Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

On the principles of building a model of a specialist – a graduate of a pedagogical university ; Principios de la construcción de un modelo de profesionales, egresados de una universidad pedagógica ; О принципах построения модели специалиста – выпускника педагогического вуза

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
اقرأ أكثر حفظ في قائمتي
  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      The authors express their gratitude to the reviewers for their expert opinion and constructive approach.; Los autores agradecen a los revisores por su experta opinión y enfoque constructivo.; Авторы выражают благодарность рецензентам за экспертное мнение и конструктивный подход.
    • بيانات النشر:
      RSVPU
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      The Education and science journal / Образование и наука (Оин)
    • نبذة مختصرة :
      Introduction. Assessing students’ progress and predicting their future careers is paramount for any educational institution. The issue is particularly important for a teacher training institution, given the staff shortage in Russian schools and vocational education and training colleges. The educational process plays an important role in a graduate’s choice of future path, and hence, the problem of assessing the quality of this process arises as well.An option of solving this problem is to create a feedback system in the university, which allows evaluating the dynamics of students’ competency formation levels in the monitoring mode.Aim. The current research aims to develop and implement a multifactor competency model of a graduate of a pedagogical university, which can act as the basis for creating a system to monitor the quality of the educational process. The model takes into account psychological and socio-demographic factors, as well as students’ decisions in the field of a professional career.Methodology and research methods. The approbation of the proposed model was carried out on the data obtained as a result of the survey of students of Tomsk State Pedagogical University in 2021. The data were processed by conventional and multivariate statistical methods: factor and cluster analyses. The sample consisted of 189 students of all training courses of the Physics and Mathematics Faculty at Tomsk State Pedagogical University.Results. The analysis of the data obtained by using methods of multivariate statistics allowed the authors to obtain a variety of relationships between the factors taken into account. In particular, a pattern between the values of psychological scales, the level of competency formation and orientation of students in their choice of future profession was found.Scientific novelty. The block structure of the model makes it possible to analyse each block separately and together, selecting factors from different spaces, introducing new blocks or spaces of factors, oriented to the (possibly ...
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://www.edscience.ru/jour/article/view/3061/1141; Розанов В. В. Эстетическое понимание истории. Сумерки просвещения: собрание сочинений (статьи и очерки 1889–1897 гг.). Том 28 / Под общ. ред. А. Н. Николюкина. Москва: Республика; Санкт-Петербург: Росток, 2009. 878 с.; Gervais J. The operational definition of competency-based education // The Journal of Competency-Based Education. 2016. № 1 (2). P. 98–106. DOI:10.1002/cbe2.1011; Chiu M. H., Lin J. W. Modeling competence in science education // Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research. 2019. Vol. 1. № 1. P. 1–11. Available from: https://diser.springeropen.com/counter/pdf/10.1186/s43031-019-0012-y.pdf (date of access: 13.11.2022).; Sanchez A. V., Ruiz M. P. Competence-based learning. A proposal for the assessment of generic competences. Bilbao: University of Deusto, 2008. 335 p. Available from: http://tuningacademy.org/wp-content/uploads/2014/02/Competence-Based-learning_EN.pdf (date of access: 13.11.2022).; Campion M. A. et al. Doing competencies well: Best practices in competency modeling // Personnel psychology. 