DIDAKTICKÉ TESTY (DT)
|
|
- Radka Soukupová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 DIDAKTICKÉ TESTY (DT) prof. RNDr. Emanuel Svoboda, CSc. 1. Pojem DT, třídění 2. Vlastnosti dobrého DT 3. Tvorba DT 4. Položková analýza 5. Tvorba testové normy
2 I. Didaktický test Zkouška, lepší zkouška Důkladně připravená zkouška vícekrát použitelná (opakovatelně použitelná) Objektivní zkouška pro jednotlivce i třídu Zpravidla písemná zkouška Prostředek pro zjišťování výsledků výuky Vyzkoušený soubor úloh pro určité učivo Objektivní nástroj pro hodnocení atd
3 a) Vymezení pojmu DT DT je vyzkoušený (ověřený) soubor opakovaně použitelných úloh (položek) sestavený z učiva tak, aby z průběhu a výsledků měření bylo možné objektivně usuzovat na stupeň a kvalitu osvojeného učiva u žáka či třídy (event. populace) DT = Test vědomostí a dovedností, nástroj k objektivnímu měření výsledků vzdělávání
4 b) Třídění DT Podle dokonalosti: standardizované (vytvořena norma hodnocení) nestandardizované (učitelské) Interpretace výkonu: rozlišující NR-T (testy relativního výkonu) ověřující CR-T (testy abs. výkonu, porovnávání s ideálním žákem)
5 Třídění DT pokr. Míra objektivity: objektivně skórovatelné subjektivně skórovatelné Měřený výkon: rychlostní (čas. limit); úrovňový (rost. obtížnost) Podle výsledků výuky: testy zjišťující úrovně poznávacích, operačních a hodnotových cílů, resp. testy studijních předpokladů Podle časového zařazení: vstupní, průběžný, výstupní Podle rozsahu tématu: monotematické polytematické
6 2. Vlastnosti dobrého DT Validita (obsahová, pojmová; souběžná např. se známkou; predikční předpověď úspěšnosti ve studiu z výsledku testu) Reliabilita (spolehlivost a přesnost nedochází k chybám v měření výkonu) Objektivnost (zamezení zkreslování výsledků a jejich interpretace)
7 Vlastnosti DT pokr. Citlivost (senzibilita, citlivost zkoušky rozlišení lepších žáků od horších diskriminace) Pozn.: v psychologii senzibilita = vnímavost pro smyslové podněty Praktičnost (jednoduchost zadání, snadná oprava, bodování, snadná interpretace výsledků, úspora času, usnadnění práce učiteli) Ekonomičnost
8 3. Tvorba DT - postupy I. Plánování testu (účel, obsah, specifikační tabulka - A znalost, B - porozumění, C - aplikace, D - problémová úloha) Učivo H Počet úloh Struktura látek, U Tepelná výměna, teplo Q Úrovně osvojení A B C D Měrná tepelná kapacita Měření tepla Proudění, tepelné záření Využití slunečního záření
9 Plánování testu - pokrač. Seznam cílů (co se testem zjišťuje) Testovací čas Forma položek testu (uzavřené, otevřené položky, kombinace) Počet variant testu Způsob skórování Popis testované populace
10 Struktura položky- testové úlohy Instrukce (návod, co dělat) Výchozí text (text, tabulka, graf, obr., ) Kmen úlohy (otázka, příkaz) Alternativy odpovědí (u úloh uzavřených) Distraktory (distraktion = zmatek; pomást) Správné řešení
11 II. Konstrukce testu přehled typů položek didaktického testu OTEVŘENÉ SE ŠIROKOU ODPOVĚDÍ SE STRUČNOU ODPOVĚDÍ NESTRUK- TUROVANÉ SE STRUKTUROU PRODUKČNÍ vymezenou danou konvencí POLOŽKY DICHOTOMICKÉ DOPLŇOVACÍ UZAVŘENÉ S VÝBĚREM ODPOVĚDÍ PŘIŘAZOVACÍ USPOŘÁDACÍ Jedna správná odpověď Jedna nejpřesnější odpověď Jedna nesprávná odpověď Vícenásobná odpověď Situační
12 Konstrukce testu - sestavení 1. varianty Typy položek testu: OTEVŘENÉ Se širokou odpovědí strukturované (vymezení struktury, resp. daného postupu ve škole, resp. konvence) nestrukturované Se stručnou odpovědí produkční doplňovací
13 Příklady položek otevřených Široká nestrukturovaná: Navrhněte a popište pokus, kterým byste spolužáky přesvědčili, že klíč je vyrobený z magneticky tvrdé oceli. Nakreslete i obrázek k postupu. Uveďte hlavní části transformátoru, nakreslete jeho značku a vysvětlete jeho funkci
14 Příklady položek Široká strukturovaná: Popište konstrukci výslednice dvou sil Proveďte rozbor pružného rázu 2 koulí Navrhněte možnosti spojování zdrojů stejnosměrného napětí (kondenzátorů, rezistorů)
15 Příklady položek otevřených Se stručnou odpovědí- produkční: V jakém skupenství je při teplotě 300 o C olovo?. Napište znění Hookova zákona Výsledný odpor dvou paralelně zapojených rezistorů o stejném odporu R je.. Na žárovce je údaj 24 V/0,4 A. Jak velký elektrický odpor má vlákno žárovky?..
16 Otevřené položky se stručnou odpovědí Se stručnou odpovědí - doplňovací: a) Při varu se kapalina vypařuje i.... Teplota varu kapaliny závisí na. a na.. b) Značka znamená c) Doplňte chybějící údaje v tabulce veličina kapacita indukčnost jednotka weber tesla
17 Doporučení pro tvorbu produkčních a doplňovacích položek Nejlépe odpovědět 1 údajem Jasná a jednoznačná formulace Je-li mnoho možností, pak raději úlohu vynechat Dostatek místa pro doplňování Přednost produkčních před doplňovacími Vynechávat jen nejdůležitější údaje Doplňovaný údaj nejlépe na konec věty Stejné místo pro doplňování
18 Výhody a nevýhody otevřených položek Výhody: - produktivní, kreativní činnost žáka; - žák nucen požívat terminologii; vlastní vyjadřování, nenapovídá se tolik; - dobře se pozná, čemu žák rozuměl, jak byla položka časově i konstrukčně náročná.
