CC BY
15
Scientific journal ISSN 2413-158X (online)
PHYSICAL AND MATHEMATICAL EDUCATION ISSN 2413 1571 (Print)
Has been issued since 2013.
Науковий журнал
Ф1ЗИКО-МАТЕМАТИЧНА ОСВ1ТА
Видаеться з 2013.
http://fmo-journal.fizmatsspu.sumy.ua/
Сачанюк-Кавецька Н.В., Прозор О.П., Клеопа I.A. Органiзацiя контролю навчальних досягнень студент'ю за допомогою автоматизованих систем тестування. Ф'!зико-математична освта. 2020. Випуск 3(25). Частина 1. С. 87-93.
Sachanuk-Kavets'ka N., Prozor O., Klieopa I. Organization of control of students educational results with the help of automated testing systems. Physical and Mathematical Education. 2020. Issue 3(25). Part 1. Р. 87-93.
DOI 10.31110/2413-1571-2020-025-3-014 УДК 378.147
Н.В. Сачанюк-Кавецька
В'нницький на^ональний техшчний унiверситет, Украна
[email protected] ORCID: 0000-0001-6405-133 О.П. Прозор
В'шницький на^ональний техшчний унiверситет, Украна
el. przr@gmail. com ORCID: 0000-0003-1454-8352 I.A. Клеопа
В'нницький на^ональний техшчний унiверситет, Украна
[email protected] ORCID: 0000-0001-8408-6515
ОРГАН1ЗАЦ1Я КОНТРОЛЮ НАВЧАЛЬНИХ ДОСЯГНЕНЬ СТУДЕНТ1В ЗА ДОПОМОГОЮ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМ ТЕСТУВАННЯ
АНОТАЦЯ
Формулювання проблеми. Проблема впровадження автоматизованих систем тестування як засобу вим'!рювання навчальних досягнень студент'в е актуальною, оскльки вона стосуеться оптим'вацпi модерн'вацК навчального процесу в умовах змшаного навчання. З огляду на зазначене постае необх'днкть з'ясувати переваги i недолки електронного тестування, досл'дити ефективнсть його застосування та сформулювати умови, необхiднi для яшсного контролю навчальних досягнень студент 'ю.
Матер/'али i методи. Для виконання завдань досл'дження використано методи: аналiз, синтез, пор'вняння, систематизац'я та узагальнення навчально-методичних та науково-популярних джерел з проблеми досл'дження, педагог'мний експеримент, первинна статистична обробка й узагальнення отриманих даних. Для визначення статистичних показниюв застосовано програмний додаток MS Excel. Дослiдження проведено на базi Вiнницького нац'юнального техшчного ун'терситету при кафедрi вищоiматематики. Обсяг вибiрки - 287.
Результати. Подано приклади тестових завдань з дисциплiни «Вища математика»; використовуючи t-критерiй Влкоксона та u-критерiй Манна-^тн^ перев'рено вплив факторiв систематичности проведення тестування та вiдкритостi доступу до тестування впродовж навчального семестру на результат семестрового тестування.
Висновки. Експериментальна перев'рка пдтвердила ефективнсть контролю навчальних досягнень студент'в за допомогою автоматизованих систем тестування за умови систематичного його проведення та дотримання академ'чноi доброчесност ':. Подальи/i досл 'дження мають стосуватися формування алгоритм 'в створення тестових завдань для перевiрки глибини знань.
КЛЮЧОВ1 СЛОВА:: вища математика, зм ':шане навчання, контроль, тематичний тест, автоматизованi системи тестування.
ВСТУП
Постановка проблеми. Неперервне вдосконалення вищо!' освти висувае новi вимоги до тдвищення якосп контролю та оцшки ефективност математично!' пщготовки бакалаврiв техычного спрямування. Як зазначае В. Ягупов, контроль як педагопчне поняття являе собою усвщомлене, планомiрне спостереження та фтсащю вербальних i практичних дш вихованщв з метою з'ясування рiвня опанування програмного матерiалу, оволодшня теоретичними та практичними знаннями, навичками й умЫнями та формування в них певних особиспсних та професшних рис (Ягупов, 2002). В означены цього поняття передбачено таку його рису як систематичысть проведення. Дослщження показують, що вщсутысть регулярного об'ективного контролю знижуе штерес студенев до результат свое!' пращ, що по™ негативно позначаеться i на ставлены до процесу навчання (Хом'юк&Сачанюк-Кавецька, 2016). Необхщысть забезпечення контролю
й оцшювання не ттьки результату, а й процесу навчання сприяе пошуку оперативних та об'ективних методiв контролю знань.
