Společenství prvního stupně ověření norem



Podobné dokumenty
Společenství prvního stupně Dotazník pro žáky formou počítačové hry

Společenství prvního stupně Dotazník pro žáky formou počítačové hry

Jana Kratochvílová DIAGNOSTIKA SOCIÁLNÍCH VZTAHŮ VE TŘÍDĚ

Statistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR

Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Klima školy - varianta pro žáky

14.1 PRAKTICKÁ UKÁZKA ŠETŘENÍ ŠKOLNÍ TŘÍDY (SO-RA-D)

Výsledek dotazníku - "Klima školy - žáci"

Klima školy - varianta pro žáky

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

UŽIVATELSKÝ MANUÁL. Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku. Kariérový kompas

Analýza postojů a vzdělávacích potřeb romských dětí a mládeže. Výsledky kvantitativní a kvalitativní sondy v devíti základních školách

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

Česká veřejnost o tzv. Islámském státu a o dění na Ukrajině leden 2016

Názor na zadlužení obyvatel a státu březen 2017

Kvalifikovanost učitelů hlavní výsledky dotazníkového šetření

Tabulka 1 Rizikové online zážitky v závislosti na místě přístupu k internetu N M SD Min Max. Přístup ve vlastním pokoji ,61 1,61 0,00 5,00

Vážená paní ředitelko, vážený pane řediteli, milí kolegové,

Plánování experimentu

4. Sebevraždy podle pohlaví

PRŮZKUM SPOKOJENOSTI CESTUJÍCÍCH NA LINKÁCH MAD TŘEBÍČ

CZ.1.07/1.2.08/ Vyhledávání talentů pro konkurenceschopnost a práce s nimi. Závislost úspěšnosti v testu TP2 na známce z matematiky

UŽIVATELSKÝ MANUÁL. Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku. Kariérový kompas

Vzorce konzumace piva v České republice v roce 2010

Přílohy. 1. Dotazník 2. Rozhovor 3. Grafy č.i,2 4. Tabulky č.l až č.17

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Hydrologie (cvičení z hydrometrie)

Minimální hodnota. Tabulka 11

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

Měření polohy kluzných trnů a kotev v CB krytech georadarem

VÝZKUM CLOSE UKÁZAL, ŽE PŘIDANÁ HODNOTA MŮŽE BÝT VYSOKÁ NA GYMNÁZIÍCH, I NA ZÁKLADNÍCH ŠKOLÁCH

Stupnice geomagnetické aktivity

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

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

Volba střední školy jak to vidí osmáci

Názor na zadlužení obyvatel a státu leden 2018

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

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

1 Sledování vývoje nepřímých ukazatelů bezpečnosti pozemních komunikacích v České republice

Občané o hospodářské situaci ČR a o životní úrovni svých domácností listopad 2015

Česká veřejnost o tzv. Islámském státu březen 2015

PROJEKT JE FINANCOVÁN Z PROSTŘEDKŮ EVROPSKÉHO SOCIÁLNÍ FONDU, STÁTNÍHO ROZPOČTU ČR A ROZPOČTU HLAVNÍHO MĚSTA PRAHY. skupinový percentil

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Statistické softwarové systémy projekt

Marketingový výzkum turistické oblasti Opavské Slezsko Dotazování provozovatelů zařízení

Ukázky dotazníků a výstupů (online, zpráv)

ANALÝZA VÝSLEDKŮ MAPY ŠKOLY

PISA SPŠ stavební J. Gočára, Družstevní ochoz 3, Praha 4. Kód vaší školy: M 2 VÝSLEDKY ŠETŘENÍ ŠKOLNÍ ZPRÁVA

Pořízení licencí statistického SW

TISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění, Sociologický ústav

Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti duben 2014

SISP - charakteristika výběrového souboru

POSTAVENÍ A ODMĚŇOVÁNÍ PRACOVNÍKŮ V DÍLČÍ STUDIE II. - ANALÝZA DAT ZA ZAMĚSTNANCE STUDIE SOCIÁLNÍCH SLUŽBÁCH Č. 28

příliš mnoho přiměřeně nedostatečně neví

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

Pojem a úkoly statistiky

Pearsonův korelační koeficient

Zpráva z nástroje "Metodika metaevaluačních kritérií" Školy Škola čar a kouzel v Bradavicích, Bradavice

Fyzické tresty Výzkum PR

3 Rozvodovost. Tab. 3.1 Rozvody podle návrhu a pořadí,

velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví

Klima školy - varianta pro rodiče

Výsledky a prezentace české vědy z pohledu veřejnosti

A) většinou ano B) většinou ne

Zpráva o výsledcích šetření za rok Ministerstvo pro místní rozvoj ČR Odbor veřejného investování

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

SOLVER UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA. Kamil Šamaj, František Vižďa Univerzita obrany, Brno, 2008 Výzkumný záměr MO0 FVT

Psychosémantické metody

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy.

