KIỀM ĐỊNH CHÁT LƯỢNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
Khái niệm kiểm định chất lượng chương trình đào tạo
Chất lượng trong giáo dục đại học không chỉ đơn thuần là khái niệm về chất lượng học thuật mà còn phản ánh sự đa dạng trong nhu cầu và mong đợi của các bên liên quan Do đó, chất lượng giáo dục đại học được xem là một khái niệm đa chiều, bao gồm nhiều yếu tố khác nhau.
Tuyên ngôn Thế giới về Giáo dục Đại học Thế kỷ 21 (tháng 10/1998) nhấn mạnh rằng chất lượng trong giáo dục đại học là một khái niệm đa chiều, bao gồm nhiều chức năng và hoạt động khác nhau, như giảng dạy và chương trình học.
Để cải tiến chất lượng giáo dục đại học, các trường cần thiết lập hệ thống đảm bảo chất lượng bao gồm 27 chương trình đào tạo, nghiên cứu và phát triển tri thức Hoạt động đánh giá nội bộ và bên ngoài cần được thực hiện một cách minh bạch, với sự tham gia của các chuyên gia độc lập và quốc tế nếu có thể Điều này không chỉ giúp nâng cao chất lượng đội ngũ giảng viên, người học, cơ sở vật chất và trang thiết bị mà còn phục vụ tốt hơn cho cộng đồng và môi trường học thuật Bản báo cáo của UNESCO khu vực Châu Á Thái Bình Dương nhấn mạnh tầm quan trọng của những hoạt động này trong việc duy trì và cải tiến chất lượng giáo dục đại học.
Đảm bảo chất lượng trong giáo dục đại học được định nghĩa là các quy trình quản lý và đánh giá có hệ thống nhằm giám sát hoạt động của các tổ chức giáo dục đại học.
Quy trình kiểm định chất lượng chương trình đảo tạo
Kiểm định chất lượng tại các quốc gia trên thế giới rất đa dạng và phức tạp, nhưng có thể được tóm gọn trong quy trình gồm 4 bước chính.
Bước 1: Xây dựng hoặc cập nhật các công cụ kiểm định chất lượng giáo dục Bước 2: Tự đánh giá của cơ sở đào tạo/ chương trình đảo tạo
Bước 3: Đánh giá từ bên ngoài (đánh giá đồng nghiệp)
Bước 4: Công nhận cơ sở đào tạo/ chương trình đào tạo đạt tiêu chuẩn kiểm định chất lượng [2]
Công cụ kiểm định chất lượng chương trình đào tạo đại học
Công cụ kiểm định chất lượng chương trình đào tạo được quy định bởi 11 tiêu chuẩn trong thông tư 04/2016/TT-BGDĐT, ban hành ngày 14/03/2016 Thông tư này quy định các tiêu chuẩn đánh giá chất lượng chương trình đào tạo ở các trình độ giáo dục đại học, nhằm đảm bảo tính hiệu quả và chất lượng trong giáo dục.
Tiêu chuẩn 1: Mục tiêu và chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo: có 3 tiêu chí Tiêu chuẩn 2: Bản mô tả chương trình đảo tạo: có 3 tiêu chí
Tiêu chuẩn 3: Cấu trúc và nội đung chương trình dạy học: có 3 tiêu chí
Tiêu chuẩn 4: Phương pháp tiếp cận trong dạy và học: có 3 tiêu chí
Tiêu chuẩn 5: Đánh giá kết quả học tập của người học: có 5 tiêu chí
Tiêu chuẩn 6: Đội ngũ giảng viên, nghiên cứu viên: có 7 tiêu chí
Tiêu chuẩn 7: Đội ngũ nhân viên 1 Có 5 tiêu chí
Tiêu chuẩn 8: Người học và hoạt động hỗ trợ người học: có 5Š tiêu chí
Tiêu chuẩn 9: Cơ sở vật chất và trang thiết bị : có 5 tiêu chí
Tiêu chuẩn 10: Nâng cao chất lượng : có 6 tiêu chí
Tiêu chuẩn 11: Kết quả đầu ra : có 5 tiêu chí
Việc đánh giá từng tiêu chí trong mỗi tiêu chuẩn được thực hiện theo thang 7 mức Cụ thể, Mức 1 là hoàn toàn không đáp ứng yêu cầu, cần có giải pháp khắc phục ngay; Mức 2 không đáp ứng yêu cầu và cần giải pháp khắc phục; Mức 3 chưa đáp ứng đầy đủ nhưng chỉ cần cải tiến nhỏ; và Mức 4 đáp ứng yêu cầu của tiêu chí.
