<<
>>

2.3. Оценка результативности реализации технологии математической подготовки будущих экономистов

Реализация результативно-оценочного компонента технологии математической подготовки будущих экономистов на контрольном этапе опытно-экспериментальной работы позволила выявить результативные и динамические характеристики процесса математической подготовки, оценить на их основе результативность разработанной технологии.

В масштабе всего исследования опытно-экспериментальная работа, описываемая в данном параграфе, была направлена на подтверждение положений гипотезы и доказательство основных положений, выносимых на защиту.

Организация опытно-экспериментальной работы на контрольном этапе предусматривала:

- определение контрольных точек, сходных в логике реализации математической подготовки, в которых оценивалась результативность технологии математической подготовки студентов контрольных и экспериментальных групп;

- выбор диагностического инструментария, использовавшегося для оценки результативности технологии.

Показатели, характеризовавшие результаты математической подготовки респондентов частично уже использовались при проведении констатирующего этапа опытно-экспериментальной работы. В основном эти показатели характеризовали отношение будущих экономистов к математической подготовке, понимание ее роли в формировании собственной профессиональной компетентности, профессиональном самообразовании и саморазвитии.

Вторая группа объединяла новые показатели, позволявшие получить представление о достижении общих целей и запланированных результатов математической подготовки на отдельных ее этапах. Учитывая тот факт, что в ходе опытно-экспериментальной работы студенты экспериментальных групп прошли базовый и методологический этапы математической подготовки, в число показателей мы включили:

- показатели, соответствующие когнитивному критерию: владение математическим языком, освоение совокупности универсальных математических знаний, умений и навыков;

- показатель, соответствующий личностному критерию: развитое логико-математическое мышление;

- показатели, соответствующие деятельностному критерию: освоение математических методов в экономике, владение методами научного поиска.

- показатель, соответствующий технологичному критерию: владение технологиями математического самообразования.

Третья группа показателей учитывалась нами как косвенная, так как их характеристика определялась многими факторами, но в значительной степени математической подготовкой будущих экономистов. Предполагая, что к окончанию второго курса обучения большая часть студентов могла достичь репродуктивного уровня сформированности профессиональной компетентности будущего экономиста, мы выбрали показатели, определяющие степень сформированности общекультурных и профессиональных компетенций, формируемых в течение первых двух курсов обучения в соответствии с логикой математической подготовки. Учитывались именно те компетенции, теоретическая или операциональная часть которых закладывается математическими дисциплинами. Их перечень объединил:

- культуру мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;

- способность понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества;

- владение основными способами и средствами получения, хранения и переработки информации.

Разумеется, приведенный перечень компетенций далеко не полный, из него исключены те компетенции, формирование которых осуществляется на следующих этапах математической подготовки.

Достоверность и репрезентативность результатов реализации технологии математической подготовки будущих экономистов обеспечивались, в числе прочего, подбором диагностического инструментария, формировавшегося исходя из требований надежности, объективности, валидности и соответствия целям исследования. Особое внимание уделялось комплексному подбору инструментария, при котором педагогические инструменты дополнялись психологическими.

Основным методом исследования на данном этапе был сравнительный анализ результатов математической подготовки студентов контрольных и экспериментальных групп. Решение исследовательских задач обеспечивало применение методов синтеза и обобщения, связывавших изменения в результативности математической подготовки будущих экономистов с внедрением в практику разработанной технологии.

Комплекс диагностических методик включал: анкетирование, анализ результатов учебной деятельности студентов, метод повторительных математических диктантов, «методику АРП» Р. А. Атаханова для изучения логико-математического мышления, анализ контрольных работ по дисциплинам математического блока, анализ отзывов преподавателей экономических дисциплин, изучение отзывов научных руководителей на курсовую работу, метод экспертной оценки. Применялись методы описательной математической статистики: группировки данных, выбор наиболее существенных из них, преставление результатов в виде графиков и диаграмм. Кроме того, осуществлялась проверка достоверности полученных результатов с использованием параметрических методов математической статистики.

Отметим, что все показатели, о которых мы вели речь выше, относятся к категории результативных и характеризуют «срез», моментальное состояние диагностируемого объекта. Для того чтобы исследовать результативность технологии математической подготовки будущих экономистов, нами были заданы контрольные точки:

- КТ-1 – начало 1-го курса обучения;

- КТ-2 – окончание 1-го курса обучения;

- КТ-3- окончание 2-го курса обучения;

- КТ-4 – окончание 1-го семестра 3-го курса обучения.

Замеры в ЭГ-3 проводились, естественно, только в первых двух контрольных точках, их результаты не использовались при полном сравнительном анализе, однако позволяли подтвердить или опровергнуть некоторые тенденции.

