IV. konferencia pedagógov MTF STU 14. 9. 2011

1. IV. konferencia pedagógov MTF STU 14. 9. 2011

2. Obsah • 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 2 2

3. 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 3 3

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

5. Hustota pravdepodobnosti normálneho rozdelenia 5 5 5

6. Krivka hustoty pravdepodobnosti normálneho rozdelenia Tvar krivky normálneho rozdelenia pre rôzne smerodajné odchýlky 6

7. 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 7 7

8. 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 8 8

9. Vývoj počtu študentov na MTF 9 9

10. Vývoj počtu pedagógov na MTF 10 10

11. Počet študentov na pedagóga 11 11

12. Vývoj počtu prihlásených, prijatých a zapísaných do 1. ročníka Bc. štúdia 12 12

13. Hodnotenie predmetov na 1.stupni celkovo: Spolu: 30799 známok, úspešnosť 75,43%, priemer udelených známok (bez FX) 2,149 13 13 13

14. Hodnotenie predmetov na 1. stupni v členení P-O-H: P: 5191 známok, 69,3%, priemer 2,65 MTF: 30799 známok, 75,43%, priemer 2,149 O: 20429 známok, 74,41%, priemer 2,200 H: 4674 známok, 82,41%, priemer 1,908 14 14 14

15. 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 15 15

16. Hodnotenie predmetov na 1. stupni podľa kreditov: 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 16 16 16

17. Hodnotenie predmetov na 1.stupni – vybrané príklady: 17 17 17

18. Vývoj počtu prihlásených, prijatých a zapísaných do 1. ročníka Ing. štúdia 18 18

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) 19 19

20. Hodnotenie predmetov na 2. stupni celkovo: Spolu: 17 652 skúšok, úspešnosť90,94 %, priemer udelených známok (bez FX) 1,891 20 20

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 1,999H: 3066 skúšok, 94,49 %, priemer 1,612 21 21

22. Hodnotenie predmetov na 2. stupnipoústavoch: MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891UMAT: 1072, 86,94 %, 1,829 UVSM: 897, 94,76 %, 2,028 UVTE: 3104, 90,40 %, 2,136 UPMK: 3300, 83,82 %, 2,030 UBEI: 1317, 88,46 %, 1,963 UIAM: 2888, 95,43 %, 2,001 UIPH: 5074, 94,17 %, 1,597 22 22

23. Hodnotenie predmetov na 2. stupni podľa kreditov: 2 kr: 3688, 94,25 %, 1,775 3 kr: 218, 95,41 %, 1,433 4 kr: 834, 95,44 %, 1,851 MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891 5 kr: 4246, 88,04 %, 1,870 6 kr: 7616, 90,59 %, 2,042 7 kr: 281, 90,04 %, 1,709 23 23

24. Hodnotenie predmetov na 2. stupni – vybrané príklady: 24 24

25. 25

26. Na zamyslenie: 0,9520 = 0,358 0,620 = 0,0000365 = 1/27351 26 26

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 • ... 27 27

28. 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? 28 28

29. Konferencia pedagógov MTF STU 14. 9. 2011 Oliver Moravčík, Peter Schreiber 29