Mức 5: Đáp ứng tốt hơn yêu cầu của tiêu chí; Mức 6: Đáp ứng rất tốt yêu cầu của tiêu chí; Mức 7: Đáp ứng xuất sắc yêu cầu của tiêu chí.
Theo cách đánh giá hiện nay, các tiêu chí trong mỗi tiêu chuẩn được đánh giá theo thang điểm 7 mức dựa trên minh chứng cụ thể Ví dụ, nếu tiêu chí 1 của tiêu chuẩn 1 đạt mức 4, có nghĩa là "đáp ứng yêu cầu của tiêu chí", thì sẽ ghi nhận là 4/7 Sau khi đánh giá mức độ đáp ứng của từng tiêu chí, kết quả sẽ được tổng hợp bằng cách tính trung bình cộng các mức đạt của các tiêu chí trong một tiêu chuẩn Cuối cùng, để đánh giá mức độ đáp ứng của ngành đào tạo, người ta sẽ tính trung bình cộng các mức đạt của 11 tiêu chuẩn Với phương pháp này, nếu tổng hợp các tiêu chuẩn đạt 5,53/7, sẽ cần dựa vào kinh nghiệm của người đánh giá để xác định xem mức này thuộc vào mức 5 hay mức 6.
Chương này của Luận văn trình bày lý thuyết về logic mờ, đồng thời giới thiệu các khái niệm, quy trình và công cụ liên quan đến kiểm định chất lượng chương trình đào tạo Đây sẽ là nền tảng cho việc ứng dụng vào kiểm định chất lượng các chương trình đào tạo Chương tiếp theo sẽ cụ thể hóa việc sử dụng mô hình lập luận xấp xi để đánh giá chất lượng chương trình đào tạo một cách chi tiết.
TIỀU KÉT CHƯƠNG l . 22 22222212221222121122121122112212122 re 30 Chương 2 ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO KIÊM ĐỊNH CHẤT LƯỢNG
Chương trình đào tạo đại học ngành Kỹ thuật phần mêm
Chương trình đào tạo cử nhân Kỹ thuật phần mềm cung cấp kiến thức vững chắc về lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, giúp sinh viên phát triển năng lực tư vấn và tổ chức thực hiện nhiệm vụ chuyên môn Sinh viên sẽ được trang bị kỹ năng về quy trình xây dựng, quản lý và bảo trì hệ thống phần mềm, từ đó nâng cao khả năng làm việc trong ngành công nghiệp công nghệ thông tin.
Bảng 2.1 Bảng Tổng hợp ngành Kỹ thuật phần mềm Mã: TAG
Tên CTĐT: Kỹ thuật phần mềm
Tiêu chuẩn, Thang đánh giá Tổng hợp theo tiêu chuẩn tiêu chí Chưa đạt Đạt Mức „| Tỷlệ số
Sô tiêu | _ trung ‘i tiéu chi chi dat o0Jo0|©|60|I6|I16® bình đạt (%)
2.1.2 Chương trình đào tạo đại học ngành Sư phạm ngữ văn Đào tạo cử nhân Sư phạm Ngữ văn có kiến thức cơ bản và chuyên sâu về Ngữ văn; có những kỹ năng, phẩm chất cá nhân và nghè nghiệp; kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp; năng lực thực hành nghề nghiệp
Bảng 2.2 Bảng tổng hợp ngành Sư phạm ngữ văn Ma: TAG
Tên CTDT: Su pham Ngữ văn
Tiêu chuẩn, Thang đánh giá Tổng hợp theo tiêu chuẩn tiờu chớ Chưa đạt Đạt Mức ơ Tỷ lệ số
Sô tiêu - trung tiêu chí chí đạt
0|ịO|Ie|o0|6|Io|e bình 5 dat (%)
2.1.3 Chuong trinh dao tao dai hoc nganh Quan tri kinh doanh
Sinh viên tốt nghiệp ngành Quản trị kinh doanh được trang bị kiến thức vững chắc về quản trị, cùng với kỹ năng giao tiếp và quản lý Họ có khả năng lập kế hoạch, tổ chức và điều hành các hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả trong doanh nghiệp.
Sau khi hoàn thành khóa học, sinh viên tốt nghiệp sở hữu kiến thức vững vàng về môi trường kinh doanh, quản trị và điều hành tổ chức Họ cũng phát triển các kỹ năng nghề nghiệp cần thiết để thành công trong lĩnh vực kinh doanh.
