Научный журнал
Международный журнал экспериментального образования
ISSN 2618–7159
ИФ РИНЦ = 0,399

МЕТОД РАНГОВОГО АНАЛИЗА В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ

Бедаш В.В. 1 Гурина Р.В. 1
1 Ульяновский государственный университет
1. Кудрин Б.И. Введение в технетику. – Томск: Изд-во ТГУ, 1993. – 552 с.
2. Гнатюк В.И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. //Вып. 9. «Ценологические исследования». – М.: Центр системных исследований. 1999. – 272 с.
3. Гурина Р.В. Ранговый анализ образовательных систем (ценологический подход): ме-тодические рекомендации для работников образования / «Ценологические исследования». Вып. 32. – М.: Технетика, –2006. – 40 с.
4. Гурина Р.В. Ценологические исследования педагогических образовательных систем //Ползуновский вестник, 2004, №3, с.133-138
5. Гурина Р.В. Метод рангового анализа и закон разнообразия в педагогике //Педагогический журнал Башкортостана . –2013, № 3-4. – С.111-122.
6. Гурина Р.В., Бедаш В.В. Ранговый анализ в управлении качеством образования //Материали за 9-я международна научна практичеа конференция «Навини на научния прогресс», – 2013. Том 4. Психология и социология. Педагогические науки. София. «Бял ГРАД-БГ» ООД. – С. 41-48.
7. Zipf J.K. Human behaviour and the principle of least effort – Cambridge (Mass.): Addison-Wesley Pres, 1949, XI. – 574 p.
8. Гурина Р.В., Бедаш В.В. Ранговый анализ в определении валидности тестов и рейтинго-вых систем оценки // Материалы Х11 Международной научно-методической конферен-ции «Физическое образование: проблемы и перспективы развития», посвящённой 90-летию со дня рождения С.Е. Каменецкого. Часть 1. М.: МПГУ, 2013. С. 133-137.
9. Гурина Р.В., Бедаш В.В. Гиперболическое ранговое распределение как закон разнообразия образовательных систем //Материалы Х11 Международной научно-методической конференции «Физическое образование: проблемы и перспективы развития», посвящён-ной 90-летию со дня рождения С.Е. Каменецкого. Часть 2. М.: МПГУ, 2013. С. 194-199
10. Кох Р. Закон Парето или принцип 80/20 //Общая и прикладная ценология. 2007. – №4. – С.76-79.

Среди многих задач, которые решает управление качеством (УК), в том числе в сфере образовательных услуг, наиболее важными являются задачи результативности (достигнут ли запланированный результат), эффективности (какой ценой достигнут результат и насколько эффективно работает система), оптимизации (способы оптимизации системы или процесса). Эти задачи неразрывно связаны с понятиями «валидация» и «верификация». Валидация – проверка на валидность. Верификация - это подтверждение соответствия определённым эталонным требованиям. Одним из методов, широко применяемых в УК, является метод ранжирования – приведения значений параметра объектов системы в соответствие рангу (номеру объекта ранжирования) в порядке убывания этого параметра и представление результатов в виде рейтинга. Однако, этот метод недостаточно объективен, так как верхние и нижние границы эффективности систем по рейтинговым таблицам устанавливаются, как правило, субъективным решением судей: проводится черта, ниже которой система объявляется неэффективной и требующей оптимизационных процедур.

В методологии науки известен метод рангового анализа (РА) (ценологический подход), который используется при решении подобных задач [1-5]. При этом этот метод опирается на строгий математический аппарат и доказательность (в отличие от описанного выше). Теория РА для техноценозов была разработана и внедрена в практику профессором МЭИ Б.И. Кудриным (wwwkudrinbi.ru) более 30 лет назад [1] и перенесена его последователями на другие области знаний, в том числе на область образования [3-5] (www.gurinarv.ulsu.ru ).

Однако, РА до сих пор не рассматривался в сфере УК как метод улучшения эффективности систем. Первые предложения по применению РА в УК образования изложены в [6]. Рассмотрим основные направления применения РА в УК на примере образовательных систем, проверенные на практике.

1. Сущность метода рангового анализа

Многие реальные системы объективного мира, как естественнонаучные так и социальные, являются ценозами. Ценоз – это сообщество. Особь – элемент (единица) ценоза, он же и объект ранжирования. В технике «особи» – технические изделия. Такая терминология перенесена из теории биоценозов. Однако не любое сообщество – ценоз. Система является ценозом, если ранговое распределение (РР) объектов в нём представляет собой гиперболическую функцию [1]:

bed1.tif, (1)

где W – ранжируемый параметр системы, r – ранговый номер элемента (особи) в ней (1, 2, 3…), А – максимальное значение параметра W с рангом r =1, b – ранговый коэффициент, или степень крутизны гиперболы. Впервые же гиперболические РР описал Ципф применительно к текстам (W – частота, с которой встречается определённое слово в тексте) [7].

