CC BY
34Мотивация изучения дисциплины, как один
из важнейших факторов повышения успеваемости студентов
Сокольников Александр Николаевич,
к. техн. н., доцент, ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) министерства Иностранных Дел Российской федерации» Одинцовский филиал, Alexsokol78@yandex.ru
В статье рассмотрено исследование, проведенное в рамках оценки влияния мотивации на глубокое изучение математических дисциплин на результаты промежуточных контролей знаний в семестре и на результат, полученный студентами в экзаменационной сессии. Произведено сравнение результатов по мере повышения мотивации и даны рекомендации преподавателям по повышению интереса студентов к изучению дисциплины.
Ключевые слова: мотивация изучения дисциплины, коэффициент мотивации, коэффициент корреляции, контрольный срез знаний, усредненные результаты, повышение интереса к изучению.
О)
О
сч
На результат изучения той или иной учебной дисциплины в ВУЗе оказывает воздействие целый ряда факторов. Это, например, результат успеваемости в средней школе, отношение к тому или иному предмету в школе, интерес к изучению дисциплины в ВУЗе, даже взаимоотношения с преподавателем и многие другие факторы. Достаточно важным фактором, по мнению многих педагогов, является и мотивация глубокого изучения той или иной дисциплины. Между факторами существуют сложные взаимосвязи, поэтому их нельзя рассматривать как простую сумму изолированных влияний.
Чтобы доказать, или возможно опровергнуть, значимость мотивации глубокого изучения дисциплины было проведено исследование среди студентов двух групп первого курса обучающимся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» по дисциплинам «Дискретная математика», «Математика». Общее количество студентов принявших участие в исследовании было сорок человек.
Почему, по нашему мнению, именно математические дисциплины дают в этом отношении наиболее объективную оценку? Во-первых, как отмечалось в [5] в настоящее время трудно указать область математики, не нашедшую применения при решении хотя бы одной практической проблемы из их огромного разнообразия, а также найти область человеческого знания, в которой не использовались бы математические методы. Математические методы все чаще используются в самых разнообразных сферах общественно-полезной деятельности человека. Поэтому математическая подготовка становится неотъемлемой частью общеобразовательной подготовки высококвалифицированных специалистов всех уровней, в том числе и гуманитарных направлений.
Во-вторых, среди большей части студентов гуманитарных специальностей сложилось устойчивое отрицательное отношение к изучению математики [5]. И на результате обучения мотивация скажется больше.
И, в-третьих, высшая математика в ВУЗе является одной из дисциплин, являющимся прямым продолжением изучения предмета в средней школе. Поэтому студенты уже в большей степени, чем при изучении новых дисциплин могут представить себе, что их ожидает. У многих уже сложились определенные школьные стереотипы. Многие уже заранее готовы или не готовы к определенной умственной работе. Таким образом, результат исследования будет более объективным [3].
Среди студентов на первом занятии был произведен опрос с просьбой дать наиболее близкий им ответ на вопрос: «Как вы считаете, что вам дают знания математики, полученные в ВУЗе (выбрать один ответ)?» Естественно, заранее они были предупреждены, что этот опрос ни коим образом не повлияет на их дальнейшую экзаменационною оценку, а нужен он только для проведения исследования. Количество баллов за тот или иной ответ студентам не сообщалось.
Варианты ответов и соответствующее количество баллов:
1. Знания будут нужны в моей будущей профессии (10 баллов);
2. Знания будут нужны, как образованному, компетентному человеку (9 баллов);
3. В целом эти знания будут нужны в дальнейшей жизни (8 баллов);
4. Эти знания будут необходимы при изучении других дисциплин в ВУЗе (7 баллов);
5. Некоторая часть знаний потребуется при изучении других дисциплин в ВУЗе (6 баллов);
6. Я стараюсь все изучать добросовестно (5 баллов);
7. Дисциплина есть в плане обучения, значит, знания для чего-то будут нужны (4 балла);
8. Нужна будет только небольшая часть, поэтому лучше уделить больше времени другим дисциплинам (3 балла);
9. Позволят мне сдать экзамен и не иметь задолженностей (2 балла);
10. Считаю, что в моей будущей профессии эти знания лишние (1 балл).
Как уже отмечалось, в опросе участвовало 40 студентов. Результаты, полученные на первом занятии, приведены в таблице 1. С 1 по 19 номер студенты первой группы с 20 по 40 - второй исследуемой группы. Среднее значение коэффициента мотивации составило 5,15.
