INTERAKCE VIRTUÁLNÍHO A REÁLNÉHO PROSTŘEDÍ VE VŠEOBECNÉM CHEMICKÉM VZDĚLÁVÁNÍ PŘÍKLAD MĚŘENÍ PH

INTERAKCE VIRTUÁLNÍHO A REÁLNÉHO PROSTŘEDÍ VE VŠEOBECNÉM CHEMICKÉM VZDĚLÁVÁNÍ PŘÍKLAD MĚŘENÍ PH Zpráva o realizaci dílčího výzkumu v rámci řešeného projektu GAČR č. 406/09/0359 Autorský kolektiv Prof. PhDr. Martin Bílek, Ph.D., doc. PaedDr. Pavel Doulík, Ph.D., doc. PaedDr. Jiří Rychtera, Ph.D., doc. PhDr. Jiří Škoda, Ph.D. Recenzenti Prof. RNDr. Jan Čipera, CSc., PřF UK Praha Prof. Dr. hab. Ryszard Gmoch, Fakulta ped. a hist. věd, Opolská univerzita v Opole Prof. RNDr. Danuše Nezvalová, CSc., PřF UP Olomouc 1 Úvod Kromě konstatování nezastupitelné role reálného experimentu v přírodovědném poznávání musíme stále více uvažovat i reálné životní prostředí, které před nás staví stále více prvků virtuálních prostředí, virtuálních světů apod. Pojem virtuálního prostředí je spojován s komunikací prostřednictvím počítačových technologií, s komunikací simulovanou (simulated), zprostředkovanou (remoted) nebo rozšířenou (extended). Virtuální komunikace tak bývá definovaná jako moderní technologický fenomén, prostřednictvím něhož se realizuje přenos informací, komunikace a další aktivity zprostředkované novými informačními technologiemi, při nichž obsahy, záměry či účastníci nemusí reálně existovat, mohou být zkreslené, nahrazené nebo uměle vytvořené, a to záměrně nebo nezáměrně. V oblasti přírodovědného poznávání se ukazuje, že děti i dospělí jsou značně motivováni experimentováním, objevováním a vlastním chápáním se věcí. Má-li školní experiment splnit svůj účel, musí být volen tak, aby byl názorný, přiměřený věku učících se a byl proveden s dalšími požadavky na přehlednost, jednoduchost, dobrou viditelnost a respektování zásad bezpečnosti práce. Může tyto požadavky splňovat i experiment virtuální (počítačem simulovaný nebo zprostředkovaný)? 2 Vzdálená a virtuální laboratoř jako výukový koncept V aplikacích ICT ve výuce přírodovědných předmětů nemohou být opomíjeny metodologické aspekty. Nelze připustit, aby nebylo v popředí zájmu pozorování, měření a experimentování z empirických a především modelování z teoretických metod přírodovědného poznávání. V této souvislosti jsou stále více skloňovány pojmy virtuální a vzdálené laboratoře nebo vzdálená měření (virtual laboratory, remote laboratory, remote sensing) a mohly by se stát významným příspěvkem ne příliš dobrého stavu realizace experimentálních činností žáků na našich školách. Vzdálená a virtuální laboratoř jako výukový koncept může plnit následující role: prostředí podporující experimentální (nebo experimentální jinak řečeno virtuální ) aktivity s využíváním počítače jako měřícího systému, prostředí podporující modelování objektů a jevů a práci s modely, prostředí obsahující vzorky datových souborů z experimentů provedených za různých podmínek a na různých místech, prostředí obsahující data z výzkumných center, monitorovacích stanic aj. 1

Počítačové modelování a simulace tedy jsou základem tzv. virtuálních laboratoří. Ve výuce chemie přicházejí v úvahu jejich aplikace jako: počítačová podpora modelování (např. modely molekul), simulace laboratorních aktivit (např. simulace acidobazické titrace), simulace práce s laboratorními přístroji a aparaturami (např. práce s virtuálním ph-metrem), simulace nebezpečných, nedostupných nebo neviditelných experimentů a změn (např. simulace činnosti jaderného reaktoru). Virtuální laboratoř tak představuje v širším smyslu otevřenou, vzdáleně přístupnou databázi objektů využitelných pro simulovanou ale i pro zprostředkovanou reálnou experimentální činnost (anotace, návody, pracovní listy, grafy, schémata zapojení, kontakty, fotografie, animace a simulace). V užším smyslu je to využití tzv. appletů a jiných simulačních a animačních nástrojů k prezentaci zkoumaného předmětu nebo jevu (většinou měření nebo experimentu). Např. na stránkách Katedry chemie Iowa State Univerzity vytvořil tým pod vedením T. Greenbowea bohatý soubor animací a simulací dějů z různých oblastí chemie. Jedná se většinou o produkty vytvořené v prostředích Macromedia Director a Flash (http://www.chem.iastate.edu/group/ Greenbowe/sections/projectfolder/flashfiles/acidbasepH/ph_meter.html). Jednotlivé animace a simulace lze spouštět přímo z uvedené adresy nebo je stáhnout a využívat na vlastním počítači. 3 Virtuální přístroje pro měření ph ve výuce chemie Jako virtuální měřicí přístroje jsou uvažována všechna počítačem realizovaná nebo podporovaná měření různých veličin. V chemii jde zejména o veličiny fyzikální a fyzikálně-chemické. V principu je možné virtuální měřicí přístroje rozdělit na dvě základní skupiny, a to: 1) na virtuální přístroje, kdy počítač vygeneruje prostředí k měření na monitoru a data jsou získávána z reálného prostředí pomocí vlastních měřidel nebo čidel a analogově-digitálních převodníků poskytujících počítači upravený signál pro jeho zpracování, 2) na virtuální přístroje, kdy počítač generuje nejen prostředí pro měření na monitoru, ale prostřednictvím matematických nebo formálně-logických modelů generuje (modeluje) i příslušný signál, tedy hodnoty měřené veličiny. V našem výzkumu jsme se zaměřili na druhý případ tzv. virtuálních měřicích přístrojů, tedy na počítačové simulace práce s měřicími přístroji. Jako příklad jsme vybrali ze stále se rozšiřující nabídky softwarových produktů zaměřených na virtuální měření pro všeobecné chemické vzdělávání z výše uvedeného portálu T. Greenbowea simulaci práce s ph-metrem. Veličina ph se ve výuce tématu Kyselost a zásaditost roztoků používá, a řada základních i středních škol se těžko může pochlubit dostatkem ph-metrů. Proto je možné využít simulované měření s virtuálním phmetrem přímo na těchto stránkách. Dají se měřit hodnoty ph vybraných kyselin, bází, solí a neznámých vzorků. Úloha se dá postavit tak, že žáci porovnávají výsledky měření pomocí ph-metru s reálným měřením pomocí univerzálního ph papírku, určováním ph neznámých vzorků apod. 4 Zkoumání efektivity využívání virtuálního prostředí ve výuce chemie jako všeobecně vzdělávacího předmětu a v přípravě učitelů 4.1 Pilotní šetření 2

