L. GUŠINA YARIPK, Jaroslavl, Rusija
SAŽETAK: Značajan utjecaj kompanije na tržište može biti postignut kroz odlične resurse i mogućnosti kompanije, ali istovremeno i kroz njihovu odgovarajuću primjenu. Zadatak osiguravanja optimalnog rada kompanije je na administrativnom osoblju, nivo kojeg je određen kvalitetom proizvoda ili usluga. Cilj istraživanja ovog rada su alati i metode za oblikovanje neophodnih kompetencija zaposlenika proizvodnih kompanija poboljšavanjem profesionalnih vještina eksperata u sistemu profesionalnog obrazovanja, korištenjem kompjutorskog podučavanja i kreiranjem tehnika za procjenjivanje podučavanja i oblikovanja pojedinačnih i grupnih procesa obrazovanja.
OCJENA KVALITETE ŠKOLOVANJA KOD STRUČNOG USAVRŠAVANJA
U suvremenim uvjetima pred školovanje osoblja upravljanja u sustavu stručnog usavršavanja, postavljaju se novi zahtjevi. Takvi zahtjevi su obično: progresivnost, elastičnost i svrsishodnost školovanja, dostupnost materijala i sukcesivnost njegovog razvoja. Specijalni zahtjevi mogu biti: orijentacija na shvaćanje, rješavanje praktičnih profesionalnih zadaća, korištenje iskustva polaznika, podrška njihovom interesu, potpuno osiguravanje nastavno-metodičkih sredstava, široka primjena u studiranju informacijsko-komunikacijskih tehnologija, intenzivne metode i oblici obuke, sredstava računske tehnike, netradicionalne metode za provjeru znanja i upravljanja nastavnim procesom.
Ključne riječi: obrazovanje, osoblje u kvaliteti, proizvodne kompanije
Za rješavanje navedenih zadaća mogu se primjenjivati relativne ocjene, koje ukazuju na poboljšanje obuke stručnjaka u procesu realizacije obrazovnih usluga u sustavu stručnog usavršavanja. Takve ocjene trebaju omogućavati upravljanje procesom školovanja u pojedinoj obrazovnoj ustanovi za zadovoljavanje potreba svih zainteresiranih strana. Zadaća upravljanja školovanjem kod stručnog usavršavanja u ovom slučaju treba biti najbolji prijelaz iz početne faze školovanja polaznika u zadanu završnu fazu, koja odgovara zahtjevima konkretnog naručitelja (stručno usavršavanje se odvija prema konkretnoj zadaći klijenta). Pritom treba uzimati u obzir zakonodavne zahtjeve, normativne akte, privremena, financijska i druga ograničenja, dok ocjene kvalitete školovanja trebaju biti kvantitativne.
163
Analizirat ćemo dva pristupa koji se predlažu za formiranje relativne ocjene kvalitete kod stručnog usavršavanja, a prikladni su za upravljanje procesom obuke kod stručnog usavršavanja. Prvi pristup proizlazi iz zahtjeva naručitelja stručnog usavršavanja, koji se često oslanjaju na opseg željenih znanja, vještina i spretnosti, koje se stječu u procesu školovanja. Ne treba zaboraviti, da to nisu apsolutni zahtjevi, nego u nekom smislu želje naručitelja, jedne od najzainteresiranijih strana u procesu školovanja. Stručno usavršavanje treba zadovoljiti zahtjeve naručitelja. Za provjeru opsega znanja, vještina i navika tradicionalno se primjenjuju subjektivne stručne ocjene, koje u pravilu, daje predavač ili kompjutorski program za testiranje. Dobivena ocjena je subjektivna rangovna ocjena, koja ovisi o odabranoj skali mjerenja. Danas se aktivno koriste tradicionalne skale sa četiri (nedovoljan, dovoljan, dobar, odličan) i pet (1, 2, 3, 4,5), a uvode se skale sa sedam, deset, pa čak i sto stupnjeva. Prilikom provjere znanja polaznik polaže nekoliko ispita i pritom dobiva određene ocjene. Tradicionalno se smatra, da je znanje bolje, čim je ocjena viša. U principu, ono što se kao važna specifična osobitost ljudskih znanja smatra neistoznačnost (preciznije: mnoštvo) mjere sukladnosti sa zadanim zahtjevima glede kvalitete i opsega znanja. To znači, da kada je položio od, recimo 5 ispita, sve s ocjenom „dobar“ ili polovicu ispita sa „dobar“ i polovicu sa ocjenom „dovoljan“ i t.d., polaznik je pokazao odgovarajući stupanj znanja, Ali, tradicionalno se smatra, da čim je veća ocjena ili zbroj bodova iz više disciplina, tim su bolja znanja, spretnost i vještine. Uzmimo sada, da možemo više ili manje objektivno ocijeniti stupanj osposobljenosti. Na primjer, prikupljeni zbroj bodova iz različitih disciplina. Ako je idealni zbroj, koji ovisi o sustavu ocjena i stečenim znanjima M, onda je to krajnja dostignuta veličina ocjene za kvalitetu znanja (na primjer, sve „petice“). Naš je cilj dobiti upravo ovu ocjenu, ali ona je idealna, odnosno nedostižna (ili skoro nedostižna). Tada će mjera približavanja ovoj graničnoj vrijednosti biti relativna mjera kvalitete školovanja. Pretpostavimo da je polaznik dobio zbroj bodova I1 (ili ako je to prosječna ocjena u skupini polaznika, ako ne ocjenjujemo individualna, već prosječna, skupna znanja). Jedna od glavnih zadaća upravljanja školovanjem se može sastojati u povećanju te ocjene, i njenom usmjerenju prema maksimalno mogućoj vrijednosti, odnosno M, max.
odnosno M. Ako je M dosta velik, onda se ne moramo niti „obazirati“ na njega, već jednostavno težiti prema max I. Kao mjeru ocjene možemo uzeti razliku R = M1 – I. Tada trebamo osigurati R ? 0. Ipak je prva varijanta poželjnija, budući da nije povezana s potrebom zadavanja ove granične veličine M, koja ovisi o količini polaganih ispita, o odabranom sustavu ocjenjivanja i ostalome. U tom slučaju za ocjenu stupnja (rezultata) školovanja dolazimo do neke ocjene izražene u bodovima I, čija je zadaća u upravljanju školovanjem njeno maksimiziranje. Ako je ta ocjena veća, odnosno I ? max, onda će stupanj osposobljenosti kod ostalih jednakih uvjeta, biti bolji. U tom je smisao uvođenja takve relativne ocjene. Zasada, u ovom trenutku mi ne govorimo kako je dobivamo. Glavno je to, da možemo takvu ocjenu uvesti i iskoristiti radi usporedbe početnog i završnog stanja školovanog polaznika. Drugi se pristup zasniva na određivanju sukladnosti znanja, vještina i spretnosti s nekim stupnjem, koji se određuje traženim stupnjem kompetencije, stručnosti, standarda i t.d. Tada će rezultat biti dvostruk „odgovara” ili „ne odgovara”, odnosno „položio” ili „nije položio”. Za dobivanje ocjene „položio” (odnosno odgovara zahtjevima komptetentnosti) treba ispravno odgovoriti na zadani broj pitanja iz postojeće banke pitanja. Pretpostavimo, da imamo ukupno N pitanja, od kojih se za test daje samo n < N pitanja. Ako, od tog broja bude netočno odgovoreno više od m (m<n) pitanja, onda se smatra da polaznik nije prošao test. Ocjene „prošao” nema. Razumije se, da polaznik ne zna točne odgovore na sva pitanja (ako ništa drugo, onda zbog toga što mu to nije potrebno, a isto tako zbog toga, što je malo ljudi koji sve znaju). Recimo, da on zna odgovore samo na k pitanja iz postojeće baze s N pitanja. Ne zna odgovore na na M = N – k. U tom slučaju nema garancije, da će u slučajnom odabiru od n pitanja za odgovor od postojećih N, polaznik znati odgovore za dobivanje ocjene „prošao” m pitanja. Ako zna odgovore na sva N pitanja (k=N), onda može odgovoriti na sva n pitanja. Ali, budući je k< N, može se desiti da n dobivenih pitanja sadrži isuviše puno „nepoznatih” pitanja (na koja je odgovor nepoznat), pa ispit neće biti položen. Vjerojatnost P polaganja ispita će se povećavati, ako će se povećavati broj pitanja u polaznoj banci pitanja, za koja polaznik zna odgovore. Ovu vjerojatnost možemo izračunati, koristeći hipergeometrijsku raspodjelu, na sljedeći način:
164
Vjerojatnost pojavljivanja najmanje „m” poznatih” pitanja se izračunava prema sljedećoj formuli: Razmotrimo jedan primjer. Pretpostavimo, da baza ima 100 (N=100) pitanja, od kojih se za polaganje testa odabire proizvoljno 20 (n=20) pitanja. Za dobivanje ocjene „položeno” (odnosno za sukladnost sa zahtjevima) potrebno je točno odgovoriti na 80% svih pitanja, ili na 16 (m=16) od 20. Pretpostavimo da polaznik zna odgovoriti na 80 (k=80) pitanja iz baze (to je također 80%, ali od 100). Na sl. 1 prikazana je ovisnost vjerojatnosti P pojavljivanja u 20 pitanja 12, 13, ...19 „poznatih” pitanja od 80, koje on zna. Vidi se, da će se 16 pitanja, koja su potrebna za sukladnost sa zahtjevima (radi čega se i joristi test), pojaviti u testu s vjerojatnošću, koja je približno 0,4. Uz uvjet, da polaznik sigurno zna odgovore na 80% pitanja iz polazne baze s 100 pitanja! Na sl. 2. prikazana je ovisnost vjerojatnosti polaganja testa od broja “poznatih” pitanja. Vidi
se, da ako polaznik zna odgovore na manje od 60% pitanja, onda neće uspjeti položiti test (vrlo mala vjerojatnost polaganja). Na slici se zorno vidi, da ako zna odgovore na veći broj pitanja, polaznik će imati i veću vjerojatnost polaganja testa (odnosno sukladnosti s utvrđenim zahtjevima), a time je i veća njegova osposobljenost. Prema tome, prilikom upravljanja školovanjem u ovom slučaju možemo postaviti zadaću povećanja količine pitanja k, na koje polaznik zna odgovore. Na taj način, veličina P, koja se jednoznačno određuje preko k, postaje svojevrsnom ocjenom vjerojatnosti polaganja ispita, pa prema tome, i ocjenom sukladnosti sa zahtjevima glede stupnja osposobljenosti stručnjaka kod stručnog usavršavanja. Kao ocjena stupnja pripremljenosti polaznika kod stručnog usavršavanja u razmatranom slučaju može se iskoristiti ili vjerojatnost P ili broj pitanja, na koja je odgovor poznat. U oba ova slučaja čim je veća vrijednost odabranog pokazatelja, tim će biti bolji rezultat školovanja. Nastojeći povećati broj „poznatih”
Slika 1
165
Slika 2
pitanja u rezultatu upravljanja školovanjem mi povećavamo vjerojatnost sukladnosti polaznika sa zadanim zahtjevima. Na taj način smo i u drugom pristupu došli do zadaće maksimiziranja neke kvantitativne ocjene o stupnju pripremljenosti polaznika, koja se izražava brojem k ili vjerojatnošću P sukladnosti sa zadanim zahtjevima. Zaključujući provedenu analizu, možemo ustvrditi, da se kao relativna ocjena znanja kod stručnog usavršavanja može iskorititi brojčano izraženi kriterij I, čija maksimizacija na račun ovih ili onih načina upravljanja školovanjem, odražava povećanje kvalitete školovanja. Razmotrit ćemo sada vezu ocjene I i različitih faktora, koji najbitnije utječu na kvalitetu školovanja polaznika. Ovo se pitanje u općenitom obliku ne može riješiti, budući su količina i sastav takvih faktora beskonačni, individualni i subjektivni. U svojstvu faktora koji utječu na rezultate školovanja (odnosno na ocjenu kvalitete stručnog usavršavanja I) u radu su razmatrani sljedeći faktori: 1. Oblici i metode školovanja (mnoštvo M svih uračunatih metoda i oblika školovanja, koje se mogu primijeniti kod stručnog usavršavanja stručnjaka). 2. Početni stupanj školovanja i sposobnosti polaznika (mnoštvo Q svih mogućih stupnjeva početnog školovanja, koji mogu postojati u skupini stručnjaka istog profila kod stručnog usavršavanja).
3. Sadržaj školovanja (skup S svih mogućih u potpunosti ili djelomično uzajamno zamjenljivih disciplina i poglavlja, koja mogu biti uključeni u program stručnog usavršavanja). 4. Karakteristika predavača (mnoštvo T svih uračunatih sposobnosti predavača, koje odlikuju njegovo iskustvo, stručnost, znanstveni stupanj i zvanje, staž, komunikativnost i sl.). Nakon prethodne analize mišljenja različitih kategorija sudionika u školovanju zainteresiranih strana sastavljeni su prethodni popisi najbitnijih karakteristika (elemenata skupa M,T,Q,S) za svaku izdvojenu skupinu faktora. Razrađene su ankete, u kojima je ispitanicima ponuđeno da izraze svoje mišljenje glede važnosti pojedinih faktora i da ih rangiraju prema stupnju važnosti i da dodaju važne faktore prema svom mišljenju. U tablici 1 su navedeni najvažniji faktori prema anketi (elementi skupa M,T,Q,S), koji utječu na školovanje kod stručnog usavršavanja. Upravo te karakteristike početnog školovanja polaznika, predavača, predloženih tečajeva i oblika školovanja ugrađene su u osnovu formirane ocjene za upravljanje školovanjem kod stručnog usavršavanja. Na taj način je riješen prvi dio zadaće konstruiranja modela školovanja – izbora elemenata skupa M,T,Q,S.