Охарактеризовав наиболее важные пункты организации этого этапа опытно-экспериментальной работы, перейдем непосредственно к оценке результативности технологии математической подготовки будущих экономистов.

В начале опытно-экспериментальной работы мы выявили противоречие между ролью математической подготовки в формировании профессиональной компетентности будущего экономиста и отношением студентов к этой подготовке. Проведенное тогда анкетирование позволило определить, что значительная часть респондентов (57,6% в КГ-1 и 76,2% в КГ-2) даже по окончании изучения курса математики не относилась к ней как к базовой дисциплине.

Это обусловило, как показал констатирующий эксперимент, снижение мотивации познавательной деятельности студентов в изучении математики, низкую результативность, а иногда и отсутствие математического самообразования, трудности в освоении целого ряда профессиональных технологий. Разработанная нами анкета (приложение 1) была предложена студентам и контрольных, и экспериментальных групп во всех контрольных точках. При сравнительном анализе нами рассматривалась в каждой группе доля студентов, которые убедились в фундаментальном характере математической подготовки, уверены в том, что математическая подготовка обеспечивает формирование почти всех профессиональных компетенций будущего экономиста (рисунок 17).

Рисунок 17. Изменение в контрольных и экспериментальных группах доли студентов, считавших математическую подготовку основой формирования профессиональной компетентности будущего экономиста

Обратим внимание на то, что в исходной точке во всех группах доля студентов данной категории была примерно равной и достаточно незначительной (от 7,6% в КГ-1 до 18,1% в ЭГ-1), в соответствии с чем можно было судить о довольно низком интересе к математике как учебной дисциплине, сформированном еще в процессе школьного обучения. Полученные результаты не противоречат данным современных исследований, посвященных проблеме преемственности школьного и вузовского математического образования. На слабость мотивационного блока, явную приверженность знаниевой парадигме обучения, характерные для школьного математического образования, указывают в своих исследованиях В. В. Тихомиров, С. А. Шестаков и др. [193; 223].

В конце первого курса в отношении студентов контрольных групп к математической подготовке была выявлена противоречивая ситуация: Доля студентов рассматриваемой категории в КГ-1 выросла до 19,2%, в то время как в КГ-2 сократилась до 9,5%. Тем не менее, результаты, полученные в КТ-2, свидетельствовали о том, что содержание математической подготовки по–прежнему большей частью студентов рассматривалось в отрыве от будущей профессиональной деятельности.

Однако к окончанию второго курса обучения у студентов контрольных групп изменилось отношение к математической подготовке. Так, в КГ-1 стали считать ее базовой к этому моменту уже 11 человек (42,3% респондентов), а в КГ-2 – 8 человек (38,0%). По отзывам самих студентов, они обучались бы математике повторно с более позитивной мотивацией, а изменение их отношения к математической подготовке было вызвано знакомством с реальными профессиональными задачами экономиста. Эта ситуация сама по себе имела мотивирующий эффект, однако без специально организованной деятельности ее влияние было не достаточным, поэтому далее показатели в контрольных группах (на КТ-3) существенно не изменились. Обратим также внимание на то, что динамика изменения доли студентов, считавших математическую подготовку основой формирования профессиональной компетентности будущего экономиста, в контрольных группах не совпадала между собой, а значит, она не была обусловлена общими факторами в образовательном процессе.

В экспериментальных группах, напротив, наиболее интенсивные изменения по выбранному показателю наблюдались в течение 1-го курса обучения. В ходе математической подготовки правильное понимание ее роли в логике формирования профессиональной компетентности будущего экономиста было усвоено более чем половиной студентов в группах: в ЭГ-1 число таких студентов увеличилось с 18,1% до 59,0% (в 3,2 раза), в ЭГ-2 –с 14,2% до 62,5% (в 4,4 раза), в ЭГ-3 – с 13,6% до 56,0% (в 4,1 раза). Динамика данного процесса сохранилась и далее, а к окончанию 1-го семестра 3-го курса обучения подавляющее большинство студентов ЭГ-1 (90,4%) и ЭГ-2 (83,3%) объективно оценивали роль математической подготовки в их профессиональном становлении. Существенным фактором является совпадение динамических показателей в экспериментальных группах, их соответствие логике реализованной технологии математической подготовки. Основываясь на данном факте, мы связываем произошедшие изменения с использованием разработанной технологии.

Взаимозависимость результатов обучения и его мотивации является общепризнанным научным фактом, поэтому замеры по показателю «освоение совокупности универсальных математических знаний, умений и навыков» (когнитивный критерий оценки результативности технологии) органично дополнили предыдущие данные.

Рассматривая академическую успеваемость студентов по математике, мы взяли для сравнения результаты итоговой аттестации студентов по дисциплине (рисунок 18).