V první fázi řešení projektu v lednu a v únoru 2010 jsme uskutečnili pilotní šetření u žáků 9. ročníku základní školy (výuku tématu Kyselost a zásaditost vodných roztoků absolvovali v druhém pololetí 8. ročníku) při realizaci laboratorní úlohy zaměřené na měření ph s podporou reálného a virtuálního (simulovaného) měřicího přístroje. Pro zkoumání byl využit již zmíněný virtuální phmetr (obr. 1) a ruční ph-metr (obr. 2) v reálném uspořádání na laboratorním stole. Byly vytvořeny dva co nejvíce identické scénáře laboratorních cvičení s reálným a virtuálním ph-metrem řízených pomocí pracovních listů (viz příloha I) s třemi úrovněmi úkolů: 1) jednoduché měření připravených vzorků ph tří vodných roztoků vybraných chemických látek, 2) odpovědi na problémové otázky a následné ověření jejich správnosti pomocí měření týkající se změn v parametrech měřených látek, 3) otevřená otázka na další souvislosti měření ph a kyselosti a zásaditosti vodných roztoků chemických látek. Obr. 1 Virtuální ph-metr z Webu T. Greenbowa Obr. 2 Ruční ph-metr 3

Obě varianty laboratorního cvičení jsme v pilotním šetření uskutečnili na jedné základní škole, ve které jsme využili dvě skupiny (třídy) žáků a metodu pedagogického experimentu s křížovým vyrovnáním skupin. Vzhledem k tomu, že skupina žáků označená jako B vykazovala dle názoru jejich vyučujících menší motivaci pro výuku chemie, zvolili jsme ji jako první pro provedení virtuálního experimentu, na nějž navázal experiment reálný. Žáci skupiny A, hodnocení jako prospěchově lepší skupina, prováděli laboratorní cvičení reálné jako první a po něm cvičení s virtuálním měřením. Rozdíl v nabytých vědomostech o kyselosti a zásaditosti vodných roztoků po absolvování obou variant laboratorního cvičení, zjišťovaný didaktickým testem, byl jen malý, statisticky nevýznamný. Jednou z příčin tohoto výsledku tedy může být i vhodná volba kombinace obou prostředí laboratorního cvičení. Ale z pozorování při laboratorním cvičení jsme zjistili, že reálné měření ph pomocí reálného ph-metru vede žáky k výraznější vazbě na látky kolem nás a žáci více spojují chemii s běžným životem. U virtuálního měření tomu tak většinou nebylo, nabídka látek k měření byla přesně daná a veškerou svoji činnost z velké části žáci striktně ohraničovali počítačovým prostředím. Po absolvování obou variant laboratorních prací žáci také vyjadřovali v dotazníku své názory na práci v reálném a ve virtuálním prostředí. Podle zjištěných výsledků z dotazníku (rozdělení na 2 skupiny: výrazně preferující reálné měření a ostatní) a jejich korelací s výsledky v didaktickém testu vyplývá, že skupina žáků výrazně preferujících reálné měření měla statisticky významně lepší výsledky v didaktickém testu. 4.2 Hlavní výzkumné šetření Na základě pilotního šetření byly upraveny didaktický test do formy pretestu (viz příloha II) a posttestu (viz příloha III) a dotazník (viz příloha IV) a v červnu 2010 bylo uskutečněno hlavní výzkumné šetření na čtyřech základních školách Královéhradeckého a Ústeckého kraje (po absolvování tématu Kyselost a zásaditost vodných roztoků). Celkem se výzkumu účastnilo 215 žáků 8. ročníků ZŠ, kteří byli losováním vždy rozděleni do dvou skupin. Skupina Reál (celkem 104 žáků) začínala laboratorní prací s ručním ph-metrem a po ní absolvovala i laboratorní práci s počítačovou simulací ph-metru, skupina Virtuál (celkem 111 žáků) pracovala v opačném pořadí. Výzkum probíhal podle následujícího plánu: I. Pretest administrovaný bezprostředně před prvním laboratorním cvičením. II. První laboratorní cvičení - rozdělení žáků do dvou skupin rozlosováním, - skupina Reál prováděla laboratorní cvičení s využitím pracovního listu v reálném prostředí, druhá skupina Virtuál prováděla laboratorní cvičení s využitím pracovního listu ve virtuálním prostředí, - laboratorní cvičení se uskutečnila paralelně v rámci jedné vyučovací hodiny (45 min). III. Postest administrování testu v intervalu nejdříve následující den a nejpozději do týdne po prvním laboratorním cvičení. IV. Druhé laboratorní cvičení - skupina Reál pracovala ve virtuálním prostředí a skupina Virtuál v reálném prostředí, - provedení v časovém intervalu ne dříve než 1 týden a ne později než 2 týdny po prvním laboratorním cvičení. V. Dotazník zjišťování preferencí žáků - administrování dotazníku v časovém intervalu nejdříve následující den a nejpozději do jednoho týdne po druhém laboratorním cvičení. 4

5 Výsledky, jejich vyhodnocení a interpretace Pro výzkum byly formulovány následující hypotézy: 1) Úroveň osvojení vědomostí žáků z oblasti kyselosti a zásaditosti vodných roztoků provádějících identické laboratorní cvičení v reálném a virtuálním prostředí bude statisticky významně vyšší po jejich činnosti v reálném prostředí než v prostředí virtuálním. 2) Volba prostředí pro první provedení identických laboratorních cvičení statisticky významně ovlivňuje preferenci žáků pro reálné nebo virtuální experimentální měření. Vlastní výzkumné šetření bylo vždy zahájeno pretestem ( Vstupní test ph viz příloha II), následovala první laboratorní úloha pro skupiny Reál a Virtuál, po které byl administrován posttest ( Co už vím o ph a jeho měření viz příloha III). Ze statistické analýzy získaných dat (viz příloha V) (hrubé skóry pretestů a posttestů) plynou následující výsledky: - žádný ze souborů výsledků žáků v pretestu a v posttestu neměl normální rozdělení na hladině významnosti α = 0,05 a proto bylo nutné použít pro další analýzu neparametrické testové metody (viz V.1), - při porovnání výsledků pretestu obou skupin žáků ( Reál a Virtuál ) na hladině významnosti α = 0,05 nebyl zaznamenán statisticky významný rozdíl mezi oběma komparovanými soubory (viz V.2), - při porovnání výsledků posttestu obou skupin žáků ( Reál a Virtuál ) na hladině významnosti α = 0,05 nebyl zaznamenán statisticky významný rozdíl mezi oběma komparovanými soubory (viz V.3), - při analýze progresu u obou skupin nebyl zaznamenán statisticky významný rozdíl mezi výsledky v pretestu a postestu obou skupin žáků (viz V.4 a V.5). Jak ukázala statistická analýza výsledků pretestů a postestů, nebyly zaznamenány žádné změny a rozdíly v úrovni osvojených vědomostí u skupin žáků provádějících laboratorní cvičení s reálným nebo simulovaným (virtuálním) ph-metrem. Hypotéza č. 1 tedy nebyla v daném výzkumném vzorku a na dané hladině významnosti potvrzena. Dalším pokusem v rámci vstupního testu byla snaha o identifikaci prekonceptů žáků z oblasti kyselosti a zásaditosti formulací položek č. 7 a 8. Zde ukázala statistická analýza vyrovnanost obou skupin žáků, což by mělo být dobrým východiskem pro další připravované interpretace dat (viz V.6). Dílčí výsledky ve prospěch formulované hyptézy č. 1 přinesla analýza jednotlivých položek pretestu a postestu (viz V.7): - u položek č. 1 a č. 2 (určování rozmezí hodnot ph kyselých a zásaditých látek) byl detekován pozitivní nárůst úrovně osovjení vědomostí u žáků, kteří pracovali v reálném laboratorním prostředí na rozdíl od žáků, pracujících ve virtuálním prostředí, kde žádný rozdíl zaznamenán nebyl, - vyhodnocení položky č. 3 brání statisticky významný rozdíl v úrovni osvojení vědomostí žáků v pretestu o možnostech měření ph ve prospěch skupiny Reál (přesto, že skupiny byly rozděleny losem), - v položce č. 4 (acidobazické indikátory) byl opět zaznamenán posun v úrovni osvojení vědomostí u žáků po provedení laboratorní úlohy v reálném prostředí, - u položek č. 5 a č. 6 věnujících se určování odštěpování příslušných iontů ve vodném prostředí je zajímavý pouze jeden zaznamenaný statisticky významný pozitivní posun v úrovni osvojených vědomostí žáků skupiny Virtuál. 5

