1
IV. konferencia pedagógov MTF STU
14. 9. 2011
222
• Normálne Gaussovo rozdelenie a študijné výsledky
• Vývoj počtu študentov a pedagógov na MTF
• Prehľady úspešnosti absolvovania predmetov na 1. stupni štúdia
• Prehľady úspešnosti absolvovania predmetov na 2. stupni štúdia
Obsah
333
Normálne Gaussovo rozdelenie
• Najčastejšie používané rozdelenie pre modelovanie správania náhodnej premennej najmä preto, lebo:
- množstvo sledovaných premenných možno uspokojivo modelovať pomocou normálneho rozdelenia
- niektoré premenné je možné jednoduchou transformáciou previesť na normálne rozdelenie
- veľa klasických parametrických metód je postavených na predpoklade, že skúmaná premenná má normálne rozdelenie
4
• Analýzy preverovania vedomostí študentov a žiakov sú objektom skúmania pomocou Gaussovho normálneho rozdelenia
• Úroveň známok je na jednej strane dôkazom vedomostí/nevedomostí študentov, ale pri silnom odchýlení od Gaussovho normálneho rozdelenia je aj dôvodom na preskúmanie učiteľa (Veľká Británia, Kanada, Nemecko)
• Napr.: http://www.gauss-goettingen.de/gauss_kniffelig_norm.php?navid=3&supnavid=7
4
555
Hustota pravdepodobnosti normálneho rozdelenia
5
6
Krivka hustoty pravdepodobnosti normálneho rozdelenia
Tvar krivky normálneho rozdelenia pre rôzne smerodajné odchýlky
6
777
Vlastnosti normálneho rozdelenia pravdepodobnosti
• Krivka hustoty pravdepodobnosti je symetrická okolo aritmetického priemeru, preto sú priemer, medián a modus normálneho rozdelenia v jednom bode
• Teoreticky môže normálne rozdelenie nadobúdať hodnoty od -∞ do + ∞
• Plocha pod krivkou hustoty pravdepodobnosti sa rovná 1
7
888
Vlastnosti normálneho rozdelenia pravdepodobnosti
• μ±1σ obsahuje 68,27% pozorovaných hodnôt
• μ±2σ obsahuje 95,45% pozorovaných hodnôt
• μ±3σ obsahuje 99,73% pozorovaných hodnôt
8
99
9
Vývoj počtu študentov na MTF
34003071
2783 26542253 2135
16352036
2347
1701 1599 1443
245 199 246 303 297 272
5280 5306 5376
4658
41493850
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
2006 2007 2008 2009 2010 2011
Bc.
Ing.
PhD.
Spolu
101010
Vývoj počtu pedagógov na MTF
255,84 261,28240,91
205,11 204 197,32 199,09 193,8
0
50
100
150
200
250
300
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
111111
Počet študentov na pedagóga
20,40 19,74
21,92
25,81 26,35
23,61
20,8419,48
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
1212
12
Vývoj počtu prihlásených, prijatých a zapísaných do 1. ročníka Bc. štúdia
3936
3417 3435
2956
2628
2022
23832154
16561766
1576 156415561319
1053 1114999 1049
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
2006 2007 2008 2009 2010 2011
131313
Hodnotenie predmetov na 1.stupni celkovo:
Spolu: 30799 známok, úspešnosť 75,43%, priemer udelených známok (bez FX) 2,149
13
141414
Hodnotenie predmetov na 1. stupni v členení P-O-H:
MTF: 30799 známok, 75,43%, priemer 2,149 P: 5191 známok, 69,3%, priemer 2,65
O: 20429 známok, 74,41%, priemer 2,200 H: 4674 známok, 82,41%, priemer 1,908
14
151515
Hodnotenie predmetov na 1. stupni po ústavoch:
MTF: 30799, 75,43%, 2,149 UMAT: 5004, 57,62%, 2,554 UVSM: 2486, 62,90%, 2,281 UVTE: 4275, 74,90%, 2,318
UPMK: 5613, 83,71%, 2,096 UBEI: 2945, 86,57%, 2,061 UIAM: 4927, 80,43%, 2,376 UIPH: 6619, 84,64%, 1,921
15
161616
Hodnotenie predmetov na 1. stupni podľa kreditov:
16
2kr.: 3497, 75,01%, 1,858 3kr.: 2314, 63,53%, 2,062 4kr.: 815, 60,58%, 1,955
5kr.: 5399, 75,20%, 2,374 6kr.: 15371, 82,23%, 2,296 7kr.: 1440, 69,25%, 2,492
171717
Hodnotenie predmetov na 1.stupni – vybrané príklady:
17
1818
18
Vývoj počtu prihlásených, prijatých a zapísaných do 1. ročníka Ing. štúdia
1078
12521204
1131
1407
961871
1062
959862
915
784843
990920
791 814
690
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
2006 2007 2008 2009 2010 2011
1919
19
• Demografický vývoj• Neotvorenie ŠP Učiteľstvo technických profesijných
predmetov (UTP) - 186 prihlásených• Prijímacie skúšky
• Vyradenie študentov na skúškach (78)• Odchod študentov na iné fakulty a školy (asi 30)
• Približne 200 študentov na 1. stupni nebolo pripustených k štátnym skúškam
Dôvody zníženia počtu prijatých na Ing. stupeň:
