Математична модель оцінювання якості освітньої програми

Hanna Khimicheva; Antonina Volivach

doi:10.18372/2306-1472.84.14956

Автор(и)

Hanna Khimicheva Київський національний університет технологій та дизайну
Antonina Volivach Київський національний університет технологій та дизайну

DOI:

https://doi.org/10.18372/2306-1472.84.14956

Ключові слова:

освітня програма, методи оцінювання, заклади вищої освіти, математична модель, критерії якості, регресійний аналіз

Анотація

Метою даної статті є обґрунтування методів, принципів і підходів до побудови математичної моделі для кількісного оцінювання якості функціонування освітньої програми незалежно від галузі знань та спеціальності за якою вона розроблена. Методи: у статті проаналізовано шістдесят п’ять освітніх програм, які розроблені за тридцятьма п’ятьма спеціальностями в рамках чотирнадцяти галузей знань. Дані програми функціонують в сорока дев’яти закладах вищої освіти, які розташовані в різних регіонах України. Розроблено інтервальну шкалу, що дозволило перевести якісні характеристики (критерії) освітньої програми в кількісні. За допомогою методу регресійного аналізу та програмного продукту ПРІАМ (планування, регресія і аналіз моделей) побудовано математичну модель, яка дозволяє більш точно та достовірно не тільки оцінити якість функціонування освітньої програми, а й визначити рівень і термін її акредитації. Результати: для кількісного оцінювання якості функціонування освітньої програми розроблена математична модель та проведено аналіз її статистичних характеристик. Визначено інформативність, адекватність, точність і стійкість, та побудовано графіки взаємного впливу критеріїв (регресорів) на якість освітньої програми. Обговорювання: запропоновано лінійну регресійну модель, в основу якої покладено кваліметричний підхід і принципи TQM. Застосування методів регресійного аналізу дозволило виявити взаємний вплив критеріїв (регресорів), визначити їх пріоритетність та кількісно оцінити якість функціонування освітньої програми в цілому. Такий підхід дозволяє обґрунтовано вибрати оптимальну кількість критеріїв, їх взаємний вплив та пріоритетність. Це надалі дозволяє більш достовірно і точно визначити рівень акредитації освітньої програми, що є актуальним для кожного закладу вищої освіти.

Біографії авторів

Hanna Khimicheva, Київський національний університет технологій та дизайну

Doctor of Technical Sciences, Professor. Department of computer-integrated technologies and measuring technique, Kyiv National University of Technologies and Design. Education: Moscow- textile institute on speciality of machines and devices of light industry (1977). Research area: problems of technical regulation and integrated control systems

Antonina Volivach, Київський національний університет технологій та дизайну

Senior teacher. Department of Computer science and technologies, Kyiv National University of Technologies and Design. Education: State Academy of Light Industry of Ukraine (1996). Research area: assessment and forecasting of quality and safety of products, services and personnel in various branches of the national economy

Посилання

The verkhovna rada of Ukraine (2019). “Polozhennja” «Pro akredytaciju osvitnih program, za jakymy zdijsnjujet'sja pidgotovka zdobuvachiv vyshhoi' osvity”. Available at: http://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0880-19. (Accessed 20.07.20).

Draper N.R., Smith H. (1998). Applied Regression Analysis Third Edition. New York, John Wiley & Sons, Inc, 736 р. USA.

Radchenko S.G. (2011). Metodologija regressionnogo analiza. Kiev, Kornijčuk, 376 р. (In Russian).

Lapach S.N. (2016). Regressionnyj analiz. Processnyj podhod. Matematyčni mašyny i systemy. No. 1, pp. 129 – 138. (In Russian).

Greene W.H. (2016). Ecoonometric analysis. Fours Edition, Pearson Education Company, New Jersey, USA.

Lapach S.N., Radchenko S.G. (2012). Osnovnye problemy postroenija regressionnyh modelej. Matematyčni mašyny i systemy. No. 4, pp. 125 – 133. (In Russian).

Lapach S.N., Chubenko A.V. & Babich P.N. (2002). Statistika v nauke i biznese [Statistics in science and business]. Kiev, Morion, 640 р. Ukraine. (In Russian).

Radchenko S.G., Lapach S.N. (2019). Matematicheskoe modelirovanie obrabotki vysokprochnyh stalej. Mechanics and Advanced Technologies. No. 1 (85), pp. 101 – 110. (In Russian).