Ядром РА (ценологического подхода) является применение гиперболического закона РР (1). Идеальный ценоз-система устойчив, любые отклонения его элементов от гиперболической зависимости в РР (1) вносит в неё дисбаланс и неустойчивость и требуют оптимизации. Оптимизация заключается в устранении аномальных отклонений от закона РР (1).

На большом статистическом материале было доказано, что гиперболический закон РР (1) справедлив для образовательных систем, являющихся ценозами, объекты ранжирования в которых – учащиеся, классы, школы и т.д., а их параметры – это успеваемость, рейтинг в баллах, показатели эффективности и т.п. [3-5]. Следовательно, РА можно и целесообразно применять в УК образования. Применение РА в УК включает 2 этапа [6].

I. Проверка системы на «ценозность»: построение табулированного, а затем графического РР; аппроксимация РР зависимостью (1) с помощью компьютерных программ и определение параметров РР: b , А, квадрата коэффициента регрессии R^2, который показывает степень приближения реального РР к теоретическому (1).

II. Анализ результатов и выявление возможностей применения РА к процедурам валидации, верификации, оптимизации.

2. Применение метода рангового анализа в системе образования

А) Оценка валидности тестовых заданий [3-7].

В системе образования РА применяется для проверки надёжности и валидности (пригодности) олимпиадных, контрольных и тестовых заданий. Правильно составленные и правильно проверенные олимпиадные, тестовые и контрольные задания приводят к результатам, которые отражаются гиперболическим законом РР учащихся в рейтинге. Построение графических РР необходимо, так как РР в виде списка не даёт информации о характере убывания: оно может происходить по другому закону. На рис. 1 приведены примеры реальных РР абитуриентов по результатам ЕГЭ (рис.1, а) и студентов по результатам контрольного тестирования (рис. 1, б) [6]. Элитные объекты в любом ценозе согласно (1) составляют меньшинство. Из графика (а) рис.1 видно: высокие баллы по математике – более 70 – получили лишь 5 человек из 117 выпускников школ, поступивших в 2011 году на инженерно-физический факультет высоких технологий (ИФФВТ) УлГУ (4,3%) при максимальном балле 82.

bed2.tifаbed3.tifб

Рис. 1. Графики РР (W– балл, r – ранговый номер учащегося): а) рейтинг ЕГЭ по математике абитуриентов ИФФВТ УлГУ 2011 г., β = 0.14; R^2 = 0.90; б) рейтинг студентов 1 курса ИФФВТ УлГУ по результатам теста по физике (1 сем., 2011 г.).

По обе стороны аппроксимационной кривой – контуры линий доверительного интервала, составляющего 0,95. R^2 = 0,9 показывает высокую степень приближения эмпирических точек к теоретической гиперболе. Аналогичные графики (не приводятся) получены для РР результатов по физике и обществознанию. По физике лишь 3,3% из 90 чел. получили более 70 баллов; по обществознанию – 12% из 25 абитуриентов.

Из графика рис 1, б следует, что по результатам теста рейтинг студентов распределён равномерно: сильных, средних и слабых поровну (по 1/3 в каждой категории), что не может соответствовать реалиям. Это подтвердили результаты экзамена в конце 1 семестра по этому предмету, показавшие гиперболическое РР учащихся. Следовательно, тест был недостаточно валидный и надёжный. Любые недочёты в рейтинговой системе оценки, валидности и надёжности тестовых заданий дают искажения в форме РР. Это утверждение верно лишь при наличии адекватных организационных условиях проведения оценочных мероприятий.

Целесообразно выделение нескольких (3-5) уровней валидности. Например, грубая шкала 3-х уровней валидности выделяет:

  • высокий уровень валидности на графике выражается гиперболой с высоким уровнем аппроксимации формулой (1) с R^2 около 0,9 (рис.1,а).
  • средний уровень (удовлетворительная валидность) – РР представляет линейную зависимость (рис.1,б), либо гипербола сильно искажена;
  • 0-валидность, при этом графики РР – это прямые, параллельные оси рангов (все учащиеся имеют одинаковый балл);

Б) Определение качества рейтинговой системы оценки образовательных учреждений.

Ценологический подход позволяет оценить адекватность системы критериев, по которой выстраивается рейтинг и определяются лучшие образовательные учреждения (ОУ) региона, страны. На рис. 2, а представлен эмпирический график рейтинга 100 лучших (наиболее эффективных) вузов России в 2012 году, представляющий собой гиперболу. Параметры взяты из известной рейтинговой таблицы «Рейтинг ВУЗов России, 2012 г.» (оценку провело рейтинговое агентство "Эксперт»). Из графика видно, что система рейтинговой оценки вузов, в целом, адекватна: R^2 = 0.8. Однако эмпирическая кривая имеет горб и отклонение вниз в хвостовой части. Уровень валидности – между средним и высоким. Следовательно, данная рейтинговая система не совершенна и требует доработки.

