Пәннің оқу-әдістемелік кешені «Физика және математика» ббб мәжілісінде қаралды
жүктеу/скачать 6,14 Mb.
|
umkd gpz
- Бұл бет үшін навигация:
- Дәріс 11. Статистикалық және математикалық әдістер
- Статистикалық әдістер
Дәріс 11. Статистикалық және математикалық әдістер 1. Дидактикадағы математикалық әдістер сауал-сұрақ және эксперимент әдістерімен алынған мәліметтерді өңдеуге, сондай-ақ зерттелетін құбылыстардың арасындағы сандық байланысты орнатуға қолданылады. Бұл әдістер эксперимент нәтижелерін бағалауға, тұжырымдардың сенімділігін арттыруға көмектеседі және теориялық жалпылау үшін негіз болады. Дидактикада қолданылатын математикалық әдістердің ішіндегі ең көп тарағаны - тіркеу, саралау, масштабтау. Тіркеу - топтың әрбір мүшесінің қандай да бір сапасын анықтау және осы сапасы бар немесе жоқ адамдардың санын жалпы есептеу әдісі (мысалы, сабақта белсенді жұмыс істейтіндердің және пассивтердің саны). Рангілеу (немесе саралау әдісі) жиналған деректерді жүйелеуді талап етеді (әдетте төмендеу немесе кейбір көрсеткіштердің жоғарылауы) және сәйкесінше әр пәннің әр қатарындағы орнын анықтау (мысалы, ең жақсы көретін сыныптастарының тізімін жасау). Масштабтау - дидактикалық құбылыстардың жеке аспектілерін бағалауға сандық көрсеткіштерді енгізу. Ол үшін пәндерге сұрақтар қойылады, оларға жауап бере отырып, олар осы рейтингтердің біреуін таңдауы керек. Мысалы, бос уақытыңызда қандай да бір іс-әрекет жасау туралы сұраққа сіз бағалаушы жауаптардың біреуін таңдауыңыз керек: Мен ұнатамын, үнемі айналысып отырамын, тұрақты емес және ештеңе жасамаймын. Алынған нәтижелерді нормамен салыстыру (берілген индикаторлар үшін) одан ауытқуды анықтауды және нәтижелерді қолайлы интервалдармен байланыстыруды қамтиды. Мысалы, адамның өзін-өзі бағалауы - бұл 0,3-тен 0,5-ке дейінгі коэффициент мәні. Егер ол 0,3-тен төмен болса, онда өзін-өзі бағалау дұрыс бағаланбайды, егер ол 0,5-тен жоғары болса, ол артық бағаланады. 2. Статистикалық әдістер жаппай материалды өңдеу кезінде қолданылады, яғни алынған көрсеткіштердің орташа шамаларын анықтау кезінде: орташа арифметикалық (мысалы, бақылау және эксперименталды топтардың тексеру жұмыстарындағы қателер санын анықтау), медиандар - қатар ортасының көрсеткіші (мысалы, медиана тобында он екі оқушы болған жағдайда, барлық оқушылар олардың бағалары бойынша бөлінген тізімдегі алтыншы оқушының бағасы болады), осы шамалардың маңындағы шашырау дәрежесі - дисперсия (орташа квадраттық ауытқулар, вариация коэффициенті және т.б.). Бұл есептеулер үшін тиісті формулалар бар, анықтамалық кестелер қолданылады. Осы әдістердің көмегімен өңделген нәтижелер графикалық, диаграмма, кесте түрінде сандық тәуелділікті көрсетуге мүмкіндік береді. Бүгінгі таңда ғылыми ортада ең танымал және кең таралған бағдарламалардың бірі - статистикалық ақпаратты өңдеуге арналған SPSS (Әлеуметтік ғылымдарға арналған статистикалық пакет) бағдарламасы. Бағдарлама SPSS базасына (базалық модуль) негізделген, ол мәліметтерге қол жеткізудің және деректерді басқарудың әртүрлі нұсқаларын ұсынады. Онда көбіне қолданылатын талдау әдістері бар. Дәстүрлі түрде, SPSS Base-мен (базалық модуль) тағы екі модуль жұмыс істейді: Advanced Models (жетілдірілген модельдер) және Regression Models (регрессиялық модельдер). SPSS базасында барлық деректерді енгізу, іріктеу және түзету процедуралары, сонымен қатар SPSS ұсынатын статистикалық әдістердің көпшілігі бар. Бұл модульге жиілікті талдау, статистикалық сипаттамаларды есептеу, шартты кестелер, корреляциялар, сызба сияқты қарапайым статистикалық әдістермен қатар, бұл модуль t-тестілерді және басқа да параметрлік емес сынақтарды, сонымен қатар көп деңгейлі