Сетевое издание (ISSN 2308-9644) основано в 2013 году (свидетельство о регистрации Эл №ФС77-54909 от 26.07.13, выданное Роскомнадзором)
Учредитель и издатель: ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ (ОГРН 1030204602669).
Редакция: 450001, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. 50-летия Октября, 34.; тел./факс: (347) 228-15-11; e-mail: electronic_bsau@mail.ru ; journal.bsau.ru; главный редактор: д.т.н., профессор Габитов И.И.
УДК 37.02; 378.147  Т.М. Шамсутдинова  К ВОПРОСУ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ «БАКАЛАВР-МАГИСТР» (НА ПРИМЕРЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ 230700 ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА) 17.04.2015

УДК 37.02; 378.147 Т.М. Шамсутдинова К ВОПРОСУ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ «БАКАЛАВР-МАГИСТР» (НА ПРИМЕРЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ 230700 ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА)

УДК 37.02; 378.147

Т.М. Шамсутдинова

К ВОПРОСУ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ «БАКАЛАВР-МАГИСТР» (НА ПРИМЕРЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ 230700 ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА)

Ключевые слова: моделирование; образовательная траектория; профессиональные компетенции; компетентность; оценка компетенций.

Введение. Переход на двухуровневую модель обучения «бакалавриат - магистратура» выдвинул новые требования к системе высшего профессионального образования. Очевидно, что в условиях динамически меняющихся технологий образовательного процесса необходима четкая преемственность в формировании профессиональных компетенций студентов на разных этапах обучения. Одним из возможных путей решения данной проблемы является комплексный подход к структуре образовательной траектории обучения, в частности, рассмотрение модели формирования компетенций как определенной семантико-онтологической системы, позволяющей выявить взаимосвязи между основными сущностями данного процесса.

Семантико-онтологическое моделирование многоагентных систем – это достаточно новое направление в методологии онтологического инжиниринга. Большой вклад в становление данного научного направления внесли такие известные российские ученые, как Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский, Ю.Ф. Тельнов. Отдельные вопросы проектирования и применения онтологий в разнообразных задачах управления социальными и техническими системами рассматриваются, например, в работах Алексеева А.А., Ануреева И.С., Артемьевой И.Л., Горового В.А., Денисовой И.Ю., Доброва Б.В., Ефименко И.В., Загорулько Ю.А., Клещева А.С., Кудрявцева Д.В., Лукашевича Н.В., Мальцевой С.В., Найхановой Л. В., Плесневича Г.С., Смирнова С.В., Стафеева С.К. и многих других.

Но, тем не менее, на данный момент еще нельзя сказать, что существует общая, универсальная методика построения моделей образовательных систем. Очевидно, что данная проблема относится к классу плохо формализуемых задач и не может иметь однозначного алгоритма решения. Образовательные технологии являются многокомпонентным, сложно формализуемым процессом. Причем специфика Федеральных государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) такова, что каждое направление подготовки выступает как отдельная предметная область и имеет свою выраженную специфику.

Все это позволяет сказать, что задача моделирования траектории образовательного процесса является востребованной и актуальной. При разработке моделей автор статьи опирался на свой опыт работы со студентами направления подготовки 230700 Прикладная информатика на кафедре информатики и информационных технологий Башкирского ГАУ.

1 Онтологический инжиниринг в описании формирования профессиональной компетентности студентов

Общее понятие «онтология» восходит в своих истоках к работам философов XVII века и изначально трактовалось как философская категория полноты и единства сущностей бытия. Позднее данное понятие получило новое звучание и нашло свое приложение в технических системах.

Согласно определению Т.А.Гавриловой, «…онтология – это точная спецификация некоторой области, которая включает в себя словарь терминов предметной области и множество связей (типа «элемент – класс», «часть – целое»), которые описывают, как эти термины соотносятся между собой. Фактически это иерархический понятийный скелет предметной области» [1].

Под формальной моделью онтологии O будем понимать упорядоченную систему вида O=<C, Е, R>, где С – множество понятий (классов) предметной области, Е – множество элементов классов онтологии, R – множество отношений между понятиями предметной области.

Но надо сразу сказать, что процесс высшего профессионального образования настолько многогранен, что практически невозможно создать общую модель, охватывающую абсолютно все аспекты учебной, методологической, научной, организационной и т.д. деятельности вуза. В связи с этим в рамках данной статьи остановимся только на аспектах, затрагивающих нормативную сторону формирования компетенций у студентов направления подготовки 230700 Прикладная информатика.

