Аспекти використання ІКТ для автоматизації опрацювання даних статистичного аналізу у підготовці магістрів гуманітарного профілю Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

Scientific journal PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION

Has been issued since 2013.

Науковий журнал Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА

Видаеться з 2013.

http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/

йкора О.В., Когут У.П., Вдовичин Т.Я. Аспекти використання iKm для автоматизацП опрацювання даних статистичного анал'ву у пiдготовцi маг'1стр'1в гумаштарного профлю. Ф'вико-математична oceima. 2018. Випуск 4(18). С. 143-148.

Sikora Oksana, Kogut Ulyana, Vdovychyn Tatyana. Aspects Of The Use Of Ict For Automation Of Dragonization Of Databases Of Statistical Analysis In Training Of Humanitarian Profile Masters. Physical and Mathematical Education. 2018. Issue 4(18). Р. 143-148.

DOI 10.31110/2413-1571-2018-018-4-024

УДК 378:004

О.В. CiKopa1, У.П. Когут2, Т.Я. Вдовичин3

Дрогобицький державний педaгoгiчний ушверситет iменi 1вана Франка, Украна

1sikora60@ukr.net, 2ulyana3001@gmail.com, 3tetianavdovychyn@gmail.com

АСПЕКТИ ВИКОРИСТАННЯ 1КТ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦП ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ СТАТИСТИЧНОГО АНАЛ1ЗУ У П1ДГОТОВЦ1 МАГ1СТР1В ГУМАН1ТАРНОГО ПРОФ1ЛЮ

Анотац'я. Процес пдготовки маг'стр'в гумаштарного профлю педaгoгiчнoгo унiверcиmеmу передбачае формування знань i вм'шь, а також профе^йних навичок у контекст'1 отримання майбутньоi' квал'ф'кацп «вчитель (за профлем)». Для студент'в другого (маг'!стерського) рiвня вищоi осв'ти доцльним та актуальним е використання iнфoрмaцiйнo-кoмунiкaцiйних mехнoлoгiй (1КТ) при викладанн професйно-практичних дисципл'ш, пiдгomoвцi курсових проект'!в та квaлiфiкaцiйнoiроботи, проходженн практики.

Педaгoгiчний експеримент е важливою складовою маг'!стерсько'1 роботи для студент'в, що обрали майбутню профеаю вчителя. Для отримання результат'¡в у педагог'!чному експеримент'1, сл'д скласти математичну модель певного досл'джуваного явища, реал'!зувати iiза допомогою ПК, проанал'вувати oдержaнi дан та зробити в'дпов'днi висновки.

Дана стаття присвячена висвтленню особливостей використання 1КТ для автоматизацП опрацювання статистичного анал'!зу у пiдгomoвцi маг'1стр'1в гумаштарного профлю. Досл'джено доцльнкть опрацювання результат'!в педaгoгiчнoгo експерименту за допомогою табличного процесора MS Excel.

2

У cmammi продемонстровано розрахунки щодо визначення статистичного критер'!ю П'!рсона (% ) у електронних таблицях. Зокрема, обгрунтовано доцльнсть використання можливостей MS Excel для прийняття рiшень про в'дсутшсть чи знaчущicmь в'дм'тностей певниххарактеристик експериментально! та кoнmрoльнoiгруп педaгoгiчнoгo досл'дження. Для прикладу показано пдтвердження cmamиcmичнoi' гпотези про готовшсть до використання 1КТ у прoфеciйнiй дiяльнocmi.

У cmammi досл'джено, що використання табличного процесору MS Excel для розрахунку емпiричнoгo значення криmерiю, середнього арифметичного виб'рки й стандартного в'дхилення тощо надае можлив'сть автоматизувати проведення статистичного анал'ву даних в педaгoгiчних досл'дженнях, що е складовою квaлiфiкaцiйнoiроботи у пiдгomoвцiмаг'стр'в гумаштарного профлю педaгoгiчнoгo унiверcиmеmу.

Ключов! слова: маг'!стри гумаштарного профлю, iнфoрмaцiйнo-кoмунiкaцiйнi технологи, педaгoгiчний експеримент, статистичний анал'в, MS Excel.

