Программа аспирантуры...

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИГБОУ ВО МО «АКАДЕМИЯ СОЦИАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ»

Кафедра информационно-коммуникационных технологий

Рабочая программа учебной дисциплины

«КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В НАУЧНЫХИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИКТ»

Направление подготовки –44.06.01 Образование и педагогические науки

(уровень подготовки кадров высшей квалификации)

Направленность (профиль) подготовки –Общая педагогика, история педагогики и образования

Шифр специальности –13.00.08 Теория и методика профессионального образования.

Квалификация (степень) выпускника –исследователь, преподаватель-исследователь

Формы обучения – очная, заочная

АСОУ2015

Авторы: Монахова Г.А., д.п.н., профессор, профессор; Монахов Н.В., к.п.н., доцент

Рабочая программа учебной дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ» разработана на основании ФГОС ВО по направлению подготовки 44.06.01 Образование и педагогические науки (уровень подготовки кадров высшей квалификации), утвержденным приказом Минобрнауки РФ от 30 июля 2014 г. № 902, учебного плана по ОПВО аспирантуры специальность 44.06.01 Образование и педагогические науки (Теория и методика профессионального образования).

Утверждено Методическим советомПротокол №___________«______»________________2015 г.Председатель МС________________

Одобрено кафедройПротокол №«___»_____________2016 г. Зав. кафедрой___________

СОГЛАСОВАНИЯ:

Авторы: _______________ Г.А. Монахова «____» ____ 2016 г.

_______________ Н.В. Монахов «____» ____ 2016 г.

Зав. кафедрой ИКТ к.п.н., доцент_______________ ______О.В. Шаронова «____» ____ 2016 г.

Зав. Аспирантурой и докторантурой___________ Н.О. Болдышева «____» ____ 2016 г.

Руководитель образовательнойпрограммы: _______________________Т.Ф. Сергеева «____» ____ 2016 г.

Зав. библиотекой: _________________ И.В. Крылова «____» ____ 2016 г.

Специалист по УМР _____________ _________________ «____» ____ 2016 г

©Монахова Г.А., Монахов Н.В., 2016© АСОУ, 2016

2

СОДЕРЖАНИЕ1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ....................................................................42. МЕСТО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ

ПРОГРАММЫ........................................................................................................................................42.1. Цикл учебного плана.................................................................................................................42.2. Место учебной дисциплины в структурно-логической схеме...........................................43. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО УЧЕБНОЙ

ДИСЦИПЛИНЕ, СООТНЕСЕННЫХ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОПВО (КОМПЕТЕНЦИЯМИ ВЫПУСКНИКА)....................................................5

4. ОБЪЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ.............................75. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ........................................................................8

5.1. Содержание тем дисциплины...............................................................................................85.2. Тематический план...............................................................................................................11

6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ. 136.1. Методические рекомендации по освоению дисциплины..............................................136.2. Задания для самостоятельной работы (технологическая карта)................................136.3. Задания для подготовки к семинарским (практическим) занятиям..........................14

7. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ.....................................17

7.1. Форма промежуточной аттестации обучающегося по учебной дисциплине............177.2. Примерный перечень контрольных заданий к промежуточной аттестации...........187.3. Критерии и процедура оценки знаний, умений и компетенций (рейтинговая

оценка) по учебной дисциплине при промежуточной аттестации..........................................188. РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ.........................................19

8.1. Перечень основной и дополнительной литературы.......................................................198.2. Перечень нормативных правовых актов.........................................................................208.3. Перечень ресурсов сети Интернет.....................................................................................218.4. Перечень используемых информационных технологий...............................................22

9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ...............................................................................23

10. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ......................................................2311. ПРИЛОЖЕНИЯ........................................................................................................................25

3

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Цель учебной дисциплины заключается развитие у аспирантов способностей к научному исследованию с использованием ИКТ.

Задачи учебной дисциплины:1. сформировать у аспирантов теоретические знания об основных современных

методах анализа данных с использованием MS Excel, SPSS, PSPP, PedStat.2. выработать навыки практического применения методов, как к самостоятельно

собираемым данным, так и к базам данных (MS Access);3. сформировать умение правильно выбирать статистический метод в соответствии с

целями, задачами, гипотезами исследования.

2. МЕСТО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Курс «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ» относится к обязательным дисциплинам. Для успешного изучения дисциплины студенту необходимо иметь входные знания, умения и компетенции, сформированные в ходе изучения дисциплин предметной области «Информатика и информационно-коммуникационные технологии» бакалавриата или магистратуры.

Изучение учебной дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ» базируется на знаниях и умениях, полученных обучающимися ранее, в ходе освоения программного материала дисциплины «Методология и методика научного исследования».

2.1. Цикл учебного планаДисциплина «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с

использованием ИКТ» входит в состав вариативной части блока 1 «Дисциплины (модули)» ООП обязательные дисциплины аспирантуры по направлению подготовки 44.06.01 Образование и педагогические науки (уровень подготовки кадров высшей квалификации), утвержденным приказом Министерства образования и науки от 30 июля 2014 г. № 902. Направленность (профиль подготовки) - Общая педагогика, история педагогики и образования. Шифр специальности в соответствии с номенклатурой специальностей научных работников - 13.00.08 Теория и методика профессионального образования..

2.2. Место учебной дисциплины в структурно-логической схемеДисциплина изучается аспирантами на 1-м курсе обучения. Трудоемкость модуля - 3 зачетные единицы (108 учебных часа, в том числе 12 часов лекций,

16 часов семинарских занятий, 80 часов самостоятельной работы, форма промежуточный аттестации - зачет по выполнению практикума).

Изучение учебной дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ» является базовым для последующего освоения программного материала учебных дисциплин и практик:

№ п/п

Наименование обеспечиваемых дисциплин, практик № разделов и тем

1. Актуальные проблемы теории и практики образования все разделы2. Педагогика высшей школы все разделы3. Методологии и технологии адаптивного образования все разделы

4

3. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ, СООТНЕСЕННЫХ

С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ ОСВОЕНИЯ ОПВО (КОМПЕТЕНЦИЯМИ ВЫПУСКНИКА)

Процесс освоения учебной дисциплины направлен на формирование у обучающихся следующих общекультурных (универсальных – для аспирантуры), общепрофессиональных и профессиональных компетенций:

УК-1. Способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

ОПК-2. Владение культурой научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

ПК- 5. Готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные исследования с использованием ИКТ.

в соответствии с основной профессиональной образовательной программой аспирантуры по направлению подготовки 44.06.01 Образование и педагогические науки (уровень подготовки кадров высшей квалификации Направленность (профиль подготовки) – Общая педагогика, история педагогики и образования. Шифр специальности в соответствии с номенклатурой специальностей научных работников – 13.00.08 Теория и методика профессионального образования. Участие в формировании компетенций разделами (темами) дисциплины прописаны в таблице компетенций (см. таблица 1).

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты:

знать:З-1. основные теоретические знания о современных методах анализа данных с

использованием ИКТ;З-2. основные принципы визуализации получаемой в ходе анализа данных информации;З-3. методы научной деятельности при решении исследовательских и практических задачЗ-4. методы критического анализа и оценки современных научных достижений, а также

методы генерирования новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях

З-5. современные способы организации научного исследования в области педагогических наук;

3-6. возможности и особенности использования информационных технологий в научных исследованиях в области педагогических наук.

уметь:У-1. реализовывать основные методы анализа данных, анализировать специфику

использования методов математики и статистики для изучения образовательных явлений;У-2.ставить задачи для анализа данных в той или иной ситуации в зависимости от типа

данных, исследовательской задачи и ограниченийУ-3. анализировать и представлять результаты научного исследования посредством

инструментария информационных технологий; У-4. интерпретировать альтернативные варианты решения исследовательских и

практических задач, оценивать потенциальные выигрыши/проигрыши реализации этих вариантов в ходе критического анализа и оценки современных научных достижений, а также генерирования новых идей при решении исследовательских и практических задач;

У-5. генерировать новые идеи при решении исследовательских и практических задач, критически анализировать и оценивать их потенциал исходя из наличных ресурсов и ограничений, а также с учетом возможных последствий их реализации.

владеть:В-1. инструментарием информационных технологий, применяемых в научных

исследованиях в области педагогических наук;

5

В-2. навыками использования мультимедийных средств, поиска и использования Интернет-ресурсов соответственно цели и предмету своей научно-педагогической деятельности;

В-3. навыками расчета простых статистических показателей на компьютере; В-4. навыками критического анализа и оценки современных научных достижений и

результатов деятельности по решению исследовательских задач;В-5. навыками критического анализа проблем, возникающих при решении

исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях;В-6. культурой научно-педагогического исследования.

Таблица 1. Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю), характеризующие этапы формирования компетенций

Формируемые компетенции

Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю), характеризующие этапы формирования компетенций

код наименованиеУК-1 Способность к

критическому анализу и оценке

современных научных

достижений, генерированию новых идей при

решении исследовательских

и практических задач, в том числе в междисциплинарны

х областях

из ФГОС ВОЗнать З.3

З.4

методы научной деятельности при решении исследовательских и практических задач;методы критического анализа и оценки

современных научных достижений, а также методы генерирования новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

Уметь У.4

У.5

интерпретировать альтернативные варианты решения исследовательских и практических задач, оценивать потенциальные выигрыши/проигрыши реализации этих вариантов в ходе критического анализа и оценки современных научных достижений, а также генерирования новых идей при решении исследовательских и практических задач;генерировать новые идеи при решении

исследовательских и практических задач, критически анализировать и оценивать их потенциал исходя из наличных ресурсов и ограничений, а также с учетом возможных последствий их реализации.

