Статистическая обработка результатов прямого экспертного опроса
В § 4.2 и 4.3 были рассмотрены вопросы результирующей оценки эффективности различных методов научных исследований и концептов когнитивной карты системы формирования знаний обучаемых при сравнительно небольшом количестве экспертов.
Представляет интерес обработка результатов прямого экспертного опроса в случае относительно большого числа экспертов. Для этих целей необходимо по первичной статистической совокупности, которая интерпретирует результаты прямого экспертного опроса как серию из m независимых опытов, составить ее упорядочение (упорядоченную статистическую совокупность) и далее построить статистическую функцию распределения [7].
В табл. 4.9 представлены реальные результаты прямых экспертных опросов по пятидесятибалльной шкале оценок при участии 100 экспертов (т = 100). Естественно, что в таблице приведена неупорядоченная первичная статистическая совокупность оценок, по которой практически невозможно представить себе характер распределения случайной величины X.
В табл. 4.9 т — номер опыта (оценки экспертов), а хт — значение экспертной оценки, которое является случайной величиной X.
Проведем упорядочение данных табл. 4.9, т. е. расположим их в порядке возрастания (см. табл. 4.10). Здесь к— номер опыта (эксперта), а Хк — упорядоченное значение экспертной оценки.
Далее по упорядоченной статистической совокупности (табл. 4.10) можно построить статистическую функцию распределения:
(4.3) |
F'(x) = Р'[Х<х] .
Функция F*(x) — разрывная, ступенчатая, непрерывная слева, равная нулю левее наименьшего значения случайной величины X, найденного из результатов экспертного опроса, и единице — правее наибольшего.
Таблица 4.9
Результаты прямого экспертного опроса
В. К. Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
Таблица 4.12 Плотности частоты qk' |
Таблица 4.10
Упорядоченная статистическая совокупность результатов экспертного опроса
Вместо построения статистической функции распределения (4.3) для нахождения закона распределения X можно воспользоваться так называемым группированным статистическим рядом и гистограммой процесса [7].
Для построения упомянутого ряда весь участок оси абсцисс, на котором расположены значения случайной величины X (табл. 4.10) делится на разряды или участки. Длины разрядов можно выбирать различными, а границы их целесообразно брать круглыми числами.
Таблица 4.11
Группированный статистический ряд
Группированный статистический ряд изображен в виде табл. 4.11, где в верхней строке указаны разряды, а в нижней — соответствующие им частоты, причем
(4.4)
где цифра 10 означает число выбранных разрядов, а Р** — частота события. Частота Рк вычисляется как отношение числа 4 результатов прямого экспертного опроса, в которых значение случайной величины X попало в к-й разряд (хк... Хк+\), к общему числу оценок (числу экспертов).
0,03 |
0,025 4 |
0,02 1---- |
0,015 |
0,01 4- |
0,005 4 |
, <?/(*)
Рисунок 4.4
Гистограмма распределения
В К Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ |
0,1 0 |
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 х
Рисунок 4.5
Статистическая функция распределения F'(x)
В табл. 4.11 разряды выбраны одинаковыми с шагом 5, их общее число равно 10. Условие (4.4) выполняется.
Далее делаем следующее: делим каждую частоту Рк* на длину соответствующего разряда Ак = хк+\ - х* = 5. Таким образом, получаем таблицу плотностей частоты q^ (см. табл. 4.12).
Если отложить по оси абсцисс разряды и построить на каждом из них как на основании прямоугольник площади Рк, то получим гистограмму, которая представляет собой статистический аналог кривой распределения случайной величины Л'(см. рис. 4.4).
На основе группированного статистического ряда (табл. 4.11) можно приближенно построить статистическую функцию распределения F*(x). В качестве тех значений х, для которых вычисляется F*{x), целесообразно взять границы выбранных разрядов (табл. 4.11, 4.12). Так, например, для случайной величины А", пользуясь группи-
Глава 4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ
рованным статистическим рядом (табл. 4.11), находим F (0) = 0; /(5) = Р"{Х<5) = 0,05; F*(10) = Р*{Х<Щ = 0,05 +0,10 = 0,15; F*(15) = = Р*{Х<\5} = 0,15 + 0,12 = 0,27 и т. д.
На рис. 4.5 изображена построенная таким путем статистическая функция распределения F (х).
