Главная страница
Контакты Поиск Обратная связь ПетрГУ на карте
Структура Деятельность Общая информация Документы Новости Объявления Студентам Абитуриентам


Система мониторинга - система качества

Что такое "Менеджмент качества"?

Как идет работа над качеством образования в России?

Как идет работа над качеством образования в ПетрГУ?

Что нового ?

Интернет-ресурсы

Где учиться ?

Наши публикации

Электронная библиотека по качеству образования и управления

Контакты



Наши партнеры

Качество и образование - СПбГЭТУ ЛЭТИ






Адаптация первокурсников: продолжаем анализ факторов успешности

Рис.1 Средний балл ЕГЭ и динамика успеваемости 1 курса в сравнении зима-2017 и зима-2016 (в структуре факультетов/институтов)

По итогам первого эксперимента осенью 2015 года с проведением мероприятий адаптационной недели были опубликованы материалы в 2016 году. Тогда мы отмечали заметный рост успеваемости на избранных для эксперимента факультетах. Публикация об эффективности адаптационной недели по итогам осени 2016 года (мероприятия недели проводились на всех факультетах и институтах) прошла 31 мая на сайте ПетрГУ. Теперь мы дополним анализ новыми статистическими материалами, а также рассмотрим результаты социально-психологических исследования, которые обсуждались на заседании учебно-методического совета ПетрГУ 15 июня. Исследование выполнено по проекту заказной тематики программы стратегического развития ПетрГУ (проект «Разработка организационных решений и методик для системной работы с отстающими студентами», рук. Е.А. Раевская). В данной публикации мы используем лишь часть результатов исследования, в основном об измеренных факторах стресса - т.н. стрессорах. Полностью доклад доцента кафедры теории и методики общего и профессионального образования Е.А. Раевской "Динамика процесса адаптации студентов 1-го курса. Профилактика неуспеваемости" на заседании УМС размещен на сайте ПетрГУ.

Одна из сложных проблем в оценке успешности адаптации студентов - подбор и анализ индикаторов успешности. Чаще всего мы говорим об успеваемости (% сдавших все зачеты и экзамены сессии в срок) и о качестве успеваемости (% студентов, сдавших сессию на 4 и 5). Однако давно замечено, что эти формальные показатели имеют разный нормировочный "нуль-пункт" для разных категорий студентов (разных курсов, специальностей, направлений, институтов) и даже зависят от внешних по отношению к самим студентам факторов (содержание учебных планов, преподавательский состав и др.). Частично мы учитываем это обстоятельство, акцентируя внимание не на сравнении факультетов/институтов друг с другом, а изучая динамику изменений в каждом институте от сессии к сессии. Дирекции институтов и кафедры могут применять аналогичный подход при анализе успешности курса, специальности, студенческой группы и каждого отдельного студента. По этой же причине важно дополнять формальные индикаторы социологическими и даже психологическими исследованиями. Еще одна проблема при анализе индикаторов мониторинга в нашем случае состоит в том, что как раз сейчас меняется структура факультетов-институтов: с 2016/2017 учебного года в университете остались только образовательные институты, причем некоторые из них возникли в результате объединения нескольких факультетов. Кроме того продолжается процесс передачи отдельных специальностей/направлений между институтами. По этой причине для корректного сравнения текущей успеваемости с предыдущими годами мы условно группируем специальности и направления прежних факультетов в новой (текущей) структуре институтов. Для демонстрации преемственности анализа сначала приводим диаграмму успеваемости в прежней факультетской структуре (Рис.1), а затем в новой структуре институтов (Рис.2). При этом на новых диаграммах уже учитываем результаты летней сессии 2017 года. В качестве индикатора здесь рассматривается показатель изменения успеваемости в 2017 году по сравнению с успеваемостью в 2016 году, т.н. Дельта%успеваемости. Общий вывод, который иллюстрируют диаграммы Рис.1 и Рис.2, такой: падение успеваемости в 2017 году по сравнению с 2016 годом по зимним сессиям составило -2,6% (68,8% и 66,2% соответственно); по летним сессиям в среднем заметных изменений нет (62,9% и 63,2% - 2016 и 2017 годы соответственно). Таким образом, отчетливой динамики к улучшению вследствие мероприятий адаптационной недели, как это наблюдалось после осени 2015 года, теперь не заметно. Анализ отклонений по отдельным институтам и направлениям позволяет увидеть некоторые конкретные причины повышения и понижения успеваемости, иногда это чисто "технические" причины. Например, в структуре факультетов заметно выделяется факультет АТФ по зимней сессии +12% по сравнению с 2016 годом. Причина такого улучшения в целом по факультету - 100% успеваемость первой сессии студентов нового направления, т.к. в 2016 году этого направления ещё не было. Т.е. ещё раз упомянем о необходимости аккуратного сравнения данных мониторинга с точки зрения однородности сравниваемых групп данных. Впрочем, в структуре институтов это отклонение АТФ уже исчезает, т.к. институт ИБЭАТ, составленный из АТФ (упомянутое отклонение +12%) и ЭБФ (отклонение -12%), имеет суммарный прирост успеваемости по зимней сессии +1,3%. На диаграммах мы отмечаем также вычисленные коэффициенты корреляций между разными рядами данных, сгруппированных по институтам. Отметим, что анализ корреляций здесь носит разведочный характер, т.е. для строгих выводов о наличии или отсутствии связей потребуется более строгий подход к формированию набора мониторинговых данных (индикаторов) и за более длительный период наблюдений.

