Stan badań. Raport

Analiza piśmiennictwa naukowego i fachowego, która poprzedziła badania empiryczne RSIoKK UJ, została przeprowadzona osobno dla dwóch zakresów tematycznych . Wyszukano mianowicie i zbadano literaturę dotyczącą:

ʘ metod stosowanych w badaniach służących ocenie i doskonaleniu jakości systemów informacji o kie-runkach kształcenia w uczelniach;

ʘ przedmiotu badań empirycznych prowadzonych w obszarze wspomnianych systemów . Podsumowanie przeprowadzonych analiz piśmiennictwa znajduje się poniżej .

4.1. Część metodologiczna

Analiza stanu badań została przeprowadzona w oparciu o systematyczne wyszukiwanie w bazach Science Di-rect, EBSCO i Scopus, bazach Biblioteki Narodowej oraz katalogach BJ i NUKAT . Poszukiwano publikacji wy-danych w latach 2000–2014, których problematyka dotyczyła następujących zagadnień:

1 . metodologii prowadzenia badań jakościowych, ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień związa-nych z poprawną analizą i opracowaniem dazwiąza-nych pochodzących z wywiadów indywidualzwiąza-nych oraz ze zogniskowanych wywiadów grupowych,

2 . prowadzenia badań funkcjonalności systemów informacyjno-wyszukiwawczych w oparciu o testy funkcjonalne (usability tests),

3 . dobrych praktyk w zakresie prowadzenia działalności informacyjnej dotyczącej oferty kształcenia, wdrażanych przez polskie i zagraniczne uczelnie .

Przeprowadzona analiza pokazała, że problematyka badania użyteczności systemów informacyjno-wyszuki-wawczych była stosunkowo często poruszana w literaturze przedmiotu . Analizom poddawano specyfikę i tech-niki powadzenia badań jakościowych [Oppenheim 2004; Flick 2010, 2011; Gibbs 2011; Silverman 2011; Jemielniak 2012], zwracając szczególną uwagę na problemy związane z gromadzeniem, rejestracją i opracowaniem danych pochodzących z wywiadów – zarówno indywidualnych [Kvale 2004, 2011; Portigal 2013], jak i fokusowych [Mai-son 2001; Barbour 2011; Lisek-Michalska 2007, 2013] . Rozważano przede wszystkim praktyczne kwestie związane z wyznaczaniem liczby uczestników badania oraz technikami moderowania przebiegu testów [Kasperski, Bogu-ska-Torbicz 2008; Rubin, Chisnell 2008; Krug 2010; Norlin, Winters 2011] . Pojawiały się również prace stanowiące studia przypadków (case studies), opisujące przebieg testów funkcjonalnych wybranych portali, systemów i apli-kacji [Battleson, Booth, Weintrop 2001; Augustine, Greene 2002; VandeCreek 2005] . Brakuje jednak, szczególnie w polskiej literaturze przedmiotu, badań opartych na benchmarkingu systemów informacyjno-wyszukiwaw-czych i prezentujących przykłady najlepszych praktyk w zakresie informowania o ofercie edukacyjnej uczelni .

4.2. Część przedmiotowa

W celu zebrania relewantnego piśmiennictwa sięgnięto do następujących źródeł naukowych: Academic Search Complete (EBSCO), ERIC, Scopus, ISI Web of Science, Elsevier, Google Scholar . Kwerenda pozwoliła zgromadzić 45 tekstów . Nie znaleziono ani jednego dokumentu mającego charakter zbiorczy, podsumowujący, scalający wiedzę o najlepszych, sprawdzonych w praktyce rozwiązaniach informatycznych w zakresie oprogramowa-nia określanego jako student information system . Poniższa synteza oparta jest więc na studiach przypadków . 4.2.1. Najlepsze praktyki, najpopularniejsze programy

1 . Oprogramowanie CourseRank, zaprojektowane w Uniwersytecie Standforda i wdrażane w ponad 500 uniwersytetach na całym świecie [CourseRank 2014; Koutrika et al . 2009] .

2 . Oprogramowanie komercyjne: Red Lantern (DARS), Jenzabar, Datatel, Sungard (SCT Banner & CAPP), Conclusive Systems, and PeopleSoft (Oracle) [Parameswaran, Venetis, García-Molina 2011] .

3 . Programy lokalne, zaprojektowane pod kątem potrzeb jednej uczelni: Student Academic Advising Sy-stem (SAAS) [Student Academic Advising SySy-stem 2014], EdukacjaCL [Sobecki 2012], eQuad [Waldner et al . 2012] .

4.2.2. Charakterystyka systemów akademickich 4.2.2.1. Zakres

W analizowanym piśmiennictwie poświęcano uwagę systemom wspomagającym decyzje studentów / kan-dydatów w następujących zakresach:

ʘ wybór fakultetu [Aslam, Khan 2011], ʘ wybór specjalizacji [Grupe 2002],

ʘ wybór kursu [Vialardi et al . 2009; Sobecki 2012; Shatnavi et al .],

ʘ wybór stypendium z uwzględnieniem kryteriów fundatora i budżetu [Engin et al . 2014] . 4.2.2.2. Zawartość systemów typu „wybór kursów”

Systemy obejmujące swoim zakresem wybór kursów (odpowiedniki wewnątrzuczelnianego systemu USOS) zawierają następujące funkcjonalności:

ʘ plany studiów,

ʘ informację o kursach i punktach ECTS, ʘ porady, jaki kurs akademicki wybrać,

ʘ scenariusze do rejestracji na kursy w danym semestrze, ʘ komentarze do kursów,

ʘ podgląd nazwisk innych studentów, którzy wybrali ten sam kurs, ʘ narzędzie do tworzenia spersonalizowanych harmonogramów, ʘ profil studenta,

ʘ oceny, całościowe zestawienia osiągnięć, także w formie graficznej,

ʘ liczbę punktów zdobytych oraz brakujących do ukończenia stopnia studiów, ʘ najczęściej zadawane pytania .

4.2.2.3. Rodzaje stosowanych systemów informacyjnych

W piśmiennictwie najczęściej wymienia się następujące rodzaje systemów informatycznych wykorzystywa-nych do projektowania RSIoKK:

ʘ systemy eksperckie [Engin et al . 2014],

ʘ data mining (reguła skojarzeniowa, klastry, drzewo decyzyjne, reguła najbliższego sąsiedztwa, anali-zy linków, sieci neuronowe, regresja, pozostałe, w tym ontologie) [Park et al . 2012; Vialardi et al . 2009;

Sobecki 2012] .

4.2.3. Problematyka badań empirycznych w oparciu o systemy akademickie

W piśmiennictwie podejmowano następujące zagadnienia problemowe w odniesieniu do istniejących już sy-stemów, dotyczące podnoszenia ich jakości i funkcjonalności:

ʘ projekt modelu do testowania i pomiaru zdolności ucznia (inteligencja, rozumienie, zdolność pojmo-wania, pojęcia matematyczne, przebieg studiów, poziom inteligencji) i projekt modelowego rozwią-zania systemowego opartego na regułach wspomagających decyzję, pozwalającego określić zgodność wyjściowych wymagań do studiowania danego kierunku z ofertą edukacyjną kierunków w uniwersy-tecie [Aslam, Khan 2011];

ʘ rozwiązania nie tylko pozwalające studentom wybierać kursy z dostępnej oferty, ale też zdolne udzie-lać im podpowiedzi uwzględniających wymagania programu studiów, dzięki którym mogą oni stero-wać swoimi wyborami w taki sposób, aby zaliczyć cały moduł i spełnić wszystkie warunki wymagane do ukończenia danego stopnia studiów [Parameswaran et al . 2011];

ʘ rozwiązania pozwalające studentom na wybór kursów na dany semestr i jednoczesne utworzenie in-dywidualnego harmonogramu zajęć [Engin et al . 2014];

ʘ ekstrakcja opisów kursów z języka html do xml w celu wykorzystania ich treści w akademickich syste-mach rekomendacji [Biletskiy, Brown, Ranganathan 2009];

ʘ projektowanie reguł w systemach eksperckich [Shatnavi et al .];

ʘ eksperymenty z metodami filtrowania w systemach rekomendacyjnych [Sobecki 2012];

ʘ uelastycznienie systemów, zbliżenie ich pod względem funkcji i interfejsu do systemów społecznoś-ciowych [Koutrika et al . 2009];

ʘ badania reakcji postrzeżeniowych i zachowań studentów podczas poszukiwania, na stronach akade-mickich, informacji relewantnych do sformułowanych zapytań oraz informacji dodatkowych, poten-cjalnie przydatnych, ale niezintegrowanych z poszukiwaną informacją [Boatright-Horowitz, Langley, Gunnip 2009];

ʘ badania studentów dotyczące formy i treści opisów kursów decydujących o wyborze kursu online [Mar-shall, Greenberg, Machun 2012];

ʘ projektowanie systemów wspomagających pomiar modułowych efektów kształcenia [Susłow et al . 2012a, 2012b];

ʘ badania użyteczności serwisów uczelnianych [Zuhrieh, Shubair 2014; Feghali, Zbib, Hallal 2011] . Postulaty studentów na podstawie badań użyteczności opisanych w analizowanym piśmiennictwie

Badania funkcjonalności serwisów, przeprowadzane z udziałem studentów, należą do mniej licznych, można jednak na ich podstawie wymienić kilka powtarzających się postulatów w kwestii poprawy ich jakości:

ʘ uzupełnienie w opisach kursów informacji aktualnych (np . o tym, że dany kurs nie odbędzie się w da-nym semestrze) [Zuhrieh, Shubair 2014];

ʘ uzupełnienie informacji o wskazanej kolejności wyboru kursów, zgodnej z logiką i harmonogramem programu studiów [Zuhrieh, Shubair 2014];

ʘ obce wersje językowe opisów kursów [Zuhrieh, Shubair, 2014];

ʘ dodanie tutoriali wspomagających sprawną obsługę systemu [Zuhrieh, Shubair 2014] .

4.3. Rekomendacje dla rozproszonego systemu informacji edukacyjnej UJ w oparciu o analizę piśmiennictwa naukowego i najlepszych praktyk

4.3.1. System jako całość

ʘ Poszczególne części systemu powinny zostać zintegrowane na tyle, aby w sumie stanowić odzwiercied-lenie procesu life map . W sukurs tej idei przychodzi metodologia projektowana systemów o nazwie SOA – service-oriented architecture, która zdobyła popularność w połowie lat 90 . XX wieku . Założeniem SOA jest przekształcenie funkcjonalności rozproszonych systemów w usługi i zintegrowanie ich . Podejście takie ma wiele zalet: może usprawnić działanie całej organizacji, zmniejszyć koszty, na nowo zorga-nizować pracę, a przede wszystkim bardziej produktywnie wykorzystać zasoby informacyjne syste-mów . SOA jest koncepcją – nie jest oparta na żadnej konkretnej technologii, aplikacji czy standardzie;

ʘ poszczególne części systemu powinny zostać przeprojektowane w taki sposób, aby wspierać procesy, np . wyboru i ukończenia kierunku studiów, wyboru przedmiotów, zdobywania stypendiów, proces stu-diów doktoranckich itp .

4.3.2. Wybór kierunku

ʘ RSIoKK UJ mógłby być uzupełniony o system ekspertowy rekomendujący kierunek studiów w oparciu o:

uzupełnione przez kandydatów informacje o dotychczasowym przebiegu edukacji, wypełniony przez kandydata test oceniający jego zdolności i umiejętności, wypełniony przez kandydata test inteligencji;

ʘ ważne informacje dotyczące możliwości wykonywania zawodów po ukończeniu danego kierunku po-winny być w miarę możliwości zintegrowane z procesami poszukiwania informacji, ponieważ studenci niechętnie zapoznają się z treścią informacji umieszczanych na stronie jako dodatkowe .

4.3.3. Wybór kursów

ʘ RSIoKK UJ mógłby być uzupełniony o informacje o wskazanej kolejności wyboru kursów, zgodnej z lo-giką i harmonogramem programu studiów;

ʘ wskazane byłoby uelastycznienie interfejsu, wbudowanie narzędzi społecznościowych typu uniwer-sytecki Facebook dla studentów i pracowników, umożliwiających personalizację, dzielenie się wiedzą, wymianę informacji, komentarzy, polecanych treści naukowych; miejsce pracy studenta staje się coraz bardziej oparte na współpracy i chmurze;

ʘ RSIoKK UJ mógłby być uzupełniony o graficzne przedstawienie wagi poszczególnych kryteriów zali-czenia przedmiotu;

ʘ RSIoKK UJ mógłby być uzupełniony o funkcje oceny i rekomendowania kursów przez innych studentów .