EFEKTIVITA ELEARNINGOVÝCH KURZŮ



Podobné dokumenty
System for individual learning of mathematics. Agnieszka HEBA, Ph.D. Doc. RNDr. Jana KAPOUNOVÁ, CSc. dr hab. prof. UŚ Eugenia SMYRNOVA-TRYBULSKA

Improving Effectiveness of ICT Integration Process in University Education

POČÍTAČE, INTERNET A E-LEARNING COMPUTERS, INTERNET AND E-LEARNING. Hana Rysová, Eva Jablonská, Jitka Štěpánová

UPLATNĚNÍ DISTANČNÍ FORMY VZDĚLÁVÁNÍ V RÁMCI PROJEKTŮ CELOŽIVOTNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ NA FIM UHK

INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE VE VÝUCE HUMANITNÍCH, SPOLEČENSKÝCH A TECHNICKÝCH PŘEDMĚTŮ V TERCIÁRNÍ PŘÍPRAVĚ IT ODBORNÍKŮ

Experience of the Integration of ICT into University Education

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

Renáta Bednárová, Petr Sládek. Pedagogická fakulta MU Brno, Univerzita obrany Brno

E-LEARNING NA KIT E-LEARNING

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

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

Didaktické testy při výuce konstrukčních předmětů

Metodologie pedagogického výzkumu Téma číslo 12 Pedagogický experiment

Vzdělávací portál a e-learning, online testy, online dotazníky v terciárním vzdělávání. NET University s.r.o.

1 Projekt SIPVZ Tvorba a implementace softwarové podpory výuky matematiky na gymnáziu s využitím CABRI Geometrie

Měření efektivity informačního vzdělávání. Mgr. Gabriela Šimková KISK, Filozofická fakulta MU

ZKUŠENOSTI S REALIZACÍ PEDAGOGICKÉHO STUDIA UČITELŮ DISTANČNÍ FORMOU STUDIA

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

Academic Writing na ZČU. Barbora Katolická Univerzitní knihovna ZČU v Plzni , IVIG

STRUČNÝ POPIS E LEARNINGOVÝCH KURZŮ

Mgr. Radka Šulistová, Ph.D. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Zdravotně sociální fakulta

Dítě v předškolním věku a naplňování klíčových kompetencí pohledem pedagogů a v porovnání s předškolním kurikulem Jarmila Hořejší

VYSOKÁ ŠKOLA REGIONÁLNÍHO ROZVOJE, s.r.o. Evaluace výuky studenty v ZS 2009/2010. I. Evaluace výuky studenty prvních a druhých ročníků

PROJEKT PODPORY KOMBINOVANÉ FORMY STUDIA NA VŠKE

Dva typy kurzů společenskovědního charakteru. Zkušenosti Centra dalšího vzdělávání TU v Liberci

K VIRTUALIZACI ŠKOLNÍCH EXPERIMENTÁLNÍCH ČINNOSTÍ. Martin Bílek Katedra chemie a didaktiky chemie Pedagogická fakulta, Univerzita Karlova

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

LMS Moodle ve výuce biofyziky a lékařské informatiky na LF OU

Vyhodnocení evaluačních dotazníků

Struktura e-learningových výukových programù a možnosti jejího využití

Profesní vzdělávání tutorů elearningových kurzů v Ústeckém kraji

Příprava na vysoké školy technických oborů, reg. č. CZ.1.07/1.1.04/

Biostatistika a e-learning na Lékařské fakultě UK v Hradci Králové

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

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

Zkušenosti z několika e-learningových kuzů pro odlišné cílové skupiny

SPOLUPRÁCE UNIVERZIT V ELEARNINGU

Experiment a experimentální design výzkumu v pedagogických vědách. Kateřina Vlčková Institut výzkumu školního vzdělávání

Klíčové aktivity projektu a jejich výstupy v podobě monitorovacích indikátorů

Situace v dalším vzdělávání v kraji Vysočina s důrazem na malé a střední podniky. Vítězslav Šeda, OHK Jihlava

