Ф.И.О.
Кушнир Надежда Владимировна
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный технологический университет
Научные интересы
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
—
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 10 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Элементы управления иерархическими системами с заданной иерархией
Краткое описание
В статье адаптирована математическая модель управления динамической иерархической системы. Предложено использовать эту модель для систем с заданной иерархией в технической задаче моделирования разрушения в зависимости от количества дефектов на разных масштабных уровнях. Решается задача о наилучшем приближении к определённой точке сохраняемости иерархической системы. Приводится пример управления достижимости за заданное время. Задача сводится к математическому программированию. Формулирование многопараметрического векторного критерия оптимизации (улучшения) с собственной формальной иерархией и осуществление многокритериальной оптимизации параметров модели. Проведенные исследования позволяют достичь ясности относительно условий, при которых данная структура сохраняется. Управлять устойчивым развитием систем с заданными уровнями иерархии для технических систем можно только в области сохраняемости
-
Современные модели и методы диагностики методической компетентности преподавателя
Краткое описание
Цель исследования – разработка моделей и методов диагностики методической компетентности преподавателя. Согласно современным воззрениям, методическое мышление – ключевая компетенция педагога. Современные специалисты рассматривают методическую компетентность педагога как личностно- профессиональное качество, являющееся принципиально значимым фактором успешности профессиональной деятельности педагога, а также как подсистему его профессиональной компетентности. Это обусловлено тем, что в современном мире высокий уровень знания педагога по преподаваемым учебным дисциплинам и владение изученными основами методики их преподавания не могут полностью характеризовать уровень профессиональной компетентности педагога. Авторами охарактеризованы функциональные компоненты методической компетентности педагога, её взаимосвязь с другими личностно-профессиональными качествами (прежде всего – с психолого- педагогической, исследовательской и информационной компетентностью), а также уровни её сформированности. Формируя модель методической компетентности преподавателя, авторы исходили из того, что к современному педагогу предъявляют высокие требования: он должен быть готов к самостоятельному ведению исследований, конструированию технологий обучения, прогнозированию результатов обучения и воспитания обучающихся. Поскольку ведущим компонентом методической компетентности педагога является его личный опыт в методической деятельности, а требования к методической компетентности детерминированы целями и задачами методической деятельности, то в процессе настоящего исследования, формированию моделей методической компетентности преподавателя предшествовало уточнение существующих моделей методической деятельности научно-педагогических работников высших учебных заведений и учреждений среднего профессионального образования. Предложенные модели методической компетентности педагога – научная основа создания системы мониторинга его личностно- профессионального развития, а критерии оценки и уровни её диагностики – целевой ориентир системе профессиональной подготовки и переподготовки педагога высшей школы. Инновационными являются как модели методической компетентности педагога, так и модели главного механизма её становления – методической деятельности (в неразрывной связи с иными видами деятельности). Методы исследования: анализ научно-методической литературы и передового опыта методической деятельности в образовательных учреждениях, моделирование, методы теории множеств и отношений, методы квалиметрии, методы многопараметрический анализ систем. Методологические основы исследования: системный, квалиметрический, компетентностный и процессный подходы. Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03-00382) и “Современные информационно-образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года
-
Краткое описание
В статье отражена взаимосвязь между параметрами исследовательской деятельности студентов и характеристиками образовательной среды в высшем учебном заведении. Известно, что исследовательская деятельность студентов – неотъемлемая составляющая образовательного процесса, следовательно, параметры исследовательской деятельности могут и должны быть индикаторными переменными, отражающими те или иные аспекты образовательной среды. Согласно современным воззрениям, все виды исследовательской деятельности студентов (учебно-исследовательская, научно-практическая и научно-исследовательская) – важнейший механизм становления их исследовательской компетентности. Кроме того, параметры исследовательской деятельности студентов – отражение взаимосвязи научной и образовательной деятельности в высшем учебном заведении, а это – один из важнейших факторов конкурентоспособности образовательной среды. Авторами обосновано, что параметры, отражающие исследовательскую деятельность студентов, характеризуют, прежде всего, такие аспекты образовательной среды, как её интенсивность, социальную активность, доминантность, когерентность, мобильность, устойчивость, надёжность и эффективность. Это обусловлено тем, что исследовательская деятельность студентов – трансцисциплинарный процесс, зависящий от тех же факторов, что и образовательный процесс в целом, и характеризующийся теми же дидактическими целями (задачами), что и образовательный процесс в целом. При выявлении взаимосвязи между параметрами исследовательской деятельности студентов и характеристиками образовательной среды, авторы также учитывали