Постановка проблеми. Шдготовка фахiвцiв у закладах вищо! ocBi™ спрямована на здобуття нових знань, педагопчних пошу^в, прояву власно! активност не ттьки пщ час навчання, а й у подальший професшый дiяльностi. Якщо розглядати процес пщготовки студенев педагопчного уыверситету, як отримують квалiфiкацiю «вчитель (за вщповщним профтем)», то вмЫня та навички, що формуються при вивченн профеайно-практичних дисциплЦ мають загально навчальний, Ытелектуальний характер, а згодом спрямоваш на реалiзацiю у навчальному процес загальноосвiтнiх навчальних закладiв. У процеа пщготовки мапс^в за певною освiтньою програмою, першочерговим завданням е надати студенту вщомосп з предметно! галуз^ сформувати вмшня до практичного застосування набутих навичок у практичнш дiяльностi.

Сьогодн важливе мкце у пщготовц фахiвцiв в^грають шформацмы технологи, що використовуються для отримання й обробки рiзнорiдноí шформаци з метою подальшого аналiзу i прийняття ршень про и виконання. 1КТ розглядаються як сукупысть знань про способи та засоби роботи з шформацмними ресурсами, передавання шформаци для набуття нових вщомостей про об'ект, що вивчаеться. До складу 1КТ належить сукупысть методiв та програмно-

ISSN 2413-158X (online) ISSN 2413-1571 (print)

техычних 3aco6iB, що об'еднанн в технологiчний ланцюг, який забезпечуе 36ip, опрацювання, збереження та вщображення шформацп з метою зниження трудомкткосп и використання, а також для пщвищення м надiйностi й оперативности.

1КТ посiдаe значне мiсце у процеа пiдготовки фахiвцiв другого (мапстерського) рiвня вищо1 освiти педагогiчного уыверситету, адже пронизують змiстовi лiнií навчальних дисциплш, пiдготовку курсових та мапстерських робiт, проходження педагогiчноí практики тощо. Використання 1КТ у процесi навчання дозволяе заощаджувати час, а також ефективнше виконувати певний обсяг робп- з обробки iнформацií.

Актуальним е дослщження використання 1КТ у процеа пщготовки мaгiстрiв гуманiтарного профiлю, зокрема, галузей знань «Дошктьна освпа», «Психолопя», «Со^альна робота», «Освпа» спецiaльностi «Середня освiтa (iсторiя), (музичне мистецтво), (украшська мова i лiтерaтурa)» тощо. Застосування студентами 1КТ е одним iз основних завдань професiйноí пiдготовки мапс^в гумaнiтaрного профiлю, що сприяють удосконаленню форм i змiсту освiтнього процесу; використання прикладних програм для виконання типових користувацьких завдань; розвиток умшня працювати у глобaльнiй мережi; штегращя навчально!', дослiдницькоí та виробничо( дiяльностi мaйбутнiх фaхiвцiв.

Використання 1КТ у процеа пщготовки мaгiстрiв гумaнiтaрного профтю е доцiльним. Якщо дослiджувaти викладання навчальних дисциплш для студен^в-гумаытарпв, то застосування 1КТ матиме своерiднi особливост для окремого взятого профiлю. Сптьними рисами для процесу пiдготовки фaхiвцiв другого (мaгiстерського) рiвня вищоí освти гумaнiтaрного профiлю е квaлiфiкaцiйнa робота. Використання 1КТ пiд час пщготовки мaгiстерськоí роботи е актуальним завдання для уах студентiв.

Нaйвaжливiшим напрямком використання 1КТ у сучасних навчальних та наукових дослщженнях процесу пщготовки мaгiстрiв е педaгогiчний експеримент. Для проведення педагопчного експерименту складаеться математична модель дослщжуваного явища, яка по™ втiлюеться в алгоритмах i програмах для ПК. Вщ вибору моделi залежить нaскiльки достовiрнi результати будуть отримaнi в ходi експерименту. Задаючи рiзнi значення вхiдних даних i aнaлiзуючи одержaнi ПК вихiднi даы, можна зробити висновки про те, як результати могли б бути отриман пiд час педaгогiчного експерименту.