VZDĚLÁVÁNÍ PRACOVNÍKŮ VYŠŠÍCH ODBORNÝCH ŠKOL V OBLASTI NOVÝCH VZDĚLÁVACÍCH METOD A FOREM

E-learning v cestovním ruchu. Josef Zelenka

ELEKTRONICKÉ STUDIJNÍ OPORY A JEJICH HODNOCENÍ STUDENTY PEDAGOGICKÉ FAKULTY

Změny postojů k vybraným pojmům u studentů oboru Edukacja techniczno-informatyczna na Univerzitě v Rzeszowe

VYUŽÍVÁNÍ E-LEARNINGOVÝCH AKTIVNÍCH DISTANČNÍCH OPOR A MATERIÁLŮ PŘI VÝUCE V KOMBINOVANÉ FORMĚ STUDIA NA UP V OLOMOUCI

E-LEARNIGOVÉ KURZY LÉKAŘSKÉ INFORMATIKY MEDICAL INFORMATICS E-LEARNIG COURSES

Téma číslo 5 Základy zkoumání v pedagogice II (metody) Pavel Doulík, Úvod do pedagogiky

e. Vztah forem a metod k dosahování kvality a efektivity vzdělávání dospělých (2h)

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

E-learning z pohledu managementu vysoké školy

PhDr. E. Lesenková, Ph.D. Mgr. A. Jarolímková, Ph.D. PhDr. H. Bouzková

A1 Marketingové minimum pro posílení výchovy k podnikavosti (8h)

katedra statistiky PEF, Vysoká škola zemědělská, Praha 6 - Suchdol

Evaluace výuky kurzů v rámci projektu OP PA ZS a LS 2011/2012

MASARYKOVA UNIVERZITA Ekonomicko-správní fakulta

Autodiagnostika učitele

7. Hodnocení žáků a autoevaluace školy. 7.1 Hodnocení žáků Způsoby hodnocení žáků

Jak efektivně přednášet v době e-learningu

PARAMETRY EFEKTIVITY UČENÍ SE ŽÁKA V PROSTŘEDÍ E-LEARNINGU SE ZAMĚŘENÍM NA ADAPTIVNÍ VÝUKOVÉ MATERIÁLY

SOFTWAROVÉ SYSTÉMY NA PODPORU DIV NA FIM UHK

Výstupní hodnocení projektu pracovníků OU a PrŠ. Podpora studia pomocí E-learngových aplikací CZ. 1.07/1.2.03/

Výzkum efektivity výuky technických předmětů

Dotazníkové šetření předmětu ZMAT1

SROVNÁNÍ VÝSLEDKŮ POČÍTAČEM PODPOROVANÉ A FRONTÁLNÍ VÝUKY FYZIKY

ANALÝZA STRUKTURY A DIFERENCIACE MEZD ZAMĚSTNANCŮ EMPLOEE STRUCTURE ANALYSIS AND WAGE DIFFERENTIATION ANALYSIS

ÚVOD Didaktika fyziky jako vědní obor a jako předmět výuky v přípravě učitelů F Prof. RNDr. Emanuel Svoboda, CSc.

PC GRAMOTNOST PRO POLITOLOGY

Prof. Ing. Ladislav Buřita, CSc., UTB/FaME Zlín Ing. Pavel Rosman, Ph.D., UTB/FaME Zlín Ass. prof. Zsolt Tóth, University of West Hungary, Sopron

PROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE. PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov,

Studium na katedře informatiky

Forma a náplň přijímací zkoušky. Způsob hodnocení v rámci přijímacího řízení

Analýza specifik využívání elektronických interaktivních učebních materiálů ve všeobecném chemickém vzdělávání

Výuka informatiky s multimediálními oporami

Vzdělávání pro konkurenceschopnost

UČEBNÍ OSNOVA PŘEDMĚTU

SEZNAM ANOTACÍ. Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Označení sady DUM Tematická oblast

COMPARISON OF FULL-TIME AND DISTANCE LEARNING PROGRAMMING

Přehled výzkumných metod

Pořadové číslo: Název vzdělávacího programu: Počítač ve výuce fyziky

Systém ECTS: hraje důležitou úlohu při rozšiřování Boloňského procesu v globální dimenzi, kredity jsou klíčovým elementem (také kvůli své