Další analýzou bylo hledání souvislostí mezi výsledky žáků v didaktických testech a v dotaznících jejich postojů k práci v reálném a virtuálním prostředí. Dotazník Jak hodnotím laboratorní práce s měřením ph? byl administrován všem žákům po provedení druhého laboratorního cvičení tak, aby měli zkušenosti s identickou laboratorní prací v obou prostředích. Z provedené korelační analýzy (viz V.8) plynou následující závěry: - žádný ze souborů výsledků dotazníků neměl normální rozdělení na hladině významnosti α = 0,05 a proto bylo nutné použít pro další analýzu neparametrické testové metody, - při porovnání preferencí reálných měření skupiny Reál (začínající v reálném prostředí) se skupinou Virtuál (začínající ve virtuálním prostředí) byl zjištěn statisticky významný rozdíl ve prospěch skupiny Reál, - při porovnání preferencí virtuálních měření skupiny Reál (začínající v reálném prostředí) se skupinou Virtuál (začínající ve virtuálním prostředí) nebyl zjištěn statisticky významný rozdíl ve prospěch skupiny Reál, - na rozdíl od žáků začínajích reálným měřením, kteří ve volbě prostředí statisticky významně ani jedno nepreferují, žáci začínající virtuálním měřením, toto měření statisticky významě preferují před měřením reálným. Z těchto provedených analýz je zřejmé, že prvotní volba prostředí významně ovlivňuje preference žáků, což je významným výsledkem našeho zkoumání interakcí reálného a virtuálního prostředí a důležitým poznatkem pro tvorbu scénářů experimentálních činností ve vyučovacím procesu. Hypotéza č. 2 tedy byla potvrzena. Na základě výsledků pilotního šetření nás ještě zajímaly výsledky žáků v posttetu ve vazbě na jejich preferenci měřícího prostředí (V.8.6 a V.8.7). V pilotním výzkumu se ukazoval fakt, že skupina žáků výrazně preferujících reálné měření má statisticky významně lepší výsledky v didaktickém testu, což se ale v hlavním výzkumném šetření neprojevilo. Poslední analýzou, která byla v provedeném výzkumu předmětem našeho zájmu, byla analýza výsledků řešení pracovních listů. Zde byly formulovány následující pracovní hypotézy (modifikace po provedeném pilotním ověřování): 1) Ve výsledcích žáků při měření ph předložených roztoků chemických látek s reálným a simulovaným phmetrem nebudou statisticky významné rozdíly. 2) V odpovědích žáků na problémové otázky týkající se měření ph roztoků konkrétních chemických látek pomocí reálného a virtuálního phmetru budou statisticky významné rozdíly ve prospěch lepších výsledků žáků pracujících ve virtuálním prostředí. 3) Návrhy žáků na další měření ph a jeho souvislosti budou četnější a pestřejší ve smyslu většího počtu návrhů a větší frekvence dotazů na učitele v případě reálného prostředí než v případě virtuálního prostředí. Tato analýza bude předmětem podrobného zpracování v první části roku 2011, ale již nyní z prvních rozborů lze konstatovat, že formulované předpoklady budou s největší pravděpodobností odpovídat skutečnosti. 6 Závěr Jak bylo v předcházejícím textu naznačeno, mohou být počítač i další informační technologie využity jako výhodné pomocné prostředky akcentování metodologických aspektů výuky přírodovědných předmětů. Jde zvláště o podporu realizace experimentu nebo modelování, podporu řízení tvorby empirických nebo teoretických hypotéz a podporu formulování empirického nebo teoretického poznatku. Cílem 6