Аналiз актуальних дослiджень. Опрацюванню даних як важливш стадп проведення наукового дослщження, присвячено значний обсяг спецiaльноí лiтерaтури. Зокрема, проблемам проведення нaуково-дослiдницькоí дiяльностi присвяченi роботи Бусигiнa А.Л., Вщерникова Л.В., Горностаев П.В., Дайв Р., Кнепер К., Левитська Е.Ю., Легран П., Матушанський Г.У., Менг Т.В., Соломко Л.1. та ш. Питання системного пiдходу у дослщницькш роботi, де передбачаеться опрацювання результат педагопчних дослiджень, вперше поставили Архангельский С.1., Данилов М.А., Корольов Ф.Ф., Юдан Е.Г, Красильников В.В. [1] У подальших дослiдженнях системний пщхщ до aнaлiзу дослiдницькоí дiяльностi застосовували Андреев В.1., Адаменко Е.В., Вяткш Л.Г., 1лын B.C., Леднев В.С Махмутов М.1., Поляков В.А., Сластьошн В.А., Тaлизiнa Н.Ф. iн. Питанням застосування методiв мaтемaтичноí статистики у педагопчних дослщженнях придiляють увагу Греков А.А., Загвязинський В.1., Кузьмiнa Н.В., Мамчур Е.А., Стьопш B.C., Швирев B.C, Новиков Д. А. [2], Адаменко Е. В. [4] та ш.

Метою статт е розглянути аспекти використання iнформaцiйно-комунiкaцiйних технологiй для автоматизацп опрацювання даних статистичного aнaлiзу у процесi пiдготовки мaгiстрiв гумаытарного профiлю педaгогiчного унiверситету.

Методи дослщження. Для досягнення мети i реaлiзaцií завдань дослiдження застосовувався комплекс методiв: aнaлiз педaгогiчного досвiду щодо опрацювання даних статистичного aнaлiзу у пщготовц мaгiстрiв гумaнiтaрного профiлю педaгогiчного уыверситету; спостереження - для виявлення особливостей використання 1КТ пiд час проведення педагопчного експерименту як важливого етапу процесу пщготовки квaлiфiкaцiйноí роботи; самооцшювання - для дослiдження особистiсних переконань учасни^в навчального процесу щодо використання 1КТ у процесi навчання та подальшш професiйнiй дiяльностi.

Виклад основного матертлу. Перед тим, як опрацювати дaнi педaгогiчного експерименту для квaлiфiкaцiйноí роботи студенту слiд провести опитування, анкетування чи тестування респондентiв зпдно визнaченоí проблематики.

Для мaгiстрiв гуманггарного профiлю варто запропонувати табличний процесор MS Excel, за допомогою якого можна, наприклад, розробляти тест^ завдання i проводити тестування. Для створення теспв потрiбно спочатку ввести ус запитання та вaрiaнти вiдповiдей, а тсля - визначити вiдповiдi та споаб íх вибору або введення. У клтинках, що повиннi мктити вiдповiдi, можна розмiстити елементи керування, що мктить: перемикaчi - для вибору однiеí (прaвильноí) iз ктькох вiдповiдей; прaпорцi - для вибору ктькох (правильних) вiдповiдей iз набору; списки - для вибору одного елемента зi списку. Вибiр способу введення вщповщей залежить вiд типу теспв. У MS Excel можна створити тест^ завдання з вщкритими питаннями (вiдповiдь вводиться з клaвiaтури) i з вибiрковою вiдповiддю (пропонуються вaрiaнти вiдповiдей, з яких слщ обрати правильну).

Актуальним дослiдження е аспекти проведення педагопчного експерименту як необхiдноí склaдовоí процесу пiдготовки квaлiфiкaцiйноí роботи для мaгiстрiв гумaнiтaрного профтю. Варто зосередити увагу на аспектах автоматизацп опрацювання даних статистичного aнaлiзу у педагопчних дослщженнях з використанням 1КТ.

