Mérési szótár, illetve útmutató

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Az Országos Kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Advertisements

Petrovics Petra Doktorandusz
Az országos mérések megújult rendszere
3. Két független minta összehasonlítása
Mérés, értékelés és minőségbiztosítás a közoktatásban
Kompetencia- mérés Somogyi József Általános Iskola
A ÉVI ORSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉS ISKOLAI EREDMÉNYEI.
A ÉVI ORSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉS ISKOLAI EREDMÉNYEI /A kisebb grafikonok az előző évi eredmények/
A megoldás főbb lépései:
Ábramagyarázat az Országos Kompetenciamérés iskolajelentéséhez
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
E L E M Z É S. 1., adatgyűjtés 2., mintavétel (a teljes sokaságot ritkán tudjuk vizsgálni) 3., mintavételi információk alapján megállapítások, következtetések.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
A középérték mérőszámai
Országos kompetencia mérés A kompetencia mérés:  4., 6. és 8. évfolyamokon mérik a tanulók képességeit ált. iskolában, ill. a 10. évfolyamon középiskolában.
Új skála – új lehetőségek Egy kis ízelítő. Egységes skála (1)
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Matematikai alapok és valószínűségszámítás
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Készítette: Hegyesi- Németh Márta MPI Győr, április 29.
Középpontban a fejlődés
. Magyar Termék Nagydíjjal ismerték el az Országos kompetenciamérést, mint szolgáltatást.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Valószínűségszámítás
Többváltozós adatelemzés
Alapsokaság (populáció)
Lineáris regresszió.
Többtényezős ANOVA.
Kompetenciamérés eredményei évfolyam 2012 Készítette: Bánné Mészáros Anikó igazgatóhelyettes.
HALLGATÓI ELÉGEDETTSÉGI VIZSGÁLATOK A WJLF-EN A es tanév eredményei.
Kis és nagy iskolák HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ
Mire jó a FIT elemző szoftver?
Kompetencia mérés eredményei 2006 Készítette: Mészáros-Vásárhely Katalin.
Statisztikai alapfogalmak
Kérdések 1. Miért kell olyan sokat várni az eredményekre a mérés után?
Ábramagyarázat az Országos Kompetenciamérés iskolajelentéséhez
FIT elemző szoftver: Kinek és miért?
Telephelyi jelentés A telephelyi jelentés nyújtja a legrészletesebb képet az eredményekről és a tanulói összetételről. Nem csupán egy mérőszámot közöl,
A DIGITÁLIS NEMZEDÉK OLVASÓI PROFILJAI A nyomtatott és digitális olvasói szokások kapcsolata a teljesítménnyel a PISA2009 eredményei alapján Balázsi Ildikó-Ostorics.
Valószínűségszámítás II.
Az országos mérések megújult rendszere
A felmérés időpontja: május 28.. MÉRT TERÜLETEK:  matematikai eszköztudás  szövegértési képességek  háttérkérdőív kitöltése (szülők, tanulók)
Kompetenciamérés Kompetenciamérés Matematika 6. évfolyam.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
A PISA és az Országos kompetenciamérés tanulságai
A PISA ÉS AZ O RSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉSEK KAPCSOLATA ÉS FELHASZNÁLHATÓSÁGA Balázsi Ildikó.
FIT-jelentés 2014 Kompetenciamérés eredményeinek elemzése.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
2015. évi eredmények Újpesti Bajza József Általános Iskola Készítette: Kohodné Tóth Andrea intézményvezető.
Pedagógiai hozzáadott érték „Őrült beszéd, de van benne rendszer” Nahalka István
Új skála – új lehetőségek
Iskolafejlesztési lehetőségek: utak és dimenziók OFI, január 27.
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
A évi kompetenciamérés eredményeinek elemzése 2016
I. Előadás bgk. uni-obuda
Balázsi Ildikó Oktatási Hivatal
A évi kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Országos Kompetencia Mérés 2011
A hallgatók szociális helyzetének vizsgálata
Adatfeldolgozási ismeretek műszeres analitikus technikusok számára
A leíró statisztikák alapelemei
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
Kompetenciamérés eredményei évfolyam 2013
Mérési skálák, adatsorok típusai
Országos kompetenciamérés 6. évfolyam (2017)
Előadás másolata:

Mérési szótár, illetve útmutató Készítette: Kiss István

Kompetenciamérés Úristen! A magyar és matematikatanárok rémálma Évente végzett mérés. Az Oktatási hivatal szervezi, minden év májusának utolsó szerdáján kell megírni. Szövegértést és matematikát mérnek. Nem a tananyagot mérik. Csak összefogással lehet az eredményeket javítani.

A mérés eredményei 100 millió karaktert kell felvinni. Nagyon sokára van eredménye. Nincs visszacsatolási lehetőség az oktatási és pedagógiai folyamatokhoz. Országos jelentés Fenntartói jelentés Telephelyi jelentés Intézményi jelentés FIT jelentések Tanulói jelentés

Belépés a FIT jelentésekhez http://www.kir.hu/okmfit_elemzes/

Tanulói profilok Csak arról kapunk felvilágosítást, hogy a tanuló: mit nem tudott, mit tudott, és mi az amit csak részlegesen tudott megoldani. Viszont ehhez van saját elemző szoftverünk!

Elemző szoftver (vettük - saját)

Elemző - amit tud 1.

Amit tud 2.

Belépés a FIT jelentésekhez 2. http://www.kir.hu/okmfit_elemzes/

Tanulócsoport összeállítása

A feltételek további szűkítése Innentől annyira szerteágazó lehetőségek vannak, hogy nincs értelme bemutatni.

Belépés a FIT jelentésekhez 3. http://www.kir.hu/okmfit_elemzes/

Válogatás pontszámok szerint

A feltételek további szűkítése

Hasonló az intézményi jelentésekhez Átlagos képesség

Képességeloszlások

Gyakran használt fogalmak Lásd: A Pedagógiai Intézet továbbképzésein használt diasorozat (fehér háttérrel) Részletesen: https://www.oktatas.hu/pub_bin/dload/kozoktatas/meresek/OKM_szojegyzek.pdf

1. Hisztogram Egy változó lehetséges értékeinek megoszlását bemutató oszlopdiagram. A grafikon vízszintes tengelyén a változó lehetséges értékei vagy azok valamilyen csoportosítása szerepel, a függőleges tengelyről pedig az adott kategóriában található értékek száma vagy aránya olvasható le. Városi ált. iskolába járó gyerekek körében az adott intervallumba eső gyerekek száma (ezer fő) Matematika képességpont 50 pontnyi széles intervallumokra osztva

2. Átlag Leggyakrabban a számtani átlagot használjuk: Jelölés: x1, x2,…, xn az n db érték Jelentősége abban rejlik, hogy egyetlen számadattal jól jellemzi az adathalmazt, mert az adatok az átlag környezetébe esnek. Óvatosan kell használni, mert a „környezet” nagy is lehet! Kell egy másik mutató mellé (pl. szórás, konfidencia-intervallum, szignifikancia).

3. Szórás Azt mutatja meg, hogy az egyes értékek átlagosan mennyivel térnek el az átlagtól. Minél kisebb a szórás, az átlag annál pontosabban jellemzi az adatokat. Az átlagtól vett eltérések négyzetes átlaga: Jelölések: x1, x2,…, xn: n db érték A: számtani közép (átlag) kicsi szórás: nagy szórás:

4. Konfidencia-intervallum (megbízhatósági tartomány) 95%-os konfidencia-intervallum jelentése: a becsült adat 95%-os valószínűséggel a megadott intervallumba esik. A becsült adat most: a tanulók átlagos képességpontja. 249 pontnyi széles tartomány! 2 pontnyi széles tartomány

4. Konfidencia-intervallum (megbízhatósági tartomány) FONTOS: Nem az egyes értékek esnek 95%-os eséllyel az intervallumba, hanem az átlaguk! Az országos átlagban a telephely tanulói is benne vannak! Azért nagy a telephelyi átlag konfidencia-intervalluma, mert kevés elemű és nagy szórású adathalmazból becsüljük a tanulók átlagos teljesítményét. Az országos szórás is nagy, viszont nagyon sok értékből számolunk, ami megbízhatóbb becslésre vezet.

5. Szignifikancia A statisztikai összehasonlításban gyakran használatos fogalom (szignifikáns=jelentős). Például két telephelyet össze akarunk hasonlítani a tanulók kompetenciamérés eredménye alapján. Megnézzük az átlagokat (nem elég!): Megnézzük a konf.int-okat: Ez itt most nem elég a döntéshez, ezért statisztikai módszerrel (hipotézisvizsgálat) megállapítjuk, hogy van-e jelentős különbség, ekkor: vagy ki tudunk mutatni szignifikáns különbséget a két telephely közt (akkor egyértelmű, hogy melyik a jobb) vagy nem tudunk kimutatni lényeges különbséget (a hipotézisvizsgálat nem tudta megerősíteni, hogy különböznek, ezért lényegében egyformának tekintjük őket)

6. Percentilis A változó eloszlásának jellemzésére szolgáló mutató. A k. percentilis az az érték, amelynél a változó által felvett értékek k%-a kisebb, (100-k)%-a pedig nagyobb (k: 0 és 100 közötti egész szám). Például az 5-ös percentilisnél az értékek 5%-a kisebb, 95%-a pedig nagyobb. A 0-s percentilis a minimum, a 100-as percentilis a maximum, az 50-es percentilis pedig a medián.

6. Percentilis Szövegértés képességpont 20 db érték 100% 1903 1887 1856 1815 1774 1746 1730 1682 1675 1631 1624 1617 1588 1559 1527 1503 1471 1463 1425 1407 15 db legnagyobb érték 75% 1509 25-ös percentilis: az értékek 25%-a alatta, 75%-a fölötte van 5 db legkisebb érték 25%

6. Percentilis Szövegértés képességpont 20 db érték 100% 1903 1887 1856 1815 1774 1746 1730 1682 1675 1631 1624 1617 1588 1559 1527 1503 1471 1463 1425 1407 10 db legnagyobb érték 50% 50-es percentilis (medián): az értékek 50%-a alatta, 50%-a fölötte van 1627 10 db legkisebb érték 50% 1509 25-ös percentilis: az értékek 25%-a alatta, 75%-a fölötte van

6. Percentilis Szövegértés képességpont 20 db érték 100% 1903 1887 1856 1815 1774 1746 1730 1682 1675 1631 1624 1617 1588 1559 1527 1503 1471 1463 1425 1407 5 db legnagyobb érték 25% 75-ös percentilis: az értékek 75%-a alatta, 25%-a fölötte van 1767 50-es percentilis (medián): az értékek 50%-a alatta, 50%-a fölötte van 1627 15 db legkisebb érték 75% 1509 25-ös percentilis: az értékek 25%-a alatta, 75%-a fölötte van

7. CSH-index (családiháttér-index) Egyetlen számadattal szeretnénk jellemezni a tanuló családi környezetének azon tényezőit, melyek a legnagyobb befolyással vannak az iskolai teljesítményére. A családiháttér-index értéke a tanulói kérdőív néhány kérdésére adott válasz alapján kerül kiszámításra, amelyek az index 2006-os kialakításakor a legnagyobb magyarázóerővel bírtak a lineáris modellben: az otthon található könyvek száma a szülők iskolai végzettsége külön-külön van-e otthon számítógép tanulónak vannak-e saját könyvei 2013-tól a HHH státusz is része

7. CSH-index (családiháttér-index) A telephelyi jelentésekben külön ábracsoport mutatja be, hogy a telephely tanulóinak átlagos CSH-indexe alapján milyen eredményre számítanánk a kompetenciamérésen, és ehhez képest a telephely hogyan szerepelt (hátránykompenzáló hatás).