N ■ Р равно с, а стандартное отклонение равно
^ сі:'с, где: с - доля (вероятность) правильного ответа экзаменуемыми фиксированного уровня способности (с), а - с ~ ~ с.
60
N - число баллов теста.
Графики функции распределения вероятности не являются линейными. Ф.М. Лорд писал, что на практике этим фактом пренебрегают. Нами были получены функции распределения вероятностей для тестов длины N=5;10;20 с целью выяснения пригодности вероятностной оценки свойств, изучаемых с помощью тестов.
Нелинейный характер биноминального распределения приводит к тому, что вероятностная шкала оценок является неравномерной, т.е. нарушается одно из требований правильно сконструированной шкалы. В этой связи предложенную выше модель вероятностной оценки результатов обучения, на наш взгляд, нельзя признать удовлетворительной. Тем не менее, нельзя отрицать и вероятностный характер оценки, т.к. она случайна и неслучайна одновременно.
Математическая статистика является наиболее адекватным инструментом при решении специфических проблем психологии, социологии, а ныне и педагогики. Целесообразность и эффективность ее использования подтверждены практикой научно-исследовательской работы. Причем в психологии и социологии исследователи уверенно пользуются методами матстатистики для оценки параметров распределений, проверки гипотез, выявления скрытых факторов и т.п., а в отечественной педагогике статистические методы еще широко не используются. Об этом свидетельствует и малочисленность руководств по основам статистики для педагогов.
Пособия по математическим методам психологии подготовили Г. В. Сухо дольский (1972), Е.Ю.Артемьева и Е.М.Мартынова (1975), по статистическим методам в педагогике и психологии - Дж.Гласс и Дж.Стенли (1976), по статистическому оцениванию - Л. Закс (1976). Краткие сведения по математической статистике для педагогов и психологов приведены в 3-ей книге «Психологии» Р.С. Немова (1995) и т.д.
61
ф Обращает на себя внимание факт, что, в основном, пособия ориентиро-
ваны на психолога (Г.В. Суходольский. Основы математической статистики для психологов. - Л.: Изд-во Л.ГУ, 1972; Е.Ю. Артемьева, Е.М. Мартынов. Вероятностные методы в психологии. - М.: Изд-во МГУ, 1975; Дж. Гласе, Дж. Стенли. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.; Прогресс, 1976. - 495с; Л. Закс. Статистическое оценивание. - М., 1976; PC. Немов. Психология- Кн.З: Экспериментальная педагогическая психология и психодиагностика. - М.: Просвещение, Владос, 1995. - 72с).
Системный подход в теории обучения является основой проектирова
ния педагогических технологий. Следует отметить, что имеют место и по
пытки применения аксиоматического подхода. Считая аксиому предложе
нием, не требующим доказательства, В.М. Монахов утверждает [197], что
«аксиоматикой» педагоги пользуются давно (классно-урочная система, 45-
минутный урок, тематическое планирование), но в школьной практике от-
^ сутствуют диагностируемые цели обучения. Хотя определение аксиомы не
соответствует современным представлениям (аксиома -это основное свойство какого-либо основного отношения), попытка конструирования дидактических аксиом заслуживает внимания, т.к. этим определены опорные (основные) положения конструирования параметрической модели учебного процесса. Всего В.М. Монахов предлагает 9 основных положений (аксиом), разбитых на 3 группы.
Первая группа - это аксиомы включения педагогической технологии в
vR единое образовательное пространство России:
А1 - аксиома востребованности педагогической технологии в российском образовательном пространстве;
А2 - аксиома адекватности педагогической технологии системе «учитель», т.е. готовности технологии к профессиональному тиражированию;
A3 - аксиома универсальности педагогической технологии по отноше-
t^ нию к предметным методологическим системам.
Do'stlaringiz bilan baham: |