ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ МАТЕМАТИКЕ В АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЕ: КРИТЕРИИ И ПОКАЗАТЕЛИ

Токтарова Вера Ивановна, Федорова Светлана Николаевна

DOI: 10.23951/1609-624X-2020-6-151-157

Информация об авторе:

Токтарова Вера Ивановна, доктор педагогических наук, доцент, Марийский государственный университет (пл. Ленина, 1, Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, Россия, 424000). E-mail: toktarova@yandex.ru Федорова Светлана Николаевна, доктор педагогических наук, профессор, Марийский государственный университет (пл. Ленина, 1, Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, Россия, 424000). E-mail: svetnikfed65@yandex.ru

Введение. Рассматривается вопрос оценки качества обучения, являющегося основополагающим критерием эффективности образовательного процесса, как в традиционной, так и в инновационной среде обучения. Цель – обосновать критерии и показатели разработанной системы оценки результативности обучения математике в адаптивной системе в условиях информационно-образовательной среды (ИОС). Материал и методы. Раскрыты параметры, закономерности построения адаптивных систем математической подготовки студентов вузов. Подчеркнуто, что при переводе процесса математической подготовки в условия электронной информационно-образовательной среды крайне важным становится обеспечение высокого качества обучения. Подход к определению качества электронного обучения в соответствии со стандартом основывается на разработке подробных описаний каждого процесса и подпроцесса. Результаты и обсуждение. Представлены целевые показатели (нормативно-организационные, психолого-педагогические, программно-технические, коммуникативные, кадровые) и критерии результативности обучения математике в адаптивной системе в условиях информационно-образовательной среды. Для более объективной оценки результативности обучения математике в адаптивной системе каждый критерий группы описан конкретными показателями, которые в дальнейшем можно измерить и оценить. Полнофункциональный алгоритм оценки результативности обучения математике в адаптивной системе в условиях информационно-образовательной среды обозначен в пошаговом выполнении технологических операций в целях обеспечения единства внутреннего и внешнего контроля качества обучения. Заключение. Оптимально разработанная система оценки результативности обучения математике в адаптивной системе в условиях ИОС, несомненно, будет обеспечивать эффективность образовательной деятельности вуза, способствовать расширению доступа к европейскому образовательному пространству и росту конкурентоспособности выпускников на рынке труда.

Ключевые слова: математическая подготовка, адаптивная система, электронное обучение, студент, качество, оценка, критерии, показатели

Библиография:

1. The Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area. EURASHE, 2015. 32 p.

2. Toktarova V. I. Assessing the Efficiency of Teaching Mathematics in the E-Learning Environment // Proceedings of 6th International Conference on Education and Social Sciences. 2019. P. 428–431.

3. Жигалев Б. А. Педагогическая система оценки качества образования в современном вузе (теоретико-методологический аспект). Нижний Новгород, 2007. 115 с.

4. Полонский Е. В. Обеспечение качества математической подготовки операционных логистов как педагогическая проблема // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всерос. науч.-метод. конф. Оренбург, 2016. С. 2735–2740.

5. Беришвили О. Н. Адаптивная система математической подготовки инженеров в сельскохозяйственном вузе: дис. ... д-ра пед. наук. Самара, 2015. 623 с.

6. Васильев В. И., Тягунова Т. Н. Основы культуры адаптивного тестирования. М.: ИКАР, 2003. 584 с.

7. Токтарова В. И., Федорова С. Н. Проектирование адаптивной системы математической подготовки студентов вузов: методологическое обоснование // Вестник Томского гос. пед. ун-та (TSPU Bulletin). 2018. № 1 (190). С. 164–171.

8. Стандарты и рекомендации для гарантии качества высшего образования в европейском пространстве. Йошкар-Ола: Аккредитация в образовании, 2008. 58 с.

9. ГОСТ Р 53625-2009. Информационная технология. Обучение, образование и подготовка. Менеджмент качества, обеспечение качества и метрики. М.: Стандартинформ, 2011. 16 с.

10. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. 360 с.

11. Токтарова В. И., Федорова С. Н. Адаптивная система математической подготовки студентов в условиях информационно-образовательной среды вуза. Йошкар-Ола, 2020. 488 с.

12. Распоряжение Правительства РФ от 01.11.2013 г. № 2036-р «Стратегия развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014–2020 годы и на перспективу до 2025 года».

13. Advanced Distributed Learning (ADL), Sharable Content Object. Reference Model (SCORM). 2nd Edition Overview. 2004.

14. Дмитриева Е. Н., Курицына Г. В. Содержание оценки качества дистанционного обучения в вузе // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 6. URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=23913 (дата обращения: 10.09.2020).

15. Красильникова В. А. Теория и технологии компьютерного обучения и тестирования. М.: Дом педагогики, ИПК ГОУ ОГУ, 2009. 339 с.

( 397.92 kB ) ( 388.95 kB )

Выпуск: 6, 2020

Серия выпуска: Выпуск № 6

Рубрика: ПОДГОТОВКА И ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ ПЕДАГОГА

Страницы: 151 — 157

Скачиваний: 555