Выполняя сравнение, мы обратили внимание на то, что у студентов экспериментальных групп показатели учебы заметно выше. Так, например, доля студентов, получивших на итоговом экзамене оценки «отлично» и «хорошо» в ЭГ-1 составила 81,7%, а в ЭГ-2 – 85,8%. Аналогичные показатели в контрольных группах были следующими: в КГ-1 – 61,5%, КГ-2 – 57,1%, т.е. на 24,3-28,7% меньше. Кроме того, диаграммы не показывают наличие студентов, отчисленных за неудовлетворительную успеваемость по математике, так как мы не учитывали их в составе групп, тем не менее отметим, что в контрольных группах таких оказалось 4 человека, а в экспериментальных только 1.

КГ-1 КГ-2

ЭГ-1 ЭГ-2

Рисунок 18. Результаты итоговой аттестации студентов контрольных и экспериментальных групп по математике

Технология математической подготовки будущих экономистов в вузе, разработанная нами на основе компетентностного подхода к обучению, учитывает возрастающую роль математического самообразования, за которым закреплена функция задания параметров и обеспечения базиса непрерывного профессионального образования экономиста. Решение задач математической подготовки в рамках технологии не просто сопровождалось ориентировавшей на самообразование работой (мотивацией, стимулированием, вооружением технологиями самообразования), оно в значительной мере переводило самообразование в режим текущей самостоятельной работы. Эта идея созвучна и компетентностному подходу, и гипотезе нашего исследования. В результате использование разработанной технологии в образовательном процессе вуза не только изменило отношение к математическому самообразованию у студентов экспериментальных групп, но и обеспечило их более полную гностическую и технологическую готовность к этому процессу.

Так, в сравнении со студентами контрольных групп студенты экспериментальных групп, по мнению опрошенных нами 19 преподавателей не математических дисциплин, лучше умели определять учебную проблему, требующую самостоятельного решения, находить алгоритмы ее решения, добывать, оценивать и обрабатывать учебную информацию, выполнять основные виды принятых в вузовской практике самостоятельных работ. К объективным показателям, подтверждавшим это мнение, нами были отнесены: результаты выполнения курсовых работ по экономическим дисциплинам; результаты самостоятельной подготовки к семинарским и практическим занятиям, а, главное – выполнение работ творческого характера.

Анкетирование (приложение 1) позволило нам сравнить между собой данные о владении будущими экономистами технологиями математического самообразования (технологичный критерий) и их намерениях продолжить математическое самообразование в дальнейшем (рисунок 19).

Результаты анкетирования показали, что технологиями математического самообразования овладели все студенты. Обращаясь к данным, представленным на рис. 19, мы отметили, что самый позитивный результат – наличие твердого и безусловного намерения продолжить математическое самообразование, был выявлен у 54,6% студентов ЭГ-1 и 37,5% студентов ЭГ-2. Несмотря на то, что доля студентов такой категории выше, чем в контрольных группах (в КГ-1 – 15,4%, в КГ-2 – 4,8%), полученный результат оказался ниже запланированного. Он не ставил под сомнение результативность технологии в целом, но определял направления ее дальнейшей коррекции и усовершенствования.

КГ-1 КГ-2

ЭГ-1 ЭГ-2

Рисунок 19. Результаты изучения намерений студентов контрольных и экспериментальных групп продолжить математическое самообразование

Следующая группа проверяемых показателей характеризовала формирование математической основы профессиональных компетенций будущего экономиста на репродуктивном уровне.

Для изучения степени овладения будущими экономистами математическим языком (когнитивный критерий) мы использовали метод повторительных математических диктантов, разработанный И. А. Ардовой. Несмотря на то, что в целом методика повторительных диктантов создавалась автором для учащихся общеобразовательной школы, она после некоторой адаптации оказалась вполне применима к условиям вуза [11].

Система повторительных диктантов нацелена на многократное повторение и усвоение универсальных математических знаний: категорий, понятий, законов, правил, алгоритмов решения типовых математических задач и т.д. В отличие от опросов повторительные диктанты не только содержат материал пройденной темы, но и затрагивают весь пройденный по дисциплине материал. Их содержание подбирается таким образом, чтобы в него через равные промежутки времени включались одни и те же или сходные единицы. В условиях опытно-экспериментальной работы применение повторительных математических диктантов оказалось возможным в начале каждого занятия, кроме лекционных. Проверка математических диктантов осуществлялась студентами самостоятельно, сразу после их окончания.

Использование метода повторительных диктантов обеспечило нам массу эмпирических данных, для проверки достоверности и упорядочивания которых применялись параметрические методы математической статистики: определение личного (среднее значение оценок студента за диктанты, проведенные в промежутке от одной контрольной точки до другой) и внутривыборочного среднего значений.

