HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 2016/2017

Podobné dokumenty
STUDENTSKÉ HODNOCENÍ VÝUKY ZA LS 2015/2016 NA PEDF UK

Zápočtová práce STATISTIKA I

KLIMA ŠKOLY. Zpráva z evaluačního nástroje Klima školy. Škola Testovací škola - vyzkoušení EN, Praha. Termín

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Minimální hodnota. Tabulka 11

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Deskriptivní statistika (kategorizované proměnné)

Třídění statistických dat

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Hodnocení vzdělávací činnosti - zpráva za ak. rok 2016/2017

Hodnocení kvality výuky. Únor 2015

Příloha č. 1 Jedno a vícefaktorová analýza dat ANOVA

Základy statistiky pro obor Kadeřník

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

22. Pravděpodobnost a statistika

Číselné charakteristiky

Vážená paní ředitelko, vážený pane řediteli, milí kolegové,

Statistika pro geografy

Charakteristiky kategoriálních veličin. Absolutní četnosti (FREQUENCY)

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

23. Matematická statistika

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

TESTOVÁNÍ STONOŽKA 3. TŘÍD /2016

přesné jako tabulky, ale rychle a lépe mohou poskytnou názornou představu o důležitých tendencích a souvislostech.

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Mnohorozměrná statistická data

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

STONOŽKA 2008/ TŘÍDY

SPOLEČENSKÁ ODPOVĚDNOST FIREM

Metody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.

SEZNAM VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ - ANOTACE

STONOŽKA 2014/15 6. ROČNÍKY modul KEA

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Analýza dat na PC I.


Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?

Pedagogická fakulta UK v Praze

Graf 1: Počet let pedagogické praxe

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

Zhodnocení dopadů inovace na studijní výsledky

Základy popisné statistiky

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

TESTOVÁNÍ STONOŽKA 3. TŘÍD /2016

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

Pracovní list č. 3 Charakteristiky variability

STONOŽKA 2014/ ROČNÍKY

NÁRODNÍ TESTOVÁNÍ 2018/ ROČNÍK

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

TESTOVÁNÍ STONOŽKA 3. TŘÍD /2010

TEST Z TEORIE EXPLORAČNÍ ANALÝZA DAT

Mnohorozměrná statistická data

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

KEA 2009/ ROČNÍKY

Směrnice rektora č. 3/2014 Hodnocení kvality studia z pohledu studentů

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

STONOŽKA 2008/ TŘÍDY


STONOŽKA 2008/ TŘÍDY

METODOLOGIE I - METODOLOGIE KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Chyby měření 210DPSM

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

7.1. Testování SCIO. Rozsah hodnot pro hodnocení dosažených celkových percentilů:

Virtualizace, clustery a cloud computing vyhodnocení série přednášek na vysokých školách

Základy teorie pravděpodobnosti

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Statistické metody. Martin Schindler KAP, tel , budova G. naposledy upraveno: 9.

Univerzální prohlížeč naměřených hodnot

Zpráva pro školu z testování na konci roku 2016 v projektu CLoSE

Sociální a charitativní práce (6731R006) Forma studia:

Statistika. Zpracování informací ze statistického šetření. Roman Biskup

Statistické vyhodnocení zkoušek betonového kompozitu

PedF UK Praha CENTRUM ŠKOLSKÉHO MANAGEMENTU. pracovníky. Kultura školy a kulturní. managementu škol. RNDr. Jana Marková

STONOŽKA 2009/ ROČNÍKY

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Analýza vzdělávacích potřeb a kompetencí učitelů 1. stupně ZŠ v Olomouckém kraji k implementaci a využívání ICT ve výuce matematiky

Slezská univerzita v Opavě. Hodnocení činnosti Slezské univerzity v Opavě za rok 2008

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Inovace a rozvoj kombinované formy výuky psychologie na Katedře psychologie FF UP Olomouc

MIKROVÝSTUPOVÁ PRAXE II/2

Statistika. Počet přestupků počet odebraných bodů za jeden přestupek. Statistický soubor 1

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu

Informace o výsledcích přijímacího řízení uchazečů o studium na FSS OU v Ostravě pro akademický rok 2016/2017

Škály podle informace v datech:

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Transkript:

