Текст статьи в ЭЖ_испр - Томский политехнический

Информационная технология для оценки и прогнозирования
адаптации иностранных студентов к условиям обучения в российских
вузах
Среди многообразных направлений международной деятельности
российских университетов важное место традиционно занимает обучение
иностранных студентов. Активность в этой области обусловлена двумя
главными соображениями:
Во-первых,
международный
рынок
образовательных
услуг
открывает широкие возможности бизнеса в области образования, что
влечёт несомненные экономические выгоды.
Во-вторых,
действенных
обучение
инструментов
иностранных
реализации
студентов
-
геополитических
один
из
интересов
государства Российской Федерации.
Таким образом, адаптация иностранных студентов стала важным
фактором международной политики и экономики, игнорировать который
в современном мире невозможно. Целостной концепции социальнопсихологической адаптации на сегодняшний день не разработано, чаще
всего под ней понимают личностную адаптацию, т.е. адаптацию личности
к социальным проблемным ситуациям, привыкание индивида к новым
условиям внешней среды с затратой определенных сил, взаимное
приспособление индивида и среды [1]. На сегодняшний день проблема
оценки адаптации иностранных студентов актуальна и для Национального
Исследовательского Томского политехнического университета. В связи с
чем, целью исследования была разработана информационная технология
оценки адаптации студентов обучающихся в ТПУ. В зависимости от
степени индивидуального принятия в ходе социализации сложившихся в
социальной среде форм социального взаимодействия и предметной
деятельности.
различают
несколько
форм
социальной
адаптации:
дезадаптация характеризуется недифференцированностью целей и видов
деятельности человека, сужением круга его общения и решаемых
1
проблем, неприятием норм и ценностей социальной среды; пассивная
адаптация предполагает принятие индивидом норм и ценностей по
принципу «быть как все» (цели и виды деятельности просты, круг
общения и решаемых проблем несколько шире по сравнению с
дезадаптацией); активная адаптация способствует успешной социализации
в целом – индивид не только принимает нормы и ценности социальной
среды, но и строит на их основе свою деятельность и отношения с
людьми, главной целью становится полная самореализация, круг общения
и интересов значительно расширяется [2 - 6].
В рамках этой работы были выбраны психодиагностические
методики для оценки адаптации иностранных студентов, разработан
алгоритм
обработки
результатов
психологического
тестирования
студентов, проведено исследование и анализ результатов.
Предлагаемая информационная технология включает:
 формирование (на основе анализа литературных источников и
мнений экспертов) набора методик для оценки адаптации;
 сбор экспериментальных данных;
 создание базы данных, содержащей сведения об иностранных
студентах, обучающихся в ТПУ;
 методы анализа данных и визуализацию результатов (в виде
графиков и диаграмм);
 реализация
двух
последних
пунктов
предполагает
создание
информационной системы, схема которой представлена на рис.1.
2
Ввод
База данных
Вывод
Блок обработки и
визуализации данных
Блок
формирования
заключений и
рекомендаций
Рис. 1.
В рамках
математической постановки задачи
была сформирована
матрица исходных данных о студентах и предложены решающие правила
для формирования классификации на основе сопоставления личных
данных абитуриента с набором психологических качеств, необходимых
для оценки адаптации иностранных студентов [3].
Каждый объект xiX характеризуется вектором значений признаков
y(x)=(y1,…, yk). Совокупность всех векторов значений признаков образует
матрицу исходных данных Amn , где m - число объектов, n – число
признаков. Перечень заключений представляется множеством образцов
(классов)
H={h1,…,hk}.
c(hk)=(ck1,…,ckn) в
Каждый
k-й
образец
задаётся
вектором
n-мерном пространстве признаков. Совокупность
всех векторов c(hk)=(ck1,…,ckn) образует матрицу образцов Amn Сij, где
i=1,…,L, j=1,…,n, L – количество классов, n – число признаков.
