Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Анализ разногласий определения порядкового вектора оценок






Таблица № 8 (итоговая)

 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

CASE MUB DYP ATR ZAM VOL ZAX VLN TIU VLK XOM MIS KUD CHI KAN STE EVS TIX

 

EXPbeg 1 3 14 5 8 17 7 2 4 12 13 11 6 10 15 16 9

RnMDL 1 5 16 10 11 17 9 4 2 14 13 7 8 6 15 12 3

R-F1 3 6 16 10 14 17 8 2 1 13 12 9 5 7 15 11 4

RF1-3 1 3 16 10 5 17 9 6 4 14 13 7 11 8 15 12 2

FaKlAn 1 4 16 10 11 17 8 3 2 12 13 7 9 6 15 14 5

EXPend 1 3 13 5 8 17 9 4 2 14 12 11 7 10 15 16 6

 

где:

 

1. EXPbeg – первоначальная экспертная оценка (Таблица № 2)

2. RnMDL – вектор оценок, полученный по нормализованным значениям исходных признаков по формуле:

, (1)

где:

i – номер объекта, j – номер признака;

- среднее значение по i-му объекту, i = 1, М; М – количество объектов (их 17);

- нормализованное значение i-го объекта по j-му признаку, j = 1, N; N – количество признаков (их 13).

3. R-F1 - вектор оценок, полученный по значениям первого фактора F1 (45.3 %).

4. RF1-3 - вектор оценок, полученный по значениям первых трёх факторов F1, F2, F3 (80 %) по формуле:

, (2)

где:

- значение оценки по i-му объекту, i = 1, М; М – количество объектов (их 17);

i – номер объекта, j – номер фактора;

Sj – собственное значение j-го фактора, Fij – значение i-го объекта по j-му фактору, j = 1, N; N – количество факторов (их от 1 до 13).

Применение формулы (2) связано с обязательным учётом знаков значений факторных нагрузок (Таблица № 5).

5. FaKlAn - вектор оценок, полученный по результатам применения корреляционного, кластерного и факторного анализа (Таблица № 6).

6. EXPend - вектор оценок, полученный экспертами по результатам проведённого исследования (Таблица № 7).

Содержательный анализ разногласий по Таблице № 8 заслуживает отдельного обсуждения и вынесен за рамки данной работы.

 

Выводы:

1. Сравнение результатов обработки и выводов предварительного (экспертного) анализа позволяет сказать, что проведённый анализ дал возможность уточнить ранжирование (по взаимному, относительному, положению) объектов (по уменьшению интегральной (факторной) оценки).

2. Предлагаемая методика даёт в руки исследователя более тонкий инструмент для проведения анализа, формирует объективную информационно-результирующую базу для руководителя в целях принятия обоснованного решения.

3. Для формирования умения адекватно оценивать собственную деятельность руководителям подразделений образовательного учреждения предложен инструмент и выходные формы, помогающие им уточнить свои представления о том, что является «хорошим» выполнением предъявляемых требований.

4. Уточнён алгоритм принятия решения в такой щепетильной области, как оценка уровня управленческих качеств (решений) руководителей отдельных подразделений образовательного учреждения.

 

Рекомендации:

1. Директору колледжа – предлагается общая характеристика всей совокупности объектов, более детально отдельных руководителей подразделений образовательного учреждения с целью выработки управляющих воздействий и мер.

2. Отдельно каждому руководителю подразделения образовательного учреждения может быть предложена обобщённая информация по направленности усилий с целью улучшения своих управленческих качеств.

 

Литература

1. Анисимов П.Ф. Сосонко В.Е. Управление качеством СПО. -.Казань, 2001 г.

2. Бессолов А.Н., Тихонов А.А. Решение предлагает статистика // Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предпринимателей. – М., 1999 г., №8. - стр. 40-43.

3. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. – М., 1998 г., Филинъ.

4. Волегова Н.Н., Мубаракшин Н.Г., Тихонов А.А. Об одном подходе вычисления обобщенной оценки знаний студентов колледжа с использованием аппарата факторного и кластерного анализа системы «STATISTICA». // Приложение к журналу СПО. - М., 2002г. № 2, - стр. 28 – 31.

5. Коротков. «Система комплексной оценки качества образования специалистов». Высшее образование в России. 1995 г., №2, стр. 56-58.

6. Матрос Д.Ш., Полев Д.М., Мельникова Н.Н. Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга. Изд. 2-е. Педагогическое общество России. – М., 2003 г.

7. Олейникова О.Н. Роль оценки качества профессионального образования и обучения в Европе. СПО, №6, 2001 г., стр.50-53.

8. Панасюк В.П. Школа и качество: выбор будущего. – С-Пт., 2003 г., КАРО.

9. Севрук А.И., к.т.н., Юнина Е.А., д.ф.н. Мониторинг качества преподавания в школе. Учебное пособие. Педагогическое общество России. – М., 2003 г.

10. Собчик Л.Н. «Методы психологической диагностики». - Вып.2, М., 1990 г.

11. Хахалев Э.И., доцент, кандидат медицинских наук. Болдырева Л.М., методист медицинского колледжа Белгородского университета. «Рейтинговая оценка преподавателя». Специалист, №4, 1999 г., стр. 28-29.

12. «Потенциал педагогических кадров». Справочник руководителя образовательного учреждения, №5, 2003 г., стр.13-14.

13. Аттестация педагогических работников. 6-е издание, М., 2002 г.

 

Количество символов – 21 300






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.