Аналiз актуальних дослiджень. Проблематика впровадження тестових технологiй не нова. 1Т актуальнiсть пов'язана з необхiднiстю наявностi бiльш результативних методик визначення якосп навчальних досягнень студентiв. В сучасному та кторичному аспектах вона була та залишаеться в полi зору вггчизняних та зарубiжних науковцiв: теоретичн основи та практичне застосування тестування (В. Аванесов, В. Беспалько, В. Байденко, В. Втторов, В. Вербець, Н. Тализша, Н. Шиян та ш); конструювання тестiв, правила складання тестових завдань та особливостi застосування комп'ютерних технологiй у тестуваннi (Л. Кухар, К. 1нгенкамп); статистична обробка результат тестування (Д. Гласс); моыторинг як зааб удосконалення системи шформацмного забезпечення управлiння освiтою (О. Абдулша, В. Горб, О. Локшина, О. Майоров, Л. Мишанська, С. СЫна). Аналiз науково-педагогiчноT лiтератури виявив, що питання теоретичних основ тестування, композицп тестових завдань, iнтерпретацiT результатiв розглянут фунтовно. Натомiсть питання органiзацiT контролю навчальних досягнень студенев засобами автоматизованих систем тестування, зокрема виявлення впливу факторiв систематичносп проведення та вщкритосп доступу, вивчене недостатньо, що стало передумовою нашого дослiдження.
Мета статп. З огляду на зазначене вище, метою статтi е висвiтлення питання впровадження автоматизованих систем тестування в навчальний процес; опис авторських прикладiв тестових завдань, ям дають ефективно та з м^мальними витратами часу продiагностувати теоретичний рiвень пiдготовки студенев та навички розв'язування задач; опис педагопчного експерименту з виявлення впливу факторiв систематичностi проведення тестування та вщкритост доступу до тестування впродовж навчального семестру на результуюче семестрове тестування.
МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
В процесi дослiдження використано такi методи: аналiз, синтез, порiвняння, систематизацiя та узагальнення навчально-методичних та науково-популярних джерел з проблеми дослщження, педагопчний експеримент, первинна статистична обробка й узагальнення отриманих даних. Для визначення статистичних показнимв застосовано програмний додаток MS Excel та статистичний пакет SPSS. Дослщження проведено на базi Вшницького нацюнального технiчного унiверситету при кафедрi вищоТ математики.
РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛ1ДЖЕННЯ ТА ОБГОВОРЕННЯ
Останым часом актуальним стало питання змшаного навчання, тобто поеднання традицшного навчання та онлайн-освiти. За умов змшаного навчання виникае питання побудови ефективноТ системи контролю та оцшювання навчальних досягнень студенев. Особлива увага придтяеться тестовому контролю знань. Створення та використання тестових матерiалiв дозволяють забезпечити взаемно-обернений зв'язок мiж студентом та викладачем, допомагаючи останньому здмснювати управлiння процесом навчання. В традицмному розумiннi тест - це метод дiагностики якостi пiдготовки, в якому завдання розташован по зростанню складносп. Особи, що складають тест, виконують щентичы або семантично схожi завдання за однаковий промiжок часу, в однакових умовах та з однаковим пщходом до оцшювання вщповщей. Особа, що тестуе (викладач), вiдбирае оптимальну кшьшсть завдань, якi б дали можливкть вiдносно точно дiагностувати яккть пiдготовки ос^б, що тестуються (студенти). Аналiз результатiв проводять спираючись на середне арифметичне та вiдсотковi норми, ям показують скiльки вiдсоткiв студенев мають тестовий результат гiрший, ыж в iнших. Такий пiдхiд дозволяе ефективно вимiряти рiвень пiдготовленостi студенев та оцiнити його структуру.
Тестування стимулюе самоконтролюючу дiяльнiсть студентiв. Виконуючи тест, вони мають можливкть перевiрити ступiнь засвоення навчального матерiалу, звернути увагу на «прогалини» в знаннях, повернутися до вивченого та самоспйно чи п^д керiвництвом викладача пройти матерiал ще раз. Можливiсть проходити тематичне тестування забезпечуе рiвномiрну навчальну роботу впродовж усього семестру, а не лише в перюд рубiжного контролю.