Следовательно, необходимо сформировать наборы признаков
y(x)=(y1,…, yk) и образцов c(hk)=(ck1,…,ckn).
Выбор заключения
осуществляться на основе оценки степени
соответствия информации о претенденте (значения вектора y(x)=(y1,…,
yk)) с образцами (значения вектора c(hk)=(ck1,…,ckn)) для классов
3
студентов и представлен в виде матрицы Amn , где , m – количество
классов, n – число признаков.
Таким образом, для решения поставленной задачи
сформирована
матрица исходных данных о студентах и
была
выбраны
решающие правила для формирования классификации на основе
сопоставления личных данных абитуриента с набором психологических
качеств, необходимых для оценки адаптации иностранных студентов
[3].
При выборе методик для оценки исследуемых качеств учитывалось
то, что с одной стороны, набор тестов должен быть достаточно полным,
позволяющим оценить индивидуальный стиль деятельности в целом, а с
другой стороны, выбранные методики должны представлять собой
экспресс-методы психодиагностики.
Для оценки
достоверности результатов психодиагностических
исследований
учитывались
психодиагностическим
методам
следующие
[8]:
требования
валидность,
к
надежность,
однозначность методики, точность.
Выбор методик компьютерного тестирования рассматривался со
следующих сторон: с одной стороны, набор тестов должен быть
достаточно
полным,
позволяющим
оценить
каждое
качество
в
отдельности, а с другой стороны, выбранные методики должны
удовлетворять тому набору психологических качеств, необходимых для
успешной профессиональной деятельности по определенному факультету.
Для
повышения
надежности
результатов
тестирования
в
состав
программного обеспечения системы включена методика, определяющая
социотип человека. В связи с существованием тесной взаимосвязи между
социотипом человека и его профессиональной успешностью в той или
иной сфере деятельности для решения поставленной задачи в раздел
психодиагностических методик была включена экспресс-методика В.
4
Мегедь и А. Овчарова для определения социотипа личности.
Данная
методика
позволяет
определить
психологическую
предрасположенность тестируемого к тому или иному виду деятельности.
Варианты выбора могут быть следующими (при помощи эксперта
факультеты
были
отнесены
хранитель,
администратор,
к
каждому психологическому типу):
инспектор,
предприниматель,
маршал,
наставник, советчик, лирик, гуманист, искатель, аналитик, политик,
посредник, энтузиаст, мастер, критик. Подробное описание данных
социотипов представлено [2]. Экспертами разработана диагностическая
таблица для прогноза успешности профессиональной деятельности для
всех
социотипов личности (Таблица 1). Таблица применяется для
выявления степени соответствия испытуемого факультетам.
Таблица 1
Выявление степени соответствия факультетов и социотипов
Факультет
Социотип
ЭЛТИ
(Электротехнический
институт)
ИГНД (Институт геологии и
нефтегазового дела)
ИЯК
(Институт
языковой
коммуникации)
ФТФ
(Физико-технический
факультет)
Хранитель
ЭЭФ
(Электрофизический
факультет)
ИЭФ (Инженерно-экономический
факультет)
МСФ
(Машиностроительный
факультет)
ХТФ
(Химико-технологический
факультет)
Инспектор
ТЭФ
факультет)
Предприниматель
Наставник
Искатель
Энтузиаст
Мастер
Посредник
(Теплоэнергетический Маршал
АВТФ (Факультет автоматики и Администратор
вычислительной техники)
5
ГФ (Гуманитарный факультет)
ЕНМФ (Факультет
наук и математики)
Советчик
естественных Аналитик
Для оценки адаптации иностранных студентов использовались
методики, изложенные в следующих опросниках:
- Гиссенский опросник, выявляющий интенсивность эмоционально
окрашенных жалоб по поводу физического самочувствия;
- Диагностика самооценки Ч. Д. Спилберга, Ю. Л. Ханина, которая
определяет уровень личностной и реактивной тревожностей студента;
- Дифференциальная диагностика депрессивных состояний Зунге,
которая определяет уровень депрессии человека;
-
Тест
Вассермана
для
диагностика
уровня
социальной
фрустрированности;
- Тест Г.Айзенка для диагностики самооценки психических
состояний;
- Цветовой тест Люшера для определения работоспособности,
наличие стрессового состояния и дезадаптивнность студента.
