MOŽNOSTI A LIMITY VYUŽITÍ MODERNÍCH TECHNOLOGIÍ PŘI VÝUCE MATEMATIKY NA EKF VŠB-TUO

Transkript

1 MOŽNOSTI A LIMITY VYUŽITÍ MODERNÍCH TECHNOLOGIÍ PŘI VÝUCE MATEMATIKY NA EKF VŠB-TUO RNDr. Jana Hrubá Katedra matematických metod v ekonomice (K151) Institut inovace vzdělávání (K167) Ekonomická fakulta VŠB -Technická univerzita Ostrava Žilina, e-learn007 1

2 Úvod do problematiky Listopad 1993 vznik katedry MME (MME, FaPM, ); 1994/1995 výuka Matematiky; Postupné snižování počtu hodin matematiky, Akreditace kombinované formy studijních programů. Žilina, e-learn007

3 MOŽNOSTI VYUŽITÍ E-LEARNINGOVÉ FORMY VÝUKY V PREZENČNÍ FORMĚ s využitím blended learningu Převod pasivní formy na aktivní formu Konstruktivistické přístupy Evaluace studentů studenty Komunikace ve webovém rozhraní Deníky, blogy Zpětnovazební prvky Žilina, e-learn007 3

4 Evaluace studentů studenty Žilina, e-learn007 4

5 LIMITY A BARIÉRY VYUŽITÍ ICT PŘI VÝUCE Institucionální problémy struktura a design kurzu; podpora poskytovaná studentům; instituce poskytující kurz; Osobní faktory Ze strany pedagoga nedostatek technických zkušeností; obavy ze zvládnutí technických detailů v online kurzu; Ze strany studenta pocit izolace v důsledků fyzické separace pedagoga a spolužáků; obavy z komunikace prostřednictvím technologií; pocit, že je v kurzu příliš informací; obavy ze zvládnutí technických detailů v online kurzu; Situační faktory přístup k technologiím; rychlost připojení k internetu; spolehlivost technologií (na straně studenta). Žilina, e-learn007 5

6 VÝUKA MATEMATIKY NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH Z 4 státních VŠ na 18 (na 66 fakultách) Z toho 7 MatF nebo Inf, 9 PdF, 17 EkF, 5 PřF, 3 techn. Jeden nebo dva semestry Matematická analýza, Algebra, Geometrie apod. možnost spolupráce, vzájemná pomoc, výměna zkušeností apod. Žilina, e-learn007 6

7 Vývoj učebních plánů a obsahů výuky matematiky na EkF VŠB rozsah hodin školní rok ročník ukončení zkouškou přednášek a cvičení ZS LS PŘ CV PŘ CV ZS LS celkem 1994/ / / / / / / / / / /005 1 Počet 0hodin výuky 1 matematiky 1 v 1. ročníku 1 na EkF VŠB-TUO / y = - 0,6783x + 13,4 R = 0, / / / / / / / /00 Žilina, e-learn / / / /006

8 Jak pomoci studentům při studiu, aby snížení kvantity neprovázelo také snížení kvality? Jaké zvolit vyučovací metody a formy tak, abychom studentům umožnili získat stejnou hladinu dovedností a znalostí jako studentům s vyšší dotací hodin přímé výuky? Možnosti využití blended learningu. Jaké zvolit zásady při postupu? Jaké styly učení převládají? Žilina, e-learn007 8

9 Pracovní hypotézy H1: Největší bariéry při studiu s využitím e-learningu v prostředí Moodle jsou osobní faktory studentů a situační faktory. H: Studenti jako nejvýznamnější pomoc při studiu v prostředí Moodle oceňují spolehlivost technologií na straně studenta a osobní faktory. Žilina, e-learn007 9

10 Pracovní hypotézy H3: Muži-studenti dávají přednost studiu se zaměřením na abstraktní uvažování a promýšlení souvislostí. H4: Ženy-studentky preferují studium opírající se o konkrétní zkušenosti a hledání praktických souvislostí. Žilina, e-learn007 10