Варто зазначити, що використання теспв в процес навчання е рацюнальним засобом дiагностування знань, вмшь та навичок студентiв в силу своеТ об'ективностi та зручносп в аналiзi результатiв. Крiм того автоматизован системи тестування дозволяють суттево зекономити час на генерування паке^в тестових завдань та Тх перевiрку, позбавити викладача вщ рутинноТ частини його роботи. Так у Вшницькому нацюнальному технiчному унiверситетi було впроваджено систему електронноТ пiдтримки навчального процесу JetlQ. JetlQ е глобальним iнформацiйним базисом уыверситету для: управлiння навчальним процесом; облту знань студентiв; облiку навчальноТ активностi студентiв; системи тестування знань TestlQ ^акало&Паламарчук&Коваленко, 2017). 1нтерфейс модуля TestlQ, розробленого нашими колегами, наведено на рис. 1.
Використання автоматизованих систем тестування для контролю навчальних досягнень студенев мае як переваги, так i недолти. До очевидних переваг можна вщнести (Сачанюк-Кавецька&Прозор, 2020):
1. Об'ективнiсть. Студенти цтого потоку чи окремоТ групи знаходяться в однакових умовах, що забезпечуе об'ективысть оцшювання знань та вмшь кожного та стимулюе до тзнавальноТ дiяльностi.
2. Оперативысть. Тестування допомагае зекономити навчальний час та особистий час викладача.
3. Диференцмований пщхщ. Тестовий матерiал пропонуе рiзнi рiвнi складносп та може мiстити теоретичну чи практичну частини чи Тх комбшащю за темами роздЫв чи всього курсу вищоТ математики.
4. Можлив^ь охоплення великоТ аудиторп.
5. Самоперевiрка студентiв. Використовуючи тестовi завдання студенти самоспйно додатково опрацьовують навчальний матерiал, перевiряють ступiнь засвоення лекцмного матерiалу, вмiння розв'язувати задачi.
6. Автоматизащя тестування. Середовище системи пщтримки навчального процесу i управлiння навчальним процесом JetlQ дозволяе дистанцмно здмснювати оцiнку знань та вмiнь студенев та аналiзувати Тх активнiсть пщ час пiдготовки до контрольного тестування.
Л( Робочий спл викладача X Д| Тест-Ю X +
'СО Л ¡д.упи1.ес1и.иа/»'еЬ_№е$аиги5Ле51_ас1т.рЬр ::: Додатки ^с>ееп СМ ф Пш61ри Мзуалцац... О Е1У5ТиР у Приймальма кс ДОВ1ДКА
- о
»о
А
ЛГ
Скол1ювати тест колет
Створення тест! в КоП1Ювання формул з М5 \IVoid Створення супертесПв
Tecт-IQ
Колекц1я: [а
да
N Дата Код Назва тесту Колеицш Викладач Ред. ПИТ./ Карт. №В1дом — Вид
1 2019-01-02 11:49:08 г_р1031п13 Вища математика. Р1ВНЯННЯ МАТЕМАТИЧН01Ф13ИКИ. да.. Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ .4 32 Е 0 X
2 2018-12-29 12:54:05 г_р1031п12 Вища математика. ДИФЕРЕНЦ1АЛЬН1 Р1ВНЯННЯ. да- Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ .4 50 X 0 X
3 2019-01-02 13:31:55 г_р1031п15 Вища математика. РЯДИ. да» Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна о 4 50 О 0 X
4 2018 12-28 20:35:38 г_р1031п11 Вища математика. ФУНКЦЦ БАГАТЬОХ ЗМ1ННИХ. «... Сачанюк Кавецька ИатаЛ1Я Васишвна □ .4 55 О 0 X
5 2019-01-02 13:28:40 2 _р1031п14 Вища математика. ОПЕРАЦ1ЙНЕ ЧИСЛЕНИЯ. да.. Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ 4 55 р 0 *
, 2018-11-20 0 23:05:28 г_р1031п3 Система передавання ЫформацИ. Частика. 3. да.. Сачанюк-Кавецька натал« Васишвна □ .4 69 Е 280 X
7 2018-11-20 19:57:57 г_рЮ31п1 Система передавання ЫформацП'. Частина. 1. да.. Сачанюк-Кавецька Наталю Васишвна □ .4 70 Е 50 X
8 2019-01-03 18:56:09 г_р1031п17 Вища математика. Р1ВНЯННЯ МАТЕМАТИЧН01 ФВИКИ.+Вища математика. РЯДИ. Сачанюк-Кавецька Натали) Васишвна □ 4 82 С 0 X
9 0000-00-00 00:00:00 г_р1031п21 Вища математика. Теор1я ймое!риостей. 1. Ковальчук Майя Бориавна □ 4 90 9137 X
10 2019 09-13 19:43:17 2_р1031п20 Вища математика. Теория поля. да,.. Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ .4 99 С 20113 X