19 Pokrač. Nevýhody: - možná chybná interpretace textu (nutné proto jasné a jednoznačné zadání); - problém objektivního hodnocení; - žáci komunikačně slabší v nevýhodě; - náročnost vzorového řešení pro posuzovatele; proto nutná tvorba tzv. kódovacího klíče
20 Kódovací klíč Klíč k hodnocení otevřených úloh. Obsahuje: charakteristiku a příklad správné odpovědi charakteristiku a příklady odlišně formulovaných odpovědí (zcela správných) charakteristiku a příklady částečně správných odpovědí charakteristiku a příklady nesprávných odpovědí (typické chyby)
21 Položky uzavřené Položky s výběrem odpovědí (položky s vícečlennou či vícenásobnou odpovědí, polynomické úlohy) Kmen úlohy a nabídnuté odpovědi Různé typy nabídnutých odpovědí (správné i nesprávné) Nesprávné odpovědi distraktory (distract = odvrátit pozornost, zmást)
22 Položky uzavřené - příklady 1. Dichotomické Při tání uvažované těleso teplo: přijímá vydává Kapacita vodiče C je definována vztahem C Q C Q
23 Problém velké pp uhodnutí Korekce na hádání s 0 s n n n y 1 s 0...opravené skóre s n...neopravené skóre n n...počet nesprávných odpovědí žáka y počet nabízených odpovědí
24 Příklad Z 25 dichotomických položek testu žák XY uvedl 19 správných odpovědí, 3 nesprávné a na 3 položky vůbec neodpověděl. Určete s 0. Testovaný musí být na korekci na hádání upozorněn!
25 2. Uzavřená položka právě jedna správná odpověď Stavová změna ideálního plynu konstantní hmotnosti proběhne tak, že jeho tlak vzroste na dvojnásobek původní hodnoty a objem klesne o 40 % původní hodnoty. Jak se při tomto ději změní termodynamická teplota plynu? p1v1 2 p1 0, 6V 1 A) vzroste o 80 % T1 T2 B) klesne o 20 % T2 1, 2 C) vzroste o 20 % T1 D) klesne o 40 % p1v1 2 p1 0, 4V1 T 1 T 2
26 3. Uzavřená položka jedna nejpřesnější odpověď Které z následujících tvrzení nejlépe odpovídá na otázku Co platí o kapacitanci obvodu střídavého proudu? a) Kapacitance závisí na kapacitě kondenzátoru. b) Kapacitance je nepřímo úměrná kapacitě kondenzátoru. c) Kapacitance je přímo úměrná frekvenci střídavého proudu. d) Kapacitance se s rostoucí kapacitou zvětšuje.
27 Pokrač. - příklad 2 Jedna nejpřesnější odpověď Na čem závisí hydrostatický tlak v kapalině? a) na hloubce b) na hloubce a druhu kapaliny c) na tlaku nad kapalinou a hloubce d) na druhu kapaliny
28 4. Jedna nesprávná odpověď Která z následujících jednotek není základní jednotkou SI? a) ampér b) newton c) metr d) kilogram
29 5. Položka s vícenásobnou odpovědí (výběr více správných odpovědí) Příklad 1. Vypařování kapaliny je jev, a) kdy přechází látka z kapalného do plynného skupenství b) ke kterému dochází při libovolné teplotě c) při kterém platí, že U páry > U kapaliny d) při kterém roste teplota kapaliny
30 Více správných odpovědí - pokr. Příklad 2: Pohyb rovnoměrně zrychlený přímočarý je 1. pohyb s konstantním zrychlením; 2. pohyb s konstantní rychlostí; 3. pohyb způsobený konstantní silou; 4. pohyb, při které dráha roste s druhou mocninou času; 5. pohyb, při kterém rychlost roste s druhou mocninou času.
31 Položky uzavřené vícenásobná odpověď Příklad 3: Harmonicky proměnná veličina y se dá vyjádřit za různých počátečních podmínek vztahy: 1. y y sint m 2. y y tgt 3. y 4. y 5. y m y y m m m sin( t ) cos( t ) y sint 6. žádná odpověd nevyhovuje 0 0
32 Položka s vícenásobnou odpovědí Příklad 4. Podtrhněte ty předměty, které nepřitahuje magnet? Ocelový hřebík, měděný drát, niklový nýt, zápalka, papírová kulička, skoba, ocelová jehla na šití oděvů, tužka, guma, hliníková součástka
33 6. Položka uzavřená s neurčitou odpovědí Jakou hodnotu ukazuje ampérmetr v elektrickém obvodu na obrázku: R 1 = 10 R 2 = 10 R i = 2 21 V A a) 4,2 A b) 1 A c) 1,8 A d) správná hodnota není uvedena
34 7. Položky uzavřené - přiřazovací K jednotkám veličin v levém sloupci přiřaďte správně z pravého sloupce veličiny, které k nim patří: m/s teplo A síla J rychlost výkon práce
35 Přiřazovací položka - další příklad K značkám pasivních součástek v levém sloupci správně přiřaďte jejich názvy z pravého sloupce! ( F ) ( C ) ( D ) ( A ) A potenciometr s pohyblivým kontaktem B bočník C rezistor D rezistor topný E rezistor s pohyblivým kontaktem F nastavitelný rezistor G rezistor uhlíkového sloupce
36 8. Položky uzavřené - uspořádací Seřaďte následující látky podle jejich rostoucí hustoty (20 o C, norm. tlak). Seřazení proveďte připsáním pořadových čísel 1 až 6 tak, aby látka s nejmenší hustotou měla číslo 1. voda., ocel., papír., vzduch., ethanol., vodík.