11 Dotazník styly učení LSI IIa (D.A.Kolb, Boston, překlad a úprava J.Mareš, Hradec Králové) Konkrétní zkušenost (KZ); Abstraktní konceptualizace (AK); Aktivní provádění (AP); Reflexivní pozorování (RP). Žilina, e-learn007 11

12 Reliabilita spolehlivost a přesnost Cohenův koeficient kappa κ p p n n n n s I p o II ( p p ) ( p ) o p n p = 1 1 p n n n s o I n Cohenův koeficient kappa, Žilina, e-learn007 1 p κ = 1 Pozorovaná proporce shody, Očekávaná proporce shody, Četnosti shodných odpovědí, Celková četnost v matici, Četnosti jednotlivých odpovědí v první skupině, o kde Četnosti jednotlivých odpovědí v druhé skupině, = II

13 Reliabilita spolehlivost a přesnost ( p p ) Cohenův koeficient kappa p κ = 1 ( p ) o o κ max = 0,973 κ min = 0,653 AK AP 0,797 0,8 κ / ο = 0,87 Žilina, e-learn007 13

14 Statistická významnost Cohenova koeficientu pomocí normované normální veličiny u u = n κ p o ( 1 p ) p = 4,883 Pro hladinu významnosti 0,01 je kritická hodnota,58. Vypočítaný koeficient vypovídá o statisticky významné shodě mezi odpověďmi u náhodně vybraných respondentů. Žilina, e-learn007 14

15 Vyhodnocení stylů učení třídění prvního stupně celkem KZ AK AP RP ,31% 7,03% 47,75% 10,81% ženy muži celkem Konkrétní zkušenost (KZ); Abstraktní konceptualizace (AK); Aktivní provádění (AP); Reflexivní pozorování (RP) % 5% smíšené 9 8,11% ženy muži KZ 6 7,3% KZ 1 3,57% AK 16 19,8% AK 14 50,00% AP 45 54,% AP 8 8,57% RP 9 10,84% RP 3 10,71% smíšené 7 8,43% smíšené 7,14% Žilina, e-learn007 15

16 Styl učení - celkem Styl učení - ženy KZ AK AP RP zbylé Styl učení - muži 0 16 KZ 14 AK 1 AP RP zbylé KZ AK AP RP zbylé Žilina, e-learn007 16

17 Aktivní provádění AP-ženy Stř. hodnota Stř. hodnota 36,301 Chyba stř. hodnoty Chyba stř. hodnoty 0,55141 Medián Medián 37 Modus Modus 34 Směr. odchylka Směr. odchylka 5,03688 Rozptyl výběru Rozptyl výběru 5,3744 Špičatost Špičatost 0,69196 Šikmost Šikmost -0,68178 Rozdíl max-min Rozdíl max-min 5 Minimum Minimum 1 Maximum Maximum 46 Součet Součet 3013 Počet Počet 83 Hladina spolehlivosti Hladina (95,0%) spolehlivosti 1, AP-muži 34,8571 0, ,7117 7,375-0,0461 0, ,06864 Žilina, e-learn007 17

18 1. Když se učím, rád(a) věci přímo provádím Učím se lépe, když musím na věci tvrdě zapracovat Během učení si připouštím odpovědnost za to, jak věci dopadnou Hlavně se učím tím, že dělám Když se učím, snažím se věci přímo vyzkoušet Během učení jsem člověk sázející spíš na aktivní provádění Učím se lépe, když mohu si všechno prakticky zkusit Když se učím, rád(a) za sebou vidím výsledky své práce Učím se lépe, když si mohu věci vyzkoušet na vlastní kůži Během učení jsem spíš člověk hlásící se k odpovědnosti Když se učím, rád(a) do věcí zasahuji Učím se lépe, když mohu prakticky jednat AP =,9x +,3x +,8x + 3,3x +,8x + 3,1 x + 3,3x + 3,7x + 3,3x +,7x +,4x + 3, x Žilina, e-learn007 18