Владеть В.4

В.5

навыками критического анализа проблем, возникающих при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях; навыками критического анализа и оценки

современных научных достижений и результатов деятельности по решению исследовательских задач.

ОПК-2

Владение культурой научного

исследования в области

педагогических наук, в том числе с

использованием информационных и


З.6

современные способы организации научного исследования в области педагогических наук; возможности и особенности использования

информационных технологий в научных исследованиях в области педагогических наук.

Уметь У.3 анализировать и представлять результаты научного исследования посредством

6

Формируемые компетенции

Планируемые результаты обучения по дисциплине (модулю), характеризующие этапы формирования компетенций

код наименование

коммуникационных технологий

инструментария информационных технологий.Владеть В.6

В.1

В.2

культурой научно-педагогического исследования; инструментарием информационных технологий, применяемых в научных исследованиях в области педагогических наук; навыками использования мультимедийных средств, поиска и использования Интернет-ресурсов соответственно цели и предмету своей научно-педагогической деятельности.

ПК-5 Готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать

научные исследования с использованием

ИКТ


З.2

основные теоретические знания о современных методах анализа данных с использованием ИКТ;основные принципы визуализации

получаемой в ходе анализа данных информации

Уметь У.1

У.2

реализовывать основные методы анализа данных, анализировать специфику использования методов математики и статистики для изучения образовательных явлений;ставить задачи для анализа данных в той или

иной ситуации в зависимости от типа данных, исследовательской задачи и ограничений

Владеть В.3 навыками расчета простых статистических показателей на компьютере

4. ОБЪЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Дисциплина изучается на 1 курсе в 1 семестре.О ч н а я ф о р м а о б у ч е н и я

Виды учебных занятийКол-во часов

Всего семестр1-й 2-й 3-й

1. Контактная работа: 28 28

лекции (Л) 12 12

практические занятия (с использованием ИАМ) (ПЗ) 16 (16)

16(16)

Контроль самостоятельной работы 2 2Мероприятия промежуточной аттестации зачет +

2. Самостоятельная работа (СР): 80 80решение практических заданий, тестов, ответы на контрольные вопросы и т.п. 60 60

проработка конспектов лекций, обязательной и дополнительной литературы (с составлением конспекта или без)

6 6

7



подготовка презентации в MS PowerPoint 4 4выполнение заданий с использованием компьютера и сети Интернет 10 10

Общая трудоемкость дисциплины

часов 108зачетных единиц 3

ИАМ – интерактивные и активные методы

З а о ч н а я ф о р м а о б у ч е н и я



1. Контактная работа: 8 8

лекции (Л) 4 4

практические занятия (с использованием ИАМ) (ПЗ) 2 (2)

2(2)

Контроль самостоятельной работы 2 2Мероприятия промежуточной аттестации зачет +

2. Самостоятельная работа (СР): 100 100решение практических заданий, тестов, ответы на контрольные вопросы и т.п. 60 60

проработка конспектов лекций, обязательной и дополнительной литературы (с составлением конспекта или без)

10 10

подготовка презентации в MS PowerPoint 10 10выполнение заданий с использованием компьютера и сети Интернет 20 20

Общая трудоемкость дисциплины

часов 108зачетных единиц 3

5. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ5.1. Содержание тем дисциплины

Тема 1. Анализ данных. Знакомство с основными понятиями, определяющими логику и процедуру обработки и интерпретации данных эмпирического исследования.

Цель: Формировать готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные исследования с использованием ИКТ. Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

Содержание темыРассматриваются понятия: педагогического эксперимента, математической модели

исследования, выборочной оценки, статистической гипотезы. Даются основные определения, относящиеся к математическому моделированию, представление о корреляционной связи и её статистическое изучение. Знакомство с основными понятиями и процедурами, определяющими стратегию математической обработки данных эмпирического исследования. Обзор основных характеристик, применяемых в анализе данных. Построение этапов исследовательской задачи. Сбор данных, обработка данных. Анализ и интерпретация полученных результатов.

8

Рассматриваются примеры работы с основными шкалами: номинативная шкала; ранговая шкала; интервальная шкала; абсолютная шкала.

Основные понятия.Репрезентативность выборки; нормальное распределение; описательная статистика, корреляция.

Вопросы для самоконтроля.1. Что такое экспериментальные исследования и с какой целью они проводятся?2. Дайте определение математической модели.3. Охарактеризуйте этапы математического моделирования.4. Что является рабочим инструментом статического анализа?5. Дайте определение статистической гипотезы.6. Перечислите основные правила, которые должны выполняться при проведении

статистических наблюдений.7. Что такое корреляционная связь?

Входное тестирование аспирантов проводится с целью определения начального уровня подготовки в области ИКТ (не входит в рейтинговую оценку).

Тема 2. Основные виды распределений вероятностей. Выбор критериев.Цель: Формировать готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные

исследования с использованием ИКТ. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Содержание темыОбласти значимости критерия, критические значения. Алгоритм выбора статистического

критерия для исследовательской задачи. Критерии применяемые в типовых задачах в педагогическом эксперименте. Особенности критериев применения критериев. Использование критерия однородности χ2.

Основные понятияКритерий, критическое значение, однородность.

Вопросы и задания для самоконтроляВ чем разница в заполнение строк и столбцов константой, списком, формулой?Как в ячейке отобразить формулу и ее автозаполнение?Как изменить точность отображения числа и результата вычислений?Описательные статистики, используемые при обработке экспериментальных данных.Математические и статистические системы, которые можно использовать для обработки экспериментальных данных.Дайте определение понятие критерия.

Форма текущего контроля - выполнение контрольного теста №1.

Тема 3. Методы описательной статистики с применением средств ИКТ. Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных

достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях. Формировать готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные исследования с использованием ИКТ. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Содержание темыРассмотрены вопросы, связанные с наглядным представлением результатов статистических

9

расчетов с использованием разных средств ИКТ. Для этих целей в каждой программе предусмотрены графические элементы. Автоматизация и визуализация собранных данных(. Применение надстройки «Анализ данных» MS Excel. Построение гистограмм, смешанных диаграмм и графиков в описательной статистике средствами MS Excel, GoogleForms, Calс. Использование критерия Вилкоксона-Манна-Уитни. Применение критерия Крамера-Уэлча.

Основные понятияКритерий, график, диаграмма, гистограмма, форматирование, условное форматирование,

сводные таблицы.

Вопросы для самоконтроля1. Что называют в статистике графиком?2. Какие задачи статистического исследования решаются при помощи графического изображения?3. Что представляет собой графический образ статистических данных?5. Дайте определение диаграммы.6. Перечислите типы диаграмм.7. Где содержится перечень шаблонов построения графиков

Тема 4. Основы работы с пакетами SPSS, PSPP, PedStat. Анализ связи между двумя признаками.

Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях. Формировать готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные исследования с использованием ИКТ. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Содержание темыЗнакомство с особенностями интерфейса SPSS. Импорт и экспорт данных. Выбор

параметров анализа данных и визуализация результатов. Создание автоматического отчета о проделанной работе.

Основные понятияЛист Данные, лист Переменные, шкалы, метки, тип, описательные статистики, конструктор

диаграмм, свойства переменных.Вопросы для самоконтроля

Выполнение контрольного теста №2.

Тема 5. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметрические и непараметрические критерии). Интерпретация результатов.

Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

Содержание темыИспользование критерия Фишера в типовых задачах педагогического эксперимента.

Знакомство с свободно распространяемыми программными продуктами PSPP и PedStat.Основные понятия

Свободное программное обеспечение, формат данных для обработки в PSPP, ввод/вывод данных, графическое представление результатов статистического анализа, матрица решений, алгоритм выбора критериев.

Вопросы для самоконтроля1. Сформулировать различия между шкалами – порядковая и количественная.

10

2. В каких случаях применяется критерий Фишера?3. Какие параметры описательной статистики и при каком условии дают возможность

предположить, что распределение данных близко к нормальному?4. В каких случаях применяется критерий Вилкоксона-Манна-Уитни?5. В каких случаях применяется критерий Крамера-Уэлча?6. В каких случаях применяется критерий Хи-квадрат?

Тема 6. Использование модели нечетких множеств. Основы работы с базами данных.Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных

достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Содержание темыОзнакомление с основными понятиями нечеткой логики, способами ее применения к

обработке экспериментальных данных. Использование приложения Fuzzy toolbox для построения модели нечеткого множества.

Основные понятияфункция принадлежности, нечеткое множество, интервал, нечеткое число, AND, OR, имя

переменной, область определения, терм.Вопросы для самоконтроля

1. Что называют нечетким подмножеством?2. Чем отличается нечеткое множество от обычного?3. Как записываются операции объединения и пересечения для нечеткого множества?4. Какой функцией характеризуется нечеткое подмножество А множества Х?5. Что указывает функция принадлежности?6. При каком условии нечеткое множество A является нормальным?7. Перечислите какие свойства выполняются если А, В, С - нечеткие множества?8. Что называют терм-множеством?

