The use of learningmetry in the study of probability theory and mathematical statistics at a university of economics with a point-rating system for assessing knowledge

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers the use of the learningmetry method as a tool for measuring the performance-motivation scale of the results of work on control points in a digital educational environment within the point-rating system for assessing students’ knowledge at a university of economics. The author have analyzed data on the results of mastering the course «Probability Theory and Mathematical Statistics» in the third semester of the 2021/2022 undergraduate program. Tabular and indexological stages of data analysis are carried out. The following personal and group indices were calculated: the student’s progress index, the student’s motivational activity index, the student’s learningmetry index by the test, the student’s learningmetry index; group success index, group motivational activity index, group learningmetry index. Indices of evaluation of the tests are also calculated: index of evaluation of the test, learningmetry index of the test. A feature of the work is the calculation of learningmetry indices under conditions of a different maximum number of points obtained in the assessment at different control points, as a result of which a preliminary transfer of data into a five-point evaluation system is proposed. The implementation of the presented methodology can be useful for assessing the effectiveness of students’ learning in mastering the course in the conditions of a point-rating system for assessing students’ knowledge and in a digital educational environment.

About the authors

Nadezhda Anatolyevna Zaychikova

Samara State University of Economics

Author for correspondence.
Email: zajna@yandex.ru

candidate of physical and mathematical sciences, associate professor of Statistics and Econometrics Department

Russian Federation, Samara

References

  1. Троеглазова А.В. Квалиметрический подход к формированию балльно-рейтинговой системы оценивания в вузе // Современное педагогическое образование. 2020. № 5. С. 54-56.
  2. Сазонов Б.А. Балльно-рейтинговые системы оценивания знаний: особенности российской практики // Образование и наука. 2012. № 9 (98). С. 15-34.
  3. О проведении эксперимента по введению рейтинговой системы оценки успеваемости студентов вузов: приказ Министерства образования РФ от 11.07.2002 № 2654.
  4. Коряковцева О.А. Преимущества и проблемы применения балльно-рейтинговой системы в вузе // Гуманитарные науки (г. Ялта). 2021. № 1 (53). С. 62-69.
  5. решений для нового образования // Качество образования. 2018. № 2. С. 4-9.
  6. Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации»: распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р.
  7. Козлова Г.Г. Роль высшей школы в развитии цифровой экономики // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 2. С. 63-65.
  8. Булатова Е.Г. О квалиметрическом подходе в педагогических исследованиях // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. № 12-2. С. 59-63.
  9. Гнездилова Л.Б., Гнездилов М.А. Учебная мотивация как основа эффективного образовательного процесса в вузе // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Гуманитарные и общественные науки. 2017. № 2. С. 4-11.
  10. Зайчикова Н.А. Разработка методики измерения по шкале успеваемость-мотивация результатов работы с тестовыми системами в цифровой образовательной среде // Современные проблемы науки и образования. 2018. № 4. doi: 10.17513/spno.27902.
  11. Зайчикова Н.А. Применение научениеметрической методики в студенческих группах в цифровой образовательной среде // Наука XXI века: Актуальные направления развития. 2019. № 2-1. С. 35-40.
  12. Зайчикова Н.А. Научениеграмма как способ графического представления результата научениеметрической процедуры // Наука XXI века: Актуальные направления развития. 2020. № 1-1. С. 100-104.
  13. Зайчикова Н.А. Разработка анкеты для реализации научениеметрической методики в вузе // Актуальные аспекты развития современной науки: сб. науч. ст. II междунар. науч. конф., 18 декабря 2020 года. Самара: Изд-во СГЭУ, 2021. С. 382-385.
  14. Zaychikova N.A. Learningmetry: Effectiveness e-learning measuring and reflection of educational experience // Current Achievements, Challenges and Digital Chances of Knowledge Based Economy. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2021. P. 611-619. doi: 10.1007/978-3-030-47458-4_70.
  15. Морено Я.Л. Социометрия: Экспериментальный метод и наука об обществе / пер. с англ. А.М. Боковикова. М.: Академический Проект, 2001. 384 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Assessment of the TWiMS and BRSO course in points from 1 to 5

Download (28KB)
3. Figure 2 – Field of observed values on the academic performance–motivation scale

Download (11KB)

Copyright (c) 2022 Zaychikova N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).