Данная подсистема семантической модели должна отражать процесс формирования компетенций студентов с точки зрения Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования.

2 Моделирование структуры образовательной траектории «бакалавр – магистр»

2.1 Анализ ФГОС ВПО направления подготовки 230700 Прикладная информатика

Очевидно, что образовательная траектория обязана опираться, в первую очередь, на Федеральные государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования для направления подготовки 230700 Прикладная информатика квалификаций (степеней) «бакалавр» и «магистр», утвержденные Министерством образования и науки РФ [2, 3].

В качестве комментария к стандартам отметим, что ФГОС подготовки бакалавров прикладной информатики содержит описание 14 общекультурных (ОК) и 22 профессиональных компетенций (ПК), необходимых для освоения основной образовательной программы данного направления подготовки. Также стандарт содержит перечень необходимых для освоения компетенций учебных дисциплин.

Компетенции бакалавра подразделяются на следующие виды:

- Общекультурные <ОК1..ОК14>;

- Профессиональные:

§ Общепрофессиональные <ПК1..ПК3>;

§ Проектные <ПК4..ПК10>;

§ Организационно-управленческие и производственно-технологические <ПК11..ПК14>;

§ Аналитические <ПК15..ПК20>;

§ Научно-исследовательские <ПК21..ПК22>.

Основная образовательная программа (ООП) бакалавриата включает следующие элементы:

- Гуманитарный, социальный и экономический цикл <Дисциплины: Философия; История; Иностранный язык; Экономическая теория>;

- Математический и естественнонаучный цикл <Дисциплины: Математика; Теория вероятностей и математическая статистика; Дискретная математика; Теория систем и системный анализ; Информатика и программирование; Физика; Безопасность жизнедеятельности>;

- Профессиональный цикл <Дисциплины: Вычислительные системы, сети и телекоммуникации; Операционные системы; Программная инженерия; Информационные системы и технологии; Проектирование информационных систем; Проектный практикум; Базы данных; Информационная безопасность>;

- Физическая культура;

- Учебная и производственная практики;

- Итоговая государственная аттестация.

В стандарте подготовки магистров прикладной информатики формулируются 7 общекультурных и 28 профессиональных компетенций, взаимодействующих с учебными дисциплинами общенаучного и профессионального циклов.

Каждый цикл учебных дисциплин бакалавриата и магистратуры при этом содержит базовую (обязательную для обучения) и вариативную часть.

В результате анализа ФГОС ВПО выделим следующие основные предметные области разрабатываемой модели: профессиональная деятельность студента; формируемые у него компетенции; основная образовательная программа подготовки, включающая перечень всех базовых учебных дисциплин.

Компетенции магистра подразделяются на такие группы, как:

- Общекультурные <ОК1..ОК7>;

- Профессиональные:

§ Общепрофессиональные <ПК1..ПК4>;

§ Научно-исследовательские <ПК5..ПК9>;

§ Аналитические <ПК10..ПК14>;

§ Проектные <ПК15..ПК18>;

§ Организационно-управленческие <ПК19..ПК24>;

§ Производственно-технологические <ПК25..ПК28>.

Основная образовательная программа магистратуры содержит следующие учебные модули:

- Общенаучный цикл <Дисциплины: Философские проблемы науки и техники; Математическое моделирование; Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений>;

- Профессиональный цикл <Дисциплины: Деловой иностранный язык; Информационное общество и проблемы прикладной информатики; Методология и технология проектирования информационных систем>:

- Производственная, научно-исследовательская и педагогическая практики;

- Итоговая государственная аттестация.

Для практической реализации семантической модели был выбран редактор онтологий Protégé, позволяющий спроектировать модель взаимосвязи объектов с использованием языка Веб Онтологий OWL - Web Ontology Language, который позволяет задавать отношения между классами объектов.

Для построения иерархии понятий были использованы такие общепринятые базовые типы отношений, как «is_a» («класс – подкласс») – в терминах языка OWL данное отношение задается как subClassOf; «synonym_of» (синонимичность) – соответствует термину OWL equivalentClass и др.

Иерархическая структура построенной онтологии приводится на рис. 1, фрагмент взаимовлияния ее основных классов – на рис. 2.

