В статье приводится обзор основных инструментов статистического контроля, применяемых в сфере образовательных услуг.
Ключевые слова: статистический контроль, образовательные услуги, управления качеством .
Специфика рынка образовательных услуг проявляется в особом товаре данного рынка образовательных услугах. Образовательные услуги — комплекс целенаправленно создаваемых и предлагаемых населению возможностей для приобретения определенных знаний и умений, для удовлетворения тех или иных образовательных потребностей, разновидность социальных потребностей, полнота удовлетворения которых составляет необходимую предпосылку их нормального функционирования и успешного развития.
Качество образовательной услуги определяется как совокупность ее потребительских свойств, наиболее полно соответствующих запросам человека и наиболее полно их удовлетворяющей. Качество образовательной услуги, в силу отсроченности результатов образования, не является четко фиксированной характеристикой. Оно складывается из двух составляющих — качества обучения и качества (результата) образования. Поэтому важной составляющей процесса образования является выявление показателей качества образовательных услуг.
В теории управления качеством анализу данных отведено значительное место. Применение таких методов, как «Диаграмма стратификации» и «Корреляция» позволяет осуществлять поиск истинных проблем, возникающих в процессе образовательной деятельности, проводить их классификацию и анализ на примере зимней сессии 2023/2024 и 2022/2023 учебных годов студентов факультета автоматизированных систем, транспорта и вооружений.
Стратификация — разделение полученных данных на отдельные группы (слои, страты) в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора [1, 2, 4]. В качестве стратифицирующегофактора могут быть выбраны любые параметры, определяющие особенности условий возникновения и получения данных: различные кафедры; преподаватели, группы, направления и формы обучения и т. п.; период сбора данных (летняя и/или зимняя сессия) и др.
При отсутствии учета стратифицирующего фактора (расслоения данных) происходит их объединение и обезличивание, затрудняющее установление действительной взаимосвязи между полученными данными и особенностями их возникновения.
При практическом использовании метод стратификации включает следующие действия [2, 3, 4]: выберите данные, представляющие интерес для изучения; выберите стратифицирующий фактор и категории (группы), на которые будут разделяться данные; произведите группировку данных на основании выбранных категорий; оцените результаты группировки по каждой из категорий; соответствующим образом представьте полученные результаты; проанализируйте необходимость дополнительного изучения данных; спланируйте последующую работу для дополнительного подтверждения полученных результатов.
Рассмотрим применение метода стратификации на примере анализа результатов зимней сессии студентов факультета автоматизированных систем, транспорта и вооружений.
Пусть после сбора статистических данных была построена гистограмма, отображающая случайное распределение главного параметра — количество неаттестованных студентов по курсам, представленная на рис. 1.
Рис. 1. Диаграмма численности неаттестованных студентов по итогам зимней сессии 2023/2024 учебного года
В процессе стратификации осуществим группировку (расслаивание) статистических данных по кафедрам, по предметам которых студенты не аттестованы (рис. 2), по числу задолженностей на разных курсах (рис. 3).
Рис. 2. Задолженности студентов ФАСТиВ по дисциплинам кафедр
Распределение главного параметра качества обучения сильно отличаются друг от друга: как по кафедрам факультета, так и по курсам.
Рис. 3. Количество студентов ФАСТиВ, имеющих задолженности по курсам
Такой анализ информации позволяет руководителям кафедр и факультетов своевременно оценивать возможности дальнейшей аттестации и оказывать содействие в решении затруднительных вопросов. На основании таких данных декану факультета совместно с руководителями выпускающих кафедр необходимо н совете факультета принять проект решения по увеличению числа аттестованных студентов.
Динамика успеваемости по курсам и направлениям приведена на рис. 4.
Рис. 4. Распределение успеваемости студентов по направлениям и специальностям (% аттестованных студентов)
На рисунке 5 приведены данные по анализу корреляции между средним баллом ЕГЭ и процентом успеваемости студентов на первом курсе.
Рис. 5. Сопоставление результатов ЕГЭ и успеваемости студентов на первом курсе
Рассмотренная методология решения проблем является наиболее общим инструментом, который может быть использован как при коллективной работе в рамках межфункциональных команд по улучшению качества и кружков качества, так и в процессе индивидуальной работы каждого специалиста. Эта методология может быть полезна при разрешении проблем, которые возникают и рассматриваются в рамках всех методов, комплексных инструментов и методологий улучшения качества.
Литература:
- ГОСТ Р 50779.11–2000 (ИСО 3534.2–93) Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения.
- Адлер Ю. П., Полховская Т. М., Шпер В. Л., Нестеренко П. А. «Управление качеством. Часть 1 Семь простых методов: учебное пособие для вузов», М: МИСИС,2001.-138 с.
- Жулинский С. Ф., Новиков Е. С., Поспелов В. Я. «Статистические методы в современном менеджменте качества».–М.: Фонд «Новое тысячелетие», 2001.–208 с.
- «Управление качеством: т.2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Основы обеспечения качества: учебник/ под общей редакцией Азарова В. Н. М.:МГИЭМ, 2002, 356 с.
