AKTIVNÍ ZAPOJOVÁNÍ STUDENTŮ DO VÝUKY STATISTIKY A PSYCHOMETRIE: ZKUŠENOSTI Z USA

Podobné dokumenty
STATISTIKA VĚDA O USUZOVÁNÍ NA ZÁKLADĚ DAT. Patrícia Martinková Ústav informatiky AV ČR

STATISTIKA LS Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

Intervalové Odhady Parametrů

Cvičení 10. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

VALIDATION OF CONCEPTUAL ASSESSMENTS AND ADMISSION TESTS FOR MEDICAL SCHOOLS

Tomáš Karel LS 2012/2013

Improving Effectiveness of ICT Integration Process in University Education

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

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu

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

KIV/ZI Základy informatiky

Tomáš Karel LS 2012/2013

Návrh a vyhodnocení experimentu

Tomáš Karel LS 2012/2013

Intervalové Odhady Parametrů II Testování Hypotéz

Analýza studijních výsledků a připravenosti nastupujících studentů v oblasti ICT Informatics Education, Preparation and Results of Students

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ

Posterová konference s pedagogicko psychologickými tématy jako aktivizující metoda při seminární výuce budoucích učitelů: pět let zkušeností

PODPORA DISTANČNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ POMOCÍ WEBINÁŘŮ: VÝZKUMY, PRAXE, BUDOUCNOST MICHAL ČERNÝ, KISK FF MU CESNET COMMUNITY FORUM 2015

Jak se učí učitelé. aneb Radosti a starosti českého lektora na Yale. Miki Havlíčková Senior lecturer, Yale University

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

Experience of the Integration of ICT into University Education

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Modely přidané hodnoty škol

E-learning v cestovním ruchu. Josef Zelenka

Statistické metody v medicíně II. - p-hodnota

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

Národní informační středisko pro podporu kvality

Statistická analýza dat v psychologii. Věci, které můžeme přímo pozorovat, jsou téměř vždy pouze vzorky. Alfred North Whitehead

Doktorské studium na FPH VŠE. Martin Lukeš proděkan pro vědu, výzkum a doktorské studium

Výuka základů mikroekonomie na ESF MU

Informace pro vědu a výzkum zkušenosti z kurzu ÚK ČVUT pro doktorandy. Věra Pilecká, Ústřední knihovna ČVUT Seminář IVIG,

Návrh a vyhodnocení experimentu

STUDENTSKÉ HODNOCENÍ VÝUKY ZA LS 2015/2016 NA PEDF UK

E-LEARNINGOVÉ KURZY PRO OBOR STOMATOLOGIE E-LEARNING COURSES FOR DENTISTRY

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii přednáška 8. Statistické usuzování, odhady

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Využití a zneužití statistických metod v medicíně

EIZ ve společenských. enských vědách

Fulbrightův program - nástroj akademických výměn i podpora internacionalizace. Hana Ripková Andrea Semancová Kateřina Kloubová

Sylabus předmětu: Metodologie kvantitativního výzkumu

E-LEARNINGOVÉ KURZY KATALOGIZACE

KIV/ZI Základy informatiky. 2. cvičení Univerzitní WebNet. Přednášející: Ing. Jana Krutišová Cvičící: Ing. Michal Nykl

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1

FULBRIGHTOVA STIPENDIA. Univerzita Palackého, Olomouc 8. listopadu 2011

INTERAKTIVNÍ TABULE A MATEMATICKÝ SOFTWARE GEOGEBRA PŘI VÝUCE MATEMATIKY V ANGLICKÉM JAZYCE

HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 2016/2017

Tomáš Karel LS 2012/2013

Jak vyjet na studijní kurz do zahraničí. Martin Dlask Kateřina Fricková Kateřina Medková Zuzana Krčmáriková

Možnosti a limity statistických analýz na datech o profesním rozvoji učitelů ZŠ a SŠ

Praktické využití M-learningu

Ing. Michael Rost, Ph.D.