11 2019-01-03 18:54:21 2_р1031п16 Вища математика. ДИФЕРЕНЩАЛЬН! Р1ВНЯННЯ.+Вища математика. ОПЕРАЦ1ЙНЕ ЧИСЛЕННЯ. Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ 105 С 0 X
12 2018-11-25 17:03:33 г _рЮ31п7 Система передавання 1нформац«. Частина. 2. да.. Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ А 140 в 20 X
13 2020-04-26 13:42:46 2_р1031п24 Модел! та структури даних. Пщсумковий Методичн! Сачанюк-Кавецька Haтaлjя Васишвна о .4 150 А 265 X
14 2019-10-01 09:23:09 г_р1031п23 Вища математика. Вектор.Анал.геометрия.. да,.. □ 4 154 А 0 X
15 2019-01-03 18:56:23 г _р1031п18 Вища математика. ДИФЕРЕНЦ1АЛЬН1 Р1ВНЯННЯ.+Вища математика. ОПЕРАЦ1ИНЕ ЧИСЛЕННЯ.+Вища математика. Р1ВНЯННЯ МАТЕМАТИЧНОГ Ф13ИКИ.+Вища математика. РЯДИ. Сачанюк-Кавецька Наташя Васишвна □ /. 187 А 0 X
16 2018-11-30 13:18:36 г_р1031п10 Система передавання 1нформащТ. ¡слит.. да» Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна □ 4 209 А 498 X
17 2019-0103 18:58:15 г_р1031п19 Вища математика. 1спит. армии Сачамкж-Кавсцька Наталт Васишвна □ 4 242 А 0 X
18 0000 00-00 00:00:00 г_р1031п22 Вища математика. 1слит. / | Сачанюк-Кавецька Наталт Васишвна О .4 242 0 X
Рис. 1. 1нтерфейс модуля
До можливих недолiкiв тестування можна вiднести такi:
1. Створення тестового матерiалу, заповнення та налаштування тестовоТ бази - це трудомiсткий та тривалий процес для викладача.
2. МожливОь випадкового вибору. П^д випадковктю розумiють як випадково вибрану чи вгадану вщповщь, так i помилково вказану вщповщь через неуважнiсть чи постх.
3. Недотримання академiчноТ доброчесност студентами, можливкть використання при вщповщ прикладних математичних пакетiв для отримання розв'язмв тестових завдань. Вирiшити цю проблему можна використовуючи тестовi питання, ям допускають комбiнування варiантiв з вибором вщповщ, введенням вiдповiдi на вщповщысть в однiй формi. Також можна розробляти тест^ та перевiрнi завдання в формi, що вимагае введення промiжних результатiв обчислень.
Наведемо можливий приклад таких запитань.
Обчислити
хЛх , де межi штегрування е розв'язками матричного рiвняння
*( х2 +1)
(X
1 2 3 -1
= (1 5).
4. При вiдкритому доступi до тестових завдань кнуе можливiсть не перевiрки студентами своТх знань, а «вибивання» правильно)' вiдповiдi шляхом багаторазового проходження теспв та перебору усiх перерахованих варiантiв вiдповiдей. (Середовище системи пiдтримки навчального процесу i управлiння навчальним процесом JetIQ дозволяе фiксувати кiлькiсть проходжень теспв. На потiк iз 75 чоловт ця кiлькiсть становила в середньому 27000).
Для цтей тестування знання можна роздтити на три види: т^ що пропонуються, т^ що набуваються, та тi, що перевiряються. Знання, що пропонуються - це знання теоретичного характеру, здобут з навчальних поабнимв, матерiалiв лекцй статей тощо. Цi знання формуються в системi завдань, за якими студенти можуть перевiрити ступiнь своеТ пiдготовленостi. Для перевiрки сприйняття цих знань в мнц кожноТ лекцп можна використовувати математичнi диктанти, кросворди.
Знання, що перевiряються - це основний змкт програми iспиту. Головною ознакою знань, якi перевiряються, е актуальысть та готовнiсть студентiв до Тх практичного застосування до розв'язування завдань, ям використовуються на момент перевiрки. lнодi цю ознаку називають оперативною знань. Окрiм того, видiляють там властивост знань (Малафпк, 2015):
- рефлексившсть (я не тiльки щось знаю, але й знаю, що я це знаю);
- транзитивысть (якщо я знаю, що дехто щось знае, то з цього випливае, що я знаю це щось);
- антисиметричысть (якщо я знаю когось, то це не означае, що вЫ мене знае).