- Hoạch định, tổ chức, lãnh đạo và kiểm tra các hoạt động sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp;
- Phân tích, tư duy và hệ thống:
- Có ý thức trách nhiệm, kỷ luật, đạo đức trong kinh doanh;
- Có ý thức, khả năng tự học tập và hoạch định nghề nghiệp cho bản thân;
- Có kỹ năng làm việc độc lập, làm việc nhóm; kỹ năng giao tiếp xã hội
Vận dụng các kiến thức về quản trị kinh doanh trong việc lập kế hoạch và điều hành các dự án trong sản xuất, kinh doanh
Bang 2.3 Bảng tổng hợp ngành Quản trị kinh doanh Ma: TAG
Tén CTDT: Quan tri kinh doanh
Tiêu chuẩn, Thang đánh giá Tổng hợp theo tiêu chuẩn tiêu chí Chưa đạt Đạt Mức | Tylésé
So tiéu trung TỶ tiêu chí chí đạt
2.2 MO HINH LAP LUAN XAP Xi KIEM DINH CHAT LUONG CHUONG TRINH DAO TAO DAI HOC
Dựa vào 7 mức đánh giá trong điều 4 của thông tư 04/2016/TT-BGDĐT của
Bộ Giáo dục và Đào tạo xác định 7 mức đánh giá, trong đó Mức 1 là không đáp ứng yêu cầu tiêu chí và cần có giải pháp khắc phục ngay; Mức 2 cũng không đáp ứng yêu cầu nhưng cần có giải pháp khắc phục; Mức 3 chưa đáp ứng đầy đủ nhưng chỉ cần một số cải tiến nhỏ; Mức 4 đáp ứng yêu cầu.
Các mức độ đáp ứng yêu cầu tiêu chí được phân chia như sau: Mức 5 thể hiện sự đáp ứng tốt hơn yêu cầu của tiêu chí; Mức 6 cho thấy sự đáp ứng rất tốt yêu cầu; và Mức 7 thể hiện sự đáp ứng xuất sắc yêu cầu của tiêu chí.
Ta xây dựng các nhãn chia mức độ đánh giá như sau:
Bảng 2.4 Bảng các nhãn chia mức độ đánh giá
STT Các nhãn Các biến ngôn ngữ - mức độ đạt được
1 A Hoàn toàn không đáp ứng yêu cầu của tiêu chí, phải có giải pháp khắc phục ngay
2 B Không đáp ứng yêu cầu của tiêu chí, cần có những giải pháp khắc phục
3 Cc Chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu của tiêu chí nhưng chỉ cần có một số cải tiến nhỏ sẽ đáp ứng được yêu cầu
4 D Đáp ứng yêu cầu của tiêu chí
5 E Đáp ứng tốt hơn yêu cầu của tiêu chi
6 F Đáp ứng rất tốt yêu cầu của tiêu chí
7 G Đáp ứng xuất sắc yêu cầu của tiêu chí
Ta có mô hình lập luận xấp xỉ cho 11 tiêu chuẩn như sau:
TC11 ———®=‡ Fuzzy System = | — TC-output
Hình 2.8 Mô hình lập luận xấp xỉ của 11 tiêu chuan Ở đây mỗi tiêu chuẩn đều có các tiêu chí với thang điểm đánh giá 7 mức như
Ví dụ 2.5: Tiêu chuẩn 1 có 3 tiêu chí thì ta có lần lượt các mức đánh giá của tiêu chí
1, tiêu chí 2, tiêu chí 3 là :
- Mức đánh giá tiêu chí 1 (x1): Axi, Đxi, Cxị, Di, Exi, Fxi, Gxi
- Mức đánh giá tiêu chí 2 (x2): Axa, Bx2, Cx2, Dro, Exe, Fx2, Gx2
- Mức đánh giá tiêu chí 3 (x3): Axs, Bxs, Cx3, Das, Ex3, Fx3, Gx3
Vậy nếu chúng ta có sẽ có hệ luật cho mô hình 3 tiêu chí với 7 mức đánh giá là 343 luật được xây dựng như sau:
Luat 1: Néu Aq va Aw va Ags thi TC1 1a A Luat 2: Néu Ag va Aw va Bus thi TC] 1A
Luật 343: Nếu Gai va Gx va Gxs thi TC] 1a G
Nếu chúng ta có 7 biến đầu vào và mỗi biến đầu vào được định nghĩa với 11 tiêu chuẩn, trong đó có 50 tiêu chí với 7 mức đánh giá tương đương, thì tổng số luật mờ sẽ là 7^50, một con số rất lớn Với số lượng luật mờ khổng lồ như vậy, việc tính toán sẽ tiêu tốn nhiều tài nguyên và thời gian Để giải quyết vấn đề này, tôi đã sử dụng mô hình cấu trúc phân cấp để kết nối các hệ thống mờ với nhau.
