Инструменты мотивации профессионального развития педагогических кадров
Аннотация исследования
Датасет был собран по промежуточным итогам исследования использования инструментов повышения мотивации педагогический работников общеобразовательных организаций г. Москвы. Исследование проводилось в рамках написания диссертации магистрантов программы "Управление образованием".
Целью исследования является изучение действенных инструментов повышения мотивации педагогический работников общеобразовательных организаций г. Москвы. Анкетирование проводится с апреля и на данный момент еще не завершено. На 25.05.2024 в анкетировании приняло участие 158 человек.
Источниками информации выступали:
- Профессиональный стандарт педагога. Индивидуальный образовательный маршрут педагога как инструмент овладения новыми профессиональными компетенциями. Презентации / сост. Г.В. Цветкова, Г.А. Ястребова. - Волгоград: Учитель, 2015. - 175 с.
- Балашов Ю. К. Мотивация и стимулирование персонала. Основы построения системы стимулирования // Кадры предприятия. 2007. 366с.
- Стек цифровых инструментов на уроке в школе в 2023 году: аналитический отчёт // Материалы практики магистрантов программы «Управление образованием» НИУ ВШЭ, 2023. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://disk.yandex.ru/d/MjAE-JvEwmghJQ
Встроить Google Sheets
Google Sheets
Построить визуализации в RAWGraphs
- Описание
- Mauri M. [и др.]. RAWGraphs: A Visualisation Platform to Create Open Outputs CHItaly ’17 / New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2017.C. 1–5.
- Близкие средства
- CODAP, ManyEyes, Tableau - сходный подход к конструированию визуализации путём перетаскивания блоков.
- Вариант использования
- вместе с BehaviorSpace - постановка экспериментов
- StarLogo Nova
- https://ru.wikiversity.org/wiki/Программирование_Викиданных/RAWGraph - курс с использованием викиданных и RAWGraphs
Типы диаграмм
Alluvial Diagram
Alluvial Diagram позволяет эффективно представить сложные потоки и переходы в образовательных данных, выявляя ключевые закономерности и тенденции. Это делает его ценным инструментом для анализа траекторий, миграции и динамики в системе образования.
- Анализ траекторий обучения студентов
- Показать переходы студентов между различными образовательными программами или специальностями
- Визуализировать изменения в выборе курсов студентами на протяжении обучения
- Отображение потоков поступления абитуриентов
- Проанализировать, откуда приходят студенты в конкретные образовательные учреждения
- Выявить основные источники набора студентов
- Визуализировать перемещения преподавателей между образовательными учреждениями
- Проследить изменения в составе кадров во времени
Bar Chart
- Столбчатые диаграммы (Bar Charts)
- Сравнение успеваемости учащихся по различным предметам или между классами
- Отображение распределения оценок или результатов тестирования
Line Chart
- Линейные диаграммы (Line Charts)
- Анализ динамики успеваемости отдельных учащихся или групп во времени
- Визуализация изменений в посещаемости занятий
Pie Chart
- Круговые диаграммы (Pie Charts)
- Показ процентного соотношения учащихся, достигших определенного уровня по конкретному предмету
- Иллюстрация распределения бюджета образовательного учреждения по различным статьям расходов
Radar Chart
Radar Chart в образовательных данных может быть полезен для визуализации сравнительного анализа множественных категорий или параметров. Radar Chart в образовательных данных может быть эффективным инструментом для сравнительного анализа и визуализации многомерных данных, позволяя быстро выявить ключевые тенденции и различия между различными параметрами или группами данных. Примеры использования Radar Chart в образовательных данных:
- Оценка компетенций студентов: Использование Radar Chart для сравнения уровня различных компетенций у студентов или групп студентов. Это позволяет быстро оценить сильные и слабые стороны в различных областях.
- Сравнительный анализ успеваемости: Визуализация результатов сравнительного анализа успеваемости студентов по различным предметам или курсам. Radar Chart поможет выделить области, в которых студенты показывают наилучшие и наихудшие результаты.
- Оценка навыков и знаний: Использование Radar Chart для оценки уровня знаний и навыков студентов в различных областях образования. Это позволяет проследить прогресс и развитие студентов в течение времени.
- Сравнение образовательных программ: Визуализация сравнительного анализа различных образовательных программ или курсов по различным критериям. Radar Chart поможет выделить особенности каждой программы и сравнить их эффективность.
Построенная визуализация в RAWGraphs
Инструменты внутри GraphViz
- В составе
- dot — инструмент для создания многоуровневого графа с возможностью вывода изображения полученного графа в различных форматах (PNG, PDF, PostScript, SVG и ряда других).