Пщ час проходження теспв (особливо iз закритим доступом до варiантiв, або невдалою першою спробою) студенти повторюють пройдений матерiал, узагальнюють та систематизують його. При цьому вони можуть використовувати так зван опоры схеми, розроблен до кожноТ теми викладачем. Мотива^ю навчання спричинюе той факт, що при тестуванш оцшку виставляе комп'ютер, а не викладач, на якого можна спробувати вплинути.
Набут знання - це т знання, ям залежать в^д навчальноТ активностi студента. Розв'язування навчальних завдань е головним стимулом для активiзацiТ навчання, власноТ дiяльностi студентiв. Ця дiяльнiсть може вiдбуватись у формi роботи з викладачем, в грут чи самостiйно. Перевiрка цих знань - це задача тематичного тестування.
Для тематичного тестування студентам пропонуеться 10-15 завдань на 45 хв, тести мктять завдання як теоретичного так i практичного характеру рiзного рiвня складносп та м^мум чотири варiанти вiдповiдей до них. Для прикладу наведемо набiр завдань тематичного тестування з «Теорп поля».
1. Яка формула виражае noTÍK векторного поля через проекцию на площину Oxz , якщо n - зовышня нормаль?
а) JJ aydxdz = - JJ ay (x, y(x, z), z)dxdz;
б) JJaydxdz = JJay (x,y(x, z),z)dxdz;
U Dxz
в) JJ aydxdz = JJa y (x, y( x, z), z)dxdz;
у у(x,z),zdxdz, г) iнша вщповщь.
2. Вектор, координатами якого е значення частинних похiдних функцп в точц називають: а) похiдною за напрямом; б) градiентом; в) скаляром; г) шша вiдповiдь.
3. Циркулящя потенцiального поля вздовж довiльного замкненого контура дорiвнюе: а) 1; б) 0; в) -1; г) шша вщповщь.
4. Поверхня називаеться односторонньою, якщо у довтьну точку поверхн пiсля обходу будь-якого замкненого контуру, розмЩеного на цiй поверхнi, який не перетинае и межу, ми повертаемось
а) з протилежним напрямом;
б) з початковим напрямом нормал^
в) без жодного напряму;
г) шша вщповщь.
' з 2'
5. Яке Í3 перерахованих нижче чисел е значенням штеграла I =
JJJÍ x - y + з z Jdydz + xdxdz - zdxdy, я кщо и -
зовншня сторона трикутника, утвореного перетином площини з координатними площинами? а) 6; б) 8; в) 7; г) шша вщповщь.
6. Чому дорiвнюе потт векторного поля a = (2x+y)i + (x + 3z)j через проекцiю трикутника ABC , утвореного при перерiзi площини P : x + 2y + z = 2 з координатними площинами на площину Oxy ?
а) 1; б) -1; в) 0; г) шша вщповщь
7. Вкажпъ, яким е векторне поле a = (3x-yz)i + (3y -xz)j + (3z-xy)k ? а) гармоычним; б) потенцiальним; в) соленощним; г) iнша вiдповiдь.
8. Яке iз вказаних нижче чисел, е розв'язком штеграла I = Jydx + xdy , де L - частина кола x = r cost, y = r sin t
L
, що знаходиться у першому квадратт? а) 1; б) -1; в) 0; г) шша вщповщь.
9. Який iз перерахованих нижче векторiв е ротором векторного поля a = 3xi + yz j + y2k ? а) rota = yj ; б) rota = yi; в) rota = yk ; г) шша вщповщь.
10. Обчислити J(x+y)dl, де L - контур трикутника з вершинами O(0,0), A(l,0) та B(l,l).
L
а) шша вщповщь; б) 2-42; в) 2 + 42; г) 42 .
Вигляд теспв в автоматизоваый системi тестування JetlQ наведено на рис. 2.
