ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ АДАПТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА - Студенческий научный форум

VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ АДАПТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА

Маклакова Т.Г. 1, Жаркова О.С. 1, Берестнева Е.В. 1
1Томский политехнический университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Процесс адаптации чрезвычайно динамичен. Его успех во многом зависит от целого ряда объективных и субъективных условий, функционального состояния, социального опыта, жизненной установки каждого человека. Однако, можно выделить некоторый интервал ответных реакций индивида, который будет соответствовать представлению о психической норме. Степень соответствия этому “интервалу” психической и поведенческой нормативности и обеспечивает эффективность процесса социально-психологической адаптации, определяющего личностный адаптационный потенциал (ЛАП), являющийся важней интегральной характеристикой психического развития. Характеристику личностного адаптационного потенциала можно получить, оценив уровень поведенческой регуляции, коммуникативной способности и моральной нормативности.

Адаптационные способности представляют собой совокупность индивидуально-психологических и интеллектуальных характеристик, определяющих успешность и эффективность адекватного “ответа” индивида на воздействие психогенных факторов окружающей среды. “Данные психологические особенности личности взаимосвязаны и составляют одну из интегральных характеристик психического развития личности - личностный адаптационный потенциал (ЛАП)”. Личностный адаптационный потенциал обеспечивает эффективность процесса социально-психологической адаптации и определяется степенью соответствия “нормальному интервалу” психической и социально-нравственной нормативности. В него входят поведенческая регуляция, коммуникативные способности и уровень морально-нравственной нормативности. А.Г. Маклаков указывает, что адаптационный потенциал личности формируется в процессе онтогенеза и основывается на генетически обусловленных индивидных характеристиках, “однако, в полной мере описать и охарактеризовать факторы, влияющие на формирование ЛАП, пока не представляется возможным”.

На сегодняшний день существует несколько подходов к оценке

адаптационного потенциала [1, 2, 3].Остановимся более подробно на некоторых из них.

А.Л.Кунтуровым предложена методика оценки результатов успешности адаптации выпускников ВУЗов, принадлежащих к разным структурным группам [2].

Распределение выпускников ВУЗов на первичные должности является одним из важных факторов, определяющих успешность адаптации выпускников. Результат как эффективность успешности деятельности бывает тем более полным, правильным и целенаправленным, чем скорее удается адаптировать выпускникам ВУЗов к непосредственной деятельности. В соответствии с этим деятельность администрации ВУЗов в значительной мере направлена на формирование необходимых умений и навыков у выпускников для их скорейшей адаптации на первичной должности.

Существенную помощь в целесообразности распределения выпускников на первичные должности оказывает результат преддипломной практики, который демонстрирует и выявляет личностные способности, навыки, умения, а это в свою очередь способствует успешной адаптации выпускника на первичной должности.

Методика оценки успешности адаптации выпускников к профессиональной деятельности на первичной должности включает в себя: формирование системы оценок, математический аппарат для распределения выпускников по структурным группам, методику проверки адекватности оценки успешности адаптации выпускников.

Под успешностью адаптации выпускника понимается его принадлежность к одной из трех структурных групп: активная адаптация, резерв, пассивная адаптация. Эти группы сформированы путем объединения отдельных кластеров, в силу схожести их основных характеристик .

При распределении выпускников по группам учитывается предложенная система оценок, представленная на рис. 1 [2].

В эту систему входит коэффициент успешности адаптации и оценки личностных профессиональных качеств, которые формируют матрицу экспертных оценок. При помощи аппарата кластерного анализа осуществляется формирование из этой матрицы трех названных групп успешности адаптации. При этом для групп активная адаптация и резерв рекомендации по распределению могут быть сформированы непосредственно, а для третьей – пассивная адаптация требуется анализ составных частей интегральной оценки как это показано на рис.2 [2].

Процесс распределения выпускников сопровождается постоянным изучением каждого из выпускников, состыковки возможностей выпускника с требованиями, предъявляемыми к нему на первичной должности.

Рис. 1. Формирование системы оценок.

Для того чтобы правильно осуществить распределение выпускников, администрации факультета необходимо иметь полное представление о структуре адаптационной успешности каждого конкретного выпускника, об удельном весе каждой входящей в структуру составляющей. Эта информация важна при совмещении конкретного выпускника и должности, которую предлагается ему занять на первом месте работы. Преддипломная практика выпускников сама состоит из структурных составляющих, определяемых по трем типам основной деятельности: педагогическая, инженерно-техническая, административная.

Проводились исследования результатов профессиональной деятельности в ходе преддипломной практики выпускников по этим трем составляющим. В результате исследований был выведен и рассчитан коэффициент «адаптации» каждого выпускника рис.2.

Рис. 2. Расчет коэффициента адаптации.