актуальность такой задачи, как обеспечение преемственности между уровнями непрерывного образования. Теоретическая значимость результатов настоящего исследования – в том, что они могут быть основой для дальнейшего научного осмысления проблем качества образования и эффективности образовательных сред, практическая значимость – в том, что их можно применять в системах социально-педагогического и психолого- педагогического мониторинга (мониторинга качества образования и эффективности образовательной среды, а также мониторинга личностно-профессионального развития обучающегося). Методологические основы исследования: системный, социологический, компетентностный, вероятностно-статистический и квалиметрический подходы (ведущий методологический базис – компетентностный подход). Методы исследования: моделирование; методы теории графов, множеств и отношений; системно-когнитивный анализ; методы квалиметрии (теории латентных переменных); методы математической статистики (прежде всего – метод каменистой осыпи); методы теории пределов
-
Новые наукометрические показатели, устойчивые к искусственному “улучшению”
Краткое описание
В статье представлены новые критерии, пригодные для диагностики продуктивности исследовательской деятельности и значимости её результатов для научного сообщества, устойчивые к искусственному “улучшению”. Известно, что общепризнанным показателем продуктивности исследовательской деятельности научных работников является индекс Хирша, вычисляемый на основе статистического метода каменистой осыпи; данный показатель применим и к научным коллективам (организациям). Вместе с тем, индекс Хирша и ряд других наукометрических показателей, основанных на цитируемости, легко поддаются искусственному увеличению (действию мошеннических схем). Поэтому необходимы новые наукометрические параметры, адекватно отражающие значимость результатов исследовательской деятельности и не поддающиеся (или очень трудно поддающиеся) искусственному “улучшению”; тем более, что во всём мире признано: оценка истинной (а не фиктивной) значимости результатов исследовательской деятельности научного работника для научного сообщества – достаточно сложная метрологическая (наукометрическая) задача. Авторы обосновывают, что такими показателями являются, прежде всего, индекс географической широты востребованности результатов исследовательской деятельности, а также ряд других авторских параметров. Несмотря на то, что авторские показатели, так же, как и индекс Хирша, основаны на цитируемости, их большие значения свидетельствуют о том, что научное сообщество признает результаты исследовательской деятельности научно- педагогического работника; более того, данные показатели можно считать критерием для выявления действительно перспективных (продуктивных) научных работников. Задачу адекватной оценки продуктивности исследовательской деятельности и значимости её результатов авторы рассматривают в контексте проблематики (более крупной проблемы) эффективности образовательных сред. Практическая значимость результатов исследования – в возможности их использования для построения критериально-диагностического аппарата мониторинга исследовательской деятельности научных учреждений (в том числе высших учебных заведений). Методологические основы исследования: системный, метасистемный, вероятностно-статистический и квалиметрический подходы. Методы исследования: когнитивное, структурно-функциональное и математическое моделирование; методы теории графов, множеств и отношений; системно-когнитивный анализ; методы квалиметрии (теории латентных переменных); методы теории вероятностей и математической статистики (прежде всего – метод каменистой осыпи), методы аналитической геометрии; методы математической теории пределов
-
Моделирование и диагностика продуктивности подготовки научно-педагогических кадров
Краткое описание
В статье представлены критерии эффективности деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научно-педагогических кадров. Известно, что подготовка научно-педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – одно из важнейших направлений деятельности высших учебных заведений; более того, при государственной аккредитации вузов в обязательном порядке учитываются показатели, отражающие результативность подготовки кандидатов наук. Также несомненно, что подготовка научно- педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – деятельность, требующая одновременно высоких уровней исследовательской и педагогической компетентности. Это значит, что результаты деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научных кадров – одновременно индикаторы их исследовательской и педагогической компетентности; сама подготовка научных кадров – область “пересечения” научной и педагогической деятельности. К сожалению, рост количества подготавливаемых научных кадров не всегда означает рост качества. Нередко подготовленные научные кадры (кандидаты наук) не только не приближаются по уровню своей исследовательской компетентности (результатам исследовательской деятельности) к научному руководителю, но и прекращают заниматься научной деятельностью после защиты кандидатской диссертации (либо занимаются на невысоком уровне). Поэтому авторы статьи считают целесообразным предложить показатели, отражающие не только объем и своевременность подготовки научных кадров (иногда защита кандидатской диссертации происходит через много лет после окончания аспирантуры), но также продуктивность данной деятельности. С точки зрения авторов статьи, успешность подготовки научных кадров только тогда можно считать продуктивной, когда подготовленные научным руководителем кандидаты наук становятся высококвалифицированными научными работниками, т.е. ведут на высоком уровне исследовательскую деятельность, результаты которой признаются научным сообществом; то же самое верно и относительно научного консультирования (подготовки научных работников высшей квалификации – докторов наук). Практическая значимость результатов исследования – в возможности объективного мониторинга исследовательской деятельности научно- педагогических работников высшей квалификации. Методологические основы исследования: системный, компетентностный, социологический, метасистемный и квалиметрический подходы. Методы исследования: моделирование, методы квалиметрии, методы теории множеств, отношений и графов. Нормативная база исследования: Федеральный Закон “Об образовании” (2012), федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования (2014, 2015). Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03- 00382) и “Современные информационно- образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года
