Статистический анализ динамики результатов e-learning в вузе; Современные проблемы науки и образования; № 1
| Parent link: | Современные проблемы науки и образования.— , 2005- № 1.— 2015.— [9 c.] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor Corporativo: | |
| Otros Autores: | , |
| Sumario: | Заглавие с экрана Проведен статистический анализ результатов электронного обучения студентов первых трех семестров по высшей математике с использованием дистанционных образовательных технологий Томского политехнического университета. Рассмотрение проведено в системе 2 показателей: ЭКЗ - баллы, полученные в результате семестрового тест-экзамена, и DT - разность моментов окончания и начала экзамена. Проведена гистограммная динамика результатов ЭКЗ и DT. Согласно ранговому дисперсионному анализу Фридмана с повторными измерениями динамика ЭКЗ оценивается как высоко значимая по совокупности трех семестров за счет высоко значимого отличия ЭКЗ1 от ЭКЗ2 и статистически значимого отличия ЭКЗ2 от ЭКЗ3. В случае DT выделено только статистически значимое различие между DT2 от DT3. С помощью непараметрического критерия Краскела-Уоллиса все выборки семестровых результатов ЭКЗ и DT оценены на групповую неоднородность (различия между результатами разных 7 групп): в случае ЭКЗ1 и ЭКЗ3 - как незначимые, ЭКЗ2 - статистически значимые, DT1 - сильно значимые, DT2 и DT3 - высоко значимые. Данные результаты подтверждены параметрическим дисперсионным анализом. Проведена классификация составной (по ЭКЗ и DT) динамики учебных групп по уровню ее значимости. Результаты проведенного анализа оценивания знаний студентов в режиме дистанционных образовательных технологий могут быть учтены при внедрении современных информационных образовательных интернет-технологий в организацию электронного обучения для обеспечения качества образования и контроля знаний. The statistical analysis of outcomes of e-learning of students first three semestre on higher mathematics with useof distant educational process engineerings of Tomsk polytechnic university is spent. Reviewing is spent insystem of 2 indicators: EX - the points received as a result of semestrial test - examination and DT - a differenceof the moments of the termination and the examination beginning. Dynamics of histograms-outcomes EX andDT is spent. According to Friedman's rank analysis of variance with repeated measurements dynamics EX isestimated as highly significant on a population of three semestre at the expense of highly significant differenceEX1 from EX2 and statistically significant difference EX2 from EX3. In case of DT significant distinction betweenDT2 from DT3 is selected only statistically. By means of nonparametric criterion of Kraskel-Willis all samples ofsemestrial outcomes EX and DT are estimated on group heterogeneity (distinctions between outcomes ofdifferent 7 groups): in case of EX1 and EX3 - as insignificant, EX2 - statistically significant, DT1 - stronglysignificant, DT2 and DT3 - highly significant. Given results are confirmed parametrical by an ANOVA.Classification composite (on EX and DT) dynamics of educational groups on level of its importance is spent.Outcomes of the spent analysis of an estimation of knowledge of students in a condition of distant educationalprocess engineerings can be considered at introduction modern informational educational the Internet - processengineerings in the organisation of e-learning for security of quality of formation and control of knowledge. |
| Lenguaje: | ruso |
| Publicado: |
2015
|
| Colección: | Физико-математические науки |
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.science-education.ru/121-19199 |
| Formato: | Electrónico Capítulo de libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=641844 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 641844 | ||
| 005 | 20250404092622.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\6761 | ||
| 090 | |a 641844 | ||
| 100 | |a 20150605d2015 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Статистический анализ динамики результатов e-learning в вузе |d Statistical analysis of dynamics of outcomes e-learning in high school |f А. А. Михальчук, В. П. Арефьев, Н. М. Филипенко | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Физико-математические науки | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 10 назв.] | ||
