Контроль качества обучения при аттестации: компетентностный подход

Последовательный дизайн имеет отличающиеся по времени выполнения уровни измерения, поэтому его можно назвать двухстадийным. На верхней схеме качественные методы измерения предшествуют количественным, что соответствует практической ситуации, когда анкетирование предваряет тестирование по заданиям с выбором ответов. На нижней схеме ситуация полностью противоположна: студентов сначала тестируют, а затем собирают дополнительную информацию на основе анкет, опросных листов или собеседований для углубленного анализа данных тестирования и расширения возможностей интерпретации при использовании результатов измерений в управлении качеством образования. Обе схемы на рис. 2.12 предполагают анализ взаимного влияния данных качественного и количественного уровней, когда результаты тестирования пытаются соотнести с социально-экономическими, демографическими или другими факторами для корректного сопоставления количественных данных и получения долгосрочных прогнозов в управлении качеством образования.

Последний вариант взаимодействия количественных и качественных методов педагогических измерений, представленный на рис. 2.13, иллюстрирует параллельный дизайн, примером которого могут служить КИМ ЕГЭ, в которых сочетаются задания с выбором и со свободно конструируемым ответом. Вне практики ЕГЭ параллельный дизайн мало распространен в отечественном образовании, так как экспертная проверка заданий со свободно конструируемыми ответами довольно затратное мероприятие, требующее привлечения специально обученных экспертов.

Рис. 2.13. Параллельный дизайн реализации бипарадигмальных моделей в измерении (схема 5)

Соотнесение предлагаемых схем дизайна измерений с типологией бипарадигмальных моделей (см. рис. 2.9) позволяет дать расширенную интерпретацию предложенной на упомянутом рисунке классификационной схемы, которая выстроена в соответствии типами различных задач, решаемых в обучении на всех образовательных уровнях. Классификация моделей охватывает диапазон управленческих проблем от повседневного процесса обучения до выработки отдельных административных решений. Предполагается, что с помощью информации, полученной на основе бипарадигмальных моделей измерения, можно принять целый спектр управленческих решений в учебном процессе (построить индивидуальные обучающие траектории, усилить акценты на отдельных разделах учебной программы, выделить дополнительное время для повторения, придерживаться учебного плана и т.д.), осуществить диагностику пробелов в обучении, произвести отбор студентов со специальными целями, провести аттестацию, оценить эффективность инноваций в обучении, скорректировать образовательную политику и т.д.

В частности, в соответствии с классификацией задач (вход в обучение, текущий процесс, завершение определенного периода учебного процесса), решаемых с помощью измерений, можно выделить три основных типа бипарадигмальных моделей измерения и представить их основное назначение в обучении. Естественно, что каждый тип модели допускает использование и количественных, и качественных методов, поэтому с определенной степенью общности в типологической схеме можно говорить лишь о доминанте тех или иных уровней измерения.

В первой модели входных измерений доминируют количественные методы в соответствии со схемой 2, поскольку при начале обучения в основном, но не всегда, используют методы экспресс-диагностики, реализуемые с помощью претестов (предварительных тестов) с заданиями на выбор правильного ответа, результаты которых подвергаются качественной интерпретации [28, 39]. Благодаря кратким заданиям, обычно с двумя или тремя ответами, среди которых один верный, претесты позволяют с высокой эффективностью выявить готовность к усвоению новых знаний у всех студентов.

По результатам выполнения претеста преподаватель принимает управленческое решение о возможности продвижения по программе обучения или отказа от новых тем и повторения базового материала. Претесты работают также на режим индивидуализации обучения, поскольку помогают выделить тех, кто нуждается в дополнительной работе и консультациях педагога либо, наоборот, кто способен двигаться быстрее по индивидуальной программе обучения с максимальным развивающим эффектом. Применение данных входного измерения в адаптивном тестировании при контроле или обучении позволяет оптимизировать подбор трудности заданий с первых шагов продвижения студента по адаптивному тесту.