Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

77-48211/548347 Влияние использования модульно-рейтинговой системы обучения на успеваемость студентов.

# 04, апрель 2013
автор: Глинская Е. В.

УДК 378

Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

glinskaya-iu8@rambler.ru

 

“Качественное, современное образование – залог устойчивого развития нашей страны”, – призвал к модернизации Владимир Путин на встрече с активом Российского союза ректоров [5]. Развитие высшей школы Россия происходит благодаря изменениям традиционных образовательных программ в условиях реформы российского ВПО и перехода на многоуровневое обучение в соответствии с принципами Болонского процесса. В статье проанализированы «плюсы» и «минусы» наблюдаемой на протяжении последних лет традиционной системы и новой введенной с сентября 2011 года модульно-рейтинговой системы, называемой «болонской», а также представлен статистический анализ успеваемости студентов первого курса, обучающихся по традиционной системе и  при введении модульно-рейтинговой системы. По результатам  исследования показаны преимущества модульно-рейтинговой системы обучения и оценки успеваемости студентов.

Введение модульно-рейтинговой системы направлено на совершенствование учебного процесса и создание новых форм контроля знаний и успеваемости студентов. В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана уже несколько лет применяется  модульно-рейтинговая система обучения и оценки успеваемости студентов при изучении дисциплин на начальных курсах.

При применении модульно-рейтинговая система обучения и оценки успеваемости студентов можно выделить следующие её преимущества: повышение мотивации студентов при изучении дисциплины; стимулирование систематической и качественной работы студентов; обеспечение эффективного мониторинга; повышение активности и самооценки студентов.

 Модульно-рейтинговая система обучения и оценки успеваемости студентов – это комплексная система поэтапного оценивания уровня  освоения основных образовательных программ с использованием модульного принципа построения учебного процесса.

При этом осуществляется структурирование содержания каждой учебной дисциплины на модули и проводится систематизированный рейтинговый контроль успеваемости студентов по каждому модулю и дисциплине в целом.

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана для студентов младших курсов предлагается изучение дисциплин, учебная программа которых разделена на несколько  модулей. Проектирование модулей, составляющих основу методической системы формирования компетентности будущего специалиста, можно осуществлять по методике, рекомендованной Минобразованием России [4], исходя из трудоемкости дисциплин, количества учебных недель, отведенных на изучение дисциплины, вида отчетности. Трудоемкость рассчитывается исходя из объема учебной нагрузки в учебном плане, а также времени, выделенного для самостоятельной работы студентов.

Кредиты модулей могут быть рассчитаны по следующей методике:

БКМ = ТД / (КМД × (2 × КН))                                                            (1)

где БКМ – базовый кредит модуля, минимально возможный кредит,

ТД – трудоемкость дисциплины в часах,

КМД – количество модулей, входящих в состав дисциплины,

КН – количество недель, отведенных на изучение дисциплины.

КМ = БКМ × КСМ                                                                             (2)

где КМ – кредит модуля,

БКМ – базовый кредит модуля,

КСМ – коэффициент сложности модуля, который характеризует сложность материала, представленного в модуле, и определяется экспериментальным путем.

Рейтинговая технология оценивания результатов обучения студентов основана на суммировании и учёте накапливаемых баллов за выполнение учебных поручений (текущий рейтинг-контроль) и результатов выполнения проверочных контрольно-тестовых  заданий (рубежный  рейтинг-контроль) по освоенному материалу каждого модуля в период  изучения дисциплины.

Максимальное количество баллов, которое соответствует полному освоению дисциплины в семестре в сумме по всем модулям, составляет 100 %.

Текущий рейтинг-контроль включает оценивание в баллах факта и качества выполнения и защиты лабораторных работ, выступлений на семинарах  и практических занятиях, выполнения письменных и устных домашний  заданий, посещение и работу на лекциях (контроль по  конспекту).

Оценка за определенный модуль определяется суммированием баллов, набранных в течение изучения материалов соответствующего модуля, и баллов, полученных  за рубежный рейтинг-контроль по модулю. Причем, при наличии в учебной программе дисциплины лабораторных работ и домашних заданий, обязательным является их выполнение. Количество баллов, оценивающих выполнение лабораторных работ и домашнего задания, не может быть компенсировано получением баллов по другим нагрузкам модуля.

Рубежный рейтинг-контроль включает оценивание в баллах знаний, умений и навыков студентов, приобретённых ими в рамках каждого модуля изучаемой  дисциплины, и проводится преподавателем в конце изучения модуля в двух формах: тестирование (компьютерное или письменное) или  контрольная работа.