сызықтық регрессиялық талдау сияқты күрделі әдістерді, дискриминантты талдау, факторлық талдау, кластерлік талдау, дисперсияны талдау, жарамдылық талдауы (сенімділік талдауы) және көп өлшемді масштабтау қамтиды. Regression Models әртүрлі регрессиялық талдау әдістерін қамтиды, мысалы: бинарлы және мультиноминалды логистикалық регрессия, сызықты емес регрессия және пробит-талдауы. Advanced Models-ке дисперсиялық талдаудың әртүрлі әдістері (көп өлшемді, қайта өлшеулерді ескере отырып), жалпы сызықтық модель, Каплан-Майер әдісі мен кокс регрессиясы, логлиниялық, сондай-ақ логитлоглиниялық модельдер кіреді. Жоғарыда аталған үшеумен қатар, арнайы қосымша модульдер мен жеке бағдарламалар бар, олардың саны үнемі өсіп отырады, сондықтан пайдаланушылар SPSS-тегі инновациялар туралы ақпаратпен үнемі танысып отыруы керек (SPSS-тегі өзін-өзі оқыту). SPSS енгізу және статистикалық талдау процесін бастаушыға қол жетімді және тәжірибелі қолданушы үшін ыңғайлы интерфейсті ұсынады. Пакеттік деректер редакторы сізге деректерді ыңғайлы (кесте түрінде) түрде енгізуге және түзетуге мүмкіндік береді. SPSS сізге көптеген жоғары сапалы графиктер мен түрлі диаграммаларды алуға мүмкіндік береді. Пакетті пайдаланып, кестелерді, қарапайым мәзірлер мен диалогтарды қолдана отырып, біріншіден, мыңдаған айнымалысы бар үлкен деректер файлдарына талдау жасай аласыз, екіншіден, мұның бәрін бағдарламалау тілінде кіші әріптермен жазуға болмайды. SPSS бағдарламасын қолдана отырып, сіз: деректерді басқара аласыз; деректерді ұйымдастырады; деректерді түрлендіруге, жаңа айнымалыларды құруға; мәліметтерді талдауға болады. SPSS қолданудың ықтимал бағыттары: әлеуметтану мен педагогикада пакет әр түрлі мәліметтер базасын құру, сақтау және өңдеу процесін автоматтандыруға мүмкіндік береді. SPSS-те іске асырылатын аналитикалық процестің кезеңдері: жоспарлау; деректер жинау; мәліметтерге қол жетімділікті қамтамасыз ету; талдау үшін мәліметтерді дайындау; талдау нәтижелері; есеп құру; нәтижелерді көрсету және тарату. Педагогикада пакет тест нәтижелерін өңдеу мен интерпретациялауды автоматтандыруға мүмкіндік береді (Давыдова М.А., Усатая И.Е., 2017 ). Жоғарыда айтылғандай, арнайы ғылыми мақсатпен жүргізілетін теориялық дидактикалық зерттеулер мен шығармашылықпен жұмыс істейтін әр мұғалімнің жүргізе алуы тиіс қолданбалы (ғылыми-практикалық) зерттеу арасындағы айырмашылықты ажырату қажет. Қолданбалы зерттеулердің мысалы ретінде оқу орындарында Action Research, Lesson study және т.б. сияқты тәсілдерді белсенді енгізу жатады. Қолданбалы зерттеулер бірнеше кезеңдерден өтеді: дайындық, содан кейін мәселені практикалық шешу, алынған мәліметтерді сандық өңдеу, оларды түсіндіру, тұжырымдар мен ұсыныстарды құрастыру. Дайындық кезеңінде, ең алдымен, ең өзекті дидактикалық проблеманы анықтау мақсатында практикалық іс-әрекет талданады, оны шешу оқушылардың дамуында, оқуы мен тәрбиесінде елеулі оң нәтижелерге әкеледі. Одан әрі статистикалық материалдарды жинау жүзеге асырылады. Сонымен, зерттеу әдістері дидактиканың ғылым ретінде дамуының маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. Дидактикалық зерттеу әдістерінің даму деңгейіне байланысты ғылым ретінде дидактиканың өзі жетілдірілуде. Кез-келген дидактикалық зерттеу - бұл бұрыннан белгілі білімді растау емес, жаңаны алу процесі. Шетелдік педагогикада, қазақстандықтардан айырмашылығы (кең көлемде, Тәуелсіз Мемлекеттер Достастығы елдері), базалық зерттеулерді қамтитын, ең алдымен қолданбалы зерттеулерге бағытталған. Осыған байланысты ол сандық және сапалық әдістерге бөлуді жөн санайды. жүктеу/скачать 6,14 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|