PRŮVODCE STUDIEM PRO PREZENČNÍ FORMU STUDIA MODULU CESTOVNÍ RUCH A VOLNOČASOVÉ OČASOVÉ AKTIVITY DÍLČÍ ČÁST PODNIKÁNÍ VE VOLNOČASOVÝCH AKTIVITÁCH

Komunikační strategie v oblasti kombinovaného studia Fakulty ekonomicko-správní Univerzity Pardubice (FES UPa)

T V POD NIKU. Ostrava 2011

Přírodní vědy. Doplňující pedagogické studium - geografie - učitelství pro SŠ a ZŠ

Distanční vzdělávání forma, didaktika, efektivita, zkušenosti, organizace

Zpráva o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách pro akademický rok na ČVUT v Praze Fakultě dopravní

TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA

I. ÚPLNÉ ZNĚNÍ ŘÁDU CELOŽIVOTNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ

SOFTWAROVÁ PODPORA HODNOCENÍ ELEKTRONICKÝCH STUDIJNÍCH OPOR

DISTANCE LEARNING OF COMPUTER SCIENCE DISTANČNÍ VÝUKA INFORMATIKY

PROJEKT ZJIŠŤOVÁNÍ A POROVNÁVÁNÍ EFEKTIVNOSTI STUDIA PREZENČNÍ A DISTANČNÍ FORMOU

PRŮVODCE STUDIEM PRO PREZENČNÍ FORMU STUDIA MODULU CESTOVNÍ RUCH A VOLNOČASOVÉ OČASOVÉ AKTIVITY DÍLČÍ ČÁST PODNIKÁNÍ V CESTOVNÍM RUCHU.

Příloha č. 1. k výzvě č. 03 pro oblast podpory Zvyšování kvality ve vzdělávání. Podrobný rozpis podporovaných aktivit

Velká kniha e-learningu

Současné možnosti ICT ve vzdělávání a strategie vedení školy

jako jejím vnitřním předpisu: ČÁST PRVNÍ ZÁKLADNÍ USTANOVENÍ

CŽV na FI, Telč Celoživotní vzdělávání na Fakultě informatiky MU

Inovační vouchery s Univerzitou Hradec Králové. doc. Ing. Mgr. Petra Marešová, Ph.D. Ing. Richard Cimler

INDIKATIVNÍ TABULKA SE SEZNAMEM PŘÍJEMCŮ V RÁMCI OPERAČNÍHO PROGRAMU VZDĚLÁVÁNÍ PRO KONKURENCESCHOPNOST. POŽADOVANÉ FINANČNÍ PROSTŘEDKY ŽADATELEM (Kč)

1. Název vzdělávacího programu : Moodle role žáka

Transkript:

EFEKTIVITA ELEARNINGOVÝCH KURZŮ PETRA POULOVÁ 1, MILOSLAVA ČERNÁ 1 A MILAN KŘENEK 2 Univerzita Hradec Králové 1, Univerzita Karlova v Praze 2 Abstrakt: Příspěvek Efektivita elearningových kurzů se zabývá možnostmi využití elearningu v univerzitním prostředí. V příspěvku jsou shrnuty zkušenosti získané při výzkumu porovnávajícím studijní výsledky dosažené tradiční prezenční formou výuky a pomocí elearningového kurzu. Klíčová slova: elearning, efektivita Abstract: The paper The Efficiency of elearning Courses deals with elearning potential in the process of education at university level. Research part of the paper is focused comparison of study results gained by students in the traditional face-to-face education and elearning way of academic education. Key words: elearning, efficiency 1. ÚVOD V posledním desetiletí došlo k velmi výrazné diverzifikaci v přijímání moderních technologií a zvláště elearningu ve vzdělávacích institucích. Pestrá paleta stupňů akceptace nových vzdělávacích přístupů se uplatňuje nejen napříč širokým spektrem vzdělávacích institucí, ale i v rámci jednotlivých institucí samotných. v tomto ohledu je zajímavé pozorovat rozvoj elearningu v oblasti vysokého školství. Přes řadu překážek, s nimiž se elearning v univerzitním prostředí potýkal, je možné konstatovat, že se v uplynulých pěti letech navzdory počáteční rezistenci rozšířilo povědomí o možnostech elearningu na většinu vysokoškolských pracovišť. V příspěvku jsou shrnuty zkušenosti získané na Fakultě informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové při výzkumu porovnávajícímu studijní výsledky dosažené tradiční prezenční formou výuky a pomocí elearningového kurzu.

