Исследователи Сибирского федерального университета и РТУ МИРЭА разработали программный комплекс, способный за доли секунды анализировать учебные планы вузов и выявлять в них слабые места. Новая система помогает обнаруживать дублирование дисциплин, несбалансированное распределение компетенций и другие особенности, которые могут влиять на качество подготовки будущих специалистов.
Когда учебный план становится слишком сложным
Современные образовательные программы представляют собой сложные структуры, включающие десятки дисциплин, сотни компетенций и множество взаимосвязей между ними. Проверка таких документов вручную требует значительных временных затрат, особенно если необходимо сравнить программы разных направлений подготовки или нескольких университетов.
Для решения этой задачи учёные создали программный комплекс SPA-SFU2. Система автоматически анализирует данные и формирует целостную картину образовательной программы, позволяя увидеть то, что сложно заметить при обычной проверке документов.
Как работает новая система
Программа обрабатывает учебные планы в формате Excel, используемом большинством российских вузов. Одной из первых задач стало преодоление различий в оформлении данных.
На практике одинаковые компетенции могут обозначаться по-разному: одни разработчики используют стандартные коды, другие добавляют дополнительные символы или записывают длинные цепочки индикаторов. Алгоритм распознаёт различные варианты записи и приводит их к единому формату.
После этого программа строит цифровую модель учебного плана, где каждая дисциплина представлена как отдельный элемент, а связи между предметами отражают формируемые компетенции.
По словам заведующего кафедрой высшей математики-3 РТУ МИРЭА, доктора физико-математических наук Алексея Кытманова, разработка является первым шагом к созданию инструментов, которые смогут помогать проектировать образовательные программы под конкретный набор профессиональных компетенций.
Где скрываются проблемы
Один из ключевых показателей, который рассчитывает система, — коэффициент кластеризации. Он позволяет оценить, насколько логично связаны между собой дисциплины учебного плана.
Если значение оказывается слишком высоким, это может свидетельствовать о многократном повторении одних и тех же компетенций в разных предметах. В результате студенты сталкиваются с дублирующимся содержанием вместо освоения новых навыков.
Слишком низкий показатель также считается нежелательным: в этом случае дисциплины оказываются слабо связанными друг с другом, а образовательная программа теряет целостность.
Система помогает находить оптимальный баланс, сравнивая результаты с большим массивом других учебных планов.
Карта образовательного маршрута
Одним из наиболее наглядных инструментов программы стали визуальные схемы. Они показывают структуру обучения по семестрам и позволяют быстро увидеть перегруженные участки программы, недостаточно связанные дисциплины или предметы с чрезмерным количеством компетенций.
Такой подход помогает разработчикам образовательных программ принимать решения на основе объективных данных, а не только экспертных оценок.
При этом скорость работы системы впечатляет: анализ сразу десяти учебных планов занимает менее одной секунды.
Универсальный инструмент для вузов
Программный комплекс создан на языке C++ и не требует большого количества дополнительных компонентов, что облегчает его внедрение в существующие цифровые системы университетов.
Как отметил разработчик проекта, старший преподаватель СФУ Евгений Халтурин, одной из самых сложных задач стало не программирование, а необходимость научить систему понимать множество вариантов оформления данных, встречающихся в реальных учебных планах.
В ходе тестирования программа уже помогла выявить интересные особенности отдельных образовательных программ. Например, среди IT-направлений были обнаружены дисциплины, связанные с химией и экологией. Такие случаи не являются ошибками, однако сразу становятся заметными при сравнительном анализе.
Перспективы развития
Сегодня SPA-SFU2 ориентирована прежде всего на специалистов, занимающихся разработкой и экспертизой образовательных программ. Однако в будущем подобные инструменты могут стать полезными не только для сотрудников вузов, но и для абитуриентов и студентов.
Авторы проекта считают, что цифровой анализ учебных планов позволит сделать образовательные программы более прозрачными, сбалансированными и эффективными, а значит — лучше подготовить выпускников к требованиям современного рынка труда.
Источник: Naked Science