Download
1 / 40

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 20 10 - PowerPoint PPT Presentation


  • 132 Views
  • Uploaded on

Исследование качества инженерного образования в пермских вузах с помощью метода нелинейных главных компонент. Докладчик: Теплых Григорий Васильевич 2 ноября 2010 года. ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 20 10. Исследование университета Стэнфорда.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 20 10' - hammer


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

Исследование качества инженерного образования в пермских вузах с помощью метода нелинейных главных компонент

Докладчик: Теплых Григорий Васильевич

2 ноября 2010 года

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 2010


Исследование университета Стэнфорда

  • В 2009 году по инициативе университета Стэнфорда проведено исследование качества высшего инженерного образования в странах БРИК.

  • В России оно охватило несколько городов, в т.ч. Пермь – 6 факультетов в 2 вузах (ПГТУ и ПГУ – оба национальные исследовательские университеты)

  • Основной инструмент – анкетирование студентов

  • Получено 339 анкет студентов, отобрано 263

  • Каждая из анкет содержала порядка 200 вопросов

  • Цель исследования – оценка качества высшего образования в пермских вузах с точки зрения студентов с помощью инструментария снижения пространства категориальных показателей (NLPCA)


Стейкхолдеры в высшем образовании

Работодатели

  • Высшее образование – сложный многосторонний процесс, задевающий различные стороны

  • Студенты – объект и субъект процесса, их отношение к образованию связано с психологическими моментами

  • Это наиболее трудный для исследования стейкхолдер

Высшее образование

Среднее образование

Государство

Общество

Студенты


Измерение качества высшего образования

  • Качество высшего образования – сложная и многосторонняя категория, у неё нет единого определения (Harvey, Green)

  • При этом реальное управление качеством требует точных и эффективных методик его измерения

  • Всё большую популярность приобретают концепции, где необходимо учитывать мнение студентов

    • Высшее образование - «чистый сервис», удовлетворённость студентов имеет большое значение (Oldfield and Baron)

    • Двухуровневая система, платное обучение стимулируют борьбу вузов за студентов (Voss, Gruber, Szmigin, Joseph)

    • Студенты становятся более требовательными к вузам и избирательными в их выборе. Общение студентов даёт при этом сильный опосредованный эффект (Marzo-Navarro).


Проблема оценки качества образования

  • Нет одного или нескольких показателей, которые могли бы однозначно приняты за оценку качества высшего образования студентами

  • Нельзя найти показатель оценки, имеющий при этом естественную количественную природу

  • Относительно простой метод – анкетирование студентов, но и он имеет ряд недостатков

    • Невозможность выделения наиболее важных вопросов, истинная природа качества образования априори неизвестна и может иметь скрытый характер и быть «под вопросами»

    • Множество исследуемых показателей (сформулированных в виде вопросов), имеющих различную статистическую природу

    • Коррелированность показателей между собой


Основная проблема анализа анкет образования

  • Большинство вопросов анкеты характеризуется не количественными (Numerical), а качественными (категориальными) показателями:

    • Номинальные (Nominal)

      • «Какой уровень образования вы получаете?»

      • «На каком факультете вы учитесь?»

    • Порядковые или ординальные (Ordinal)

      • «Оцените по 5-балльной шкале, насколько изменились ваши профессиональные навыки за время учёбы в вузе?»

  • Однако измерение качества образования означает количественную оценку, что ведёт к необходимости квантификации качественных переменных


Квантификация качественных показателей

  • Квантификация зависит от типа факторов

Singlenominal multiple nominal

Numerical

Ordinal

  • Рассматривая качественные факторы по отдельности, нет объективных алгоритмов их квантификации

  • На практике распространены экспертные оценки

  • Однако можно решить проблему в рамках некой другой задачи


Снижение размерности пространства данных

  • Проблему множества и коррелированности показателей может решить статистический инструментарий снижения размерности

  • Он позволяет перейти от множества показателей, к небольшому числу интегральных индикаторов, сохраняя максимум исходной информации об объектах наблюдения


Снижение размерности пространства данных

  • Анкетные показатели носят в основном качественный характер (ранговый или номинальный). Обычный МГК работает только т с количественными факторами

  • Как инструмент в социально-экономических исследованиях очень слабое распространение и известность получил метод нелинейных главных компонент (NLPCA), разработанный в рамках систем Gifiв университете Лейдена (1970-1990-е гг.)

