|
320 противоречие между возрастанием объективности полученных результатов за счет совершенствования математического аппарата и снижением объективности из-за увеличивающегося числа разного рода априорных данных. Даже использование компьютерных программ, что позволяет резко сократить время обработки данных, не может служить веским доводом в пользу усложнения математической модели, поскольку в ней изначально заложены определенные априорные аксиомы. Особенно отчетливым такое противоречие становится в тех случаях, когда в качестве параметров качества образовательного процесса в высшей школе выступают разного рода антропоцентрические показатели, заведомо имеющие субъективный характер. Известно, что результаты тестирования, связанные с оценкой не конкретных знаний, а каких-либо личностных качеств обучающихся, зачастую несут много искаженной информации, что обусловлено завышенной самооценкой, пристрастиями педагогов и, в конце концов, аксиологическими приоритетами тех лиц, которые участвуют в тестировании. Вместе с тем значительное упрощение алгоритма обработки данных и уменьшение числа параметров качества образовательного процесса также могут привести к снижению объективности результатов мониторинга. Это связано, в первую очередь, с тем фактом, что будет нарушен принцип бинарности мониторинга и станет невозможной оценка образовательного процесса как целостного явления. С другой стороны, если перед мониторингом поставлена задача отслеживать какие-либо отдельные элементы качества образовательного процесса, то в этом случае уменьшение числа параметров и упрощение их обработки будут отчасти оправданы. Таким образом, перед нами встает проблема оптимизации не только количества измеряемых параметров, но и алгоритма их обработки. Одной из лучших базовых моделей оценки результатов мониторинга является уже упоминавшаяся система 10-балльной оценки знаний, умений и творческих способностей, предложенная В.И. Андреевым. К её достоинствам можно отнести: |
72 Тем самым возникает противоречие между возрастанием объективности по& лученных результатов за счет совершенствования математического аппарата и снижением объективности из-за увеличивающегося числа разного рода априорных данных. Даже использование компьютерных программ, что позволяет резко сократить время обработки данных, не может служить веским доводом в пользу усложнения математической модели, поскольку в ней изначально заложены определенные априорные аксиомы. Особенно отчетливым такое противоречие становится в тех случаях, когда в качестве параметров качества образовательного процесса в высшей школе выступают разного рода антропоцентрические показатели, заведомо ж имеющие субъективный характер. Известно, что результаты тестирования, связанные с оценкой не конкретных знаний, а каких-либо личностных качеств обучающихся, зачастую несут много искаженной информации, что обусловлено завышенной самооценкой, пристрастиями педагогов и, в конце концов, аксиологическими приоритетами тех лиц, которые участвуют в тестировании. Вместе с тем значительное упрощение алгоритма обработки данных и уменьшение числа параметров качества образовательного процесса также могут привести к снижению объективности результатов мониторинга. Это связано, в первую очередь, с тем фактом, что будет нарушен принцип бинарности мониторинга и станет невозможной оценка педагогического процесса как целостного явления. С другой стороны, если перед мониторингом поставлена задача отслеживать какие либо отдельные элементы качества образовательного процесса, то в этом случае уменьшение числа параметров и упрощение их обработки будут отчасти оправданы. Таким образом, перед разработчиками модели мониторинга качества образовательного процесса в высшей школе встает задача оптимизации не только количества измеряемых параметров, но и алгоритма их обработки. |