2. POROVNÁNÍ EFEKTIVITY ELEARNINGOVÝCH A TRADIČNÍCH VYSOKOŠKOLSKÝCH KURZŮ Cílem výzkumu bylo ověřit, zda vhodné využívání elearningu ve vysokoškolské výuce má pozitivní vliv na postoj studentů ke vzdělávacímu procesu a vede k srovnatelnému výkonu studentů v oblasti kognitivního učení. Předmětem výzkumu byl výkon studentů dosažený v experimentální skupině v kognitivní oblasti (zapamatování, porozumění a aplikace poznatků) a jeho porovnání s výkonem studentů dosaženým tradičním prezenčním vyučováním v předmětech Databázové systémy a Odborný anglický jazyk. Pro potřeby výzkumů byla formulována výzkumná otázka Do jaké míry ovlivní výuka s podporou elearningu nárůst znalostí a dovedností studentů a zvýší zájem o vzdělávací proces a motivaci studentů k učení v předmětu Databázové systémy / Odborný anglický jazyk?. Daný problém spadá do kategorie kauzálních výzkumných problémů, pro které se jako optimální jeví metoda pedagogického experimentu srovnávající dvě skupiny. K porovnání bylo použito statistických metod vyjadřujících významnost rozdílu mezi zjištěnými údaji. Jednalo se tedy o kvantitativně orientovaný výzkum, ve kterém jako výzkumné nástroje k získání dat byly zvoleny především didaktické testy a dotazníky. 2.1 Výzkumný soubor K prvním krokům ve výzkumném záměru patřil výběr výzkumného souboru. Protože cílem výzkumu bylo porovnat efektivitu elearningové výuky v prostředí vysoké školy s efektivitou tradičního prezenčního vyučování, byla provedena sondáž ve skupině studentů vysoké školy. Pro výběr výzkumného souboru byl použit dostupný výběr. Proto závěry výzkumu je možné zevšeobecnit pouze omezeně, na Fakultu informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové, případně na další fakulty českých vysokých škol specializujících se na informatické nebo ekonomické obory.

Výzkumný soubor byl v prvním případě tvořen studenty vysoké školy - Univerzity Hradec Králové, Fakulty informatiky a managementu - kteří se zúčastnili v akademickém roce 2003/04 výuky předmětu Databázové systémy. Experimentální a kontrolní skupina byly vytvořeny náhodným výběrem losováním. Do experimentální skupiny bylo zařazeno 76 studentů, do kontrolní skupiny 74 studentů. V případě výzkumu v předmětu Odborný anglický jazyk bylo do kontrolní skupiny vybráno 31 studentů a v experimentální skupině bylo 53 studentů. Experiment se uskutečnil v akademickém roce 2004/05. 2.2 Výzkumné nástroje Ve výzkumu byl použit experimentální plán s využitím pretestu a posttestu. Pomocí pretestu byla zjištěna úroveň vědomostí studentů na počátku experimentu, posttest ověřil úroveň jejich vědomostí na konci experimentálního působení. Všechny didaktické testy, které byly ve výzkumu použity, byly určené k měření výsledků vzdělávacího procesu v kognitivním učení. Při tvoření úloh v didaktickém testu bylo vycházeno z jasně vymezených cílů podle Niemierkovy taxonomie a rozboru učiva a pro jednotlivé didaktické testy (pretest i posttest) byla sledována reliabilita, validita, obtížnost a citlivost jednotlivých úloh zařazených do testu. V případě předmětu Databázové systémy bylo pro pretest vytvořeno sedm testových úloh pět úloh uzavřeného typu s výběrem odpovědi, pro každou úlohu byly nabídnuty čtyři až osm možných odpovědí, přičemž více z nich mohlo být správných. Dvě úlohy byly koncipovány jako otevřené úlohy se širokou odpovědí. Pro posttest bylo vytvořeno deset testových úloh uzavřeného typu a pět úloh otevřeného typu (úlohy se širokou odpovědí). Úlohy uzavřeného typu byly v převážné většině úlohy s výběrem odpovědi, pro každou úlohu byly nabídnuty tři až sedm možných odpovědí, přičemž alespoň jedna z nich byla správná. v testu byly využity i přiřazovací úlohy.

