WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаПедагогіка, Сценарії виховних заходів → Досвід впровадження автоматизованої системи діагностики навчальних досягнень з методів математичної статистики - Реферат

Досвід впровадження автоматизованої системи діагностики навчальних досягнень з методів математичної статистики - Реферат

Шкали вимірювань. На репродуктивному рівні студент має знати визначення та властивості шкал вимірювання, що застосовуються в педагогіці, психології, соціології. Завдання високого і достатнього рівнів передбачають вибір шкали, за якою слід проводити аналіз та інтерпретацію експериментальних даних у конкретній ситуації.
3. Оцінка параметрів розподілу. На репродуктивному рівні студент має знати визначення та призначення статистичних параметрів, орієнтуватися в різноманітті формул, які застосовуються до різних форм подання вихідних експериментальних даних для оцінки основних параметрів розподілу, таких як математичне сподівання, дисперсія, стандартне відхилення. На достатньому та високому рівнях навчальних досягнень пропонується оцінити вплив експериментальних факторів на значення статистичних параметрів вибірки і точність їх оцінки.
4. Методи перевірки статистичних гіпотез. Значна кількість різноманітних критеріїв, які відрізняються за призначенням, способом порівняння з критичним значенням, умовами застосування, створює певні труднощі для студентів. Завдання у тестовій формі ідеально підходять для закріплення і систематизації такого матеріалу під час самостійної роботи. На достатньому рівні студентам пропонується оцінити вплив умов застосування критерію на ймовірність похибки першого або другого роду.
5. Застосування критерію Пірсона. Студентам пропонуються завдання, які відображають етапи застосування критерію у традиційному варіанті й з використанням інформаційних технологій.
У тестуванні застосовується близько 200 різнорівневих завдань. Система "Експерт" на основі аналізу відповідей студента формує стратегію тестування за адаптивним алгоритмом [10] і випадковим чином вибирає завдання з урахуванням їх рівня і тематичної спрямованості. Для забезпечення надійності тестових результатів паралельні варіанти завдань згруповані у блоки, що дозволяє здійснювати випадковий вибір варіанта без порушення тематичної структури і трудності тесту.
Експеримент і обговорення результатів
Апробацію завдань проведено в 2002/2003 навчальному році із студентами факультету психології та соціології під час вивчення ними курсу "Математичні методи в психології". За результатами апробації визначено стандартні статистичні характеристики завдань: індекс трудності, індекс роздільної здатності, коефіцієнт кореляції завдання з оцінкою, яку виставлено експертом-викладачем на підставі незалежного від тестування опитування. Додатковим зручним критерієм аналізу якості завдань служить діаграма залежності частки правильних відповідей на це завдання від рівня навчальних досягнень студентів.
Отримані дані дозволили скоректувати деякі завдання і побудувати тест. Тестування проводиться за адаптивним алгоритмом, тому довжина тесту залежить від рівня навчальних досягнень учня і надійності його тестових результатів, яку автоматично обчислює система. Наприклад, мінімальна довжина тесту складає 16 завдань середнього та початкового рівнів (учень отримує оцінку від 1 до 3 балів за 12-бальною системою). Студенту, що впевнено надає правильні відповіді пропонується 23 завдання і виставляється оцінка 12. Максимальна довжина тесту складає 46 завдань у випадку, коли студент демонструє високий рівень навчальних досягнень, але припускається деяких помилок за неуважністю.
Упровадження системи автоматизованої діагностики у навчальний процес не завершує роботу щодо її поновлення і вдосконалення. Аналіз якості завдань проводиться систематично за результатами тестувань, обчислення статистичних характеристик завдань здійснюється на основі інтегральної оцінки за тестом за методикою [6]. Нині кількість сеансів діагностики складає близько 4000, що дозволяє обчислювати статистичні характеристики завдань з високою надійністю.
Тестові результати дозволяють провести аналіз засвоєння студентами окремих елементів навчального матеріалу.
Частку правильних відповідей для кожного елемента навчального матеріалу обчислено як середнє від часток правильних відповідей на завдання, з яких автоматизована система випадковим чином формує відповідну шкалу тесту. Частку правильних відповідей для завдань обчислено з урахуванням імовірності випадкового вгадування правильної відповіді за методикою [11].
Частка правильних відповідей на завдання тесту залежно від загальної оцінки студента за дванадцятибальною системою
Аналіз отриманих результатів показує, що на репродуктивному рівні найбільш важкими для студентів виявилися завдання з питань шкал вимірювання і застосування критерію Пірсона. Серед завдань продуктивного рівня, які передбачають застосування знань, найважчими є завдання, які стосуються оцінки параметрів розподілу і вибору шкали вимірювання. Саме на ці питання слід звернути особливу увагу під час викладання навчального матеріалу.
Розроблений нами навчальний блок використовується у практиці підготовки майбутніх педагогів, психологів, соціологів як складова таких навчальних дисциплін, як "Математичні методи в психології", "Інформаційні системи у педагогічній діяльності", "Кваліметрія і діагностика навчального процесу", окремих спецкурсів, які викладаються на різних етапах навчального процесу студентам різних спеціальностей.
Тестування задопомогою автоматизованої системи дозволяє студенту самостійно пройти діагностику під час підготовки до залікових заходів, систематизувати теоретичний матеріал, виявити пропуски у знаннях. Підсумкове тестування дозволяє ефективно й об'єктивно оцінити рівень теоретичної підготовки студента. Крім того, аналіз результатів, які поступово нагромаджуються в базі даних автоматизованої системи педагогічної діагностики під час будь-якого тестування, дозволяє викладачеві оперативно здійснювати діагностику навчального процесу, визначити рівень та структуру навчальних досягнень групи у цілому, здійснити на основі такого аналізу своєчасну педагогічну корекцію.
Висновки
1. Розроблено й апробовано на практиці систему автоматизованої педагогічної діагностики з математико-статистичних методів на базі програмного забезпечення "Експерт".
2. Відзначено доцільність систематичного аналізу якості завдань і їх поновлення.
3. Показано напрямки застосування результатів діагностики для підвищення ефективності навчального процесу.
4. На основі експериментальних даних показано, що на репродуктивному рівні найважчими для студентів виявилися завдання з питань шкал вимірювання і застосування критерію Пірсона. Серед завдань продуктивного рівня найважчими є завдання, які стосуються оцінки параметрів розподілу і вибору шкали вимірювання.
Перспективи подальшого розвитку дослідження
Подальший розвиток системи автоматизованої педагогічної діагностики пов'язаний із розробкою нових тестових завдань, постійним аналізом якості існуючих завдань і їх удосконаленням, удосконаленням та автоматизацією процесу визначення рівня навчальних досягнень, на якому тестове завдання здійснює діагностику.
Список джерел:
1. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. - СПб.: ООО "Речь", 2002. - 350 с.
2. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Прогресс, 1976. - 495 с.
3. Білоусова Л.І., Колгатін О.Г., Колгатіна Л.С. Статистична обробка даних з використанням табличного процесора Excel. - Харків: Консум, 2002. - 36 с.
4. Боровиков В. STATISTICA: Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. - СПб.: Питер, 2001. - 656 с.
5. Жалдак М.І., Кузьміна М.Н., Берлінська С.Ю. Теорія ймовірностей і математична статистика з елементами інформаційної технології. - К.: Вища шк., 1995. - 351 с.
6. Білоусова Л.І., Колгатін О.Г., Колгатіна Л.С. Тестологічний аналіз у системі "Експерт" //Комп'ютер у школі та сім'ї. - 2003. - №7. - С. 41 - 43.
7. Годфруа Ж. Что такое психология: В 2-х т. Т.2. - М.: Мир, 1992. - 496 с.
8. Тыркова Н.П. Методика преподавания теории вероятностей и математической статистики с использованием персональных компьютеров. //Повышение эффективности учебно-воспитательного процесса: Новые идеи, формы, методы: Материалы научно-методической конференции. Омск, 23-27 марта 1998 г. - Омск: Изд-во СибАДИ, 1998. - 156 с.
9. Белоусова Л.И., Колгатин А.Г., Колгатина Л.С. Принципы построения автоматизированной системы педагогической диагностики // УСиМ. - 2007. - №2. - С. 75 - 81.
10. Білоусова Л.І., Колгатін О.Г. Методика обробки та інтерпретації результатів педагогічної діагностики //Комп'ютер у школі та сім'ї. - 2003. - № 8. - С. 28 - 31.
11. Колгатін О.Г. Статистичний аналіз тесту з різними за формою завданнями. //Засоби навчальної та науково-дослідної роботи./ За заг. ред. В.І. Євдокимова і О.М. Микитюка. - ХДПУ ім. Г.С.Сковороди. - Харків: ХДПУ, 2003. - Вип. 20. - С. 50 - 54.
Loading...

 
 

Цікаве