Shherbina S.A., Roma A.V. (2013). Ekonomiko-matematychne modeljuvannja osnovnyh pokaznykiv dijal'nosti pidpryjemstva malogo biznesu. Ekonomika i region. No. 5, pp. 176 – 181.nbuv.gov.ua/UJRN/econrig_2013_5_30 (In Ukrainian).

Mirnenko V.I., Poltorak M.F., Dulenko D.I. (2017). Metodyka matematyčnoho modeljuvannja prohnozuvannja stanu žorstkyx aerodromnyx pokryttiv. Sučasni informacijni texnolohiji u sferi bezpeky ta oborony. No. 1, pp. 96 – 100. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sitsbo_2017_1_19 (Accessed 20.07.20). (In Ukrainian).

Zorenko Jaroslav. (2009). Metodyka rehresijnoho analizu dlja ocinky čynnykiv upravlinnja u systemi «oryhinal–vidbytok». Texnolohija i texnika drukarstva. рр. 47 – 52. doi: 10.20535/2077-7264.4(26).2009.57844. (In Ukrainian).

Karpenko B.O., Lapač S.M. (2020). Modeljuvannja točnosti druku 3D pryntera. Innovaciji molodi v mašynobuduvanni. No 2. pp. 424 – 434. (In Ukrainian).

Solovyh E.K., Volkov Ju.V., Vorona T.V. (2017). Opredelenie optimal'nyh rezhimov jelektrokontaktnogo pripekanija diskretnyh pokrytij pri vosstanovlenii i uprochnenii valov dvigatelej. Problemi tribologії. Hmel'nickij: HNU. No 1. pp. 79 – 89. (In Russian).

Ageev M.A., Dan'ko K.A., Dovzhuk S.A. (2017). Ocenka vlijanija parametrov processa gazotermicheskogo napylenija pokrytij na ih svojstva putem ispol'zovanija metodov matematicheskogo planirovanija. Vestnik Polockogo gosudarstvennogo universiteta. Serija B. Promyshlennost'. Prikladnye nauki. No 3, pp. 35 – 40.

Sjasʹka N., Jarova O. (2019). Zastosuvannja metodiv matematyčnoho modeljuvannja u pojednanni iz zasobamy novitnix informacijnyx texnolohij u xodi vyvčennja stereometriji majbutnimy včyteljamy matematyky. Nova pedahohična dumka. No 1 (97). pp. 114 – 117. (In Ukrainian)

Teodoro Vitor & Neves Rui. (2011). Mathematical modelling in science and mathematics education. Computer Physics Communications. 182. 8-10. 10.1016/j.cpc.2010.05.021.

Rejestr akredytacijnyh sprav. Available at: naqa.gov.ua/%d0%b0%d0%ba%d1%80%d0%b5%d0%b4%d0%b8%d1%82%d0%b0%d1%86%d1%96%d1%8f/. (Accessed 10.07.20). (In Ukrainian)

[

The verkhovna rada of Ukraine (2019). Kryterii' : Dodatok do Polozhennja pro akredytaciju osvitnih program, za jakymy zdijsnjujet'sja pidgotovka zdobuvachiv vyshhoi' osvity (paragraph 6 section I) Available at: http://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0880-19#n182. (Accessed 20.07.20). (In Ukrainian)

Lapach S.N., Radchenko S.G., Babich P.N. (1993). Planyrovanye, rehressyja y analyz modelej PRIAM (PRYAM). Kataloh prohrammnыe produktы Ukraynы. Kiev. pp. 24 – 27. Ukraina. (In Russian).

Himicheva G.I., Volivach A.P. (2020). Pobudova kvalimetrychnoi' modeli dlja ocinjuvannja jakosti osvitn'oi' program. Bulletin of engineering academy of Ukraine. No 1, pp. 152 – 158. (In Ukrainian).

Himicheva G.I., Volivach A.P. (2019). Assessment of the learning process risks at higher educational institutions in accordance with the DSTU ISO 31010:2013 requirements. Ocinjuvannja ryzykiv osvitn'ogo procesu ZVO zgidno z vymogamy DSTU ISO 31010:2013. New stages of develjpment of modern science in Ukraine and EU countries: monograph . edited by authors. – 3rd ed. – Riga, Latvia : «Baltija Publ». pp. 268 – 289. http://doi: 10.30525/978-9934-588-15-0-61.