111250, Москва, Красноказарменная ул., д. 14
Krasnokazarmennaya ul., 14, Moscow, 111250
Рассмотрены вопросы организации экспертного опроса и проведения статистической обработки и анализа полученных результатов. В качестве экспертов выступают студенты пятого курса, проходящие обучение на кафедре управления и информатики Национального исследовательского университета «Московский энергетический институт». Цель опроса — выявление кафедральных дисциплин, наиболее полезных при трудоустройстве по специальности. Обсуждаются особенности проведения опроса, формулируются вопросы для анкетирования, формализуется понятие «работа по специальности», анализируется статистическая достоверность получаемых результатов. Письменное анкетирование студентов проводится ежегодно, начиная с 2013 года. В данной статье основные выводы делаются на базе обработки и анализа ответов на вопросы анкет 2018 года. Полученные сведения изучаются и систематизируются с помощью использования кластерного анализа (построения дендрограмм и применения метода k-средних) и непараметрических статистических критериев (критерия Фридмана — для связанных выборок и критерия Манна – Уитни – Вилкоксона — для независимых выборок). Все исследования реализуются в программе STATISTICA. Анализ проводится в следующих целях: выявление значимых различий между курсами; оценка степени согласованности респондентов и разделение их на кластеры, объединяющие студентов с близкими суждениями; составление рейтинга дисциплин путем упорядочивания по количеству баллов; проверка однородности исследуемых данных (однородности оценок двух групп магистров А-1 и А-2, однородности оценок трудоустроенных и нетрудоустроенных студентов). По результатам анализа сделаны следующие выводы: оценки экспертов в 2018 году достаточно хорошо согласуются с оценками предыдущих исследований; среди респондентов имеются три коалиции, соответствующие учебным модулям «Программные средства», «Теория управления», «Анализ данных»; общая согласованность студентов в двух группах очень низкая (а в выявленных кластерах, наоборот, высокая); оценки являются однородными и не зависят от учебных групп. Как представляется, в условиях многопрофильности кафедры подобные исследования позволяют ответить на ряд важных вопросов по совершенствованию учебного процесса, в частности, оптимально распределить часы между различными учебными модулями.
The issues of organizing an expert survey and carrying out statistical processing and analysis of the results are considered. The experts are the fifth-year students undergoing training at the Department of Management and Informatics «Moscow Power Engineering Institute» of the National Research University. The goal of the survey is revealing the disciplines that are most useful for employment in their specialty. We discuss the special features of the survey and a concept of «work in the specialty», with due regard for statistical reliability of the results. Data of written questionnaire gained in 2018 were processed and analyzed using cluster analysis (construction of dendrograms and application of the K-means method) and non-parametric statistical criteria (Friedman and Mann – Whitney – Wilcoxon). Data processing is implemented in the program STATISTICA. The analysis is carried out to reveal significant differences between the educational courses and assess the degree of consistency of the respondents to divide them into clusters that unite the students with similar judgments. Data analysis revealed that experts’ estimates in 2018 are in fairly good agreement with the estimates of previous studies; among the respondents there are three coalitions corresponding to the training modules «Software», «Management Theory», «Data Analysis»; the overall consistency of students in the two groups is very low (and, on the contrary, high in the identified clusters); grades are homogeneous and do not depend on training groups (and employment – unemployment of the respondents). The obtained results allow us to address a number of important questions regarding the ways of improving the educational process, e.g., to optimize yearly course hours for different educational modules.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.