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

STRUČNÉ SHRNUTÍ. Učitelé škol regionálního školství bez vedoucích zaměstnanců

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION

Národní informační středisko pro podporu kvality

Vizuální interpretace leteckých a družicových snímků u dospívajících

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

HTS Report. d2-r. d2-r. Jan Novák ID Datum administrace Standard 1. Vydání. Hogrefe Testcentrum, Praha

ZŠ a MŠ Barrandov, Praha 5, Chaplinovo nám. 1/615

UNIVERZITA KARLOVA Přírodovědecká fakulta. Hydrometrie. Hodnocení variability odtokového režimu pomocí základních grafických a statistických metod

Opravný list k diplomové práci ERRATA

1 Průzkum filigránů a ověření metody jejich použití při datování prvotisků

UŽIVATELSKÝ MANUÁL. Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku. Multifaktorový osobnostní profil

Zkušenosti s tvorbou, zadáváním a vyhodnocením dotazníků. Gymnázium, Příbram VII, Komenského 402

OBSAH. Hodnocení školní jídelny

336 respondentů zcela

Hodnocení kvality vzdělávání září 2018

VÝSLEDKY V JEDNOTLIVÝCH TESTECH

Hodnocení různých typů škol pohledem české veřejnosti - září 2015

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% nemáte obavy. má obavy I.04 II.02 II.05 III.03

Názory občanů na státní maturitu září 2012

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)

3 Rozvodovost. Tab. 3.1 Rozvody podle návrhu a pořadí,

OBSAH. hodnocení školní družiny, 2016/2017 R rodiče, Z žáci, V vychovatelé

1.6. Cizinci v ČR podle účelu pobytu

Finální zpráva MĚŘENÍ PARAMETRŮ KOMPRESOROVÉ JEDNOTKY NAPÁJENÉ Z REGULÁTORU FA ERAM SPOL S R.O. doc. Ing. Stanislav Mišák, Ph.D. Strana 1 (celkem 15)

Domácnosti pod lupou: Kdo má hlavní slovo? 2012 Dostupný z

Transkript:

Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová

Společenství prvního stupně ověření norem Denisa Denglerová

Společenství prvního stupně. Ověření norem. Denisa Denglerová Praha: Národní ústav pro vzdělávání, 2012.

V rámci druhé fáze sběru dat bylo cílem ověřit platnost stanovených norem, případně je zpřesnit. Druhá fáze sběru dat probíhala v dubnu 2012 (oproti první fázi, která probíhala v říjnu a listopadu 2011). V rámci tohoto sběru dat vyplnilo celý test až do konce 2025 dětí. Rozložení dětí dle pohlaví a navštěvovaného ročníku je zobrazeno v následujících grafech. Obr. 1: Graf rozložení dětí dle pohlaví Obr. 2: Graf rozložení dětí dle navštěvovaného ročníku 3

Statistické vyhodnocení Rozdíl ve vnímání školního prostředí dívek a chlapců je obdobný jako při prvním sběru dat. Pro výpočet rozdílů mezi dívkami a chlapci byl použit software STATISTICA 10, porovnávání t-testů, pro tvorbu a zobrazení grafů byl využit EXCEL 2007. Tab. 1: Rozdíly ve výsledcích chlapců a dívek (shoda pojmů s hodnou pohádkovou postavou) Hodná pohádková postava Dívky Chlapci Rozdíl t p Moje paní učitelka 4,38 3,82 0,56 9,71 p < 0.001 Známky 3,86 3,57 0,28 4,52 p < 0.001 Přestávka 3,81 3,59 0,21 3,30 p < 0.001 Naše třída 3,97 3,69 0,28 4,56 p < 0.001 Moji spolužáci 4,21 3,83 0,38 6,77 p < 0.001 Kluci 3,11 3,58-0,47 7,50 p < 0.001 Holky 4,30 3,59 0,71 12,33 p < 0.001 Družina 3,71 3,52 0,20 3,16 p < 0.01 Žáci z vyšších tříd 2,93 3,14-0,21 3,15 p < 0.01 Běhání ve škole 2,65 3,06-0,41 5,96 p < 0.001 Oběd ve školní jídelně 3,70 3,56 0,14 2,22 p < 0.05 Paní vychovatelka z družiny 3,92 3,67 0,25 4,08 p < 0.001 Školní záchodky 2,88 3,17-0,30 4,57 p < 0.001 Poznámka 2,28 2,86-0,58 8,72 p < 0.001 Tělocvik 3,95 3,59 0,36 5,74 p < 0.001 Počítače 4,05 3,61 0,34 7,38 p < 0.001 Šatna 3,63 3,49 0,14 2,34 p < 0.05 Kroužky ve škole 3,98 3,50 0,48 8,03 p < 0.001 4