Uchádzači o UTP dostali ponuku prihlásiť sa na iný ŠP, kde sa nekonali prijímacie skúšky (135 akceptovalo, väčšinou na IB- integrovanú bezpečnosť)
2020
20
Hodnotenie predmetov na 2. stupni celkovo:
Spolu: 17 652 skúšok, úspešnosť 90,94 %, priemer udelených známok (bez FX) 1,891
MTF
4096
33813164
25222890
1599
0500
10001500200025003000350040004500
A B C D E FX
2121
21
Hodnotenie predmetov na 2. stupni v členení P-O-H:
MTF: 17 652 skúšok, 90,94 %, priemer 1,891 P: 1825 skúšok, 75,29 %, priemer 2,112
O: 11 240 skúšok, 92,31 %, priemer 1,999 H: 3066 skúšok, 94,49 %, priemer 1,612
Odborné predmety
2242
18722116
19492194
864
0
500
1000
1500
2000
2500
A B C D E FX
Prírodovedné predmety
310
182216 222
444 451
0
100
200
300
400
500
A B C D E FX
Humanitné predmety
947 953
575
243179 169
0
200
400
600
800
1000
1200
A B C D E FX
MTF
4096
33813164
25222890
1599
0500
10001500200025003000350040004500
A B C D E FX
222222
Hodnotenie predmetov na 2. stupni po ústavoch:
MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891 UMAT: 1072, 86,94 %, 1,829 UVSM: 897, 94,76 %, 2,028 UVTE: 3104, 90,40 %, 2,136
MTF
4096
33813164
25222890
1599
0500
10001500200025003000350040004500
A B C D E FX
UMAT
280
193 185
113
161140
0
50
100
150
200
250
300
A B C D E FX
UVSM
173
145
179167
186
47
0
50
100
150
200
A B C D E FX
UVTE
375
505
609 625695
298
0
100
200
300
400
500
600
700
800
A B C D E FX
UPMK: 3300, 83,82 %, 2,030 UBEI: 1317, 88,46 %, 1,963 UIAM: 2888, 95,43 %, 2,001 UIPH: 5074, 94,17 %, 1,597
UBEI
259
216
264
205221
152
0
50
100
150
200
250
300
A B C D E FX
UIPH
1759
1417
841
439322 296
0
500
1000
1500
2000
A B C D E FX
UIAM
589
499566
523579
132
0
100
200
300
400
500
600
700
A B C D E FX
UPMK
664
406
520450
726
534
0
200
400
600
800
A B C D E FX
232323
Hodnotenie predmetov na 2. stupni podľa kreditov:2 kredity
924 974
719
457 402
212
0
200
400
600
800
1000
1200
A B C D E FX
5 kr: 4246, 88,04 %, 1,870 6 kr: 7616, 90,59 %, 2,042 7 kr: 281, 90,04 %, 1,709
MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891
2 kr: 3688, 94,25 %, 1,775 3 kr: 218, 95,41 %, 1,433 4 kr: 834, 95,44 %, 1,851
MTF
4096
33813164
25222890
1599
0500
10001500200025003000350040004500
A B C D E FX
3 kredity
115
36 35
14 8 10
0
20
40
60
80
100
120
140
A B C D E FX
4 kredity
232
147168
124 125
38
0
50
100
150
200
250
A B C D E FX
5 kreditov
1066
765703
482
722
508
0
200
400
600
800
1000
1200
A B C D E FX
6 kreditov
13501223
1385 13791562
717
0200400600800
10001200140016001800
A B C D E FX
7 kreditov
107
40 40
25
4128
0
20
40
60
80
100
120
A B C D E FX
2424
24
Hodnotenie predmetov na 2. stupni – vybrané príklady:
1
16
25
16
8
00
5
10
15
20
25
30
A B C D E FX
23
0
5
10
15
20
25
A B C D E FX
6 611 12
43
103
0
20
40
60
80
100
120
A B C D E FX
2525
2626
26
Na zamyslenie:
0,9520 = 0,358
0,620 = 0,0000365 = 1/27351
2727
27
ODPORÚČANIA:• Každý učiteľ by mal spätne vyhodnocovať vlastné predmety a ich
výsledky• Vedenia ústavov by mali sledovať priechodnosť predmetmi a • iniciovať stretnutia pedagógov na ústavoch s cieľom hľadať riešenia• Zamerať sa na predmety, ktorých výsledky sa štatisticky odlišujú od
ostatných• Zhodnotiť používané metódy výučby a hodnotenia• Zmeniť personálne zabezpečenie predmetov v prípade opakujúcich
sa anomálií• Zaviesť priebežný systém zisťovania úrovne vedomostí študentov
počas semestra• Povoliť vzorce a analogické pomôcky pri skúške• ...
282828
ZÁVER• Predchádzajúce grafy hovoria o priepustnosti v predmetoch.
Neznamená to, že Vedenie fakulty nerieši problém počtu študentov v širšom kontexte (propagácia štúdia, ponuka študijných programov, výučba v AJ ...)
• Nejde o zníženie kvality, ale o odstránenie slabých miest
• Je treba vysvetliť, ako je možné, že predmet s rovnakým počtom kreditov (teda vyžadujúci v hodinách rovnakú prípravu) zvládnu v jednom prípade všetci a v druhom len 40 % tých istých zapísaných študentov
• 20 študentov predstavuje 1 pracovné miesto pre pedagóga. Chceme miesto 4000 študentov a 200 učiteľov 1000 študentov a 50 učiteľov?
2929
Konferencia pedagógov MTF STU
14. 9. 2011
Oliver Moravčík, Peter Schreiber