На семинарских занятиях проводится анализ выполненных аудиторных и самостоятельных работ, по ним проводится групповое обсуждение. Отчеты по всем работам оцениваются.

5.2. Тематический план

О ч н а я ф о р м а о б у ч е н и яНаименование разделов и тем

дисциплины.Форма промежуточной аттестации

Контактная работа, ч

СРС

Всего

часов

Компе-

тенции

Признак компетенцииЛ СЗ

(с ИАМ)

ПЗ (с

ИАМ)

КСР

Тема 1. Анализ данных. Знакомство с основными понятиями, определяющими логику и процедуру обработки и интерпретации данных эмпирического исследования

2 2 (2) 10 14 ПК-5 УК-1

З.1 З.2; З.3

Тема 2. Основные виды распределений вероятностей. Выбор критериев.

2 2 (2) 10 14 ПК-5 ОПК-

2

У.1З.5; У.3;В.1

Тема 3. Методы описательной статистики. Визуализация данных (GoogleForms); Использование

2 4(4) 20 26 ПК-5 УК-1ОПК-

З.1; У.1 З.2; У.4; В.3У.5; В.2

11

Наименование разделов и тем дисциплины.

Форма промежуточной аттестации


СРС

Всего

часов

Компе-

тенции


(с ИАМ)

ПЗ (с

ИАМ)

КСР

«Анализ данных» MS Excel 2Тема 4. Основы работы с пакетами SPSS, PSPP, PedStat. Анализ связи между двумя признаками.

2 2(2) 20 24 ПК-5 УК-1ОПК-

2

В.5В.4З.5;В.6

Тема 5. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметрические критерии). Интерпретация результатов.

2 4(4) 10 16 УК-1 В.4

Тема 6. Использование модели нечетких множеств. Основы работы с базами данных.

2 2(2) 10 14 УК-1ОПК-

2

З.2; У.4; В.3

КСР 2 2ЗачетВсего по дисциплине: 12 16 2 80 0

З а о ч н а я ф о р м а о б у ч е н и я




СРС

Всего

часов

Компе-

тенции


(с ИАМ)

ПЗ (с

ИАМ)

КСР

Тема 1. Анализ данных. Знакомство с основными понятиями, определяющими логику и процедуру обработки и интерпретации данных эмпирического исследования

2 2 (2) 12 16 ПК-5 УК-1

З.1 З.2; З.3

Тема 2. Основные виды распределений вероятностей. Выбор критериев.

2 2 (2) 12 16 ПК-5 ОПК-

2

У.1З.5; У.3;В.1

Тема 3. Методы описательной статистики. Визуализация данных (GoogleForms); Использование «Анализ данных» MS Excel

2 20 22 ПК-5 УК-1ОПК-

2

З.1; У.1 З.2; У.4; В.3У.5; В.2

Тема 4. Основы работы с пакетами SPSS, PSPP, PedStat. Анализ связи между двумя признаками.

2(2) 20 22 ПК-5 УК-1ОПК-

2

В.5В.4З.5;В.6

Тема 5. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметрические критерии). Интерпретация результатов.

2(2) 20 22 УК-1 В.4

Тема 6. Использование модели нечетких множеств. Основы работы с базами данных.

10 10 УК-1ОПК-

2

З.2; У.4; В.3

12




СРС

Всего

часов

Компе-

тенции


(с ИАМ)

ПЗ (с

ИАМ)

КСР

КСР 2 2ЗачетВсего по дисциплине: 6 6 2 80 0

6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ

6.1. Методические рекомендации по освоению дисциплины

Освоение обучающимися учебной дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ» предполагает изучение материалов дисциплины на аудиторных занятиях и в ходе самостоятельной работы. Аудиторные занятия проходят в форме лекций и практических занятий. Самостоятельная работа включает разнообразный комплекс видов и форм работы обучающихся:

- решение практических заданий, тестов, ответы на контрольные вопросы и т.п.;- проработка конспектов лекций, обязательной и дополнительной литературы; - подготовка презентации в офисной программе MS PowerPoint;- выполнение заданий с использованием компьютера и сети Интернет.Для успешного освоения учебной дисциплины и достижения поставленных целей

необходимо внимательно ознакомиться с настоящей рабочей программой учебной дисциплины. Ее может представить преподаватель на вводной лекции или самостоятельно обучающийся использует информацию на официальном интернет-сайте АСОУ.

Следует обратить внимание на список основной и дополнительной литературы, которая имеется в электронной библиотечной системе АСОУ, на предлагаемые преподавателем ресурсы информационно-телекоммуникационной сети Интернет. Эта информация необходима для самостоятельной работы обучающегося.

При подготовке к аудиторным занятиям необходимо помнить особенности каждой формы их проведения.

6.2. Задания для самостоятельной работы (технологическая карта)Технологическая карта самостоятельной работы

Темы для самостоятельного

изучения

Виды и содержаниесамостоятельной работы Формы контроля

1.Анализ данных. Знакомство с основными понятиями, определяющими логику и процедуру обработки и интерпретации данных эмпирического исследования.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Выполнение самостоятельной работы №1. Оформление отчета по выполненной работе.

Входное тестирование. Обсуждение результатов входного тестирования. Рекомендации и работа над ошибками.

2.Основные виды распределений вероятностей. Выбор критериев.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Выполнение самостоятельной работы №2. Оформление отчета по выполненной

Обсуждение результатов выполнения самостоятельной работы №1.Рекомендации и работа над ошибками.

13

Темы для самостоятельного

изучения

Виды и содержаниесамостоятельной работы Формы контроля

работе.3Методы описательной статистики. Визуализация данных(GoogleForms); Использование «Анализ данных» MS Excel.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Выполнение самостоятельной

работы №3. Оформление отчета по выполненной работе.

Обсуждение результатов выполнения самостоятельной работы №2. Рекомендации и работа над ошибками.

4.Основы работы с пакетами SPSS, PSPP, PedStat. Анализ связи между двумя признаками.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Выполнение

самостоятельных работ №4 и №5. Оформление отчетов по выполненным работам.

Обсуждение результатов выполнения самостоятельной работы №3. Рекомендации и работа над ошибками.

5.Общие принципы проверки статистических гипотез. Интерпретация результатов.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Выполнение

самостоятельных работ №6 и №7. Оформление отчетов по выполненным работам.

Обсуждение результатов выполнения самостоятельной работы №4 и №5. Рекомендации и работа над ошибками.

6.Использование модели нечетких множеств. Основы работы с базами данных.

Изучение информационных ресурсов, рекомендованной к занятию. Оформление отчета по практикуму

Обсуждение результатов выполнения самостоятельной работы №6 - №7. Рекомендации и работа над ошибками.Обсуждение итоговых результатов. Рекомендации.

6.3. Задания для подготовки к семинарским (практическим) занятиямТема 1. Анализ данных. Знакомство с основными понятиями, определяющими логику и

процедуру обработки и интерпретации данных эмпирического исследования. (4 ч).Цель: Формирование способности к критическому анализу и оценке современных научных

достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

Задачи: выполнение работы в MS Excel. Построение гистограмм.Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:

Работа выполняется в приложении MS Excel «Анализ данных». По предложенному варианту с данными по выборке проводится решение задач описательной статистики. Нахождение частот выборки. Расчет параметров - дисперсии, медианы, моды и т.д. Работа выполняется в приложении MS Excel «Анализ данных». По предложенному варианту с данными по выборке проводится решение задач описательной статистики. Нахождение частот выборки. Расчет параметров - дисперсии, медианы, моды и т.д.По предложенному варианту с данными по выборке выполняется практическая работ№2.

14

В результате выполнения анализа на основании результата делается вывод о статистической значимости (или отсутствия оной) различий в контрольной и экспериментальной группах.В конце семинара проводится контрольный тест №1 (Приложение 1).Проводится проверка выполнения практической работы №1 и при необходимости «Работа над ошибками».Рекомендации по выполнению самостоятельной работы №1.

Результат: отчет по работе.Задания для самостоятельной работы: Распределение заданий для самостоятельной

работы №1.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:Уокенбах, Дж. Диаграммы в Excel / Дж. Уокенбах. – М.: Издательский дом «Вильямс»,

2013. Дополнительные источники:Лебедев А.Н. Понятный самоучитель Excel 2013. –СПб.: Питер, 2014.

Тема 2. Основные виды распределений вероятностей. Выбор критериев. (4 ч).Цель: Формировать готовность самостоятельно осуществлять и обрабатывать научные

исследования с использованием ИКТ. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Задачи: Выполнение работы с надстройкой «Анализ Данных» и XLStat.Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:Выполнение практической работы №2.Проверка задания для самостоятельной работы №1. Работа над ошибками.Рекомендации по выполнению самостоятельных работ №2 и №3.Результат: отчет по работе.Задания для самостоятельной работы: Распределение заданий для самостоятельных

работ №2 и №3.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:

1. Уокенбах, Дж. Диаграммы в Excel / Дж. Уокенбах. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2013.

Дополнительные источники:Берднева Е.В. Математические методы в педагогике/ Е.В. Берднева, Под ред. В.П. Корсунова. – Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2003. – 92 с.Тимошенко А.И. Математические методы исследования в психологии: учеб. пособие / А.И. Тимошенко. – Иркутск: Иркут. гос. ун-т., 2006. – 207 с.