37 III. Etapa - ověřování DT Ověřování - posouzení kompetentními osobami - zpracování jejich připomínek - grafická úprava pilotní formy - pilotáž (kvalita testu, chyby a nepřesnosti, obtížnost, citlivost, vhodnost distraktorů)
38 Zásady pro navrhování položek Položky volíme navzájem nezávislé Formulace nesmí obsahovat nápovědu správné odpovědi (nezamýšlená nápověda) Nepoužíváme chytáky (neměříme-li postřeh, vtip, ) Začínáme jednoduchým (binárním) skórováním Navrhujeme o něco více položek, než budeme potřebovat Velkou pozornost věnujeme grafické úpravě
39 IV. Analýza výsledků DT Obsahuje: Počet žáků, kterým byla položka předložena rozsah souboru n Počet žáků, kteří se k řešení položky nedostali Počet žáků, kteří dali správnou odpověď Počet žáků, kteří nedali správnou odpověď, ale položku řešili Volbu jednotlivých distraktorů Obtížnost položek Citlivost položek
40 Analýza výsledků DT a) Obtížnost položek testu Q i n n n, i 100 % n n,i.. počet žáků s nesprávnou odpovědí pro i-tou položku Velmi obtížné položky Q i > 80 % Velmi snadné položky Q i < 20 % Index obtížnosti P i = 100 % - Q i
41 Položková analýza tabulka hodnot Zadán test o 12 položkách, rozsah souboru (počet respondentů, probandů) n =138, binární hodnocení i n i Q i % u (1) (1) (1) (2) (3) (3) (3) (3) (4) (4) (4) (5) velmi snadná, snadná, stř. obtížná (průměrná), obtížná, velmi obtížná
42 Koeficient obtížnosti / 6 / / 1) /( max min max max i i m s i i i m i i Q Q k s Q m i Q Q Q k
43 Nebinární hodnocení položek V případě, že hodnocení jedné položky může nabývat hodnot b i = 2, 3, 4, b max, pak hodnota obtížnosti je Q * i 100 % b b i max. 100 % kde b i je aritmetický průměr bodových hodnocení všech žáků v dané položce
44 Analýza výsledků - pokr. b) Citlivost testových položek Koeficient ULI (Upper-Lower Index) d i n L, i n 0,5n H, i Pro Q i od 30 % do 70 % musí být d i alespoň 0,25 Pro Q i z intervalu (20 %, 30 %) a ( 70 %, 80 %) alespoň 0,15
45 Příklad (308 žáků, 1/3 L, 1/3 H) n L n H Q i d i , , , , ,55 n L n H Q i d i , , , , , , ,53 Nutný rozbor položek 4 a 12, ale hodnoty d i dostačující
46 prům. úspěšnost v % Citlivost - graficky Graf A Skupiny testovaných žáků
47 prům. úspěšnost v % Citlivost - graficky Graf B Skupiny testovaných žáků
48 prům. úspěšnost v % Citlivost - graficky Graf C Skupiny testovaných žáků
49 Vhodnost úloh z grafu d i (P i ) - příklad d i d i..citlivost, P i index obtížnosti i-té položky obtížná průměrná Oblast vhodných úloh Oblast podezřelých úloh Velmi obtížná P i Snadné úlohy na úvod testu Oblast nevhodných úloh (citlivost je záporná)
50 Analýza nenormovaných odpovědí Rozbor vynechaných odpovědí: (na otevřenou položku neodpovědělo více než 30 % až 40 % žáků, na uzavřenou více než 20 % žáků) Rozbor nesprávných odpovědí: - jsou všechny distraktory žáky přijatelné? - rozdělení chyb na: základní (skutečná neznalost, neporozumění, nezvládnutí učiva) vedlejší (nepozornost, numerická chyba, nepřesnost, )
51 V. Standardizace DT Významná etapa tvorby DT Vytvoření testového standardu - testové normy tak, aby umožnil zařadit žáka podle dosaženého počtu bodů do určité stupnice (škály) U standardizovaných testů se výkon jednotlivých žáků porovnává s reprezentativním vzorkem žáků - postup je standardizace testu Standardizovat výsledky určitého testu znamená vyjádřit je vzhledem k výsledkům standardizačního vzorku žáků Jednodušší a složitější metody standardizace
52 V. Tvorba testové normy - jednoduché metody (percentily) Prosté pořadí žáků P (podle hrubého skóre) Percentilové pořadí PP PP ni % - n k je kumulativní četnost (u daného k- tého výsledku v testu), - n i četnost daného výsledku, - n počet testovaných žáků. PP udává, kolik % žáků ve vzorku dosáhlo horšího výkonu (tedy lze posoudit relativní postavení žáka v dané populaci žáka) k n k n
53 Příklad percentilové normy žáků body n i n k PP % PP % 58 % % žáků má horší výsledek než 7 bodů
54 Příklad klasifikace využitím PP body PP % Z Použito symetrického rozdělení 7 % % 2 38 % % %...5
55 Percentilové body PB PB n P n % U každého žáka vypočítáme, kolik % ostatních žáků v žebříčku pořadí dosáhlo nižšího hrubého skóre HS Toto číslo je percentilem (perc. bodem)
56 Příklad - pořadí podle HS a PB Ž A B,C D E F G H I J K L M O,P HS P PB % PB 100 % % 36 % ostatních žáků dosáhlo nižšího hrubého skóre než 8 bodů (z 20 možných bodů)
57 Percentilové body PB Chceme zjistit, kolik procent žáků ze všech žáků v žebříčku pořadí dosáhlo nižšího skóre Výpočet: P PB % n
58 Úloha Žák XY býval v matematice pravidelně mezi prvními pěti žáky ve třídě s 25 žáky. Při zkoušce na VŠ obsadil z 500 uchazečů 108. místo. Byl to úspěch nebo neúspěch? 5 PB ( vetřídě ) % 80% 25 Ve třídě bylo 80 % horších žáků PB ( u 108 zkoušky) % U přijímací zkoušky bylo 78 % horších Podán přibližně stejný výkon, dokonce na VŠ lepší (hlásili se lepší žáci) %
59 Percentilové body PB Chceme zjistit, kolik procent žáků z daného počtu žáků dosáhlo daného a horšího výkonu Výpočet: n P 1 PB 100 % n