Таким образом, показано, что по значениям плотностей частоты можно определить статистическую функцию распределения случайной величины, представляющей собой результаты прямого экспертного опроса. Это означает, что в некотором приближении частота события может характеризовать вероятность независимых и несовместных результатов экспертных оценок. Последнее обстоятельство и будет использовано в § 4.5 для энтропийной оценки показателей успеваемости и качества обучения.
4.5. Энтропийная оценка показателей успеваемости и качества обучения
Оценка успеваемости и качества обучения студентов обычно осуществляется традиционным путем на основе фактических результатов письменного или устного экзамена. При этом успеваемость определяется как отношение количества студентов, сдавших экзамен на «удовлетворительно» и выше, к общему числу студентов в академической группе. Качество характеризуется отношением количества студентов, сдавших экзамен на «отлично» и «хорошо», к общему числу студентов. Для систем, отличных от четырехбалльной, можно также установить аналогичные критерии.
Представляет интерес разработка обобщенного критерия оценки эффективности обучения, который учитывал бы одновременно показатели как успеваемости, так и качества. Для этой цели целесообразно применить энтропийную оценку успеваемости и качества. При этом дифференциальную энтропию ЩХ) можно рассматривать как меру недостатка информации о состоянии системы обучения.
В. К. Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
Глава 4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ
С поступлением информации о состоянии системы энтропия последней уменьшается. Для использования энтропийного критерия оценки успеваемости и качества обучения необходимо располагать апостериорными вероятностями р(х^) независимых и несовместных оценок по результатам экзамена.
Дифференциальная энтропия системы обучения.При четырехбалльной шкале оценок ее можно определить по формуле [8]:
(4.5)
где p(xi) — апостериорные вероятности количества различных оценок на основе результатов экзамена; / = 1, 2, 3, 4, что соответствует оценкам «5», «4», «3», «2»; ki — весовые коэффициенты качества для различных оценок. Энтропия Н{Х) в случае использования двоичных логарифмов
дв.ед.
выражается в двоичных единицах информации на сообщение:---- .
сообщ.
Под сообщением здесь понимается совокупность всех оценок, полученных в результате экзамена.
Расчет энтропии по результатам экзаменационных оценок,
Этот расчет производился для одной академической группы студентов третьего курса в составе 24 человек. Экзаменационные оценки получены по различным учебным дисциплинам в течение двух семестров одного учебного года. Использовалась типовая четырехбалльная шкала оценок. Весовые коэффициенты качества выбирались таким образом, чтобы для лучших результатов экзамена энтропия была минимальной, т. е. k\ = 0,1; к% - 0,2; £3 = 0,8; кл = 1.5. Эти значения коэффициентов были определены на основании среднестатистических данных прямых экспертных опросов опытных педагогов ряда вузов [9].
Результаты расчета дифференциальной энтропии представлены в табл. 4.13. В каждом ее столбце последовательно (слева направо) расположены следующие параметры: экзаменационные оценки, успеваемость, качество, место по качеству, апостериорные вероятности оценок согласно результатам экзамена pixi), значение дифференциальной энтропии.
Анализ результатов.Как видно из таблицы, энтропия увеличивается при снижении показателей успеваемости и качества. Таким образом, минимальное значение энтропии характеризует высокие показатели успеваемости и качества. Здесь следует отметить, что в силу свойств логарифмов (log2l = 0) для всех/?(х,) = 1 получаем ЩХ) = 0. Последнее справедливо для таких ситуаций, когда все оценки одинаковы. Однако такие результаты экзамена вряд ли реальны, особенно для случая одних «двоек».
Таблица 4.13
Результаты расчета дифференциальной
энтропии Н(Х)
В. К. Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
Глава 4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ
Таким образом, энтропийная оценка показателей успеваемости и качества является обобщенным критерием, объединяющим эти параметры. Реальные результаты экзаменов по различным учебным дисциплинам с достаточной полнотой характеризуются значениями дифференциальной энтропии. Естественно, что расчет энтропии производится программно с помощью ЭВМ. Для этого лишь необходимо ввести в программу результаты экзамена или контрольного опроса обучаемых. При необходимости использования логарифмов с другими основаниями (десятичных или натуральных) дифференциальная энтропия будет определяться не в битах на сообщение, а в дитах или натах.
В заключение отметим, что предложен новый критерий оценки успеваемости и качества студентов, основанный на расчете дифференциальной энтропии экзаменационных оценок. Этот критерий в отличие от традиционного подхода к оценке показателей успеваемости и качества обучения студентов обладает большей универ-i сальностью.