Метою будь-якого педагопчного експерименту е емтричне тдтвердження гiпотези дослщження i/або спрaведливостi теоретичних результaтiв, тобто обфунтування того, що пропонована педагопчна дiя (наприклад, новi змiст, форми, методи, засоби навчання i т. ш.) ефективнiшa (чи, можливо, навпаки - менш ефективна). Для цього, як м^мум, необхiдно показати, що, будучи застосованим до того ж об'екту (наприклад, до групи учыв чи студенев), вона дае шил результати, чим застосування традицмних педагопчних дш.

Використання ПК пiд час aнaлiзу результaтiв педaгогiчних експериментiв е, безумовно, доцтьним. Усi чотири пропонован до використання для обробки результат педaгогiчного експерименту стaтистичнi критерп (Крамера-Уелча,

2

Вткоксона-Манна^ты, критерiй однорiдностi % (Пiрсонa), Фiшерa) коректно реaлiзовaнi в профеайних статистичних пакетах, серед яких можна видтити i рекомендувати там найбтьш поширенi пакети статистичного aнaлiзу як: Statistika,

StatGraphics, SPSS. Проте, згаданi програми е лщензшними, при цьому вони досить склады i вимагають значних тимчасових витрат для свого освоення. Разом з цими професшними статистичними пакетами деяк iнструменти статистичного аналiзу мiстить популярний табличний процесор Microsoft Excel, що входить в стандартний комплект пакету Microsoft Office, який встановлений практично на будь-якому ПК.

Однак, слщ зазначити, що жоден з чотирьох рекомендованих статистичних критерпв не реалiзований в Excel, тому для автоматизацп розрахунку емтричних значень критерпв формули в електронну таблицю слщ ввести вручну, а також скористатися можливостями аналiзу даних в Excel. Таким чином, для проведення статистичного аналiзу даних педагопчного експерименту доцтьно використовувати електроннi таблицi Excel.

Статистичний аналiз даних з використання MS Excel можна продемонструвати для визначення критер^ 2

однор|дност| X ■

Типовим завданням аналiзу даних у педагопчних дослiдженнях е встановлення збтв або вiдмiнностей характеристик експериментально!' (ЕГ) та контрольно!' груп (КГ). Для цього формулюються статистичнi ппотези: нульова (гiпотеза про вщсутнкть вщмшностей) та альтернативна (гiпотеза про значущкть вiдмiнностей). Для прийняття рiшення

2

про певну ппотезу використовують статистичн критерп (наприклад, критерiй однорщносп x ), тобто розраховуеться емпiричне значення критерп ( х^мп), яке по™ порiвнюеться з табличним числом, що називаеться критичним значенням. Для критичного значення критерп р!вень значущост становить 0,05.

На констатувальному етат експерименту для достов1рност1 дослiджень потр1бно перевiрити нульову гiпотезу: вщсутнкть суттево!' р1зниц1, тобто з61г на заданому р1вы значущостi характеристики експериментально!' та контрольно!' груп. Наприклад, усереднений розподт студентiв за р1внями сформованостi готовност до використання 1КТ у професшнш д1яльност1 на констатувальному етапi експерименту представлений у таблиц! 1 i на рисунку 2.

Таблиця 1.

Розподт студенлв за ршнями сформованост roTOBHOCTi до використання 1КТ у професшнш дiяльностi в ЕГ та КГ

(до експерименту)

Група Абс. ктьккть Рiвнi сформованост гoтoвнoстi до використання 1КТ у прoфесiйнiй дiяльнoстi

низький середнш високий

абс. ктьюсть (%) абс. ктьюсть (%) абс. кшьшсть (%)

ЕГ 118 54 45,8% 51 42,9% 13 11,3%

КГ 115 53 46,0% 48 42,2% 14 11,8%

низький середнш високий

Рис. 1. Розподл студент'в за р'внями сформованост'1 готовност'1 до використання 1КТ у професшнш д'тльност'1 у ЕГ та КГ (до експерименту)

Спираючись на ктьккы показники, наведен в таблиц 1, перевiримо нульову ппотезу за формулою:

m

2 , , L У N M

xLn = N • M

i=l

n " _

n + m:

де N - обсяг вибiрки в експериментальнш групi (кiлькiсть студентiв); М - обсяг вибiрки в контрольнш групi; п = (и1;П2,...,пь) , де щ - число членiв експериментально! групи, якi одержали I-й бал, г = 1,2,...,Ь; т = (т1,Ш2,...,шь) , де щ - число члеыв контрольно! групи, якi одержали I-й бал, г = 1,2,...,Ь; Ь - ктьюсть рiвнiв. У нашому випадку Ь = 3 - «низький», «середнш» або «високий» рiвень.