19 Abstraktní konceptualizace AK-ženy Stř. hodnota Stř. hodnota 33,041 Chyba stř. hodnoty Chyba stř. 0, hodn Medián Medián 33 Modus Modus 35 Směr. odchylka Směr. odchylka 5, Rozptyl výběru Rozptyl výběru 5,536 Špičatost Špičatost0,5966 Šikmost Šikmost-0,3893 Rozdíl max-min Rozdíl max-min7 Minimum Minimum 17 Maximum Maximum 44 Součet Součet 741 Počet Počet 83 Hladina spolehlivosti (95,0%) Hladina 1,1034 spol AK-muži 35,7149 1, ,5 39 5, , ,348-0, ,16093 Žilina, e-learn007 19

20 1. Když se učím, rád(a) uvažuji o hlavních myšlenkách Učím se lépe, když vsadím na logické uvažování Během učení se snažím věci promýšlet Hlavně se učím tím, že přemýšlím Když se učím, Snažím se věci analyzovat, specifikovat jejich části Během učení jsem člověk sázející spíš na logické uvažování Učím se lépe, když mohu vycházet z promýšlené teorie Když se učím, rád(a) teoretizuji, zabývám se obecnějšími úvahami Učím se lépe, když spoléhám na vlastní úsudek, vlastní názory Během učení D. jsem spíš člověk teoretizující Když se učím, rád(a) věci hodnotím, posuzuji Učím se lépe, když mohu analyzovat ideje, obecnější názory AK = 3,0x + x 1 + 3,1 x + 3,3x3 + 3,3x4 +,7x5 + 3,x6 +,8x7 +,1x 8 + 3,0x9 +,1x 10 +,9x11, 3 Žilina, e-learn

21 Třídění druhého stupně Test nezávislosti chí-kvadrát pro kontingenční tabulku H o : Styl studentova učení nezávisí na pohlaví. H a : Styl studentova učení závisí na pohlaví. χ ( P O) = O ženy muži celkem % 5% Žilina, e-learn007 1

22 Test nezávislosti chí-kvadrát pro kontingenční tabulku Pozorované četnosti ženy muži celkem KZ AK AP RP smíšené 7 9 celkem AK+AP 5; AP+RP ; KZ+AK Žilina, e-learn007

23 Test nezávislosti chí-kvadrát pro kontingenční tabulku Očekávané četnosti ženy muži celkem KZ 5,3 1,77 7 AK,43 7,57 30 AP 39,63 13,37 53 RP 8,97 3,03 1 smíšené 6,73,7 9 celkem Žilina, e-learn007 3

24 ( ) P O O KZ AK AP RP smíšené ženy muži Hladina významnosti 0,05 Kritická hodnota testového kritéria 9,488 0,110 1,8445 0,775 0,0001 0,0109 0,331 5,4676,1564 0,000 0,03 Počet stupňů volnosti 4 Hodnota koeficientu 10,683 H o zamítáme, přijímáme H a Styl studentova učení závisí na pohlaví na hladině významnosti 0,05. Žilina, e-learn007 4

25 Znaménkové schéma kontinenční tabulky z = n n. n r n. n s p n. n ( n n )( n n ) r r s s z ženy muži celkem znaménka ženy muži KZ 0,6885-0, KZ 0 0 AK -3,1655 3, AK AP,3493 -, AP + - RP 0,0190-0, RP 0 0 smíšené 0,164-0,164 9 smíšené 0 0 celkem pozorovaná četnost je významně větší než četnost očekávaná na hladině významnosti 0,01 -- pozorovaná četnost je významně menší než četnost očekávaná na hladině významnosti 0,01 + pozorovaná četnost je významně větší než četnost očekávaná na hladině významnosti 0,05 - pozorovaná četnost je významně menší než četnost očekávaná na hladině významnosti 0,05 Žilina, e-learn007 5

26 Studentův test H o : Styl abstraktní konceptualizace studentova učení nezávisí na pohlaví. H a : Styl abstraktní konceptualizace studentova učení závisí na pohlaví. Hladina významnosti a) 0,05; b) 0,01 Průměrný počet bodů: žen 33 mužů 36 s 6,6575 s 5,1630 f 109 t,6800 t 0,05 (109) 1,984 t 0,01 (109),66 H o zamítáme, přijímáme H a Mezi průměrným počtem bodů v případě studijního stylu abstraktní konceptualizace je statisticky významný rozdíl podle pohlaví studentů na hladině významnosti 0,05 i 0,01. Žilina, e-learn007 6 s = N 1 t 1 + N Nestranný odhad rozptylu = x 1 x s N N N N [ ( xi x1 ) + ( x j x ) ]