| 330 | |a Проведен статистический анализ результатов электронного обучения студентов первых трех семестров по высшей математике с использованием дистанционных образовательных технологий Томского политехнического университета. Рассмотрение проведено в системе 2 показателей: ЭКЗ - баллы, полученные в результате семестрового тест-экзамена, и DT - разность моментов окончания и начала экзамена. Проведена гистограммная динамика результатов ЭКЗ и DT. Согласно ранговому дисперсионному анализу Фридмана с повторными измерениями динамика ЭКЗ оценивается как высоко значимая по совокупности трех семестров за счет высоко значимого отличия ЭКЗ1 от ЭКЗ2 и статистически значимого отличия ЭКЗ2 от ЭКЗ3. В случае DT выделено только статистически значимое различие между DT2 от DT3. С помощью непараметрического критерия Краскела-Уоллиса все выборки семестровых результатов ЭКЗ и DT оценены на групповую неоднородность (различия между результатами разных 7 групп): в случае ЭКЗ1 и ЭКЗ3 - как незначимые, ЭКЗ2 - статистически значимые, DT1 - сильно значимые, DT2 и DT3 - высоко значимые. Данные результаты подтверждены параметрическим дисперсионным анализом. Проведена классификация составной (по ЭКЗ и DT) динамики учебных групп по уровню ее значимости. Результаты проведенного анализа оценивания знаний студентов в режиме дистанционных образовательных технологий могут быть учтены при внедрении современных информационных образовательных интернет-технологий в организацию электронного обучения для обеспечения качества образования и контроля знаний. | ||
| 330 | |a The statistical analysis of outcomes of e-learning of students first three semestre on higher mathematics with useof distant educational process engineerings of Tomsk polytechnic university is spent. Reviewing is spent insystem of 2 indicators: EX - the points received as a result of semestrial test - examination and DT - a differenceof the moments of the termination and the examination beginning. Dynamics of histograms-outcomes EX andDT is spent. According to Friedman's rank analysis of variance with repeated measurements dynamics EX isestimated as highly significant on a population of three semestre at the expense of highly significant differenceEX1 from EX2 and statistically significant difference EX2 from EX3. In case of DT significant distinction betweenDT2 from DT3 is selected only statistically. By means of nonparametric criterion of Kraskel-Willis all samples ofsemestrial outcomes EX and DT are estimated on group heterogeneity (distinctions between outcomes ofdifferent 7 groups): in case of EX1 and EX3 - as insignificant, EX2 - statistically significant, DT1 - stronglysignificant, DT2 and DT3 - highly significant. Given results are confirmed parametrical by an ANOVA.Classification composite (on EX and DT) dynamics of educational groups on level of its importance is spent.Outcomes of the spent analysis of an estimation of knowledge of students in a condition of distant educationalprocess engineerings can be considered at introduction modern informational educational the Internet - processengineerings in the organisation of e-learning for security of quality of formation and control of knowledge. | ||
| 461 | |t Современные проблемы науки и образования |d 2005- | ||
| 463 | |t № 1 |v [9 c.] |d 2015 | ||
| 510 | 1 | |a Statistical analysis of dynamics of outcomes e-learning in high school |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a дисперсный анализ | |
| 610 | 1 | |a обучение | |
| 610 | 1 | |a качество | |
| 610 | 1 | |a электронное обучение | |
| 610 | 1 | |a дистанционные образовательные технологии | |
| 700 | 1 | |a Михальчук |b А. А. |c математик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1954- |g Александр Александрович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\27011 |9 12596 | |
| 701 | 1 | |a Арефьев |b В. П. |c математик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1950- |g Владимир Петрович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\27692 |9 12766 | |
| 701 | 1 | |a Филипенко |b Н. М. |c математик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1946- |g Николай Максимович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\31305 |9 15483 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Физико-технический институт (ФТИ) |b Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18727 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20150605 |g RCR | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://www.science-education.ru/121-19199 |
| 942 | |c CF | ||