Формирующее оценивание у будущих учителей умения статистической обработки данных педагогического эксперимента
Formative assessment of future teachers’ skills in statistical processing of data from a pedagogical experiment
Аннотация
В статье на конкретном примере описана методика формирующего оценивания у будущих учителей умения статистической обработки данных педагогического эксперимента. Это умение особенно важно для выпускников педагогического университета, планирующих продолжить обучение на более высоких уровнях педагогического образования (магистратура, аспирантура). Оцениваемая учебная деятельность студентов (20 чел.) была организована в форме лабораторной работы по математике. Проверены гипотезы о нормальности частотных распределений выборок обучающихся до и после педагогического воздействия. Проверена гипотеза о статистически значимом смещении вправо среднего частотного распределения после педагогического воздействия. С помощью дополнительных тестов проверена устойчивость статистических выводов, т.е. робастность предложенного алгоритма. Это позволяет использовать реализованный алгоритм в качестве справочного материала при статистической обработке результатов опытной работы в выпускных квалификационных работах.
This article describes a specific example of a method for formative assessment of future teachers’ skills in statistical processing of data from a pedagogical experiment. This skill is especially important for graduates of a pedagogical university planning to continue their studies at higher levels of pedagogical education (master's and postgraduate studies). The assessed learning activities of 20 students were organized in the form of a laboratory work in mathematics. Hypotheses were tested regarding the normality of the frequency distributions of student samples before and after the pedagogical intervention. A hypothesis was also tested regarding a statistically significant rightward shift in the mean frequency distribution after the pedagogical intervention. Additional tests were used to verify the stability of statistical conclusions, that is to say the robustness of the proposed algorithm. It allows the implemented algorithm to be used as a reference for statistically processing the results of experimental work in final qualifying theses.