Рисунок 1 Иерархическая структура классов онтологии, описывающая нормативные аспекты системы формирования компетенций

Рисунок 2 Фрагмент онтографа взаимовлияния классов модели

Следует заметить, что с целью облегчения зрительного восприятия онтографа онтологии на рис. 2 представлена только часть основных связей между компонентами системы. Все элементы образовательного процесса настолько сильно взаимосвязаны между собой, что более полное отражение взаимосвязи элементов усложняет восприятие онтологии ввиду большого числа соединительных линий.

Примечание: на рис. 1 и 2 используется ряд сокращений наименований некоторых классов модели и учебных дисциплин, например, Инф_общ_и_ППИ – «Информационное общество и проблемы прикладной информатики», Метод_и_ТПИС – «Методология и технология проектирования информационных систем» и др.

2.2 Моделирование образовательной траектории изучения дисциплин

Очевидно, что обязательным условием эффективного формирования компетенций студентов является преемственность в изучении учебных дисциплин, связанная с выявлением междисциплинарных связей в процессе обучения и четкой координацией следования дисциплин в основной образовательной программе и учебных рабочих планах.

Одна из практических значимостей семантико-онтологического моделирования образовательного процесса заключается как раз в том, что данный подход позволяет выявить междисциплинарные связи в учебном процессе и сформулировать траекторию формирования профессиональной компетентности студентов. Связующим звеном между общим понятием компетентности и изучаемыми учебными дисциплинами при этом выступают компетенции студентов.

Как уже было сказано, соблюдение преемственности – одно из важнейших условий обучения. Нередки ситуации, когда преподаватели вуза при проведении занятий пытаются опираться на материал, фактически не преподаваемый ранее студентам (или частично преподаваемый, но так и не усвоенный в должном объеме). Или обратная ситуация – одна и та же тема несколько раз однообразно дублируется в разных учебных курсах. Очевидно, что и то, и другое не способствует эффективности в организации учебного процесса.

На рис. 3 и 4 предлагаются варианты примерных образовательных траекторий при изучении математических дисциплин и дисциплин, формирующих компетенции проектного вида деятельности у студентов направления подготовки 230700 Прикладная информатика.

Рисунок 3. Траектория изучения математических дисциплин

Рисунок 4 Примерная траектория формирования компетенций проектного вида деятельности

Траектория изучения математических дисциплин (рис. 3) при этом включает такие основные курсы, как: I – «Математика», II - «Дискретная математика», III - «Теория вероятностей и математическая статистика», IV - «Теория систем и системный анализ», V - «Математическое моделирование», VI - «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений».

Траектория формирования компетенций проектного вида деятельности (рис. 4) охватывает следующие блоки учебных дисциплин:

- блок А – дисциплины «Информатика и программирование», «Операционные системы», «Вычислительные системы, сети и телекоммуникации», «Информационные системы и технологии»;

- Б – дисциплины «Базы данных», «Информационная безопасность», «Программная инженерия»;

- В – «Проектирование информационных систем», «Проектный практикум»;

- Г – «Методология и технология проектирования информационных систем».

При этом каждый блок может содержать еще и дополнительные дисциплины вариативной части, устанавливаемой вузом. За счет варьирования данных дисциплин раздела «Курсы по выбору» обеспечивается индивидуальность траектории обучения студента.

3 Компетентностная компонента образовательного процесса

Компетентность является одним из ключевых понятий современного высшего образования и очень важным компонентом образовательного процесса.

С точки зрения современного деятельностного подхода к пониманию компетенции, она включает в себя не только традиционную тройку «ЗУН» - знания, умения и навыки, но и саму готовность студента реализовываться в своей профессиональной области, а также все необходимые для этого индивидуально-личностные качества [4].

Ввиду этого, опираясь на работы Татура Ю.Г., Хуторского А.В., Зимней И.А. и др., введем следующие индикаторы компетенции:

<мотивационный>

= стремление и мотивированность студентов реализовывать свой личностный потенциал, овладевать новыми знаниями и умениями;

<когнитивный>

= владение знаниями в области своей общекультурной и профессиональной компетентности;

<деятельностный>

= умения и навыки работы по решению задач в своей профессиональной области;

<поведенческий>

= проявленная на практике готовность реализовать свои знания, умения и опыт для успешной профессиональной деятельности;

<ценностно-смысловой>

= осознание социальной значимости и личной ответственности за результаты своей деятельности, необходимость ее постоянного совершенствования в связи с постоянным развитием уровня информатизации общества.