Личное среднее значение для каждого студента могло, по нашему мнению, быть достоверным в том случае, если из выборки его оценок исключить те, которые изначально выходят из общего ряда значений (например, оценки, полученные под влиянием ситуативных факторов). Выборка считается достоверной в случае, если ее среднее квадратичное отклонение σ, определенное по формуле

, , не превышает 1.

На основании полученных личных средних значений мы определяли среднее выборочное значение за период от одной контрольной точки до другой и использовали его для сравнительного анализа (рисунок 20).

Рисунок 20. Средние арифметические значения оценок студентов контрольных и экспериментальных групп за повторительные математические диктанты

Оценивая данные, включенные в диаграмму на рис. 20, мы заключили, что положительная динамика в освоении математического языка была у студентов всех групп. Это объясняется тем, что, кроме диагностических функций, повторительные диктанты выполняют и обучающую функцию. В то же время результаты освоения математического языка студентами контрольных групп оказались значительно ниже, чем у студентов экспериментальных групп, причем различия были заметны уже по первому периоду от КТ-1 до КТ-2. Итоговые результаты в 4,1 балла и 4,17 балла в экспериментальных группах против 3,32 балла и 3,33 балла в контрольных группах различались на 0,77-0,85 балла, что при общепринятой 5-балльной системе оценок весьма существенно. Как и в предыдущем случае, было отмечено совпадение динамики в освоении математического языка у студентов обеих экспериментальных групп, т.е. оно было также обусловлено единым фактором в образовательном процессе. Однако наблюдалось и различие динамики данного процесса с его динамикой у студентов контрольных групп, т.е. этим фактором являлась именно реализация разработанной нами технологии математической подготовки будущих экономистов.

Для оценки уровня развития логико-математического мышления студентов (личностный критерий) мы воспользовались «методикой АРП», разработанной для этой цели Р. А. Атахановым [15]. Понимая логико-математическое мышление как сложное, интегративное явление, автор избирает для оценки уровня его развития комплекс задач. Студентам предлагалось решить задачи, скомпонованные в три блока, правильное их решение свидетельствовало о наличии умений анализа, планирования и рефлексии. Неправильное решение хотя бы одной задачи блока характеризовалось как отсутствие соответствующего мыслительного действия, а отсутствие содержательного анализа классифицировалось как наличие эмпирического мышления.

Применение методики позволяло отнести уровень развития логико-математического мышления будущих экономистов к одному из уровней: эмпирическому, аналитическому, планирующему и рефлексивному. Результаты диагностики представлены в таблицах 4 и 5.

Таблица 4. Результаты диагностики уровня развития

логико-математического мышления студентов контрольных групп, %

Уровни Число студентов в группе
КГ-1 КГ-2
КТ-2 КТ-3 КТ-4 КТ-2 КТ-3 КТ-4
Эмпирический 69,0 69,0 65,3 71,6 71,6 57,1
Аналитический 15,5 15,5 10,8 14,2 14,2 24,0
Планирующий 15,5 15,5 20,1 14,2 9,5 14,2
Рефлексивный - - 3,8 4,7 4,7

Таблица 5. Результаты диагностики уровня развития

логико-математического мышления студентов экспериментальных групп, %

Уровни Число студентов в группе
ЭГ-1 ЭГ-2
КТ-2 КТ-3 КТ-4 КТ-2 КТ-3 КТ-4
Эмпирический 45,4 27,2 13,6 29,1 20,8 16,8
Аналитический 18,1 22,8 18,1 33,3 29,2 12,5
Планирующий 27,2 27,2 41,1 20,8 25,0 33,3
Рефлексивный 9,3 22,8 27,2 16,8 25,0 37,4

Как видим, рефлексивный уровень развития логико-математического мышления был выявлен у студентов КГ-1 только на КТ-4 (конец 1-го семестра 3-го курса обучения), однако таких студентов оказалось всего 3,8% от общего состава. В КГ-2 студенты с таким же уровнем развития логико-математического мышления хотя и были выявлены на КТ-3, но их число к тому же времени осталось неизменным и было незначительным (4,7%). Рост числа студентов с планирующим уровнем развития логико-математического мышления ко времени последней диагностики либо оказался минимальным, как в КГ-1 (от 15,5% до 20,1%), либо этого роста вообще не произошло, как в КГ-2. Подавляющее большинство в контрольных группах на конец 1-го семестра 3-го курса обучения продолжали составлять студенты с эмпирическим уровнем развития логико-математического мышления (в КГ-1 – 65,3%, в КГ-2 – 57,1%).

