Результаты опытно-экспериментальной работы и их анализ

 

Проанализировав учебно-хозяйственную часть, перейдем, непосредственно, к нашей опытно-экспериментальной работе. Для исследования более наглядной, с нашей точки зрения, явилась дисциплина «Гидравлические и пневматические системы» (в дальнейшем именуемой ГИПС). Ее изучают 6 групп 3-х специальностей (А-379, А-380, Т-381, Т-382, АМ-383, АМ-389), она изучается на третьем курсе, на обучение отводится 1 год. ГИПС относится к циклу спец. дисциплин, изучает физические явления, связанные с динамикой и статикой жидкости и газа.

Компьютерное обучение по ГИПС введено с 1998года, в частности это: учебные компьютерные программы по расчету гидропривода, по построению схемы гидропривода, лабораторные работы по различным темам, и тестирование по части тем данной дисциплины. Учебные программы разработаны на основе программных продуктов: Компас-График 2D, 3D (дилер-фирма «АСКОН»); Автопроект, SolidWords.

В ходе эксперимента участвовали две группы студентов специальности «ТО и ремонт автотранспорта» Т-381: контрольная (1997 года обучения) и экспериментальная (2006 года обучения). В дальнейшем для удобства отображения результатов обозначим контрольную группу Т-381 1997 года обучения как первую (гр. 1), а экспериментальную группу Т-381 2006 года обучения как вторую (гр. 2). В контрольной группе выполнение семестрового задания проходило без применения компьютерной программы, данные об этой группе мы получили в архиве техникума. В экспериментальной группе аналогичная квалификационная работа выполнялась двумя способами: без применения компьютерной программы и с помощью компьютерной техники. Расчет на компьютере является вторым этапом выполнения работы. Количество учащихся обеих групп составляет 18 человек, половозрастной состав обеих групп примерно равный.

Чтобы выяснить влияние компьютерных программ на качество обученности студентов в гр.2, нами был проведен урок по расчету параметров гидропривода. Этот расчет является итоговой квалификационной работой по данному курсу (семестровое задание), в Приложении А представлен вариант расчета одного из студентов экспериментальной группы. Урок являлся вводным, в Приложении Б представлен план урока.

Опрос свёлся к тому, что у учащихся был выяснен уровень знания об основных параметрах, которые предстоит рассчитать. После устранения небольших недочетов с помощью отличников дежурный раздал бланки содержания работы (в бланках оставлены пробелы для введения своего варианта задания) и методички с вариантами заданий. Учащиеся записали в тетрадь порядок выполнения расчета по пунктам. После ответов на возникшие вопросы учащихся педагог предлагает пересесть за компьютерные столы и объясняет порядок введения данных в расчетную программу, что, по словам педагога, увеличивает положительную мотивацию.

За основу оценки результата эксперимента нами взят один из критериев – оценочный, соответственно показателем этого критерия будет количество оценок «хорошо» и «отлично» за выполненную работу. Для выполнения эксперимента мы собрали и обработали данные о полученных студентами оценках за семестровое задание. В таблице 2.5 мы представили архивные данные об оценках за семестровое задание, выполненное группой 1. Оценки за семестровое задание, выполненное экспериментальной группой 2, представлены в таблице 2.6.

Таблица 2.5 – Показатели выполнения семестрового задания группой 1

 

Список группы Т-381, март 1997	Оценка за семестровое задание
1	2
1. Абдарахманов Р.Ш.	3
2. Акулов С.А.	3
3. Андреев А.С.	3
4. Аюпов Р.Р.	4
5. Бавткин А.А.	3
6. Барышникова Н.А	5
7. Варов А.Ю.	2
8. Габайдулин В.Р.	3
9. Галлеев А.Р.	4
10.Гурков П.В.	4
11. Кузнецов С.Б.	3
12. Меняйло О.Б.	4
13. РедькинИ.В.	5
14. Решетов Е.П.	3
15. Рязанов М.С.	3
16. Строганов Д.П.	4
17. Фахретдинов Р.Н..	4
18. Челядинов О.Ю.	5

 

Таблица 2.6 – Показатели выполнения семестрового задания группой 2

 

Список группы Т-381, март 2006	Оценка за семестровое задание
1	2
1. Абросимов Е. В.	4
2. Гвоздев В. С.	4
3. Грибин А. В.	3
4. Громов Д. С.	5
5. Гронский А. А.	4
6. Грунский Т. А.	3
7. Долгушин Г. А.	3
8. Жданова А. В.	4
9. Зезюков И. А.	4
10. Комардин Д. С.	5
11. Патрушев Н. С.	4
12. Радько А. В.	3
13. Сафиуллина Л. И.	4
14. Сидорин Т. С.	4
15. Федосов В. В.	4
16. Чистяков Л. С.	5
17. Шарапова Н. А.	5
18. Ятчев М. И.	4

 

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
1	3	4	+
2	3	4	+
3	3	3	=
4	4	5	+
5	3	4	+
6	5	3	-
7	2	3	+
8	3	4	+
9	4	4	=
10	4	5	+
11	3	4	+
12	5	3	-
13	4	4	=
14	3	4	+
15	3	4	+
16	4	5	+
17	4	5	+
18	5	4	-

 

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%;

18

для группы 2: СОК = 4*100% + 10*64% + 4*36%

18

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
1	2,5	1	1
2	3	0,5	0,25
3	3	0,5	0,25
4	3	0,5	0,25
5	3,5	0	0
6	4	-0,5	0,25
7	4	-0,5	0,25
8	4,5	-1	1
9	5	-1,5	2,25
Суммарное квадратное отклонение:                                                                  У ═ 5,5
Значение медианы: 3,5

 

 Таблица 2.9 - Меры центральной тенденции и вариативности для группы 2

 

Номер пары	Среднее значение оценки в паре	Отклонение от медианы	Квадрат отклонения
1	2	3	4
1	3	1	1
2	3	1	1
3	4	0	0
4	4	0	0
5	4	0	0
6	4	0	0
7	4	0	0
8	5	1	1
9	5	1	1
Суммарное квадратное отклонение: У ═ 4
Значение медианы: 4

 

Определим дисперсию (среднее квадратичное отклонение) по формуле 4:

SІ ═ У / n,                                  (4)

где n – количество подгрупп (пар);

У - суммарное квадратное отклонение.

Для группы 1: SІ ═ 5,5/ 9 ═ 0,61;

для группы 2: SІ ═ 4/ 9 ═ 0,44.

Для сравнения двух выборочных средних величин, принадлежащих двум совокупностям данных и для решения вопроса о том, отличаются ли средние значения статистически друг от друга достоверно, используют критерий Стьюдента (t) (формула 5):

t ═ (x1­ x2) / √mІ1 + mІ2,         (5)

где x1, x2 – среднее значение по одной и другой выборкам;

m1, m2 – интегрированные показатели отклонений частных значений из двух выборок от соответствующих их средних величин: m ═ SІ / n, тогда

для группы 1: m1 ═ 0,61/ 9 ═ 0,068;

для группы 2: m2 ═ 0,44/ 9 ═ 0,049, тогда

t ═ (3,61- 4) / √0.0046 + 0.0024 ═ 4,65.

По таблице 11 [] для заданного числа степеней свободы: n1+n2-2=9+9-2=16, и избранной вероятности допустимой ошибки 0,05 находим t табл.

Вывод: так как t =4,65>t табл. ═2,12, то педагогические условия статисти- чески значимо повышают качество обученности, что и требовалось доказать.