Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,909

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ФОРМИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ КОМПЕТЕНЦИЙ У СТУДЕНТОВ МЛАДШИХ КУРСОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА

Габдрахманова К.Ф. 1
1 Филиал ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет»
Статья посвящена проблеме определения готовности студентов к научно-исследовательской деятельности студентов на основе кластерного подхода. В статье раскрывается сущность определения индикаторов для каждого кластера. Проводится анализ системы исследовательских умений студентов и методика их формирования. Предлагаются разработанные автором критерии, показатели и индикаторы для оценки уровня готовности студентов к исследовательской деятельности на основе кластерного подхода. Особенностью методики организации работы со студентами по вовлечению в научно-исследовательскую деятельность является индивидуальный подход к каждому студенту. Для каждого студента составляется индивидуальная образовательная программа с учетом профессиональной подготовки студента. Это позволяет им не только освоить курс «Математика», но и получить необходимые для будущей профессиональной деятельности навыки исследовательской компетенции.
научно-исследовательская компетенция
кластеры
индикаторы
формирование
проектная деятельность
экспериментально-исследовательская деятельность
прогнозирование
1. Беспалько В.П. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов / В.П. Беспалько, Ю.Г. Татур. – М.: Высш. шк., 1989. – 141 с.
2. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход. – М.: Высш.шк., 1991. – 207 с.
3. Горемыко М.В. Управление качеством общего образования региона на основе кластерного подхода: дис. ... канд. пед. наук: 13.00.01. – М., 2010. – 250 с.
4. Лернер И.Я. Дидактические основы методов обучения. – М.: Педагогика, 1981. – 186 с.
5. Леонтьев В.Г. Психологические механизмы мотивации учебной деятельности: учеб. пособие. – Новосибирск: НГПИ, 1987. – 89 с.
6. Киселева И.А. Развитие познавательного интереса студентов на основе кластерного подхода в проектной деятельности: автореф. дис. ... канд. пед. наук. – Тамбов, 2011. – 26 с.
7. Козаченок В.В. Информатизацияобразования :учить и учиться в среде XXI века // Народное света. – 2015. – № 4. – С. 29–32.
8. Маркова А.К. Формирование мотивации учения в школьном возрасте: пособие для учителя. – М.: Просвещение, 1983. – 96 с.
9. Скаткин М.Н. Совершенствование процесса обучения. – М.: Педагогика, 1971. – 206 с.
10. Чубукова И.А. Курс лекций «Data Mining», Интернет-университет информационных технологий. – www.intuit.ru/department/database/datamining.

Воспитание творчески думающих, способных встраиваться в современное производство специалистов возможно через привлечение студентов к научно-исследовательской работе. Общемировые тенденции в образовании, выраженные в интеграции национальных систем образования, в подготовке бакалавров, предполагают и изменения в подходах обучения и пересмотра форм организации учебной, научно-исследовательской деятельности. Проблема исследования заключается в разработке новых принципов организации учебной деятельности для эффективной реализации данного комплекса задач. Актуальность исследования состоит в изучении проблемы формирования научно-исследовательских компетенций с учетом уровней готовностей студентов к научно-исследовательской деятельности, конкретно к каждому кластеру.

В ряде исследований рассмотрены отдельные стороны применения кластерного подхода в образовании, а именно развитие познавательного интереса студентов на основе кластерного подхода (И.А. Киселёва) и управление качеством общего образования региона на основе кластерного подхода (М.В. Горемыко). Эти исследования касаются особенностей определения кластеров, но не затрагивают вопросы методики организации работы для каждого кластера

Целью данного исследования является обоснование методики кластеризации студентов по их готовности к исследовательской деятельности и определение методики формирования научно-исследовательской деятельности для каждого кластера.

Исследование проводилось среди студентов первого курса, которые изучают дисциплину «математика». Готовность к исследовательской деятельности является не только специфической профессиональной деятельностью научных работников, но и неотъемлемой составной частью любой деятельности, стилем жизни современного человека. Согласно стандартам ФГОС-3+ выпускник должен стремиться к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства, приобретать новые знания в области техники и технологии, математики, естественных, гуманитарных, социальных и экономических наук; уметь критически оценивать свои достоинства и недостатки, наметить пути и выбирать средства развития достоинств и устранения недостатков.

Названные компетенции комплексно формируются в исследовательской деятельности. Кроме того, ФГОС ВПО требуют увеличения времени, предназначенного для самостоятельной работы, самоподготовки студентов. В этой связи также обостряется необходимость формирования у студентов познавательной деятельности, способствующей развитию умений ориентироваться в быстро меняющемся потоке информации, самостоятельно приобретать знания, критически их осмысливать и применять на практике, размышлять, сопоставлять разные подходы и идеи.