60 Procento správných odpovědí (PERCENT CORRECT, PROCENTO ÚSPĚŠNOSTI) ( PC) j x x j 100 % max x j - bodový zisk (hrubé skóre) j-tého žáka x max - maximální možný počet získaných bodů
61 Složitější metody standardizace testu Vycházíme z předpokladu normálního rozdělení četností výsledků - dosažené výkony u dostatečně velké skupiny odpovídají Gaussově křivce Tento předpoklad se ověřuje tzv. testem dobré shody 2 (chí-kvadrát)
62 Četnos t v % Gaussova křivka Počet bodů
63 Základní pojmy normál. rozdělení Východiskem uvažovaného postupu je určování vzdáleností jednotlivého výsledku od aritmetického průměru bodového zisku. kde n je celkový počet testovaných žáků, x i jednotlivé dosažené body v testu, n i počet žáků, kteří dosáhli výsledku xi bodů, i = 1,... n. x 1 n i n i x i
64 Směrodatná odchylka s (variační šíře), rozptyl s 2 s x s x s x s - x s x s x s x s - x s x s x s x s - x s x s - x x x n n s i i i 4, 3 a 3, 4 v 0,13% 3, 2 a 2, 3 v % 2,1 2, a, 2 13,6% v, v intervalu %
65 Školní klasifikace podle výsledků testu Intuitivní přístup učitele Klasifikace s využitím procenta správných odpovědí (arbitrážní známka) Klasifikace na základě percentilového pořadí (arbitrážní známka) Klasifikace na základě normálního rozdělení (statistická známka)
66 Využití PC ( PC ) j x x j max 100% Průměrná úspěšnost PC x 100% x max třídy
67 Klasifikace podle % správ. odpovědí Procento správných odpovědí PC Klasifikační stupeň Klasifikace běžná Klasifikace přísná Klasifikace velmi přísná
68 Úprava klasifikace podle PC Pro běžnou klasifikaci do 60 % známka 5 Zbývajících 40 % se rozdělí na 4 intervaly stejné délky d A = 10 % Modifikace např. intervalem d s % - 5 PC Nedostatečná známka do hodnoty (100 % - 4d s )
69 Příklad: 20 žáků, 10 položek A B C D E F G H I J K L M N O P R S T U x j n i PC Kl. 1 Kl
70 Arbitrážní známka z percentilového pořadí využitím normálního rozdělení x PP Zn Použito symetrického rozdělení 7 % % 2 38 % % %...5
71 Klasifikace s využitím normálního rozdělení Nejvíce žáků klasifikováno známkou 3 Poněkud méně známkou 2 a známkou 4 Nejméně je žáků s hodnocením 1 a 5 Postup: Volba procentového rozdělení pro klasifikační stupnice (když četnost HS podléhá normálnímu rozložení) - zpravidla symetrické, např. 15 %, 20 %, 30 %, 20 % 15 %
72 Pokrač. postupu - kvantily Přiřazení procentových ekvivalentů p k procentovému rozdělení, tedy p = 0 %, 15 %, 35 %, 65 %, 85 %, 100 % Vložen jediný subjektivní moment Procentovým ekvivalentům odpovídají konkrétní počty bodů skóre - kvantily x p jak určit obecně? x o x 15 x 35 x x 65 x 85 x 100
73 f Gaussova křivka její posunutí u p 0 x p x x, u
74 Transformace Gaussovy křivky f ( x ) exp 2 s 1 2 x 2s x 2 x x u s
75 Normální rozložení g( u ) 1 u exp s ( u ) p ( -u ) 1 p p p
76 Normované kvantily Vyhledání normovaných kvantilů u p ve statistických tabulkách u 0,15 1, 04 u 0,35 0, 39 u 0,65 0, 39 u 0,85 1, 04
77 Statistická tabulka hodnot up
78 Transformační rovnice x x u s p p
79 Výpočet skóre - počet bodů x p x x x x 0, 85 0, 65 0, 35 0, 15 x x x x 1, 04s 0, 39s 0, 39s 1, 04s Zápis atd... x 0,85 znamená minimální počet bodů pro známku 1
80 Příklad: průměr 6,5; odchylka 2,8 Převod bodů na klasifikaci: X 0,85 = 6,5 + 1,04.2,8 9,4 X 0,65 = 6,5 + 0,39.2,8 7,6 X 0,35 = 6,5-0,39.2,8 5,4 X 0,15 = 6,5-1,04.2,8 3,6
81 Klasifikační tabulka- úprava Klasifikace Bodový interval výborně chvalitebně dobře dostatečně nedostatečně 5 0-2
82 Interpretace nestand. testu Nelze použít kvantilů normálního rozdělení Přitom učitelský test může dobře zhodnotit didaktickou situaci ve třídě, popř. ve škole Lze použít percentilové stupnice jednodušší než u percentilového pořadí PP
83 Postup pomocí percentilové hodnoty Určíme počet správných odpovědí - skóre žáka Stanovíme frekvence dosažených bodů - četnost žáků s daným skórem Vypočteme kumulativní frekvence n k (četnosti) - počet žáků, kteří dosáhli určitého počtu bodů a menšího počtu bodů Vypočteme percentilové hodnoty (n k /n).100 % - údaj, kolik % žáků dosáhlo určitého výkonu a výkonu slabšího; zaokrouhlujeme na celá čísla Zvolíme procentové ekvivalenty (skupiny) - např. 7 %, 24 %, 38 %, 24 % a 7 % K procentovým ekvivalentům přiřadíme procentové intervaly a jim odpovídající klasifikační stupnici Provedeme případné korekce v bodovém přiřazení
84 Příklad: 10 položek, 30 žáků, b.s. Výkon Četnost n k (n k /n).100% Známka Korekce
85 Výhody testování Zvýšení objektivity hodnocení Kontrola velkého počtu žáků i z rozsáhlejšího učiva Důkladnější a cílevědomé prověřování Stejné podmínky pro každého Zpětná vazba Vytváření baterie testů pro úplnější obraz o žákovi Ověření efektivity metod, zamýšlení nad vlastní prací
86 Nevýhody testování Nepromyšlené použití testů Nekritické přeceňování testů Opomíjení jiných způsobů zkoušení Chybí sociální moment (vztah U - Ž) Brzda ústního vyjadřování žáků Někdy přílišné zaměřování na detaily Přeceňování kvantity Jak na hodnotové cíle?