Tab. 1. Charakteristiky úloh pretestu v předmětu Databázové systémy 1 2 3 4 5 6 7 Doporučená hodnota Hodnota obtížnosti 34,00 50,67 38,00 74,00 54,00 51,33 67,33 20-80 ULI 0,52 0,51 0,44 0,36 0,44 0,47 0,44 >0,25 Tetrachorický koeficient Bodově biserální koeficient 0,62 0,60 0,49 0,64 0,52 0,55 0,66 >0,15 0,46 0,46 0,43 0,51 0,43 0,50 0,53 >0,20 Tab. 2. Charakteristiky úloh posttestu v předmětu Databázové systémy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Doporuč. hodnota Hodnota obtížnosti 22 28 20 22 20 21 23 23 24 23 51 51 46 43 49 20-80 ULI 0,61 0,61 0,49 0,41 0,45 0,49 0,60 0,57 0,54 0,49 0,61 0,56 0,66 0,46 0,53 >0,25 Tetrachor. koeficient Bodově biserální koeficient 0,69 0,63 0,45 0,25 0,35 0,45 0,62 0,60 0,54 0,43 0,68 0,63 0,72 0,41 0,56 >0,15 0,39 0,42 0,26 0,15 0,33 0,31 0,43 0,37 0,34 0,28 0,48 0,42 0,55 0,38 0,46 >0,20 Pro předmět Odborný anglický jazyk didaktický test zahrnující stylistickou, gramatickou a lexikální oblast. Na začátku letního semestru byl tento vědomostní test zadán jako pretest oběma skupinám experimentální i kontrolní. Na konci semestru byl skupinám zadán stejný test, v tomto případě jako posttest spolu s dotazníkem. Pro získání informací o postoji studentů k obsahové náplní i formě výuky a o časové náročnosti vlastního studia bylo použito dotazníkového šetření. Otázky použité v dotazníku byly konstruovány na základě analýzy předchozích interview se studenty. Do dotazníku byly zařazeny uzavřené a polouzavřené otázky, otevřené byly využity pouze výjimečně. Forma uzavřených odpovědí byla volena z důvodu

snadnějšího vyhodnocování odpovědí a pro zvýšení ochoty respondentů dotazník pravdivě vyplnit. 2.3 Experimentální změna Pro experimentální výuku byly vytvořeny tzv. e-předměty v rámci virtuálního studijního prostředí OLIVA. Základ virtuálního studijního prostředí tvoří LMS (Learning Management System) WebCT, v rámci kterého jsou jednotlivé e-předměty provozovány. Studenti zařazení do kontrolní skupiny neměli v průběhu semestru ani před zkouškou do e-předmětů přístup. Pro studenty experimentální skupiny nebyla rozvrhována přednáška, místo ní měli k dispozici studijní opory e-předmětu. Účast na cvičeních nebyla povinná, v době cvičení mohli studenti vyhledat vyučující a konzultovat případné problémy. Obr.1. Ukázka studijních materiálů e-předmětu Databázové systémy Kromě vlastních studijních materiálů měli studenti možnost procvičit si v e-předmětu prostřednictvím testů, kvízů a úkolů k odeslání probranou látku.

Každá lekce měla stanoveny cíle, úkoly a náplň, podobně jako je tomu v běžné výuce. Výhodou této podpory je, že student si sám volí čas, kdy přípravě přistoupí, omezuje jej jen možnost přístupu k Internetu. Obr.2. Ukázka testů e-předmětu Odborný anglický jazyk 2.4 Analýza výsledků výzkumu Zpracovávání údajů vycházelo z databáze, která obsahovala podrobný záznam o výsledcích každého studenta. Údaje byly zpracovávány pomocí tabulkového procesoru MS Excel a statistického software NCCS2000. Aby se předešlo podezření, že výsledky výzkumu byly úmyslně zmanipulovány, například tak, že do kontrolní skupiny byli zařazeni studenti s horšími studijními předpoklady, byla na počátku experimentu provedena analýza statistické