Тема 3. Методы описательной статистики. Визуализация данных(GoogleForms); Использование «Анализ данных» MS Excel. (6 ч).


Задачи: Создание дистанционной формы анкетирования и тестирования, с последующей обработкой данных.

Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:Выполнение практической работы №3.Проведение контрольного теста №2 (Приложение 1).

15

Проверка заданий для самостоятельной работы №2 и №3. Работа над ошибками.Выполнение контрольного теста №2.Рекомендации по выполнению самостоятельной работы №4.Результат: отчет по работе.Задания для самостоятельной работы: Распределение заданий для самостоятельной

работы №4 в SPSS.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:

Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В.Сидоренко. − СПб.: ООО «Речь», 2004. − 350 сУокенбах, Дж. Диаграммы в Excel / Дж. Уокенбах. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2013.

Дополнительные источники:Ивойлов А.Д., Горохова Р.И., Никитин П.В. Электронный информационный образовательный ресурс: «Автоматизированная система анализа результатов психолого-педагогических исследований» // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов <Наука и образование>, № 3, 2012.Лебедева И.П. Математическое моделирование в педагогическом исследовании / И.П. Лебедева. – СПб., Перьмь: ПГПУ, 2003. – 122 с.

Тема 4. Основы работы с пакетами SPSS, PSPP, PedStat. Анализ связи между двумя признаками. (4 ч).


Задачи:Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:Выполнение практической работы №5, 6.Обсуждение результатов выполнения теста №2.Проверка заданий для самостоятельной работы №4. Работа над ошибками.Рекомендации по выполнению самостоятельной работы №6.Результат: отчет по работе.Задания для самостоятельной работы: Распределение заданий для самостоятельной

работы №6.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике: науч.метод. пособие для педагогов-исследователей, математиков, аспирантов и науч. работников, занимающихся вопросами методики пед. исследований. – М.: Высш. Шк., 2009. – 200 с.Дополнительные источники:Черепанов В.С. Экспертные оценки в педагогических исследованиях / В.С.Черепанов. − М.: Педагогика, 2011. − 152 с

Тема 5. Общие принципы проверки статистических гипотез (параметрические критерии). Интерпретация результатов. (6 ч).

Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях.

Задачи: Освоение выбора алгоритма критерия для решения прикладных исследовательских 16

задач.Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:Выполнение практической работы №5.Выполнение контрольного теста №3 (Приложение 1).Проверка заданий самостоятельной работы №6.Рекомендации по выполнению самостоятельной работы №7.Результат: отчет по работе.Задания для самостоятельной работы: Распределение заданий для самостоятельной

работы №7.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике: науч.метод. пособие для педагогов-исследователей, математиков, аспирантов и науч. работников, занимающихся вопросами методики пед. исследований. – М.: Высш. Шк., 2009. – 200 с.Дополнительные источники:Наследов, А.Д. SPSS . Профессиональный статистический анализ данных [Текст] / А. Д. Наследов. - СПб.: Питер, 2011. - 400 с.

Тема 6. Использование модели нечетких множеств. Основы работы с базами данных. (4 ч).Цель: Формировать способность к критическому анализу и оценке современных научных

достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях. Формировать культуру научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий.

Задачи: Освоение выбора алгоритмов нечетких множеств для построения адаптивных систем.

Форма проведения: практический тренинг, тематическая дискуссия.Содержание занятия:Выполнение практической работы №6. Проверка заданий для самостоятельной работы №7. Работа над ошибками.Подведение итогов практикума и самостоятельной работы.Результат: отчет по работе.Результат самостоятельной работы: отчет по работе.Источники:

1. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-736 с.

2. Наследов, А.Д. SPSS . Профессиональный статистический анализ данных [Текст] / А. Д. Наследов. - СПб.: Питер, 2011. - 400 с

3. Электронный учебник по SPSS. Режим доступа: http://www.datuapstrade.lv/ Дополнительные источники:Новиков А.М. Научно-экспериментальная работа в образовательном учреждении (деловые советы) / А.М. Новиков. − М., 1998. − 136 с.

7. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ

ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ7.1. Форма промежуточной аттестации обучающегося по учебной дисциплине

Контрольным мероприятием промежуточной аттестации обучающихся по учебной дисциплине является зачет, который проводится в форме компьютерного тестирования по проблемам, изучаемым в рамках дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных исследованиях с использованием ИКТ». Вопросы итогового зачета, которые вошли в

17

компьютерное тестирование (Приложение 2).К сдаче зачета допускаются аспиранты, представившие преподавателю выполненный

практикум и задания для самостоятельной работы (восемь работ). По итогам самостоятельной работы, аспирант может получить максимальную бальную оценку. Представленные материалы должны соответствовать установленным программой требованиям.

7.2. Примерный перечень контрольных заданий к промежуточной аттестацииТЕОРЕТИЧЕСКИЙ БЛОК ВОПРОСОВ

1. По предложенному варианту критерия объяснить границы применимости по основным признакам.

2. Обосновать выбор программного продукта для нахождения решения.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ1. По данным варианта содержащим результаты эксперимента по контрольной и

экспериментальной группам выбрать и обосновать выбор статистического критерия.2. Провести статистический анализ с использованием ИКТ и сделать обоснованный вывод

о результате анализа.3.Построить и оформить соответствующими средствами визуализации графическое

представление результатов статистического анализа.4. Представить выполненную работу в виде оформленного отчета.

7.3. Критерии и процедура оценки знаний, умений и компетенций (рейтинговая оценка) по учебной дисциплине при промежуточной аттестации

Интегральные рейтинговые показатели формируются на основе оценки знаний студента по изучаемым дисциплинам в течение семестра (блок 1), по итогам зачетно-экзаменационных испытаний (блок 2) и оценки социальных характеристик студента (блок 3).

При этом устанавливаются следующие весовые коэффициенты для блоков рейтинговой оценки:

блок 1 – результаты текущего контроля знаний в течение семестра – весовой коэффициент 0,5;

блок 2 – результаты промежуточной аттестации – весовой коэффициент 0,4; блок 3 – оценка социальных характеристик студента – весовой коэффициент 0,1.Сопоставимость рейтинговых показателей студента по разным дисциплинам и блокам

академического рейтинга обеспечивается принятием единого механизма оценки знаний студентов, выраженного в процентах, согласно которому 100% – это полное усвоение знаний по учебной дисциплине, соответствующее требованиям учебной программы.

Если студент получает рейтинговую оценку ниже 100%, то это означает, что определенная доля от общего необходимого объема знаний студентом не усвоена. Максимальный результат, который может быть достигнут студентом по каждому из блоков рейтинговой оценки, – 100%.

Суммирование вышеуказанных весовых коэффициентов (в процентах) позволяет сформулировать интегральный рейтинговый показатель в рамках нижеприведенной шкалы соответствия пятибалльных, рейтинговых и европейских оценок.

Шкала соответствия пятибалльных, рейтинговых и европейских оценок

5-балльная оценка Рейтинговая оценка, %

Европейская оценка

5 – «отлично» 90–100 А

4 – «хорошо» 82–8975–81

ВС

3 – «удовлетворительно»

67–7460–66

DE

18

2 – «неудовлетворительно» Менее 60 F

Результирующей оценкой по учебной дисциплине является оценка, полученная студентом по итогам всех форм текущего контроля в модуле (для очников) и семестре (для заочников). Оценка по блоку 1 суммируется с оценками по блокам 2 и 3. При этом должен использоваться накопительный принцип формирования оценки по результатам каждого модуля (максимум 100%).

Критерии оценки ответа на вопросы теоретического блока5–4 баллов – обучающийся глубоко и прочно освоил программный материал,

исчерпывающе, последовательно, грамотно и логически стройно его излагает, тесно увязывает с задачами и будущей деятельностью, не затрудняется с ответом при видоизменении задания, свободно справляется с задачами и практическими заданиями, правильно обосновывает принятые решения, умеет самостоятельно обобщать и излагать материал, не допуская ошибок;

4–3 баллов – обучающийся твердо знает программный материал, грамотно и по существу излагает его, не допуская существенных неточностей в ответе на вопрос, может правильно применять теоретические положения и владеет необходимыми умениями и навыками при выполнении практических заданий;

3–2 баллов – обучающийся освоил основной материал, но не знает отдельных деталей, допускает неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушает последовательность в изложении программного материала и испытывает затруднения в выполнении практических заданий;

2–0 баллов – обучающийся не знает значительной части программного материала, допускает существенные ошибки, с большими затруднениями выполняет практические задания, задачи.

Критерии оценки аналитических заданий5–4 баллов – задания выполнены верно, даны ясные аналитические выводы к решению

задачи, подкрепленные теорией;4–3 баллов – задания выполнены верно, отмечается хорошее развитие аргумента, однако

отмечены погрешности в ответе, скорректированные при собеседовании;3–2 баллов – задания выполнены с математическими ошибками, отсутствуют логические

выводы и заключения к решению;2–1 баллов – задания выполнены не до конца, нет четких выводов и заключений по

решению задачи;0 баллов – задания не выполнены, представленные расчеты проведены с ошибками,

сделаны неверные выводы по решению задачи.

8. РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

8.1. Перечень основной и дополнительной литературыОсновная литература

1. Гагарина Л. Г. Информационные технологии: Учебное пособие / Л.Г. Гагарина, Я.О. Теплова, Е.Л. Румянцева и др.; Под ред. Л.Г. Гагариной - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 320 с. URL:http://znanium.com2. Улитина Е. В. Леднева О. В. Жирнова О. Л. Статистика [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Е. В. Улитина, О. В. Леднева, О. Л. Жирнова; под ред. Е. В. Улитиной. - 3-е изд., стереотипное. - М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2013. URL:http://znanium.com3. Михеев Р.Н. VBA и программирование в MS Office для пользователей / Р.Н. Михеев. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. — 372 с. : ил.- ISBN 5-94157-863-6. URL:http://znanium.com

19

4. Дорофеев, А. В. Компетентностная модель математической подготовки будущего педагога [Электронный ресурс] : монография / А. В. Дорофеев. – 2-е изд., стереотип. – М.: Флинта: Наука, 2011. – 240 с. - ISBN 978-5-9765-0888-0 URL:http://znanium.com5. Новиков А. И. Математические методы в психологии: Учебное пособие/А.И.Новиков, Н.В.Новикова - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 256 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат) (Переплёт) ISBN 978-5-16-009891-3. URL:http://znanium.com6. Рагулина, М. И. Компьютерные технологии в математической деятельности педагога физико-математического направления [Электронный ресурс] : монография / М. И Рагулина. - 2-е изд., стеротип. - М.: ФЛИНТА, 2011. - 118 с. - ISBN 978-5-9765-1168-2 URL:http://znanium.com7. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.-723 с. ISBN 5-94157-087-2. URL:http://znanium.com8. Осипова, С. И. Математические методы в педагогических исследованиях [Электронный ресурс] : Учебное пособие / С. И. Осипова, С. М. Бутакова, Т. Г. Дулинец, Т. Б. Шаипова. - Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2012. - 264 с. - ISBN 978-5-7638-2506-0. URL:http://znanium.com

Дополнительная литература

1. Александров, Г.Н. Математические методы в психологии и педагогике: учеб. пособие / Г.Н. Александров, А.Ю. Белогуров. – Владикавказ: Изд-во Сев.-Осет. Гос. уни-та, 1997. – 302 с. 2. Берднева Е.В. Математические методы в педагогике/ Е.В. Берднева, Под ред. В.П. Корсунова. – Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2003. – 92 с. 3. Горохова Р.И. Методы математической статистики в психолого-педагогических исследованиях: учеб.-метод. Пососбие/ Р.И. Горохова, Т.В. Чеснокова. – ЙошкарОла: ИГПИ, 2004. – 66 с. 4. Граничина О.А. Статистические методы психолого-педагогических исследований: учеб. пособие / О.А. Граничина. – СП.: Изд-во РГПУ им А.И. Герцена, 2002. – 52 с. 5. Монахов Д.Н., Монахов Н.В., Прончев Г.Б., Кузьменков Д.А. Облачные технологии. Теория и практика. / Д.Н. Монахов, Н.В. Монахов, Г.Б. Прончев, Д.А. Кузьменков - М.: МАКС Пресс, 2013, 95с. http://elibrary.ru/download/19935433.pdf

Периодические изданияЖурнал «Вопросы Интернет образования». Режим доступа:

http://vio.fio.ru/vio_site/default.htm8.2. Перечень нормативных правовых актов

1. Положение о присуждении ученых степеней, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 24 сентября 2013 г. № 842 «О порядке присуждения ученых степеней». Режим доступа: https://docviewer.yandex.ru/?url=http%3A%2F%2Fvak.ed.gov.ru%2Fdocuments.docx%2Fbc493f7c-1e87-4f26-885f-df66d64039c9&name=bc493f7c-1e87-4f26-885f-df66d64039c9&lang=ru&c=566531cb47f62. Приказ Министерства образования и науки России от 19 ноября 2013 г. № 1259 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по образовательным программам высшего образования – программам подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре)». Режим доступа: http://www.msmsu.ru/userdata/manual/doc/asp/P-1259.pdf3. Федеральная целевая программа «Электронная Россия» (2002–2010 годы), принятая к реализации Постановлением Правительства РФ от 28.01. 2002 г. № 65. Режим доступа: http://base.garant.ru/184120.4. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования – подготовки кадров высшей квалификации по направлению подготовки 44.06.01 Образование и педагогические науки, утвержденный приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 30 июля 2014 г. № 902. Режим доступа: http://uup.samgtu.ru/sites/uup.samgtu.ru/files/44.06.01.pdf

20

5. Федеральный закон от 27 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации». Режим доступа: http://www.zakonrf.info/zakon-ob-obrazovanii-v-rf.6.

8.3. Перечень ресурсов сети ИнтернетООР Зарубежных университетов

The Open University (Великобритания) - http://openlearn.open.ac.uk/Yale University (США) - http://oyc.yale.edu/Princeton University (США) - http://www.princeton.edu/WebMedia/lectures/Harvard University (США) - http://ocp.hul.harvard.edu/, http://www.extension.harvard.edu/openlearning/Massachusetts Institute of Technology (США) - http://ocw.mit.edu/Nagoya University (Япония) - http://ocw.nagoya-u.jp/index.php?lang=enUniversity of Nottingham (Великобритания) - http://unow.nottingham.ac.uk/University of Southern Queensland (Австралия) - http://ocw.usq.edu.au/Paris Institute of Technology (Франция) - http://graduateschool.paristech.org/

Поисковые инструменты ООР на русском языкеЕдиное окно доступа к образовательным ресурсам - http://window.edu.ru/Единое окно Федерального центра информационно-образовательных ресурсов - http://www.fcior.edu.ruЕдиная коллекция цифровых образовательных ресурсов (ЦОР) ориентирована в основном на школьное образование - http://www.school-collection.edu.ruOpen Course Wire по-русски - http://ruocw.org

Зарубежные репозитории ООРOpen educational Resources Portal http://www.temoa.info/FREE Federal Resources for Educational Excellence http://www.free.ed.govEducational Resources Information Center (ERIC) http://www.eric.ed.gov/Gateway to Educational Materials http://www.thegateway.org/Open Educational Resources Commons http://www.oercommons.org/World Lecture Project http://www.world-lecture-project.org/Video Lectures Net http://videolectures.net/YouTube http://www.youtube.com/education?lg=EN&b=400&s=mp, http://edutube.org/

Каталоги электронных библиотекLibrary.ru (302 библиотеки) http://www.library.ru/2/catalogs/elibs/Сводный каталог библиотек России в свободном доступе – навигатор библиотечных ресурсов http://skbr2.nilc.ru/Единое окно доступа к образовательным ресурсам (более 500 электронных коллекций) http://window.edu.ru/window/unilibКаталог Яндекс (130 библиотек) http://yaca.yandex.ru/yca/cat/Culture/Literature/Online_Libraries/Портал "Европейские библиотеки" http://search.theeuropeanlibrary.org/portal/ru/collections_all.htmlКаталог ЭБ Библиотечной сети учреждений науки и образования Северо-Западного региона России http://consortium.ruslan.ru/rus/lib.html

Электронные библиотекиМировая цифровая библиотека http://www.wdl.org/ru/Мировая цифровая библиотека http://www.wdl.org/ru/American Memory http://memory.loc.gov/ammem/index.htmlGlobal Legal Information Network http://www.glin.gov/search.actionЭлектронная библиотека РГБ http://elibrary.rsl.ru/

21

http://www.zakonrf.info/zakon-ob-obrazovanii-v-rf

Электронный фонд Российской Национальной библиотеки http://leb.nlr.ru/Электронный архив редкой научно-технической книги http://www.vlibrary.ru/eLIBRARY.RU http://www.elibrary.ruУИС РОССИЯ http://uisrussia.msu.ruЭлектронная библиотека Российского фонда фундаментальных исследований http://www.rfbr.ru/rffi/ru/lib

Базы данных исследований:1. TIMSS 1999, 2003, 2007, 2011. Доступны данные по анкетам школьников, учителей,

родителей, директоров школ для 4 и 8 классов школы. (IEA http://timss.bc.edu)2. PIRLS 2001, 2006. Доступны данные по анкетам школьников, учителей, родителей,

директоров школ. (IEA http://pirls.bc.edu)3. PISA 2000, 2003, 2006, 2009. Доступны данные по анкетам школьников, директоров

школ. (OECD http://www.pisa.oecd.org)

Базы данных исследований:4. TIMSS 1999, 2003, 2007, 2011. Доступны данные по анкетам школьников, учителей,

родителей, директоров школ для 4 и 8 классов школы. (IEA http://timss.bc.edu)5. PIRLS 2001, 2006. Доступны данные по анкетам школьников, учителей, родителей,

директоров школ. (IEA http://pirls.bc.edu)6. PISA 2000, 2003, 2006, 2009. Доступны данные по анкетам школьников, директоров

школ. (OECD http://www.pisa.oecd.org)

8.4. Перечень используемых информационных технологийПри реализации образовательных программ применяются дистанционные

образовательные технологии (ДОТ) – образовательные технологии, реализуемые в основном с применением информационно-телекоммуникационных сетей при опосредованном (на расстоянии) взаимодействии обучающихся и педагогических работников.