Через некоторое время в середине первого семестра, когда на занятиях преподаватель неоднократно указывал и приводил примеры, при изучении каких дисциплин будет в дальнейшем необходимы математические знания, где в будущей профессии так же не обойтись без знания математики, было проведено повторное анкетирование. По мере того, как студенты осознавали значимость изучения дисциплины повышался их интерес и мотивация на добросовестное и более глубокое изучение дисциплины. Результаты повторного анкетирования приведены в четвертом столбце таблицы 1. Среднее значение коэффициента мотивации составило 7,775, то есть, надо отметить, что он значительно повысился.
В МГИМО МИД России принята следующая система контроля успеваемости студентов в семестре. В течение семестра проводятся три контрольных среза знаний, на 6-й, 12-й и 15-й или 16-й неделях обучения. Контрольные срезы проводятся в виде фронтального опроса, тестов или полноценной контрольной работы. Результат среза оценивается по 100-балльной системе, так же, как и результат сдачи экзамена. Шкала соответствия
оценок приводится в таблице 2. По результатам трех контрольных срезов подсчитывается усредненная рейтинговая оценка студента за семестр. В дальнейшем она учитывается в академическом рейтинге студента.
Таблица 1
№ студента Результат ЕГЭ Коэффициент мотивации на первом занятии Коэффициент мотивации в середине семестра Результат первого контрольного среза знаний Результат второго контрольного среза знаний Результат третьего контрольного среза знаний Результат в экзаменационной сессии
1. 72 10 10 95 98 100 93
2. 56 6 5 50 88 60 65
3. 62 6 10 97 92 88 98
4. 45 4 9 75 96 75 96
5. 63 10 10 88 100 100 90
6. 62 8 9 92 95 88 94
7. 40 5 7 55 60 75 75
8. 56 6 10 60 94 95 90
9. 50 6 9 71 92 70 80
10. 76 6 8 85 97 100 100
11. 39 10 9 54 87 70 60
12. 77 10 10 100 100 100 93
13. 45 4 9 53 95 73 65
14. 56 7 9 61 97 95 98
15. 65 6 10 65 100 100 95
16. 56 5 8 70 92 65 70
17. 50 5 6 62 75 83 60
18. 70 7 9 95 95 95 96
19. 85 4 4 70 40 88 60
20. 50 4 5 69 80 50 60
21. 27 5 6 76 60 50 60
22. 68 6 10 88 100 85 91
23. 60 2 1 65 50 30 65
24. 33 2 5 96 62 68 75
25. 60 4 7 60 90 61 81
26. 50 5 10 65 60 80 72
27. 50 2 2 40 50 30 10
28. 39 2 10 50 94 82 90
29. 75 8 9 73 80 72 75
30. 70 6 10 83 90 80 84
31. 39 2 9 60 70 75 72
32. 27 1 6 40 78 70 74
33. 50 3 8 55 85 80 81
34. 39 2 8 50 70 86 79
35. 50 3 7 62 55 50 69
36. 68 4 3 50 40 40 60
37. 50 4 5 50 40 50 10
38. 75 8 10 88 90 70 83
39. 65 4 10 55 88 65 81
40. 67 4 9 50 90 60 77
Таблица 2 Шкала соответствия оценок
Оценка по пятибалльной шкале Рейтинговая оценка, % (баллы) Европейская оценка
«Отлично» (5) 90-100 % А
«Хорошо» (4) 82-89 % В
75-81 % С
«Удовлетворительно» (3) 67-74 % D
60-66 % Е
«Неудовлетворительно» (2) Менее 60 % F
да ^
0 2
В таблице 1 приведены результаты всех трех контрольных срезов знаний и результат, полученный студентом, в конце семестра в зачетно-экзаменационной сессии.
Так как, все результаты в цифровой форме, то для их исследования можно применить корреляционный анализ, и оценить насколько взаимосвязаны коэффициенты мотивации студентов и результаты контроля знаний. Во втором столбце таблицы так же приведены баллы единого государственного экзамена (ЕГЭ) по математике всех участников исследования, что дает возможность с использованием того же корреляционного анализа оценить влияние успеваемости студента в средней школе на результат контроля и насколько сказывается результат ЕГЭ на мотивации студента на глубокое изучение дисциплины.