využívání ICT je tak optimalizace podmínek vzdělávání, tj. podpora plánování, projektování, realizace i evaluace výuky tak, aby byly stanovené vzdělávací cíle dosahovány s co největší účinností. Zejména pokud jde o kognitivní složku zíkávaných kompetencí žáků, ukazuje se, že virtuální prostředí může být stejně efektivním nástrojem utváření těchto kompetencí jako prostředí reálné, a může ho tedy i do jisté míry nahradit. To je žádoucí všude tam, kdy reálný experiment není možné při výuce realizovat z nedostatku času, chybějícího vybavení nebo potřeby nebezpečných chemikálií. Ve výše uvedeném výzkumném projektu se snažíme přispět k smysluplnému využívání kombinace reálného a virtuálního prostředí ve výuce přírodovědných předmětů a zejména chemie, které se může stát jednou z podstatných podmínek inovace školních experimentálních činností. 7 Související publikované texty BÍLEK, M. et al. Interaction of Real and Virtual Environment in Early Science Education: Tradition and Challenges. Hradec Králové : Gaudeamus, 2009, 145 s. ISBN 978-80-7435-019-1 BÍLEK, M., RYCHTERA, J., MYŠKA, K., SKALICKÁ, P. Real and Virtual ph-meter in Early Chemistry Education. In NODZYŃSKA, M., PAŚKO, J. R. (ed.) Badania w dydaktykach przedmiotów przyrodniczych/research on the Didactics of Science. Krakow: Pedagogical University in Cracow, 2010, p. 40 43. ISBN 978-83-7271-636-1 BÍLEK, M. Selected Aspects of Methodological Approach to Computer Supported Chemistry Education. In GULIŃSKA, H. et al. Chemia bliźej źycia. Dydaktyka chemii w dobie reformy edukacji. Poznań : Sowa, 2009, s. 228 234. ISBN 978-83-89723-76-X BÍLEK, M., TOBOŘÍKOVÁ, P. Význam metodologie přírodovědného poznávání ve virtuálním prostředí. Media4u Magazine, 2010, roč. 7., č. 3/2010, s. 23-27. [online] Dostupné na WWW: http://www.media4u.cz ISSN 1214-9187 BÍLEK, M., SKALICKÁ, P. Possibilities and Limits of Virtual Measuring in Early Chemistry Education. Chemické listy, 2010, roč. 104, č. 6, s. 552. ISSN 0009-2770 BÍLEK, M. Natural Science Education in the Time of Virtual Worlds. Journal of Baltic science education, 2010, roč. 9, č. 1, s. 4 5. ISSN 1648-3898 BÍLEK, M., RYCHTERA, J., SKALICKÁ, P. Virtuální měřící přístroje ve všeobecném chemickém vzdělávání. Chemické rozhľady, 5/2010, s. 35 42, ISSN 1335-8391 BÍLEK, M., SKALICKÁ, P. Real, Virtual Laboratories together in General Chemistry Education: Starting Points for Research Project. Problems of Education in the 21st Century, Vol. 16 Information & Communication Technology in Natural Science Education, 2009, pp. 30 39. ISSN 1822-7864 DOULÍK, P., ŠKODA, J. Challenges of Contemporary Science Education. Problems of Education in the 21st Century, Vol. 11 Trends and Problems in Science and Technology Education, 2009, pp. 45 50. ISSN 1822-7864 ŠKODA, J., DOULÍK, P. Vývoj paradigmat přírodovědného vzdělávání. Pedagogická orientace, roč. 19, č. 3, 2009, s. 24-44. ISSN 1211-4669. BÍLEK, M., SKALICKÁ, P. Combination of Real and Virtual Environment in Early Chemistry Experimental Activities. In DOLINŠEK, S., LYONS, T. (eds.) Socio-cultural and Human Values in Science and Technology Education XIV. IOSTE Symposium Proceedings, Ljubljana : Institute for Innovation and Development of University, 2010, p. 185-192. ISBN 978-961-92882-1-4 BÍLEK, M., TOBOŘÍKOVÁ, P. Aktuální výzvy pro počítačem podporované školní chemické experimenty. In CHUPÁČ, A., VEŘMIŘOVSKÝ, J. (eds.) Aktuální aspekty pregraduální přípravy a postgraduálního vzdělávání učitelů chemie Sborník přednášek z mezinárodní konference, Ostrava: PřF OU, 2010, s. 32 35. ISBN 978-80-7368-426-6 TOBOŘÍKOVÁ, P., BÍLEK, M., RYCHETSKÝ, T. Využití interaktivní tabule při podpoře experimentálních činností ve výuce chemie. In CHUPÁČ, A., VEŘMIŘOVSKÝ, J. (eds.) Aktuální aspekty pregraduální přípravy a postgraduálního vzdělávání učitelů chemie Sborník přednášek z mezinárodní konference, Ostrava: PřF OU, 2010, s. 273 278. ISBN 978-80-7368-426-6 7

BÍLEK, M., SKALICKÁ, P., RYCHTERA, J., MYŠKA, K. Reálný a virtuální chemický experiment současnost a perspektivy. In KMEŤOVÁ, J., LICHVÁROVÁ, M. (eds.): Súčasnosť a perspektívy didaktiky chémie II. Zborník z medzinárodnej konferencie, Donovaly, 27. 29. 5. 2009, Banská Bystrica : FPV UMB, 2009, s. 9 13. ISBN 987-80-8083-751-8 RYCHTERA, J., BÍLEK, M., MYŠKA, K. Příspěvek k vizualizaci chemického experimentu. In KMEŤOVÁ, J., LICHVÁROVÁ, M. (eds.): Súčasnosť a perspektívy didaktiky chémie II. Zborník z medzinárodnej konferencie, Donovaly, 27. 29. 5. 2009, Banská Bystrica : FPV UMB, 2009, s. 67 70. ISBN 987-80-8083-751-8 MYŠKA, K., BÍLEK, M., MANĚNA, V., RYCHTERA, J., KOLÁŘ, K. Počítačové vizualizace a animace ve virtuálním prostředí pro výuku chemie. In KMEŤOVÁ, J., LICHVÁROVÁ, M. (eds.) Súčasnosť a perspektívy didaktiky chémie II. Zborník z medzinárodnej konferencie, Donovaly, 27. 29. 5. 2009, Banská Bystrica : FPV UMB, 2009, s. 165 168. ISBN 987-80-8083-751-8 BÍLEK, M. Possibilities of Real and Virtual Environment Interaction in Primary Chemistry Education. In LAMANAUSKAS, V. (ed.) Development of Science and Technology Education in Central and Eastern Europe 7th IOSTE Symposium for Central and Eastern Europe. Šiauliai : Publishing House of Siauliai University, 2009, pp. 27 30. ISBN 978-9986-38-978-1 ŠKODA, J., DOULÍK, P. Lesk a bída školního chemického experimentu. In BÍLEK, M. (ed.) Výzkum, teorie a praxe v didaktice chemie XIX. Sborník 19. Mezinárodní konference o výuce chemie, 1. část: Původní výzkumné práce, teoretické a odborné studie/research, Theory and Practice in Chemistry Didactics XIX. Proceedings of the 19 th International Conference on Chemistry Didactics, 1 st Part: Research Articles and Theoretical Studies. Hradec Králové: Gaudeamus, 2009. s. 238-245. ISBN 978-80-7041-827-7. DOULÍK, P., ŠKODA, J., BÍLEK, M. Vybrané metody pedagogického výzkumu a jejich aplikace při zkoumání experimentálních činností v přírodovědném vzdělávání. In BÍLEK, M. (ed.) Metodologické otázky výzkumu v didaktice chemie. [CD-ROM] Hradec Králové: Gaudeamus, 2009. ISBN 978-80- 7435-018-4. RYCHTERA, J., BÍLEK, M., HLADÍKOVÁ, D., ČERVENKOVÁ, H., ŘEHULKOVÁ, R. Videotechnika jako prostředek zefektivňování studia i prostředek pedagogického výzkumu. In BÍLEK, M. (ed.): Výzkum, teorie a praxe v didaktice chemie XIX. Sborník 19. Mezinárodní konference o výuce chemie, 1. část: Původní výzkumné práce, teoretické a odborné studie/research, Theory and Practice in Chemistry Didactics XIX. Proceedings of the 19 th International Conference on Chemistry Didactics, 1 st Part: Research Articles and Theoretical Studies. Hradec Králové : Gaudeamus, 2009, s. 229 237. ISBN 978-80-7041-827-7. DOULÍK, P., ŠKODA, J. Prekoncepce a miskoncepce jako součást dětských pojetí a jejich psychogeneze. In ŠKODA, J., DOULÍK, P. ET AL. Prekoncepce a miskoncepce v oborových didaktikách. Acta Universitatis Purkynianane č. 160. Studia paedagogica. Ústí nad Labem: UJEP, 2010. s. 8 29. ISBN 978-80-7414-290-1. ŠKODA, J., DOULÍK, P. Výsledky výzkumů TIMSS inspirace pro učitele přírodovědných předmětů. In CHUPÁČ, A., VEŘMIŘOVSKÝ, J. (eds.) Aktuální aspekty pregraduální přípravy a postgraduálního vzdělávání učitelů chemie. Ostrava: Ostravská univerzita, 2010. s. 254-259. ISBN 978-80-7368-426-6. 8