Jak vyplývá z porovnání tabulek z prvního a druhého sběru dat hlavním rozdílem je vyšší přesnost nasbíraných dat v rámci druhého sběru, neboť všechny zde naměřené rozdíly jsou statisticky významné, toto je dáno téměř dvojnásobným počtem respondentů ve druhém sběru dat. Pro interpretaci rozdílů jsou však relevantní (a tudíž v tabulce zvýrazněné) pouze pojmy, u nichž je rozdíl v hodnocení chlapců a děvčat větší než 0,4. Tab. 2: Rozdíly ve výsledcích chlapců a dívek (shoda pojmů s hodnou pohádkovou postavou) v prvním a druhém sběru dat rozdíl 1. sběru rozdíl 2. sběru rozdíl rozdílů Moje paní učitelka 0,45 0,56 0,11 Známky 0,13 0,28 0,15 Přestávka 0,01 0,21 0,20 Naše třída 0,20 0,28 0,07 Moji spolužáci 0,16 0,38 0,22 Kluci -0,38-0,47 0,09 Holky 0,49 0,71 0,22 Družina 0,09 0,20 0,11 Žáci z vyšších tříd -0,25-0,21 0,04 Běhání ve škole -0,31-0,41 0,10 Oběd ve školní jídelně 0,10 0,14 0,04 Paní vychovatelka z družiny 0,49 0,25 0,24 Školní záchodky -0,20-0,30 0,09 Poznámka -0,36-0,58 0,22 Tělocvik 0,18 0,36 0,18 Počítače 0,27 0,44 0,17 Šatna 0,10 0,14 0,04 Kroužky ve škole 0,28 0,48 0,20 5

Rozdíly ve vnímání chlapců a děvčat (shoda pojmů s hodnou pohádkovou postavou) v prvním a druhém sběru dat spolu vysoce korelují, r=0,93 (p<0,05), to znamená, že profil vnímání jednotlivých pojmů má velmi podobný tvar. Korelace hodnot dívek v prvním a druhém sběru dat je r=0,99 (p<0,05), korelace hodnot chlapců mezi prvním a druhým sběrem dosahuje r=0,95 (p<0,05). Z hodnot v tabulce 2 můžeme odvodit mírný vzestup rozdílu ve vnímání jednotlivých pojmů mezi chlapci a děvčaty ve druhém sběru dat, tento vzestup leží ponejvíce v intervalu mezi 0,1-0,2, jeho průměrná hodnota je 0,14. Tento téměř zanedbatelný vzestup si vysvětlujeme větším počtem respondentů a tudíž přesnějším zachycením rozdílů. Pokud bychom tento vzestup chtěli promítnout do již stanovených norem, jednalo by se u většiny pojmů o zvýšení v rozmezí 0,03-0,0,09 (při 1104 respondentech z prvního sběru a 2025 z druhého sběru). Tyto hodnoty jsou již prakticky totožné se zaokrouhlovací chybou, a proto nemá smysl normy upravovat. Zmíněné výsledky potvrzují vysokou reliabilitu nástroje. Tab. 3: Rozdíly ve výsledcích chlapců a dívek (shoda pojmů se zlou pohádkovou postavou) Zlá pohádková postava Dívky Chlapci Rozdíl t p Moje paní učitelka 2,13 2,82-0,69 9,83 p < 0.001 Známky 2,66 3,09-0,43 6,54 p < 0.001 Přestávka 2,74 3,21-0,47 6,74 p < 0.001 Naše třída 2,57 3,08-0,51 7,25 p < 0.001 Moji spolužáci 2,28 2,99-0,70 9,73 p < 0.001 Kluci 3,30 3,27 0,03 0,45 0,65 Holky 2,17 2,93-0,77 10,61 p < 0.001 Družina 2,80 3,18-0,37 5,40 p < 0.001 Žáci z vyšších tříd 3,44 3,53-0,10 1,44 0,15 Běhání ve škole 3,67 3,67 0,00 0,00 1,00 Oběd ve školní jídelně 2,78 3,17-0,39 5,74 p < 0.001 Paní vychovatelka z družiny 2,55 3,00-0,45 6,26 p < 0.001 Školní záchodky 3,42 3,45-0,03 0,40 0,69 Poznámka 3,89 3,71 0,18 2,66 p < 0.01 Tělocvik 2,38 3,04-0,65 9,11 p < 0.001 Počítače 2,47 3,02-0,55 7,72 p < 0.001 Šatna 2,80 3,25-0,46 6,88 p < 0.001 Kroužky ve škole 2,52 3,08-0,56 7,98 p < 0.001 6

