ON THE FORMATION OF REQUIREMENTS FOR THE AUTOMATION OF QUALITY CONTROL OF THE RESULTS OF EXTRACURRICULAR WORK OF MEDICAL UNIVERSITY STUDENTS

Research article
DOI:
https://doi.org/10.60797/IRJ.2025.155.90
Issue: № 5 (155), 2025
Suggested:
24.01.2025
Accepted:
25.04.2025
Published:
16.05.2025
85
0
XML
PDF

Abstract

The article examines the problematics of independent extracurricular work of students of medical specialities. On the one hand, it is established that the information and emerging post-information society require students to adapt to the rapidly changing environment. On the other hand, in accordance with the current legislation, students have the right to participate in the evaluation of the quality of the received education, including individual practices and modules. In the course of the study, publications on the topic, results of questionnaire survey of 2nd year students of the Department of Paediatrics of St. Petersburg SPMU were analysed. Conclusions were made on the basis of the obtained data. The primary requirements for the automation of quality control of extracurricular work results were formed, it was proposed to develop an appropriate model.

1. Введение

Путь, которым следует поступательно формирующаяся личность, её перспективы в условиях информационного общества неразрывно связаны с наличием и развитием образовательных компетенций. Очевидная необходимость формирования нужных компетенций, достижение заявленного уровня знаний не только связаны с необходимостью интеграции личных, образовательных и прочих данных, но и зависят от применения тех, или иных технических решений. Немаловажной частью формирования компетенций у будущих врачей-специалистов является самостоятельная внеаудиторная работа, на которую, впрочем, отводится не более 30% учебных часов. В условиях информационного общества, а по мнению некоторых специалистов и пост-информационного, можно предположить, что такое количество отведённого времени будет меняться по мере ускорения развития окружающей информационно-образовательной среды и гипотетического формирования пост-информационного общества.

Более того, предложенная некоторыми исследователями идея о формировании пост-информационного общества уже в настоящее время, на базе информационного общества и событий четвёртой промышленной революции, диктует необходимость повысить готовность студентов к изменениям окружающей образовательной среды. Четвертая промышленная революция (или Индустрия 4.0), о которой сообщалось в 2011–2016 годах, порождённая новыми информационными технологиями, предполагает не только преобразование окружающих нас систем и постепенный переход их на самоконтроль. Не менее важными в условиях Индустрии 4.0 являются оптимизация всех производственных и как-либо связанных с ними процессов, умение человека контролировать и управлять такими системами и своим познанием ускоренно меняющегося мира. С другой стороны, формирование пост-информационного общества предполагает, что информация становится задачей самой по себе и единым целым с личностью. Всё большее влияние на процессы обучения и производства будут иметь те, кто одновременно владеет информацией и способен адекватно, если не опережающе, реагировать на изменение личной информации физических лиц, индивидуальных предпочтений, усложение управления технологичной средой. Очевидной становится тенденция к развитию индивидуализма и творчества, подкрепляемая стремлением к внедрению рациональности

,
,
.

С учётом сказанного, достаточно актуальным и в некотором смысле открытым остаётся вопрос, каковым должно стать в пост-информационном обществе медицинское образование, каковы его роль и место в подготовке медицинских кадров. Доминирующим признаётся утверждение, что современное медицинское образование должно быть качественным и технологичным. Вместе с тем пока ещё довольно широко распространены подходы к обучению специалистов в области здравоохранения, во многом основанные на ускорении и обезличивании практического опыта, а способы и методы контроля за работой обучающихся большее внимание уделяют посещаемости и успеваемости, чем качеству самоподготовки

,
,
.

Цель работы — сформировать первичные требования для автоматизации контроля качества результатов внеаудиторной работы студентов медицинского ВУЗа.

Материалы и методы: аспектный анализ публикаций по теме, статистическая обработка результатов анкетирования студентов, обработка результатов внеаудиторной работы методом контент-анализа.

2. Результаты и обсуждение

Необходимо признать, что процесс подготовки специалистов модернизируется, причём в русле формирования пост-информационного общества, а именно включая технологизацию, цифровизацию обучения и повышение значимости самостоятельной внеаудиторной работы и сотрудничество обучающихся со специалистами. Формирование способности к анализу научных достижений, познанию окружающего информационного процесса, готовности к публичному представлению результатов выполненных научных исследований, наконец творческого взаимодействия, являются неотъемлемой частью требований, предъявляемых к современным студентам медицинских специальностей. Наблюдается и усиливается тенденция к персонализации обучения, превращению образовательного процесса в мультифакторную систему

,
.