  • Метод допускает различные типы показателей

  • NLPCA заданным оптимальным образом не только рассчитывает главные компоненты, но и параллельно квантифицирует качественные переменные


Nonlinear principal component analysis
Nonlinear Principal Component Analysis пространства данных

  • Существует несколько пониманий NLPCA

    • Нейросетевое воплощение

    • МГК с учётом нелинейных функций (Salinelli)

    • Категориальные переменные (в рамках систем Gifi)

  • NLPCA в рамках систем Gifi разработан в рамках проекта «Нелинейный многомерный анализ», в школе Лейдена(de Leeuw). , занимающейся им с 1968 года.Albert Gifi – псевдоним группы

  • Важная особенность Gifi-систем – акцент на категориальную природу данных


Ядро пространства данныхGifi систем

Общая задача– минимизация функциипотерь

X – матрица (N×p) объектов в свёрнутом p-мерном пространстве (содержит главные компоненты)

Yj – матрица (Lj×p) переменной j, содержащая координаты (квантификации) всех Lj её категорий в p-мерном пространстве, j = 1,…,J.

Gj– матрица смежности (N×Lj) для j-й исходной переменной, j = 1,…,J.Определяет к какой из категорий относятся каждый объект (Gj= 1 или 0)

Матрицы X и Yj априори неизвестны


Категориальные данные в системах Gifi

  • В системах Gifi неизвестны как исходные значения факторов Yj, так и интегральные показатели X

  • Известны только взаимосвязь между ними Gj – на основе отнесения объектов к той или иной категории

  • Кроме того, возможны дополнительные условия:

    • Естественные условия центрированности и ортонормированности

    • Ограничения, связанные с типов переменных

Если G km = 1,k-йобъект относится к категории m-й переменной J-й


Ограничения первого порядка системах

  • Для исключения решения X, Yj = 0 необходимы условия центрированности и ортонормированности

  • Решение задачи позволяет одновременно найти как значения главных компонент (Х), так и значения самих квантифицированных переменных (Yj)

  • Учёт типа переменных заставляет дополнительно наложить ограничение 1-го ранга на матрицы Yj

  • Вектор qjсодержит квантификации j-йпеременной

  • Вектор βjсодержит веса, с которыми j-япеременная входит в расчёт главных компонент


Ограничения на категориальные переменные

  • Ограничения 1 ранга позволяют учесть тип факторов, что связано с дополнительными ограничениями на qj

    • Количественные переменные

    • Порядковые переменные

    • Простые номинальные переменные. Нет ограничений на qj.

    • Множественные номинальные переменные. В этом случае нет никаких ограничений даже на Yj , т.е. одна переменная может иметь разные квантификации для разных компонент

  • Выбор типа переменной зависит не только от природы данных, но и от логики исследования


Процедура расчёта главных компонент

  • Одновременный расчёт матриц X, Yj и корректировка вектора qj требуют два итерационных цикла в ходе решения задачи

  • Процедура построения компонент (процедуры CatPCA, Princals):

    • Инициализация исходной матрицы X

    • Расчёт матриц Yj

    • Оценка векторов нагрузки βj

    • Оценка векторов квантификации qj

    • Пересчёт значений qj в зависимости от типа переменной

    • Обновление матриц Yj

    • Расчёт матрицы конечных индикаторов X

    • Центрирование и ортонормализация X

    • Проверка критерия сходимости

  • Подобная процедура имеет общий характер, в частности, можно показать, что в её рамках можно воспроизвести обычный метод главных компонент (если все переменные количественные)

Цикл 1

Цикл 2


Предварительный анализ и выбор факторов

  • Для дальнейшего анализа выбрано 37 показателей, сформированных на основе анкетных вопросов

  • Исходные факторы объединены в три группы :

    • Студенческая активность и успеваемость – объективные в целом характеристики, связанные с учебной успеваемостью, общественной активностью, работой и т.п. (14 факторов)

    • Субъективное отношение к образовательным процессам в вузе. «Насколько качественное образование дают мои специальность, факультет, вуз?» (8 факторов)

    • Оценка изменения знаний, навыков и умений за время обучение в вузе. Группа отражает субъективные ощущения студентов о полученном образовании. (15 факторов)

  • NLPCA проводится отдельно по каждой группе


1 группа факторов (студенческая активность и успеваемость)



1 группа группе факторов

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент


1 группа группе факторов

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам


2 группа факторов (отношение студента к факультету и процессу обучения на нём)



2 группа группе факторов

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент


2 группа группе факторов

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам


3 группа факторов (оценками студентами изменения своих знаний, навыков и умений за период обучения)



3 группа группе факторов

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент


3 группа группе факторов

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам



Выводы по интерпретации компонент

  • С позиции отношения к студенческой активности выполняется следующее правило: общая вузовская активность > учёба > общественная деятельность > работа

  • Самый значимый критерий активности студента – его общая вузовская активность. При этом она определяется как некие «сверх усилия» студентов, связывается с их участием в дополнительных программах, необязательной учебной и вне учебной деятельностью и т.д.