Анализ полученных результатов показывает, что коэффициент мотивации на первом занятии действительно значительно зависит от того, какое количество баллов студент получил по математике во время ЕГЭ в средней школе. Коэффициент взаимной корреляции этих двух факторов составил 0,510065. Это говорит о том, зависимость действительно значительная. На первом занятии этого, вероятно, и следовало ожидать, так как основная масса студентов еще не может достаточно объективно оценить значимость или не значимость изучения дисциплины. Тем более, как уже отмечалось, что многие студенты гуманитарных направлений не видят необходимости глубокого изучения математики и считают ее бесполезной в своей будущей профессии [5]. Не исключено, что здесь еще сказывается то как, они относились к предмету в школе, как изучали его, даже какие отношения сложились с учителем математики в школе.
Таким образом, анализ первого контрольного среза знаний показывает, что коэффициент корреляции его с коэффициентом мотивации первого занятия составил 0,581844. Коэффициент корреляции результата первого контрольного среза знаний и результата ЕГЭ составил 0,453544. То есть можно отметить, что зависимость от результата ЕГЭ и мотивации глубокого изучения дисциплины близки, но все же большая зависимость от мотивации студентов. Усредненный коэффициент мотивации, как отмечалось, был 5,15. Усредненный результат первого контрольного среза знаний составил 68,075 балла. Причем если среди студентов одной группы усредненный коэффициент мотивации составил 6,72, и усредненный результат первого контрольного среза оказался равным 73,78 балла. Среди студентов другой группы усредненный коэффициент мотивации составил 3,86. Усредненный результат первого контрольного среза знаний - 63,41 балла. Но надо отметить, что среднее значение баллов ЕГЭ составляло в первой группе 57,78, а во второй 54,51. То есть они близки, но результаты среза значительно отличаются и наглядно видно, что гораздо больше зависят от мотивации студентов.
Второй и третий срез знаний студентов проводились уже после повторного анкетирования. Ана-
лиз результатов повторного анкетирования показал, что зависимость между результатом ЕГЭ и мотивацией студентов значительно снизилась. Коэффициент взаимной корреляции составил теперь 0,184182. Зависимость стала небольшой. То есть многие студенты осознали значимость изучения дисциплины и уже не оглядываются на результат изучения математики в средней школе. Оценка взаимозависимости коэффициента мотивации и результатов второго и третьего контрольных срезов знаний (коэффициенты корреляции результатов) оказалась, соответственно 0,769528 и 0,725914. А это уже говорит о довольно сильной взаимосвязи этих признаков. В то время, как зависимость от результата ЕГЭ значительно снизилась и составила соответственно 0,229669 при втором срезе и 0,307418 при третьем.
Если проанализировать усредненные результаты, то они составили: при втором контрольном срезе знаний - 80,375 балла, при третьем - 73,85 балла. То есть значительно повысились. Анализ результатов групп снова показывает, что в той группе, где выше коэффициент мотивации, там и выше усредненный результат контрольного среза знаний. В первой группе при усредненном коэффициенте мотивации 8,72, усредненные результаты второго и третьего контрольных срезов знаний, соответственно 91,83 балла и 85,11 балла. Во второй же группе при усредненном коэффициенте мотивации 7, усредненные результаты срезов знаний составили 71 балл на втором срезе и 64,64 балла на третьем.
Остановимся теперь на результатах семестровых экзаменов. Среднее значение результата семестровых экзаменов по всей выборке составило 75,675 балла. Коэффициент корреляции с результатом ЕГЭ составил 0,2889. То есть зависимость низкая и осталась практически на том же уровне, что и при втором и третьем контрольными срезами знаний. Коэффициент корреляции результатов семестровых экзаменов и мотивации составил 0,695505. А это снова говорит о значительной зависимости. Исследование зависимости результатов семестровых экзаменов от результатов контрольных срезов знаний студентов приведены в [4].
Если же проанализировать результаты по отдельным группам, то в первой группе среднее значение результата семестра составило 84,333 балла при среднем коэффициенте мотивации 8,72. Во второй группе - 68,591 балла при среднем коэффициенте мотивации 7. А это снова доказывает, что наблюдается прямая зависимость мотивации студента и результата изучения дисциплины.
Все же надо отметить, что от результата ЕГЭ успеваемость естественно зависит. С этой целью и производится конкурсный отбор абитуриентов при поступлении. Но в дальнейшем на этот фактор уже ни как повлиять невозможно. В то время, как на мотивацию студентов можно и нужно влиять, чтобы повысить ее как можно больше.
