Формирование учебных групп в университете с помощью анализа социальных сетей
| Jazyk: | ruština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Вопросы образования. |
| ISSN: | 1814-9545 |
| Popis: | Представлен и протестирован способ реорганизации студенческих учебных групп с помощью анализа социальных сетей (Social Network Analysis, SNA). Задача, сформулированная администрацией факультета менеджмента НИУ ВШЭ (Санкт-Петербург), состояла в том, чтобы сформировать на основе имеющихся четырех учебных групп 2-го курса бакалавриата три новые. Главным условием выступало сохранение сложившихся дружеских и деловых отношений между студентами. Технические требования состояли в обеспечении равного размера новых групп (26 студентов) и эквивалентного уровня академической успеваемости (измерялась по среднему баллу студентов за семестр). Представлен алгоритм решения задачи с использованием инструментов SNA, включающий две возможные стратегии для групп с разной структурой взаимодействия: это стратегия «слабого звена» (выбрать наименее целостную учебную группу, разделить ее и дополнить выделенными кластерами остальные три группы) и стратегия «плавильного котла» (реформировать все четыре группы курса в абсолютно новые кластеры на основании оценок учебного взаимодействия). При сравнении полученных за последующие 1,5 года рейтинговых оценок успеваемости выявлен рост среднего балла студентов в группах, сформированных с учетом межличностных оценок и взаимодействия. Предлагаемый метод группировки может использоваться для изменения структуры учебных групп и курсов в ситуациях естественного сокращения численности студентов, а также при формировании проектных команд в рамках исследовательских курсов или научных лабораторий. We have developed and tested a way to reorganize student groups using the Social Network Analysis (SNA) methodology. The problem defined by the administrators of the Faculty of Management at the National Research University Higher School of Economics (Saint Petersburg) consisted in reorganizing four existing groups of second-year Bachelor's students into three new groups. The fundamental requirement was to keep the friendly and collaborative relationships that had developed between students. Technical requirements included ensuring equal sizes of the new groups (26 students) and equivalent levels of academic performance (measured by the average semester grade). We present a solution algorithm which is based on SNA tools and includes two possible strategies for groups with different interaction patterns: 1) the “weak link” strategy (selecting the most fragmented student group that can be easily divided into loosely connected subgroups, breaking it down and distributing the clusters among the other three groups); and 2) the “melting pot” strategy (reorganizing all the four groups into entirely new clusters based on the degree of student interaction). A comparison of performance ranking scores achieved during the following 18 months revealed a growth of the average grade in groups reorganized with regard to interpersonal assessment and interaction. The suggested grouping method may be used to rearrange student groups or courses in situations where some students get dismissed or transferred, or with a view to create project teams for research classes or scientific labs. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|