Didaktické testy při výuce konstrukčních předmětů
aneb pojednání před pojednáním. 1 /21 Didaktické testy při výuce konstrukčních předmětů Školitel: Prof. Ing.Křupka Ivan, Ph.D. 2 /21 OBSAH Úvod Vymezení řešené problematiky a předběžného cíle disertační
VíceŠKOLNÍ HODNOCENÍ. Co nás čeká? školní hodnocení. RNDr. Milan Šmídl, Ph.D
ŠKOLNÍ HODNOCENÍ RNDr. Milan Šmídl, Ph.D. Co nás čeká? školní hodnocení Typy Funkce Průběh Kritéria Subjektivní zdroje chyb hodnocení Typy hodnocení Klasifikace a známky Slovní hodnocení Ústní a písemné
VíceŠKOLNÍ HODNOCENÍ. Co nás čeká? školní hodnocení. RNDr. Milan Šmídl, Ph.D
ŠKOLNÍ HODNOCENÍ RNDr. Milan Šmídl, Ph.D. Co nás čeká? školní hodnocení Typy Funkce Průběh Kritéria Subjektivní zdroje chyb hodnocení Typy hodnocení Klasifikace a známky Slovní hodnocení Ústní a písemné
VícePovídání o testech a jejich hodnocení. Martin Chvál
Povídání o testech a jejich hodnocení Martin Chvál MFF UK, 24.6.2016 O čem? Posuzování obsahu testu a úloh Statistické charakteristiky testových úloh položková analýza Statistická analýza výsledků testování
VíceDidaktické testy pro výuku konstrukčních předmětů
Didaktické testy pro výuku konstrukčních předmětů Student nepotřebuje olověného mozku, ale olověného zadku.. J.A.KOMENSKÝ 2 /15 OBSAH Úvod Důvody vedoucí k tvorbě didaktických testů Etapy konstrukce kvalitního
VíceVyužití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů
11. konference ČAPV Sociální a kulturní souvislosti výchovy a vzdělávání Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů Petr Byčkovský, Marie Marková Postup při návrhu a ověření testu
VíceÚloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:
Úloha č. 1 - Kvantily a typická hodnota (bodově tříděná data): Určete typickou hodnotu, 40% a 80% kvantil. Tabulka hodnot: Varianta Četnost 0 4 1 14 2 17 3 37 4 20 5 14 6 7 7 11 8 20 Typická hodnota je
VíceDidaktické testy Doplňkový text k předmětu Pedagogika ve studiu učitelství na MFF UK Pavla Zieleniecová, únor 2013 Obsah: a) Didaktické testy a jejich účel b) Vlastnosti didaktického testu c) Druhy didaktických
VíceCentrum pro zjišťování výsledků vzdělávání CERMAT Jankovcova 933/63, 170 00 Praha 7, tel.: +420 224 507 507 www.cermat.cz, www.novamaturita.
Analýza výsledků testu - slovníček aktuálních pojmů. Úlohy zařazované do testů jsou různého typu. V uzavřených úlohách a uzavřených podúlohách svazku žák vybírá odpověď z několika nabízených alternativ.
VíceMatematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 27. listopadu 2017 Typy statistických znaků (proměnných) Typy proměnných: Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní,... ) Kvantitativní proměnná (numerická,
VíceDidaktické testy a jejich tvorba
Nečasová Marie, M Pg, 1.ročník Didaktické testy a jejich tvorba Co je to didaktický test Pojem didaktický test je u různých autorů definován různě, ale shodují se v tom, že jde o zkoušku, která se orientuje
Víceveličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.
Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího
VíceVybraná rozdělení náhodné veličiny
3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.
VíceCharakteristika předmětu:
Vzdělávací oblast : Vyučovací předmět: Volitelné předměty Člověk a příroda Seminář z fyziky Charakteristika předmětu: Vzdělávací obsah: Základem vzdělávacího obsahu předmětu Seminář z fyziky je vzdělávací
VíceBAKALÁŘSKÁ PRÁCE STUDIJNÍ PROGRAM STUDIJNÍ OBOR VEDOUCÍ PRÁCE
BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Tvorba nestandardizovaného didaktického testu The Creation of a Non-standard Didactic Test STUDIJNÍ PROGRAM Specializace v pedagogice STUDIJNÍ OBOR Učitelství odborných předmětů VEDOUCÍ
VíceHodnocení a klasifikace při výuce F na SŠ. Jiří Tesař
Hodnocení a klasifikace při výuce F na SŠ Jiří Tesař Hodnocení a klasifikace Většinou nejneoblíbenější činnost učitele: stresové a konfliktní situace musí se rychle rozhodnout musí zdůvodnit své rozhodnutí
VíceJEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica
JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu
VíceZpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní
VíceStatistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni
Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Kvantifikace dat Pro potřeby statistického zpracování byly odpovědi převedeny na kardinální intervalovou
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
VíceNormální (Gaussovo) rozdělení
Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení popisuje vlastnosti náhodné spojité veličiny, která vzniká složením různých náhodných vlivů, které jsou navzájem nezávislé, kterých je velký
VíceNárodní ústav pro vzdělávání Valtice, (4) Posuzovací archy
Národní ústav pro vzdělávání Valtice, 10.4.2012 Ověřování a standardizace evaluačních nástrojů (4) Posuzovací archy Kateřina Vlčková Institut výzkumu školního vzdělávání, Katedra pedagogiky Pedagogická
VícePomůcky, které poskytuje sbírka fyziky, a audiovizuální technika v učebně fyziky, interaktivní tabule a i-učebnice
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Fyzika (FYZ) Práce a energie, tepelné jevy, elektrický proud, zvukové jevy Tercie 1+1 hodina týdně Pomůcky, které poskytuje sbírka fyziky, a audiovizuální technika
VíceVýstupní testování studentů 4. ročníku
Výstupní testování studentů 4. ročníku V říjnu roku 2017 se studenti naší školy zapojili do projektu Vektor 4 od firmy Scio. Studenti byli testováni z obecných studijních předpokladů, českého jazyka, matematiky,
VíceDiskrétní náhodná veličina
Lekce Diskrétní náhodná veličina Výsledek náhodného pokusu může být vyjádřen slovně to vede k zavedení pojmu náhodného jevu Výsledek náhodného pokusu můžeme někdy vyjádřit i číselně, což vede k pojmu náhodné
VícePomůcky, které poskytuje sbírka fyziky, a audiovizuální technika v učebně fyziky, interaktivní tabule
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Fyzika (FYZ) Práce a energie, tepelné jevy, elektrický proud, zvukové jevy Tercie 1+1 hodina týdně Pomůcky, které poskytuje sbírka fyziky, a audiovizuální technika
VícePředpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2
Na úloze ukážeme postup analýzy velkého výběru s odlehlými prvky pro určení typu rozdělení koncentrace kyseliny močové u 50 dárců krve. Jaká je míra polohy a rozptýlení uvedeného výběru? Z grafických diagnostik
VíceNelineární obvody. V nelineárních obvodech však platí Kirchhoffovy zákony.