2

За даними таблицу «Вiдсотковi точки розподту % », для числа ступеня свободи (у нашому випадку це число 2) i рiвня значущос-п 0,05, %1,итич = 5,99 .

Використовуючи дан таблицу 1 та можливосп електронних таблиць MS Excel щодо статистичного аналiзу, ми тдрахували значення критерiю %^мп для експериментальних груп (рис. 2).

ABC D Е F G H

PÎBHÎ ЕГ КГ

низький 54 53 9.32566Е-06

середнш 51 48 2.21614Е-06 Розйжнос ri не

високий 13 14 4.95765Е-06 ДОС TÛEipHL тобто студента ЕГ та КГ

Впбфка 118 115 7.27205Е-06

X емп ОД МЗЮТЬ ОДНЗКОВИИ plEËHb сформованосп готовносп

X2 л. Kpu.mu.--L 5.99 до використання КГ у професшнш дЬшьнос ri

я

2

Рис. 2. Копт екрана ПК з розрахунками емпричного значення кpитеpiю nipcoHa % до формувального

експерименту для ЕГ та КГ

Отриман дан представлено в таблиц 2.

Таблиця 2.

Зктавлення емшричного та критичного значень критер№ nipcoHa %2 (констатувальний 3pi3)

Емшричне значення кpитеpiю ( %^мп) Критичне значення критерш ( %^итич) (v = 2, p < 0,05)

0,1 5,99

Порiвняння емпiричного значення критерiю з критичним значенням ( %^мп = 0,1 <хКритич = 5,99 ) дозволяють

стверджувати, що характеристики експериментально) й контрольно)' груп збiгаються з рiвнем значущостi 0,05 за статистичним критерieм однорiдностi. Тобто початковий (до експерименту) стан готовносп студентiв до використання 1КТ у професiйнiй дiяльностi експериментально) та контрольно) груп зб^аються.

Також у статистичних критерiях для визначення дост^рносп збiгiв (або вщмЫностей) характеристик мiж експериментальною та контрольною групою використовуються деякi показники описово) статистики. Так, вiдсутнiсть достовiрних вщмшностей мiж експериментальною та контрольною групами, як брали участь в експеримент^ пiдтверджують близькi значення середнього арифметичного значення вибiрки ( X = 1,65 - у ЕГ; X = 1,66 - у КГ) i стандартного вщхилення ( S = 0,67 - у ЕГ; S = 0,69 - у КГ), як також свщчать про схожкть груп за рiвнем сформованосп готовносп до використання 1КТ у професiйнiй дiяльностi.

Пiдсумковi данi усередненого розподiлу всiх студенев ЕГ та КГ за рiвнями сформованостi готовностi до використання 1КТ у професiйнiй дiяльностi на формувальному етат експерименту наведено у таблиц 3. Також пiдраховано, використовуючи дан табл. 3 та можливостi MS Excel, значення показниюв описово) статистики X та S (середне арифметичне значення вибiрки та стандартне вiдхилення) для експериментально) та контрольно) груп.

Таблиця 3.

Розподт cтудентiв ЕГ та КГ за piвнями сформованост готовности до використання 1КТ у пpoфеciйнiй дiяльнocтi

(пicля експерименту)

Група Вибiрка PiBrn сформованост гoтoвнocтi до використання 1КТ у пpoфеciйнiй дiяльнocтi Х S

низький середшй високий

кть^сть (%) кiлькiсть (%) кшьмсть (%)

ЕГ 118 24 20,6% 66 56,1% 28 23,3% 2,03 0,67

КГ 115 51 44,5% 50 43,3% 14 12,3% 1,68 0,68

На формувальному етат експерименту для емшричного тдтвердження ппотези дослiдження про готовнiсть до використання 1КТ у професiйнiй дiяльностi слiд прийняти статистичну гiпотезу про значущкть вiдмiнностей для пiдтвердження наявносп вiдмiнностей мiж експериментальною й контрольною групою тсля експерименту.