Целью применения дистанционных образовательных технологий является:- повышение качества образовательного процесса по всем формам обучения;- предоставление обучающимся возможности освоения образовательных программ

непосредственно по месту жительства обучающегося или его временного пребывания (нахождения);

- самоконтроль знаний обучающихся в течение всего процесса обучения.В целях реализации образовательных программ с применением дистанционных

образовательных технологий в АСОУ создана и функционирует электронная информационно-образовательная среда, включающая в себя электронные информационные ресурсы, электронные образовательные ресурсы, совокупность информационных технологий, телекоммуникационных технологий, соответствующих технологических средств и обеспечивающей освоение обучающимися образовательных программ в полном объеме независимо от места нахождения обучающихся.

Информационные и телекоммуникационные технологии: интегрированная образовательная среда Moodle, обеспечивающая доступ обучающимся и педагогическим работникам к базе электронных учебно-методической документации, средств тестирования, интерактивных дидактических инструментов обучения, режим доступа: http://do.asou-mo.ru. видео-телеконференции с прямым и обратным каналами, реализуемые на базе интегрированной образовательной среды Mirapolis, обеспечивающие интерактивное взаимодействие в виртуальной комнате студентов и преподавателей в процессе изучения дисциплин;

офисное программное обеспечение - офисные программы Microsoft Office 2013 prof; поисковые системы Yandex. Программное обеспечение:

22

SPSS 20Octava 4.0 (свободно распространяемый программный продукт)PSPP (свободно распространяемый программный продукт)PedStat (свободно распространяемый программный продукт)

9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

Для изучения учебной дисциплины «Электронное обучение и дистанционные образовательные технологии» в рамках реализации образовательной программы аспирантуры по направлению подготовки 44.06.01 Образование и педагогические науки (уровень подготовки кадров высшей квалификации) используются:

Учебная аудитория для лекционных занятий: оснащена специализированной мебелью (стол для преподавателя, парты, стулья); техническими средствами обучения (видеопроекционное оборудование, средства звуковоспроизведения, экран и компьютер с выходом в Интернет).

Программное обеспечение, необходимое для использования мультимедийного оборудования на лекции - MS PowerPoint 2013.

Учебная аудитория для семинарских занятий: оснащена специализированной мебелью (стол для преподавателя, парты, стулья); техническими средствами обучения (видеопроекционное оборудование, средства звуковоспроизведения, экран и компьютер с выходом в Интернет). Программное обеспечение, необходимое для использования мультимедийного оборудования и практических занятий.

10. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯВ основе организации освоения дисциплины «Контрольно-измерительные методы в

научных исследованиях с использованием ИКТ» лежат деятельностный и компетентностный подходы, технология исследовательского обучения. Аспиранты в соответствии с планом учебных занятий выполняют:

восемь заданий аудиторного практикума используя пакеты SPSS, PSPP, PedStat; восемь заданий самостоятельных работ c применением ИКТ для обработки

экспериментальных данных.Результаты освоения дисциплины «Контрольно-измерительные методы в научных

исследованиях с использованием ИКТ» достигаются за счет использования интерактивных методов и форм обучения. К их числу относятся: проблемная лекция; семинар - практикум; групповая дискуссия; самостоятельное изучение литературы и интернет ресурсов; оценка и синтез результатов; подготовка электронных презентаций; разработка интерактивностей и VBA приложений; подготовка собственных электронных опросников и тестов.

Проблемная лекция – изложение материала преподавателем, в ходе которого реконструируется процесс познания изучаемых событий и процессов посредством демонстрации способов постановки, обсуждения и решения исследовательских проблем.

Семинар – форма учебно-практических занятий, при которой аспиранты под руководством преподавателя презентуют и обсуждают результаты заданий, выполненных ими в ходе самостоятельных учебных исследований.

Семинар – практикум– вид учебной работы, основанный на применении имеющихся знаний на практике. На первый план здесь выдвигается развитие умений пользоваться теорией на практике, связанных, однако, с постоянным приобретением новых теоретических сведений и углублением имеющихся; это приложение теории к практике.

Групповая дискуссия – коллективная работа по постановке и обсуждению проблем на основе диалогического общения аспирантов в процессе разрешения познавательных затруднений, возникающих в ходе освоения учебного материала.

Презентация – способ представления информации о рассматриваемом объекте в удобной для аудитории форме, обеспечивающей живое взаимодействие выступающего и слушателей.

Разработка авторского продукта исследовательского характера с использованием 23

информационного-коммуникационных технологий (презентации, MyTestXProf и др.).

24

11. ПРИЛОЖЕНИЯБанк вопросов тестирования

Вопрос 1.Какое приложение не входит в стандартный пакет MS Office ?

( ) MS Excel( ) MS OneNote( ) MS Word( ) MS Power Point(+) MS Visio

Вопрос 2.Каких связей между двумя множествами данных НЕ существует в базе данных?

[+] Один к двум[ ] Один ко многим[ ] Один к одному[+] Один ни к кому[ ] Многие ко многим

Вопрос 3.Расставить приоритеты операций

Правильный порядокскобкиотрицаниеконъюнкциядизъюнкцияимпликацияэквивалентность

Вопрос 4.Расставить соответствие приложений MS Office и Open Office

MS Equation MathMS Access BasePaint DrawMS Word WriterMS Excel CalcMS PowerPoint Impress

Вопрос 5.Расставить соответствие для терминов базы данных.

таблица отношениестрока кортежстолбец атрибутмножество атрибутов домен

Вопрос 6.Дан фрагмент электронной таблицы. После выполнения вычислений была построена

диаграмма по значениям диапазона ячеек A2:D2. Укажите получившуюся диаграмму

25

[+]

Вариант 1[ ]

Вариант 2[ ]

Вариант 3[ ]

Вариант 4

Вопрос 7.Определите значение, записанное в ячейке C2. Допустимые числовые ответы.

Равно 6.00

Вопрос 8.Без каких объектов не может существовать база данных?[ ] без форм[ ] без модулей[ ] без макросов[ ] без отчетов[+] без таблиц

Вопрос 9.В базе данных запись - это

[+] кортеж[+] строка таблицы[ ] столбец таблицы[ ] совокупность однотипных данных[ ] некоторый показатель, который характеризуется числовым, текстовым или иным

значением

Вопрос 10.Содержит ли информацию таблица, в которой нет полей?

( ) содержит информацию о структуре базы данных(+) таблица без полей существовать не может( ) содержит информацию о будущих записях

26

( ) не содержит никакой информации

Вопрос 11.Содержит ли информацию таблица, в которой нет ни одной записи?

(+) пустая таблица содержит информацию о структуре базы данных( ) пустая таблица содержит информацию о будущих записях( ) таблица без записей существовать не может( ) пустая таблица не содержит никакой информации

Вопрос 12.В базах данных поле - это

[+] столбец таблицы[ ] некоторый показатель, который характеризуется числовым, текстовым или иным

значением[+] атрибут[ ] совокупность однотипных данных[ ] строка таблицы

Вопрос 13.База данных - это

(+) совокупность данных, организованных по определенным правилам( ) интерфейс, поддерживающий наполнение и манипулирование данными( ) определённая совокупность информации( ) совокупность программ и методов для хранения и обработки больших массивов

информации

Вопрос 14.Наиболее точным аналогом реляционной базы данных может служить

(+) двумерная таблица( ) генеалогическое дерево( ) вектор( ) иерархическая структура( ) неупорядоченное множество данных

Вопрос 15.Дан фрагмент электронной таблицы. Содержимое ячейки В2 скопировано автозаполнением в В3. Как будет выглядеть формула в ячейке В3?

( ) =$A$3*B2( ) =A2*A3(+) =$A$1*A3 ( ) =$A$2*A3

Вопрос 16.27

В ячейку электронной таблицы введена формула, содержащая относительную ссылку на другую ячейку. Выберите правильный вид записи относительной ссылки.

( ) $D$1(+) D1( ) D$1( ) $D1

Вопрос 17.Гипотеза, которая проверяется на согласованность с имеющимися выборочными (эмпирическими) данными (+) нулевая гипотеза( ) статистическая гипотеза( ) альтернативная гипотеза( ) простая гипотеза

Вопрос 18. Метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов: (+) корреляционный анализ( ) регрессия( ) регрессивный анализ( ) математическая модель

Вопрос 19. Гипотезы, в основе которых нет никаких допущений о конкретном виде закона распределения, называют ( ) простая гипотеза( ) статистическая гипотеза( ) непараметрическая гипотеза(+) параметрическая гипотеза( ) эмпирическая гипотеза

Вопрос 20. Закон распределения случайных величин может быть задан в виде:[+] таблицы[+] формулы[+] графика[ ] схемы

Вопрос 21. Множество всех единиц совокупности, обладающих определенным признаком и подлежащих изучению, носит в статистике название ( ) закон больших чисел(+) генеральная совокупность( ) выборочный метод( ) представительная выборка

Вопрос 22. Наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов (+) математическая статистика( ) дискретная математика( ) математическая логика( ) математическое моделирование

Вопрос 23. Разность между максимальным и минимальным значением выборки (+) размах выборки

28

( ) статистический ряд( ) полигон частот( ) вариационный ряд

Вопрос 24. Мера разброса случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания (+) дисперсия случайной величины( ) дискретная случайная величина( ) непрерывная случайная величина( ) математическое ожидание