Суммарное количество баллов за рубежный рейтинг-контроль в семестре по всем модулям определяет оценку студента по изучаемой дисциплине.

Рейтинговые баллы за текущий рейтинг-контроль и рубежный рейтинг-контроль распределяются по модулям в зависимости от объёма и значимости модуля. Для того чтобы учесть количество часов и значимость материала модуля в объёме всей дисциплины могут быть введены коэффициенты веса каждого модуля (например, C1=0,3; С2=0,4; С3=0,3)  выраженные в долях от единицы [3]. 

В качестве примера в таблице 1 показано распределение баллов по модулям дисциплины «Алгоритмические языки» за первый семестр первого курса кафедры «Информационная безопасность».

Таблица 1. Распределение баллов по модулям дисциплины «Алгоритмические языки»

 

Виды контроля

Номер модуля

Всего

1

2

3

 

Коэффициенты веса (С1,С2,С3)

 

0,3

0,4

0,3

1

Текущий рейтинг-контроль

минимальное

6

8

6

20

максимальное

9

12

9

30

Рубежный рейтинг-контроль

минимальное

12

16

12

40

максимальное

21

28

21

70

Рейтинг по модулю

минимальное

18

24

18

60

максимальное

30

40

30

100

Суммарный рейтинг по дисциплине

минимальное

60

 

максимальное

100

 

    

Шкала пересчёта суммарного рейтинга по дисциплине в итоговую оценку по 4-х балльной шкале определяется преподавателем: от нулевого до минимального значения, соответствующего удовлетворительной оценке – «неудовлетворительно»; следующий отрезок шкалы – «удовлетворительно»; далее – «хорошо»; и выше – «отлично».  

Для дисциплины «Алгоритмические языки» шкала пересчёта суммарного рейтинга по дисциплине в итоговую оценку по 4-х балльной шкале: менее 60 – «неудовлетворительно»; от 60 до 73 – «удовлетворительно»; от 74 до 87 – «хорошо»; от 88 до 100 – «отлично».

Минимальное количество баллов в каждом модуле по каждому виду             контроля, необходимое для получения допуска на экзамен (зачет) по дисциплине, является обязательным и не может быть заменено набором  баллов в других модулях и по другим видам контроля.

Модульно-рейтинговая система обучения и оценки успеваемости студентов реализуется в соответствии с рейтинг-планом дисциплины. Рейтинг-план дисциплины составляется в соответствии с рабочей программой дисциплины. В плане указываются конкретные учебные и контрольные мероприятия и варианты их оценивания.

Студенты первого курса кафедры «Информационная безопасность» в 2011-12 гг обучались  по модульно-рейтинговой  системе.  Итоговая оценка по каждой дисциплине без сдачи экзамена выставлялась в случае получения студентом баллов выше минимального количества («удовлетворительно», «хорошо» или «отлично» в зависимости от того, сколько итоговых баллов набрал студент за все модули).

Студенты первого курса кафедры «Информационная безопасность» в 2010-11 гг обучались по традиционной системе и в экзаменационную сессию студенты сдавали экзамены.

Для выявления преимущества традиционной или модульно-рейтинговой системы обучения было проведено сравнение оценок (первичных без учёта неявок и пересдач), полученных  студентами первого курса кафедры «Информационная безопасность» факультета «Информатика и системы управления» по всем дисциплинам за первый и второй семестр, обучающихся по традиционной системе и обучающихся по модульно-рейтинговой системе. Учитывались оценки по экзаменам и дифференцированным зачетам (зачет с оценкой).

Для определения правдоподобности полученных результатов рассчитывалось  среднеквадратическое отклонение оценок, т.к. при большом значении среднеквадратического отклонения результаты являются не достоверными.

В статистике среднеквадратическое отклонение наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (среднее значениеслучайной величины). На практике среднеквадратическое отклонение позволяет определить насколько значения во множестве оценок могут отличаться от среднего значения. Большое значение среднеквадратического отклонения показывает большой разброс значений в представленном множестве со средней величиной множества; маленькое значение, соответственно, показывает, что значения во множестве сгруппированы вокруг среднего значения. Среднеквадратическое отклонение используется для определения погрешности серии значений какой-либо величины, в данном случае полученных студентами оценок.  Таким образом, при большом значении среднеквадратического отклонения результаты являются не достоверными.