Seznam příloh I. Pracovní listy pro provedení laboratorního cvičení v reálném a virtuálním prostředí II. Vstupní test (pretest) III. Vědomostní test Co už vím o ph a jeho měření (posttest) IV. Dotazník Jak hodnotím laboratorní práce s měřením ph? V. Výsledky statistického zpracování dat V.1 Kontrola normality rozložení dat u výsledků pretestu a postetstu V.2 Porovnání výsledků pretestů skupin Reál a Virtuál V.3 Porovnání výsledků posttestů skupin Reál a Virtuál V.4 Porovnání progresu (rozdíl ve výsledcích pretestu a postestu) u skupiny Reál V.5 Porovnání progresu (rozdíl ve výsledcích pretestu a postestu) u skupiny Virtuál V.6 Vyhodnocení prekonceptových položek V.7 Položková analýza pretestu a posttestu V.8 Korelační analýza a porovnávání výsledků testů s dotazníkem V.8.1 Analýza normality rozložení dat V.8.2 Porovnání: Skupina začínající reálným pokusem v preferenci reálných pokusů vs. skupina začínající virtuálním pokusem v preferenci reálných pokusů V.8.3 Porovnání: Skupina začínající reálným pokusem v preferenci virtuálních pokusů vs. skupina začínající virtuálním pokusem v preferenci virtuálních pokusů V.8.4 Porovnání: Rozdí v preferenci reálných a virtuálních pokusů u skupiny začínající reálným pokusem V.8.5 Porovnání: Rozdí v preferenci reálných a virtuálních pokusů u skupiny začínající virtuálním pokusem V.8.6 Porovnáníi výsledků posttestu u skupiny preferující reálné pokusy a u skupiny preferujíc virtuální pokusy V.8.7 Porovnáníi výsledků pretestu u skupiny preferující reálné pokusy a u skupiny preferujíc virtuální pokusy 9

Příloha I Pracovní listy pro lab. cvičení v reálném a virtuálním prostředí Pracovní list č. 1 (Verze s reálným měřením) Téma: Jak jsou kyselé a zásadité různé chemické látky? Jméno a příjmení: Třída: Datum: Úkol č. 1: V zásobních lahvích máš připravené roztoky kyseliny chlorovodíkové, hydroxidu sodného a chloridu sodného o koncentracích 0,02 mol/dm 3 a 0,06 mol/dm 3. Pomocí ph-metru změř postupně ph všech roztoků při laboratorní teplotě a naměřené hodnoty ph zapiš do tabulky. Pomůcky a chemikálie: Kádinka 100 ml, ph-metr, střička s destilovanou vodou. Postup: Do kádinky odměř 100 ml roztoku HCl o nižší koncentraci (0,02 M). Měřící elektrodu připraveného ph-metru ponoř dle instrukcí učitele do kádinky, nech ustálit ph na displeji phmetru a změřenou hodnotu zapiš do tabulky. Potom měřící elektrodu phmetru vyndej z roztoku a omyj ji destilovanou vodou. Dále postupuj tak, že změříš ph roztoku HCl o vyšší koncentraci a dále všechny roztoky hydroxidu sodného a chloridu sodného. Naměřené hodnoty zapisuj do příslušných políček tabulky. Roztok/koncentrace (mol/dm 3 ) 0,02 0,06 HCl NaOH NaCl 10

Úkol č. 2: Pokus se odpovědět na otázky v tabulce s pomocí získaných údajů v úkolu č. 1. Své odpovědi zapiš do tabulky. Otázka Tvůj odhad Jaké ph bude mít 100 ml roztoku..., protože (doplň) kyseliny chlorovodíkové o koncentraci 0,1 mol/dm 3... při laboratorní teplotě? Jak se změní ph hydroxidu sodného o koncentraci 0,06 mol/dm 3 a laboratorní teplotě, když změníme jeho objem ze 100 ml na objem 50 ml? Jaké ph bude mít ve srovnání s roztokem hydroxidu sodného roztok hydroxidu draselného o stejné koncentraci, stejném objemu a stejné laboratorní teplotě?... Zakroužkuj svůj odhad správné odpovědi. a) ph zůstane přibližně stejné, b) ph se sníží, c) ph se zvýší, protože (doplň)... Zakroužkuj svůj odhad správné odpovědi. Roztok hydroxidu draselného bude mít a) ph přibližně stejné, b) ph nižší, c) ph vyšší, jako/než roztok hydroxidu sodného za daných podmínek, protože (doplň)... 11

Pracovní list č. 2 (Verze s reálným měřením) Téma: Jak jsou kyselé a zásadité různé chemické látky? Jméno a příjmení: Třída: Datum: Úkol č. 3 Své odpovědí z úkolu č. 2 ověř pomocí měření s phmetrem. Otázka Jaké ph bude mít 100 ml roztoku kyseliny chlorovodíkové o koncentraci 0,1 mol/dm 3 při laboratorní teplotě? Jak se změní ph hydroxidu sodného o koncentraci 0,06 mol/dm 3 a laboratorní teplotě, když změníme jeho objem ze 100 ml na objem 50 ml? Přesnost měření ph s použitým phmetrem je 0,1. Jaké ph bude mít ve srovnání s roztokem hydroxidu sodného roztok hydroxidu draselného o stejné koncentraci a laboratorní teplotě? Přesnost měření ph použitým phmetrem je 0,1. Tvé odpovědi zjištěné měřením Zakroužkuj správnou odpověď. a) ph zůstalo přibližně stejné (nezměnilo se o více než 0,1), b) ph se snížilo (o více než 0,1), c) ph se zvýšilo (o více než 0,1). Zakroužkuj správnou odpověď. Roztok hydroxidu draselného má a) ph přibližně stejné (nezměnilo se o více než 0,1), b) ph nižší (o více než 0,1) c) ph vyšší (o více než 0,1) jako/než roztok hydroxidu sodného. 12

Úkol č. 4: Navrhni další úlohy v tomto laboratorním uspořádání. Popiš zadání a výsledky dalších úloh, které bys mohl s připravenými pomůckami a chemikáliemi také provést. Při návrzích můžeš požádat učitele o poskytnutí dalších chemikálií nebo dalších pomůcek. Kde všude se můžeš setkat s ph a jeho měřením: 13

Pracovní list č. 1 (Verze s počítačovou simulací) Téma: Jak jsou kyselé a zásadité různé chemické látky? Jméno a příjmení: Třída: Datum: Úkol č. 1: Na počítači máš připravené simulované měřící prostředí phmetru. Pomocí tohoto prostředí urči postupně ph roztoků kyseliny chlorovodíkové, hydroxidu sodného a chloridu sodného o koncentracích 0,02 mol/dm 3 a 0,06 mol/dm 3 a naměřené hodnoty ph zapiš do tabulky. Pomůcky: Počítač s internetem, internetová adresa: <http://www.chem.iastate.edu/group/greenbowe/sections/projectfolder/flashfiles/acidbaseph/ ph_meter.html> Postup: Nejprve urči hodnotu ph roztoku kyseliny chlorovodíkové o koncentraci 0,02 mol/ dm 3 a objemu 100 ml. V nabídce roztoky (Solutions) zvol (nebo zkontroluj zvolení) druh měřené látky, nejprve to budou kyseliny (Acid). Poté vyber kyselinu chlorovodíkovou (HCl). Koncentraci jejího roztoku (Molarity) nastav na první měřenou hodnotu (0,02 M, tj. 2 x 10-2 ). Objem roztoku (Volume) nastav na 100 ml. Tlačítkem Vložit elektrody (Insert Probes) ponoř ph-metr do roztoku. Po ustálení hodnoty ph ji zapiš do příslušného políčka tabulky. Elektrody vysuň z roztoku pomocí tlačítka Odebrat elektrody (Remove Probes). Dále stejným způsobem urči ph roztoku HCl o vyšší zadané koncentraci. Po určení obou zadaných koncentrací roztoku HCl a jejich zápisu do tabulky, urči stejným způsobem hodnoty ph roztoků hydroxidu sodného (Base NaOH) a chloridu sodného (Salt I NaCl). Roztok/koncentrace (mol/dm 3 ) 0,02 0,06 HCl NaOH NaCl 14