Вопрос 25. Показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (+) стандартное отклонение( ) мода( ) дискретная случайная величина( ) математическое ожидание

Вопрос 26. Экспериментальные исследования дают (+) критерии оценки обоснованности и приемлемости на практике любых

теорий и теоретических предположений( ) критерий положений об исследовании оценки приемлемости тех или иных

выводов( ) средство для достижения принятых решений( ) средство для получения знаний об объекте исследования

Вопрос 27. Случайные ошибки (+) не могут быть предварительно учтены из-за их зависимости от

изменения условий измерений и изменчивости самих измеряемых величин

( ) определяются на основе корреляции ошибок, встречающихся при расчетах( ) определяются на основе ограниченного числа наблюдений, могут

приближаться к истинным значениям характеристик генеральной совокупности

( ) определяются на основе расчетов асимметричности ошибок встречающихся при расчетах

Вопрос 28. Основное достоинство представления данных в графическом виде (+) наглядность( ) изображение тенденций измерений( ) спорность результатов изображений

Вопрос 29. Сопоставьте связи между двумя переменными

Очень слабая корреляция до 0,2 Слабая корреляция до 0,5 Средняя корреляция до 0,7

29

Высокая корреляция до 0,9 Очень высокая корреляция свыше 0,9

Вопрос 30. Сопоставьте определения, соответствующие шкалам

Номинативная шкала классификация по названиюПорядковая шкала классификация по принципу «больше –

меньше»Интервальная шкала классификация по разнице на

определенное количество единицШкала равных отношений классификация по степени

выраженности измеряемого свойства

Вопрос 31. Сопоставьте по признакам названия шкал

Порядок чисел (курение, месячный доход)

Порядковая

Нет (пол, семейное положение) Номинальная Разность чисел (коэффициент интеллекта)

Интервальная

Отношение чисел (возраст) Шкала отношений

Вопрос 32. Получен ряд значений 2 1 2 1 7 3 3 1 3, чему равна мода?

Допустимые числовые ответы

Равно 1.00

Вопрос 33. Получен ряд значений 2 1 2 1 7 3 3 1 3, чему равна медиана?

Допустимые числовые ответы

Равно 2.00

Вопрос 34. Сопоставьте формулы ссылок MS Excel с их названием

=A$1 смешанная ссылка=$A$1 абсолютная ссылка=A1 относительная ссылка

Вопрос 35. Сопоставьте диаграммы их названиям

Линейчатая

30

Диаграмма

График

Гистограмма

Вопрос 36. Корреляционное сравнение выберите типы диаграмм

[ ] круговая

[+] линейчатая

[+] точечная

[ ] гистограмма

[ ] график

Вопрос 37. Частотное сравнение выберите типы диаграмм


[ ] линейчатая

[ ] точечная

[+] гистограмма

[+] график

Вопрос 38. Позиционное сравнение выберите типы диаграмм


[+] линейчатая

[ ] точечная

[ ] гистограмма

[ ] график

Вопрос 40.Результаты эксперимента в шкале отношений проверяются на совпадения всех показателей, число различающихся значений ≤ 10. Объем выборки мал N, M≤50. Какие критерии можно выбрать?[ ] Критерий Крамера – Уэлча[+] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[+] Критерий χ²[ ] Критерий Фишера

Вопрос 41.Результаты эксперимента в шкале отношений проверяются на совпадения всех

31

показателей, число различающихся значений ≤ 10. Объём выборки велик N, M˃50. Какие критерии можно выбрать? [+] Критерий χ²[ ] Критерий Крамера – Уэлча[ ] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[ ] Критерий Фишера

Вопрос 42.Результаты эксперимента в шкале отношений проверяются на совпадение средних. Какие критерии можно выбрать? [+] Критерий Крамера – Уэлча[ ] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[ ] Критерий χ²[ ] Критерий Фишера

Вопрос 43.Результаты эксперимента в шкале отношений проверяются на совпадения всех показателей, число различающихся значений ≥ 10. Объём выборки велик N, M˃50. Какие критерии можно выбрать? [ ] Критерий Крамера – Уэлча[+] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[+] Критерий χ²[ ] Критерий Фишера

Вопрос 44.Результаты эксперимента в шкале отношений проверяются на совпадения всех показателей, число различающихся значений ≥ 10. Объём выборки N, M≤50. Какие критерии можно выбрать? [+] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[ ] Критерий Крамера – Уэлча[ ] Критерий χ²[ ] Критерий Фишера

Вопрос 45.Результаты эксперимента измерены в порядковой шкале с числом градаций 2. Какие критерии можно выбрать? [ ] Критерий Крамера – Уэлча[ ] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[+] Критерий χ²[+] Критерий Фишера

Вопрос 46.Результаты эксперимента измерены в порядковой шкале с числом градаций ≠3. Какие критерии можно выбрать? [+] Критерий χ²[ ] Критерий Крамера – Уэлча[ ] Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни[ ] Критерий Фишера

Вопрос 47.Какой критерий наиболее универсален (по возможности применения)? ( ) Критерий Крамера – Уэлча( ) Критерий Вилкоксона-Манна-Уитни

32

(+) Критерий χ²( ) Критерий Фишера

33

Приложение 2. ГлоссарийАлгоритм обучения - система точно определенных и однозначно осуществляемых предписаний о способах реализации процесса обучения, обеспечивающих достижение цели. Анкета - опросный лист с перечнем вопросов. Аппроксимация - приближенное выражение одних математических объектов (например, функций) другими, более простыми и близкими к исходным.Апробация - проверка в реальных условиях, на практике теоретически построенных методов, моделей, технологий и др.Аспект - точка зрения, с которой рассматривается предмет, явление, понятие и др.Валидность - достоверность вывода, которую обеспечивают результаты реального эксперимента по сравнению с результатами безупречного эксперимента. Величина - все то, что можно измерить и исчислить.Внедрение - введение экспериментально проверенного опытного образца и научно-методического сопровождения к нему в образовательную практику, подготовка участников процесса обучения, психолого-педагогическое сопровождение.Выборка - испытуемые, отобранные из изучаемой популяции для участия в эксперименте. Выборку разделяют на экспериментальную и контрольную группы.Гипотеза - конкретизация некоторой догадки или идеи с целью ее проверки в эксперименте.График - графическое отображение данных, с помощью которого осуществляется анализ свойств, структуры, типа распределений.Группа - ограниченная в размерах общность людей, выделяемая из социального целого на основе определенных признаков. Наиболее распространены классификации групп по:

размеру: большие, малые, микрогруппы; общественному статусу: формальные и неформальные; непосредственности взаимосвязей: реальные и условные; уровню развития: низкого и высокого; значимости: референтные и группы членства.

Данные - сведения, информация, сведения о людях и др., представленные в формализованном виде, удобном для пересылки, интерпретации и обработки.Диагностика - процедура выявления уровня готовности к какому-либо виду деятельности, в том числе к учебной деятельности определенного содержания и уровня сложности.Дискретность - дискретная величина — величина, состоящая из отдельных частей.Дисперсия - показатель разброса данных, соответствующий среднему квадрату отклонения этих данных от среднего арифметического. Равна квадрату стандартного отклонения.Достоверность результатов исследования - характеристика их качества, соответствие сделанных выводов действительному состоянию изучаемого объекта.Значимость результатов - статистическая достоверность полученных различий между средними значениями зависимой переменной (при воздействии различных условий независимой переменной), отвечающих экспериментальной гипотезе.Инновации - целенаправленное изменение, вносящее в образовательную среду стабильные элементы (новшества), улучшающие характеристики отдельных частей, компонентов и самой образовательной системы в целом.Интерпретация (объяснение) - раскрытие на основе анализа эмпирических данных и теоретических положений сущности объекта, возможностей его диагностики через поиск ведущих (результативных) факторов и причин, показ их подчиненности определенным объективным законам, тенденциям.Исследование - характерный для науки, как специализированной формы познавательной деятельности, способ производства нового знания; процесс и результат научной деятельности, направленный на получение новых знаний о закономерностях, структуре, механизмах функционирования изучаемого явления, содержании, принципах, методах и организационных формах деятельности. Объектами педагогических исследований являются педагогические системы, технологии, явления, процессы. Информация - содержание сообщения, сигнала, памяти, а также сведений, содержащихся в сообщении, сигнале и памяти;сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемых человеком или специальным устройством; количественная мера устранения неопределенности (энтропии), мера организации системы. Точность научной информации зависит от критериев: достоверность, объективность и валидность.Качественный анализ - метод интерпретации эмпирических данных, отдельных фактов и событий, а также статистики, состоящий в словесном описании причин, характера протекания, установление