- neato — инструмент для создания графа на основе «пружинной» модели («spring model», «energy minimised»).
- twopi — инструмент для создания графа на основе «радиальной» модели.
- circo — инструмент для создания графа на основе «круговой» модели.
- fdp — инструмент для создания ненаправленного графа на основе модели fdp.
- dotty — графический интерфейс для создания графов.
- lefty — программируемый графический виджет
Полученная диаграмма в Graphviz
Код для NetLogo
globals [
avg-motivation avg-performance avg-satisfaction
]
patches-own [
incentive-type
]
turtles-own [
motivation performance satisfaction
]
to setup
clear-all setup-patches setup-turtles reset-ticks setup-plots
end
to setup-patches
ask patches [ set incentive-type one-of ["bonus", "training", "recognition", "flexible-schedule", "support-initiatives", "social-benefits"] if incentive-type = "bonus" [set pcolor red] if incentive-type = "training" [set pcolor green] if incentive-type = "recognition" [set pcolor yellow] if incentive-type = "flexible-schedule" [set pcolor blue] if incentive-type = "support-initiatives" [set pcolor cyan] if incentive-type = "social-benefits" [set pcolor magenta] ]
end
to setup-turtles
create-turtles 100 [ setxy random-xcor random-ycor set color black set motivation random 10 set performance random 10 set satisfaction random 10 ]
end
to setup-plots
set-current-plot "Average Attributes" set-current-plot-pen "Motivation" set-plot-pen-color red set-current-plot-pen "Performance" set-plot-pen-color green set-current-plot-pen "Satisfaction" set-plot-pen-color blue
end
to go
ask turtles [ interact-with-patch move ] update-plots tick
end
to interact-with-patch
let current-incentive incentive-type-of patch-here if current-incentive = "bonus" [ set motivation motivation + 1 set performance performance + 1 ] if current-incentive = "training" [ set performance performance + 2 ] if current-incentive = "recognition" [ set motivation motivation + 1 ] if current-incentive = "flexible-schedule" [ set satisfaction satisfaction + 2 ] if current-incentive = "support-initiatives" [ set motivation motivation + 1 set satisfaction satisfaction + 1 ] if current-incentive = "social-benefits" [ set satisfaction satisfaction + 1 set motivation motivation + 1 ]
end
to move
right random 360 forward 1
end
to update-plots
set avg-motivation mean [motivation] of turtles set avg-performance mean [performance] of turtles set avg-satisfaction mean [satisfaction] of turtles set-current-plot "Average Attributes" set-current-plot-pen "Motivation" plot avg-motivation set-current-plot-pen "Performance" plot avg-performance set-current-plot-pen "Satisfaction" plot avg-satisfaction
end
Описание истории кода NetLogo
- Глобальные переменные
- ср-мотивация, ср-производительность и ср-удовлетворенность:
- глобальные переменные для отслеживания средних значений этих атрибутов для всех агентов.
- тип-стимула: переменная патча, представляющая тип стимула, применяемого к каждому патчу.
- мотивация, производительность и удовлетворенность: переменные черепашек, представляющие состояние каждого агента.
Процедуры настройки:
- Настройка-патчей: присваивает каждому патчу тип стимула и окрашивает патч в зависимости от типа стимула.
- Настройка-черепашек: инициализирует агентов с случайными значениями мотивации, производительности и удовлетворенности.
- Настройка-графиков: настраивает график для визуализации средних атрибутов.
Процедура "идти": основной цикл симуляции, в котором агенты взаимодействуют с окружающей средой, обновляют свои атрибуты в зависимости от типа стимула патча и перемещаются случайным образом.
Взаимодействие с патчем: определяет, как изменяются атрибуты агентов в зависимости от типа стимула патча.
Перемещение: определяет случайное движение агентов.
Обновление графиков: вычисляет средние значения мотивации, производительности и удовлетворенности и обновляет график.
- Запуск модели
Настройка: Нажмите кнопку "Настройка" для инициализации окружающей среды и агентов. Идти: Нажмите кнопку "Идти", чтобы запустить симуляцию. График покажет средние значения мотивации, производительности и удовлетворенности с течением времени.
Запуская эту модель, можно наблюдать, как различные стимулы влияют на общую мотивацию, производительность и удовлетворенность агентов. Эта информация может быть использована для принятия обоснованных решений о том, какие стимулы наиболее эффективны для улучшения результатов сотрудников.
