ردیابی و پایش سنجش علمی جهت کنترل کیفیت نظام آموزشی (مطالعه موردی: دانشگاه پیام نور استان اصفهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

دانشیار گروه جغرافیا، دانشکده علوم اجتماعی ، دانشگاه پیام نور ، تهران ، ایران

10.22034/emes.2022.550227.2360

چکیده

هدف: این مطالعه با هدف ردیابی و پایش کیفیت آموزشی تنوع رشته های تحصیلی متناسب با تنوع روش های سنجش در مراکز و واحدهای پیام نور استان اصفهان انجام گرفته است.
روش پژوهش: برای بررسی ردیابی و پایش کیفیت سنجش علمی و ارزشیابی پیام نور استان اصفهان از مدل های پایش و ردیابی بر اساس سیگنال های ردیابی ، هموارسازی نمایی ، نسبت خطای هموارشده تراگ ، شاخص تجمعی سادة خطا براون ، الگوهای ردیابی و پایش خودکار و روش هموار سازی نمایی نرخ پاسخ انطباقی در 41 مرکز و واحد آموزشی پیام نور استان اصفهان استفاده شده است. سیگنال های پایش ، فرکانس زمانی ، شدت و تنوع را بر اساس داده های مورد استفاده از الگوها و روش های سنجش پیش بینی شد.
یافته‌ها: نتایج نشان می دهدآسیب پذیری در روند پیشرفت تحصیلی در برابر تنوع روش های سنجش و آموزشی در مراکز و واحدهای پیام نور استان اصفهان متفاوت بوده است .این میزان آسیب پذیری را می توان با میزان حداکثری در مرکز و واحد های پیربکران ، نوش آباد ، اصفهان ، سمیرم و بهارستان و میزان حداقل آسیب پذیری را در مراکز و واحدهای شهرضا ، زرین شهر ، شاهین شهر ، اردستان ، نجف آباد و گلپایگان مشاهده کرد.
نتیجه‌گیری: براساس نتایج این مطالعه ، پیش بینی میزان آسیب پذیری پیشرفت تحصیلی با روش های سنجش متفاوت ،استفاده از روش های ردیابی و پایش کیفیت سنجش و آموزشی را ضرورت می بخشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Tracking and monitoring of scientific assessment to control the quality of the educational system (Case study: Payame Noor University of Isfahan province)

نویسنده [English]

  • majid javari
Associate Professor, Department of Social Science, Faculty of Geography, Payame Noor University, Tehran, Iran
چکیده [English]

Objective: The aim of this study is tracking and monitoring of scientific assessment to control the quality of the educational system based on diversity of assessment methods in the centers and units of Payame Noor in Isfahan province.
Methods: The scientific assessment was performed using students' passing scores in 41 centers of PayameNoor of Isfahan province. To track and monitor of scientific assessment of Payame Noor in Isfahan province from monitoring and tracking models were used such as simple cumulative error ratio or Brown ratio, smoothed error ratios, Trigg ratios, exponential smoothed signals, smoothed error ratios, ratios cumulative errors, automatic HI/LO educational tracking schemes, and adaptive response rates with exponential smoothing. Monitoring signals, temporal frequency, intensity, and variability were predicted based on data, patterns, and methods. The degree of diversity of fields of study was decreased the rate of tracking and monitoring to assess the educational assessment in Payame Noor.
Results: The results show that the vulnerability in the process of academic achievement based on a variety of assessment and educational methods has been different in the centers and units of Payame Noor of Isfahan province. The maximum vulnerability in the Pirbakran, Noshabad, Isfahan, Semirom, and Baharestan centers and the minimum vulnerability in the Shahreza, Zarrin Shahr, Shahin Shahr, Ardestan, Najafabad, and Golpayegan were observed.
Conclusion: Based on the results of this study, predicting the vulnerability of academic achievement with different assessment methods, the use of the tracking and monitoring methods to assess the quality of education is necessary.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Key Words: tracking
  • Academic achievement
  • Educational signal
  • Isfahan
Farnum .N.R, L. W. S. (1989). Quantitative forecasting methods. In: PWS-Kent Publishing Company.
Huo, Y. (2019). Analysis of intelligent evaluation algorithm based on english diagnostic system. Cluster Computing, 22(6), 13821-13826.
Liu, Y., Li, W., Wang, C., & Zhao, J. (2021). Research on Classroom Evaluation Algorithm Based on CNN Text Preprocessing, Cham.
Mentzer, J. T. (1988). Forecasting with adaptive extended exponential smoothing. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(3), 62-70.
Monfared, M. A. S., Ghandali, R., & Esmaeili, M. (2014). A new adaptive exponential smoothing method for non-stationary time series with level shifts. Journal of industrial engineering international, 10(4), 209-216.
Nazim, A., & Afthanorhan, A. (2014). A comparison between single exponential smoothing (SES), double exponential smoothing (DES), holt’s (brown) and adaptive response rate exponential smoothing (ARRES) techniques in forecasting Malaysia population. Global Journal of Mathematical Analysis, 2(4), 276-280.
Serin, F., Alisan, Y., & Kece, A. (2021). Hybrid time series forecasting methods for travel time prediction. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 126134.
Smith, D. E. (1974). Adaptive response for exponential smoothing: Comparative system analysis. Journal of the Operational Research Society, 25(3), 421-435.
Taylor, J. W. (2004). Smooth transition exponential smoothing. Journal of Forecasting, 23(6), 385-404.
Trigg, D. (1964). Monitoring a forecasting system. OR, 15(3), 271-274.
Trigg, D., & Leach, A. (1967). Exponential smoothing with an adaptive response rate. Journal of the Operational Research Society, 18(1), 53-59.