2011. Vol. 64, № 1. P. 225–262. Available from: https://workitect.com/wp-content/uploads/2019/10/Doing-Competencies-Well-Best-Practices.pdf (date of access: 13.11.2022).; Chiu M. H., Wu W. L. A novel approach for investigating students’ learning progression for the concept of phase transitions // Educación Química. 2013. Vol. 24, №. 4. P. 373–380. Available from:https://www.elsevier.es/es-revista-educacion-quimica-78-articulo-a-novel-approach-for-investigating-S0187893X1372490X (date of access: 13.11.2022).; Lu X., Kaiser G. Creativity in students’ modelling competencies: conceptualisation and measurement // Educational Studies in Mathematics. 2022. Vol. 109. № 2. P. 287–311. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10649-021-10055-y#citeas (date of access: 13.11.2022).; Leikin R., Elgrably H. Problem posing through investigations for the development and evaluation of proof-related skills and creativity skills of prospective high school mathematics teachers // International Journal of Educational Research. 2020. Article number 102. DOI:10.1016/j.ijer.2019.04.002; Zaitseva L., Misnevs B. Competency-Based Approach Teaching Software Engineering // In: Uskov V., Howlett R., Jain L. (Eds.) Smart Education and e-Learning. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019. Vol 144. Springer, Singapore. DOI:10.1007/978-981-13-8260-4_22; Pramilaa R. Competency based Education: Towards Self Direction // International Journal of Science and Research (IJSR). 2019. № 5. P. 46–50. Available from: https://www.ijsr.net/archive/v8i5/29041904.pdf (date of access: 10.11.2022).; Lilleväli U., Täks M. Competence Models as a Tool for Conceptualizing the Systematic Process of Entrepreneurship Competence Development // Education Research International. 2017. DOI:10.1155/2017/5160863; Matthews M. R. Models in science and in science education: An introduction // Science & Education. 2007. Vol. 16. № 7. P. 647–652. DOI:10.1007/s11191-007-9089-3. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s11191-007-9089-3#citeas (date of access: 10.11.2022).; Pariafsai F., Pariafsai S. Classification of Key Competencies for Construction Project Management: Literature Review and Content Analysis // International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology. 2021. Vol. 8, № 3. P. 211–234. DOI:10.32628/IJSRSET218334; Замятина О. М. Матрица компетенций современного школьного педагога // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2020. № 6 (212). С. 118–125. DOI:10.23951/1609-624X-2020-6-118-125; Giaffredo S., Mich L., Ronchetti M. The project-based method to promote competence-based education. A case study in teaching computer science in Italian secondary school // Journal of E-Learning and Knowledge Society. 2022. № 18 (1). P. 107–115. DOI:10.20368/1971-8829/1135571; Bartlett A. D., Um I. S., Luca E. J., Krass I., Schneider C. R. Measuring and assessing the competencies of preceptors in health professions: a systematic scoping review // BMC Medical Education. 2020. Vol. 20 (1). P. 1–9. DOI:10.1186/s12909-020-02082-9; Brink D., Simpson D., Crouse B. J., Morzinski J. A., Bower D., Westra R. E. Teaching Competencies for Community Preceptors // Family Medicine. 2018. Vol. 50 (5). P. 359–363. DOI:10.22454/FamMed.2018.578747; Ефремова Н. Ф. Особенности оценивания компетенций обучающихся [Электрон. ресурс] // Международный журнал экспериментального образования. 2017. № 9. С. 45–49. Режим доступа: https://expeducation.ru/ru/article/view?id=11757 (дата обращения: 26.04.2022).; Алексеева Л. Д., Кандерова О. Н. Рейтинговая оценка профессиональных компетенций: особенности разработки и внедрения [Электрон. ресурс] // Инновационное развитие профессионального образования. 2012. № 1 (01). C. 59–64. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/reytingovaya-otsenka-professionalnyh-kompetentsiy-osobennosti-razrabotki-i-vnedreniya (дата обращения: 26.04.2022).; Шкерина Л. В., Шашкина М. Б., Табинова О. А. Выявление и преодоление предметных дефицитов студентов – будущих учителей математики // Перспективы науки и образования. 