В данной статье приводятся результаты внедрения в учебный процесс технологии управления качеством подготовки студентов с использованием тестовых заданий.

Ключевые слова: обученность, тестовые технологии, мониторинг.

В общей проблеме повышения качества подготовки специалистов задачей первостепенной важности является поиск наиболее продуктивных методов обучения и разработки на этой основе более рациональных дидактических систем.

В учебном процессе именно методы научения студентов знаниям, умениям и навыкам играют решающую роль и создают условия обеспечения преемственности в преподавании различных дисциплин (н — р: математика — физика — теоретическая механика — гидравлика — электротехнология и др.).

Обобщенное понятие «метод» обучения целесообразно определить как конструируемый педагогом во временной последовательности процесс формирования понятий обучаемого. Только органическое сочетание метода с различными формами учебного процесса образуют систему обучения.

На кафедре физики разработана технология управления учебным процессом с использованием тестовых заданий для определения качества знаний студентов. При данной технологии оценка уровня обученности определяется по коэффициенту обученности, который определяется отношением правильно выполненных заданий к общему числу заданий в тесте, выраженным в процентах: ,         (1)

Где: а — число правильно выполненных заданий в тесте,

р — общее число заданий в тесте.

Качество знаний оценивается следующим образом:

30 % — недопустимый уровень, 31 % — 40 % — критический уровень,

41 % — 60 % — допустимый и 61 % — 100 % — оптимальный.

Весь учебный процесс разбит на три этапа, каждый заканчивается тематическим тестированием, которому предшествует разбор материала на лекциях, практических и лабораторных занятиях, выполнение расчётно-графической работы и домашнего задания. По результатам тематического тестирования для каждого обучаемого строятся карты обученности. Карты обученности позволяют определить не только уровень обученности студента, но и качество структуры знаний в обучении. По оценке уровня обученности тестируемого только по итоговому коэффициенту обученности не учитывается трудность правильно выполненных им заданий, не учитывается легкость нерешенных тестируемым заданий. Так, при общем низком уровне усвоения студент может показать хороший уровень обученности на конкретном уровне умений, а сильный студент иногда показывает хорошие результаты на третьем уровне, но теряется при решении задач первого уровня умений. Тем самым, информацию индивидуальных карт обученности можно использовать для анализа динамики усвоения новых знаний студентами и управления процессом обучения данного студента. В результате анализа индивидуальных карт обученности преподаватель даёт студентам рекомендации повторить тему или её определённые разделы, либо обратить внимание на знание фактического материала, на необходимость обработки умений выполнения типовых заданий или развитие способностей к эвристическому анализу нетиповых задач, используя подготовленные для этой цели методические пособия.

Для оценки динамики обученности предлагается использовать следующие статистические показатели: среднее значение (х_ср), показатели вариации (дисперсию, асимметрию и эксцесс).

Для оценки величины рассеивания тестовых баллов относительно среднего значения служит дисперсия (Д) и среднее квадратическое отклонение (σ), определяемые по формулам: Д = (М₂ — (М₁)²) h²,                                                                                                                                                    (2)

Где: М₁ = , U_i = , М₂ = ,

где N_i — число индивидуальных баллов, попадающих в данный интервал,

N — общее число студентов, принимающих участие в тестировании,

h — шаг выборки.

Дисперсия и стандартное отклонение характеризуют величину рассеивания тестовых баллов относительно среднего значения, однако они не могут показать характер существующих отклонений. Для этого служит показатель асимметрии распределения, определяемый через центральный момент третьего порядка.

Асимметрия характеризует скошенность кривой распределения в одну или другую сторону от центра группирования, т. е. среднего значения. Для нормального распределения асимметрия равна нулю (см. рис.1). Если большая часть кривой распределения находится справа от среднего значения, то асимметрия является положительной. Отрицательная асимметрия более желательна в методике каждого усвоения для процесса обучения, т. к. большая часть обучаемых имеет коэффициент обученности выше среднего значения. В этом случае мода лежит правее среднего значения. Асимметрия определяется по следующей формуле: а_S = ,                                                                                                                            (4)

