Курсовая работа: Статистический анализ удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре "Управление качеством"

КУРСОВАЯ РАБОТА

на тему: «Статистический анализ удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством»»

Введение

Актуальность использования статистических методов в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано, прежде всего, развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов.

Статистические методы контроля и управления качеством только тогда будут давать значительный эффект, когда они применяются на всех уровнях: рабочий управляет машиной, технологическим процессом, оператор занимается обслуживанием клиентов, мастер или управляющий – процессами, работниками и так далее, везде нужно овладевать методами выявления недостатков, путей улучшения процессов. Для этого необходима специализированная методология обучения взрослых людей, массовые доступные учебно-методические материалы, способствующие пониманию широким кругом работников особенностей статистических методов, их применения и возможностей. Это важно и потому, что менеджментом качества должен заниматься каждый работник, каждый специалист на своем рабочем. «Внедрение» математиков, не знакомых с конкретной спецификой различных профессий, в эту деятельность, замена содержательных аспектов задач улучшения качества на математические привели к тому, что с одной стороны, стало преобладать мнение, что статистика – это наука о сложных громоздких вычислениях, которые без компьютеров невозможно осуществлять; с другой стороны, даже при грамотном применении статистических методов они не всегда дают ожидаемые от их применения результаты. Это часто обусловлено неверной организацией работ по сбору «статистического материала» некорректной его обработкой без учета содержательной специфики анализируемых процессов и «математической» интерпретацией полученных результатов.

В связи с описанной актуальность использования статистических методов была выбрана тема курсовой работы: «Статистический анализ удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством»

Цель выполнения курсовой работы заключается в проведении статистического анализа удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством».

Основные задачи:

– описание применения статистических методов при управлении качеством учебного процесса в КурскГТУ;

– изучение современных методов контроля и управления качеством учебного процесса в КурскГТУ.

1. Теоретические аспекты используемых статистических методов

Существует семь традиционных методов (инструментов) статистического управления качеством: графики, контрольные листки, причинно-следственные диаграммы, диаграммы рассеяния (разброса), гистограммы, диаграммы Парето, контрольные карты.

1.1 Графические методы статистического анализа

Графики дают возможность оценить состояние процесса на данный момент, а также спрогнозировать более отдалённый результат по тенденциям процесса, которые можно обнаружить на графиках (конечно, надо учитывать, что такие прогнозы могут быть во многих случаях достаточно условными). При отражении на графике изменения данных во времени график ещё называют временным рядом.

Обычно используют следующие виды графиков:

1) выраженный ломаной линией;

2) линейный;

3) столбчатый;

4) круговой;

5) ленточный;

6) Z-образный;

7) радиальный.

График, выраженный ломаной линией, применяется, когда необходимо самым простым способом представить изменение данных за определённый период времени, например, изменение размера ежегодной выручки от продажи изделий, объёма производства или доли дефектных изделий.

Линейный график представляет собой другой способ показа данных и сравнения их. Данные вводятся с помощью цифр, а затем соединяются линией. Линейный график легко строить. Анализ линий на графике предоставляет информацию о тех областях, которые необходимо исследовать в дальнейшем.

1.1.1 Столбчатые графики

Столбчатый график представляет количественную зависимость, выраженную высотой столбика. Например, зависимость себестоимости от вида изделия, сумма потерь в результате брака в зависимости от процесса и так далее. Обычно столбики показывают на графике в порядке убывания высоты справа налево. Если в числе факторов имеется группа «Прочие», то соответствующий столбик на графике показывают крайним справа.

1.1.2 Круговые графики

Круговым графиком выражают соотношение составляющих какого-то целого параметра и всего параметра в целом, например: соотношение сумм выручки от продажи отдельно по видам деталей и полную сумму выручки; соотношение типов используемых стальных пластин и общее число пластин; соотношение тем работы кружков качества (отличающихся содержанием) и общее число тем; соотношение элементов, составляющих себестоимость изделия, и целое число, выражающее себестоимость, и так далее. Целое принимается за 100% и выражается полным кругом. Составляющие выражаются в виде секторов круга и располагаются по кругу в направлении движения часовой стрелки, начиная с элемента, имеющего наибольший процент вклада, в целое, в порядке уменьшения процента вклада. Последним ставится элемент «прочие». На круговом графике легко видеть сразу все составляющие и их соотношение.