За даними таблиц «Вiдсотковi точки розподту % », для числа ступеня свободи (у нашому випадку це число 2) i

ртня значуш,ос"п 0,05, х1ритич = 5,99 ■

Використовуючи данi таблицi 3 та можливосп електронних таблиць MS Excel щодо статистичного аналiзу, ми пщрахували значення критер^ %^мп для ЕГ та КГ, як брали участь у формувальному етат експерименту. Отриман дан представлено в таблицi 4.

Таблиця 4.

Результати з^авлення емтричного та критичного значень критерiю фреона %2 для експериментально! та

контрольно! груп до й тсля експерименту

,2

Емтричне значення критер№ (%емп) Критичне значення критерш (%Критич)

(v = 2, p < 0,05)

ЕГ та КГ до експерименту ЕГ та КГ тсля експерименту

0,1 16,28 5,99

Вщмшносп не значуш^ Вщмшносп значуш^

2 2

Оскiльки отримане емтричне значення критерiю nipcoHa % пiсля експерименту (%'2мп = 16,28) е суттево бтьшим, нiж хКритич, тому е тдстави стверджувати про нaявнicть вiдмiннocтей мiж експериментальною й контрольною групами тсля експерименту (рис. 3).

PiEHi ЕГ КГ

ННЗЬКИН 24 51 0.00075191

серед mil 66 50 0,00013053

высокий 28 14 0.00031443

Впофка 118 115 0,00119688

X емл 16,28

У2 Л, критич 5,99

Разйжносп достовфш,

тобто студента ЕГ icTOTHO пщвшцшш ршень

сфйрМОБЗНОСП ГОТОВНОСТИ

до використання ШХ у професшнш л иль но с п

2

Рис. 3. Копт екрана ПК з розрахунками емтричного значення кpитеpiю nipcoHa % (MS Excel) п^я формувального

експерименту для ЕГ та КГ

Пopiвняльний aнaлiз результат зктавлення емтричного та критичного значень критер^ ^рсона % для експериментально! та контрольно! груп до й тсля експерименту (табл. 4) дозволив зробити висновок про позитивы результати проведено! роботи. Кшьшсн дан отримали тдтвердження за допомогою метoдiв математично! статистики. Так, пoчaткoвi (до початку експерименту) стани експериментально! й контрольно! груп зб^аються, а кiнцевi (пicля заюнчення експерименту) - poзpiзняютьcя. Вiдпoвiднo до правила прийняття piшення е достатн пiдcтaви вважати, що piвень готовност cтудентiв до використання 1КТ у професшый на початок i заюнчення формувального експерименту piзний, що цшком узгоджуеться з висунутою гiпoтезoю.

Висновки. Застосування 1КТ у пpoцеci навчання мапс^в гумaнiтapнoгo пpoфiлю передбачае знання видiв програмного забезпечення, критерГ!в оцЫювання веб-caйтiв, прикладних програмних зacoбiв; вмшня вoлoдiти методиками роботи з сучасними шформацшними системами та технoлoгiями, виршувати пpaктичнi завдання за допомогою ПК у навчальному процес та в майбутнш пpoфеciйнiй дiяльнocтi, зокрема, з використанням мультимедшних платформ для створення веб-додатюв чи мультимедiйних пpезентaцiй, хмарних технолопй для навчання та особиспсного розвитку, програмних пpoдуктiв для безпечно! роботи в меpежi.

Нaйпpocтiшим прикладом використання 1КТ у пpoцеci тдготовки мaгicтpiв гумaнiтapнoгo пpoфiлю е автоматизащя опрацювання даних статистичного aнaлiзу, що е складовою квaлiфiкaцiйнo!, роботи. Для проведення педагопчних дocлiджень складаеться математична модель, яка по™ втiлюетьcя в алгоритмах i програмах для ПК. Анaлiзуючи вхiднi та вихiднi дат, можна зробити висновки про те, як результати oтpимaнi пiд час педагопчного експерименту.