34

зависимостей с другими фактами и последствий. Это анализ смысловой и описательный. Качественным также называют статистический анализ, оперирующий количеством участников событий, количеством конкретных фактов без перевода их в математические величины - проценты, средние показатели. С его помощью устанавливают постоянные свойства чего-либо.Количественный анализ - метод выражения фактов, событий, признаков в числовых характеристиках. С его помощью определяются проценты присутствия или отсутствия чего-либо, индексы, ранги и др. Количественные данные могут оформляться в виде различных графиков и таблиц.Констатирующий эксперимент - это эксперимент с применением специальных выявляющих измерительных методик, позволяющих определять качественное или количественное состояние изучаемого объекта. С его помощью определяется наличное состояние изучаемого объекта и его отдельных сторон, свойств, проявлений.Контролирующий эксперимент - это эксперимент, который проводится с целью установления педагогической полезности (целесообразности и эффективности) педагогического продукта.Контрольная группа - это группа испытуемых в эксперименте, деятельность которых происходит без воздействия экспериментального фактора и служит для контроля за результатами, полученными в экспериментальной группе.Контроль обучения - составная часть, компонент процесса обучения, органически связанный с изучением программного учебного материала, его осмыслением, закреплением и применением, формированием навыков и умений; педагогическая диагностика; процедура, в ходе которой в комплексе осуществляется:а) наблюдение, измерение и оценивание уровня усвоения знаний, умений и навыков обучающихся; б) обработка, анализ и систематизация полученной информации о ходе процесса обучения;в) вывод о коррекции его основных компонентов; г) резюме об эффективности дидактического обеспечения процесса обучения;д) оценка деятельности педагога и обучающегося; е) прогноз.Корреляция - реально наблюдаемый факт, пример взаимосвязи того или иного состояния независимой переменной с определенными значениями зависимой переменной.Критерий - признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо; мерило.Математическая обработка данных - оперирование со значениями признака, полученными у испытуемых в педагогическом исследовании. На этом этапе на основе логического аппарата выявляются тенденции проявления педагогических процессов и явлений, вырабатываются научно-методические рекомендации по их реализации в образовательной практике.Медиана - одна из характеристик распределения значений случайной величины в теории вероятностей: такое число, которое данная величина принимает с вероятностью 50 % значения как больше М, так и меньше М.Метод исследования - путь исследования, вытекающий из общих теоретических представлений о сущности изучаемого объекта, явления и процесса; способы получения фактов о проявлениях и изменениях, происходящих в испытуемых (психических, интеллектуальных, духовных и др.). Методы служат для описания, объяснения и предсказания исследуемого явления, процесса или объекта.Метод абсолютной оценки - метод шкалирования, при котором стимулы предъявляются по одному, и испытуемый дает оценку стимула в единицах предложенной шкалы.Метод выбора - метод шкалирования, при котором индивиду предлагается несколько объектов (стимулов, высказываний и т.д.), из которых он должен выбрать только те, которые соответствуют заданному критерию.Метод парных сравнений - метод шкалирования, при котором объекты предъявляются испытуемому попарно (числопредъявлений равно числу сочетаний (n)).Метод ранжирования - метод шкалирования, при котором все объекты представляются испытуемому одновременно, он должен их упорядочить по одной величине измеряемого признака.Метод экспертных оценок - заключается в рациональной организации работы одного или нескольких специалистов наднестандартной проблемой с регистрацией и последующей обработкой полученных данных. В педагогических изысканиях экспертное оценивание может рассматриваться как в качестве самостоятельного метода познания, так и в виде существенного компонента процедур наблюдения, опроса, эксперимента, анализа продуктов деятельности и др.Методы контроля - способы, с помощью которых определяется результативность учебно-познавательной деятельности обучающихся, а также интенсивность педагогической работы педагога.

35

Методы обработки эмпирических данных - методы их количественного и качественного описания. Количественное описание осуществляется с помощью математических методов и методов графического предъявления, качественное — как интерпретация фактов и использование различных видов анализа.Мода - величина признака, чаще всего встречающаяся в совокупности единиц или в вариационном ряду; та величина признака, то измерение исследуемого явления, которому соответствует наибольшее число случаев показаний и которое выражает наиболее часто встречающийся тип данного явления.Мониторинг - постоянное отслеживание какого-либо процесса для установления его соответствия первоначальным предположениям или желаемому результату.Педагогическая технология - системный метод создания, применения и определения всего процесса преподавания и усвоения знаний с учетом технических и человеческих ресурсов и их взаимодействия, ставящий своей задачей оптимизацию форм образования (ЮНЕСКО). Любая педагогическая технология должна удовлетворять некоторым основным требованиям (критериям технологичности): концептуальность, системность, управляемость, полезность (целесообразность и эффективность), воспроизводимость.Переменная - величина, которая может принимать в условиях задачи различные значения; любая реальность, которая может изменяться, и это изменение проявляется для каждой науки в любом предмете изучения (общенаучном) и фиксируется в эксперименте; изменяемая экспериментатором величина включает в себя два или несколько состояний (условий, уровней). Постоянная - величина, которая по условиям задачи сохраняет одно и тоже значение.Признак - показатель, примета, по которому можно определить что-либо. Признаки и переменные - это измеряемые педагогические явления (время решения задачи; количество допущенных ошибок; уровень усвоения знаний, умений и навыков; интенсивность учебного труда, показатель вербального интеллекта и др.).Репрезентативность - соответствие характеристик, полученных в результате выборочного наблюдения, характеристикам объекта в целом. Расхождение между этими двумя характеристиками представляет собой ошибку, которая может быть случайной или систематической.Репрезентативность эксперимента - степень приближения реального эксперимента к одному из видов безупречного эксперимента. Оценка репрезентативности каждого данного эксперимента проводится обычно путем сравнения его с другим аналогичным экспериментом по отношению к данному из видов безупречного эксперимента, который служит образцом для сравнения.Репрезентативность выборки испытуемых - степень адекватности отражения свойств и характеристик изучаемых испытуемых (популяций) в выборке испытуемых, привлеченных к эксперименту.Система - множество закономерно связанных друг с другом элементов (предметов, явлений, взглядов, знаний и т.д.), образующих устойчивое единство и целостность, обладающее интегративными свойствами и закономерностями, представляющее собой некоторое органическое образование, единство и выполняющих определенные функции. Система обладает качественно новыми свойствами, не присущими ее элементам.Системный подход - совокупность методологических принципов и понятий, обеспечивающих интеграцию знаний, при которой специальные науки сохраняют свою самостоятельность и специфичность, а их фактические данные и теории объединяются вокруг общего основания - системных методов исследования.Сравнительный анализ - метод сопоставления, сравнивания двух и более явлений, идей, положений, результатов изыскания, нахождение в них общего и различного, выбор наиболее приемлемых для дальнейшего научного изучения или практического применения.Срез - процесс диагностирования изменений, зависимых переменных в эксперименте. В ходе экспериментирования делается несколько подобных срезов: «входной» - начальный, промежуточный и итоговый - контрольный.Таблица - отображение данных в виде рядов распределений с поясняющим текстом (заголовком)Тест - объективная и стандартизированная процедура испытаний, которым подвергается человек, специфический инструмент для оценивания качеств личности; система заданий, позволяющая измерять уровень развития качеств (свойств) личности.Технологическая карта - описание процесса в виде пошаговой, поэтапной последовательности действий (часто в графической форме) с указанием применяемых средств.Фактор - существенное обстоятельство, способствующее какому-либо процессу, явлению; скрытые переменные, получающиеся при обработке данных посредством факторного анализа.Факторный анализ - установление и выявление скрытых от исследователя факторов, определяющих появление тех или иных показателей, качеств, свойств, состояний предмета или объекта изучения. Это процедура поиска факторов, предопределяющих появление новых свойств.

36

Формирующий эксперимент - эксперимент, в ходе которого производится целенаправленное изменение (формирование) предмета исследования с помощью введения новшеств в образовательный процесс; разновидность исследовательского метода эксперимента, который ориентирован на изучение динамики развития педагогических явлений в процессе активного воздействия исследователя на условия выполнения деятельности, что позволяет прогнозировать дальнейшее развитие изучаемых свойств в условиях организации целенаправленного содержательного взаимодействия всех участников образовательного процесса. В формирующем эксперименте выделяют независимые переменные (вводимые новшества) и зависимые - изменяемые под влиянием этих новшеств качества и свойства участников эксперимента.Функциональный анализ - метод выявления функций рассматриваемого предмета изыскания в системе других явлений и более широкого объекта. Функциональный анализ возможен только относительно явлений, ситуаций, качеств, способных выполнять какие-либо функции в системах, куда они входят.Шкала наименований - шкала, получаемая путем присвоения «имен» объектам.Шкала интервалов - первая метрическая шкала, при которой осуществляется введение меры на множестве объектов и определяется величина различий между объектами в проявлении свойств.Шкала отношений - шкала, при которой измерительной процедурой является получение таких данных о выраженности свойств объекта, когда можно сказать, во сколько раз один объект больше или меньше другого.Шкалы измерений приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами; числовая система, в которой отношения между различными свойствами изучаемых явлений,

процессов переведены в свойства того или иного числового ряда. Существует четыре типа шкал измерений:

1. шкала наименований; 2. шкала порядка (шкала рангов); 3. шкала интервалов; 4. шкала отношений.

Шкалирование - метод моделирования реальных процессов с помощью числовых систем.Экспериментальная группа - это группа испытуемых в эксперименте, деятельность которых происходит под воздействием экспериментального фактора - гипотетические причины определенных изменений в исследуемых объектах, явлениях и процессах. Если в экспериментальной группе наблюдаются эти изменения, а в контрольных нет или незначительные, то гипотеза считается доказанной.Эмпирическая проверка гипотез - установление связи одних признаков и факторов с другими, более устойчивыми, интегративными и результативными.

37

Программа аспирантуры...

Documents

Transcript of Программа аспирантуры...