-
Краткое описание
В статье представлены основные направления применения метода каменистой осыпи при решении метрологических задач в социально- гуманитарных областях знания (экономике, педагогике, социологии, в том числе и наукометрии). Известно, что статистические измерения в социально-экономических системах неразрывно связаны с обработкой первичной однородной мониторинговой информации. Также известно, что эмпирическое усреднение (вычисление эмпирического среднего), как доминирующий метод математической статистики, уходит в прошлое, вследствие морального старения, несоответствия современным требованиям (прежде всего – к результатам измерений в социально-экономических системах); в наукометрии на смену данному методу пришёл метод каменистой осыпи (индекс Хирша и другие наукометрические показатели оценивают именно на основе данного метода). Несмотря на огромный потенциал, метод каменистой осыпи, как альтернатива традиционным методам математической статистики, очень слабо используют в социально-гуманитарных областях знания. Авторами настоящей статьи показано, что данных метод можно успешно применять при решении различных метрологических задач не только в науковедении (наукометрия – ветвь науковедения), но и в экономике, педагогике и социологии. Кроме того, авторами показаны модификации метода каменистой осыпи, на примере оценки (измерения) показателей в экономике, социологии и педагогике; обоснована взаимосвязь метода каменистой осыпи с теорией латентных переменных (квалиметрией) и технологией баз данных. Авторами также обосновано, что метод каменистой осыпи – основа для формирования мониторинговых показателей, адекватно отражающих продуктивность функционирования социально-экономических систем. Практическая значимость результатов настоящего исследования – в том, что их можно применять в системах социально-экономического и психолого-педагогического мониторинга (согласно современным воззрениям, мониторинг – информационный механизм управления). Методологические основы исследования: системный, социологический, компетентностный, вероятностно-статистический и квалиметрический подходы (ведущий методологический базис – вероятностно-статистический подход). Методы исследования: моделирование; методы теории графов, множеств и отношений; системно- когнитивный анализ; методы квалиметрии (теории латентных переменных); методы математической статистики
-
Краткое описание
В статье проанализированы интеллектуальные методы сравнения изображений. Даётся краткая характеристика существующих методов: метрического, топологического и стохастического, предназначенных для решения подобной задачи, указываются их достоинства и недостатки. Предложен метод, основанный на сравнении изображений способом разбиения исходной области на сегменты и подсчёта количества единичных пикселей определённой оптической плотности. Приводится иллюстрированный пример. На основе этого способа создана программа, реализующая предложенный алгоритм. Величина сегмента задаётся оператором и должна находиться в пределах: более трёх единичных пикселей, но менее половины размера выбираемой площади изображения. Программой создаётся сегментная матрица изображения, которая затем сравнивается через интервал времени с текущей матрицей изображения. Этот метод разработан для интервального слежения за объектами из одной и той же точки наблюдения
-
Краткое описание
В статье представлены критерии оценки интегрированности научного работника в научное сообщество, основанные на анализе его цитирований. Известно, что одной из важнейших составляющих межнаучной коммуникации (коммуникации в научном сообществе) является цитирование научных трудов (монографий, статей и т.д.). Согласно социологическому подходу, научный работник – часть социума, т.е. научного сообщества; под научным сообществом понимают научную мегасреду (в отличие от научных коллективов учреждений и их структурных подразделений). Интегрированность научного работника в сообществе многоаспектна: с одной стороны, это - значимость его трудов для научного сообщества, с другой стороны, это – использование научным работником потенциала научной мегасреды для своего личностно- профессионального развития, для совершенствования своей исследовательской деятельности и улучшения качества её результатов (в контексте статьи будем рассматривать второй аспект). Методологические основы исследования: системный, компетентностный, социологический, мегасистемный и квалиметрический подходы. Методы исследования: моделирование, методы квалиметрии; методы теории множеств, отношений и графов. Оценка (диагностика) включенности научного работника в научное сообщество – более сложная метрологическая (наукометрическая) задача, чем оценка значимости результатов его исследовательской деятельности. Для авторов настоящей статьи очевидно, что зрелый научный работник (обладающий высоким уровнем исследовательской компетентности) должен интенсивно использовать социокультурный потенциал научной мегасреды (сообщества) для своего личностно- профессионального развития, для повышения эффективности