Исходя из указанных требований были определены критерии и показатели, которые являются индикаторами сформированности готовности студентов к исследовательской деятельности, в основе которой лежит кластерный подход.

На основе анализа психолого-педагогической литературы мы определили компоненты: когнитивный, знаниевый, развитие основных мыслительных операций, мотивационный, рефлексивный, поведенческий. Согласно исследованиям В.П. Беспалько определим множество качественных состояний компонентов: «очень низкий уровень», «низкий», «средний», «высокий» [1].

Характеризуем компоненты: уровни усвоения знаний выделили на основе исследований М.Н. Скаткина и В.В. Лернера [3, 6].

Первый (очень низкий) уровень – слабо усвоены основные положения изученного материала. Не может воспроизвести по памяти материал, изложенный в учебниках и других источниках информации. Не всегда может объяснить изложенное.

Второй (низкий) уровень. Основные положения изученного материала воспроизводит по памяти, дословно повторяя материал учебника, лекций и других источников информации. Может выполнять только алгоритмические предписания. Затрудняется использовать теоретический материал при решении конкретных задач.

Третий (средний уровень). Не всегда правильно излагает изученный материал, недостаточно использует теоретический материал при решении конкретных задач.

Четвертый (высокий) уровень. Готовность к творческому применению знаний в новых ситуациях. Умеет объяснить ситуацию.

При обозначении уровней мотивации и описании их основных характеристик используется терминология А.К. Марковой [5].

Первый (очень низкий). Отношение к познавательной активности отсутствует. Слабый интерес к познанию.

Второй (низкий) уровень. Общая познавательная мотивация. Характер отношения к предмету аморфный. Неустойчивые переживания новизны, любознательности, непреднамеренного интереса, частичное осознание и принятие целей, поставленных преподавателем. Наблюдается ситуационная активность, направленная на реализацию внешнего мотива.

Третий (средний) уровень. Учебно-познавательная мотивация. Характер отношения к предмету положительный. Переопределение и доопределение задач преподавателя, переформулировка целей, самостоятельная их постановка, выполнение действий по собственной инициативе. Активные действия, направленные на реализацию мотива в рамках специально организованной деятельности.

Четвертый (высокий) уровень. Мотивация самообразования. Характер отношения к предмету положительный, личностный, ответственный. Устойчивость, сбалансированность и гармония мотивационной сферы, умение ставить перспективные цели и преодолевать препятствия для их достижения. Активные действия, направленные на достижение мотива как в рамках специально организованной деятельности, так и вне ее.

Уровень развития основных мыслительный операций определяется на основе тестовых заданий, разработанных В.Г. Леонтьевым [4].

В основе определения готовности студентов к исследовательской деятельности лежит кластерный анализ. Рассмотрим его обобщенную методику. В основу нашего исследования взяли метод k-средних.

Пусть Z – множество всех возможных качественных характеристик рассматриваемого объекта, Q – множество самих переменных, Ri – множество правил, по которым ведется кластеризация, в нашем случае это когнитивный, знаниевый, развитие основных мыслительных операций, мотивационный, рефлексивный, поведенческий.

На первом шаге составляется матрица A = {a} размером MN, где N – мощность множества. В данной матрице i-я строка показывает качественные состояния характеристических параметров для i-го обучающегося, аij показывает состояние j-го характеристического параметра для i-го обучающегося.

На втором шаге определяем расстояния между двумя обучающимися, используя формулу k-средних:

gabdrahman01.wmf

где gabdrahman02.wmf мера расстояний между точками gabdrahman03.wmf и центром кластера cj.

Работа алгоритма делится на несколько этапов:

Необходимо выбрать k точек, являющихся начальными «центрами масс» кластеров.

Отнести каждый объект к кластеру с ближайшим «центром масс».

Пересчитать «центры масс» кластеров согласно их текущему составу.

Если критерий остановки алгоритма не удовлетворен, вернуться к 2 шагу.

Пример. Рассмотрим группу студентов из 20 обучающихся с выбранными компонентами готовности к исследовательской деятельности (таблица).