významnosti rozdílů mezi výkony v pretestu studentů zařazených do experimentální a kontrolní skupiny. Pomocí programu NCSS2000 byla Studentovým t-testem i neparametrickým Mann-Whitneyovým testem zkontrolována analýza rozptylu na hladině významnosti 0,05 pro překontrolování statistické rovnocennosti výběrových souborů v ukazateli výsledky pretestu a z této analýzy vyplynulo v obou experimentech potvrzení nulové hypotézy - nebyl zjištěn statisticky významný rozdíl mezi úrovní pretestu kontrolní a experimentální skupiny, a proto se skupiny mohly považovat za rovnocenné. Tento poznatek opravňoval provést pedagogický experiment. V důvodu podrobnější analýzy výkonu studentů v posttestu byl v případě předmětu Databázové systémy test rozdělen podle taxonomie výukových cílů na dva disjunktní subtesty subtest i zapamatování a subtest II - porozumění a používaní vědomostí v typových situacích. Používání vědomostí v problémových situacích nebylo ověřováno testem ale prostřednictvím semestrálního projektu. Analýzu výsledků výzkumu podle výkonů experimentální a kontrolní skupiny byla provedena pomocí relativní metriky výkonů dosažených v posttestu (subtestech). Pomocí relativní metriky bylo možné porovnávat výkony mezi skupinami i při různém počtu studentů. Tab.3. Relativní dosažený výkon studentů v posttestu předmětu Databázové systémy Experimentální skupina Kontrolní skupina Rozdíl V E - V K Zapamatování 48,9% 55,7% -6,7% Porozumění 76,2% 77,2% -1,0% Aplikace 90,4% 90,0% 0,4%

100,0% 80,0% 76,2% 77,2% 90,4% 90,0% 60,0% 48,9% 55,7% 40,0% 20,0% 0,0% zapamatování porozumnění aplikace experimentální skupina kontrolní skupina Obr.3. Dosažený výkon studentů v posttestu předmětu Databázové systémy Studenti experimentální skupiny v předmětu Databázové systémy dosáhli nepatrně lepších výsledků v případě použití znalostí v problémových situacích, naopak v úlohách ověřující porozumění a zapamatování poznatků byly jejich výkony nižší. Tab.4. Výkon studentů v pretestu a posttestu předmětu Odborný anglický jazyk Experimentální skupina Kontrolní skupina Rozdíl V E - V K Pretest 10,22 11,35 1,13 Posttest 13,78 12,06 1,72 Rozdíl V pretest V posttest 3,56 0,71 Ověřování hypotéz výzkumů bylo prováděno ve statistickém programu NCSS2000. Pro ověření nulové hypotézy byl opět použit Studentův t-test. Při výpočtech byla zvolena hladina významnosti 0,05, závěry tedy platí s pravděpodobností 95%. Ve výzkumu v předmětu Databázové systémy byla potvrzena nulová hypotéza tvrdící, že není statisticky významný rozdíl mezi získanou úrovní znalostí studentů v prezenční výuce a výuce s elearningovou podporou.