2022. № 4 (58). С. 173–192. DOI:10.32744/PSE.2022.4.11; Никульчева О. С., Тихомиров С. Г., Хаустов И. А., Назина Л. И. Оценка компетентности и готовности выпускников для решения задач профессиональной деятельности // Вопросы современной науки и практики. 2018. № 3. С. 155–165. DOI:10.17277/voprosy.2018.03.pp.155-165; Фомичев А. А., Филиппова З. Ю. Модель оценивания конкурентоспособности выпускников [Электрон. ресурс] // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2017. № 9-1. C. 210–220. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/model-otsenivaniya-konkurentosposobnosti-vypusknikov (дата обращения: 13.11.2022).; Сафонцев С. А., Черных О. В. Модель компетенций учебной дисциплины [Электрон. ресурс] // Школьные технологии. 2012. № 1. C. 48–58. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/model-kompetentsiy-uchebnoy-distsipliny (дата обращения: 26.04.2022).; Елтунова И. Б. Модель системы оценки профессиональных компетенций [Электрон. ресурс] // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. Режим доступа: https://science-education.ru/ru/article/view?id=17261(дата обращения: 26.04.2022).; Heldáková L., Ďurkovská M. Socio-demographic factors and the level of teachers’ motivation in Slovak national schools in Hungary // Integration of Education. 2021. № 25 (3). P. 387–400. DOI:10.15507/1991-9468.104.025.202103.387-400; Мартыненко О. О., Якимова З. В., Николаева В. И. Методический подход к оценке компетенций выпускников [Электрон. ресурс] // Высшее образование в России. 2015. № 12. C. 35–45. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiy-podhod-k-otsenke-kompetentsiy-vypusknikov (дата обращения: 13.11.2022).; Ибрагимов Г. И., Ибрагимова Е. М. Оценивание компетенций: проблемы и решения [Электрон. ресурс] // Высшее образование в России. 2016. № 1. C. 43–53. Режим доступа: https://vovr.elpub.ru (дата обращения: 26.04.2022).; Karhumäki M. Competence assessment and competence development: case Pori Energia. 2015. 37 p. Available from: https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/96689/Karhumaki_Markus.pdf?sequence=1 (date of access: 26.04.2022).; Alwast A., Vorhölter K. Measuring pre-service teachers’ noticing competencies within a mathematical modeling context – an analysis of an instrument // Educational Studies in Mathematics. 2022. Vol. 109, № 2. P. 263–285. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10649-021-10102-8 (date of access: 26.04.2022).; Hauser F., Reuter R., Mottok J. Research competence: Modification of a questionnaire to measure research competence at universities of applied sciences // Education 2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). DOI:10.1109/EDUCON.2018.8363216; Brodersen R. M., Randel B. Measuring student progress and teachers’ assessment of student knowledge in a competency-based education system (REL 2017–238). Washington, DC: U.S. Department of Education, Institute of Education Sciences, National Center for Education Evaluation and Regional Assistance, Regional Educational Laboratory Central, 2017. Available from: http://ies.ed.gov/ncee/edlabs (date of access: 13.11.2022).; Redman A., Wiek A., Barth M. Current practice of assessing students’ sustainability competencies: A review of tools // Sustainability Science. 2021. Vol. 16. № 1. P. 117–135. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s11625-020-00855-1 (date of access: 13.11.2022).; Scheffel M., Drachsler H., Stoyanov S., Specht M. Quality Indicators for Learning Analytics // Journal of Educational Technology & Society. 2014. Vol. 17, № 4. P. 117–132. Available from: https://www.learntechlib.org/p/168000 (date of access: 13.11.2022).; Avella J. T., Kebritchi M., Nunn S. G., Kanai T. Learning Analytics Methods, Benefits, and Challenges in Higher Education: A Systematic Literature Review // Journal of Asynchronous Learning Networks. 