Область статистики связана со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.
В образовательной среде статистика важна по следующим причинам:
Причина 1. Статистика позволяет преподавателям понять успеваемость учащихся, используя описательную статистику.
Причина 2. Статистика позволяет преподавателям выявлять тенденции в успеваемости учащихся с помощью визуализации данных.
Причина 3. Статистика позволяет преподавателям сравнивать различные методы обучения с помощью проверки гипотез.
В оставшейся части этой статьи мы подробно остановимся на каждой из этих причин.
Причина 1: понять успеваемость учащихся с помощью описательной статистики
Описательная статистика используется для описания данных.
В образовательной среде учитель может рассчитать следующие описательные статистические данные для учащихся своего класса:
- Средний балл на определенном экзамене.
- Стандартное отклонение баллов на определенном экзамене.
- Диапазон баллов на определенном экзамене.
- Процент студентов, сдавших определенный экзамен.
- 90-й процентиль баллов на определенном экзамене.
Используя эти показатели, учитель может лучше понять, как учащиеся в ее классе справились с тем или иным экзаменом.
Затем она может решить, нужно ли ей изменить свой метод обучения, если слишком мало студентов сдают экзамен, или, возможно, предложить дополнительные возможности репетиторства для студентов, которые набрали низкие баллы на экзамене, и т. д.
Примечание.Эти типы описательной статистики используются на всех уровнях образования. Например, директор может использовать описательную статистику для отслеживания результатов экзаменов учащихся во всей школе. Или департамент образования штата может использовать описательную статистику для контроля результатов экзаменов учащихся во всем штате.
Причина 2: выявляйте тренды с помощью визуализации данных
Другим распространенным способом использования статистики в образовании является визуализация данных, такая как линейные диаграммы, гистограммы, ящичные диаграммы, круговые диаграммы и другие диаграммы.
Эти типы диаграмм часто используются, чтобы помочь преподавателям определить тенденции как в успеваемости класса, так и в успеваемости отдельных учащихся.
Например, предположим, что учитель создает следующую гистограмму, чтобы визуализировать средний балл на экзаменах в течение года:
Просто взглянув на эту гистограмму, учитель сможет сказать, что средний экзаменационный балл учеников в ее классе постепенно снижается с течением года.
Это может позволить учителю улучшить свои методы обучения или, возможно, провести опрос среди своих учеников, чтобы узнать их отзывы о ее методах обучения и т. д.
Причина 3: Сравните методы обучения с помощью проверки гипотез
Еще одним способом использования статистики в образовании является проверка гипотез .
Это тесты, которые преподаватели могут использовать, чтобы определить, существует ли статистическая значимость между различными методами обучения.
Например, предположим, что учитель хочет определить, влияет ли определенная учебная программа на результаты тестов. Чтобы проверить это, он случайным образом выбирает 15 студентов для прохождения предварительного теста. Затем он предлагает каждому учащемуся использовать учебную программу в течение одного месяца, а затем пройти пост-тест аналогичной сложности.
Результаты тестов для каждого из 15 студентов показаны ниже:
Чтобы сравнить разницу между средними баллами по предварительному и посттестовому тесту, учитель может использовать t-критерий для парных выборок, потому что для каждого учащегося его предварительный балл можно сопоставить с его посттестовым баллом.
Предположим, профессор использует статистическое программное обеспечение для выполнения этого t-критерия парных выборок и получает следующие результаты:
- t тестовая статистика: -2,97
- p-значение: 0,0101
В этом примере t-критерий парных выборок использует следующие нулевую и альтернативную гипотезы:
- H 0 : Средние баллы до и после теста равны.
- H A : Средние баллы до и после теста не равны.
Поскольку p-значение ( 0,0101 ) меньше 0,05, мы отвергаем нулевую гипотезу.
Это означает, что у нас есть достаточно доказательств, чтобы сказать, что средний балл теста отличается для студентов до и после участия в учебной программе.
Примечание.Это всего лишь один пример проверки гипотезы, используемой в образовании. Другие распространенные тесты включают t-критерий для одной выборки, t-критерий для двух выборок , однофакторный дисперсионный анализ и двухфакторный дисперсионный анализ .
Дополнительные ресурсы
Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:
Важность статистики в бизнесе
Значение статистики в экономике
Важность статистики в здравоохранении