TCL —} fuzzy |TC-outd = ae
Teo —> System | System Fuzzy F—————> pa
TCS ——>} TC-out 10 es Fuzzy =| TC-out
Hình 2.9 Mô hình lập luận xấp xỉ mờ dạng phân cấp
Trong mô hình này, tất cả các hệ thống Fuzzy trong hệ thống phân cấp chỉ có hai biến đầu vào, với tổng số cấp Fuzzy System là 10 Đã được chứng minh rằng số lượng luật trong hệ thống phân cấp mờ là một hàm tuyến tính của số biến đầu vào và số luật trong lĩnh vực này.
43 hop 2 biến đầu vào [7] như mô hình trên sẽ đạt được số lượng tập luật tối thiểu 2.2.2 Xây dựng hệ luật suy diễn cho mô hình
Trong mô hình Hình 2.9 mỗi Fuzzy System có 2 tiêu chí đầu vào, mỗi tiêu chí có 7 mức đánh giá
- Mire danh gia tiéu chi 1 (x1): Asa, Bsa, Cx, Daa, Ext, Fxi, Gxi
- Mức đánh giá tiêu chí 2 (x2): Axe, Bx2, Cx2, Dro, Exe, Fx2, Gx2
Vậy với hệ luật với 2 tiêu chí và 7 mức đánh giá ta có 7? = 49 hệ luật:
Luật 1: Nếu Axi và Ass thì Out là A
Luật 2: Nếu Axi và B„: thì Out là A
Luật 49: Nếu Gai và G›a thì Out là G
Ta có bảng hệ luật suy diễn cho hệ thống mờ như sau:
Bảng 2.5 Bảng tóm tắt các hệ luật suy luận
INPUT1 0 INPUT2 = 30 outputt = 30 tÐ Œ =IŒ + 02 hà
Hình 2.10 Hình các tập luật
INPUT2 -_ INPUT1 Hình 2.11 Biêu đồ 3D của tập luật 2.2.3 Xây dựng các hàm thuộc
Giả sử U là tập vũ trụ, bao gồm các đối tượng được ký hiệu chung là x A là tập hợp các cặp theo thứ tự (2.21) đại diện cho | tập mở trong vũ trụ U.
Trong không gian d6, hàm u(x) thuộc khoảng [0, 60] là một hàm mờ ánh xạ U đến một không gian thành viên Điều này cho thấy rằng tập mờ là sự tổng quát của tập cô điển, cho phép các thành viên của nó có giá trị bất kỳ trong khoảng [0, 60] Khác với tập cô điển chỉ có thể gán hai giá trị 0 hoặc 60 cho thành viên, tập mờ có khả năng xác định giá trị cho thành viên trong toàn bộ phạm vi [0, 60].
Trong bài luận văn này tôi sử dụng hàm thuộc Gaussian cho các mức đánh giá trên Bảng 2.4 Dưới đây là công thức chung cho các hàm thuộc:
- Hàm thuộc của mức A: với giỏ trị ứ, â lần lượt là 4.247 và 0
- Hàm thuộc của mức B: với giá trỊ G, c lần lượt là 4.247 và 10
- Hàm thuộc của mức C: với giá trỊ G, c lần lượt là 4.247 và 20
- Hàm thuộc của mức D: với giá tri o, ¢ lần lượt là 4.247 và 30
- Hàm thuộc của mức E: với giỏ trị ứ, c lần lượt là 4.247 và 40
- Hàm thuộc của mite F: voi gia trị ứ, â lần lượt là 4.247 và 50
- Hàm thuộc của mức C: với giá trỊ G, c lần lượt là 4.247 và 60
Hình 2.12 Biểu đồ hàm thuộc các mức đánh giá
2.3 MO PHONG KET QUA KIEM DINH CHAT LUONG CHUONG TRÌNH DAO TAO DAI HOC
2.3.1 Giới thiệu cách xây dựng mô hình trên MATLAB
MATLAB, viết tắt của Matrix Laboratory, là một hệ thống mạnh mẽ bao gồm năm phần chính: ngôn ngữ MATLAB, môi trường làm việc MATLAB, thư viện hàm tính toán MATLAB và MATLAB API Hệ thống này hỗ trợ người dùng trong việc thực hiện các phép toán ma trận và phát triển các ứng dụng kỹ thuật.