  • В плане оценки факультета (ГК 2.1) студентов более всего волнует качество подготовки со стороны работодателей

  • На втором месте по субъективной оценке для студентов стоит моментпрактичности, специализированности, прикладного характера образования (ГК 2.2 и ГК 3.2)

  • Субъективная оценка студентами качества образования может быть достаточно полно выражена в 2-3 интегральных критериях


Квантификация номинальных переменных

  • 5 переменных (из 1 группы факторов) связаны с участием в необязательных учебных программах (семинары, курсы)

  • По разным факторам получены схожие квантификации

  • Общая зависимость: «1» (участие в программе) > «4» (не было возможности) > «3» (не было желания) > «2» (не знал, что есть в вузе)

  • Соотношения легко объяснимы, переменные прямо отражают студенческую учебную активность


Квантификация ординальных переменных

  • 15 переменных (3 группа факторов) отражают оценку студентами изменения своих знаний, навыков и умений за период обучения

  • Квантификация всех переменных имеет схожий вид – всё большее возрастаниезначения при росте качественной оценки

  • Студенты, лучше оценивающие результат своего обучения, сильнее отличаются по своему статистическому профилю от «общей массы», нежели студенты с худшей самооценкой


Разброс объектов наблюдения по ГК

3 группа факторов

2 группа факторов

  • Не наблюдается крупных явных кластеров

  • Обратная связь ГК22 и разброса ГК21 – студенты, делающие акцент на специализации и практичности образования, более умеренны и схожи в оценке факультета и качества образования


Разброс объектов наблюдения по ГК

  • Отсутствие кластеров «хорошо» в статистическом смысле – интегральность компонент позволила в заметной степени устранить влияние дискретности значений отдельных категориальных переменных

  • Компоненты можно использовать как количественные переменные для дальнейших исследований качества образования

  • Дополнительный анализ анализирует связи ГК с внешними характеристиками, не входящими в их расчёт (факультет, демографические признаки и т.п.).

  • Близость объектов и их кластеризация в p-мерном пространстве слабо связана с этими свойствами


Анализ компонент по факультетам. Рейтинг.

  • Компоненты ГК21 и ГК 31 в наибольшей степени связаны с оценкой студентами качества образования на факультете

  • Имеет смысл построить рейтинг факультетов пермских вузов

  • Результаты не вполне согласуются с обыденным мнением: так, выпускники ЭТФ весьма востребованы на рынке труда, а физический факультет малопривлекателен для поступающих

  • Студенты факультетов прикладной технической направленности в целом хуже оценивают качество подготовки по специальности


Анализ ГК по оплате и ступеням обучения

  • Магистры уделяют много внимания учёбе, бакалавры – мало, работе

  • Студенты более высокой ступени обучения хуже оценивают свой факультет и качество образования (ГК.2.1 и ГК.3.1)

  • Студенты в рамках 2-уровневой системы менее склонны (ГК.2.2) акцентировать внимание на практической части своего обучения

  • Коммерческие студенты менее активны и успешны во всех сферах деятельности и склонны оценивать хуже качество образования


ГК в разрезе социальных характеристик

  • Гендерные различия влияют на характер активности студентов, но не влияют на оценку качества образования

  • Заметно влияние семейных условий (образование отца, доход семьи) на оценку значимости практичности образования (ГК.2.2), а также на оценку эффективности полученного образования (ГК.3.1)


Анализ главных компонент в иных аспектах

  • Студенты, работающие по специальности, гораздо лучше оценивают свой факультет и качество своего образования

  • Абитуриенты, набравшие большие баллы по математике и (особенно!) по русскому языку, как более активны в учёбе, так и лучше оценивают свой факультет и качество образования

  • Средняя зарплата студентов слабо связана с оценкой качества образования и больше отражает направленность их активности


Выводы аспектах

  • NLPCA (Gifi)удобен для свёртки категориальных данных. Это перспективный метод социально-экономических исследований

  • В настоящей работе осуществлена оценка качества высшего образования в пермских вузах со стороны студентов

    • Выделены основные латентные характеристики качества высшего образования в виде главных компонент

      • На первом места для студента стоит общая оценка образования, на второй – практичность, специализированность подготовки

      • Субъективное отношение студентов к качеству образования в целом описывается 2-3 интегральными характеристиками

    • Проанализирована их связь с исходными факторами и внешними характеристиками студентов

      • Студенты факультетов с более прикладной технической подготовкой оценивают качество образование заметно хуже

      • На оценку качества образования оказываются заметное влияние уровень получаемого образования и семейный фактор, слабое влияние – пол и работа


Перспективы исследования аспектах

  • Количественные измерения такой сложной категории как качество высшее образование позволяют продолжить и углубить наши исследования в этой области в дальнейшем

    • Пространственный и межвременной анализ данных

    • Взаимосвязь оценок образования различных стейкхолдеров

    • Связь субъективных оценок с социально-экономической средой и условиями обучения

      • Насколько оценка студентов отражает реальные условия обучения на факультете, возможности и перспективы трудоустройства

      • Влияют ли различия студентов по отношению к качеству образования на их будущую производительность труда, качество человеческого капитала, социально-культурное развитие и т.д.

    • Возможность (для руководства университета) управления субъективным восприятием качества образования


ad