Для
решения
задачи
профотбора
абитуриентов
политехнический университет были выбраны:
в
Томский
дифференциально –
диагностический опросник Е. А. Климова, предназначенный для отбора
на различные типы профессий абитуриентов
в соответствии с
классификацией типов профессий Е. А. Климова: человек – природа,
человек – техника, человек – человек, человек -
знак, человек –
художественный образ, где каждому типу профессий соответствуют
определенные психологические требования, и модифицированный тест
Голланда, позволяет соотнести предпочтения учащегося с тем или иным
видом профессиональной среды. Таких видов согласно Голланду шесть:
реалистический или практический (ЭФФ, ИГНД, МСФ, ЭЛТИ, ТЭФ),
6
интеллектуальный
(ФТФ,
АВТФ,
ЕНМФ),
конвенциальный или стандартный (ИЭФ),
социальный
(ГФ),
предприимчивый (ИЯК),
артистический (ИММ) .
Функционально-структурная модель информационной структуры
представлена на рисунке 2.
Рис. 2
На
создание
информационной
системы
оказывают
влияние
следующие факторы :
-
информация, на основе которой создается система (на входе);
результаты, полученные в ходе тестирования, проведенного
системой (на выходе);
- "управление" - требования, оказывающие влияние на разработку и
функционирование системы;
-
"механизм", обозначающий как человека (в данном случае
разработчиков
и
экспертов),
так
и
необходимые
средства,
обеспечивающие работоспособность системы.
Участники принятия решения могут придерживаться различных точек
зрения на рассматриваемую проблему. Поэтому важным фактором
группового выбора является поиск согласованных оценок. В соответствии
7
с этим под групповым выбором обычно понимается выработка
согласованного решения о порядке предпочтения рассматриваемых
объектов на основе индивидуальных мнений членов группы.
Предметом
группового
решения
может
быть
любая
задача
рационального выбора как конечная, так и подготовительная. К
подготовительным - относятся задачи отбора признаков, предназначенных
для оценивания объектов, структурирования признаков и определения их
значимости. К конечным - относятся все три группы задач – отбора,
ранжирования и выбора наилучшего варианта [6].
Задача построения решающих правил в задаче определения
наиболее подходящих факультетов для абитуриентов относится к задаче
распознавания образов. Для построения решающих правил были выбраны
логические методы. В этом случае решающее правило имеет вид
логических закономерностей (правил). Для повышения надежности
результатов (рекомендаций)
на заключительном этапе использовался
метод голосования. Суть , которого заключается в следующем:
Пусть для каждого класса c  Y построено множество логических
закономерностей (правил), специализирующихся на различении объектов
данного класса:


Rc  ct : X  0,1 t  1,..., Tc  .
Считается, что если  ct ( x)  1 , то правило  ct относит объект x  X к
классу с. Если же
 ct ( x)  0 , что правило  ct
воздерживается от
классификации объекта x. Алгоритм простого голосования подсчитывает
долю правил в наборах Rc , относящих объект x к каждому из классов:
Г c ( x) 
1
Tc
Tc
 ( x), c  Y
t 1
t
c
8
и относит объект x к тому классу, за который подана наибольшая доля
голосов:
a( x)  arg max Гc ( x) .
Если максимум достигается одновременно на нескольких классах,
выбирается тот, для которого цена ошибки меньше.
1
вводится для того, чтобы наборы с
Tc
Нормирующий множитель
большим числом правил не перетягивали объекты в свой класс.