В этой же главе показана возможность статистической обра-1 ботки массивов информации, полученных в результате экспертной оценки. Последнее позволяет использовать ЭВМ для программного решения психолого-педагогических задач и оценки эффективности учебно-воспитательного процесса.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10. И.
12. 13. 14. 15.
Вопросы для самоконтроля
Что представляет собой экспертная система для оценки показателей эффективности процесса обучения? Какая шкала оценок обычно рекомендуется для составления анкеты социологических исследований?
Приведите примерное содержание основных вопросов анкеты для развития творческой активности. Как оценивается эффективность каждого из показателей анкеты?
Приведите примеры некоторых шкал существующих экспертных оценок.
Что понимается под когнитивной картой педагогической системы или отдельных ее подсистем?
Что представляют собой концепты или атрибуты когнитивной карты?
Какова особенность вопросов социологической анкеты для прямых экспертных опросов на основе когнитивной карты?
Изобразите когнитивную карту системы формирования знаний обучаемого.
В чем заключается системный анализ когнитивной карты? Что понимается под консонансом и диссонансом взаимовлияния концептов системы?
Как понимать положительное и отрицательное взаимовлияние концептов?
Как используются на практике результаты системного анализа концептов когнитивной карты? Что представляет собой первичная статистическая совокупность результатов прямого экспертного опроса? Что понимается под упорядоченной статистической совокупностью?
В. К. Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
Глава 4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ
16. Дайте определения статистической функции распределе
ния и группированному статистическому ряду.
17. Что понимается под разрядом или участком группированно
го статистического ряда?
18. Как на основе группированного статистического ряда нахо
дятся значения плотностей частоты?
19. Что представляет собой гистограмма распределения слу
чайной величины и как она строится?
20. Как на основе группированного статистического ряда пост
роить статистическую функцию распределения случайной
величины?
21. Приведите формулу для определения дифференциальной эн
тропии системы обучения,
22. Что представляют собой весозые коэффициенты качества
для различных показателей системы обучения?
23. Как осуществляется расчет дифференциальной энтропии
системы обучения по результатам экспертных и экзамена
ционных оценок?
24. В чем состоит преимущество энтропийной оценки показа
телей успеваемости и качества системы обучения по срав
нению с традиционной оценкой?
Библиографический список
1. Barski Т. Technologia ksztalcenia nauczycieli techniki. — Opole:
«OPCIA-IPO», 1998. - 308 s.
2. Маригодов В. К., Слободянюк А. А., Стамировски Е. Оценка
эффективности системы обучения на основе нечетких когнитив
ных карт. // Специалист. — 2000. — № 1. — С. 24-26.
3. Маригодов В. И., Слободянюк А. А., Барски Т. Экспертная сис
тема в педагогических исследованиях. // Специалист. — 2001. —
№ 1. —С. 29-32.
4. Маригодов В. К., Слободянюк А. А., Стамировски Е. Теорети
ко-информационная оценка эффективности системы обучения.
// Специалист. - 1999. - № 10. - С. 31 -34.
5. Маригодов В. К., Слободянюк А. А. Эргономико-эвристический
подход к вузовской педагогике: Учеб. пособие для вузов. — Се
вастополь: Изд-во СевГТУ, 1998. — 171 с.
6. Силов В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обста
новке в макроэкономике, политике, социологии, менеджменте,
экологии, медицине. — М.: Изд-во «ИНПРО-РЕС», 1995. — 228 с.
7. Вентцель Е. С, Овчаров Л. А. Теория вероятностей и ее инже
нерные приложения: Учеб. пособие для втузов. — 2-е изд., стер. —
М.: Высшая школа, 2000. — 480 с.
8. Уиттл П. Вероятность / Пер. с англ.; Под ред. В. В. Сазонова. —
М.: Наука, 1982.— 288 с.
9. Маригодов В. К., Слободянюк А. А. Основы научных исследова
ний: Инженерная педагогика. — Севастополь: Изд-во СевГТУ,
1999.-240 с.
В. К. Маригодов, С. Е. Моторная ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
ЛЬНОСТИ И ЕЕ КОМПОНЕНТЫ
Глава 5
ГОТОВНОСТЬ
К ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ЕЕ
КОМПОНЕНТЫ
Учитель — это личность, а не безличное воплощение требований к учебному плану или стерильный трубопровод, по которому знание передается от одного поколения к другому.
Карл Роджерс