Таким образом, получена возможность при распределении выпускников с высоким коэффициентом адаптивности, принадлежащего структурной группе «пассивной адаптации», распределять его с учетом проявленных им способностей (педагогическая, инженерно-техническая, административная) на должности, не требующие от него проявления качеств, имеющихся у него в недостаточном количестве. Осуществляется дифференцированный подход к каждому выпускнику и учет его конкретной индивидуальности при поиске соответствующего его способностям места работы

Недостатком методики А.Л.Кунтуровым является формальное объединение отдельных показателей (ранговых переменных) в обобщенный интегральный показатель. При этом не учитываются особенности порядковой работы с переменными в шкале [4], в частности, невозможность проведения арифметических операций. Наиболее обоснованным, на наш взгляд, является информационный подход, который был успешно использован в диссертационных исследования О.М. Гергет и К.А. Шаропина на кафедре прикладной математики Томского политехнического университета [1, 5].

Остановимся на данном подходе более подробно.

Для оценки степени отклонения состояния организма от уровня нормального функционирования используется критерий на основе информационной меры Кульбака, а именно, рассмотрение информационной меры Кульбака как меры предпочтительности поведения биообъекта [1]:

(1),

где n– количество «существенных» признаков

P0j) - вероятность, характеризующая “предпочтительную“ вероятность состояния объекта, т.е. случай, когда отклонения j переменной от физиологической нормы равно 0. Что касается понятия «нормы», то следует отметить, что не существует однозначного понятия приемлемого всюду.

Вероятность P1j) вычисляется по следующей формуле:

(2),

гдеP1j) - вероятность того, что значение признака хj соответствует “норме;

a - математическое ожидание признака xj;

- величина отклонений текущего значения xj от а

- дисперсия признака xj

Ф –функция Лапласа.

В выражении (4) вероятность P0j)=1, поскольку, в качестве “предпочтительного” состояния объекта принимается состояние, при котором отклонение =0, следовательно:

P0j) =1- (3)

Согласно 4, выражение 3 преобразуется к виду:

(4)

где n – количество учитываемых переменных состояния

Р1j) – вероятность отклонения переменной хjот «предпочтительного» состояния.

Данный критерий позволяет оценить степень отклонения текущего состояния объекта от «предпочтительного».

Очевидно, что применение интегрального критерия для оценки состояния биообъекта предполагает существование пороговых значений, превышение которых соответствует переходу в новое состояние. При введении пороговых значений, в [1] был использован следующий принятый в биокибернетике способ выделения градаций для количественных изменений исследуемой переменной состояния:

  • отсутствие достоверных изменений х±0,5σ;

  • легкая степень уменьшения (увеличения) переменной х равна х±σ;

  • умеренная степень изменения х±1,5σ;

  • выраженная степень х±2σ;

  • резко выраженная х±2,5σ;

В соответствии с этими положениями в [1] выделено 4 условных состояния:

1 – состояние удовлетворительной адаптации, т.е. отсутствие влияния воздействующего фактора на состояние биосистемы;

2 - состояние, соответствующее легкой степени уменьшения (увеличения) переменных состояния;

3 - «напряжение» функциональных систем;

4 - «срыв» адаптации.

Подставив данные значения отклонений в формулу (4), в [1] получены пороговые значения для критерия Iадаптдля этих состояний.

Iкр=0,69 – для удовлетворительной адаптации;

Iутом=2,01 – для состояния «компенсация»;

Iнапря=3,087 – для состояния «напряжение»;

Iсрыв=4,39 – для «срыва адаптации»;

Ограничением применения данного подхода для задач оценки адаптационного потенциала иностранных студентов ограничена тем, что большая часть имеющихся переменных не является количественными, что делает невозможным применение формулы (2) и, следовательно, вычисление значений критерияIадапт.

В связи с этим, наиболее перспективным представляется подход, основанный на теории нечетких множеств, который позволяет работать с любыми типами переменных, преобразовав их в лингвистические переменные, т.е. формировать обобщенную оценку адаптационного потенциала на основе функций принадлежности.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 14-06-00026 и РГНФ, проект 13-16-70001

Литература

  1. Адаптационные характеристики человека / Ротов А. В. Медведев М.А., Пеккер Я.С., Берестнева О.Г. – Томск: Издательство Томского университета, 1997. – 137 с.

  2. Кунтуров А. Л. Методика оценки результатов успешности адаптации выпускников ВУЗов, принадлежащих к разным структурным группам// Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – М., 2008.

  3. Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Абунавас Х.А. Программное обеспечение автоматизированного комплекса мониторинга психофизиологического состояния студентов. //Известия Южного федерального университета. Технические науки, 2008. – № 5. – С.57–61.

  4. Тарасенко Ф.Н. Прикладной системный анализ (Наука и искусство решения проблем). – Томск: Изд- во Том.ун-та, 2004. – 186 с. 52

  5. Щуревич Г.А., Зинковский А. В., Пономарев Н.И. Адаптация молодежи к высшей школе. – СПб., 1994.

Просмотров работы: 2653