2016. Vol. 20, Iss. 2. P. 13–29. Available from: https://www.learntechlib.org/p/193384 (date of access: 13.11.2022).; Alzahrani A. Sh., Tsai Y.-S., Iqbal S., Marcos P. M. M., Drachsler H., Kloos C. D., Al-johani N., Gasevic D. Untangling connections between challenges in the adoption of learning analytics in higher education // Education and Information Technologies. 2022. DOI:10.1007/s10639-022-11323-x; Leitner P., Khalil M., Ebner M. Learning Analytics in Higher Education – A Literature Review // Learning Analytics: Fundaments, Applications, and Trends. Springer International Publishing, 2017. DOI:10.1007/978-3-319-52977-6_1; Bamiah M. A., Brohi S. N., Rad B. B. Big data technology in education: advantages, implementations, and challenges // Journal of Engineering Science and Technology. 2018. Special Issue on ICCSIT. P. 229–241. Available from: https://jestec.taylors.edu.my (date of access: 26.04.2022).; Ray S., Saeed M. Applications of Educational Data Mining and Learning Analytics Tools in Handling Big Data in Higher Education // Applications of Big Data Analytics. 2018. P. 135–160. DOI:10.1007/978-3-319-76472-6_7; Беляева Е. О., Катаев С. Г., да Силва Перон Т., Константинова Е. В. Количественное оценивание уровня сформированности компетенций и модель специалиста. Научно-педагогическое обозрение. Pedagogical Review. 2018. № 4 (22). C. 110–122. DOI:10.23951/2307-6127-2018-4-110-122; Kataev K. S. The model of forecast of problem solving // KORUS 2004. Science and Technology Science and Technology: proceedings of the 8th Russian-Korean International Symposium on Science and Technology. Tomsk, 2004. P. 236–238. DOI:10.1109/KORUS.2004.1555735; Катаев К. С. Прогноз динамики принятия решения индивида как представителя группы [Электрон. ресурс] // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур: доклады VI Всероссийской конференции с международным участием. Томск, 2006. С. 214–222. Режим доступа: http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000378825 (дата обращения: 13.11.2022).; Алексеева Е. О., Катаев С. Г. Компетентностная модель выпускника физической специальности педагогического вуза // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2014. № 11 (152). С. 178–181.; Воронкова Я. Ю., Радюк О. М., Басинская И. В. «Большая пятерка», или пятифакторная модель личности [Электрон. ресурс] // Смысл, функции и значение разных отраслей практической психологии в современном обществе: сборник научных трудов / Под ред. Е. Н. Ткач. Хабаровск: Изд-во Тихоокен. гос. ун-та, 2017. С. 39–45. Режим доступа: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/179466/1/%C2%AB%D0%91%D0%9E%D0%9B%D0%AC%D0%A8%D0%90%D0%AF%20%D0%9F%D0%AF%D0%A2%D0%81%D0%A0%D0%9A%D0%90%C2%BB%20%D0%B8%D0%BB%D-0%B8%20%D0%BF%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%A5%D0%B0%D0%B1%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%202017.pdf (дата обращения: 13.11.2022).; Сергеева А. С., Кириллов Б. А., Джумагулова А. Ф. Перевод и адаптация краткого пятифакторного опросника личности (TIPI-RU): оценка конвергентной валидности, внутренней согласованности и тест-ретестовой надежности // Экспериментальная психология. 2016. Т. 9, № 3. С. 138–154. DOI:10.17759/exppsy.2016090311; Kатаев С. Г., Лобода Ю. О., Хомякова Е. А. Индикаторный метод оценивания компетенций // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2009. № 11 (89). С. 70–73.; Kataev S., Skripko Z., Alekseeva E. The Analysis of Degree of Formation of Competences on the Basis of Model of the Expert and Cluster Approach // Handbook of Research on Estimation and Control Techniques in E-Learning Systems. Hershey, IGI-Global. 2015. P. 96–110. DOI:10.4018/978-1-4666-9489-7.ch008; https://www.edscience.ru/jour/article/view/3061
    • الرقم المعرف:
      10.17853/1994-5639-2023-3-35-66
    • الدخول الالكتروني :
      https://www.edscience.ru/jour/article/view/3061
      https://doi.org/10.17853/1994-5639-2023-3-35-66
    • Rights:
      Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). ; Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
    • الرقم المعرف:
      edsbas.13A01593