Neparametrinių statistinių metodų taikymas vertinant studentų žinias
| Author | Affiliation |
|---|---|
Kosareva, Natalja | Vilniaus Gedimino technikos universitetas |
Mykolo Romerio universitetas |
| Date |
|---|
2010 |
Vertinimas plačiąja prasme yra informacijos, reikalingos tam tikram sprendimui priimti, rinkimas ir analizavimas. Autorių patirtis rodo, jog žinių vertinimas nėra lengvas uždavinys vertinant studentų žinias, net ir tokio lygtai gerai išmatuojamo dalyko kaip matematikos žinios, kai norima tai padaryti objektyviai. Šia tema yra parašyta nemažai straipsnių, kurių autoriai prieina prie tos pačios nuomonės, kad net pakankamai detaliai suderinę vertinimo kriterijus, skirtingi dėstytojai tuos pačius darbus vertina skirtingai. Darbe analizuojamas žinių vertinimo subjektyvumas, kai akcentuojamos ne tiek dėstytojų individualios savybės vertinant studentų žinias, kiek pačio vertinimo objekto, pavyzdžiui, rašto darbo išspręsto uždavinio ir pan., objektyvių vertinimo kriterijų konstravimo problemos. Autoriai analizuoja kiek savo atliktus tyrimus šia tema, tiek ir literatūroje aprašytus. Darbe yra aprašomi originalūs autorių atlikti eksperimentai ir jų statistinės analizės rezultatai. Kaip vieną vertinimo subjektyvumo problemos sprendimo būdą autoriai siūlo metodiką, kuri leidžia išskirstyti testuojamuosius į grupes pagal jų žinių lygį. Ši metodika gali būti pritaikyta ne tik matematikos, bet ir kitų dalykų žinioms vertinti.
The survey is described, when 15 accidentally selected student's higher mathematics works were independently verified by 6 teachers. The analyse of the total test result and the individual tasks results was performed with nonparametric statistical methods. To check the compatibility of teachers assessment Kendall`s coefficient of concordance W was calculated, nonparametric Friedman's test was applied. The conclusion of the investigation was that all 6 teachers estimates were rather similar when evaluating students attainment except the fifth task estimation. Page's L test was applied to the total test result to determine trend and consequently normed-referenced estimate of tested students. Least significant differences between sums of neighbouring ranks were calculated to establish 5 groups in which students received the same marks, so the criterion-referenced evaluation of students attainment was performed. The applied nonparametric statistical methods methods were particularly described in the paper. The results were summarised in inferences and recommendations. To escape or reduce the influence of subjectivity in attainment evaluation the recommendations were formulated: to assign more points to the task, were teachers disagree in their assessment of students knowledge, to use standard tests for attainment evaluation, to formulate more strict evaluation criteria and agreement on the most often occuring mistakes evaluation. The proposed methods could be applied not only for attainment in mathematics assessment, but also in other natural scienses.