Надо сказать, что такое понимание компетенций достаточно усложняет процесс оценки их уровня. Отдельные индикаторы компетенции достаточно разноплановы, что говорит о необходимости их комплексного анализа и разработке стратегии принятия решения в случае различающихся уровней сформированности отдельных компонент.

В связи с многокомпонентностью понятия профессиональной компетенции введем следующую модель оценки ее уровня:

P= kmPm + kzPz + kdPd +kpPp,+ kiPi ,

где P – итоговая оценка компетенции, Pm – результат оценки мотивационной компоненты компетенции, Pz – оценка когнитивной знаниевой компоненты, Pd – оценка деятельной компоненты в виде умений и навыков, Pp – оценка поведенческой компоненты, Pi – оценка интегрированной ценностно-смысловой компоненты; km, kz, kd, kp, ki – весовые коэффициенты, соответствующие каждой из данных компонент и используемые для приведения оценок компонент к единой шкале.

Современный модульно-рейтинговый подход к системе двухуровневого образования бакалавров и магистров предполагает числовую оценку каждого из видов деятельности студента [5]. За выполненное учебное задание бакалавр получает баллы, суммируемые в конце каждого модуля обучения (в отличие от усреднения набранных оценок при классической модели обучения). Данный балльно-рейтинговый метод уже вполне успешно зарекомендовал себя при оценке успеваемости студентов по учебным дисциплинам, но возникает ряд вопросов по приложению модульно-рейтинговой системы оценивания к компетентностно-ориентированному подходу обучения.

Очевидно, что численная оценка некоторых компонент профессиональной компетенции будет весьма затруднена ввиду некоторой нечеткости и субъективности оценки индивидуально-личностных качеств студента. Если для оценки когнитивной и деятельностной компонент вполне можно использовать числовую балльную шкалу, вводимую по результатам оценки проверочных работ по выявлению знаний, умений и навыков студентов, то оценка остальных компонент является достаточно проблематичной.

Как один из вариантов решения данной проблемы предложим введение нечетких множеств в систему оценки индивидуально-личностных качеств студентов (например, оценки мотивированности на получение новых знаний и овладение профессией, готовности применять полученные знания и умение на практике и др.). Это позволит выстроить лингвистическую шкалу относительных оценок, позволяющих получить общую сравнительную картину среди группы студентов. Фактически, данный подход является одним из вариантов классической модели оценки результатов обучения как «отлично», «хорошо», «удовлетворительно» и «неудовлетворительно», но с более гибкой и индивидуально-настраиваемой шкалой оценивания.

Как еще один, уже концептуально другой вариант нечеткого оценивания уровня разнообразных характеристик студентов, можно привести известную, но достаточно спорную таксономию Бенджамина Блума (Benjamin Bloom), предложенную еще в 1956 году в его работе [6].

В данной таксономии выделяются следующие уровни когнитивного освоения учебных целей:

<знание>

= способность к запоминанию и воспроизведению изученного материала;

<понимание>

= способность преобразовывать материал из одной формы выражения в другую, умение интерпретировать материал;

<применение>

= умение использовать изученный материал в конкретных условиях и новых ситуациях;

<анализ>

= способность разбивать изучаемый материал на составляющие;

<синтез>

= умение комбинировать элементы;

<оценка>

= умение и способность оценивать значение того или иного учебного материала.

При этом Блум также вводит еще и понятие аффективной и психомоторной учебных целей. Аффективная область связана с человеческими отношениями, эмоциями, чувствами; психомоторная область отвечает за изменение и развитие практических навыков.

Обобщая сказанное, можно сделать вывод о возможности выражения общей итоговой оценки компетентности бакалавров и магистров не в терминах балльно-рейтинговой системы, а с помощью лингвистических нечетких множеств. Возможным путем решения возникающего противоречия может стать предварительное числовое (в баллах) оценивание знаний, умений и навыков студентов с использованием теоретических и тестовых вопросов или практических заданий, и дальнейшее преобразование набранных баллов в лингвистическую шкалу с учетом индивидуально-личностных характеристик студента (его ответственности, исполнительности, творческого подхода к решению задач и др.).

