КВАЛІМЕТРИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ЕЛЕМЕНТІВ ПРОЦЕСУ УЧІННЯ НА ПРИКЛАДІ ВИВЧЕННЯ ХІМІЧНИХ ДИСЦИПЛІН

Г. С. Ткачук

Анотація


У праці (Tkachuk, 2019) нами було розкрите формування технології учіння в процесі вивчення хімічних дисциплін у класичних університетах як головної складової навчального процесу. При цьому розглянуті можливості вирішення практичної реалізації всіх восьми запропонованих елементів технології учіння. Однак, в цій праці не вистачає аналізу впливу вхідних і вихідних параметрів елементів технології учіння. Крім того, кваліметрію результатів учіння потрібно розглядати як певний елемент технології учіння. Метою статті є виявлення функціональних зв’язків між вхідними і вихідними параметрами процесу учіння, виявлення на цій основі аналітичних співвідношень, що характеризують процес учіння, розгляд кваліметрії учіння не лише як засобу кількісної оцінки процесів якісного характеру, але як і певний елемент технології учіння. У роботі застосовані теоретичні методи дослідження, експериментальні методи виконання вимірювань фізичних величин, математичне моделювання та комп’ютерна обробка дослідних даних. У праці виявлено, що вихідні параметри досліджених пяти елементів технології учіння мають не випадковий характер а підпорядковуються математичним законам. Гістограма розподілу підготовки до учіння описується законом рівномірного розподілу. Гістограма розподілу вихідного параметра сприймання має трапецеїдальний характер. Емпіричний закон розподілу вихідного параметра розуміння описується нормальним законом розподілу Гауса. Теоретичні закони вірогідності розподілу та закон розподілу густини вірогідності для запам’ятовування одержані як результат композиції закону розподілу Гауса та закону рівної вірогідності. Густина вірогідності розподілу кваліметричного оцінювання рівня забезпечення міцності знань визначається за законом Сімпсона і є розподілом по рівнобедреному трикутнику. Нами було досліджено п’ять елементів технології учіння. Подальші дослідження визначатимуть вихідні параметри наступних трьох елементів технології учіння і перевірку правдоподібності припущення, як узгоджуються емпіричні результати з гіпотезою про те, чи випадкова величина, яка розглядається, підпорядковується теоретичному закону розподілу. Важливим є питання, чи виявлена в емпіричних даних тенденція до залежності між двома випадковими є дійсно об’єктивною залежністю, або ж вона пояснюється випадковими причинами, що пов’язано з недостатнім обсягом досліджень.

Ключові слова: вища освіта, учіння, елементи, технології учіння, кваліметрія, вхідні і вихідні параметри технології учіння.


Повний текст:

PDF

Посилання


Romanuke V. V. Decision making criteria hybridization for finding optimal decisions’ subset regarding changes of the decision function // Journal of Uncertain Systems, 2018, vol. 12, no. 4, pp. 279 — 291.

Tkachuk A. The Discipline Problem of Students under Condition of Academic Mobility / A. Tkachuk, S. Karvan // Abstracts of International Conference “New Perspectives in Science Education”, Florence, Italy, 14–15.03.2013. – http://www.pixel-online.net/npse2013/acceptedabstracts.php.

Вентцель Е. С. Теория вероятности / Е. С. Вентцель. – М. : Изд-во «Наука». Главная редакция физ-мат литературы. – 1969. – 575 с.

Лившиц Н. А. Вероятностный анализ систем автоматического управления / Н. А. Лифшиц, В. Н Пугачев. – М.: Советское радио, 1963. – 896 с.

Скиба М. Є. Моніторинг якості навчального процесу у вищому закладі освіти : монографія / М. Є. Скиба, С. Г. Костогриз, Г. В. Красильникова. – Хмельницький : ХНУ, 2009. – 219 с.

Ткачук Г. С. Учіння як базовий елемент технології навчального процесу. Теорія та методика навчання та виховання. 2019. № 47. – С. 133–147. DOI: 10.34142/23128046.2019.47.12.

Циба В. Т. Математичні основи соціологічних досліджень: кваліметричний підхід / В. Т. Циба. – Київ: МАУП, 2002. – 248 с.

REFERENCES:

Livshits N. А. & Pugаchеv N. А. (1963). Viеrоyatnоstnyi аnаliz sistiеm аvtоmаtichеskоgо uрrаvliеniya [Probabilistic analysis of automatic control systems] Мoskva, Sоviеtskоyе rаdiо.

Romanuke V. V. (2018). Decision making criteria hybridization for finding optimal decisions’ subset regarding changes of the decision function. Journal of Uncertain Systems. vol. 12, no. 4, pp. 279 –291.

Skyba M. Ye., Kostohryz S. H. & Krasylnykova H. V. (2009). Monitorynh yakosti navchalnoho protsesu u vyshchomu zakladi osvity [Monitoring the quality of the educational process in a higher education institution] Khmelnytskyi, KhNU.

Tkachuk A. & Karvan S. (2013). The Discipline Problem of Students under Condition of Academic Mobility. International Conference “New Perspectives in Science Education”, Florence, Italy. http://www.pixel-online.net/npse2013/acceptedabstracts.php.

Tkachuk H. S. (2019). Uchinnya yak bazovyi еlеmеnt tеkhnоlоhii navchalnоhо protsesu [Learning as a basic element of the technology of the educational process]. Теоrіya ta mеtоdykа nаvchаnnya ta vychovаnnya, 47, 133–147.

Tsybа V. Т. (2002). Маtеmаtychnі оsnоvy sоtsіоlоhіchnych dоslіdzhen: kvаlіmеtrychnyi pіdkhіd [Mathematical foundations of sociological research: a qualimetric approach.] Кyiv, МАUP.

Viеntsеl Ye. S. (1969). Тiеоriya viеrоyatnоsti [Probability theory] / Ye. S. Vеntsеl. Мoskva, Nаukа.




DOI: https://doi.org/10.34142/23128046.2020.48.12

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.