Действующими федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования предусмотрено предоставление обучающимся возможности оценивания качества как всего образовательного процесса, так и отдельных модулей и практик. В свою очередь, статья 34 Закона об образовании, как понятно из текста письма Министерства науки и образования «О привлечении обучающихся», закрепляет среди прочих академических прав студентов и право участвовать в тематических мониторингах

,
,
.

В ходе проведённого в 2020/2021 учебном году на кафедре медицинской информатики СПбГПМУ исследования было установлено, что формулировка цели работы вызывает наибольшие трудности при самостоятельной работе обучающихся, что подтверждалось расхождением в оценках по этому вопросу. В то же время была сформирована гипотеза о необходимости целенаправленного формирования малых групп как средства повышения эффективности самостоятельной внеаудиторной работы студентов, выраженной в подготовке реферата. Результаты этого и других исследований позволяют предложить использование количественного контент-анализа как эффективного средства повышения самоподготовки обучающихся, в том числе в условиях информационного и пост-информационного общества

,
,
. Одним из вариантов контроля качества самостоятельной внеаудиторной работы обучающихся средствами количественного контент-анализа
может быть применение одной или нескольких адаптированных формул, позволяющих оценивать определённые характеристики текста.

Такие характеристики, как читабельность, понятность, сложность и некоторые другие принято характеризовать и анализировать с помощью математических формул, а затем и программного обеспечения. Как и в других случаях применения расчётного подхода, единообразие в определении критериев сложности текста пока отсутствует в научной среде. Так, трудность могут признавать зависимой от самого текста, а сложность — от компетенций читателя. Принято считать, что трудность отечественных текстов должна анализироваться с учётом достижений психологии, педагогики и социологии. В свою очередь, применение формул читабельности означает возможность анализировать предполагаемую сложность текста для восприятия, количественные характеристики текста, выраженность темы и логику изложения

. С целью формирования первичных требований для контроля качества результатов внеаудиторной работы студентов медицинского ВУЗа представляется целесообразным решить вопрос автоматизации такого контроля с использованием пяти адаптированных формул и индексов, размещённых на Интернет-ресурсе plainrussian.ru, как с учётом достаточного количества предлагаемых параметров для контроля, так и по причине безплатности самого ресурса. Собственно, речь идёт о формулах Флеш-Кинкейда, SMOG, индексе читабельности ARI, формуле Дейла-Чейл, индексе Колмана-Лиау
,
. Формула Флеш-Кинкейда позволяет оценить текст за счёт длины предложений и сложности слов. Она была разработана и предложена в США для работы с технической литературой. Использование формулы предполагает возможность оценить текст в том числе и по уровню аудитории в диапазоне от дошкольников до получающих второе высшее образование. Название формулы SMOG является отсылкой к смогу как термину (иносказательно — к необходимости повышать ясность, понятность текста), и вместе с тем к словосочетанию «Simple Measure Of Gobbledygook». Последнее может быть переведено как «простая мера тарабарщины». Данная формула была опубликована в 1969 году клиническим психологом Г. Г. Маклафлином и включает анализ текста за счёт многосложных слов. В свою очередь, индекс автоматизированной читаемости ARI (Automatic Readability Index) был разработан с целью подсчёта символов и предложений, так как первоначально предполагалась обработка машинописных текстов за счёт внешнего устройства. В настоящее время установлено, что ARI подходит для работы с формулами и техническими текстами.

Формула оценки читабельности текста Дейла-Чейл была предложена исследователями Эдгаром Дейлом и Джин Чейл в 1948 году, а в 1995 обновлена. При расчёте учитывается количество слов и предложений в тексте. Кроме того, слова вне заданного списка («сложные», незнакомые слова) сравниваются со списком знакомых слов. Если в тексте более 5% сложных слов, оценка корректируется. Наконец, опубликованный в 1975 году индекс Колмана-Лиау использует в качестве переменных слова и буквы. Такой метод представлялся его авторам более надёжным, чем силлабические счётные методы. Одним из объектов применения являются тексты из области юриспруденции, как потенциально менее понятные читателю

. Все перечисленные расчётные методы могут быть представлены в виде математических формул, приводить которые в данном тексте нецелесообразно, поскольку анализ текста на предложенном к использованию ресурсе plainrussian.ru проводится автоматически. Кроме того, в процессе обработки текста есть возможность получить, а значит и проанализировать, более простые характеристики: количество слов, процент сложных среди них и т.д.