Алгоритм
взвешенного
голосования
действует
более
тонко,
учитывая, что правила могут иметь различную ценность. Каждому
правилу  ct приписывается неотрицательный вес  ct , и при голосовании
берется взвешенная сумма голосов:
Tc
Гc ( x)   ctct ( x) ,  ct  0 .
t 1
Веса принято нормировать на единицу:
Tc

t 1
t
c
 1 , для всех c  Y .
Поэтому функцию Гc ( x) называют также выпуклой комбинацией правил
 c1 ,...,  cT . Очевидно, простое голосование является частичным случаем
c
взвешенного, когда все веса одинаковы и равны
1
.
Tc
Алгоритм для решения задачи профориентации абитуриентов представлен
в виде следующих этапов:
1. Программная
реализация
выбранных
методик:
Гиссенский
опросник, диагностика самооценки Ч. Д. Спилберга, Ю. Л. Ханина,
дифференциальная диагностика депрессивных состояний Зунге, тест
Вассермана, тест Г.Айзенка, цветовой тест Люшера.
9
2. Ввод исходных данных, представленных в виде результатов
тестирования студентов.
3. Сравнение вариантов полученных данных с ключами данного
психологического тестирования и их компьютерной обработки в
соответствии с выбранным методом голосования для построения
решающих правил в задаче классификации студентов.
4. Если
один
из
признаков
объекта
(студента)
совпадает
с
соответствующим признаком образца (класса), то элемент aij= 1
матрицы вывода заключения Amn , где m – количество классов, n –
число признаков, и сравнение происходит по всем признакам для
всех образцов (классов) до полного заполнения матрицы Amn .
5. Суммирование числа голосов по строкам полученной матрицы Amn j
и
составление вектора столбца
количества
голосов для каждого
 S1 
 
S 
претендента (студента) для всех образцов (классов): S i   2  .
..
 
S 
 n
6. Выбор образца (класса), получивший максимальное число голосов.
Составление приоритетов по образцам (классам) в зависимости от
полученного числа голосов (по убыванию).
Поставленная задача оценки адаптации иностранных студентов
Томского
политехнического
управления базами данных
университета
реализована
в
системе
(СУБД) Microsoft Access (MS Access) с
помощью программных модулей на языке Visual Basic for Application и
языка структурированных запросов (Structured Query Language – SQL).
Visual Basic for Applications (VBA) является
визуальным языком
программирования для создания прикладных программ в среде Microsoft
Office (в данной работе – MS Office Access). С помощью VBA можно
создавать объекты управления графического интерфейса пользователя,
10
задавать
и
изменять
свойства
объектов,
подключать
к
ним
соответствующий программный код. Методика программирования с
использованием средств VBA сводится к следующему:
- создание объектов управления и контроля (диалоговые окна,
пиктограммы, меню);
- разработка процедур, используемых при вызове объектов [4].
СУБД Access предоставляет необходимые средства для работы с
базой данных пользователя, позволяя ему легко и просто создавать базы
данных,
вводить
в
них
информацию,
обрабатывать
запросы
и
формировать отчеты. База данных в MS Access представляет собой
совокупность инструментов для ввода, хранения, просмотра, выборки и
управления информацией.
Для поиска и отбора данных,
удовлетворяющих определенным условиям, создается запрос. Запросы
позволяют также обновить или удалить одновременно несколько записей,
выполнить встроенные или специальные вычисления. Для просмотра,
ввода или изменения данных прямо в таблице применяются формы.
Форма позволяет отобрать данные из одной или нескольких таблиц и
вывести
их
пользователем
на
экран,
макет.
используя
Для
анализа
стандартный
данных
или
или
созданный
распечатки
их
определенным образом используется отчет.
Запросы в MS Access можно создать в режиме конструкции (прямо с
помощью MS Access) или в режиме SQL (команды языка SQL).