Úkol č. 2: Pokus se odpovědět na otázky v tabulce s pomocí získaných údajů v úkolu č. 1. Své odpovědi zapiš do tabulky. Úkol Tvůj odhad Jaké ph bude mít 100 ml roztoku kyseliny..., protože (doplň) chlorovodíkové (Acid HCl) o koncentraci 0,1 mol/dm 3... při laboratorní teplotě? Jak se změní ph hydroxidu sodného (Base NaOH) o koncentraci 0,06 mol/dm 3 a laboratorní teplotě, když změníme jeho objem ze 100 ml na objem 50 ml?... Zakroužkuj svůj odhad správné odpovědi. a) ph zůstane přibližně stejné, b) ph se sníží, c) ph se zvýší, Jaké ph bude mít ve srovnání s roztokem hydroxidu sodného (Base NaOH) roztok hydroxidu draselného (Base KOH) o stejné koncentraci, stejném objemu a stejné teplotě? protože (doplň)... Zakroužkuj svůj odhad správné odpovědi. Roztok hydroxidu draselného bude mít d) ph přibližně stejné, e) ph nižší, f) ph vyšší, jako/než roztok hydroxidu sodného za stejných podmínek, protože (doplň)... 15

Pracovní list č. 2 (Verze s počítačovou simulací) Téma: Jak jsou kyselé a zásadité různé chemické látky? Jméno a příjmení: Třída: Datum: Úkol č. 3 Své odhady z úkolu č. 2 ověř pomocí měření s phmetrem. Otázka Odpovědi zjištěné měřením Jaké ph bude mít 100 ml roztoku kyseliny chlorovodíkové o koncentraci 0,1 mol/dm 3 při laboratorní teplotě? Jak se změní ph hydroxidu sodného Zakroužkuj správnou odpověď. o koncentraci 0,06 mol/dm 3 a laboratorní a) ph zůstalo přibližně stejné, teplotě, když změníme jeho objem ze 100 ml b) ph se snížilo, na objem 50 ml? c) ph se zvýšilo. Jaké ph bude mít ve srovnání s roztokem hydroxidu sodného roztok hydroxidu draselného o stejné koncentraci, stejném objemu a stejné teplotě? Zakroužkuj správnou odpověď. Roztok hydroxidu draselného má a) ph přibližně stejné, b) ph nižší, c) ph vyšší jako/než roztok hydroxidu sodného za stejných podmínek. 16

Úkol č. 4: Navrhni další úlohy v tomto simulovaném laboratorním uspořádání. Popiš zadání a výsledky dalších úloh, které bys mohl s připravenými pomůckami a chemikáliemi také provést. Při návrzích můžeš požádat učitele o radu k dalšímu postupu. Kde všude se můžeš setkat s ph a jeho měřením: 17

Příloha II Vstupní test (pretest) Vstupní test ph Jméno a příjmení:... Třída:... 1) Kyselé vodné roztoky mají ph: a) větší než 7 a menší než 14, b) menší než 7, c) větší než 14. 2) Zásadité vodné roztoky mají ph: a) menší než 7, b) větší než 7 a menší než 14, c) 7. 3) Zda je vodný roztok kyselý nebo zásaditý můžeme určit pomocí (zaškrtněte všechny správné možnosti): 1. univerzálního indikátorového papírku, 2. phmetru, 3. digitálních vah, 4. šťávy z červeného zelí, 5. počítače, 6. indikátoru lakmusu, 7. teploměru, 8. laboratorních vah. 4) Co jsou to acidobazické indikátory? a) Jsou to látky, které se zbarvují různě v kyselých a zásaditých roztocích. b) Jsou to látky, které urychlují chemické reakce. c) Jsou to látky, které způsobují kyselost nebo zásaditost vodných roztoků. d) Jsou to látky, které způsobují zbarvení kyselé nebo zásadité látky. 5) V následující nabídce zakroužkuj všechny látky, které ve vodných roztocích odštěpují H + : a) chlorid sodný, b) hydroxid sodný, c) kyselina sírová, d) hydroxid vápenatý, e) zinek, f) oxid křemičitý, g) kyselina chlorovodíková, 18

h) kyselina octová. 6) V následující nabídce zakroužkuj všechny látky, které ve vodných roztocích odštěpují OH - : a) chlorid sodný, b) hydroxid sodný, c) kyselina sírová, d) hydroxid vápenatý, e) zinek, f) oxid křemičitý, g) kyselina chlorovodíková, h) kyselina octová. 7) V následující nabídce je mnoho věcí, které znáš z běžného denního života. Kolečkem před názvem označ ty, které obsahují látky, které podle Tebe mají ph menší než 7. Křížkem před názvem označ ty, které obsahují látky, které podle Tebe mají ph větší než 7. zralé jablko čaj zelí kopřivy malta hnojivo na květiny citrón voda vápno acylpyrin pomeranč mléko sádra mouka roztok mýdla ocet sodovka náplň akumulátoru v autě vápenec tabletka vitamínu C kostka cukru sliny popel ze spáleného dřeva prášek do pečiva 8) Dokonči uvedenou větu jakkoli, na základě zkušeností z běžného života, znalostí ze školy... Pod slovem (symbolem) ph si představím... 19

Příloha III Vědomostní test Co už vím o ph a jeho měření (posttest) Co už vím o ph a jeho měření Milé žákyně a žáci, před několika dny jste měli možnost v laboratorním cvičení z chemie měřit kyselost a zásaditost vodných roztoků různých látek. Měřili jste veličinu, která se nazývá ph a podle její hodnoty jste určovali, zda šlo o látku kyselou nebo zásaditou a usuzovali jste také na její koncentraci a další souvislosti. K měření jste používali měřicí přístroj, který se nazýval ph metr. Měli jste možnost měřit buď s ručním phmetrem nebo s phmetrem na monitoru počítače (počítačovou simulací phmetru). Připravili jsme pro Vás několik otázek, na které chceme získat Vaše odpovědi. Zajímá nás, co už víte o ph a jeho měření. Nejprve vyplňte své jméno a příjmení, potom svoji třídu a pak odpovídejte na jednotlivé otázky buď zaškrtnutím správné odpovědi, nebo jejím doplněním do připraveného volného místa. Jméno a příjmení:... Třída:... 9) Kyselé vodné roztoky mají ph: d) větší než 7 a menší než 14, e) menší než 7, f) větší než 14. 10) Zásadité vodné roztoky mají ph: d) menší než 7, e) větší než 7 a menší než 14, f) 7. 11) Zda je vodný roztok kyselý nebo zásaditý můžeme určit pomocí (zaškrtněte všechny správné možnosti): 9. univerzálního indikátorového papírku, 10. phmetru, 11. digitálních vah, 12. šťávy z červeného zelí, 13. počítače, 14. indikátoru lakmusu, 15. teploměru, 16. laboratorních vah. 20

