Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Идентификатор DOI: 10.14357/20718594220205
Ключевые слова: curriculum, decision-making, visualization, cognitive graphics, Chernoff faces, UGVA method, учебный план, принятие решений, визуализация, когнитивная графика, лица Чернова, метод UGVA
Аннотация: В статье поднимается вопрос о необходимости иметь методологический подход к сравнению, оценке и принятию решений для актуализации учебных планов при подготовке специалистов. Предложена модель параметризации учебного плана относительно ключевых умений. В качестве подхода по концентрации данных и визуализации выбран метод Unified GraПоказать полностьюphic Visualization of Activity (UGVA). В качестве объекта для иллюстрации взята специальность «Системный анализ и управление», преподаваемая в университетах Российской Федерации. Проанализированы 36 учебных планов. На их графических образах выявлены особенности подготовки студентов и лучшие практики. Опираясь на сравнение выбранного учебного плана с другими, представленными в виде образов в нотации UGVA, предложен ряд рекомендаций, относящийся к изменению структуры вклада дисциплин, развивающих ключевые профессиональные умения. Даны общие рекомендации по применению метода при принятии решений. The article deals with an approach to comparing, evaluating, and improving curricula. A model of parameterization of the curriculum with respect of key professional skills. For data concentration and analysis, we used the Unified Graphic Visualization of Activity (UGVA) method. We describe the results of an analysis of 36 curricula for the Russian academic major “system analysis and control”. The images created using the described method allowed us to summarize curricula evaluation data, identify the differences in teaching students and best practices. Comparing the selected curriculum with others in UGVA notation, we developed recommendations on changing the curriculum structure regarding courses developing key professional skills. General recommendations on the use of the method in decision-making are given.
Журнал: Искусственный интеллект и принятие решений
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 51-61
ISSN журнала: 20718594
Место издания: Москва
Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем информатики Российской академии наук