Основными командами в SQL являются: Select, From, Where, Update,
Insert, Delete …
Совокупность таблиц для сохранения личностной информации
каждого студента: Студент, Группа, Кафедра, Институт, Гражданство,
Фактический Адрес. Связь между ними обусловлена по следующей схеме:
11
Составляющие каждой таблицы:
– Гражданство: Код_гражданства (ключ), Страна. Эта таблица
предназначена для хранения информации о гражданствах студентов.
– Группа: Код_группы (ключ), Код_кафедры, Код_специальности,
Группа. Эта таблица предназначена для хранения информации о группах,
в которых студенты учатся.
– Институт: Код_института (ключ), сокращение, название и сайт.
Эта таблица предназначена для хранения информации о всех институтах
ТПУ
– Кафедра: Код_кафедры (ключ) Код_института, сокращение,
название и сайт. Эта таблица предназначена для хранения информации о
всех кафедрах ТПУ.
– Студент с полями: Код_студента (ключ), Код_группы, Фамилия,
ИмяОчество, Пол, Дата_рождения, Курс, Ф_И_О (Фамилия+ ИмяОчество)
и
код_граждданства.
Эта
таблица
предназначена
для
хранения
информации о студентах.
Система профориентации включает блок тестирований: Гиссенский
опросник, Диагностика самооценки Ч. Д. Спилберга, Ю. Л. Ханина,
Дифференциальная диагностика депрессивных состояний Зунге, Тест
Вассермана, Тест Г.Айзенка и Цветовой тест Люшера, программная
реализация которых представлена в Приложении 8 [9]. Первые 5 из них
составлены аналогично: для каждого теста имеются 2 таблицы –
12
высказываний (утверждений) и результата. Связь между этими таблицами
обусловлена следующей схеме:
Следующим этапом решения задачи является создание таблицы
исходных данных. В данной работе исходными данными является личные
данные абитуриента и результаты психологического тестирования.
Третьим этапом является создание запросов на добавление и на
выборку. Запрос создается с помощью конструктора, куда добавляются
таблицы из исходной базы данных (рис. 3): абитуриент (код и ФИО
абитуриента);
социотип
(код
абитуриента,
результаты
теста
на
определение социотипа, дата и время выполнения тестирования); врем
(личные данные абитуриента).
13
Рис. 3. Диалоговое окно добавления таблицы
При работе с данными из этих таблиц устанавливаются связи между
ними (рис. 4).
Рис. 4. Установление связей между таблицами
Четвертым этапом является введение условий запроса для выбранных
полей
в
соответствии
с
таблицей
«Дифференциально-диагностического
социотипов
опросника
и
ключами
Е.А.Климова»
и
«Модифицированного теста Голланда». Заданные условия приведены в
Приложении 9 для всех факультетов Томского политехнического
университета. Формы заполнения запроса на добавление (на примере
АВТФ) и на выборку представлены на рисунках 5 и 6.
14
Рис. 5. Форма заполнения запроса на добавление
Рис. 6. Форма заполнения запроса на выборку
После задания всех условий запрос запускается на выполнение.
Результатом
запуска
является
таблица,
содержащая
записи,
удовлетворяющая условиям запроса на выборку. (рис7)
15
Рис. 7. Выходная таблица, удовлетворяющая условиям запроса
на выборку
Результат выполнения запроса выдается при нажатии кнопки «Итог
метода голосования» после выполнения тестирований
Процесс тестирования
приведен в виде структурной схемы на
рисунке 8.
Рис. 8. Структурная схема информационной системы для
пользователей
16
Главная форма (начало тестирования)
Тест на определение социотипа
Анализ результатов тестирования
«Дифференциальнодиагностический опросник
Е. А. Климова»
Анализ результатов тестирования
«Модифицированный тест Голланда»
Анализ результатов тестирования
Обработка результатов тестирования по методу голосования
Вывод результата тестирования
Пользователь (абитуриент) информационной системы начинает
работу с выполнения комплекса тестирований: тест на социотип,
«Дифференциально – диагностический опросник Е. А. Климова» (ДДО),
«Модифицированный тест Голланда» (Голланд).