1.1.3 Ленточные графики

Ленточный график используют для наглядного представления соотношения составляющих какого-то параметра и одновременно для выражения изменения этих составляющих с течением времени, например: для графического представления соотношения составляющих суммы выручки от продажи изделий по видам изделий и их изменения по месяцам (или годам); для представления содержания анкет при ежегодном анкетировании и его изменении от года к году; для представления причин дефектов и изменения их по месяцам и так далее.
При построении ленточного графика прямоугольник графика делят на зоны пропорционально составляющим или в соответствии с количественными значениями и по длине ленты размечают участки в соответствии с соотношением составляющих по каждому фактору. Систематизируя ленточный график так, чтобы ленты располагались в последовательном временном порядке, можно оценить изменение составляющих с течением времени.

1.1.4 Z-образные графики

Z-образный график используют для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных, таких как объем сбыта, объем производства и так далее. График строится следующим образом: 1) откладываются значения параметра (например, объем сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрезками прямой – получается график, образуемый ломаной линией; 2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график; 3) вычисляются итоговые значения, изменяющиеся от месяца к месяцу (меняющийся итог), и строится соответствующий график, образуемый ломаной линией. За меняющийся итог принимается в данном случае итог за год, предшествующий данному месяцу. Общий график, включающий три построенных указанным образом графика, имеет вид буквы Z, отчего он и получил свое название. Z-образный график применяют, помимо контроля объема сбыта или объема производства, для уменьшения числа дефектных изделий и суммарного числа дефектов, для снижения себестоимости и уменьшения случаев невыхода на работу и так далее. По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия достижения этих значений.

1.1.5 Радиальные графики (радиационные диаграммы)

Радиальный график: из центра круга к окружности проводят по числу факторов прямые (радиусы). На эти радиусы наносят деления градуировки и откладывают значения данных (отложенные точки соединяют отрезками). Эта радиационная диаграмма представляет собой комбинацию кругового и линейного графика. Числовые значения, относящиеся каждому из факторов сравнивают со стандартными значениями, достигнутыми другими фирмами. Его используют для анализа управления предприятием, для оценки качества и так далее.

1.2 Стратификация данных

Расслоение (стратификация) данных является одним из наиболее простых статистических методов. В соответствии с этим методом производят расслоение данных, то есть группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы в отдельности.

Например, расслоение можно провести по следующим признакам:

– расслоение по исполнителям – по работающим, по полу, по стажу работы и так далее;

– расслоение по машинам и оборудованию – по новому и старому оборудованию, по марке оборудования, по конструкции и так далее;

– расслоение по материалу – по месту производства, по фирме-производителю, по партии, по качеству сырья и так далее;

– расслоение по способу производства – по температуре, по технологическому приему, по месту производства работ.

При расслоении данных следует стремиться к тому, чтобы различие внутри группы было как можно меньше, а различие между группами – как можно больше.

Расслоение позволяет получить представление о скрытых причинах дефектов, а также помогает выявить причину появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между «слоями». Например, если расслоение проведено по фактору «исполнитель», то при значительном различии в данных можно определить влияние того или иного исполнителя на качество изделия; если расслоение проведено по фактору «оборудование» – влияние использования разного оборудования.

Если после расслоения данных невозможно определить наглядно решающий фактор в решении проблемы, то необходимо проводить более глубокий анализ данных.

На практике стратификация используется для расслаивания статистических данных по различным признакам и анализа выявленной при этом разницы в диаграммах Парето, схемах Исикавы, гистограммах, диаграммах рассеивания и так далее.

Для оценки удовлетворенности студентов будем использовать столбчатый, круговой, линейный, радиационный и ленточный графики.

2. Методика оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин, применяемых в КурскГТУ

В КурскГТУ оценка удовлетворенности студентов учебой в университете проводится в два этапа. На первом этапе уполномоченные по качеству всех кафедр университета проводят оценку удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на соответствующих кафедрах, а на втором – сотрудники управления менеджмента качества (далее УМК) осуществляют оценку удовлетворенности студентов учебой в КурскГТУ в целом по университету.

Оценку удовлетворенности студентов преподаванием конкретных дисциплин проводят раз в год уполномоченные по качеству всех кафедр университета. Они передают анкеты респондентам, объясняя цель анкетирования и порядок заполнения анкет, осуществляют сбор, обработку полученных данных и отражают полученные результаты в годовых отчетах об оценке удовлетворенности потребителей по кафедрам, которые предоставляют в установленные сроки в УМК.