V případě výzkumu v předmětu Odborný anglický jazyk bylo zjištěno při vyhodnocení pretestu a posttestu, že u kontrolní skupiny bez elearningové podpory ke zlepšení výkonu studentů nedošlo. v případě experimentální skupiny došlo ke zlepšení a bylo možné konstatovat, že zjištěný rozdíl byl statisticky významný. Zároveň bylo zjištěno, že výsledky posttestu vykazují statisticky významný rozdíl ve prospěch experimentální skupiny. 2.5 Postoje studentů Velmi výrazné bylo pozitivní hodnocení předmětu využívajícího elearningovou podporu. Kontrolní a experimentální skupina byly vytvořeny náhodným výběrem z homogenní skupiny vysokoškolských studentů, kteří měli podobnou motivaci ke studiu předmětu i velmi podobné studijní předpoklady a větší obliba elearningové výuky oproti tradiční výuce byla způsobena řadou faktorů. Mezi významné patří možnost větší individualizace studia možnost volby studijního tempa, možnost volby místa a času studia, možnost volby preferované formy studijních materiálů tištěné texty, hypertext s obrázky a animacemi, videozáznamy přednášek, zhuštěný tvar přednášek v prezentacích apod.. Z pohledu časové náročnosti odpovídali studenti předmětu Databázové systémy zařazení do experimentální skupiny na příslušnou otázku dotazníkového šetření, že věnovali práci na předmětu průměrně v průměru o 7% více času než studenti kontrolní skupiny. Tato časová náročnost ale zahrnuje pouze čas strávený vlastním studiem předmětu. Nejsou v ní zachyceny informace o další časové náročnosti studia, jako například čas potřebný na dojíždění na výuku. Tato vedlejší časová náročnost studia je nezanedbatelným faktorem a značně ovlivňuje zjištěné výsledky, protože může ovlivnit zjištěné hodnoty o desítky procent. 3. ZÁVĚR Na základě provedených výzkumů je možné prohlásit, že studenti v experimentální skupině využívající ke studiu elearningovou podporu výuky předmětu dosáhli

minimálně stejných studijních výsledků v oblasti úloh ověřujících zapamatování, porozumnění poznatkům a použití vědomostí v problémových situacích jako studenti vyučovaní prezenčně. v případě dobře navrženého a vhodným způsobem realizovaného elearningového kurzu jsou tedy výsledky, kterých dosáhnou studenti absolvující elearningový předmět srovnatelné s výsledky studentů vyučovaných tradičním způsobem. Na výsledky uvedených výzkumu navázaly společně Fakulta informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové, Fakulta managementu a ekonomie Univerzity Tomáše Bati ve Zlíně a Západočeská univerzita v Plzni a v roce 2005 připravily společně v rámci Evropských strukturálních fondů projekt RIUS Rozběh interuniverzitního studia v rámci sítě vybraných univerzit v České republice. Systém interuniverzitního studia by měl jednotlivým vysokým školám v České republice umožnit nabídnout své studijní předměty studentům jiných vysokých škol. Studenti z různých vysokých škol si v rámci tohoto projektu mohou zapisovat předměty z veřejné nabídky a v průběhu akademického roku je absolvovat. Uvedeným způsobem se studentům výrazně rozšiřují možnosti při tvorbě individuálních studijních plánů o předměty, které jejich domácí škola nenabízí. Interuniverzitní studium probíhá převážně distančně. Prezenčně se konají pouze zahajovací schůzky k jednotlivým předmětům a závěrečné zkoušky. Většina výuky probíhá pomocí elearningu, protože do nabídky vysokých škol jsou zařazeny pouze předměty plně podporovány tutorovanými elearningovými kurzy. Literatura 1. ČERNÁ, M., POULOVÁ, P. elearning - vize a skutečnost. Technológia vzdělávania, 2005, vol. 13, (no. 5), s. 11-12. 2. GAVORA, P. Úvod do pedagogického výzkumu. Brno: Padio, 2000. 3. CHRÁSTKA, M. Didaktické testy. Brno: Padio, 1999. 4. JABLONSKÁ, E., RYSOVÁ, H. Vyhodnocení dotazníku pro získání zpětné vazby. In Sborník příspěvků ze semináře a soutěže elearning 2002, Hradec Králové: Gaudeamus 2002, s. 162-166 5. PELIKÁN J. Základy empirického výzkumu pedagogických jevů. Praha: Karolinum, 1998.

RNDr. Petra Poulová Univerzita Hradec Králové, Fakulta informatiky a managementu Rokitanského 62, Hradec Králové, 500 03 Petra.Poulova@uhk.cz Mgr. Miloslava Černá Univerzita Hradec Králové, Fakulta informatiky a managementu Rokitanského 62, Hradec Králové, 500 03 Miloslava.Cerna@uhk.cz Doc. Ing. Milan Křenek, CSc. Univerzita Karlova v Praze, Pedagogická fakulta M.D. Rettigové 4, Praha 1, 116 39 milan.krenek@pedf.cuni.cz Příspěvek vznikl za podpory projektu RIUS (CZ.04.1.03/3.2.15.1/0067), který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR