ОДИН ИЗ СПОСОБОВ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА


Цитировать

Аннотация

Приводится статистическая обработка и анализ результатов педагогического экспе-римента по внедрению инновационной методики на основе матричной модели познава-тельной деятельности, проведенного в Самарском государственном университете пу-тей сообщения (СамГУПС) преподавателями кафедры «Высшая математика». Для подтверждения эффективности предложенной методики исследуются четыре слу-чайные величины, характеризующие коэффициент усвоения учебного материала от-дельным студентом, полученные в результате двух контрольных тестирований в экс-периментальной и контрольной группах. Поскольку полученные в результате экспери-мента данные представляют собой набор чисел, в которых трудно уловить какую-либо закономерность их изменения (варьирования), их подвергают статистической обра-ботке. Для этого построены интервальные вариационные ряды; вычислены основные числовые характеристики: выборочная средняя (среднее арифметическое значение при-знака выборочной совокупности), выборочная дисперсия (среднее арифметическое квадратов отклонений наблюдаемых значений признака от их средних значений) и вы-борочное среднее квадратическое отклонение (корень квадратный из выборочной дис-персии). Определены наблюдаемые значения критерия согласия Пирсона, позволяющие установить, после сравнения их с критическими значениями, что все исследуемые слу-чайные величины подчинены нормальному закону распределения. Построены линии эм-пирических плотностей результатов, полученных в контрольной и экспериментальной группах после первого и после второго тестирования, позволяющие оценить динамику процесса усвоения учебного материала. Вычислены коэффициенты вариации, характе-ризующие рассеивание вариационных рядов. Таким образом показано, что в экспери-ментальной группе к концу обучения не только увеличился средний результат (на 10 % по сравнению с контрольной группой), но и уменьшилось рассеивание результатов от-носительно среднего (с 16,55 до 13,67 %), что безусловно подтверждает эффектив-ность предложенной методики.

Об авторах

Елена Николаевна Рябинова

Самарский государственный технический университет

Email: eryabinova@mail.ru

Юлия Валериевна Гуменникова

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: gumennikuv@yandex.ru

Рузиля Нябиулловна Черницына

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: y-abc@mail.ru

Список литературы

  1. 1. Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. - М.: Эдиториал УРСС, 2010. - 224 с.
  2. 2. Новиков Д.А. Статистические методы в педагогических исследованиях. - М.: М3 - Пресс, 2004. - 67 с.
  3. 3. Ительсон Л.Б. Математические и кибернетические методы в педагогике. - М.: Просве-щение, 1964. - 268 с.
  4. 4. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Про-гресс, 1976. - 496 с.
  5. 5. Грабарь М.И., Краснянская К.А. Применение математической статистики в педагогиче-ских исследованиях: Непараметрические методы. - М.: Педагогика, 1997. - 136 с.
  6. 6. Кыверялг А.А. Методы исследований в профессиональной педагогике. - Таллин: Валгус, 1980. - 334 с.
  7. 7. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. - СПб.: Речь, 2007. - 350 с.
  8. 8. Рябинова Е.Н. Адаптивная система персонифицированной профессиональной подготов-ки студентов технических вузов. - М.: Машиностроение, 2009. - 258 с.
  9. 9. Черницына Р.Н. Формирование информационно-дидактической базы для организации самообразовательной деятельности студентов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2014. - Т. 16, вып. 2-4. - С. 852-857.
  10. 10. Рябинова Е.Н., Черницына Р.Н. Организация самообразовательной деятельности студен-тов при изучении кривых второго порядка. - Самара: СамГУПС, Порто-принт, 2014. - 204 с.
  11. 11. Курушина С.Е. Формирование самообразовательных компетенций студентов при изуче-нии матриц: Учеб.-метод. пособие / С.Е. Курушина, В.П. Кузнецов, Е.Н. Рябинова, Р.Н. Черницына. - 2-е изд., испр. - Самара: СамГУПС, 2015. - 159 с.
  12. 12. Рябинова Е.Н., Черницына Р.Н. Организация самостоятельной работы студентов на ос-нове матричной модели познавательной деятельности при изучении дифференциальных уравнений: Учеб.-метод. пособие для самост. профес. подготовки студентов техн. вузов. - Самара: СамГУПС, Порто-принт, 2014. - 124 с.
  13. 13. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
  14. 14. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Наука, Физма-тгиз, 1969. - 579 с.
  15. 15. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. - Л.: ЛГУ, 1972. - 428 с.
  16. 16. Ащепкова Л.Я. Материалы к семинару по обработке результатов тестирования / Регио-нальный центр проблем качества при ДВГУ. - Владивосток, 2001.
  17. 17. Гуменникова Ю.В. Статистическая обработка результатов тестирования студентов / Ю.В. Гуменникова, Е.Н. Рябинова, Р.Н. Черницына // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2015. - № 3(27).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Рябинова Е.Н., Гуменникова Ю.В., Черницына Р.Н., 2015

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).