Невыпускающие кафедры университета предоставляют в УМК результаты оценки удовлетворенности студентов в годовом отчете об оценке удовлетворенности потребителей.

Результаты оценки удовлетворенности студентов учебой на кафедрах КурскГТУ должны обсуждаться не реже раза в год на заседаниях соответствующих кафедр университета.

Оценку удовлетворенности студентов учебой в КурскГТУ в целом по университету осуществляют сотрудники УМК. Они передают чистые анкеты уполномоченным по качеству кафедр КурскГТУ. Уполномоченные по качеству кафедр университета раздают анкеты респондентам, объясняя цель анкетирования и порядок заполнения анкет, осуществляют сбор и передачу в УМК заполненных анкет и данных. В свою очередь, сотрудники УМК осуществляют статистическую обработку полученных анкет и данных и составляют годовой отчет об оценке удовлетворенности студентов учебой в КурскГТУ.

При оценивании удовлетворенности студентов учебой в КурскГТУ в целом по университету, сотрудники УМК используют анкеты, форма которых представлена в Приложении А.

Количество анкет, необходимых для проведения анкетирования потребителей КурскГТУ и других заинтересованных деятельностью университета сторон, определяется сотрудниками УМК по формуле:

, (1)

где n – количество респондентов,

N – количество обучающихся.

Доверительная вероятность результатов оценки удовлетворенности потребителей и других заинтересованных сторон должна быть равна 0, 95 (95%).

2.1 Обработка данных, полученных в результате анкетирования

Обработку данных осуществляют вручную или с помощью прикладных статистических пакетов программного обеспечения.

Общая оценка удовлетворенности всех респондентов по критериям анкеты рассчитывается по формуле:

ООУ = , (2)

где m – количество респондентов;

ООУ _i – общая оценка удовлетворенности i -того респондента по всем критериям анкеты.

Общая оценка удовлетворенности i -того респондента по всем критериям анкеты (ООУ _i ) рассчитывается по формуле:

ООУ _i = , (3)

где ОУ_ij – оценка удовлетворенности i -того респондента по j -тому критерию;

– доля важности j -го критерия для i -го респондента от суммы важностей всех критериев анкеты.

Доля важности j -го критерия для i -го респондента от суммы важностей всех критериев анкеты рассчитывается по формуле:

= , (4)

где В _{i j} – вес (важность) j -того критерия анкеты для i -того респондента.

Оценку удовлетворенности j -тым критерием необходимо представить в виде:

= , (5)

где – нормальная оценка удовлетворенности респондентов j -тым критерием;

– средняя оценка удовлетворенности j -тым критерием по всем респондентам;

– среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по j -тому критерию среди всех респондентов.

Средняя оценка удовлетворенности j -тым критерием по всем респондентам рассчитывается по формуле:

, (6)

где m – количество респондентов.

Среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по j -тому критерию среди всех респондентов рассчитывается по формуле:

, (7)

где – среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по j -тому критерию среди всех респондентов;

m – количество респондентов;

– средняя оценка удовлетворенности j -тым критерием по всем респондентам;

ОУ_ij – оценка удовлетворенности i -того респондента по j -тому критерию.

2.2 Составление отчета по результатам оценки удовлетворенности потребителей

Конкретным результатом работы по оценке удовлетворенности потребителей и других заинтересованных деятельностью КурскГТУ сторон является письменный отчет. К отчету предъявляются следующие требования:

– он должен быть структурирован и легко читаем;

– он должен быть конкретным и содержать выводы;

– в нем должны быть указаны цели исследования, входные и выходные данные.

Результаты анализа могут представляться в отчете в различном виде (таблицы, текст, графики).

Результаты исследования должны своевременно доводиться сотрудниками УМК до руководства университета и заинтересованных подразделений с целью разработки и реализации корректирующих мероприятий, направленных на совершенствование процессов СМК КурскГТУ и деятельности университета в целом.

3. Оценка удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством»

3.1 Характеристика объекта исследования

Кафедра управления качеством (УК) была организована 01.09.2008 г. выделением ее из состава кафедры управления качеством, стандартизации и сертификации в соответствии с приказом Ректора КурскГТУ от 08.07.2008 г. №291, изданного на основании решения Ученого Совета от 21.06.2008 г. (Протокол №14).

