The use of learningmetry in the study of probability theory and mathematical statistics at a university of economics with a point-rating system for assessing knowledge

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers the use of the learningmetry method as a tool for measuring the performance-motivation scale of the results of work on control points in a digital educational environment within the point-rating system for assessing students’ knowledge at a university of economics. The author have analyzed data on the results of mastering the course «Probability Theory and Mathematical Statistics» in the third semester of the 2021/2022 undergraduate program. Tabular and indexological stages of data analysis are carried out. The following personal and group indices were calculated: the student’s progress index, the student’s motivational activity index, the student’s learningmetry index by the test, the student’s learningmetry index; group success index, group motivational activity index, group learningmetry index. Indices of evaluation of the tests are also calculated: index of evaluation of the test, learningmetry index of the test. A feature of the work is the calculation of learningmetry indices under conditions of a different maximum number of points obtained in the assessment at different control points, as a result of which a preliminary transfer of data into a five-point evaluation system is proposed. The implementation of the presented methodology can be useful for assessing the effectiveness of students’ learning in mastering the course in the conditions of a point-rating system for assessing students’ knowledge and in a digital educational environment.

About the authors

Nadezhda Anatolyevna Zaychikova

Samara State University of Economics

Author for correspondence.
Email: zajna@yandex.ru

candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Statistics and Econometrics Department

Russian Federation, Samara

References

  1. Троеглазова А.В. Квалиметрический подход к формированию балльно-рейтинговой системы оценивания в вузе // Современное педагогическое образование. 2020. № 5. С. 54-56.
  2. Сазонов Б.А. Балльно-рейтинговые системы оценивания знаний: особенности российской практики // Образование и наука. 2012. № 9 (98). С. 15-34.
  3. О проведении эксперимента по введению рейтинговой системы оценки успеваемости студентов вузов: приказ Министерства образования РФ от 11.07.2002 № 2654.
  4. Коряковцева О.А. Преимущества и проблемы применения балльно-рейтинговой системы в вузе // Гуманитарные науки (г. Ялта). 2021. № 1 (53). С. 62-69.
  5. решений для нового образования // Качество образования. 2018. № 2. С. 4-9.
  6. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации»: распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р.
  7. Козлова Г.Г. Роль высшей школы в развитии цифровой экономики // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 2. С. 63-65.
  8. Булатова Е.Г. О квалиметрическом подходе в педагогических исследованиях // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. № 12-2. С. 59-63.
  9. Гнездилова Л.Б., Гнездилов М.А. Учебная мотивация как основа эффективного образовательного процесса в вузе // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Гуманитарные и общественные науки. 2017. № 2. С. 4-11.
  10. Зайчикова Н.А. Разработка методики измерения по шкале успеваемость-мотивация результатов работы с тестовыми системами в цифровой образовательной среде // Современные проблемы науки и образования. 2018. № 4. doi: 10.17513/spno.27902.
  11. Зайчикова Н.А. Применение научениеметрической методики в студенческих группах в цифровой образовательной среде // Наука XXI века: Актуальные направления развития. 2019. № 2-1. С. 35-40.
  12. Зайчикова Н.А. Научениеграмма как способ графического представления результата научениеметрической процедуры // Наука XXI века: Актуальные направления развития. 2020. № 1-1. С. 100-104.
  13. Зайчикова Н.А. Разработка анкеты для реализации научениеметрической методики в вузе // Актуальные аспекты развития современной науки: сб. науч. ст. II междунар. науч. конф., 18 декабря 2020 года. Самара: Изд-во СГЭУ, 2021. С. 382-385.
  14. Zaychikova N.A. Learningmetry: Effectiveness e-learning measuring and reflection of educational experience // Current Achievements, Challenges and Digital Chances of Knowledge Based Economy. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2021. P. 611-619. doi: 10.1007/978-3-030-47458-4_70.
  15. Морено Я.Л. Социометрия: Экспериментальный метод и наука об обществе / пер. с англ. А.М. Боковикова. М.: Академический Проект, 2001. 384 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Assessment of the TWiMS and BRSO course in points from 1 to 5

Download (28KB)
3. Figure 2 – Field of observed values on the academic performance–motivation scale

Download (11KB)

Copyright (c) 2022 Zaychikova N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».