Во многих практических задачах точный закон распределения неизвестен, то есть является гипотезой, которая требует статистической проверки. Сравнение эмпирического распределения и теоретического распределения производится с помощью специального правила — критерия Пирсона (критерий хи-квадрат) [2]. По полученным значениям критерия хи-квадрат также можно сделать выводы о достоверности статистических исследований (малое значение).

В таблице 2 и таблице 4 представлены статистические данные по оценкам, полученным в течение двух семестров студентами, обучающимися по разным системам обучения и оценки знаний по всем дисциплинам, изучаемым на первом курсе и по дисциплине «Алгоритмические языки» соответственно.

Таблица 2. Сравнение экзаменационных оценок при разной системе обучения и  контроля.

Система оценивания и контроля

Оценка отлично

Оценка хорошо

Оценка удовлетво-рительно

Оценка неудовлетво-рительно

Итого

Экзамен (традиционная система)

127/13,7%

298/32.5%

369/39,9%

129/13.9%

923/100%

Экзамен (рейтинговая)

143/14,9%

315/34.7%

397/38.5%

117/11.9%

972/100%

Итого

14,3%

33,6%

39,2%

12,9%

100%

Доля хороших и отличных оценок при модульно-рейтинговой  системе обучения оказалась существенно больше, чем при традиционной системе.

В таблице 3 и таблице 5 приведены данные по средним оценкам, полученным студентами по сравниваемым системам обучения. Анализ среднеквадратичных  отклонений экзаменационных оценок, а также расчет достоверности отличий среднеквадратичных значений полученных статистически и по нормальному закону распределения,  рассчитанной по критерию хи-квадрат, показывает достоверность результатов  статистического анализа  оценок полученных студентами.

Таблица 3. Сравнение средних оценок при разной системе обучения и контроля.

Система оценивания и контроля

Средняя

оценка

Среднеквадратическое

отклонение

Достоверность

отличий р

традиционная

3.19

0.81

0.001

рейтинговая

3.54

0.96

 

Таблица 4. Сравнение экзаменационных оценок при разной системе обучения и  контроля по дисциплине «Алгоритмические языки».

Система оценивания и контроля

Оценка отлично

Оценка хорошо

Оценка удовлетво-рительно

Оценка неудовлетво-рительно

Итого

Экзамен (традиционная система)

83/43,2%

42/21.8%

45/23,4%

22/11.4%

192/100%

Экзамен (рейтинговая)

99/46,2%

59/27.5%

33/15.4%

23/10.7%

214/100%

Итого

44,7%

24,7%

19,4%

11,0%

100%

       

Таблица 5. Сравнение средних оценок при разной системе обучения и контроля  по дисциплине «Алгоритмические языки».

Система оценивания и контроля

Средняя

оценка

Среднеквадратическое

отклонение

Достоверность

отличий р

традиционная

3.81

0.89

0.001

рейтинговая

4.05

0.94

В первом семестре 2012–13 учебного года было проведено тестирование на «выживаемость знаний» по дисциплине «Алгоритмические языки» у студентов второго и третьего курса. Результаты, представленные в таблице 6, в целом оказались удовлетворительными.

Таблица  6. Результаты тестирования «выживаемости знаний» при разной системе обучения и контроля по дисциплине «Алгоритмические языки».

Система оценивания и контроля

Средняя доля правильных
ответов

Среднеквадратическое

отклонение

Достоверность

отличий р

традиционная

65.8

18.5

0.345

рейтинговая

63.5

15.6

Различия в системах обучения по результатам тестирования «выживаемости знаний» было не достоверным  (p=0,345). Однако средняя доля правильных ответов для традиционной системы оказалась даже чуть выше: 65,8 % против 63,5 %.

Таким образом, с одной стороны по экзаменационным оценкам модульно-рейтинговая система показала своё преимущество, но с другой стороны, что очень важно, по «выживаемости знаний» преимуществ модульно-рейтинговая система не показала. Возможно, это связано с тем, что тестирование студентов, оцениваемых по традиционной системе, проводилось уже на третьем курсе (студенты на втором курсе продолжали изучение дисциплины «Алгоритмические языки»).

В ходе обучения у студентов кафедры «Информационная безопасность» производился опрос об оценке модульно-рейтинговой системы и ее влияния на успеваемость студентов.