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 (%) LS (%) ZS (%) LS (%) ZS (%) Bc. prezenční 395 31 315 197 634 229 484 (3 %) 233 (16 %) 44 (21 %) 24 (13 %) 478 (27 %) 171 (11 %) 512 (28 %) kombinovaná 71 124 15 58 111 45 148 (16 %) 46 (5 %) 89 (9 %) 36 (4 %) 113 (13 %) 46 (6 %) 7 (8 %) Celkem z Bc. 466 434 42 255 745 274 632 (25 %) 279 (12 %) 493 (17 %) 24 (1 %) 591 (22 %) 217 (9 %) 582 (22 %) Mgr. prezenční 81 7 82 58 117 57 122 (33 %) 59 (16 %) 7 (18 %) 44 (11 %) 99 (25 %) 43 (11 %) 76 (19 %) kombinovaná 28 42 36 29 37 13 42 (23 %) 19 (1 %) 15 (7 %) 1 (5 %) 27 (13 %) 19 (9 %) 9 (4 %) Celkem z Mgr. 19 112 118 87 154 7 164 (29 %) 78 (14 %) 85 (14 %) 54 (9 %) 126 (21 %) 62 (11 %) 85 (14 %) NMgr. prezenční 87 72 17 57 183 72 193 (31 %) 81 (14 %) 13 (19 %) 64 (11 %) 145 (24 %) 41 (7 %) 137 (21 %) kombinovaná 15 16 27 11 36 18 47 (16 %) 18 (7 %) 48 (11 %) 21 (5 %) 46 (9 %) 17 (4 %) 3 (7 %) Celkem z NMgr. 88 88 12 88 134 9 24 (26 %) 99 (12 %) 178 (16 %) 85 (9 %) 191 (17 %) 58 (6 %) 167 (15 %) Celkový součet 634 634 677 634 133 434 136 (26 %) 456 (12 %) 756 (17 %) 372 (9 %) 98 (21 %) 337 (9 %) 834 (19 %) 12 1 8 6 4 2 ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS 21 211 212 213 214 215 216 Celkem z Bc. Celkem z Mgr. Celkem z NMgr. Celkový součet 1 Procento studentů, kteří hodnotili, z celkového počtu studentů. 2

Vývoj počtu hodnocených předmětů od roku 21/211 ROK Počet předmětů SEMESTR 21 211 212 213 214 215 216 DRUH FORMA ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS Bc. prezenční kombinovaná 471 122 456 143 438 196 366 153 544 23 Celkem z Bc. 593 599 634 519 747 514 68 532 65 515 649 456 588 Mgr. Celkem z Mgr. NMgr. prezenční kombinovaná prezenční kombinovaná 14 58 127 89 148 95 13 84 143 88 376 138 111 49 479 21 141 76 198 216 243 187 231 16 217 182 156 139 228 138 163 19 28 184 45 224 75 161 6 271 79 Celkem z NMgr. 218 229 299 221 35 214 347 232 314 238 365 196 324 Celkový součet 19 144 1176 927 1328 888 1244 946 175 892 1242 79 175 176 38 239 18 384 148 1 82 168 64 427 178 15 51 22 94 368 147 95 44 174 64 44 29 142 86 247 118 316 14 99 39 132 64 435 153 12 43 241 83 14 12 1 8 6 4 2 Celkem z Bc. Celkem z Mgr. Celkem z NMgr. Celkový součet ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS LS ZS 21 211 212 213 214 215 216 3

Základní analýza dat 2 Očíslování otázek Otázky s přiřazeným číslem 1 až 9 odpovídají otázkám 1 až 9 určeným pro přednášky. Otázky s přiřazeným číslem 1 až 18 odpovídají otázkám 1 až 9 určeným pro semináře. Přiřazené Znění otázky číslo 1 V tomto provedení vnímám předmět jako přínosný pro svůj rozvoj. 2 Výklad je jasný, názorný a dobře strukturovaný. 3 Vyučující vytváří bezpečné a tvůrčí klima. 4 Požadavky pro splnění předmětu byly zadány jasně, srozumitelně a zároveň včas (1. měsíc výuky). 5 Vyučující je studentům dostupný (v konzultačních hodinách, e-mailem ). 6 Stanovené požadavky pro splnění odpovídají obsahu předmětu. 7 Vyučující studentům poskytuje zpětnou vazbu (konkrétní informaci o tom, jak se učí, co by měli ještě doplnit, aby vyhověli požadavkům učitele apod.). 8 Vyučující motivuje k dalšímu poznávání. 9 Materiály potřebné ke studiu jsou dostupné. 1 V tomto provedení vnímám předmět jako přínosný pro svůj rozvoj. 11 Vyučující vybírá formy a metody výuky s ohledem na vyučovaný předmět. 12 Vyučující vytváří bezpečné a tvůrčí klima. 13 Požadavky pro splnění předmětu byly zadány jasně, srozumitelně a zároveň včas (1. měsíc výuky). 14 Vyučující je studentům dostupný (v konzultačních hodinách, e-mailem ). 15 Stanovené požadavky pro splnění odpovídají obsahu předmětu. 16 Vyučující studentům poskytuje zpětnou vazbu (konkrétní informaci o tom, jak se učí, co by měli ještě doplnit, aby vyhověli požadavkům učitele apod.). 17 Vyučující motivuje k dalšímu poznávání. 18 Materiály potřebné ke studiu jsou dostupné. 2 Celkem bylo zpracováno 55 211 odpovědí. 4