Використання табличного процесору MS Excel для розрахунку емтричного значення критер^ (у тому чи^ % ), середнього арифметичного вибipки й стандартного вщхилення надае можливкть автоматизувати проведення статистичного aнaлiзу даних в педагопчних дослщженнях.

Отже, при складанн плану проведення педaгoгiчнoгo експерименту як важливого етапу тдготовки квaлiфiкaцiйнo! роботи для мaгicтpiв гумaнiтapнoгo профшю варто використовувати oпиcaнi рекомендацГ!.

Список використаних джерел

1. Красильников В. В., Тоискин В. С. Математические методы в психолого-педагогических исследованиях : учебно-метод. Пособие. Ставрополь : Изд-во СГПИ, 2008. 84 с.

2. Новиков Д. А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи). М. : МЗ-Пресс, 2004. 67 с.

3. Крамаренко Т. А. Пщготовка майбутых iнженеpiв педагопв до використання комп'ютерних технолопй у профеайый дiяльнocтi : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. пед. наук : спец. 13.00.04 „Теopiя i методика профеайного навчання" / Луганськ, 2013. 20 с.

4. Адаменко Е. В. Математические методы в педагогике и психологии : учеб. пособие / Луганск : Альма-матер, 2008. 94с.

References

1. Krasilnikov V.V., Toiskin V.S. Mathematical methods in psychological and pedagogical research: educational method. manual. Stavropol: Publishing-house of SOGPI, 2008. 84 p.

2. Novikov D.A. Statistical Methods in Pedagogical Studies (Typical Cases). Moscow: MZ-Press, 2004. - 67 p.

3. Kramarenko T. A. Preparation of future engineers of teachers for the use of computer technologies in professional activity: author's abstract. dis for obtaining sciences. Degree Candidate ped Sciences: special 13.00.04 "Theory and methods of vocational training" / T. A. Kramarenko. - Luhansk, 2013. 20 p.

4. Adamenko E.V. Mathematical methods in pedagogy and psychology: study. allowance / E.V. Adamenko. - Lugansk: Alma Mater, 2008. 94 p.

ASPECTS OF THE USE OF ICT FOR AUTOMATION OF DRAGONIZATION OF DATABASES OF STATISTICAL ANALYSIS IN TRAINING

OF HUMANITARIAN PROFILE MASTERS Oksana Sikora, Ulyana Kogut, Tatyana Vdovychyn

Drohobych Ivan Franko State Pedagogical University, Ukraine Abstract. The process of preparing masters of the humanitarian profile of the University of Pedagogy involves the formation of knowledge and skills, as well as professional skills in the context of obtaining a future qualification "teacher (by profile)". For students of the second (master's) higher education level it is expedient and relevant to use information and communication technologies (ICT) in teaching of professional and practical disciplines, preparation of course projects and qualification work, passing of practice.

Pedagogical experiment is an important part of master's work for students who have chosen the future profession of a teacher. In order to obtain results in a pedagogical experiment, it is necessary to make a mathematical model of a certain phenomenon under investigation, to realize it with the help of a PC, to analyze the obtained data and to draw up the corresponding conclusions.

This article is devoted to highlighting the peculiarities of the use of ICT for automating the processing of statistical analysis in the preparation of masters of the humanitarian profile. The expediency of processing the results of the pedagogical experiment using the MS Excel table processor is explored.

The article shows the calculations for determining the Pearson statistical criterion () in spreadsheets. In particular, the expediency of using the capabilities of MS Excel to make decisions about the absence or significance of differences in certain characteristics of the experimental and control groups of pedagogical research is substantiated. For example, the confirmation of statistical hypothesis about readiness for use of ICT in professional activity is shown.

The article studies that the use of the MS Excel table processor to calculate the empirical value of the criterion, the average arithmetic and standard deviation, etc., provides an opportunity to automate the statistical analysis of data in pedagogical research, which is part of the qualifying work in the preparation of masters of the humanitarian profile of the pedagogical university.

Key words: masters of the humanitarian profile, information and communication technologies, pedagogical experiment, statistical analysis, MS Excel.