Возникает справедливый вопрос - как повысить интерес к изучению математических дисциплин
именно студентами гуманитариями? Ради справедливости надо сказать, что и интерес к изучению любой дисциплины. Вот здесь перед преподавателем стоит нелегкая задача повышения интереса. Нужны убедительные примеры востребованности дисциплины в будущем. Например, в [2] была рассмотрена теория группового выбора или коллективного принятия решения, как средство повышения интереса к изучению математики студентами гуманитарных направлений. Там было убедительно доказано, что у студентов формируется новое отношение к математическому аппарату, как необходимому и желаемому в профессиональной деятельности любого специалиста.
Что здесь требуется от педагога? Во-первых, необходимо определенно знать, где и в каком объеме будут необходимы знания полученные при изучении дисциплины в процессе изучения других дисциплин. Здесь целесообразно посоветоваться с преподавателями более старших курсов. И постоянно на это обращать внимание студентов. Во-вторых, нужны убедительные примеры востребованности полученных знаний в будущей профессии и, вообще, в будущей жизни. Здесь тоже необходимо поговорить с преподавателями специальных дисциплин, чтобы они поделились с вами такими примерами. И обязательно обращать на это внимание студентов, убеждая в значимости получаемых знаний. Приобретенные в процессе изучения дисциплины, качества становятся чертами личности, распространяясь и на другие сферы жизни - вплоть до практического поведения.
Литература
1. Притчина Л.С. Некоторые аспекты инновационного подхода в преподавании математических дисциплин в высшей школе // Теория и практика развития современного образования в России / Коллективная монография. - Ульяновск: Зебра, 2017. С. 444-455.
2. Сокольников А.Н. Теория группового выбора или коллективного принятия решения, как средство повышения интереса к изучению математики студентами гуманитарных направлений // Высшее образование в России: история и современность / Коллективная монография. Ульяновск: Зебра, 2017. С. 224-232.
3. Сокольников А.Н. Зависимость результатов изучения математических дисциплин студентами первого курса от результатов изучения математики в средней школе и мотивации изучения математических дисциплин в высшем учебном заведении / А.Н. Сокольников // Современное педагогическое образование. - 2018. - №2. - С. 64-67.
4. Сокольников А.Н. Исследование зависимости успеваемости студентов в семестре и результатов семестровых экзаменов / А.Н. Сокольников // Современное педагогическое образование. - 2018. - №4. - С. 138-140.
5. Сокольников А.Н. Роль математических дисциплин в гуманитарном образовании. Материалы 6-й всероссийской научно-практической конференции (заочной) с международным участием «Категория «социального» в современной педагогике и психологии». - Ульяновск: Зебра, 2018. С.321-325.
Motivation to study discipline as one of the most important
factors for improving student performance Sokolnikov A.N.
Moscow State Institute of international relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation» Odintso-vo branch
The article considers the study carried out within the framework of the evaluation of the influence of motivation on the deep study of mathematical disciplines on the results of intermediate control of knowledge in the semester and on the result obtained by students in the examination session. Results are compared as motivation increases and recommendations are given to teachers to increase students ' interest in the study of discipline. Keywords: Motivation of study of discipline, coefficient of motivation, coefficient of correlation, control slice of knowledge, average results, increase of interest to study. References
1. Pritchina L.S. Some Aspects of the Innovative Approach in Teaching Mathematical Subjects in Higher Education // Theory and Practice of the Development of Modern Education in Russia / Collective Monograph. - Ulyanovsk: Zebra, 2017. p. 444-455.
2. Sokolnikov A.N. The theory of group choice or collective decision-making, as a means of increasing interest in the study of mathematics by students of humanities // Higher education in Russia: history and modernity / Collective monograph. Ulyanovsk: Zebra, 2017. P. 224-232.
3. Sokolnikov A.N. The dependence of the results of the study of
mathematical disciplines by first-year students from the results of studying mathematics in secondary school and the motivation to study mathematical disciplines in higher education / A.N. Sokolnikov // Modern pedagogical education. - 2018. -№2. - p. 64-67.
4. Sokolnikov A.N. The study of the dependence of student performance in the semester and the results of semester exams / A.N. Sokolnikov // Modern pedagogical education. - 2018. -№4. - p. 138-140.
5. Sokolnikov A.N. The role of mathematical disciplines in the humanities. Materials of the 6th All-Russian scientific-practical conference (by correspondence) with international participation "Category" social "in modern pedagogy and psychology." -Ulyanovsk: Zebra, 2018. P.321-325.
