slide1
Download
Skip this Video
Download Presentation
ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 20 10

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 40

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ГУ-ВШЭ 20 10 - PowerPoint PPT Presentation


  • 136 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
slide1

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

slide2
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)
slide3
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

slide4
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).
slide5
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
slide6
Основная проблема анализа анкет
  • 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
slide7
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
slide8
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
slide9
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
  • 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
slide11
Ядро Gifi 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

slide12
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

slide13
Ограничения первого порядка
  • 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
slide14
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
slide15
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

slide16
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
slide17

1 группа факторов (студенческая активность и успеваемость)

slide19

1 группа

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент

slide20

1 группа

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам

slide21

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

slide23

2 группа

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент

slide24

2 группа

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам

slide25

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

slide27

3 группа

факторов

Координаты

матрицы

нагрузок в

пространстве

главных

компонент

slide28

3 группа

факторов

Разброс

объектов

наблюдения

(студентов)

по главным

компонентам

slide30
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
slide31
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
slide32
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
slide33
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
slide34
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
slide35
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
slide36
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
slide37
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)
slide38
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
slide39
Выводы
  • 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
slide40
Перспективы исследования
  • 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