12) Co jsou to acidobazické indikátory? a) Jsou to látky, které se zbarvují různě v kyselých a zásaditých roztocích. b) Jsou to látky, které urychlují chemické reakce. c) Jsou to látky, které způsobují kyselost nebo zásaditost vodných roztoků. d) Jsou to látky, které způsobují zbarvení kyselé nebo zásadité látky. 13) V následující nabídce zakroužkuj všechny látky, které ve vodných roztocích odštěpují H + : a) chlorid sodný, b) hydroxid sodný, c) kyselina sírová, d) hydroxid vápenatý, e) zinek, f) oxid křemičitý, g) kyselina chlorovodíková, h) kyselina octová. 14) V následující nabídce zakroužkuj všechny látky, které ve vodných roztocích odštěpují OH - : a) chlorid sodný, b) hydroxid sodný, c) kyselina sírová, d) hydroxid vápenatý, e) zinek, f) oxid křemičitý, g) kyselina chlorovodíková, h) kyselina octová. 21

Příloha IV Dotazník Jak hodnotím laboratorní práce s měřením ph? Jak hodnotím laboratorní práce s měřením ph? Milé žákyně a žáci, před několika dny jste měli možnost v laboratorním cvičení z chemie měřit kyselost a zásaditost vodných roztoků různých látek. Měřili jste veličinu, která se nazývá ph a podle její hodnoty jste určovali, zda šlo o látku kyselou nebo zásaditou a usuzovali jste také na její koncentraci a další souvislosti. K měření jste používali měřicí přístroj, který se nazýval ph metr. Měli jste možnost měřit s ručním phmetrem a také s phmetrem na monitoru počítače (počítačovou simulací phmetru). Připravili jsme pro Vás několik otázek, na které chceme získat Vaše odpovědi. Zajímají nás Vaše názory na provedená měření, která jste nedávno v laboratorních cvičeních absolvovali. Nejprve vyplňte své jméno a příjmení, potom svoji třídu a pak odpovídejte na jednotlivé otázky buď zaškrtnutím správné odpovědi, nebo jejím doplněním do připraveného volného místa. Jméno a příjmení:... Třída:... 1) Označ, která verze laboratorní práce se ti více líbila? a) Měření ph s pomocí počítačové simulace. b) Měření ph s pomocí ručního phmetru. c) Obě laboratorní práce se mi líbily stejně. 2) Domníváš se, že poznatky z laboratorní práce s využitím počítačové simulace budeš moci někdy využít? a) Ano, v dalším studiu chemie. b) Ano, v praktickém životě. c) Ne. d) Nevím. 3) Domníváš se, že poznatky z laboratorní práce s využitím ručního phmetru budeš moci někdy využít? a) Ano, v dalším studiu chemie. b) Ano, v praktickém životě. c) Ne. d) Nevím. 4) U které verze laboratorní práce se ti lépe měřily hodnoty ph? a) V laboratorní práci s ručním phmetrem. b) V laboratorní práci s počítačem simulovaným phmetrem. c) Obě měření byla jednoduchá, měřilo se mi v obou případech stejně dobře. d) Obě měření byla obtížná, měl jsem potíže v obou případech. 5) Kde bys využil v životě měření ph?...... 22

6) Jaký přínos pro tebe měla laboratorní práce s využitím počítačem simulovaného phmetru? (Můžeš označit více možností) a) Získal jsem nové vědomosti. b) Ověřil jsem si vědomosti o kyselosti a zásaditosti chemických látek. c) Upevnil jsem si vědomosti z hodin chemie. d) Už vím, co je to ph. e) Už umím ph měřit. f) Nic nového jsem se nedozvěděl. g) Nic nového jsem se nenaučil. 7) Jaký přínos pro tebe měla laboratorní práce s využitím ručního phmetru? (Můžeš označit více možností) a) Získal jsem nové vědomosti. b) Ověřil jsem si vědomosti získané z výuky o kyselosti a zásaditosti chemických látek. c) Upevnil jsem si vědomosti z hodin chemie. d) Už vím, co je to ph. e) Už umím ph měřit. f) Nic nového jsem se nedozvěděl. g) Nic nového jsem se nenaučil. 8) Která verze laboratorní práce byla podle tvého názoru více spojená s látkami využívanými v běžném životě? a) Laboratorní práce s ručním phmetrem. b) Laboratorní práce s počítačem simulovaným phmetrem. c) Obě laboratorní práce měly pro mě stejné spojení s látkami využívanými v běžném životě. d) Obě laboratorní práce se podle mého názoru spojení s látkami využívanými v běžném životě netýkaly. 9) Chtěl bys mít doma ruční PHmetr? a) Ruční phmetr doma máme, měříme s ním (doplň):... b) Ruční phmetr bych chtěl mít doma, mohl bych např. měřit (doplň):... c) Nechtěl, neměl bych ho na co použít. 10) Vrátil ses už při své práci s počítačem a Internetem k počítačové simulaci phmetru? a) Ano už několikrát. b) Zkoušel jsem to, ale nepodařilo se mi to. c) Rád bych to někdy zkusil. d) Ne, nezajímá mě to. Volná odpověď pokud máš nějaké doplňující poznámky k oběma možnostem provedení laboratorní práce s tématem Měření ph, napiš nám je sem:...... 23

Příloha V Výsledky statistického zpracování dat V.1 Kontrola normality rozložení dat u výsledků pretestu a postetstu Tests for Normality for Pretest real.součet Test Statistic P-Value Chi-Squared 81,6061 4,34442E-9 Shapiro-Wilk W 0,934656 0,000074069 1 Skewness Z- 1,77746 0,0754928 score Kurtosis Z-score 0,161181 0,871946 Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than 0,05, we can reject the idea that Pretest real.součet comes from a normal distribution with 95% confidence. Tests for Normality for Pretest virtual.součet Test Statistic P-Value Chi-Squared 99,5319 3,49176E-12 Shapiro-Wilk W 0,92039 0,0000044533 7 Skewness Z- 1,05879 0,289693 score Kurtosis Z-score -3,37417 0,000740503 Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than 0,05, we can reject the idea that Pretest virtual.součet comes from a normal distribution with 95% confidence. Tests for Normality for Posttest real.součet Test Statistic P-Value Chi-Squared 101,5 1,5653E-12 Shapiro-Wilk W 0,925243 0,000010710 9 Skewness Z- 2,18246 0,0290755 score Kurtosis Z-score 0,671144 0,502126 Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than 0,05, we can reject the idea that Posttest real.součet comes from a normal distribution with 95% confidence. Tests for Normality for Posttest virtual.součet Test Statistic P-Value Chi-Squared 85,6322 4,25807E-10 Shapiro-Wilk W 0,897117 7,84729E-8 Skewness Z- 2,17872 0,0293525 score Kurtosis Z-score 0,0808909 0,935523 Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than 0,05, we can reject the idea that Posttest virtual.součet comes from a normal distribution with 95% confidence. V.2 Porovnání výsledků pretestů skupin Reál a Virtuál Median of sample 1: 12,25 Median of sample 2: 11,75 24