Рис. 2. Скршшот питання тесту в систем! JetIQ
Наше дослiдження стосувалось виявлення впливу факторiв систематичностi проведення тестування та вщкритосп доступу до тестування впродовж навчального семестру на результат семестрового кпиту у формi тестування. П^д
D
и
сг
систематичнктю проведення розумкмо регулярне, постшне, планове тестування пiсля кожно!' вивчено!' теми чи роздiлу. Наведемо статистику устшносп студентiв факультету електроенергетики та електромеханти Вiнницького нацiонального техычного унiверситету з дисциплiни «Вища математика» у 2018-2020 роках. На констатуючому етат експерименту за результатами середнього балу зрiзу залишкових знань у формi тестування було перевiрено однорщнкть груп.
На рис. 3 наведено результати семестрового кпиту без будь-якого модульного чи тематичного теоретичного тестування в контрольнш грут (КГ) за умов вщвщування лекцiй, практичних, виконання домашых завдань (типових розрахункiв) та контрольних робп- студентами. Наявнiсть конспекту лекцш та практичних не вимагалась.
60 50 40 30 20 10 0
вщмшно добре задов незадов
Рис. 3. Результати кпиту з «ВищоТ математики»
При такому пiдходi яккть становила 29%, незадовiльних оцшок 21%.
В ходi експерименту в КГ були внесен уточнення, ям полягали в проведеннi промiжного модульного тестування в середин навчального семестру. Наявнкть конспекту лекцiй та конспект практичних занять була за таких умов обов'язковою. Для порiвняльного аналiзу групу, в якiй цi змши мали мiсце, назвали абревiатурою КГУ. На рис.4 наведено результати семестрового кпиту в КГУ.
Рис. 4. Результати кпиту з «ВищоТ математики» пкля пром1жного модульного тестування
За таких умов яккть становила 46%, незадовтьних оцiнок 8%.
Наступним етапом педагопчного експерименту було проведення тестового контролю знань з кожно!' теми. Студенти вщвщували лекцй та практичн заняття з обов'язковим веденням конспект, виконували типовi розрахунки, писали математичн диктанти пiсля кожно!' лекцй' та виконували творчi завдання. В даному випадку до моменту тематичного тестування був закритий доступ до теспв в системi JetIQ. Результати кпиту наведено на рис. 5.
60 50 40 30 20 10 0
вщмшно добре задов незадов
Рис. 5. Результати кпиту з вищоТ математики пкля тематичного тестування i3 закритим доступом
За такого пщходу яккть в експериментальнш грут (ЕГ) становила 48%, незадовтьних оцшок 2%. В цш грут дослщжуваних результат перевiрки залишкових знань дав 47% яккних оцшок та 3% незадовтьних оцшок. Зауважимо, що перевiрка залишкових знань здмснювалася через рт пiсля останнього iспиту з дисциплiни «Вища математика».
Цтавий результат ми одержали, зробивши доступ до тематичного тестування вщкритим. Студенти могли заздалегiдь до вказано!' дати тестування самостiйно проходити вщповщний тест необмежене число разiв. Для порiвняльного аналiзу впливу змiн, групу цю групу позначимо ЕГУ. Результати такого тестування подано на рис. 6.
50 40 30 20 10 0
В1ДМ1ННО
добре
задов
незадов
Рис. 6. Результати пром1жного тематичного тестування Í3 вщкритим доступом
В даному випадку яккть становила 81% з 0% незадовтьних оцшок. Однак перев1рка залишкових знань в rpyni з даного роздту вищо!' математики, яку було проведено через мкяць тсля тестування продемонструвала зовам шшл результати: 37% яккних оцшок та 30% незадовтьних оцшок. Ми зробили висновки про те, що вщкритий доступ до теспв «стимулюе» студенев пщбирати та запам'ятовувати правильн вщповщы, а не вчити необхщний матер1ал.
Проведемо статистичний анал1з показниюв (табл.1).
Таблиця 1
Результати статистичного аналiзу
Середш Значення статистики критер'ю
КГ КГУ ЕГ ЕГУ (КГ/ЕГ) (КГ/КГУ) Т (ЕГ/ЕГУ)
3,15 3,52 3,59 4,21 -4,502 -7,211 -9,487
Застосовуючи додаток MS Excel, за критер1ем узгодженост Шрсона вщхилили ппотезу про нормальний закон розподту результат тестування. Для довтьного розподту скористалися непараметричним t-критерiем Вткоксона для пор1вняння зв'язаних виб|рок та и-критер1ем Манна-Уин двох незалежних виб|рок. Хоча t-критерiй Вткоксона можна використовувати при об'ем1 виб|рки до 25 елемент, програма SPSS конвертуе його в величину z незалежно в[д розм1р1в виб|рки. Для зв'язаних виб|рок КГ i КГУ одержали статистику критер1я z=-7,211 та результати розрахунку асимптотично!' значимост меншл за 0,05. Для зв'язаних виб|рок ЕГ i ЕГУ одержали статистику критер1я z=-9,487 та результати розрахунку асимптотично!' значимост менам за 0,05. В обох випадках значення асимптотично!' значимост свщчать про наявысть вщмшностей у виб|рках.
