1

IV. konferencia pedagógov MTF STU

14. 9. 2011

222

• 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

Obsah

333

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

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

555

Hustota pravdepodobnosti normálneho rozdelenia

5

6

Krivka hustoty pravdepodobnosti normálneho rozdelenia

Tvar krivky normálneho rozdelenia pre rôzne smerodajné odchýlky

6

777

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

888

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

99

9

Vývoj počtu študentov na MTF

34003071

2783 26542253 2135

16352036

2347

1701 1599 1443

245 199 246 303 297 272

5280 5306 5376

4658

41493850

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

2006 2007 2008 2009 2010 2011

Bc.

Ing.

PhD.

Spolu

101010

Vývoj počtu pedagógov na MTF

255,84 261,28240,91

205,11 204 197,32 199,09 193,8

0

50

100

150

200

250

300

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

111111

Počet študentov na pedagóga

20,40 19,74

21,92

25,81 26,35

23,61

20,8419,48

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

1212

12

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

3936

3417 3435

2956

2628

2022

23832154

16561766

1576 156415561319

1053 1114999 1049

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

2006 2007 2008 2009 2010 2011

131313

Hodnotenie predmetov na 1.stupni celkovo:

Spolu: 30799 známok, úspešnosť 75,43%, priemer udelených známok (bez FX) 2,149

13

141414

Hodnotenie predmetov na 1. stupni v členení P-O-H:

MTF: 30799 známok, 75,43%, priemer 2,149 P: 5191 známok, 69,3%, priemer 2,65

O: 20429 známok, 74,41%, priemer 2,200 H: 4674 známok, 82,41%, priemer 1,908

14

151515

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

161616

Hodnotenie predmetov na 1. stupni podľa kreditov:

16

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

171717

Hodnotenie predmetov na 1.stupni – vybrané príklady:

17

1818

18

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

1078

12521204

1131

1407

961871

1062

959862

915

784843

990920

791 814

690

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

2006 2007 2008 2009 2010 2011

1919

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)

2020

20

Hodnotenie predmetov na 2. stupni celkovo:

Spolu: 17 652 skúšok, úspešnosť 90,94 %, priemer udelených známok (bez FX) 1,891

MTF

4096

33813164

25222890

1599

0500

10001500200025003000350040004500

A B C D E FX

2121

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

Odborné predmety

2242

18722116

19492194

864

0

500

1000

1500

2000

2500

A B C D E FX

Prírodovedné predmety

310

182216 222

444 451

0

100

200

300

400

500

A B C D E FX

Humanitné predmety

947 953

575

243179 169

0

200

400

600

800

1000

1200

A B C D E FX

MTF

4096

33813164

25222890

1599

0500

10001500200025003000350040004500

A B C D E FX

222222

Hodnotenie predmetov na 2. stupni po ústavoch:

MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891 UMAT: 1072, 86,94 %, 1,829 UVSM: 897, 94,76 %, 2,028 UVTE: 3104, 90,40 %, 2,136

MTF

4096

33813164

25222890

1599

0500

10001500200025003000350040004500

A B C D E FX

UMAT

280

193 185

113

161140

0

50

100

150

200

250

300

A B C D E FX

UVSM

173

145

179167

186

47

0

50

100

150

200

A B C D E FX

UVTE

375

505

609 625695

298

0

100

200

300

400

500

600

700

800

A B C D E FX

UPMK: 3300, 83,82 %, 2,030 UBEI: 1317, 88,46 %, 1,963 UIAM: 2888, 95,43 %, 2,001 UIPH: 5074, 94,17 %, 1,597

UBEI

259

216

264

205221

152

0

50

100

150

200

250

300

A B C D E FX

UIPH

1759

1417

841

439322 296

0

500

1000

1500

2000

A B C D E FX

UIAM

589

499566

523579

132

0

100

200

300

400

500

600

700

A B C D E FX

UPMK

664

406

520450

726

534

0

200

400

600

800

A B C D E FX

232323

Hodnotenie predmetov na 2. stupni podľa kreditov:2 kredity

924 974

719

457 402

212

0

200

400

600

800

1000

1200

A B C D E FX

5 kr: 4246, 88,04 %, 1,870 6 kr: 7616, 90,59 %, 2,042 7 kr: 281, 90,04 %, 1,709

MTF: 17 652, 90,94 %, 1,891

2 kr: 3688, 94,25 %, 1,775 3 kr: 218, 95,41 %, 1,433 4 kr: 834, 95,44 %, 1,851

MTF

4096

33813164

25222890

1599

0500

10001500200025003000350040004500

A B C D E FX

3 kredity

115

36 35

14 8 10

0

20

40

60

80

100

120

140

A B C D E FX

4 kredity

232

147168

124 125

38

0

50

100

150

200

250

A B C D E FX

5 kreditov

1066

765703

482

722

508

0

200

400

600

800

1000

1200

A B C D E FX

6 kreditov

13501223

1385 13791562

717

0200400600800

10001200140016001800

A B C D E FX

7 kreditov

107

40 40

25

4128

0

20

40

60

80

100

120

A B C D E FX

2424

24

Hodnotenie predmetov na 2. stupni – vybrané príklady:

1

16

25

16

8

00

5

10

15

20

25

30

A B C D E FX

23

0

5

10

15

20

25

A B C D E FX

6 611 12

43

103

0

20

40

60

80

100

120

A B C D E FX

2525

2626

26

Na zamyslenie:

0,9520 = 0,358

0,620 = 0,0000365 = 1/27351

2727

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• ...

282828

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?

2929

Konferencia pedagógov MTF STU

14. 9. 2011

Oliver Moravčík, Peter Schreiber