4 Значение научно-исследовательской деятельности студентов в преемственности двухуровневого образования «бакалавр – магистр»

Говоря о преемственности двухуровневого образования «бакалавр – магистр», необходимо рассмотреть вопрос об общем, интегративном векторе данных направлений подготовки, позволяющем выстроить общую траекторию обучения. Таким связующим звеном может выступить тема научно-исследовательской работы студента, проходящая через все ступени его вузовского образования.

Уточняя приведенное ранее понятие профессиональной компетенции, введем следующее понятие научно-исследовательской компетентности студента. Под данной компетентностью будем понимать проявленные на практике готовность и стремление реализовывать свой научный потенциал (знания, умения и навыки в области научных исследований), а также понимание необходимости его дальнейшего постоянного совершенствования.

Согласно ФГОС ВПО направления подготовки 230700 Прикладная информатика, бакалавры должны овладеть следующими двумя научно-исследовательскими компетенциями:

- «способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21);

- способен готовить обзоры научной литературы и электронных информационно-образовательных ресурсов для профессиональной деятельности (ПК-22)».

В образовательном стандарте магистратуры прикладной информатики выделены следующие компетенции научно-исследовательской деятельности:

- «способен использовать и развивать методы научных исследований и инструментария в области проектирования и управления информационными системами в прикладных областях (ПК-5);

- способен формализовывать задачи прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок (ПК-6)» и др.

Формирование научно-исследовательской компетенции является в целом очень сложной задачей и связано с такими моментами, как развитие абстрактного и алгоритмического мышления, углубление творческих способностей и аналитических навыков. Развитие мышления происходит только тогда, когда в ходе занятия ставится проблема, требующая нестандартного подхода к решению. Большие возможности здесь открывает изучение интеллектуальных информационных систем, позволяющих находить решение в условиях неполноты и плохой формализуемости данных. Активизации творческого мышления способствуют и разнообразные технологии интерактивного обучения, включающие деловые и ролевые игры, методы мозгового штурма, тренинги, проблемные лекции и т.д.

Выбранное на младших курсах направление научно-исследовательской работы должно найти свое отражение в тематике выполняемых курсовых работ, в выпускной квалификационной работе бакалавра и магистерской диссертации. При этом каждый студент сам выбирает индивидуальную траекторию своего обучения за счет варьирования дисциплин вариативной части образовательной программы.

Важным моментом при этом является выбор мест производственной практики студентов. Именно по результатам производственной практики окончательно уточняется тематика дипломного проектирования студентов, формулируются цели и задачи выпускной квалификационной работы. В случае изменения мест практики студента очень важно сохранить преемственность основной тематики направления его научной работы.

5 Этапы траектории формирования профессиональной компетентности студентов

Как видим, все элементы образовательной траектории находятся в очень тесной взаимосвязи, пересекаясь по целому ряду взаимовлияющих классов, что в очередной раз подчеркивает целостность компонентов образовательного процесса.

С точки зрения практической значимости данной работы можно отметить, что семантическое моделирование образовательного процесса позволяет выявить междисциплинарные связи в процессе обучения студентов, что, в свою очередь, необходимо для эффективного планирования учебных занятий (например, для составления рабочих учебных планов и рабочих программ дисциплин).

В частности, в результате проведенного исследования предлагается следующий пример образовательной траектории обучения студентов направления подготовки 230700 Прикладная информатика (рис. 5).

Рисунок 5 Образовательная траектория формирования профессиональной компетентности студентов

В приведенной на рис. 5 схеме все учебные дисциплины разделены на следующие блоки, обеспечивающие преемственность в изучении дисциплин внутри учебных циклов:

1) гуманитарный, социальный и экономический цикл:

- А1 – дисциплины «История», «Иностранный язык», «Экономическая теория»;

- Б1 – «Философия»;

- В1 – гуманитарные, социальные и экономические дисциплины вариативной части ООП бакалавриата, например, «Менеджмент»;

- Г1 – «Философские проблемы науки и техники», «Деловой иностранный язык», гуманитарные, социальные и экономические дисциплины вариативной части ООП магистратуры, например, «Информационное право»;

2) математический и естественнонаучный цикл:

- А2 – «Математика», «Информатика и программирование», «Физика»;

- Б2 – «Теория вероятностей и математическая статистика», «Дискретная математика», «Безопасность жизнедеятельности»;

- В2 – «Теория систем и системный анализ», математические и естественнонаучные дисциплины вариативной части ООП бакалавриата, например, «Имитационное моделирование», «Анализ данных»;