Plán činnosti pro rok 2018

Od frontální výuky k převrácené třídě:

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

KGG/STG Statistika pro geografy

Je náš vzdělávací systém efektivní? Ekonomický pohled

LIMITY APLIKACE STATISTICKÝCH TESTŮ VÝZNAMNOSTI V PEDAGOGICKÉM VÝZKUMU: SEMINÁŘ PRO NESTATISTIKY

Zpracování dat antropologických výzkumů AAV. Mgr. Patrik Galeta, Mgr. Vladimír Sládek, Ph.D. ZS 2007

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

TVOŘIVÁ ŠKOLA ČTENÍ A PSANÍ S POROZUMĚNÍM

Fulbrightova stipendia VŠCHT 24. června 2017

Prezentace projektu do systému vzdělávání zaměstnanců a spolupracovníků knihoven

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

PROHLOUBENÍ NABÍDKY DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ NA VŠPJ A SVOŠS V JIHLAVĚ

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Ostravská univerzita v Ostravě. Katedra informatiky a počítačů prf.osu.cz/kip

PB029 Elektronická příprava dokumentů

Úvod do Informatiky 2006

Den otevřených dveří 24. října 2012

STRUČNÝ POPIS E LEARNINGOVÝCH KURZŮ

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Název textu práce: Vzdělávání dospělých ve státní sféře

Otevřená věda III popularizace přírodovědných oborů a komunikace výzkumu a vývoje ve společnosti

STUDIJNÍ OPORY S PŘEVAŽUJÍCÍMI DISTANČNÍMI PRVKY PRO VÝUKU STATISTIKY PRVNÍ ZKUŠENOSTI. Pavel Praks, Zdeněk Boháč

Soulad studijního programu. Aplikovaná informatika

Regresní analýza 1. Regresní analýza

X AnUč / Preference pro EU peníze školám + aktualizace :26, Admin J. Nádvorník

Ranní úvahy o statistice

KURZ VYSPĚLÉ TECHNOLOGIE (KA 14)

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Měření přidané hodnoty škol v Anglii

2017/18. Vyhodnocení evaluačních dotazníků VYSOKÁ ŠKOLA APLIKOVANÉ PSYCHOLOGIE

PROGRAMOVÉ PROHLÁŠENÍ

ASK. Test deduktivního a kreativního myšlení. HTS Report. Jan Ukázka ID Datum administrace Standard 1. vydání

Vyhodnocení dotazníku Barcamp Brno Magdaléna Katolická magdalena [at] marketingovevyzkumy.cz

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1 Metodický list č 1.

Vznik a vývoj DDI. Struktura DDI. NESSTAR Systém pro publikování, prezentaci a analýzu dat. PhDr. Martin Vávra, Mgr. Tomáš Čížek

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

JAK JSOU ABSOLVENTI SŠ

5.Učební plány: 5.1. VZDĚLÁVACÍ OBLASTI A OBORY

4. Zpracování číselných dat

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

MOTIVACE STUDENTŮ K AKTIVNÍ ODBORNÉ ELEKTRONICKÉ DISKUSI

Moodle uživatelská příručka

SYLABUS IT V. Jiří Kubica. Ostrava 2011

Metodologie pedagogického výzkumu II

Transkript:

AKTIVNÍ ZAPOJOVÁNÍ STUDENTŮ DO VÝUKY STATISTIKY A PSYCHOMETRIE: ZKUŠENOSTI Z USA Patrícia Martinková Ústav informatiky AV ČR martinkova@cs.cas.cz www.cs.cas.cz/martinkova Konference STAKAN, 10. října 2015, Soláň

Úvod 1 Zkušenosti: Fulbright-Masarykovo stipendium, 2013 14 - Center for Statistics and the Social Sciences, University of Washington, USA Visiting lecturer, 2015 - Department of Statistics, University of Washington, USA - EDPSY595: Item Response Theory (pro pedagogickou fakultu) - STAT/CSSS/SOC 201: Statistical Concepts and Methods for the Social Sciences

Inspirace 2 Freeman et al. (2014): Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. PNAS, 111(23), pp. 8410-8415, 2015. BERG (Biology Education Research Group)

Charakteristika kurzů

EDPSY 595: Item Response Theory 4 Specializovaný kurz pro doktorandy Hlavně z oboru Measurement & Statistics (PedF) 10 týdnů (leden březen) Výuka 3h týdně (odpolední hodiny) 15 studentů

STAT/CSSS/SOC 201 5 Jeden z více nabízených kurzů základů statistiky Nabízen studentům mnoha oborů (heterogenní skupina studentů) 10 týdnů (duben červen) Výuka každý den 9:30 10:20 (3x přednáška, 2x cvičení) 180 studentů 3 cvičící (6 skupin) 1 grader (20h týdně)

Logistika kurzu STAT 221

Inspirace z oboru, učební materiály 7 Zvára (2013): Základy statistiky v prostředí R. Karolinum. Moore (2015): The Basic Practice of Statistics. Freeman. - Instructor Guide - Poznámky ke kapitolám, návrhy sylabů - Položková banka otázek - Prezentace (slidy) Online kurzy Coursera Materiály kolegů (sylabus, prezentace, cvičení aj.)

