г. Ростов-на-Дону ул. Пушкинская, 43, оф. 10
e-mail: info@hjournal.ru 
тел. +7(863) 269-88-14

scienceRU

Методические подходы и математический инструментарий исследования степеней соответствия обучающихся федеральным государственным образовательным стандартам и последним требованиям Болонского процесса

Методические подходы и математический инструментарий исследования степеней соответствия обучающихся федеральным государственным образовательным стандартам и последним требованиям Болонского процесса

Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики), , Том 7 (номер 2),

В статье предложен инструментарно-методический подход к решению проблемы соответствия обучающихся федеральным государственным образовательным стандартам, а также проблемы соответствия российских стандартов основным требованиям Болонского соглашения. Инструментарий для решения обеих поставленных задач основывается на положениях теории распознавания образов. Приведена графическая иллюстрация, и дан математический аппарат построения признакового пространства в целях моделирования степени принадлежности объекта к выделенному классу. Для обучающегося некоторого заданного уровня обучения в этом пространстве указываются эталонные значения, которые он должен достичь, аналогично сравнивается образовательный стандарт с требованиями Болонского процесса. Предложено методическое обеспечение исследования соответствия федеральных государственных образовательных стандартов Болонскому процессу, включающее проверку на полноту, анализ непротиворечивости друг другу и иным законодательным актам, проверку вписанности образовательных стандартов в принятые международные образовательные системы (Болонский процесс) по качеству и содержанию. Разработаны мероприятия проведения сопоставительного анализа действующих образовательных стандартов.


Ключевые слова: Болонский процесс; образовательная система; высшее образование; образовательные стандарты; признаковое пространство; эталонный объект; теория распознавания образов.

Список литературы:
  • Абанкина И. В., Алескеров Ф. Т., Белоусова В. Ю., Гохберг Л. М., Зиньковский К. В., Кисельгоф С. Г. и Швыдун С. В. (2013). Типология и анализ научно-образовательной результативности российских вузов // Форсайт, № 3, с. 48-62.
  • Акиншин Р. Н., Ушаков В. А. и Лихоеденко К. П. (2011). Алгоритм последовательного обнаружения радиолокационных объектов по корреляционным свойствам их поляризационных параметров // Научный вестник МГТУ ГА, № 171, с. 37-39.
  • Андреева Г. В. (2011). Технологии студентоцентрированного обучения в высшей школе России // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Педагогика, психология, № 4, с. 32-35.
  • Байденко В. И. (2009). Болонские преобразования: проблемы и противоречия (статья четвертая) // Высшее образование в России, № 11, с. 26-40.
  • Болонский процесс: итоги десятилетия (2011). / Под научн. ред. Байденко В. И. М.: Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Институт качества высшего образования.
  • Гребнев Л. С. (2011). Болонский процесс и «четвертое поколение» образовательных стандартов // Высшее образование в России, № 11, с. 29-41.
  • Губанов Д. А., Микулич Л. И. и Наумкина Т. С. (2014). Использование языковых игр для исследования социальных сетей на примере поиска сообществ и влиятельных агентов // УБС, № 51, с. 82-106.
  • Лябах Н. Н. (2002). Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: учебник / Н. Н. Лябах, А. Н. Шабельников. Ростов-на-Дону, 283 с.
  • Лябах Н. Н. и Колесников М. В. (2012а). Роль и место экспертных процедур в задаче синтеза сценариев развития сложных социально-экономических объектов // Вестник Университета (Государственный университет управления), № 14, с. 168-173.
  • Лябах Н. Н. и Колесников М. В. (2012б). Методология и инструментарий оценки состояния и динамики развития сложных социально-экономических объектов (СЭО) // Вестник Университета (Государственный университет управления), № 20, с. 145-151.
  • Лябах Н. Н. и Скнарина Н. А. (2011). Экспертно-аналитический метод построения признакового пространства исследования сложного объекта // Материалы IV-ой Международной НПК «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте», Т. 2, с. 953-958.
  • Материалы Официального сайта Минобрнауки РФ. Раздел «Документы: ФГОС» (2015). (http://минобрнауки.рф./документы?keywordds=114 Дата обращения: 14.03.2016).
  • Орлов А. И. (2004). Эконометрика: учебник для вузов, изд. 3-е, переработанное и дополненное. М.: Экзамен, 576 с.
  • Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации (Приказ Минобрнауки России 1061, 2013) от 12 сентября 2013 г. N 1061 г. «Об утверждении перечней специальностей и направлений подготовки высшего образования» // Российская газета. (http://www.rg.ru/2013/11/01/obr-napravlenia-dok.html Дата обращения: 15.03.2016).
  • Санжапов Б. Х. и Калина И. С. (2008). Модель принятия решений на основе многокритериальной оценки объектов в виде нечетких распределений // Известия ВолгГТУ, № 5, с. 78-82.
  • Свиридова А. Э. (2010). Актуальные проблемы развития российской образовательной системы в соответствии со стандартами Болонского процесса // Экономическая наука и образование. Экономические науки, № 12(73), с. 413-414.
  • Ткач Г. Ф. и Сенашенко В. С. (2015). Болонский процесс: обзор эволюции приоритетов и промежуточные итоги // Высшее образование в России, № 7, с. 119-130.
  • Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации» (2012). (http://минобрнауки.рф./документы/2974 Дата обращения: 14.03.2016).
  • Федосова Т. В., Боровская М. А., Масыч М. А. и Паничкина М. В. (2014). Финансовое обеспечение организаций профессионального образования и практика определения нормативных затрат // Фундаментальные исследования, № 12-1, с. 169-173.
Издатель: ООО "Гуманитарные Перспективы"
Учредитель: ООО "Гуманитарные Перспективы"
Online ISSN: 2412-6047
ISSN: 2078-5429