Science for Education Today, 2020, Т. 10, № 6, С. 220–236
© Новопашина Л. А., Григорьева Е. Г., Кузина Д. В., Черкасова Ю. А., 2020
УДК: 
378.2, 378.046.4, 37.08

Определение возможностей инструментов математического моделирования для системы оценки профессиональных дефицитов учителей

Новопашина Л. А. 1 (Красноярск, Россия), Григорьева Е. Г. 1 (Красноярск, Россия), Кузина Д. В. 2 (Красноярск, Россия), Черкасова Ю. А. 2 (Красноярск, Россия)
1 Сибирский федеральный университет, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П.Астафева
2 Красноярский государственный педагогический университет им. В.П.Астафева
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 995 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В статье представлен обзор и исследована проблема достоверности и надежности моделей и инструментов оценки профессиональных дефицитов учителей. Цель статьи – определить возможности инструментов математического моделирования для системы оценки профессиональных дефицитов учителей.
Методология. Исследование основано на измерении намерений студентов работать по профессии с применением инструментов математического моделирования. Основным методологическим принципом исследования является системный подход. На основе данных, полученных в результате опроса 1797 студентов разных курсов обучения бакалавриата и магистратуры Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева, используется метод множественного регрессионного анализа.
Результаты. Основные результаты заключаются в том, что авторы исследовали возможности использования инструментов математического моделирования для оценки профессиональных дефицитов учителей и определили возможности применения математической модели (множественного регрессионного анализа). Установлено, что решение студентов работать или не работать по получаемой профессии после окончания университета не зависит от социально-демографических характеристик респондентов (пол, курс, место жительства, направление и проч.) и прямо связана с характеристиками представлений студентов о вузе, о выбранной профессии, о профессиональном развитии. Установлена прямая зависимость планов работать по получаемой профессии от оценки своего выбора вуза. Вероятность выбора работы, по получаемой в университете профессии, зависит от представлений о профессиональном развитии и напрямую связана с совершенствованием мастерства в предметной области; «освоением таких метапредметных компетентностей, как анализ и рефлексия своей деятельности, оценка, предъявление результатов и т. д.», «освоением новых методик», «передачей мастерства другим, обмен опытом». Авторы определили возможности множественного регрессионного анализа для оценки профессиональных дефицитов учителей. Установлено, что в решении задач такого типа целесообразно использовать эмпирические математические модели, к которым относится множественный регрессионный анализ. Авторами отмечается, что множественный регрессионный анализ как метод математического моделирования, позволяет оценить деятельность в совокупности всех признаков и может быть применен в оценке профессиональных дефицитов учителей.
Заключение. В заключении делаются выводы о том, что математическая модель множественного регрессионного анализа является инструментом комплексной оценки. Полученные данные служат базовыми показателями и используются для установления связей и отношений между выбором профессии учителя и намерениями работать по профессии.

Ключевые слова: 

системы оценки; инструменты комплексной оценки; математическое моделирование; профессиональные дефициты учителей; намерения студентов.

URL WoS/RSCI: https://www.webofscience.com/wos/rsci/full-record/RSCI:44478890

Процентиль актуальности SciVal: 79.876 Teaching Profession | Career Choice | Teacher Motivation

https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85099470482&origin=...

The capabilities of mathematical modeling tools for the system of assessing teacher shortages