Trong bài này ta sử dụng công cu Fuzzy logic Toolbox:
- Xây dựng phần cấu hình chung nhất với tên gọi “Xây dựng hệ quy chiếu lập luận mo FIS (Fuzzy Inference System Editor)
- Xây dựng cac ham thudc (Membership Function Editor)
- Xây dựng các luật mo (Rule Editor)
- Quan sát kết quả của bộ dự đoán (Rule Viewer)
FIS Editor được gọi khi đánh dòng lệnh “Euzzy” từ đấu nhắc của Matlab Màn hình sau sẽ được hiển thị:
(A) Fuzzy Logic Designer: Untitled — Oo *
FIS Name: Untitled FIS Type: mamdani
And method sâm Iv ‘Current Variable
Or method me v| || Mame inputt
System “Untitled”: 1 input, 1 output, and 0 rules
Hinh 2.13 Cau hinh chung bộ dự đoán mờ voi 1 đầu vào và 1 đầu ra
Trong bài toán này bộ dự đoán mờ cần có 2 đầu vào:
+ Trên khung màn hình FIS Editor, chon Edit > Add Variable > Input, khi do sẽ xuất hiện thêm đầu vào Inpu®2
+ Nhập vào từng khối Inputl, Input2, OufputI để sửa tên trong ổ Name tương ứng Ta cũng có thé dat tên cho bộ điều khiền
FIS Name: LuanVan_v1_rules FIS Type: = :
Hình 2.14 Cấu hình mô hình đánh giá 2.3.1.1 Xây dựng hàm thuộc cho các biến đầu vào và các biến đầu ra:
Lúc này ta cần xác định số lượng hàm thuộc và dạng hàm thuộc cho mỗi biến
Từ khung hình FIS Editor trong Hình 2.14 ta chọn Edit > Membership function, cliek chuột 2 lần sẽ xuất như hình “Membership function Editor như Hình 2.15
File Edit View dot mpints:
FIS Variables Membership function plots °°" 181 mf mf2 mĩ3 input1 outpuit1
(Current Variable (Current Membership Function (click on MF to select)
Quá trình xây dựng hàm thuộc với các giá trị mặc định của biến đầu vào được thực hiện tuần tự, bắt đầu bằng việc chọn lựa biến và xác định số lượng cũng như dạng hàm thuộc.
Trong hình 2.15, để thay đổi các giá trị mặc định, ta cần xóa chúng bằng cách chọn Edit > Remove all MEs, sau đó chọn Edit > Add MEs để mở khung Membership Function (hình 2.16) Tại đây, ta lựa chọn loại hàm MFs (hàm thuộc) và số lượng hàm, trong bài này ta chọn hàm gaussmf với 7 giá trị hàm và nhấn OK Màn hình sẽ hiển thị như trong hình 2.17, tại đây ta chọn khoảng biến đầu vào từ 0-60 và Display Range cũng là 0-60 Cuối cùng, ta đổi tên các giá trị biến thành A, B, C, D, E.
F, G lần lượt thay cho mf1, mf2, mf3, mf4, mf5, mf6, mf7 O Params ta nhap 2 gia tri nằm trong khoảng của từng giá trị biến tương ứng: A [4.247 0]; B [4.247 10], C [4.247
20], D [4.247 30]; E [4.247 40]; F [4.247 50], G4.247 60] Sau khi nhập đầy đủ giá trị của 7 biến, ta được khung hình 2.18
Hình 2.16 Khung hình đề lựa chọn MF type và số lượng Number of MFs
FIS Variables —=—=ẪEE-==-= mf4 mf5 mis mi? mi8 mia mfid
0 oA o2 03 oA 05 o6 ủ7 08 08 1 input variabls *input1*
Hình 2.17 Hàm thuộc sau khi di chon MFs type va Number of MFs
File Edit View dot points:
FIS Variables eee eee plots Qi ani 181
Current Variable Current Membership Function (click on MF to select)
Name INPUTI Name 5 kề == La gaussmt co
Hình 2.18 Hàm thuộc sau khi đã đổi tên giá trị biến và các khoảng giá trị biến tương ứng b Xây dựng hàm thuộc cho các biến đầu ra