После того, как мы собрали все интересующие нас данные об обеих группах, мы провели исследование, цель которого доказать повышение качества обученности с помощью внедрения в образовательный процесс компьютерных программ. Гипотеза исследования: если в процессе обучения дисциплине «Гидравлические и пневматические системы» на ступени среднего профессионального образования (техникум) использовать компьютерные программы, то это будет способствовать повышению качества обученности учащихся. В начале воспользуемся статистикой критериев знаков и сравним оценки двух групп. Результаты сравнительной оценки представлены в таблице 2.7.
Таблица 2.7 - Сравнение оценок группы 1 и группы 2
Порядковый номер учащегося
Номер группы
Знак изменения
группа 1
группа 2
1
2
3
4
+
=
5
6
-
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Из таблицы 2.7 видно, что после введения в обучение НИТ оценки более половины студентов изменились в положительную сторону
Обрабатываем результаты таблицы 2.7.
1. Исключаем случаи равенства и определяем объем новой выборки, состоящей из пар различающихся результатом: n=18-3=15.
2. Определяем количество чаще встречающихся знаков: k max = 12 «+».
3. В таблице 4 [] находим для n=15 пограничное значение критерия знаков на 95%-ном уровне достоверности: k табл =12.
k max (12) = k табл (12), следовательно, мы делаем вывод, что
различия в результатах не случайны, а вызваны применением в процессе обучения компьютерных программ, и, следовательно, применение этих программ в дальнейшем также даст положительные результаты.
Как известно, наиболее общей характеристикой измерения успешности обучения является так называемый процентный показатель успеваемости учащихся, который в последнее время чаще используется в формулировке «процент обученности учащихся». Данный показатель учитывает процентное отношение учащихся, успевающих по определенной дисциплине к общему числу учащихся в классе. Другим показателем является процент качества знаний учащихся (на «4» и «5»). Можно спорить о совершенстве тех или иных показателей в диагностике обучения, но обучение без оценок, как показывает опыт, невозможно. Необходима разработка более объективной системы оценивания, а она возможна, прежде всего, при наличии определенной методики, обеспечивающей сравнимость результатов в системе педагогического мониторинга. Наиболее объективной из действующих методик измерения обученности класса или группы учащихся, на наш взгляд, является показатель СОК (степень обученности класса) формула (3) В.П. Смирнова:
СОК = п5 100% + п4 64% + п3 36% + п2 16%, (3)
N
где п5 - количество полученных при исследовании пятерок;
п4 - количество четверок;
п3 - количество троек;
п2 - количество двоек;
N - общее количество учащихся.
Использовав данную формулу при проведении исследования влияния компьютерных программ на качество обученности, мы получили такие результаты:
для группы 1: СОК = 3*100% + 6*64% + 8*36% + 1*16% ;
для группы 2: СОК = 4*100% + 10*64% + 4*36%
Из расчетов видно, что показатели экспериментальной группы лучше. Результаты расчета сведены в таблицу и представлены в графической части.
Статистическая обработка результатов
1) Констатирующий эксперимент.
Для обработки результатов (оценок), полученных после проведения семестровой работы в контрольной и экспериментальной группах Т-381, воспользуемся методом вторичной статистической обработки. В таблице 2.4 представлено сравнение оценок.
Проведем ранжирование оценок:
Т-381 (1997): 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5.
Т-381 (2006): 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5.
Для группы Т-381 (1997): медиана - 3,5, мода - 3.
Для группы Т-381 (2006): медиана - 4, мода - 4.
W - размах значений оценок;
Для группы Т-381 (1997): W=5-2=3 (без применения компьютера);
Для группы Т-381 (2006): W=5-3=2 (с применением компьютера), то есть размах значений оценок уменьшился на 1, это значит, что качество обученности в среднем по группе повысилось.
Sср - средний балл по семестровой работе;
Sср (группа 1) = 3,61, тогда как Sср (группа 2) =4
Sср (группа 1) < Sср (группа 2) на 9,75 % (разница допускается до 10%) следовательно для подтверждения гипотезы проведем формирующий эксперимент.
2) Формирующий эксперимент.
Вторичные методы статистических расчетов более сложные, но выявляют скрытые статистические закономерности эксперимента.
Для упрощения расчетов первую и вторую выборки оценок разобьем на девять подгрупп, так как количество учащихся в группах равное (по 18 человек), в каждой подгруппе по два человека. Сведем данные в таблицы.
В таблице 2.8 определены меры центральной тенденции и вариативности для группы 1, а в таблице 2.9- для группы 2.
Таблица 2.8- Меры центральной тенденции и вариативности для группы 1
Номер пары
Среднее значение оценки в паре
Отклонение от медианы
Квадрат отклонения
2,5
0,5
0,25
3,5
0
-0,5
4,5
-1
-1,5
2,25
Суммарное квадратное отклонение: У = 5,5
Значение медианы: 3,5
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11