Висунули ппотезу H0 про вщсутшсть вщмшностей в КГ i ЕГ. Використовуючи статистичний пакет SPSS для пор1вняння результат КГ i ЕГ за и-критер1ем Манна-Унн1, одержали z=-4,502. Осктьки отримали значення асимптотично!' значимост менам за 0,05, то ппотезу H0 про вщсутысть вщмшностей вщхилили.
ВИСНОВКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ПОДАЛЬШОГО ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Спираючись на проведене дослщження, зазначимо, що систематичне проведення тестування та надання можливост вщкритосп доступу до тестування впродовж навчального семестру покращуе результати семестрового контролю. Експериментальна перев1рка пщтвердила ефективысть тестування за умови систематичного його проведення та дотримання академ1чно!' доброчесносп. Якщо керуватися тестуванням як формою пщсумкового контролю у визначен р|вня навчальних досягнень студенев, варто враховувати наявысть проведення тестування впродовж семестру по кожному змктовому модул1.
Автоматизован системи тестування дозволяють вщслщковувати динамту устшносп студент, зменшуючи при цьому витрати часу на !'!' перев1рку. Але вщсутысть в1зуального контакту викладача з1 студентом на момент складання тесту останшм, впливае на об'ективысть оцшки. Цей фактор усунути за умов змшаного навчання не можливо, осктьки в1н стосуеться р1вня розвитку академ1чно!' доброчесност студенев.
Подальшл дослщження мають стосуватися формування алгоритм1в створення тестових завдань для перев1рки глибини знань.
Список використаних джерел
1. Bismalo O. V., Palamarchuk Y. A., Kovalenko O. O. Results of implementation of the pilot project of management system for learning and concomitance of the educational, methodological and scientific activities "JetlQ" Матер1али 9-!' науково-практично!' конференцп (м. Льв1в, 21-23 листопада 2017 р.). Льв1в : Видавництво Наукового товариства 1м. Шевченка, 2017. С. 73-77.
2. Малафпк I. В. Дидактика новнньо!' школи: навч. поаб. для студенев ВНЗ. Ки!'в: Слово, 2015. 630 c.
3. Межуева I. Ю. Тестуваня як форма контролю знань, умшь, навичок. Переваги i недолти. Молодий вчений, 2017. № 9 (49). С. 394-398.
4. Петрук В. А., Прозор О. П. Тестов1 технологи контролю теоретичних знань з вищо!' математики в техычному ВНЗ. HayKoei записки Тернопльського нацюнального педагогiчного yHieepcumemy. Серiя: педагогка, 2008. № 7. С. 123-128.
5. Сачанюк-Кавецька Н.В., Прозор О.П. Особливост тестового контролю знань студенев вищих навчальних заклад1в. The 8th International scientific and practical conference «Dynamics of the development of world science» (April 15-17, 2020) Perfect Publishing, Vancouver, Canada. 2020. 999 p. Р. 796-803.
6. Титенко С. В. Генерация тестових завдань у систе/wi дистанцiйного навчання на ochobí моделi формалiзацN дидактичного тексту. HayKoei eicmi НТУУ "КП1", 2009. № 1(63). С. 47-57.
7. Федорук, П. I. Адаптивш тести: статистичн методи обробки результат тестового контролю знань. Математичн машини i системи, 2007. № 3, 4. С. 122-138.
8. Хом'юк I.B., Сачанюк-Кавецька Н.В. Використання тестового контролю знань студент у процес вивчення вищо''' математики. HayKoei записки. Серiя: педагогiчнi науки, 2016. Вип. 9. Ч. 2. С. 43-50.
9. Ягупов В. В. Педагопка: Навч. поабник. К.: Либщь, 2002. 560 с.
References
1. Bisikalo O. V., Palamarchuk Y. A., Kovalenko O. O. (2017). Results of implementation of the pilot project of management system for learning and concomitance of the educational, methodological and scientific activities "JetlQ" Proceedings from 9 naukovo-praktychna konferentsiia (m. Lviv, 21-23 lystopada 2017 r.) - The Ninth International Scientific and Practical Conference (Lviv, November 21-23, 2017). (pp. 73-77). Lviv : Vydavnytstvo Naukovoho tovarystva im. Shevchenka [in English].