Состояние компонентов готовности обучающихся к исследовательской деятельности

Студенты

 

Ког. (К)

Знан. (З)

Мот. (М)

Мыс. (Мо)

Рефл. (Р)

Повед. (П)

1

3

3

3

4

3

4

2

3

3

3

2

3

3

3

3

3

4

4

4

3

4

3

3

4

4

4

4

5

4

3

4

3

2

3

6

3

4

3

3

2

3

7

3

4

4

4

3

3

8

3

3

3

4

4

4

9

4

3

4

4

4

2

10

4

3

4

4

4

2

11

4

3

4

1

4

4

12

3

4

4

4

3

2

13

3

4

3

4

4

4

14

3

4

4

4

4

4

15

4

4

4

4

4

3

16

4

4

2

4

4

4

17

3

3

3

4

4

4

18

3

4

3

3

4

4

19

4

4

3

3

4

3

20

4

3

3

4

4

4

Хотя от графического представления можно отказаться, но иерархические методы кластерного анализа становятся более наглядными, если результаты расчета представить в виде специального графика, называемого дендрограммой (рис. 1). Для удобства вычислений можно использовать специализированные пакеты статистической обработки данных. Одним из наиболее известных программных продуктов в мировой практике является система Statistica [7, 8].

pic_87.tif

Рис. 1. Дендрограмма состояния готовности студентов к исследовательской деятельности

Обратимся к дендограмме и рассмотрим выделенные кластеры. Проанализируем эти кластеры. Для удобства анализа введем обозначения: Кi, Зi, Мj, Моk, Рl, Пi соответственно когнитивные, рефлексивные и т.д. показатели, где i, j, k, l – показатели уровня их развития. Анализируем дендограмму (рис. 1) и результаты таблицы, выделим группы, условно обозначим групп № 1, который образуют высокий и средний уровень знаний и высокий уровень мыслительных операций наряду с низкой мотивацией. Этой группе студентов свойствен выполнять различные виды заданий, если это «надо» или по требованию преподавателя. Основной вид работы преподавателя с этой группой студентов – определение мотивации, четкий инструктаж выполнения ими заданий и подготовка их для публичных выступлений, участие на различных конкурсах.

Вторую группу образуют обучающиеся, для которых характерен высокий или средний уровень мотивации с сочетании со средним знанием программного материала. Студенты этой группы стараются участвовать во всех проектах, но недостаточное знание программного материала вызывает трудности при проведении исследовательских работ. С этой группой студентов необходимо направлять усилия на изучение программного материала, работать над развитием когнитивных и рефлексивных способностей. На первом этапе работы с этой группой обучающихся преподавателю необходимо совместно работать над исследовательскими проектами и прикладывать все усилия для того, чтобы не снижать их мотивацию.

В третью группу можно определить студентов, которые стабильно учатся, у них хорошая мотивация, поиск носит целенаправленный характер, они стремятся решить поставленную задачу, но любая неудача у них вызывает неуверенность. При организации работы с этой группой студентов очень важно их поддерживать, мотивировать и помогать качественно выполнять работу.

В четвертую группу студентов объединены те, у которых все выделенные компоненты имеют средний или низкий уровень. Особенные трудности для преподавателя вызывает то, что у этой группы низкая мотивация. Для работы с этой группой студентов необходимо предлагать задачи, которые они способны решить, поддерживать у них мотивацию, ни в коем случае не оставлять их без внимания. Часто у этой группы обучающихся бывают хорошие коммуникативные способности, поэтому при работе с ними важно подключать их к другим группам студентов.

Если посмотреть на дендограмму и таблицу, то можно отметить особое положение студента под номером один. У него при всех средних показателях выделяется высокая мотивация. Студенты с высокой мотивацией при правильном руководстве со стороны преподавателя могут достичь хороших результатов.

Предложенная технология выделения кластера обучающихся по их готовности к исследовательской деятельности – основа методики организации исследовательской деятельности студентов. Предложенная методика была апробирована в филиале УГНТУ в г. Октябрьском и показала свою эффективность, о чем свидетельствуют полученные результаты – участие на различных конференциях в 2014–15 учебном году (рис. 2, 3).

pic_88.tif

Рис. 2. Результаты участия студентов в различных конкурсах

pic_89.tif

Рис. 3. Результаты участия студентов в различных конкурсах в 2014–15 уч. году

Выводы

Таким образом, возможности применения кластерного подхода в организации научно-исследовательской деятельности студентов способствуют повышению мотивации обучения и привлечению большего числа участников для совместной исследовательской деятельности, что является главным фактором формирования исследовательской компетенции выпускника вуза.


Библиографическая ссылка

Габдрахманова К.Ф. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ФОРМИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ КОМПЕТЕНЦИЙ У СТУДЕНТОВ МЛАДШИХ КУРСОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 5-2. – С. 334-338;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=35910 (дата обращения: 16.09.2019).

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 = 1.252