Диаграмма Рис.3 иллюстрирует в основном связь среднего балла ЕГЭ и успеваемости, а также прироста успеваемости (Дельта%успеваемость). Ранее мы специально исследовали влияние среднего балла ЕГЭ на успеваемость для разных курсов и наглядно видели, что для 1-го курса (в отличие от старших) эта связь хорошо заметна. В нашем случае это лучше выразилось при проверке корреляции для летней сессии, причем как по показателю % успеваемости, так и по качественному показателю - проценту сдавших экзамены на 5 и 4 (коэффициенты +0,68 и +0,42 соответственно). Кроме этого на диаграмме красными стрелками отмечены институты, изменение успеваемости на которых по летним сессиям заметно повысилось или понизилось по сравнению с изменениями для зимних сессий. Аналогичная интерпретация для красных стрелок и на Рис.2.

Неожиданный результат проверки связи между долей платных студентов и показателями успеваемости иллюстрирует диаграмма Рис.4 В ранней публикации, сравнивающей успеваемость разных категорий студентов, отмечена существенно более низкая успеваемость платных студентов по сравнению с бюджетными. Однако в данном случае, проверяя корреляцию доли платных студентов с общей успеваемостью, а также с её изменениями в 2017 году по сравнению с 2016 годом, мы видим обратную связь - чем больше доля платных студентов, тем выше успеваемость и прирост успеваемости студентов первого курса. Над этим фактом стоит поразмышлять отдельно. В качестве предположения укажем на возможное усиление мотивации "платников" - влияние нового порядка перевода с платного на бюджетное обучение. Согласно этому порядку шансы первокурсников резко выросли, т.к. уже после первых двух сессий без троек можно претендовать на бюджетный перевод. Возможно также влияние и обратной мотивации среди поступивших на бюджетной основе - поступили и "расслабились".

В следующие несколько диаграмм (от Рис.5 до Рис.10), показывающие связи между разными характеристиками первокурсников, мы включили в качестве "фона" показатель доли девушек для каждого института, поскольку он, судя по предыдущим мониторинговым исследованиям, заметно влияет на проценты успеваемости. И, кроме того, в эти же диаграммы мы включили измеренные в ходе упомянутого выше социально-психологического исследования показатели стресса. Первая же проверка корреляций показала, что девушки сильнее подвержены стрессу (либо, поскольку это данные самооценки, девушкам свойственно ставить себе более высокие баллы стресса по сравнению с юношами). Для опроса 2017 года мы получили коэффициент корреляции "% девушек на курсе : средний балл стресса" = +0,74. Однако логичное предположение о влиянии стресса на снижение успеваемости не заметно (к-т корреляции = -0,09). При этом есть слабая положительная корреляция среднего балла ЕГЭ при поступлении и среднего балла стресса (+0,37). Впрочем, это скорее отражает указанную связь доли девушек со средним баллом стресса, т.к. средний балл ЕГЭ у девушек всегда выше, чем у юношей. Судя по публикациям СМИ об итогах ЕГЭ, из всех экзаменов обычно только математику девушки сдают в среднем хуже юношей. Кстати, отметим попутно в связи с этой статистикой по ЕГЭ при поступлении и по успеваемости в процессе обучения на возможный факт гендерной дискриминации юношей как при приеме в вуз (по сумме балов ЕГЭ), так и при стипендиальном обеспечении (с учетом сессионных оценок).

