Статистичне оцінювання якості освітньої програми “Економічна аналітика та статистика”, рівня задоволеності навчанням та факторів, що їх визначають

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31767/su.2(97)2022.02.06

Ключові слова:

освітня програма, економічна аналітика та статистика, експертна анкета, якість освітньої програми, задоволеність навчанням, пробіт-регресія.

Анотація

У сучасному мінливому світі підготовка фахівців за будь-яким напрямом вимагає постійного активного пошуку з боку надавачів освітніх послуг задля формування актуальних компетентностей здобувачів вищої освіти, щоб забезпечувати відповідність освітньої підготовки сучасним потребам практики. Саме тому будь-яка освітня програма потребує не тільки внутрішнього, а і зовнішнього аудиту, спрямованого на її удосконалення. Розуміння факторів, що невипадково визначають якість програми, є основою не тільки побудови стійкої та конкурентоспроможної системи підготовки фахівців, а й успішної її практичної реалізації. Така система має ґрунтуватися на забезпеченні зворотного зв’язку зі здобувачами освіти. Однією з форм такого зв’язку є опитування студентів і випускників щодо якості освітньої програми та рівня задоволеності навчанням з метою пошуку факторів, що їх визначають. Задля реалізації зазначеної мети розроблена експертна анкета, яка включає три блоки запитань щодо наповненості самої програми, її реалізації у навчальному процесі та на практиці. Запропоновано перелік запитань анкети, які потенційно окреслюють коло проблем підготовки студентів та можливих способів їх вирішення.

Для оцінювання якості освітньої програми за різними блоками дисциплін, її основних переваг та недоліків побудовано порівняльні діаграми факторів, які вплинули на прийняття рішення щодо вступу. Значну увагу приділено порівняльному аналізу розподілу оцінок залежно від освітнього рівня підготовки: бакалаври, магістри, випускники.

Детально розглянуто реалізацію програми в навчальному процесі, а саме: рівень викладання дисциплін, їх методичне забезпечення та система оцінювання. Окремо проаналізовано дотримання правил академічної доброчесності викладачами та студентами, що навчаються на освітній програмі, й організацію навчального процесу. Також поставлені запитання, які мали виявити необхідність запровадження певних дій, щоб стати хорошим спеціалістом.

Особлива увага приділена ретроспективній оцінці освітньої програми, що є узагальненою мірою її якості, адже підсумовує відповіді респондентів на важливе запитання: “Якби ви володіли інформацією, яку ви зараз маєте про навчання на цій програмі в університеті перед вступом, чи обрали би ви її?”. З цією метою авторами запропоновано підхід до аналізу рівня задоволеності навчанням з використанням моделей бінарного виходу. Також оцінено зміну вірогідності результативних змінних при зміні предикторів та достовірність моделей. Показано можливості моделей бінарного виходу в підтвердженні аналітичних припущень.

Висунуто пропозиції щодо можливостей покращення ставлення студентів до освітньої програми та усунення наявних недоліків.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Becket, N., & Brookes, M. (2006). Evaluating quality management in university departments. Quality Assurance in Education, 14, 2, 123–142. Retrieved from https://doi.org/10.1108/09684880610662015

Klemenčič, M., & Chirikov, I. (2015). How do we know how students experience higher education? On the Use of Student Surveys. The European Higher Education Area. A. Curaj, L. Matei, R. Pricopie, J. Salmi, P. Scott (Eds.) Springer, Cham. Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-319-20877-0_24

Chi-Square Test of Independence. JMP Statistical Discovery. Retrieved from https://www.jmp.com/en_au/statistics-knowledge-portal/chi-square-test/chi-square-test-of-independence.html

Stefanescu, C., Berger, V. W., & Hershberger S. L. (2005). Yates’ Correction. Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, 2127–2129. Retrieved from https://doi.org/10.1002/0470013192.bsa715

Allison, P. D. (2012). Logistic Regression Using SAS®: Theory and Application. (2nd еd.). Cary, NC: SAS Institute Inc. Retrieved January 15, 2022 from https://www.scribd.com/read/332789652/Logistic-Regression-Using-SAS-Theory-and-Application-Second-Edition

Freeman, J. V., & Campbell, M. J. (2007). The analysis of categorical data: Fisher’s exact test. Scope, 16 (2).

Hagle, T. M., & Mitchell, G. E. II. (1992). Goodness-of-fit measures for probit and logit. American Journal of Political Science, 36 (3), 762–784. doi: 10.2307/2111590

Collett, D. (2002). Modelling Binary Data. (2nd ed.). London: Chapman & Hall / CRC Press.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

Kovtun, N. ., & Zhuravel, M. . (2022). Статистичне оцінювання якості освітньої програми “Економічна аналітика та статистика”, рівня задоволеності навчанням та факторів, що їх визначають. Статистика України, 97(2), 51–63. https://doi.org/10.31767/su.2(97)2022.02.06