Nelineární obvody Dosud jsme se zabývali analýzou lineárních elektrických obvodů, pasivní lineární prvky měly zpravidla konstantní parametr, v těchto obvodech platil princip superpozice a pro analýzu harmonického
VícePolohová a pohybová energie
- určí, kdy těleso ve fyzikálním významu koná práci - s porozuměním používá vztah mezi vykonanou prací, dráhou a působící silou při řešení úloh - využívá s porozuměním vztah mezi výkonem, vykonanou prací
VíceZápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VíceUniverzita Palackého v Olomouci. Přírodovědecká fakulta Katedra experimentální fyziky DIPLOMOVÁ PRÁCE. Různé typy testových úloh ve výuce fyziky ZŠ
Univerzita Palackého v Olomouci Přírodovědecká fakulta Katedra experimentální fyziky DIPLOMOVÁ PRÁCE Různé typy testových úloh ve výuce fyziky ZŠ (Different types of test problems in elementary school
VíceVýsledky základní statistické charakteristiky
Výsledky základní statistické charakteristiky (viz - Vyhláška č. 343/00 Sb. o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách a Vyhláška 76/004 Sb. kterou se mění vyhláška č. 343/00 Sb., o postupu a podmínkách
VíceHODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 2016/2017
HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 216/217 1 Vývoj počtu zúčastněných studentů od roku 21/211 Počet studentů ROK SEMESTR 21 211 212 213 214 215 216 DRUH FORMA ZS LS ZS LS ZS LS ZS (% 1 ) LS (%) ZS (%)
VícePřijímací zkouška na navazující magisterské studium Studijní program Fyzika obor Učitelství fyziky matematiky pro střední školy
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 013 Studijní program Fyzika obor Učitelství fyziky matematiky pro střední školy Studijní program Učitelství pro základní školy - obor Učitelství fyziky
VícePřijímací zkoušky FYZIKA
Přijímací zkoušky 2014 2015 FYZIKA 1. Soustava SI je: a) mezinárodní soustava fyzikálních jednotek a veličin b) skupina prvků s podobnými vlastnostmi jako křemík c) přehled fyzikálních vzorců 2. 500 cm
VíceCVIČNÝ TEST 20. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15
CVIČNÝ TEST 20 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST 1 bod 1 Jsou dána tři celá čísla A, B, C. Zvětšíme-li číslo A o 1, číslo
VíceMgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17
Mgr. Tomáš Kotler I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 1 bod 1 Určete průsečík P[x, y] grafů funkcí f: y = x + 2 a g: y = x 1 2, které jsou definovány na množině reálných
VíceDidaktický test Mgr.Mgr. Kateřina Vlčková
Didaktický test Mgr.Mgr. Kateřina Vlčková Poznámky k ústnímu zkoušení K hodnocení vzdělávacích výsledků žáků může učitel použít nejrůznějších metod. Současný systém hodnocení a klasifikace žáků je založen
VíceChyby měření 210DPSM
Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů
VíceDidaktické testy v práci učitele ekonomiky na střední škole. Ing. Zuzana Derková
Didaktické testy v práci učitele ekonomiky na střední škole Ing. Zuzana Derková Bakalářská práce 2016 ABSTRAKT Didaktické testy jsou vhodným prostředkem k poskytnutí zpětné vazby ve vyučovací činnosti
VíceUrčujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.
1 Statistické odhady Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. Odhad lze provést jako: Bodový odhad o Jedna číselná hodnota Intervalový
VíceElektrický proud v kovech Odpor vodiče, Ohmův zákon Kirchhoffovy zákony, Spojování rezistorů Práce a výkon elektrického proudu
Elektrický proud Elektrický proud v kovech Odpor vodiče, Ohmův zákon Kirchhoffovy zákony, Spojování rezistorů Práce a výkon elektrického proudu Elektrický proud v kovech Elektrický proud = usměrněný pohyb
VíceÚvod do problematiky měření
1/18 Lord Kelvin: "Když to, o čem mluvíte, můžete změřit, a vyjádřit to pomocí čísel, něco o tom víte. Ale když to nemůžete vyjádřit číselně, je vaše znalost hubená a nedostatečná. Může to být začátek
Více2.1 Pokyny k uzavřeným úlohám. 2.2 Pokyny k otevřeným úlohám. Testový sešit neotvírejte, počkejte na pokyn!
FYZIKA DIDAKTICKÝ TEST FYM0D12C0T01 Maximální bodové hodnocení: 45 bodů Hranice úspěšnosti: 33 % 1 Základní informace k zadání zkoušky Didaktický test obsahuje 20 úloh. Časový limit pro řešení didaktického
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
Více4. V jednom krychlovém metru (1 m 3 ) plynu je 2, molekul. Ve dvou krychlových milimetrech (2 mm 3 ) plynu je molekul
Fyzika 20 Otázky za 2 body. Celsiova teplota t a termodynamická teplota T spolu souvisejí známým vztahem. Vyberte dvojici, která tento vztah vyjadřuje (zaokrouhleno na celá čísla) a) T = 253 K ; t = 20
Více2.1 2.2. Testový sešit neotvírejte, počkejte na pokyn!