27 Nestranný odhad rozptylu Studentův test s = N N t = x 1 s x N N N N [ ( xi x1 ) + ( x j x ) ] H o : Styl aktivní provádění studentova učení nezávisí na pohlaví. H a : Styl aktivní provádění studentova učení závisí na pohlaví. Hladina významnosti a) 0,05; b) 0,01 Průměrný počet bodů: žen 36 mužů 34 H o zamítáme, přijímáme H a s 18,9860 s 4,357 f 109 t 7,667 t 0,05 (109) 1,984 t 0,01 (109),66 Mezi průměrným počtem bodů v případě studijního stylu aktivní provádění je statisticky významný rozdíl podle pohlaví studentů na hladině významnosti 0,05 i 0,01. Žilina, e-learn007 7

28 ANOVA jeden faktor - celkem H o : µ1 = µ = µ3 = µ4 (druh stylu učení nemá významný vliv) H 1 : Ne všechny střední hodnoty jsou si rovny (druh stylu učení má významný vliv) Faktor Výběr Počet Součet Průměr Rozptyl KZ ,1081 7,8973 AK ,707 7,796 AP ,6486 7,0845 RP , ,3554 Žilina, e-learn007 8

29 ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Mezi výběry 69, , ,714 4,76E-18,65 Všechny výběry 1554, ,5347 Celkem 15183, Protože F exp > F 0,05 (3;440) H 0 zamítáme na hladině významnosti 5% a přijímáme H 1 Žilina, e-learn007 9

30 ANOVA jeden faktor - ženy ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Mezi výběry 086, ,53 8,95 1,5E-16,631 Všechny výběry 7880, ,03 Celkem 9966,9 331 Protože F exp > F 0,05 (3;38) H 0 zamítáme na hladině významnosti 5% a přijímáme H 1 Žilina, e-learn007 30

31 ANOVA jeden faktor - muži ANOVA Zdroj variability SS Rozdíl MS F Hodnota P F krit Mezi výběry 1168, ,56 10,08 6,53E-06,6887 Všechny výběry 4173, ,64 Celkem 5341, Protože F exp > F 0,05 (3;108) H 0 zamítáme na hladině významnosti 5% a přijímáme H 1 Žilina, e-learn007 31

32 Nejvíce preferované možnosti (4,3): 1. Když se učím spoléhám na vlastní pozorování (96%).. Hlavně se učím tím, že přemýšlím (90%). 3. Během učení se snažím věci promýšlet (87%). 4. Hlavně se učím tím, že dělám ( 86%). 5. Učím se lépe, když si mohu vše prakticky vyzkoušet (83%). 6. Učím se lépe, když spoléhám na vlastní úsudek, vlastní názor (8%). 7. Během učení jsem člověk sázející spíše na vlastní logické uvažování (8%). Žilina, e-learn007 3

33 Moodle bariéry (vzorek 100) Úvodní orientace na začátku kurzu (IF, 44%), Malá rychlost připojení k Internetu (SF, 34%), Obavy ze zvládnutí technických detailů v online kurzu (OF, 8%), Obavy z komunikace prostřednictvím technologií (OF, 7%). Institucionální, situační, osobní faktory Žilina, e-learn007 33

34 Moodle podpora (vzorek 100) Spolehlivost technologií na straně studenta (SF, 47%), Ušetření času studiem online (OF, 46%), Flexibilita, volnost při časovém načasování studia v rámci denního rozvrhu (OF, 45%), Možnost využití zdrojů, Internetu (OF, 45%), Dostupnost podrobného popisu kurzu, cílů, úloh a očekávání studentů (IF, 41%). Institucionální, situační, osobní faktory Žilina, e-learn007 34

35 Děkuji za pozornost RNDr. Jana Hrubá Katedra matematických metod v ekonomice (K151) Institut inovace vzdělávání (K167) Ekonomická fakulta VŠB -Technická univerzita Ostrava, Sokolská 33, Ostrava1, Telefon: , jana.hruba@vsb.cz Žilina, e-learn007 35