В I семестре 2024/2025 учебного года на кафедре медицинской информатики СПбГПМУ было проведено исследование по результатам самостоятельной работы нескольких групп обучающихся 2 курса педиатрического факультета. В том числе, было проведено анкетирование с использованием онлайн-форм. В ходе первой части исследования опрашиваемые отвечали на вопросы, позволяющие сформировать некоторое представление о процессе выполнения самостоятельной работы. Выбирать тему работы из сформированного и утверждённого на кафедре списка предпочли бы 57% респондентов, а выбирать тему по своему усмотрению — 28,6%. На ключевые, с учётом послезнания о реальных результатах работы, вопросы, были даны ответы, больше похожие на желание угадать нужный. А именно, ответы на вопрос о содержании работ распределились так, как показано в таблице 1.

Таблица 1 - Ответ на вопрос о выборе между качеством внешнего оформления и логикой повествования

Вопрос

Варианты ответов

Что важнее: формальное качество внешнего оформления реферата или сохранение логики при его построении?

Сохранение логики, %

Формальное качество, %

85,7

14,3

Как понятно, работы были выполнены с точностью до наоборот: формальное качество ставилось обучающимися во главу угла, а вопросы о содержании тех, или иных разделов чаще всего встречались предложением удалить не нужный с точки зрения преподавателя текст, без желания как-то защитить свой труд или хотя бы осмыслить причину удаления. В ходе проведённого в 2020/2021 учебном году исследования некоторым обучающимся задавались те же вопросы, что и в осеннем семестре текущего учебного года. В обоих случаях было опрошено 35 студентов 2 курса педиатрического факультета. В 2020/2021 году сохранение логики предпочли лишь 5,9% респондентов, но описанная ситуация повторилась на практике: на первый план выходило формальное качество оформления. При этом ответы на вопрос о наиболее объективном оценивании работы распределились так, как показано на рисунке 1:

Распределение ответов на вопрос об оценивании работы в 2020/2021 учебном году

Рисунок 1 - Распределение ответов на вопрос об оценивании работы в 2020/2021 учебном году

Как видно из рисунка 1, в 2020/2021 учебном году более 40% опрошенных принципиально допускали возможность сторонней оценки результатов внеаудиторной работы. В свою очередь, в первом семестре текущего учебного года таких желающих отмечено только 26%. Вариант с оцениванием одногруппниками в текущем году не был выбран никем из опрошенных, зато вариант «эксперт и кто-то ещё» набрал 17,1% по сравнению с 20,6%, представленных на рисунке 1.

При ответе на вопрос, кто же с вашей точки зрения может быть экспертом при оценивании работы, вариант ответа «преподаватель вашей дисциплины» выбрали 82,9% опрошенных. Вариант «преподаватель смежной/подобной дисциплины» выбрали 11,4%, а «любой преподаватель» — 2,9%. Столько же процентов опрошенных выбрали и вновь предложенную возможность автоматизированной оценки с помощью количественных показателей. Вариант «студенты других специальностей» почти не претерпел изменений: 5,7% и 5,9% соответственно.

В свою очередь, варианты ответа на тот же вопрос обучающихся 2020/2021 года представлены на рисунке 2, причём вариант «любой преподаватель» был выбран также 2,9% опрошенных.

Распределение ответов на вопрос о личности эксперта с точки зрения опрашиваемых в 2020/2021 учебном году

Рисунок 2 - Распределение ответов на вопрос о личности эксперта с точки зрения опрашиваемых в 2020/2021 учебном году

Особенный интерес с точки зрения ответа на вопрос об эксперте представляют результаты исследования, проведённого на мероприятии Европейской ассоциации гарантии качества в высшем образовании (ENQA). Среди качеств, желательных для эксперта, были названы такие, как принадлежность к конкретному ВУЗу или связь с ним, обладание аналитическими навыками, понимание функционирования системы образования в широком смысле
. Понятно, что таких же навыков можно ожидать и от эксперта, привлекаемого для оценки результатов внеаудиторной работы студентов медицинских специальностей. Понятно так же и то, что в информационном, а тем более в пост-информационном обществе подобного рода экспертиза, с одной стороны, может быть успешно оптимизирована с помощью математических и программных средств, а с другой — может потребовать разработки и внедрения соответствующих руководящих документов, в соответствии с которыми будут отбираться и работать эксперты.

Второй этап проводимого в текущем учебном году исследования состоял в обработке текстов рефератов с помощью онлайн-инструментария ресурса plainrussian.ru. Результаты обработки распределены в соответствии с перечнем тем и малых групп, некоторые результаты представлены в таблице 2. В столбце «код» расположены обозначения малых групп обучающихся, выполнявших анализируемые работы, в столбце «уровень» — численное представление уровня восприятия текста.