Základní analýza využití škály Z hodnocení 834 studentů bylo získáno dohromady 55 211 odpovědí (hodnocení pro přednášky obsahovalo 9 otázek, hodnocení pro semináře obsahovalo 9 otázek). Tabulka 1 obsahuje základní informace ke všem odpovědím jejich celkový počet, aritmetický průměr, směrodatnou odchylku a další údaje indikující rozložení všech odpovědí na pětibodové škále. Tabulka 2 přináší konkrétní hodnoty četností odpovědí podle jejich hodnoty na škále. Tyto hodnoty jsou zároveň znázorněné na Grafu 1. Jednotlivé položky použité pětibodové škály byly souhlasím - spíše souhlasím - těžko rozhodnout - spíše nesouhlasím - nesouhlasím (možné bylo i zvolit variantu nevím/nechci odpovědět, která se již dále nezpracovávala). Jednotlivým položkám byly pro účely statistického vyhodnocení přiřazeny číselné hodnoty 1 až 5, kde 1 náleží položce souhlasím a 5 položce nesouhlasím. Počet odpovědí 55211 Hodnota Četnost Relativní četnost (%) Aritmetický průměr 1,635 1 37125 67,2 % Směrodatná odchylka 1,98 2 8642 15,7 % Rozptyl výběru 1,26 3 4255 7,7 % Tabulka 1 4 283 5,1 % 5 2359 4,3 % Tabulka 2 4 35 3 25 2 15 1 5 1 2 3 4 5 Graf 1 5

Porovnání otázek - aritmetický průměr Tabulka 3 obsahuje hodnoty průměrného hodnocení pro každou z otázek. Na Grafu 2 jsou pak tyto hodnoty vyneseny do grafické podoby histogramu. Č. otázky Průměr 1 2,16 2 1,964 3 1,618 4 1,54 5 1,573 6 1,585 7 1,898 8 1,992 9 1,598 1 1,679 11 1,525 12 1,668 13 1,366 14 1,377 15 1,371 16 1,572 17 1,723 18 1,47 Tabulka 3 2,1 2, 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 Graf 2 6

Četnost zastoupení odpovědí na jednotlivé otázky Tabulka 4 obsahuje číselné hodnoty četnosti zastoupení odpovědí na jednotlivé otázky. Graf 3 pak tato data vynáší do podoby histogramu. Č. otázky Četnost 1 313 2 3124 3 312 4 3132 5 2587 6 3111 7 2822 8 385 9 358 1 3197 11 3188 12 3181 13 3183 14 2817 15 3181 16 349 17 3162 18 312 Tabulka 4 35 3 25 2 15 1 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 Graf 3 7

Četnost počtu vyučujících dle aritmetického průměru jejich hodnocení Tabulka 5 ukazuje četnost počtu vyučujících dle aritmetického průměru jejich celkového hodnocení, tj. udává informaci, kolik vyučujících mělo celkový průměr 1, kolik vyučujících mělo celkový průměr v intervalu 1 (bez průměru 1) až 1,2 (včetně průměru 1,2) Kumulativní četnost pak udává, kolik procent vyučujících má hodnotu třídy rovnou nebo nižší než příslušná třída (např. průměr lepší nebo rovný 1,4 má 47,22 % vyučujících). Tyto hodnoty jsou zároveň vyneseny do Grafu 4. Třídy Četnost Kumulativní četnost (%) 1 33 8,33 % 1,2 7 26,1 % 1,4 84 47,22 % 1,6 55 61,11 % 1,8 6 76,26 % 2 32 84,34 % 2,2 15 88,13 % 2,4 14 91,67 % 2,6 8 93,69 % 2,8 9 95,96 % 3 5 97,22 % 3,2 2 97,73 % 3,4 2 98,23 % 3,6 3 98,99 % 3,8 1 99,24 % 4 2 99,75 % 4,2 1 1, % Tabulka 5 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6 2,8 3 Další 1% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% % Četnost Kumul. % Graf 4 8

Četnost počtu předmětů dle aritmetického průměru jejich hodnocení Tabulka 6 ukazuje četnost počtu předmětů dle aritmetického průměru jejich celkového hodnocení, tj. udává informaci, kolik předmětů mělo celkový průměr 1, kolik předmětů mělo celkový průměr v intervalu 1 (bez průměru 1) až 1,2 (včetně průměru 1,2) Relativní četnost pak udává kolik procent předmětů má hodnotu třídy rovnou nebo nižší než příslušná třída (např. průměr lepší nebo rovný 1,6 má 66,21 % předmětů). Tyto hodnoty jsou zároveň vyneseny do Grafu 5. Třídy Četnost Kumulativní četnost (%) 1 214 2,78 % 1,2 158 36,12 % 1,4 172 52,82 % 1,6 138 66,21 % 1,8 96 75,53 % 2 64 81,75 % 2,2 42 85,83 % 2,4 38 89,51 % 2,6 27 92,14 % 2,8 17 93,79 % 3 22 95,92 % 3,2 9 96,8 % 3,4 8 97,57 % 3,6 6 98,16 % 3,8 6 98,74 % 4 2 98,93 % 4,2 4 99,32 % 4,4 3 99,61 % 4,6 3 99,9 % 4,8 99,9 % 5 1 1, % Tabulka 6 25 2 15 1 5 1% 8% 6% 4% 2% Četnost Kumul. % Graf 5 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6 2,8 3 3,2 3,4 3,6 3,8 4 Další % 9