166
Tablica 1
Druga faza je izbor skala za mjerenje elemenata. Najjednostavnije se ovaj problem rješava za elemente skupa oblika školovanja M. Očito je, da se trajanje školovanja prema ovom ili onom obliku izražava u nastavnim satima. Ostale karakteristike sve tri skupine (karakteristike polaznika, sadržaj disciplina koje se proučavaju, osobina predavača) mogu se izmjeriti samo stručnom metodom. Uzmimo za takvo mjerenje ocjenu od tri stupnja 0,1,2 („skoro neizražena osobina”, „srednje izražena” i „jako izražena”). Takav sustav ocjenjivanja stručnjak će lako ostvariti, visoke je osjetljivosti, male sposobnosti razlaganja (što je korisno prije svega kod svođenja iznadprosječne vrijednosti i drugo, kod poteškoća i neistoznačnih ocjena). Očito je, da se za predavače i polaznike slični podaci mogu dobiti anketiranjem. Stupnjevanje za nastavne tečajeve može provesti stručnjak. U sljedećoj fazi potrebno je dobiti vezu između vrijednosti ovih elemenata i kriterija kvalitete školovanja I, odnosno, I(M, Q, S, T). Takva veza očito postoji, ali dobiti je u općem obliku, praktički
je nemoguće. Ne treba zaboraviti, da i sam sadržaj I za sada nije određen, već je samo obrazložen, da možemo naći takvu vrijednost, čija maksimalizacija karakterizira visoku kvalitetu školovanja bez apsolutne vrijednosti. Očito je, da je to složena nelinearna i neprekidna ovisnost o argumentima. U tom slučaju ovu funkciju možemo razložiti na red Tejlora i ograničiti se na linearne članove, odnosno razmotriti traženu ovisnost u linearnom odnosu. AI – izmjena kriterija zbog školovanja Koeficijenti a, b, c i d određuju relativnu važnost ovog ili onog pokazatelja u ukupnoj sumi, udio pokazatelja u rezultatu školovanja. Primijetit ćemo, da učinkovitost oblika školovanja ovisi o razini karakteristika polaznika (ako je sposoban – može se školovati i dopisno, a ako teže shvaća, onda će učinkovitija za njega biti praktična nastava s predavačima), od disciplina koje se predaju (neke
167
se mogu studirati samostalno, dok se druge mogu samo uz pomoć predavača), od osobina predavača (jedan dobro tumači i njegova predavanja su učinkovitija, dok je drugi nerazumljiv, pa je u tom slučaju bolje studirati samostalno). Zato ti specifični koeficijenti školovanja sami predstavljaju funkcije karakteristika polaznika, predavača i nastavnih tečajeva. Kao kriterij kvalitete školovanja prilikom organiziranja nastavnog procesa kod stručnog usavršavanja, svrsishodno je uzeti AI – relativnu promjenu kvalitete (stupnja) pripreme. Upravo ovu veličinu treba maksimalizirati prilikom rješavanja zadaća upravljanja školovanjem kod stručnog usavršavanja AI› Čim je veći AI, tim je veći stupanj (razina) obuke, veća je kvaliteta školovanja neovisno o konkretnom sadržaju ovog kriterija. Linearni prikaz lako se može iskoristiti za optimiziranje upravljanja školovanjem kod stručnog usavršavanja, što se može realizirati metodama linearnog programiranja, koji postoji u proširenim programskim proizvodima, kao na primjer MS Excel. Svi koeficijenti relativne važnosti razmatranih faktora dobiveni su u radu pomoću obrade specijalno provedenog ispitivanja (anketiranja) polaznika i predavača.
Konstruirani model ocjenjivanja kvalitete školovanja ugrađen je u osnovu pronalaženja optimalnih uvjeta za obuku specijalista kod stručnog usavršavanja. QUALITY OF TUTORING AT IMPROVEMENT OF PROFESSIONAL SKILL OF THE EXPERTS SUMMARY Significant impact on market of the industrial firm can achieve not only by means of excellent resources and abilities of firm, but also due to their adequate application. The tasks of ensuring optimal operation of firm are laid to administrative staff, degree determined by quality of services or commodity. Subject of research in the paper are the methods and tools of shaping of the indispensable competences of industrial company’ staff by improvement of professional skill of the experts in a system of professional training, usage of computer tutoring, constructing of techniques validating tutoring for shaping individual and group learning processes.
Keywords: training, personnel manufacturing companies
168
in
quality,