FYZIKA DIDAKTICKÝ TEST FYM0D11C0T01 Maximální bodové hodnocení: 45 bodů Hranice úspěšnosti: 33 % 1 Základní informace k zadání zkoušky Didaktický test obsahuje 20 úloh. Časový limit pro řešení didaktického
VíceCVIČNÝ TEST 38. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15
CVIČNÝ TEST 38 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST 1 Pro a b a b zjednodušte výraz ( a b a ) ( b a b ). VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE Jedním
VíceLINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica
LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu Popisná
VíceInduktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost
Induktivní statistika z-skóry pravděpodobnost normální rozdělení Z-skóry umožňují najít a popsat pozici každé hodnoty v rámci rozdělení hodnot a také srovnávání hodnot pocházejících z měření na rozdílných
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VíceFyzika - Sexta, 2. ročník
- Sexta, 2. ročník Fyzika Výchovné a vzdělávací strategie Kompetence komunikativní Kompetence k řešení problémů Kompetence sociální a personální Kompetence občanská Kompetence k podnikavosti Kompetence
VíceUniverzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Tomáš Kekule. Testové úlohy z molekulové fyziky a termiky
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Tomáš Kekule Testové úlohy z molekulové fyziky a termiky Katedra didaktiky fyziky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Jana Kolínská Studijní
VíceČeské vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství
České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství Úloha KA03/č. 5: Měření kinematiky a dynamiky pohybu osoby v prostoru pomocí ultrazvukového radaru Ing. Patrik Kutílek, Ph.., Ing.
VíceRegresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
VíceVzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9.
Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9. Školní rok 2013/2014 Mgr. Lenka Mateová Kapitola Téma (Učivo) Znalosti a dovednosti (výstup)
VíceMetodologie pedagogického výzkumu Téma číslo 4 Validita a reliabilita
Metodologie pedagogického výzkumu Téma číslo 4 Validita a reliabilita pedagogického výzkumu 1 Validita = platnost Měříme skutečně to, co se domníváme, že měříme??? Z výsledku vědomostního testu usuzujeme
VíceFyzikální veličiny a jednotky, přímá a nepřímá metoda měření
I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY Laboratorní práce č. 2 Fyzikální veličiny a jednotky,
VíceUkázka závěrečného testu
Okruhy otázek pro závěrečný test ) Vlastnosti funkce ) Graf funkce ) Definiční obor funkce ) imita funkce ) Derivace funkce 6) Užití derivace 7) Matice 8) Řešení soustavy lineárních rovnic 9) Určitý integrál
VíceStatistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!
Statistika aneb známe tři druhy lži: úmyslná neúmyslná statistika Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. den..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00..00..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00
VícePosouzení přesnosti měření
Přesnost měření Posouzení přesnosti měření Hodnotu kvantitativně popsaného parametru jakéhokoliv objektu zjistíme jedině měřením. Reálné měření má vždy omezenou přesnost V minulosti sloužila k posouzení
VíceČíslo materiálu Předmět ročník Téma hodiny Ověřený materiál Program
Číslo materiálu Předmět ročník Téma hodiny Ověřený materiál Program 1 VY_32_INOVACE_01_13 fyzika 6. Elektrické vlastnosti těles Výklad učiva PowerPoint 6 4 2 VY_32_INOVACE_01_14 fyzika 6. Atom Výklad učiva
VíceNáhodné (statistické) chyby přímých měření
Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně
VíceTvorba a analýza didaktických testů
Tvorba a analýza didaktických testů povinně volitelný kurz z bloku didaktické aspekty vzdělávání pro studenty navazujícího magisterského studia rozsah kurzu: 1/1 výuka: čtvrtek 16:15-17:45, výuka odpadá
VíceCVIČNÝ TEST 19. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15
CVIČNÝ TEST 19 Mgr. Kateřina Nováková OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 5 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15 I. CVIČNÝ TEST 1 Určete, kolikrát je rozdíl čísel 289 a 255 větší než jejich součet.
VíceMnohorozměrná statistická data
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistický znak, statistický soubor Jednotlivé objekty nebo subjekty, které jsou při statistickém
VíceCVIČNÝ TEST 5. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19
CVIČNÝ TEST 5 Mgr. Václav Zemek OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19 I. CVIČNÝ TEST 1 Zjednodušte výraz (2x 5) 2 (2x 5) (2x + 5) + 20x. 2 Určete nejmenší trojciferné
VíceStřední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tématická sada:
VíceLineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
VíceF8 - Změny skupenství Číslo variace: 1
F8 - Změny skupenství Číslo variace: 1 1. K vypařování kapaliny dochází: při každé teplotě v celém jejím objemu pouze při teplotě 100 C v celém objemu kapaliny pouze při normální teplotě a normálním tlaku
VíceCompACT-Vi. CompACT-Vi. HTS Report. Gabriela Milská ID Datum administrace Dlouhodobá pozornost - Screening 1.
CompACT-Vi CompACT-Vi HTS Report ID 8389-72 Datum administrace 14.02.2018 Dlouhodobá pozornost - Screening 1. vydání PŘEHLED VÝSLEDKŮ CompACT-Vi 2/9 Přehled výsledků Obsah Testový profil Vyhodnocení škál
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceMaturitní témata fyzika
Maturitní témata fyzika 1. Kinematika pohybů hmotného bodu - mechanický pohyb a jeho sledování, trajektorie, dráha - rychlost hmotného bodu - rovnoměrný pohyb - zrychlení hmotného bodu - rovnoměrně zrychlený
VíceTesty do hodin - souhrnný test - 6. ročník
Kolik procent škol jste předstihli Škola: Název: Obec: BCEH ZŠ a MŠ, Slezská 316 Slavkov - 6. ročník ČESKÝ JAZYK Máte lepší výsledky než 7 % zúčastněných škol. MATEMATIKA Máte lepší výsledky než 7 % zúčastněných
Více2.1 Pokyny k otevřeným úlohám. Výsledky pište čitelně do vyznačených bílých polí. 2.2 Pokyny k uzavřeným úlohám
MATEMATIKA+ DIDAKTICKÝ TEST Maximální bodové hodnocení: 50 bodů Hranice úspěšnosti: 33 % 1 Základní informace k zadání zkoušky Didaktický test obsahuje 23 úloh. Časový limit pro řešení didaktického testu
VíceOkruhy, pojmy a průvodce přípravou na semestrální zkoušku v otázkách. Mechanika
1 Fyzika 1, bakaláři AFY1 BFY1 KFY1 ZS 08/09 Okruhy, pojmy a průvodce přípravou na semestrální zkoušku v otázkách Mechanika Při studiu části mechanika se zaměřte na zvládnutí následujících pojmů: Kartézská
VíceMETODOLOGIE I - METODOLOGIE KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU
METODOLOGIE I - METODOLOGIE KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU vyučující doc. RNDr. Jiří Zháněl, Dr. M I 4 Metodologie I 7. ANALÝZA DAT (KVANTITATIVNÍ VÝZKUM) (MATEMATICKÁ) STATISTIKA DESKRIPTIVNÍ (popisná) ANALYTICKÁ
VíceOtázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?