Где: m₃ = (M_1–3M₁M₂ + 2(M₁)³) h³, m₄ = (M_4–4M₁M₃ + 6(M₁)² M_2–3(M₁)⁴) h⁴,

где m₃ и m₄ — центральные эмпирические моменты третьего и четвертого порядка;

М₃ = , М₄ = ,

Рис. 1 Кривые распределения обученности для различных значений асимметрии

Для оценки «крутости» распределения, т. е. большего или меньшего подъёма кривой распределения по сравнению с нормальным распределением используется эксцесс (см. рис. 2). При увеличении разброса коэффициента обученности эксцесс получается отрицательным, при этом распределение более низкое и пологое, при положительном эксцессе распределение более высокое и крутое, чем нормальное, что характеризует, что коэффициент обученности большинства обучаемых близок к среднему значению по группе. В процессе обучения педагог должен стремиться к положительному эксцессу.

Эксцесс определяем по следующей формуле: е_к = .                                    (5)

Отсутствие симметрии в гистограмме оказывает определённое влияние на соотношение между модой и средним значением. Если большинство оценок расположено слева от вершины полигона частот, то среднее примет минимальное значение, мода — максимальное, а медиана будет располагаться между ними. Разработанная модель полного усвоения представлена на рис. 3.

Рис. 2 Кривые распределения обученности для различных значений эксцесса

Признаком полного усвоения учебного материала является отрицательная асимметрия и положительный эксцесс (см. рис. 3).

Рис.3 Распределение обученности в модели полного усвоения

Экспериментальная апробация технологии осуществлялась на агроинженерном факультете (II курс) ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА. В тестировании приняли участие 121 студент. Структура тестов по темам почти одинаковая — до 40,0 % всех заданий проверяют базовые знания, более 60,0 % — программные. Для контроля умений на фактологическом уровне служат 35,5 % тестовых заданий, умения на операционном уровне проверяют 35,5 % тестовых заданий в тематических тестах и 40,5 % — в рубежных. Задания, проверяющие умения на эвристическом уровне в тематических тестах, составляют — 29,0 %, в рубежных — 24,0 %.

Гистограммы частот степеней обученности (в процентах усвоения) по каждой теме по данным тематического (Т) тестирования для программного (П) и базового (Б) учебного материала и трёх уровней обученности представлены на рис. 4.

Из представленной гистограммы видно, что все представленные распределения отличаются от нормальных, на что указывают и статистические характеристики, которые представлены в таблице 1.

Рис. 4. Гистограмма распределения коэффициентов обученности при тематическом тестировании

Тема 1 — Электростатика; тема 2 — Законы постоянного тока; тема 3 — Магнитные взаимодействия.

Из анализа гистограмм (рис. 4) и таблицы 1 следует, что большая часть студентов, участвующих в тематическом тестировании, имеют коэффициент обученности ниже среднего. Недопустимый уровень обученности по физике на базовом уровне имеют 40 студентов из 121. Наиболее сложными оказались задания по первой теме. Первая тема повторяет материал, изучаемый в школьной программе, и ей уделяется мало времени на практических занятиях в вузе. Материал данного раздела практически не охвачен ни на лабораторном практикуме, ни на практических занятиях, а студенты, пришедшие на первый курс, не владеют навыками самостоятельной работы. Наиболее близким распределением к модели полного усвоения являются результаты, полученные по теме № 3.

Таблица 1

Статистические показатели динамики обученности по тематическому тестированию, %

Данное распределение стремится к нормальному распределению и является более крутым, то есть большая часть студентов имеет приблизительно одинаковый коэффициент, обученности близкий к среднему. Знания тестируемых студентов по данной теме достаточно однородны. Недопустимый уровень обученности снизился до 26 человек и значительно увеличилось число студентов с оптимальным уровнем обученности.Анализ эффективности использования разработанной технологии в качестве средства и метода активизации работы студентов показывает: что она не только позволяет проконтролировать знания по той или иной теме, но и способствует овладению студентами определенными навыками умственных действий и практическими умениями. А также имеет важное значение для развития интеллекта студентов, способствует воспитанию одного из важнейших качеств личности — самореализации в индивидуальной и коллективной работе и активизирует самостоятельную работу студентов в изучении предмета.