Для сравнения на рис. 2, б приведён график РР 100 лучших средних ОУ России [3, с. 16]. Он был построен по табулированным данным журнала «Карьера» (2001, №4. – С.72-84). Как видно из графика, эмпирические точки хорошо ложатся на теоретическую кривую аппроксимации. О высоком уровне адекватности данной системы критериев свидетельствует очень высокий показатель регрессии, близкий к единице: R^2 =0,96.

bed4.tif bed5.tif

Рис. 2 . РР рейтинга ОУ России; W – рейтинг в баллах, r – ранговый номер ОУ. а) РР 100 лучших вузов России 2012 г. по итоговому рейтинговому функционалу W; r =1 – МГУ; r =2 – МГТУ им. Н.Э.Баумана; r =90 – Ульяновский госуниверситет; r =100 – Новосибирский госуниверситет экономики и управления. б) РР 100 лучших средних ОУ России в 2000 г. ; r =1 – Московская экономическая школа; r =100 – гимназия № 1518 (г. Москва) [3, с. 16].

Таким образом, система критериев и показателей предложенная и реализованная жур-налом «Карьера» в 2000 г., имеет более высокий уровень валидности, чем система оценки вузов 2012 года.

В) Оптимизация педагогических систем с позиций РА

Конечной целью РА является оптимизация системы-ценоза. Рассмотрим суть приме-нения РА для оптимизации педагогических систем. Как правило, реальное РР отличается от идеального следующими видами отклонений [2, 3]:

  1. Некоторые эмпирические точки выпадают из идеального распределения, образуя «горбы» и «впадины».
  2. Эмпирическая гипербола по сравнению с теоретической, имеет заваливающийся вниз «хвост» с областью маргинальных объектов (в техноценозах это до предела изношенная техника, в учебных группах – кандидаты на отчисление).
  3. Эмпирический график сильно искажён, либо гипербола вырождена в другие графические зависимости.

На рис. 1 в графиках мы видим типичные отклонения второго (рис. 1, а) и третьего (рис. 1, б) видов.

Оптимизация любого ценоза предполагает определение способов и средств его улучшения. После выявления аномалий на графике РР, по табулированному распределению определяются элементы (особи), «ответственные» за аномалии, и намечаются мероприятия по их устранению [2]:.

  1. Номенклатурная оптимизация – целенаправленное изменение численности ценоза, устремляющее РР ценоза по форме к идеальному: отсев неуспевающих в учебной группе, избавление от «плохих» вузов» и т.п..
  2. Параметрическая оптимизация педагогического ценоза – это улучшение параметров успеваемости объектов «хвостовой области» РР.

Закон (1) даёт объяснение того факта, что лучших особей в любом ценозе мало – в среднем не более 20%, что соответствует закону Парето 80/20 [10]. Лучшие объекты ценоза (20%) представляет элиту. Основной же «вес» в гиперболическом РР, как и в законе Парето, принадлежит среднестатистическому большинству («саранчёвой касте») [1, 2].

Понимание и использование специалистами и учащимися принципа 80/20 и закона (1) даёт реальное представление об окружающем мире и свидетельствует о наличии ценологиче-ского мышления, которое характеризуется осознанием учащимися своего места в ранговой системе, позволяет оценить свои возможности в постановке реальных целей и задач, моти-вирует и побуждает к действию – найти средства, с помощью которых каждый учащийся сможет улучшать достижения.

Выводы

  • Сфера УК пополнена ценологическим подходом, а её категорийный аппарат совокуп-ностью понятий рангового анализа.
  • Применение РА в УК образования может быть осуществлено в направлениях:

– в оптимизации учебного процесса, сущность которого заключается в устране-нии аномальных отклонений в РР («хвостов», «горбов», «впадин»);

– в технологиях оценки и контроля качества образования в образовательных уч-реждениях и для оценки валидности тестов и контрольных заданий;

  • в прогнозировании результатов обучения (например, количеству медалистов в классе, количество двоек или отличных оценок на группу на любом экзамене, должно составлять не более 20 % от общего числа оценок).

Библиографическая ссылка

Бедаш В.В., Гурина Р.В. МЕТОД РАНГОВОГО АНАЛИЗА В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ // Международный журнал экспериментального образования. – 2014. – № 7-1. – С. 108-111;
URL: https://expeducation.ru/ru/article/view?id=5517 (дата обращения: 29.11.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074