|
где О оценка успеваемости (обученности, продуктивности), Ф фактический объем усвоенных знаний, умений, а П полный объем знаний и умений, предложенных для усвоения [109]. Сегодня новейшие разделы математики, такие как матричный и факторный анализ, теория игр, массового обслуживания, управления сложными системами, динамического программирования, микроанализ используются для построения формализованных педагогических теорий. В нашем случае удобно применить пока еще новую для педагогики математическую теорию, «но перед которой, судя по всему, большое будущее именно в педагогике» [109]. Это теория размытых (нечетких) множеств, предложенная американским ученым Л. Заде имеет свои правила, с помощью которых происходит объединение и разъединение множеств, концентрация и разложение элементов, уменьшение или увеличение нечеткости. На ее языке удается количественно описывать различные педагогические утверждения [8]. В нашей науке нет категорических утверждений типа «да» «нет», нет ярко выраженного «черного» и «белого», но есть тысячи полутонов всех оттенков, характеристики, расположенные между не всегда четким минимумом и максимумом. Для описания этой реальности и подходит теория нечетких множеств особая математика, такая, где бы фигурировали не грубые дискретные переходы, а плавные изменения: «меньше», «чуть меньше», которые, тем не менее, можно было бы описать на строгом языке, чтобы ЭВМ могла оперировать ими как изменяющимися величинами. Методы теории нечетких множеств являются одними из наиболее распространенных в системах компьютерной поддержки методов теории принятия решений. В нашем случае, экспертные оценки альтернативных вариантов могут быть представлены как нечеткие множества, выраженные с помощью функций принадлежности. Для упорядочения нечетких чисел существует множество методов, которые отличаются друг от друга способом свертки и построения нечетких отношений. Последние можно определить как отношения предпочтительности между объектами. Элементы теории нечетких |
коэффициент корреляции 0,7 0,9, то тесты обладают высокой степенью эффективности, если 0,45 0,55 действенность теста удовлетворительна. Если вероятность достижения запроектированных результатов (правильность значений) у теста достигает 0,9, то тест считается грамотно составленным, имеющим высокий коэффициент надежности. Наибольшую практическую ценность имеют тесты, на которые правильно отвечают 45 80% обучаемых. Тесты должны обладать достаточным уровнем дифференцированности (коэффициент корреляции между ответами на одно задание и на тест в целом больше 0,5) и иметь высокий показатель эффективности (большее число ответов за единицу времени)[99]. Для проведения тестирования при оценке критериев формирования профессионализма были составлены тесты, выявляющие знания и умения относительно каждого критерия. Тест можно производить комплексно по всем знаниям и умениям, необходимым для выполнения каждого критерия или дифференцировано, рассматривая знания и умения по каждому предмету, формирующему знания и умения для выполнения данного критерия формирования профессионализма будущих инженеров. Предварительно, как и при использовании методов групповых экспертиз необходимо установить минимальную границу выполнения критерия формирования профессионализма (допустим 75 % правильных ответов). Количественную оценку диагностирования обученности понимают как соотношение между фактически усвоенными знаниями, умениями и общим объемом этих знаний и умений, предложенным для усвоения. Показатель усвоения (продуктивности обучения) вычисляется из соотношения: 0 = Ф /П *100% , где О оценка успеваемости (обученности, продуктивности), Ф фактический объем усвоенных знаний, умений, а П полный объем знаний и умений, предложенных для усвоения[99]. Сегодня новейшие разделы математики, такие как матричный и факторный анализ, теория игр, массового обслуживания, управления сложными сис темами, динамического программирования, микроанализ используются для построения формализованных педагогических теорий. В нашем случае удобно применить пока еще новую для педагогики математическую теорию, «но перед которой, судя по всему, большое будущее именно в педагогике» [99]. Это теория размытых (нечетких) множеств, предложенная американским ученым Л. Заде в 1965г. Алгебра Л. Заде имеет свои правила, с помощью которых происходит объединение и разъединение множеств, концентрация и разложение элементов, уменьшение или увеличение нечеткости. На ее языке удается количественно описывать различные педагогические утверждения. [8]. А еще на ее языке удается описать довольно аморфные представления, которых так много в педагогике [99]. В нашей науке нет категорических утверждений типа «да» — «нет», нет ярко выраженного «черного» и «белого», но есть тысячи полутонов всех оттенков, характеристики, расположенные между не всегда четким минимумом и максимумом. Для описания этой реальности и подходит теория нечетких множеств особая математика, такая, где бы фигурировали не грубые дискретные переходы, а плавные изменения: «меньше», «чуть меньше», которые тем не менее можно было бы описать на строгом языке, чтобы ЭВМ могла оперировать ими как изменяющимися величинами. Элементы теории нечетких множеств, с успехом применяются для принятия решений, а методы теории нечетких множеств являются одними из наиболее распространенных в системах компьютерной поддержки методов теории принятия решений. В нашем случае, экспертные оценки альтернативных вариантов могут быть представлены как нечеткие множества, выраженные с помощью функций принадлежности. Для упорядочения нечетких чисел существует множество методов, которые отличаются друг от друга способом свертки и построения нечетких отношений. Последние можно определить как отношения предпочтительности между объектами. Элементы теории нечетких множеств можно использовать при дальнейшей компьютерной обработке результатов, полученных с помощью метода групповых экспертных оценок и метода Дельфы. |