2. Malafiik I. V. (2015). Dydaktyka novitnoi shkoly: navch. posib. dlia studentiv VNZ [Didactics of the newest school: a textbook for university students]. Kyiv: Slovo [in Ukrainian].
3. Mezhuieva I. Yu. (2017). Testuvania yak forma kontroliu znan, umin, navychok. Perevahy i nedoliky [Testing as a form of knowledge, skills and habits control. Advantages and disadvantages]. Molodyi vchenyi - Young Scientist, 9 (49), 394-398 [in Ukrainian].
4. Petruk V. A., Prozor O. P. (2008). Testovi tekhnolohii kontroliu teoretychnykh znan z vyshchoi matematyky v tekhnichnomu VNZ [Test technologies of control of theoretical knowledge in higher mathematics in technical high school]. Naukovi zapysky Ternopilskoho natsionalnoho pedahohichnoho universytetu. Seriia: pedahohika - The Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University. Series: pedagogy, 7, 123-128 [in Ukrainian].
5. Sachaniuk-Kavetska N.V., Prozor O.P. (2020). Osoblyvosti testovoho kontroliu znan studentiv vyshchykh navchalnykh zakladiv [Features of knowledge test control of higher educational institutions students]. The 8th International scientific and practical conference «Dynamics of the development of world science» (pp. 796-803) Perfect Publishing, Vancouver, Canada [in Ukrainian].
6. Tytenko S. V. (2009).Heneratsiia testovykh zavdan u systemi dystantsiinoho navchannia na osnovi modeli formalizatsii dydaktychnoho tekstu [Test tasks generation in the distance learning system on the basis of didactic text formalization model]. Naukovi visti NTUU "KPI" - Research Bulletin of NTUU "KPI", 1(63), 47-57 [in Ukrainian].
7. Fedoruk, P. I. (2007). Adaptyvni testy: statystychni metody obrobky rezultativ testovoho kontroliu znan [Adaptive tests: statistical methods of processing results of test knowledge control]. Matematychni mashyny i systemy - Mathematical Machines and Systems, 3, 4, 122 - 138 [in Ukrainian].
8. Khomiuk I.V., Sachaniuk-Kavetska N.V. (2016). Vykorystannia testovoho kontroliu znan studentiv u protsesi vyvchennia vyshchoi matematyky [The test control of knowledge of students in the process of studying higher mathematics]. Naukovi zapysky. Seriia: pedahohichni nauky - Academic Commentaries. Series: Pedagogical Sciences, 9, Ch. 2, 43 - 50 [in Ukrainian].
9. Iahupov V. V. (2002). Pedahohika: Navch. Posibnyk [Pedagogy: Textbook]. K.: Lybid [in Ukrainian].
ORGANIZATION OF CONTROL OF STUDENTS EDUCATIONAL RESULTS WITH THE HELP OF AUTOMATED TESTING SYSTEMS
N. Sachanuk-Kavets'ka, O. Prozor, I. Klieopa
Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, Ukraine
Abstract.
Formulation of the problem. The problem of introducing automated testing systems as a means of measuring student achievement is relevant because it concerns the optimization and modernization of the educational process in a blended learning environment. Because of the above problem, it is necessary to find out the advantages and disadvantages of electronic testing, to investigate the effectiveness of its application, and to formulate the conditions necessary for quality control of student achievement.
Materials and methods. Methods were used to perform the research tasks: analysis, synthesis, comparison, systematization, and generalization of educational-methodical and popular science sources on the research problem, pedagogical experiment, primary statistical processing, and generalization of the obtained data. The MS Excel software application was used to determine statistical indicators. The study was conducted based on Vinnytsia National Technical University at the Department of Higher Mathematics. The sample size is 287.
Results. The advantages and disadvantages of using testing in the educational process are highlighted, examples of test tasks in the discipline "Higher Mathematics" are given; using Wilcoxon t-test and Mann-Whitney u-test, the influence of factors of systematic testing and open access to testing during the academic semester on the result of semester testing was tested.
Conclusions. Experimental verification confirmed the effectiveness of monitoring student achievement with the help of automated testing systems, provided it is conducted systematically and academic integrity is observed. Further research should concern the formation of algorithms for creating test tasks to test the depth of knowledge.
Keywords: higher mathematics, blended learning, control, thematic tests, automated testing systems.
