Self-assessment of competencies by students in the disciplines of the professional cycle of technical areas of training

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The results of self-assessment of universal and professional competencies, reflexive assessment of their own activities by students in the educational process of which productive educational technologies were designed and consistently implemented in the disciplines of the professional cyccle. The results obtained allow us to assert that students’ self-assessment shows the positive relevance of universal competencies in the implementation of professional cycle disciplines using productive technologies. It is scientifically proved that the use of productive technologies in the disciplines of the professional cycle allows students to fix their positive state within the framework of self-assessment of competencies, which enriches the pedagogical theory of the scientific specialty “General Pedagogy, history of pedagogy and education” in the sections “Quality of education. Pedagogical measurements. Theoretical, methodological foundations for measuring the quality of education” and contributes to the further development of a competence-based approach in engineering education. The author’s diagnostics of self-assessment of students’ competencies in the implementation of disciplines of the professional cycle using productive technologies has been developed. The idea of the possibilities of students’ self-assessment of universal and professional competencies in the disciplines of the professional cycle implemented by productive technologies has been expanded.

About the authors

Olga Vasilyevna Bayandina

Siberian Federal University

Email: bayandina.ov@gmail.com
Krasnoyarsk, Russian Federation

Nataliya Vladimirovna Gafurova

Siberian Federal University

Email: gafurnv@yandex.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

References

  1. Gilyazova O. S., Zamoshchansky I. I. Specific features of universal competences of higher education in Russia in the context of competence-based education: conceptual analysis // Perspektivy nauki i obrazovania – Perspectives of Science and Education. 2022. № 56 (2). Р. 77–94. doi: 10.32744/pse.2022.2.5
  2. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 15.03.01 «Машиностроение» (уровень бакалавриата). URL: http://fgosvo.ru/fgosvo/142/141/16/15 (дата обращения: 23.01.2023).
  3. Федеральный государственный образовательный стандарт среднего профессионального образования по специальности 22.02.06 Сварочное производство. URL: https://fgos.ru/fgos/fgos-22-02-06-svarochnoeproizvodstvo-360/ (дата обращения: 14.02.2023).
  4. Эльконин Б. Д. Продуктивное действие // Культурно-историческая психология. 2019. Т. 15, № 1. С. 116–122. EDN PQDNSJ. doi: 10.17759/chp.2019150112
  5. Хуторской А. В. Современная дидактика. 3-е изд. М.: Юрайт, 2021. 406 c.
  6. Щербинина Ю. В. Прикладные задачи профессиональной направленности // Вестник Алтайского гос. пед. ун-та. 2016. № 4 (29). С. 52–55. EDN XUXDBJ.
  7. Осипов М. В., Шубкина О. Ю. Рефлексивные практики в процессе формирования метакомпетентности обучающихся в условиях реализации STEM-технологий // Педагогический журнал. 2021. Т. 11, № 6А. С. 204–213. doi: 10.34670/AR.2021.39.20.026
  8. Осипова С. И., Гафурова Н. В., Богданова А. И. Продуктивные практики компетентностного подхода в образовании. Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2017. 461 с. ISBN 978-5-7638-3636-3. EDN ZIUJSJ.
  9. Авдеева С. М., Гасс П. В., Карданова Е. Ю., Корешникова Ю. Н., Куликова А. А., Орел Е. А., Пащенко Т. В., Сорокин П. С. Оценка универсальных компетентностей как результатов высшего образования // Национальный исследовательский ун-т «Высшая школа экономики». URL: https://ioe.hse.ru/pubs/share/direct/458550931.pdf (дата обращения: 14.02.2023).
  10. Гафурова Н. В., Арнаутов А. Д., Бугаева Т. П. Модель системных изменений многоуровневого инженерного образования в контексте повышения качества. Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2019. 158 с. ISBN 978-5-7638-4084-1. EDN ZWTQGD.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».