Получились разные мнения, но в основном студенты одобряют введение модульно-рейтинговой системы и наглядность рейтинга студента в электронном университете. Одним из главных преимуществ модульно-рейтинговой системы студенты назвали возможность улучшения (повышения) итоговой оценки полученной по рейтингу путем сдачи  экзамена,  так как по традиционному методу оценки пересдать можно было только неудовлетворительную оценку.

Многие  студенты считают, что для получения высокого  рейтинга необходимо заниматься в течение семестра,  посещать все занятия, регулярно сдавать домашние задания и писать контрольные работы по модулям, а не оставлять все на «потом».

Студенты просили о введении дополнительных консультации по материалам модулей перед контрольной работой.

Были замечания студентов связанные с недопониманием некоторыми преподавателями оценки знаний студентов по итогам обучения по модульно-рейтинговой системе. В основном контрольные мероприятия по модулям проводят преподаватели, ведущие семинарские занятия и, соответственно, они оценивают знания студентов по модулям. Модульно-рейтинговая система оценки знаний студентов подразумевает автоматическое проставление оценки за экзамен по результатам, полученным сложением баллов за контрольные работы соответствующих модулей.

Принимает экзамен лектор и в ведомость он же проставляет оценку. Лектор придает разное удельное значение проявленным студентом компонентам знаний, умений и навыков, причем не так, как это делает преподаватель, ведущий практические занятия. 

На некоторых кафедрах оценка студента, полученная в соответствии с набранной за семестр рейтинговой суммой,  для лектора ничего не значила. Лектор требовал сдавать экзамен студентами, в соответствии с  традиционной системой оценки знаний, или предлагал выставить студенту за экзамен оценку ниже, чем оценка, соответствующая набранной за семестр рейтинговой сумме студента.

Также сложности возникали у студентов, пропустивших написание контрольной работы по модулю, преподаватель оставлял ее на зачетную неделю. Студенты высказали пожелание о возможности повышения рейтинга по модулю выполнением дополнительного задания или контрольной работы.

Таким образом, и по анализу успеваемости и по опросу студентов показана эффективность функционирования модульно-рейтинговой системы обучения, которая  определяется выполнением совокупности дидактических условий на всех этапах ее практической реализации [1], в частности:

  • выявления и формулирования компетенций;
  • осуществлением отбора содержания обучения адекватно выявленным компетенциям;
  • использованием в процессе обучения организационных форм и методов, обеспечивающих активизацию учебно-познавательной деятельности;
  • обеспечением процесса формирования компетентности будущих специалистов дидактическими средствами, адекватными новому содержанию.

Настоящее исследование посвящено выявлению преимуществ и недостатков  модульно-рейтинговой системы по сравнению с традиционной системой обучения и оценки знаний студентов.

В ходе проведенного исследования получены следующие результаты и сделаны выводы:

• введение на младших курсах модульно-рейтинговой системы обучения в целом положительно влияет на успеваемость студентов;

• введение модульно-рейтинговой системы создает основу для формирования принципиально новой системы оценки качества знаний в соответствии с рейтинговой оценкой по модулям;

• система определения рейтинга студента выступает как средство повышения успеваемости студентов;

• изучение материалов дисциплины, разделенных по модулям, позволяет студентам младших курсов легче изучить, усвоить материалы соответствующего модуля и лучше проявить свои знания на контрольных мероприятиях за определенную часть курса, чем за весь курс в целом в конце семестра;

• наглядность рейтинга студента, отраженная в системе «Электронный университет» [6] является  стимулирующим средством для сознательной работы личности — стремлением к самовыражению, совершенствованию и т.д.

Применение модульно-рейтинговой системы обучения и оценки знаний студентов по сравнению с традиционной системой в основном показало свои преимущества.

 

Список литературы

1.  Ахтамьянова И.И. Рейтинг — новая форма организации контроля знаний.- Бирск, 1992. 72 с.

2. Грабарь М.И., Красноянская К.А Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Непараметрические методы. — М.: Педагогика, 1977. 136 с.

3. Щеднова Т.Н. О методике определения рейтинговой оценки при контроле знаний студентов //Международный конгресс женщин математиков. Тезисы докладов. Красноярск, 2002. - С. 67-68

4. Щеднова Т.Н. Методика проведения модульно-рейтинговой системы оценки знаний студентов//Методическое пособие для вузов. — Омск: Изд-во ИВМОмГАУ,2002 14 с.

5.  Российская газета  – Столичный выпуск №5563 (187) 25.08.2011.

6. www.e-u.bmstu.ruЭлектронный университет МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2019 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)