Таблица 2 - Некоторые результаты обработки текстов

Код

Уровень

Формулы и индексы

Результат

C

2

Формула Flesch-Kincaid

23,7

Индекс Колман-Лиау

21,28

Формула Дэйла-Чейла

20,57

ARI

23,14

SMOG

 

18,55

Ч

2

Формула Flesch-Kincaid

23,57

Индекс Колман-Лиау

20,6

Формула Дэйла-Чейла

19

ARI

23,23

SMOG

 

19,76

Я

2

Формула Flesch-Kincaid

24,89

Индекс Колман-Лиау

21,44

Формула Дэйла-Чейла

21,5

ARI

23,25

SMOG

18,59

Средние значения результатов анализа текстов в I семестре 2024/2025 учебного года по предлагаемым к использованию формулам и индексам представлены в таблице 3, названия формул и индексов в которой приведены в сокращённом виде. Полученные численные выражения средних значений позволяют характеризовать общий уровень представленных работ, тем не менее контроль данного показателя и контроль за выбросами следует включить в первичные требования, выполнение которых позволит эффективно контролировать внеаудиторную работу обучающихся.

Таблица 3 - Средние значения результатов анализа текстов

Формулы и индексы

F-K

К-Л

Д-Ч

ARI

SMOG

Результат

18.48

17.52

15.54

18.82

15.29

19.15

17.22

16.19

18.53

13.64

20.15

18.04

16.71

19.33

15.48

23.67

20.74

19.83

22.6

18.46

23

20.67

17.35

22.84

17.72

22.18

19.67

17.83

21.64

17.98

23.7

21.28

20.57

23.14

18.55

23.57

20.6

19

23.23

19.76

24.89

21.44

21.5

23.25

18.59

22.61

19.71

17.67

21.43

17.16

23.67

20.56

20.17

22.35

18.47

21.18

19.4

17.81

21.39

18.08

21.82

18.95

17.86

20.47

16.89

19.46

18.16

16.94

19.58

16.38

23.31

21.43

18.77

23.41

17.92

20.67

18.67

17.12

20.22

14.01

21.78

19.49

17.73

21

15.04

20.62

18.72

17.35

20.11

15.03

15.76

20.03

18.09

21.58

15.76

23.29

21.15

18.72

23.05

17.73

Среднее значение

23

19.67

19

21

16.89

В ходе выполнения анализа текстов с помощью 5 адаптированных формул была введена помещённая в таблице 2 трёхбалльная шкала для численного представления предложенной на ресурсе шкалы восприятия текста: 0 — текст воспринимается потенциальной аудиторией достаточно легко, 1 — достаточно сложно и 2 — сложно. Подавляющее большинство работ можно оценить 2 баллами по данной шкале. С одной стороны, это можно формально связать с соблюдением общих требований к написанию рефератов в части подбора источников, но с другой — можно предположить достаточно качественную подготовку текстов обучающимися, что на этапе итоговой защиты работ подтвердилось практически.

Полученные при анализе текста с помощью адаптированных формул числовые значения предлагается учитывать вместе с итоговой версией текста работы. Так, например, сформированную таблицу с результатами, характеризующими текст, можно дополнить сведениями о количестве страниц, сложных слов, общем количестве слов. К первичным требованиям, которым должна отвечать оцениваемая работа, следует добавить соблюдение уровня (в терминологии ресурса plainrussian.ru) не ниже «второе высшее, PhD». Можно предложить следующий набор первичных требований к работе:

— получение результатов расчёта по адаптированным формулам;

— сравнение их с периодически корректируемыми значениями (коррекцию можно проводить по средним величинам за определённые периоды);

— внесение дополнительных сведений о количестве слов, страниц и т. д.;

— сравнение таких сведений с минимально допустимыми значениями;

— соблюдение уровня, как описано выше, или указание численного значения по предложенной трёхбалльной шкале;

— допуск работы к защите только по достижении известных заранее пороговых величин.

Естественно, применение расчётов по адаптированным формулам не должно означать пренебрежения оформлением текста в соответствии с принятыми стандартами, как и не должно приниматься в качестве альтернативы устной защите результатов самостоятельной работы перед аудиторией. Оно лишь может полностью заменить все предварительные этапы, освободив таким образом время для освоения новых знаний.

3. Заключение

Данные, полученные в ходе исследования, позволяют утверждать, что контроль качества самостоятельной, внеаудиторной работы студентов медицинского ВУЗа может быть в достаточной степени автоматизирован. В дальнейшем представляется целесообразным разработать модель, позволяющую оптимизировать весь процесс оценивания результатов внеаудиторной работы студентов медицинского ВУЗа.

Article metrics

Views:85
Downloads:0
Views
Total:
Views:85