Примечательный результат получен при анализе влияния доли преподавателей (профессорско-преподавательского состава - ППС), имеющих ученые степени, на успеваемость и качество успеваемости (Рис.10 и Рис.11). Заметна обратная связь: чем выше процент остепененных ППС в институте, тем ниже успеваемость студентов этого института. Коэффициенты корреляции для % остепененности к % успеваемости и к % хорошистов и отличников по статистике 2017 года -0,70 и -0,85 соответственно. С чем это связано? Возможно какое-то влияние оказывает возраст преподавателей, т.к. более высокой остепененности ППС института соответствует и более высокий средний возраст. Возможно также дело в том, что более квалифицированные преподаватели склонны строже оценивать ответы студентов. Однако верно ли будет считать, что неостепененные преподаватели наоборот, слишком либеральны при выставлении оценок (см. на Рис.10 институты, отмеченные красными стрелками вверх)? Наверно это не так, скорее имеют место особенности учебных планов. Однако результат интересный, ясно, что требуется углубленный анализ состава ППС как фактора успешности обучения и адаптации студентов к учебе.

В заключение обратим внимание на диаграммы Рис.12 и Рис.13, данные для которых нам предоставлены Е.А.Раевской по результатам социально-психологического исследования адаптации первокурсников. Эти диаграммы отчетливо показывают, что студенты первого курса почувствовали во второй половине учебного года нехватку внимания и поддержки со стороны университета. Эта оценка различается между институтами, но в целом по университету она именно такая. Возможно, потребуется что-то вроде второй "пост-адаптационной" недели во втором семестре, тем более, что по формальным показателям эффект первой недели в новом учебном году практически не проявился. При этом надо помнить, что в конечном итоге суть адаптации студентов младших курсов в снижении необоснованного раннего отсева, в том, чтобы помочь студентам на начальном этапе учебы в университете своевременно "найти" себя на избранной специальности или, тоже вариант, перевестись на другое направление, но продолжить учебу.


Материал подготовлен отделом информационного обслуживания и мониторинга учебного процесса УМУ по данным ИАИС ПетрГУ и социально-психологического исследования (программа стратегического развития ПетрГУ, проект «Разработка организационных решений и методик для системной работы с отстающими студентами», рук. Е.А. Раевская). Вопросы и комментарии можно присылать по контактам http://quality.petrsu.ru/Contacts/

10 июля 2017

Рис.2 Средний балл ЕГЭ и динамика успеваемости 1 курса в сравнении зима/зима и лето/лето 2017-2016 (в структуре институтов - сортировка по Дельта%успеваемости зимы) Рис.3 Средний балл ЕГЭ и динамика успеваемости 1 курса в сравнении зима/зима и лето/лето 2017-2016 (в структуре институтов- сортировка по Дельта%успеваемости лета) Рис.4 Динамика успеваемости 1 курса и состав студентов по отдельным категориям 2015, 2016, 2017
Рис.5 Анализ влияния ЕГЭ, стрессоров и гендерного состава на успеваемость студентов 1 курса 2016/2017 учебный год Рис.6 Анализ влияния ЕГЭ, стрессоров и гендерного состава на успеваемость студентов 1 курса 2016/2017 учебный год Рис.7 Анализ влияния стрессоров, гендерного состава и финансовой основы на успеваемость студентов 1 курса 2016/2017 учебный год
Рис.8 Анализ влияния стрессоров и гендерного состава на успеваемость студентов 2016/2017 учебный год Рис.9 Анализ влияния стрессоров и гендерного состава на успеваемость студентов 1 курса 2016/2017 учебный год Рис.10 Анализ влияния стрессоров, гендерного состава студентов и остепененности ППС на успеваемость студентов 1 курса 2016/2017 учебный год
Рис.11 Анализ корреляции остепененности, среднего возраста ППС и успеваемости студентов 2016/2017 учебный год, зимняя сессия Рис.12 Оценка первокурсниками уровня поддержки от университета, опросы: до первой сессии и перед второй сессией Рис.13 Оценка первокурсниками уровня поддержки от университета по опросам в мае 2017 (по условным институтам)



Rambler's Top100 © ПетрГУ, 1995-2015
При использовании материалов гиперссылка на сайт обязательна.
Редакционный отдел: redactor@petrsu.ru, пр. Ленина, 33, каб. 216, 71-32-62
Техническая поддержка: websupport@petrsu.ru, пр. Ленина, 33, каб. 132, 71-96-91