Новые образовательные стратегии в современном информационном пространстве

New Educational Strategies in Modern Information Space - 2022

Ru
En

Полетайкин А.Н.

КубГУ

г. Краснодар

Шевцова Ю.В., Монастырская Т.И., Данилова Л.Ф.

СибГУТИ

г. Новосибирск

 

Методика нечеткого оценивания цифровой зрелости образовательной организации

 

Рассматривается методика нечёткого оценивания цифровой зрелости образовательной организации. Разработана и формализована система показателей цифровой зрелости. Выполнена формализация задачи оценивания цифровой зрелости организации посредством анализа существующих подходов валидации цифровой зрелости организационного объекта.

 

Poletaikin A.N.

KubSU

Krasnodar, Russia

Shevtsova Yu.V., Monastirskaya T.I., Danilova L.Ph.

SibSUTIS

Novosibirsk, Russia

 

Methodology for digital maturity fuzzy assessment an organization

 

A technique for digital maturity fuzzy assessment of an educational organization is considered. A system of digital maturity indicators has been developed. The task of assessing the digital maturity of an organization is formalized by analyzing existing approaches to validating the digital maturity of an organizational object.

 

Оценивание цифровой зрелости (ЦЗ) образовательной организации высшего образования (ООВО) является одной из важнейших задач её цифровой трансформации. В статье [1] авторами детально исследованы подходы к цифровой трансформации ООВО, задача оценивания цифровой зрелости ООВО, а также существующие модели и методики её решения. В частности, проанализированы три методики, параметры которых показаны в табл. 1. При этом вузам, находящимся в ве́дении Минобрнауки, которым предоставлена субсидия на доцифровизацию согласно стратегии цифровой трансформации науки и высшего образования [2] (далее – Стратегия), было предписано к 1 декабря 2021 года осуществить оценивание ЦЗ ООВО согласно методике 1 и сформировать паспорт ЦЗ.

 

 

  1. Таблица 1 – Параметры исследуемых методик (моделей) оценивания ЦЗ ООВО

Вместе с тем отмечается, что вуз может выбирать методику оценивания ЦЗ самостоятельно. Учитывая весьма существенный недостаток методики 1, применение которой требует качественно поставленной системы сбора и верификации объективных данных для расчетов, что в свою очередь, требует развито́й интегрированной информационной системы управления вузом, считаем целесообразным предложить авторскую методику расчета ЦЗ. Эта методика должна соответствовать нормативным требованиям регулятора, характеризоваться простотой сбора и переработки исходных данных и не предъявлять высоких требований к IT-инфраструктуре ООВО.

 

Полученный набор показателей должен быть систематизирован применением адекватного формального аппарата. В условиях измеримой неопределенности исходных опросных данных, на которые в основном опирается наиболее перспективная методика 2 [3], в качестве такого систематизирующего базиса целесообразно принять аппарат нечёткого логического вывода. Этот формализм достаточно хорошо зарекомендовал себя в решении задачи нечёткого оценивания сформированности компетенций [4]. Сформирована система из 26-ти показателей, равномерно распределённых по всем 9-ти блокам, которые представлены в табл. 1. При этом выработаны оригинальные индикаторы проявления одного из 4-х уровней ЦЗ для каждого блока показателей. Эти индикаторы отражают особенности образовательных, административных и исследовательских процессов, которые распространены не только на НПР, но и на административно-управленческий персонал (АУП).

 

Кроме того, модель «Центра перспективных управленческих решений» была дополнена авторами двумя оригинальными блоками показателей: «Глобальная цифровая среда» и «Личностный фактор». Первый отражает степень цифрового единства деятельности ООВО с внешней деятельностью, а также степень принадлежности ООВО к глобальной цифровой среде. Второй отражает степень нетерпимости к цифровой незрелости отдельных процессов и видов деятельности, степень воздействия цифровизации процессов ООВО на личностный рост работника, степень демократичности этих процессов, а также степень адекватности понимания сотрудниками ООВО нравственного и социального аспектов цифровизации образования и науки.

 

Все показатели согласно [1] отнесены к трём укрупнённым факторам:

1)  технико-технологический, определяет способность ООВО эффективно осуществлять цифровую трансформацию деятельности, используя технологическую и техническую базу ООВО;

2)  когнитивный, отражает качество оперативной переработки информации, продуцирования инновационных идей, а также познавательных, эмоциональных и волевых процессов цифровой трансформации организации;

3)  личностный, определяет способность субъектов деятельности, подвергающейся цифровой трансформации, к адекватному оцениванию цифровой действительности и конструктивному цифровому взаимодействию на платформе взаимного уважения.

 

Поскольку каждый из 9 блоков показателей сам по себе представляет влияющий фактор, то это отнесение к укрупнённым факторам обобщается на блоки по признаку преобладания в них показателей, соотнесенных с соответствующим фактором. При этом образуется 3 укрупнённых влияющих фактора с соотнесением блоков согласно табл. 1. Таким образом, построенную систему показателей уровня ЦЗ организации можно представить в виде древовидной структуры данных с четырьмя уровнями (рис. 1).