У студентов экспериментальных групп рефлексивный уровень развития логико-математического мышления был выявлен уже в конце обучения на 1-м курсе; в ЭГ-1 число таких студентов к концу 1-го семестра 3-го курса обучения выросло до 27,2% от общего состава группы (в 2,9 раза), в ЭГ-2 – до 37,4% (в 2,2 раза). В ЭГ-1 к концу 1-го курса обучения большинство студентов имело эмпирический уровень развития логико-математического мышления (45,4%), но к концу 1 семестра 3-го курса обучения их число уменьшилось до 13,6% (в 3,3 раза). В ЭГ-2 уже к концу 1-го курса обучения большинство студентов имело аналитический уровень развития логико-математического мышления (33,3%), а число студентов с эмпирическим уровнем развития логико-математического мышления но к концу 1 семестра 3-го курса обучения сократилось до 16,8% (в 1,7 раза). Подавляющее большинство в экспериментальных группах на конец 1-го семестра 3-го курса обучения составляли студенты с планирующим уровнем развития логико-математического мышления (в ЭГ-1 – 41,1%, в КГ-2 – 37,4%).

Наличие значимых изменений в уровневых характеристиках выборок по показателю «развитое логико-математическое мышление» подтверждается использованием методики вычисления χ2 критерия (критерий Пирсона) [51].

По правилам применения методики, наиболее достоверный результат дает сравнение пар, которым соответствуют максимально приближенные условия эксперимента, поэтому мы подбирали в пары группы студентов, обучавшихся по аналогичным профилям. При определении χ2 критерия сравнивались между собой показатели по ЭГ-1 и КГ-1, ЭГ-2 и КГ-2. Значение χ2 критерия определялось по формуле:

,

где N и M – число респондентов в КГ и ЭГ; ni и mi – число студентов в КГ и ЭГ, обладающих конкретным уровнем развития логико-математического мышления; L – число градаций (в данном случае L=3).

Эмпирические значения χ2 критерия для пар сгруппированы в таблицы 6 и 7.

Таблица 6. Эмпирические значения критерия χ2 (критерий однородности)

для пары ЭГ-1 – КГ-1

Испытуемые КГ-1 (КТ-2) КГ-1 (КТ-3) КГ-1 (КТ-4)
ЭГ-1 (КТ-2) 7,85 3,36 0,17
ЭГ-1 (КТ-3) 9,93 9,21 8,36
ЭГ-1 (КТ-4) 12,73 10,85 9,73

Таблица 7.Эмпирические значения критерия χ2 (критерий однородности)

для пары ЭГ-1 – КГ-1

Испытуемые КГ-1 (КТ-2) КГ-1 (КТ-3) КГ-1 (КТ-4)
ЭГ-1 (КТ-2) 8,1 7,3 2,2
ЭГ-1 (КТ-3) 9,6 9,15 8,21
ЭГ-1 (КТ-4) 13,3 11,25 10,3

При уровне значимости 0,05 значение χ? критерия = 7,8 (таблица «Граничные (критические) значения χ? критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы»). В таблицах 6 и 7 полужирным шрифтом выделены позиции, при которых эмпирические значения χ2 меньше критического, при проведении сравнительного анализа эти данные не учитывались. В остальных случаях мы можем утверждать, что достоверность различий при сравнении уровневых характеристик развития логико-математического мышления студентов контрольных и экспериментальных групп составляет 95%.

Сравнить между собой данные по показателю «освоение совокупности универсальных математических знаний, умений и навыков» (когнитивный критерий) нам позволили результаты Федерального Интернет-экзамена в сфере профессионального образования, проводившегося с целью диагностики состояния базовой подготовки студентов и оценки ее соответствия требованиям образовательных стандартов. Федеральное Интернет-тестирование проводилось 2 раза в течение каждого учебного года, время его проведения приблизительно совпадало с определенными нами контрольными точками. Содержание тестов по математике разрабатывалось Национальным аккредитационным агентством в сфере образования и было ориентировано на выявление базовых знаний студентов по дисциплине. При проведении сравнительного анализа мы рассматривали в группах доли студентов, успешно прошедших тестирование (рисунок 21).

Рисунок 21. Изменение в контрольных и экспериментальных группах доли студентов, успешно прошедших Федеральное Интернет-тестирование по математике

Как видно из данных, представленных на рисунке 21, результаты экспериментальных групп по данному показателю выглядят предпочтительнее. Так, к окончанию 1-го курса обучения в контрольных группах успешно прошли тестирование не более половины студентов (в КГ-1 – 34,6%, в КГ-2 – 47,6%), их число существенно изменилось к концу опытно-экспериментальной работы только в КГ-1 (выросло до 71,4%, т.е. в 1,5 раза), в КГ-2 рост составил 11,5 %. Кроме того, динамика изменения значений показателя к концу 1-го семестра 2-го курса обучения хотя и дает некоторые основания связывать их с переходом к изучению профессионально ориентированных разделов математики, экономических дисциплин, но отсутствие значительного роста числа студентов КГ-1, успешно прошедших последнее Федеральное Интернет-тестирование по математике, а также снижение доли таких студентов в КГ-2 свидетельствует о малой степени этого влияния или неустойчивом его характере.

В экспериментальных группах значения показателя изменяются постепенно, достаточно ровно и с равной интенсивностью, а кроме того, доля студентов экспериментальных групп, успешно прошедших Федеральное Интернет-тестирование по математике, оказалась выше, чем в контрольных группах, уже при первом тестировании (при этом разница составляла от 6,9% до 32,0%). С последним Федеральным Интернет-тестированием по математике успешно справились уже 95,4% студентов ЭГ-1 и 95,8% студентов ЭГ-2. Обращаем внимание на то, что в ЭГ-3 было зафиксировано повторение выявленной тенденции. Причиной данной тенденции является реализация при обучении студентов экспериментальных групп разработанной нами технологии математической подготовки, ориентированной на активное формирование универсальных математических знаний, умений и навыков в их взаимосвязях с профессиональной составляющей экономического образования.

Владение математическими методами научного поиска (показатель деятельностного критерия) составляет основу целого ряда профессиональных компетенций, оно признается существенным элементом подготовки будущего экономиста вне зависимости от стандартов. Элементом учебного плана, организующим научно-исследовательскую деятельность, в которой владение математическими методами научного поиска проявляется студентами и может быть проверенным, выступает курсовая работа.

Изучив отзывы научных руководителей на курсовые работы студентов по мировой экономике, которые они выполняли во 2-ом семестре 2-го курса обучения, мы получили данные для сравнительного анализа. В первую очередь, обобщив мнения научных руководителей, отметим, что владение методологией исследования является слабым местом курсовых работ. Полноценный и безошибочный методологический аппарат, который студент определил для данной работы самостоятельно, встречается в единичных случаях как в контрольных, так и в экспериментальных группах. Фактически в каждой работе методологию исследования разрабатывал преподаватель совместно со студентом. Наибольшую сложность при этом составляло применение методов математической статистики и обработки данных. Однако некоторые отличия все же нам удалось выявить. По отзывам руководителей работы отчетного периода отличаются друг от друга по признаку включения математических методов. Если студенты контрольных групп старались не включать математические методы в общую методологию курсовой работы, то в экспериментальных группах они есть в большей части работ. По уровню использования математических методов исследования можно выделить три группы курсовых работ (рисунок 22).

КГ-1, КГ-2 ЭГ-1,ЭГ-2

Рисунок 22. Результаты группирования курсовых работ студентов контрольных и экспериментальных групп по признаку использования математических методов исследования

Первую группу составили работы с валидным и точным использованием математических методов исследования. В обеих контрольных группах таких работ было всего 4 (8,5,0% от общего числа респондентов), а в экспериментальных – 14 (30,4%).

Вторую группу составили курсовые работы, в которых математические методы исследования применялись только эпизодически, не совсем обоснованно или с ошибками. Таких работ оказалось 36,2% в контрольных группах и 47,9% в экспериментальных.

В третьей группе находятся работы, в которых не использовались математические методы исследования. В экспериментальных группах их число составило 21,7%, а вот в контрольных – 55,3%.

Освоение математических методов в экономике (показатель деятельностного критерия) оценивалось в ходе анализа контрольных работ по дисциплинам математического блока. Подобные контрольные работы входят в учебные программы дисциплин 2-го курса обучения, нами оценивались результаты их выполнения. Всего нами были проанализированы результаты 6-ти контрольных работ, выполненных студентами каждой группы в 1-ом семестре, и 6-ти контрольных работ, выполненных во 2-ом семестре. Результаты диагностики (средние по каждым шести работам значения) представлены в таблице 8.

Таблица 8. Результаты анализа контрольных работ студентов

по дисциплинам математического блока

Группы 2-ой курс обучения
1 семестр 2 семестр
отлично хорошо удовлетв. отлично хорошо удовлетв.
КГ-1 30,8 46,1 23,1 34,6 46,2 19,2
КГ-2 33,3 38,1 28,6 38,1 38,1 23,8
ЭГ-1 40,9 41 18,1 45,5 40,9 13,6
ЭГ-2 37,5 45,8 16,7 45,8 41,7 12,5

Основным отличием полученных результатов было выявившееся превышение числа студентов экспериментальных групп, выполнявших контрольные работы на «отлично» и «хорошо», по сравнению с числом студентов контрольных групп, на 8,5% к концу 1-го семестра и на 8,4% к концу 2-го семестра 2-го курса обучения. Примечательно, что меньшая доля студентов, справившихся с контрольной работой на удовлетворительную отметку, была выявлена в экспериментальных группах, и их число уменьшилось до 12,5% (ЭГ-2) и 13,6% (ЭГ-1).