своей исследовательской деятельности и качества её результатов. Предложенные показатели можно считать группой индикаторных переменных, отражающих уровень поведенческого компонента исследовательской компетентности (научного работника). Использование научным работником потенциала социальной среды – необходимое, но не достаточное условие продуктивной исследовательской деятельности, получения доброкачественных научных результатов. В данной ситуации более достоверным будет негативный прогноз: слабое использование научным работником потенциала социальной среды – “гарантия” низкой продуктивности его исследовательской деятельности и невысокого качества её результатов. Только сочетание высших уровней готовности к исследовательской деятельности (исследовательской компетентности) с высокими уровнями иных компетенций (а в целом – социально-профессиональной компетентности, предполагающей наличие умений профессиональной самоорганизации) могут быть факторами успешной исследовательской деятельности
-
Диагностика эффективности образовательных сред (на примере кафедр и факультетов)
Краткое описание
Цель исследования – разработка моделей и методов многопараметрической диагностики эффективности образовательных сред. Известно, что в настоящее время разработан критериально- диагностический аппарат для мониторинга эффективности вузов – образовательных макросред, чего нельзя сказать о мониторинге эффективности образовательных микросред и мезосред – кафедр и факультетов. Проблематика исследования – повышение продуктивности (эффективности) функционирования образовательных сред. Проблема исследования – вопрос: каким образом объективно и комплексно диагностировать эффективность образовательных сред? Актуальность решения указанной проблемы обусловлена: необходимостью обеспечения эффективного функционирования образовательных учреждений, их устойчивого инновационного развития; возрастающими требованиями к общему и профессиональному образованию, а также его переходом на многоуровневую систему. Методологические основы исследования: компетентностный подход (рассматривает в качестве важнейшего целевого ориентира образовательного процесса формирование компетенций и личностно-профессиональных качеств обучающихся, интегрирующих знания, умения и готовность к их эффективному использованию при решении жизненных, профессиональных и учебных задач), метасистемный подход (рассматривает образовательную среду как метасистему, включающую относительно независимые подсистемы – образовательные среды более низкого уровня иерархии), квалиметрический подход (рассматривает эффективность образовательной среды как интегративный показатель, который диагностируют на основе оценки множества соответствующих критериев), синергетический подход (рассматривает образовательную среду как самоорганизующуюся систему, а эффективность её функционирования – как показатель успешности использования ресурсов для дальнейшего развития). Синергетический подход является относительно новым в оценке эффективности учебного процесса, так и образовательной среды в целом
-
Анализ факторов и показателей влияния интернета на интеллект методами Data mining
Краткое описание
В статье проводится анализ и усовершенствование существующих методик оценки коэффициента интеллекта с учётом использования им интернета на систематической основе. Сегодня использование интернета в повседневной деятельности и задачах стало общераспространённой практикой. Интернет стал массовым и наиболее часто используемым средством получения информации быстро и в большом объёме. Авторами выдвинуто предположение о наличии влияния интернета и его повседневного использования на психологическую и интеллектуальную жизнь людей, что может быть зафиксировано в результате оценки коэффициента интеллекта пользователей. Выдвинутое предположение получает здесь также своё развитие в поисках аналитических и системных моделей, позволяющих определять численные значения показателей. Конкретно, предлагается применять большое количество разнообразных статистических данных для уточнения искомых параметров, определяющих уровни интеллекта человека с учётом влияния интернета. К этим статистическим данным относятся такие сведения, как количество людей с высшим образованием, количество пользователей интернета, степень проникновения интернета в обществе, наиболее характерные задачи, для которых используется интернет пользователями и др. Для обработки и анализа исследуемых статистических данных, в работе предложено использовать инструменты интеллектуального анализа данных, т.е. data mining. Рассмотрены наиболее характерные подходы Data mining, применяемые в подобных областях исследований. Рассмотрено, какие конкретно принципы и методы могут лучше всего подойти для решения задач оценки показателей интеллекта. Результатом статьи стал ряд выводов, в частности, о целесообразности применения кластеризации для анализа данных в данной области. Также, для определенных случаев, предлагается применение нейронных сетей Кохонена в формате сети векторного квантования. Методы исследования: анализ научной литературы, сетевых источников информации о современном уровне исследований в области коэффициента интеллекта; моделирование; методы систематизации (табличные расчёты и обобщение); эксперимент (реальные данные тестирования людей). Методологические основы исследования: системный подход (рассматривает коэффициент интеллекта в виде функциональной многокомпонентной зависимости), вероятностно- статистический подход (даёт ориентиры для построения математических моделей, связывающих между собой коэффициент интеллекта и влияние, оказываемое на него использованием интернета, а также для оценки надёжности компьютерной программы), квалиметрический подход (определяет необходимость многокритериальной диагностики влияния факторов на уровень интеллекта)
pdf 278.712kb
doc 278.712kb