Библиографическая ссылка:
Новопашина Л. А., Григорьева Е. Г., Кузина Д. В., Черкасова Ю. А. Определение возможностей инструментов математического моделирования для системы оценки профессиональных дефицитов учителей // Science for Education Today. – 2020. – № 6. – С. 220–236. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2006.12
Список литературы: 
  1. Воробьева М. А. Оценка деятельности педагогов в образовательной организации // Педагогическое образование в России. – 2017. – № 7. – С. 45–50. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29861647
  2. Curado М. А., Teles J., Marôco J, Analysis of variables that are not directly observable: influence on decision-making during the research process // Revista da escola de enfermagem da USP. – 2014. – Vol. 48 (1). – P. 146–152. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0080-623420140000100019
  3. Ermeling B. A., Yarbo J. Expanding instructional horizons: A case study of teacher team-outside expert partnership // Teachers Colleges Record. – 2016. – Vol. 118 (2). – P. 1–48. URL: https://eric.ed.gov/?id=EJ1087008
  4. King F. Teacher professional development to support teacher professional learning: Systemic factors from Irish case studies // Teacher Development. – 2016. – Vol. 20 (4). – P. 574–594. DOI: https://doi.org/10.1080/13664530.2016.116166 
  5. Темняткина О. В., Токменинова Д.  В.  Современные подходы к оценке эффективности работы учителей. Обзор зарубежных публикаций // Вопросы образования. – 2018. – № 3. – С.  180–195. DOI: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2018-3-180-195 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35618161 
  6. Темняткина О. В., Токменинова Д.  В.  Модели оценки эффективности работы педагогов, используемые в зарубежных странах // Перспективы науки и образования. – 2019. – № 3. – С. 489–499. DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2019.3.37 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38545623 
  7. Trškan D. Quality indicators, a new method for the evaluation of teaching practice in teacher education programmes in Slovenia: an example of quality indicators for school mentors – external mentors // Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado. – 2017. – Vol.  20  (2). – P. 63–77. DOI: http://dx.doi.org/10.6018/reifop.20.1.273871 
  8. Grau V., Calcagni E., Preiss D. D., Ortiz D. Teachers’ professional development through university-school partnerships: Theoretical standpoints and evidence from two pilot studies in Chile // Cambridge Journal of Education. – 2017. – Vol. 47 (1). – P. 19–36. DOI: https://doi.org/10.1080/0305764X.2015.1102867 
  9. Scheer E. A., Bijlsma H. J. E., Glas C. A. W.Validity and reliability of student perceptions of teaching quality in primary education // School Effectiveness and School Improvement. – 2019. – Vol. 30 (1). – P. 30–50. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/09243453.2018.1539015
  10. Новопашина Л. А. Профессиональные ориентиры преподавателей педагогического вуза // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева. – 2020. – № 1. – С. 114–129. DOI: http://dx.doi.org/10.25146/1995-0861-2020-51-1-189  URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42599792
  11. Петунин О. В. Профессиональные затруднения педагога при внедрении ФГОС общего образования // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 1. С. 40. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25509287
  12. Griffin P., Murray L., Care E., Thomas A., Perri P. Developmental assessment: Lifting literacy through professional learning teams // Assessment in Education: Principles, Policy and Practice. – 2010. – Vol. 17 (4). – P. 383–397. DOI:  https://doi.org/10.1080/0969594.2010.516628
  13. Cravens X., Wang J. Learning from the masters: Shanghai’s teacher-expertise infusion system // International Journal for Lesson and Learning Studies. – 2017. – Vol. 6 (4). – P. 306–320. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/IJLLS-12-2016-0061
  14. Su Y., Feng L., Hsu C. Accountability or Authenticity? The Alignment of Professional Development and Teacher Evaluation // Teachers and Teaching. – 2017. – Vol. 23 (6). – Р. 717–728. DOI: https://doi.org/10.1080/13540602.2016.1255189
  15. Федоров О. Д., Журавлева О. Н., Полякова Т. Н. Образовательные стратегемы проектирования дополнительных профессиональных программ для педагогов: выбор приоритетов // Вопросы образования. – 2018. – № 2. – C. 71‒90. DOI: https://doi.org/10.17323/1814-9545-2018-2-71-90 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35203139
  16. Кремень С. А., Кремень Ф. М. Выпускники гуманитарных специальностей как потенциальные участники рынка труда // Социальное воспитание. – 2016. – № 1. – С. 41–46. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25316257
  17. Григорьева Е. Г., Новопашина Л. А., Бочарова Ю. Ю. Социально-демографические и профессиональные характеристики преподавательского состава регионального университета // Science for Education Today. – 2019. – Т. 9, № 2. – С. 170–187. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.1902.12  URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38191472
  18. Griffin P., Murray L., Care E., Thomas A., Perri P. Developmental assessment: Lifting literacy through professional learning teams // Assessment in Education: Principles, Policy and Practice. – 2010. – Vol. 17 (4). – P. 383–397. DOI:  https://doi.org/10.1080/0969594.2010.516628
  19. Горб В. Г. Профессиональный стандарт учителя: методологические неопределенности и способы их преодоления // Инновационные проекты и программы в образовании. – 2016. – № 1. – С. 6–13. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29313280
  20. Бершадская Е. А., Бершадский М. Е. Методы выявления профессиональных дефицитов у учителей школ с низкими результатами обучения и школ, функционирующих в сложных социальных условиях // Муниципальное образование: инновации и эксперимент. – 2017. – № 2. – C. 41–51. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28914553
Дата публикации 31.12.2020