Hodnocení studentů 8 10 % Aktivní zapojení v hodině - hlasovací systém (klikátka), skupinové práce 15 % Týdenní domácí kvízy - online, multiple choice 15 % Tři domácí úkoly s využitím R - odevzdávané online, kontrola plagiarismu 35 % Pět kvízů (každé dva týdny) - z velké části multiple choice 25 % Závěrečný projekt - zahrnuje všechna probraná témata - odevzdávaný online, kontrola plagiarismu

Obsah kurzu 9 Popisná statistika - graficky, číselně - včetně regresní přímky Odkud pochází data - výběr (náhodný a nenáhodný) - experimenty vs. observační studie Od dat k indukci - pravděpodobnost, normální rozdělení (pravidlo 68 95 99,7) - rozdělení průměru, CLV - koncept odhadu, konfidenčního intervalu, testování hypotéz (z test) Základy indukce - t testy - příklady dalších testů

Využití R 10 3 cvičení Připravený kód a průvodní text Rstudio Server https://rstudio.stat.washington.edu - Přístup přes webový prohlížeč - Shodné prostředí pro všechny, stažené knihovny, Shiny Apps https://jrnold.shinyapps.io/confint/

Vedení cvičících 11 Cvičící chodí na přednášky Pravidelné týdenní schůzky s cvičícími Cvičící se zapojují do přípravy kurzu - Příprava cvičení (rotují) - Pomoc s přípravou HW, labu, kvízu - Jedna lekce před všemi studenty

Konzultační hodiny, Tutor & Study Center 12 Konzultační hodiny 2h týdně (přednášející i cvičící) Statistics Tutor & Study Center - otevřeno denně - zdarma konzultace pro základní statistické kurzy Po Čt 10 21 h - vedeno studenty statistiky

Hodnocení kurzu 13 Hodnocení studentů: - Krátká anketa uprostřed kurzu - Jedna věc, která se Vám na kurzu líbí - Jedna věc, kterou byste chtěli změnit - Studentská anketa na konci kurzu Peer-evaluation (vzájemné hospitace lektorů), 7. týden Zhodnocení přidané hodnoty kurzu: - CAOS test (ARTIST) - Survey of Attitudes Towards Statistics

Aktivní zapojování studentů

Taška plná triků pro učitele statistiky 15 Gelman, Nolan (2002): Teaching Statistics: Bag of Tricks

Motivace a aktivní zapojování studentů 16 Motivace - důležitost statistiky jako předmětu - důležitost R - význam čtení příslušné kapitoly dopředu Anketní systémy (iclicker, TopHat, ) Využívání relevantních dat - analýza dat o studentech samotných - analýza výsledku kvízu - aj.

17 Analýza dat studentů

Analýza výsledků kvízu 18 Koncept centrální limitní věty Koncept bodového odhadu a konfidenčního intervalu Otázka: Jaký je populační průměr skóre z kvízu?

Analýza výsledku kvízu CLV 19 Histogram původních skóre Histogram průměru 9 skóre Histogram průměru 25 skóre

Analýza kvízu: konfidenční interval 20 Uvažujme náh. výběr velikosti n = 9 (žlutý lísteček) - Jaký je váš bodový odhad? - Spočtěte 95% konfidenční interval - Prozradím vám, že populační sd = 27-1. střed je váš bodový odhad - 2. radius je (pro všechny stejný!) 2 sd n = 18-3. dolní mez intervalu - 4. horní mez intervalu

Analýza kvízu: konfidenční interval (pokr.) 21 A teď vám prozradím, že průměr byl 75,5 Pokrývá váš interval skutečné skóre? - Ano - Ne

Aktivní zapojování studentů pro kurz IRT 22 Využití práce skupin Následné promíchání skupin Prezentace, posterová sekce Vzájemné hodnocení úkolů (peer review)

Závěry, Diskuse

Závěry, diskuse 24 Úroveň statistického vzdělání je klíčová pro rozvoj oborů Širší spektrum nabízených předmětů výhodou Mix studentů - náročnější učit - přispívá k rozvoji mezioborového výzkumu Dostupnost materiálů výhodou Motivace studentů je klíčová Aktivní zapojování v průběhu semestru může zvýšit zájem a úspěšnost studentů

Děkuji za pozornost! martinkova@cs.cas.cz www.cs.cas.cz/martinkova