После выполнения тестирований абитуриент выбирает кнопку «Итог
метода голосования» и получает результат .
C целью изучения психологических особенностей абитуриентов было
проведено психодиагностическое тестирование дне открытых дверей ТПУ
в марте 2008 года.
Каждому абитуриенту предлагались следующие тесты на выполнение:
тест на определение социотипа, «Дифференциально – диагностический
опросник Е. А. Климова», «Модифицированный тест Голланда». В
Приложении 10 представлены результаты тестирования 65 опрошенных
абитуриентов. Анализ данных результатов представлен на рисунке 9 в
виде диаграммы с процентным соотношением абитуриентов, желающих
поступить на технические и гуманитарные специальности.
17
Рис.
9.
Диаграмма
распределения
абитуриентов
по
специальностям
по результатам тестирования
Пример результата компьютерной обработки данных одного из
абитуриентов представлен на рисунке 10.
Рис.
10.
Результат
компьютерной обработки
данных
абитуриента Горюнова Е. А.
Анализ полученных результатов тестирования показал, что одним из
достоинств
компьютерной
абитуриенту
предлагается
обработки
данных
не
а
одна,
является
несколько
то,
что
«равноценных»
специальностей, что облегчает ему проблему выбора специальности в том
случае, если он не проходит по конкурсу на первоначально выбранную
специальность.
18
Полученные результаты
переданы администрации ИМОЯК для
разработки корректирующих мероприятий
для
принятия решений в
информационной системе адаптации иностранных студентов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Адаптация первокурсников: проблемы и тенденции / Л.Н.
Боронина, Ю.Р. Вишневский, Я.В. Дидковская и др. //
Университетское управление: практика и анализ. – 2001. – №
4(19).
2. Антонова
В.Б.
Психологические
особенности
адаптации
иностранных студентов к условиям жизни и обучения в Москве //
Вестник ЦМО МГУ. – 1998. – №1.
3. Витенберг Е.В. Социально-психологические факторы адаптации
к социальным и культурным изменениям. – СПб., 1995.
4. Дудченко О.Н., Мытиль А.В. Социальная идентификация и
адаптация личности // Социс. – 1995. – № 6.
5. Иванова
М.А.,
Титкова
Н.А.
Социально-психологическая
адаптация иностранных студентов первого года обучения в вузе.
– СПб., 1993.
6. Крупец Я.Н. Социальное самочувствие как интегральный
показатель адаптированности // Социс. – 2003. - № 4.
7. Гаврилова
Т.А.,
Хорошевский
В.Ф.
Базы
знаний
интеллектуальных систем – СПб.: Питер, 2001.– 384 с.
8.
Абунавас Х.А., Берестнева О.Г. Модели и алгоритмы адаптации субъектов профессиональной
деятельности к условиям производственной среды //Известия Томского политехнического университета,
2009. -т. 314 -№ 5 -с. 216–220
9.
Берестнева О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е. Использование результатов психологического
тестирования для измерения компетентности студентов технических университетов. //Информатика и
образование, 2009. -Вып. 4. -с. 106-108
10. Дюк В., Самойленко А. Data Mining:учебный курс – СПб: Питер,
2001. – 368 с.
19
11. Берестнева
О.Г., Марухина О.В., Шевелев Г.Е., Миненко Л.И., Щербаков Д.О. Использование
результатов экспертного оценивания для измерения компетентности студентов и выпускников
технических университетов //Известия ТПУ, 2009. -т. 315 -№ 5 -с. 199–203
12. Бонгард М.М. Проблема узнавания. – М.: Наука, 1967. – 320 с.
20