В целом математическая подготовка студентов экспериментальных групп выглядит более успешной по своим результатам. Не уступая традиционной, сложившейся практике математической подготовки будущих экономистов в содержательном отношении, реализованная в образовательном процессе вуза разработанная нами технология математической подготовки на основе компетентностного подхода обеспечила более высокие результаты. Особенно это удалось в плане мотивации и стимулирования студентов к обучению математике, развития познавательного интереса в данной предметной области, овладения технологиями самообразования и самостоятельного профессионального развития, развития ряда личностных и профессиональных качеств.

Важным вопросом диагностики являлся вопрос о том, насколько разработанная нами технология математической подготовки будущих экономистов была способна обеспечить формирование профессиональных компетенций будущего экономиста, определенных тогда еще проектом, а ныне – действующим ФГОС по направлению «Экономика».

Для сравнительного анализа, с помощью которого выявлялась роль математической подготовки в формировании профессиональных компетенций будущего экономиста, нами были отобраны только те компетенции, которые формируются непосредственно в процессе математической подготовки будущих экономистов:

- культура мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;

- способность понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества;

- владение основными способами и средствами получения, хранения и переработки информации.

Исходя из природы профессиональных компетенций, для определения уровня их сформированности мы выбрали метод экспертной оценки: комплекс логических и математических процедур, направленный на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение с целью подготовки и выбора рациональных решений. С помощью метода экспертной оценки может проводиться анализ сложных педагогических процессов, характеризующихся в основном качественными, неформализуемыми признаками; прогнозирование развития процессов обучения и воспитания и их взаимодействия с внешней средой; оценка альтернативных решений и выделение наиболее предпочтительных вариантов организации образовательного процесса [65]. Суть метода в нашем случае заключался в проведении экспертами анализа процесса формирования выбранных профессиональных компетенций у каждого студента персонально, с выносом экспертных суждений, качественной оценкой, а затем формальной обработкой и определением уровня сформированности компетенций.

Подготовка к использованию данного метода предусматривала:

- выбор экспертов, создание экспертной комиссии;

- определение момента проведения экспертизы в соответствии с логикой образовательного процесса вуза;

- определение уровней сформированности компетенций и их содержательной характеристики, подготовка измерительных линеек;

- сбор необходимых эмпирических данных.

Подбирая экспертов, мы учитывали положение личностно-деятельностного подхода к организации образовательного процесса о том, что любое качество может проявляться в деятельности. Кроме того, подбор экспертов должен был исключить субъективизм в оценке. В итоге была создана экспертная комиссия в составе пяти человек, в которую вошли: 2 руководителя практикой на 2-ом курсе обучения (один из руководителей – внешний совместитель, директор по экономике ООО «Образование-консалт-инжиниринг»); 2 преподавателя базовых дисциплин учебного плана «Экономика» и «Социология»; преподаватель математики. Включение в состав экспертной комиссии преподавателей социально-экономических дисциплин был обусловлен перечнем оцениваемых профессиональных компетенций.

Экспертиза проводилась по окончании студентами 2-го курса обучения, для студентов контрольных групп - в конце 2010-2011 уч. г., для студентов экспериментальных групп – в конце 2011-2012 уч. г.

Формируя собственно суждение об уровне сформированности у студента конкретной компетенции, эксперты анализировали результаты обучения студентов, особенно обращая внимание на те случаи, когда выбранные компетенции проявлялись в решении учебно-профессиональных задач. В качестве критериев были избраны степень освоения компетенции и ее проявление в учебно-профессиональной деятельности студента. Суждение переводилось экспертом в балл с использованием следующей измерительной линейки:

0 баллов – компетенция не освоена или не проявляется в учебно-профессиональной деятельности студента;

1 балл – компетенция освоена частично, проявляется в учебно-профессиональной деятельности студента только эпизодически;

2 балла – компетенция освоена полностью, проявляется в учебно-профессиональной деятельности постоянно.

Уровень сформированности у будущего экономиста той или иной компетенции мог быть оценен в интервале от 0 до 10 баллов, поэтому для интерпретации и дифференциации результата нами были определены следующие уровни:

недостаточный – от 0 до 3 баллов;

достаточный – от 4 до 7 баллов;

оптимальный – свыше 7 баллов.

Такая методика экспертной оценки могла обеспечить получение необходимых данных о сформированности выбранных профессиональных компетенций будущих экономистов. Для сравнительного анализа использовались уровневые характеристики групп (таблицы 9-11).

Таблица 9. Уровневая характеристика группы относительно формирования компетенции «культура мышления, способность к обобщению,

анализу, восприятию информации, постановке цели

и выбору путей ее достижения», %

Уровни Кол-во студентов
КГ-1 КГ-2 ЭГ-1 ЭГ-2
Недостаточный 26,9 23,8 13,6 4,1
Достаточный 61,5 66,6 47,6 54,1
Оптимальный 11,6 9,6 38,8 41,8

Таблица 10. Уровневая характеристика группы относительно формирования компетенции «способность понимать сущность и значение

информации в развитии современного информационного общества», %

Уровни Кол-во студентов
КГ-1 КГ-2 ЭГ-1 ЭГ-2
Недостаточный 38,4 19,1 - -
Достаточный 50,0 61,8 59,0 62,5
Оптимальный 11,6 19,1 41,0 37,5

Таблица 11. Уровневая характеристика группы относительно формирования компетенции «Владение основными способами и средствами

получения, хранения и переработки информации», %

Уровни Кол-во студентов
КГ-1 КГ-2 ЭГ-1 ЭГ-2
Недостаточный 61,5 38,0 - 4,1
Достаточный 30,7 52,3 50,0 45,9
Оптимальный 7,8 9,7 50,0 50,0

По результатам экспертной оценки в формировании профессиональных компетенций студентов была выявлена общая тенденция. В экспериментальных группах к концу 2-го курса обучения или было выявлено незначительное количество студентов с недостаточным уровнем сформированности компетенции (как в случае с первой из диагностируемых компетенций – 13,6% студентов в ЭГ-1 и 4,1% в ЭГ-2), или студентов с данным уровнем сформированности компетенции выявлено не было вообще. Число же студентов экспериментальных групп с оптимальным уровнем сформированности компетенции во всех трех представленных случаях превышало число студентов данной категории в контрольных группах в среднем в 3,8 раза, 2,6 раза и 5,7 раза соответственно.

Применение χ?-критерия (при уровне значимости 0,05) с вероятностью 90% подтвердило наличие значимых отличий в уровневых характеристиках контрольных и экспериментальных групп. Наиболее существенными мы считали изменения в группах доли студентов с недостаточным уровнем сформированности компетенций, так как их наличие можно отнести к нежелательным результатам математической подготовки. У таких студентов очевидны значительные будущие трудности в освоении целого ряда профессиональных компетенций, осуществлении самообразования и самостоятельного профессионального развития, если им не будет оказана индивидуальная помощь преподавателя.

Таким образом, результаты и этой диагностики подтвердили, что в условиях реализации разработанной нами технологии математической подготовки более эффективно происходит формирование профессиональных компетенций будущих экономистов, чем в условиях традиционного образовательного процесса. Тем самым опытно-экспериментальная работа позволила подтвердить основные положения гипотезы исследования.

<< | >>
Источник: ЛУКОЯНОВА Наталья Анатольевна. ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ В УСЛОВИЯХ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА В ОБРАЗОВАНИИ. 2015

Еще по теме 2.3. Оценка результативности реализации технологии математической подготовки будущих экономистов:

  1. 2. ОЦЕНКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ИМУЩЕСТВЕННОЙ МАССЫ
  2. ЛУКОЯНОВА Наталья Анатольевна. ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ В УСЛОВИЯХ КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ПОДХОДА В ОБРАЗОВАНИИ, 2015
  3. ВВЕДЕНИЕ
  4. ГЛАВА 1. Психолого-педагогические аспекты проблемы математической подготовки будущего экономиста
  5. 1.2. Теоретические основы проблемы формирования профессиональной компетентности будущего экономиста в процессе его математической подготовки в вузе
  6. 1.3. Технология математической подготовки будущих экономистов на основе компетентностного подхода
  7. Выводы по главе 1
  8. ГЛАВА 2. Опытно-экспериментальная работа по апробации технологии математической подготовки будущих экономистов в вузе
  9. 2.1. Диагностика существующей математической подготовки будущих экономистов в вузе
  10. 2.2. Реализация технологии математической подготовки будущих экономистов в условиях вуза
  11. 2.3. Оценка результативности реализации технологии математической подготовки будущих экономистов
  12. Выводы по главе 2
  13. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  14. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
  15. СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА
  16. Приложение 1 Анкета для студентов
  17. Опытно-экспериментальная работа по реализации технологии формирования профессионального интереса сотрудников подразделений вневедомственной охраны на этапе профессиональной подготовки
  18. Белоусова О. Б . Можгинский педагогический колледж РОЛЬ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ТЕКСТОВ В СИСТЕМЕ ИНОЯЗЫЧНОЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩЕГО УЧИТЕЛЯ
  19. Мальцева Е. В., Глизерина Н. Д. ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ПОДГОТОВКЕ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ НАЧАЛЬНЫХ КЛАССОВ