- Г2 – «Математическое моделирование», «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений», математические и естественнонаучные дисциплины вариативной части ООП магистратуры, например, «Вычислительная математика»;

3) профессиональный цикл:

- А3 – дисциплины «Операционные системы», «Вычислительные системы, сети и телекоммуникации», «Информационные системы и технологии»;

- Б3 – «Базы данных», «Информационная безопасность», «Программная инженерия»;

- В3 – «Проектирование информационных систем», «Проектный практикум», профессиональные дисциплины вариативной части ООП бакалавриата, например, «Компьютерная графика и Web-дизайн», «Интеллектуальные информационные системы»;

- Г3 – «Методология и технология проектирования информационных систем», «Информационное общество и проблемы прикладной информатики», профессиональные дисциплины вариативной части ООП магистратуры, например, «Нечеткая логика и нейронные сети», «Корпоративные информационные системы».

В заключение всего вышесказанного, выделим следующие этапы формирования профессиональной компетентности студентов:

- подготовительный, включающий знакомство с предметной областью будущей профессиональной деятельности, формирование мотивированности на получение квалификации в выбранной специальности;

- когнитивно-знаниевый, связанный с формированием необходимых в заданной предметной области теоретических знаний;

- репродуктивно-деятельностный, включающий вырабатывание необходимых практических навыков для работы, приобретение личного опыта в решении стандартных, типовых производственных прикладных задач;

- адаптивный, заключающийся в корректировке полученных ранее знаний с учетом приобретенного в ходе производственной практики опыта, адаптации теоретических знаний к особенностям выбранной профессии;

- продуктивно-деятельностный, связанный с формированием умений и навыков решения нестандартных, нетиповых прикладных задач в своей профессиональной области, включая формирование готовности к самостоятельной профессиональной деятельности;

- научно-исследовательский, включающий дальнейшее развитие компетенции путем углубления знаний и навыков, выявление в предметной области зависимостей и взаимосвязей, обобщение накопленной информации, анализ и синтез профессиональных знаний.

Первые этапы характерны для бакалавриата младших курсов, когда студенты только знакомятся с профессией, получают начальные навыки и умения в ходе учебных занятий. Далее студенты проходят производственную практику, приобретают опыт работы с реальными информационными системами (адаптивный и продуктивно-деятельностный этап), прикладывают свои университетские знания к реалиям производства. Дальнейшим развитием компетентности становится научно-исследовательский этап (завершающие курсы бакалавриата и обучение в магистратуре), в ходе которого совершенствуются полученные знания и навыки, приобретается опыт решения исследовательских задач, в том числе, с использованием интеллектуальных информационных систем.

При этом очевидно, что выполнение ключевых задач траектории «бакалавр – магистр» невозможно без четкой координации основных образовательных программ разного уровня обучения и рабочих программ дисциплин, обеспечивающих преемственность в формировании общекультурных и профессиональных компетенций студентов.

Заключение

Обобщая вышесказанное, можно заключить, что проблема формирования образовательной траектории «бакалавр – магистр» направления подготовки 230700 Прикладная информатика в рамках непрерывной двухуровневой системы образования является сложной, многокомпонентной задачей. Данный процесс будет более эффективным при реализации следующих педагогических условий:

- в основу обучения будут положены современные подходы к организации учебного процесса, в частности, технологии компетентностного, личностно-ориентированного и интерактивного образования;

- процесс обучения будет пониматься как многокомпонентная система, выступающая в концепции единства и взаимосвязи всех структурных элементов;

- обучение будет нацелено на активизацию у студентов исследовательских и аналитических способностей;

- будут сформулированы критерии оценки уровня и качества сформированности общекультурных и профессиональных компетенций студентов на всех этапах получаемого образования;

- содержание всех учебных планов и программ будет нести характер соблюдения преемственности в этапах траектории изучения учебных дисциплин и формирования компетенций студентов;

- роль объединяющего звена между отдельными этапами обучения будет играть тема научно-исследовательской работы студента, поддержанная в тематике курсового и дипломного проектирования на всех ступенях обучения.

Список литературы:

1. Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем// Новости искусственного интеллекта. - 2003. - №2. – С. 24-30.

2. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 230700 Прикладная информатика. Квалификация (степень) «бакалавр»: утвержден приказом Министерства образования и науки РФ №783 от 22 декабря 2009 г. - URL: http://www.edu.ru/db-mon/mo/Data/d_09/prm783-1.pdf (дата обращения: 15.10.2014).

3. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 230700 Прикладная информатика. Квалификация (степень) «магистр»: утвержден приказом Министерства образования и науки РФ №762 от 21 декабря 2009 г. - URL: http://www.edu.ru/db-mon/mo/Data/d_09/prm762-1.pdf (дата обращения: 15.10.2014).

4. Шамсутдинова Т.М. Формирование профессиональных компетенций студентов в контексте информатизации высшего образования// Открытое образование. - 2013. - №6. - С. 36-44.

5. Шамсутдинова Т.М., Прокофьева С.В. Оценка профессиональных компетенций студентов: междисциплинарный аспект (на примере направления подготовки бакалавров «Бизнес-информатика») // Открытое образование. - 2014. - № 2. - С. 39-45.

6. Benjamin S. Bloom. Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals. - New York: David McKay Co., 1956.

Сведения об авторе:

Шамсутдинова Татьяна Михайловна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики и информационных технологий ФГБОУ ВПО Башкирский государственный аграрный университет. 450001, г. Уфа, ул. 50-летия Октября, 34. Тел.: +7 (347) 228-2666. Эл. почта: tsham@rambler.ru

Аннотация:

Статья посвящена вопросам моделирования образовательной траектории бакалавров и магистров по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика». При этом уточняется понятие «профессиональная компетенция», рассматриваются некоторые вопросы ее формирования, приводятся примеры реализации разработанных семантических моделей с использованием редактора онтологий Protégé.

Ó Шамсутдинова Т.М.

UDC 37.02; 378.147

T.M. Shamsutdinova

ON modeling educational course "bachelor-master" (the case of 230700 Applied InformatiON sCIENCE)

Key words: modeling; educational course; professional skills; competence; assessment of competence.

References

1. Gavrilova T.A. Ontological approach to knowledge management in developing corporate information systems. Novosti iskusstvennogo intellekta [Artifical intelligence News]. 2003, No. 2, pp. 24-30.

2. Federal'nyj gosudarstvennyj obrazovatel'nyj standart vysshego professional'nogo obrazovanija po napravleniju podgotovki 230700 Prikladnaja informatika. Kvalifikacija (stepen') «bakalavr»: utverzhden prikazom Ministerstva obrazovanija i nauki RF №783 ot 22 dekabrja 2009 g. [Federal state educational standard for Bachelor’s Degree on 230700 Applied Information Science of the Russian Federation No. 783 of December 22, 2009]. Available at: http://www.edu.ru/db-mon/mo/Data/d_09/prm783-1.pdf (accessed date: 15.10.2014).

3. Federal'nyj gosudarstvennyj obrazovatel'nyj standart vysshego professional'nogo obrazovanija po napravleniju podgotovki 230700 Prikladnaja informatika. Kvalifikacija (stepen') «magistr»: utverzhden prikazom Ministerstva obrazovanija i nauki RF №762 ot 21 dekabrja 2009 g. [Federal state educational standard for Master’s Degree on 230700 Applied Information Science of the Russian Federation No. 762 of December 21, 2009]. Available at: http://www.edu.ru/db-mon/mo/Data/d_09/prm762-1.pdf (accessed date: 15.10.2014).

4. Shamsutdinova T.M. Developing professional skills of students in terms of higher education informatization. Otkrytoe obrazovanie [Open education]. 2013, No. 6, pp. 36-44.

5. Shamsutdinova T.M., Prokof'eva S.V. Assessment professional skills of students (the case of Bachelor’s Degree course for Information Technologies for Business). Otkrytoe obrazovanie [Open education]. 2014, No. 2, pp. 39-45.

6. Benjamin S. Bloom. Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals. - New York: David McKay Co., 1956.

Author’s personal details

Shamsutdinova Tatiana, candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «Bashkir State Agrarian University». Ufa, 50-letiya Octyabrya str., 34. Phone: +7 (347) 228-2666. E-mail: tsham@rambler.ru

Summary

This article is about the issues of modeling of educational course of 230700 Applied Information sciences for bachelors and masters. At the same time it clarifies the notion of professional competence, discusses some aspects of its development, provides examples of implementation of the developed semantic models using Protégé ontology editor.

Ó Shamsutdinova T.M.


Возврат к списку