Také výsledky porovnání jednotlivých pojmů se zlou pohádkovou postavou jsou velmi podobné výsledkům z prvního sběru dat. Tab. 4: Rozdíly ve výsledcích chlapců a dívek (shoda pojmů se zlou pohádkovou postavou) v prvním a druhém sběru dat rozdíl 1. sběru rozdíl 2. sběru rozdíl rozdílů Moje paní učitelka -0,54-0,69 0,14 Známky -0,21-0,43 0,22 Přestávka -0,32-0,47 0,15 Naše třída -0,31-0,51 0,21 Moji spolužáci -0,48-0,70 0,22 Kluci 0,10 0,03 0,07 Holky -0,68-0,77 0,09 Družina -0,35-0,37 0,03 Žáci z vyšších tříd 0,14-0,10 0,24 Běhání ve škole 0,20 0,00 0,20 Oběd ve školní jídelně -0,31-0,39 0,08 Paní vychovatelka z družiny -0,46-0,45 0,01 Školní záchodky 0,02-0,03 0,04 Poznámka 0,28 0,18 0,09 Tělocvik -0,40-0,65 0,26 Počítače -0,40-0,55 0,15 Šatna -0,29-0,46 0,17 Kroužky ve škole -0,45-0,56 0,11 Rozdíly v datech mezi prvním a druhým sběrem jsou opět velmi nízké. Rozdíly ve vnímání chlapců a děvčat (shoda pojmů se zlou pohádkovou postavou) v prvním a druhém sběru dat spolu vysoce korelují, r=0,95 (p<0,05), to znamená, že profil vnímání jednotlivých pojmů má velmi podobný tvar. Korelace hodnot dívek v prvním a druhém sběru dat je r=0,98 (p<0,05), korelace hodnot chlapců mezi prvním a druhým sběrem dosahuje r=0,96 (p<0,05). Z hodnot v tabulce 4 můžeme opět odvodit mírný vzestup rozdílu ve vnímání jednotlivých pojmů mezi chlapci a děvčaty ve druhém sběru dat, tento vzestup leží ponejvíce v intervalu mezi 0,1-0,2, jeho průměrná hodnota je opět 0,14. Tento téměř zanedbatelný vzestup si vysvětlujeme větším počtem respondentů a tudíž přesnějším zachycením rozdílů. Pokud bychom tento vzestup chtěli promítnout do již stanovených norem, jednalo by se u většiny pojmů o zvýšení v rozmezí 0,03-0,0,09 (při 1104 respondentech z prvního sběru a 2025 z druhého sběru). Tyto hodnoty jsou již prakticky totožné se zaokrouhlovací chybou, a proto nemá smysl normy upravovat. Zmíněné výsledky potvrzují vysokou reliabilitu nástroje. 7

Pokud se zaměříme na porovnání rozdílů mezi prvním a druhým sběrem dat napříč jednotlivými ročníky, obdržíme obdobné výsledky vypovídající o vysoké stabilitě nástroje. Tab. 5: Korelace výsledků jednotlivých ročníků prvního stupně ZŠ mezi prvním a druhým sběrem dat ročník hodná postava zlá postava 1.třídy 0,87 0,72 2.třídy 0,95 0,92 3.třídy 0,96 0,91 4.třídy 0,98 0,97 5.třídy 0,95 0,90 Tabulka 5 zobrazuje vysoké korelace mezi jednotlivými ročníky při sběru dat v první a druhém běhu. Z vysokých korelací nad 0,9 se vymykají pouze první třídy. Žáků z prvních tříd bylo v obou sběrech poměrně nízké zastoupení (14% v prvním sběru a 7% v druhém sběru), důležitějším se však jeví fakt, že první sběr proběhl v říjnu a druhý v dubnu. Vzhledem k organizaci školního roku se tedy děti v prvních třídách ještě téměř neznaly, vše pro ně bylo nové, na školní prostředí si teprve zvykaly, zatímco v dubnu již toto počáteční seznamování se s prostředím měly za sebou. Vzhledem k minimální obměně dětí ve třídách v rámci prvního stupně se tento časový posun neprojevil ve vyšších ročnících. Toto zjištění je zajímavé vzít v potaz při práci s nástrojem. Pro třídní učitele v prvních třídách by jistě bylo zajímavé diagnostikovat vnímání školního prostředí prváčků na začátku a na konci školního roku a následně zhodnotit posun, k němuž u dětí došlo. 8