Направления деятельности кафедры УК – подготовка специалистов по специальности 340100 (220501.65) «Управление качеством».

За кафедрой УК, согласно приказу Ректора КурскГТУ №404-У от 09.06.09 г., в 2009–2010 учебном году закреплены дисциплины, представленные в таблице 1.

Таблица 1 – Перечень дисциплин, закрепленных за кафедрой УК в 2009–2010 учебном году

Объектом статистического исследования данной курсовой работы является удовлетворенность студентов специальностей УК-51, УК-61, УК-71, УК-81 преподаванием дисциплин: введение в специальность, технологические методы управления качеством, проектирование контрольно-испытательных технологий и оборудования сертификационных центров, автоматизация измерений, испытаний и контроля, формы и методы применения стандартизации в управлении качеством, квалиметрия и нормирование показателей качества.

3.2 Сбор статистических данных

В первом полугодии 2009–2010 учебного года было проведено анкетирование среди студентов групп: УК-51, УК-61, УК-71, УК-81 для оценки их удовлетворенности обучением по дисциплинам: введение в специальность, технологические методы управления качеством, проектирование контрольно-испытательных технологий и оборудования сертификационных центров, автоматизация измерений, испытаний и контроля, формы и методы применения стандартизации в управлении качеством, квалиметрия и нормирование показателей качества.

В таблице 2 представлены сводные данные о дисциплинах, анкетируемых группах и основных преподавателях данных дисциплин.

Таблица 2 – Дисциплины, опрашиваемые группы и основные преподаватели

На основании формулы (7) в группах: УК-51 были опрошены 22 человека, УК-61 – 16 человек, УК-71 – 20 человек, УК-81 – 14 человек.

Опрос заключался в оценке респондентами по 10-балльной шкале удовлетворенности преподаванием каждой дисциплиной по следующим критериям:

– критерий 1: содержание образовательной программы;

– критерий 2: лекционные занятия;

– критерий 3: семинарские и лабораторные занятия;

– критерий 4: дополнительные занятия по дисциплине;

– критерий 5: помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента;

– критерий 6: возможность участия в научно-исследовательской деятельности;

– критерий 7: вклад дисциплины в формирование общего уровня Вашей профессиональной подготовки;

– критерий 8: информационное обеспечение учебного процесса;

– критерий 9: материально-техническое обеспечение учебного процесса;

– критерий 10: текущий контроль знаний студентов. [4]

Кроме того, респонденты должны были оценить (также по 10-балльной шкале) вес (важность) каждого критерия. В результате проведенного анкетирования были получены анкеты оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством», представленные в приложении Б.

3.3 Статистический анализ оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин

3.3.1 Табличное представление данных

На основании 2.1 и с помощью программы Microsoft office Excel 2003 был произведен статистический расчет необходимых параметров:

1) доля важности j -го критерия для i -го респондента от суммы важностей всех критериев анкеты (B'ij );

2) общая оценка удовлетворенности i -того респондента по всем критериям анкеты (ООУi );

3) средняя оценка удовлетворенности j -тым критерием по всем респондентам ();

4) общая оценка удовлетворенности всех респондентов (OОУ );

5) среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по j -тому критерию ().

Результаты оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин представлены в таблице 3.

Таблица 3 – Результаты оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин

3.3.2 Графическое представление данных

Используя один из статистических инструментов контроля качества – стратификацию данных, необходимо провести расслоение результатов статистического анализа и наглядно представить их виде графиков.

В данном случае необходимо провести расслоение данных по следующим категориям:

- по дисциплинам;

- по критериям;

- по среднему весу критериев;

- по группам.

1) расслоение данных по дисциплинам:

Значения для построения графика – итоговая удовлетворенность студентов по дисциплинам представлена в таблице 4. Графическое представление данных изображено на рисунке 1.

Таблица 4 – Итоговая удовлетворенность студентов по дисциплинам

Рисунок 1 – Итоговая удовлетворенность студентов по дисциплинам

Из рисунка 1 видим, что студенты наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины автоматизация измерений, испытаний и контроля (0,73), а менее всего дисциплиной введение в специальность (0,59).

2) расслоение данных по критериям:

Значения для построения графика – среднее значение удовлетворенности студентов по критериям представлены в таблице 5. Графическое представление данных изображено на рисунке 2.

Таблица 5 – Средние значения удовлетворенности студентов по критериям

Рисунок 2 – Средние значения удовлетворенности студентов по критериям

Из рисунка 2 видим, что студенты наиболее удовлетворены критерием 1: содержание образовательной программы (8,21), а менее удовлетворены критерием 4: дополнительные занятия по дисциплине (5,03).

3) расслоение данных по среднему весу критериев:

Значения для построения графика – средний вес критериев представлены в таблице 6. Графическое представление данных изображено на рисунке 3.

Таблица 6 – Средний вес критериев

Рисунок 3 – Средний вес критериев

Из рисунка 3 видим, что студенты считают критерий 1: содержание образовательной программы наиболее весомым (8,58), а критерий 4: дополнительные занятия по дисциплине менее весомым (5,76).

4) расслоение данных по группам:

В таблице 7 представлены значения итоговой удовлетворенности по дисциплинам студентами группы УК-51. Графическое представление данных изображено на рисунке 4.

Таблица 7 – Итоговая удовлетворенность по дисциплинам студентами группы УК-51

Рисунок 4 – Итоговая удовлетворенность по дисциплинам студентами группы УК-51

Анализируя рисунок 4, выявили, что студенты группы УК-51 наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины автоматизация измерений, испытаний и контроля (0,73), а менее всего дисциплиной введение в специальность (0,57).

В таблице 8 представлены значения итоговой удовлетворенности по дисциплинам студентами групп УК-61, УК-71, УК-81. Графическое представление данных изображено на рисунке 5.

Таблица 8 – Итоговая удовлетворенность по дисциплинам студентами групп УК-61, УК-71, УК-81

Рисунок 5 – Итоговая удовлетворенность по дисциплинам студентами групп УК-61, УК-71, УК-81

Проанализировав рисунок 5, выявили, что в группах УК-61, УК-81 студенты наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины введение в специальность (0,63 и 0,65 соответственно), а в группе УК-71 студенты наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины квалиметрия (0,66).

В таблице 9 представлены значения удовлетворенности студентов критериями по группам. Графическое представление данных изображено на рисунке 6.

Таблица 9 – Среднее значение удовлетворенности студентов критериями по группам

Рисунок 6 – Среднее значение удовлетворенности студентов критериями по группам

Проанализировав рисунок 6, выявили, что в группах УК-51, УК-61, УК-81 при оценке преподавания дисциплин студенты наиболее удовлетворены критерием 1: содержание образовательной программы, а в группе УК-71 студенты наиболее удовлетворены критерием 2: лекционные занятия. В группах УК-51, УК-71, УК-81 студенты менее всего удовлетворены критерием 4: дополнительные занятия по дисциплине, а в группе УК-61 критерием 5: помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента.

В таблице 10 представлены значения среднего квадратического отклонения оценок удовлетворенности по критериям студентов групп УК-51, УК-61, УК-71, УК-81. Графическое представление данных изображено на рисунке 7.

Таблица 10 – Среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по критериям студентов групп УК-51, УК-61, УК-71, УК-81

Рисунок 7 – Среднее квадратическое отклонение оценок удовлетворенности по критериям студентов групп УК-51, УК-61, УК-71, УК-81

Проанализировав рисунок 7, выявили, что в группах УК-51, УК-61, УК-71, УК-81 меньший разброс значений имеет критерий 1: содержание образовательной программы. В группе УК-51 больший разброс значений имеет критерий 4: дополнительные занятия по дисциплине и критерий 5: помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента. В группе УК-61 больший разброс значений имеет критерий 7: вклад дисциплины в формирование общего уровня Вашей профессиональной подготовки. В группе УК-71 больший разброс значений имеет критерий 3: семинарские и лабораторные занятия. В группе УК-81 больший разброс значений имеет критерий 6: возможность участия в научно-исследовательской деятельности. На разброс оценок влияет количество опрошенных студентов, то есть число различных мнений. Поэтому наибольшее значение СКО наблюдается в группе УК-71, где было опрошено 20 человек, наименьшее значение СКО в группе УК-81, где было опрошено 14 человек. Из этого можно сделать вывод, что результаты оценки удовлетворенности группы УК-71 менее объективны, чем результаты оценки удовлетворенности группы УК-81.

Заключение

В курсовой работе была раскрыта сущность статистических методов; описана методика оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин, применяемых в КурскГТУ; проведен статистический анализ оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин на кафедре «Управление качеством».

Для оценки удовлетворенности студентов были использованы столбчатый, круговой, линейный, радиационный и ленточный графики.

После проведения статистического анализа оценки удовлетворенности студентов преподаванием дисциплин выявили, что в среднем удовлетворенность дисциплинами составляет 66%. Наименьшую удовлетворенность следует отметить при преподавании дисциплины «Введение в специальность» – 59%, а наибольшую удовлетворенность при преподавании дисциплины «Автоматизация измерений, испытаний и контроля» – 73%.

Оценка удовлетворенности по критериям показала, что студенты менее удовлетворены критериями «Дополнительные занятия по дисциплине», но также считают его менее важным, и «Помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента». Студенты наиболее удовлетворены такими критериями, как «Содержание образовательной программы» и «Лекционные занятия»

Анализ оценки удовлетворенности показал, что студенты группы УК-51 наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины автоматизация измерений, испытаний и контроля (73%), а менее всего дисциплиной введение в специальность (57%).

Проанализировав удовлетворенность студентов выявили, что в группах УК-61, УК-81 студенты наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины введение в специальность (63% и 65% соответственно), а в группе УК-71 студенты наиболее удовлетворены преподаванием дисциплины квалиметрия (66%). Менее удовлетворены студенты групп УК-61, УК-81 преподаванием дисциплины квалиметрия, а студенты группы УК-71 преподаванием дисциплины введение в специальность.

Анализ среднего квадратического отклонения оценок удовлетворенности по критериям студентов показал, что в группах УК-51, УК-61, УК-71, УК-81 меньший разброс значений имеет критерий 1: содержание образовательной программы. В группе УК-51 больший разброс значений имеет критерий 4: дополнительные занятия по дисциплине и критерий 5: помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента. В группе УК-61 – критерий 7: вклад дисциплины в формирование общего уровня Вашей профессиональной подготовки. В группе УК-71 – критерий 3: семинарские и лабораторные занятия. В группе УК-81 – критерий 6: возможность участия в научно-исследовательской деятельности.

Для повышения удовлетворенности студентов критерием «Помощь со стороны кафедры в организации самостоятельной работы студента» рекомендуется активизировать совместную работу студентов и преподавателей.

Так как студенты считают критерий «Дополнительные занятия по дисциплине» менее важным, то мероприятия по повышению удовлетворенности указанным критерием не планируются.

Список использованной литературы

1 Басовский Л.Е. Управление качеством [Текст]: учебник / Л.Е. Басовский, В.Б. Протасьев. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 212 с.

2 Глудкин О.Н. Всеобщее управление качеством [Текст]: учебник для студ. вуз. / О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, А.И. Гуров [и др.]. – М.: Радио и связь, 1999. – 600 с.

3 Клячкин В.Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии [Текст]: учебное пособие / В.Н. Клячкин. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 304 с.

4 М 40.001–2009. Методика оценки удовлетворенности потребителей и других заинтересованных сторон в КурскГТУ [Текст]. – Введ.2009–01–01.-Курск: КурскГТУ, 2009. – 30 с.

5 Окрепилов В.В. Управление качеством [Текст]: учебник для студ. вуз. /В.В. Окрепилов. – М.: Экономика, 2003. – 250 с.

6 Северская Государственная Технологическая Академия. Построение, редактирование и форматирование диаграмм [Электронный ресурс] // Электрон. дан. – Северск, 2009 – Режим доступа: http://www.ssti.ru, свободный. – Загл. с экрана.

7 IT-Accent. Статистические методы в управлении качеством. Электронный учебник [Электронный ресурс] // Электрон. дан. – М., 2009 – Режим доступа: http://www.it-accent.ru , свободный. – Загл. с экрана.

8 Статистические методы контроля и управления качеством. Лабораторные работы [Электронный ресурс] // Электрон. дан. – М., 2008 – Режим доступа: http://www.statmetkach.com, свободный. – Загл. с экрана.

9 Ефимов В.В. Управление качеством[Текст]: учебное пособие / В.В Ефимов. – Ульяновск: УлГТУ, 2000. – 141 с.