Зміст

1 Назва курсу
- 1.1 Мета та завдання навчального курсу
- 1.2 Автор (автори) курсу
2 Учасники
3 Графік навчання
- 3.1 Варіант Структура
- 3.2 Варіант Календар
4 Зміст курсу
5 Ресурси
- 5.1 Рекомендована література
  - 5.1.1 Базова
  - 5.1.2 Допоміжна
- 5.2 Інформаційні ресурси

Назва курсу

Статистичні методи в освітніх вимірюваннях

Галузь знань, напрям підготовки, освітньо-кваліфікаційний рівень:

галузь знань: 1801 Специфічні категорії
спеціальність: 8.18010022 Освітні вимірювання
освітньо-кваліфікаційний рівень: магістр
фізико-математичний факультет,денна форма навчання

Мета та завдання навчального курсу

Мета: забезпечення фахової математичної підготовки спеціалістів у галузі теорії й практики педагогічних вимірювань. Опанувавши курс, майбутні фахівці зможуть самостійно планувати, проводити дослідження навчальної успішності учнів (студентів, ін.) за допомогою статистичних методів та аналізувати результати зроблених досліджень, здійснювати статистичну обробку результатів моніторингів, різного виду оцінювання тощо

Завдання

систематизація та узагальнення базових знань, навичок і умінь з теорії ймовірностей та математичної статистики, потрібних у професійній діяльності за обраним фахом;
повідомлення основних теоретичних відомостей про статистичні методи в освітніх вимірюваннях, навчання відповідному математичному апарату, зокрема статистичному оцінюванню (точковому, інтервальному) параметрів генеральної сукупності; методам кореляційно-регресійного аналізу та методам перевірки правдивості статистичних гіпотез про значення параметрів генеральної сукупності або про закон розподілу ознаки генеральної сукупності на підставі обробки результатів вибірки;
набуття навичок доведення розв’язку прикладних задач з освітніх вимірювань до практично прийнятого вигляду – числа, графіка, обґрунтованого висновку, звіту із застосуванням до цього таблиць і довідників.

У результаті вивчення навчального курсу студент повинен

знати:

базові поняття та теореми теорії ймовірностей;
основні розподіли емпіричних даних: гіпергеометричний, геометричний, бiномiальний, Пуассона, рiвномiрний, показниковий, нормальний, Стьюдента, χ2, Фішера-Снедекора та їх числові характеристики;
основні поняття і задачі математичної статистики;
види статистичних рядів, їх числові характеристики, графічне зображення;
основні поняття і визначення вибіркового методу;
основні способи формування вибіркової сукупності;
методику обчислень числових характеристик вибірки та їх властивості;
помилки вибірки та методи їх обчислень;
елементи кореляційно-регресійного аналізу;
статистичні гіпотези, їх види;
статистичний критерій, потужність критерію;
критичні області, їх види, принципи побудови;
загальну схему перевірки статистичної гіпотези;
параметричні методи перевірки статистичних гіпотез для однієї вибірки, двох вибірок, декількох вибірок;
непараметричні методи перевірки статистичних гіпотез;
критерії узгодження Пірсона, Колмогорова, Романовського;
критерій знаків; критерій незалежності; критерій однорідності.
інші методи статистичної обробки даних освітніх вимірювань.

вміти:

розв’язувати задачі на застосування основних теорем теорії ймовірностей;
будувати статистичні ряди з емпіричних даних;
знаходити числові характеристики статистичних рядів;
знаходити функції розподілу статистичних даних, будувати їх графіки;
формувати вибіркову сукупність;
обчислювати помилки вибірки;
застосовувати математико-статистичні пакети для обробки результатів педагогічного вимірювання та оцінювання;
будувати оцінки основних параметрів статистичного розподілу та здійснювати перевірку їх значущості;
інтерпретувати результати обробки даних тестування при конструюванні та застосуванні тесту;
розраховувати основні статистичні характеристики завдань у рамках класичної та сучасної теорії;
виявляти кореляційні зв’язки між випадковими величинами (результатами різного виду оцінювання, результатами оцінювання з різних предметів та ін..);
обирати модель регресії, будувати відповідну криву, інтерпретувати результати кореляційно-регресійного аналізу;
будувати статистичні гіпотези, перевіряти параметричні та непараметричні статистичні гіпотези за допомогою відомих критеріїв;
аналізувати помилки, які можуть виникнути при перевірці статистичних гіпотез;
оцінювати розподіли з використанням критеріїв узгодженості та однорідності;
застосовувати математико-статистичні методи для обробки результатів і аналізу даних.