Average rank of sample 1: 102,732 Average rank of sample 2: 90,9628 W = -567,5 P-value = 0,142991 the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the medians at the 95,0% Kolmogorov-Smirnov Test Estimated overall statistic DN = 0,195573 Two-sided large sample K-S statistic = 1,35804 Approximate P value = 0,0500183 This option runs a Kolmogorov-Smirnov test to compare the distributions of the two samples. This test is performed by computing the maximum distance between the cumulative distributions of the two samples. In this case, the maximum distance is 0,195573, which you can see visually by selecting Quantile Plot from the list of Graphical Options. Of particular interest is the approximate P-value for the test. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the two distributions at the 95,0% D.f. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 pretest reál pretest virtuál 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 hrubý skór V.3 Porovnání výsledků posttestů skupin Reál a Virtuál Median of sample 1: 12,375 Median of sample 2: 12,375 Average rank of sample 1: 95,8229 Average rank of sample 2: 87,7816 25

W = -367,0 P-value = 0,304328 the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the medians at the 95,0% Kolmogorov-Smirnov Test Estimated overall statistic DN = 0,184986 Two-sided large sample K-S statistic = 1,24971 Approximate P value = 0,0880071 This option runs a Kolmogorov-Smirnov test to compare the distributions of the two samples. This test is performed by computing the maximum distance between the cumulative distributions of the two samples. In this case, the maximum distance is 0,184986, which you can see visually by selecting Quantile Plot from the list of Graphical Options. Of particular interest is the approximate P-value for the test. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the two distributions at the 95,0% D.f. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 posttest reál posttest virtuál 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 hrubý skór V.4 Porovnání progresu (rozdíl ve výsledcích pretestu a postestu) u skupiny Reál Median of sample 1: 12,25 Median of sample 2: 12,375 Average rank of sample 1: 95,3636 Average rank of sample 2: 100,719 W = 261,0 P-value = 0,507636 26

the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the medians at the 95,0% Kolmogorov-Smirnov Test Estimated overall statistic DN = 0,151515 Two-sided large sample K-S statistic = 1,05777 Approximate P value = 0,213524 This option runs a Kolmogorov-Smirnov test to compare the distributions of the two samples. This test is performed by computing the maximum distance between the cumulative distributions of the two samples. In this case, the maximum distance is 0,151515, which you can see visually by selecting Quantile Plot from the list of Graphical Options. Of particular interest is the approximate P-value for the test. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the two distributions at the 95,0% D.f. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 pretest reál posttest reál 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 hrubý skór V.5 Porovnání progresu (rozdíl ve výsledcích pretestu a postestu) u skupiny Virtuál Median of sample 1: 11,75 Median of sample 2: 12,375 Average rank of sample 1: 87,3032 Average rank of sample 2: 94,9943 W = 347,5 P-value = 0,323066 27

the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the medians at the 95,0% Kolmogorov-Smirnov Test Estimated overall statistic DN = 0,19418 Two-sided large sample K-S statistic = 1,30523 Approximate P value = 0,0662649 This option runs a Kolmogorov-Smirnov test to compare the distributions of the two samples. This test is performed by computing the maximum distance between the cumulative distributions of the two samples. In this case, the maximum distance is 0,19418, which you can see visually by selecting Quantile Plot from the list of Graphical Options. Of particular interest is the approximate P-value for the test. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the two distributions at the 95,0% D.f. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 pretest virtuál posttest virtuál 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 hrubý skór V.6 Vyhodnocení prekonceptových položek Počet správných odpovědí reál Počet správných odpovědí virtuál jablko 59 52 Čaj 10 11 Zelí 56 51 kopřivy 28 34 malta 55 49 hnojivo na květiny 45 38 citron 67 62 voda 28 13 vápno 56 52 acylpyrin 37 35 pomeranč 64 54 mléko 53 49 sádra 15 8 mouka 13 16 mýdlo 34 39 Ocet 67 61 sodovka 47 46 akumulátor 39 33 vápenec 16 10 28

vitamin C 59 54 Cukr 40 43 Sliny 40 37 popel ze dřeva 55 50 prášek do pečiva 47 40 Tests of Independence Test Statistic Df P-Value Chi- Squared 10,965 23 0,9835 This table shows the results of a hypothesis test run to determine whether or not to reject the idea that the row and column classifications are independent. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the hypothesis that rows and columns are independent at the 95,0% confidence level. Therefore, the observed row for a particular case may bear no relation to its column. Počet chybných odpovědí reál Počet chybných odpovědí virtuál jablko 29 37 Čaj 89 83 Zelí 36 34 kopřivy 55 46 malta 29 33 hnojivo na květiny 44 47 citron 30 31 voda 71 81 vápno 28 31 acylpyrin 46 45 pomeranč 32 34 mléko 31 33 sádra 84 86 mouka 86 78 mýdlo 52 45 Ocet 30 32 sodovka 36 36 akumulátor 44 49 vápenec 83 84 vitamin C 33 30 Cukr 44 38 Sliny 44 49 popel ze dřeva 24 22 prášek do pečiva 39 41 Tests of Independence Test Statistic Df P-Value Chi- Squared 5,586 23 0,9999 This table shows the results of a hypothesis test run to determine whether or not to reject the idea that the row and column classifications are independent. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, we cannot reject the hypothesis that rows and columns are independent at the 95,0% confidence level. Therefore, the observed row for a particular case may bear no relation to its column. V.7 Položková analýza pretestu a posttestu Položka č. 1 Pretest reál x pretest virtuál 29

Median of sample 1: 1,0 Median of sample 2: 1,0 Average rank of sample 1: 97,9293 Average rank of sample 2: 96,0213 W = -92,0 P-value = 0,723729 the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is greater than or equal to 0,05, there is not a statistically significant difference between the medians at the 95,0% Postest reál x posttest virtuál Median of sample 1: 1,0 Median of sample 2: 1,0 Alt. hypothesis: median1 > median2 Average rank of sample 1: 98,375 Average rank of sample 2: 84,9655 W = -612,0 P-value = 0,00306779 Reject the null hypothesis for alpha = 0,05. the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is less than 0,05, the median of the first sample is significantly greater than the median of the second at the 95,0% Pretest reál x posttest reál Median of sample 1: 1,0 Median of sample 2: 1,0 Alt. hypothesis: median1 < median2 Average rank of sample 1: 93,7576 Average rank of sample 2: 102,375 W = 420,0 P-value = 0,0329782 Reject the null hypothesis for alpha = 0,05. the average ranks of the two samples in the combined data. Since the P-value is less than 0,05, the median of the first sample is significantly less than the median of the second at the 95,0% confidence level. Pretest virtuál x posttest virtuál Median of sample 1: 1,0 Median of sample 2: 1,0 Average rank of sample 1: 92,6702 Average rank of sample 2: 89,1954 W = -157,0 P-value = 0,528733 30