Otázky k měření centrální tendence 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení? 2. Určete průměr, medián a modus u prvních čtyř rozložení (sad dat): a.
VíceMagnetické pole cívky, transformátor vzorová úloha (SŠ)
Magnetické pole cívky, transformátor vzorová úloha (SŠ) Jméno Třída.. Datum 1. Teoretický úvod Vodič svinutý do prostorové křivky nazývané šroubovice tvoří válcovou cívku (solenoid). Každý závit vybudí
Více1. Změřte závislost indukčnosti cívky na procházejícím proudu pro tyto případy:
1 Pracovní úkoly 1. Změřte závislost indukčnosti cívky na procházejícím proudu pro tyto případy: (a) cívka bez jádra (b) cívka s otevřeným jádrem (c) cívka s uzavřeným jádrem 2. Přímou metodou změřte odpor
VíceFyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze
Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze Úloha 9: Rozšíření rozsahu miliampérmetru a voltmetru. Cejchování kompenzátorem. Datum měření: 15. 10. 2015 Skupina: 8, čtvrtek 7:30 Vypracoval: Tadeáš Kmenta Klasifikace:
VíceMgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu
Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech
VícePedagogicko psychologická diagnostika. PhDr. Denisa Denglerová, Ph. D.
Pedagogicko psychologická diagnostika PhDr. Denisa Denglerová, Ph. D. Základní studijní literatura Svoboda (2010). Psychologická diagnostika dospělých. Portál Úvodní kapitoly cca po stranu 50 plus adekvátní
VíceZáklady popisné statistiky
Základy popisné statistiky Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 8. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 26 Obsah 1 Základy statistického zpracování dat 2
VíceKlasifikační řád. 1. Klasifikace v hodině. Klasifikace známkou. Klasifikace kladnými a zápornými body
Klasifikační řád 1. Klasifikace v hodině Klasifikace ve vyučovací hodině se provádí na základě ústního zkoušení, orientačního zkoušení, hodnocení aktivity žáka, hodnocení skupinové práce popř. jiných činností.
VícePOPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica
POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.
VíceKomplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice
VíceRole otevřených úloh
Přijímací zkoušky - CERMAT Role otevřených úloh Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání - CERMAT, www.cermat.cz Jankovcova 65, 170 00 Praha 7 tel.: +420 224 507 507 Didaktické testy z matematiky pro
VíceDidaktické testy na střední škole
Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Institut celoživotního vzdělávání Didaktické testy na střední škole Závěrečná práce Vedoucí práce: Mgr. Tomáš Foltýnek, Ph.D. Vypracovala: Mgr. Marcela
Více10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.
0 cvičení z PST 5 prosince 208 0 (intervalový odhad pro rozptyl) Soubor (70, 84, 89, 70, 74, 70) je náhodným výběrem z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) Určete oboustranný symetrický 95% interval spolehlivosti
VíceCVIČNÝ TEST 39. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 5 III. Klíč 11 IV. Záznamový list 13
CVIČNÝ TEST 9 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test II. Autorské řešení 5 III. Klíč 11 IV. Záznamový list 1 I. CVIČNÝ TEST 1 bod 1 Do kruhu je vepsán rovnostranný trojúhelník. Jakou část obsahu kruhu
VícePřehled veličin elektrických obvodů
Přehled veličin elektrických obvodů Ing. Martin Černík, Ph.D Projekt ESF CZ.1.7/2.2./28.5 Modernizace didaktických metod a inovace. Elektrický náboj - základní vlastnost některých elementárních částic
VíceČíselné charakteristiky
. Číselné charakteristiky statistických dat Průměrný statistik se během svého života ožení s 1,75 ženami, které se ho snaží vytáhnout večer do společnosti,5 x týdně, ale pouze s 50% úspěchem. W. F. Miksch
VíceTEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT
EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT TEST Z TEORIE 1. Test ze Statistiky píše velké množství studentů. Představte si, že každý z nich odpoví správně přesně na polovinu otázek. V tomto případě bude směrodatná odchylka
VíceStatistika - charakteristiky variability
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Název projektu: Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0940
VíceFyzikální praktikum...
Kabinet výuky obecné fyziky, UK MFF Fyzikální praktikum... Úloha č.... Název úlohy:... Jméno:...Datum měření:... Datum odevzdání:... Připomínky opravujícího: Možný počet bodů Udělený počet bodů Práce při
VíceDidaktické testy v práci učitele odborného předmětu Informatika a výpočetní technika na střední škole. Ing. Petr Chvatík
Didaktické testy v práci učitele odborného předmětu Informatika a výpočetní technika na střední škole Ing. Petr Chvatík Bakalářská práce 2015 ABSTRAKT Didaktické testování je v dnešní době nedílnou
VíceAnalytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
VíceCZ.1.07/1.2.08/ Vyhledávání talentů pro konkurenceschopnost a práce s nimi. Závislost úspěšnosti v testu TP2 na známce z matematiky
úspěšnost v % CZ.1.07/1.2.08/02.0017 Vyhledávání talentů pro konkurenceschopnost a práce s nimi TEST TROJÚHELNÍKŮ Test rovnostranných trojúhelníků (TP2) vychází z Testu čtverců (IQ test parciálních a kombinovaných
Více