Рисунок 1 – Древовидная структура системы показателей уровня ЦЗ ООВО

 

Вычисление интегрального уровня ЦЗ во всех изученных авторами моделях в той или иной степени основывается на вычислении средневзвешенного значения показателей. Обозначим элементы дерева, задающего на рис. 1 модель оценки уровня ЦЗ организации, следующим образом:  0 слой – оценка уровня цифровой зрелости организации (корень дерева); 

– вектор укрупнённых влияющих факторов ЦЗ организации, ассоциированных с

технико-технологическим, когнитивным, личностным компонентом;

– вектор влияющих факторов блоков показателей ЦЗ организации;

– вектор частных влияющих факторов ЦЗ организации. Тогда, в соответствии со структурным подходом, естественным видится 

представление предлагаемой системы показателей уровня ЦЗ организации как функционального отображения вида:

Измерение уровня ЦЗ как интегрального показателя предлагается осуществлять в интервальной шкале, например,

Частные факторы цифровой зрелости организации и их свёртки представляются лингвистическими переменными, терм-множество которых содержат 4 её возможные состояния, соответствующие четырём уровням ЦЗ, формализуемым данной переменной. Параметры функций принадлежности нечётких множеств переменных основано на их содержательной сущности соответствуют рекомендациям Минобрнауки России по определению уровня ЦЗ ООВО [5].

 

Свёртка частных показателей цифровой зрелости в укрупнённые и далее – в интегральный показатель уровня ЦЗ по формуле (1) осуществляется с помощью логического вывода по Мамдани. В отсутствие статистического материала по данным слоёв I–III (см. рис. 1), формируется нечёткая база правил с помощью экспертных суждений разработчиков модели.

 

Первым этапом является сбор экспертных оценок влияющих факторов блоков                 принятой по шкале  

частных влияющих факторов (показателей)

относительно совокупного влияния

Некоторые комбинации оценок с точки зрения эксперта могут оказаться недопустимыми и отнесены к

категории запрещённых, значение соответствующей комбинации обозначено символом «*». Измерение уровня ЦЗ как интегрального показателя предлагается осуществлять в интервальной шкале, например, Таким образом, оценки k-го эксперта для l-й комбинации по i-му блоку обозначаются

и выставляются из расширенного множества оценок E = {0, 1, 2, 3, *}.

Вторым этапом является обработка оценок           с целью получения формулировок правил нечёткого вывода. Возникает задача минимизации системы правил, которую предлагается решить графоаналитическим способом при помощи карт Карно. При этом функция влияния

определяется для влияющих

факторов всех уровней в иерархии на рис. 1. Карта Карно для трёх дискретных переменных, каждая из которых принимает одно из 4-х возможных значения из множества U = {0, 1, 2, 3}, показана на рис. 2.

Рисунок 2 – Карта Карно для минимизации функции ЦЗ по блоку 2

 

Дополнительная сложность состоит в том, что оценки каждого экспертаотносительно совокупного влияния         образуют различные минимальные покрытия. Эта сложность может быть устранена посредством объединения карт оценок всех экспертов в одной карте с т.н. нормализованными оценками

При этом по умолчанию             рассчитываются как средние арифметические оценки для l-й комбинации:

где K – число экспертов, Round – оператор округления до ближайшего целого. Следует отметить, что в силу чётного количества экспертов в данном исследовании, возможна такая комбинация оценок

, при которой дробная часть оценки (2) равна 0,5. В этом случае округление осуществляется

вариативно, чтобы обеспечить минимальное результатное покрытие. С такой же целью при наличии среди оценок           хотя бы одной оценки «*», оценка (2) заменяется оценкой «*». Полученное таким образом минимальное покрытие будем называть нормализованным. Минимальное покрытие на этой карте записывается в дизъюнктивной нормальной форме следующим образом:

Отметим, что       – это, по сути, предикаты, утверждающие тот факт, что значение соответствующего частного влияющего фактора за номером j, относящегося к i-му укрупнённому влияющему фактору (блоку), равно́ u

Таким образом, в результате второго этапа обработки экспертных оценок имеем предикатные формулировки, на основе которых могут быть построены правила нечёткого логического вывода. Система нечёткого вывода позволит по набору значений частных показателей, оценить уровень цифровой зрелости организации по 100-балльной шкале.

 

Литература:

  1. Канев В.С., Полетайкин А.Н., Шевцова Ю.В. Технология оценивания цифровой зрелости образовательной организации. Часть I // Вестник СибГУТИ. – Новосибирск, 2021. №3 (55). С. 63–76.
  2. Стратегия цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования / Официальный сайт Минобрнауки России. URL: https://www.minobrnauki.gov.ru/documents/?ELEMENT_ID=36749 (дата обращения 26.01.2022).
  3. Саввинов В.М., Иванов П.П., Стрекаловский В.Н. Методы и принципы оценки цифровой зрелости образовательных организаций // Вестник СВФУ им. М.К. Амосова. Серия «Педагогика. Психология. Философия». №2 (22) 2021. Якутск. С. 28–40.
  4. Кунц Е.Ю., Полетайкин А.Н., Шевцова Ю.В. Реализация модели нечеткого оценивания сформированности компетенций с помощью пакета MATLAB // Новые информационные технологии в образовании и науке. Екатеринбург : РГППУ. 2020. №3. С. 66-72.
  5. Методические рекомендации по разработке стратегии цифровой трансформации образовательной организации высшего образования, подве-домственной Министерству науки и высшего образования Российской Феде-рации. М.: Министерство науки и высшего образования Российской Федера-ции, 2021. 28 с.

Оставить комментарий: