Проведен дисперсионный анализ динамики результатов первой сессии по высшей математике студентов очной формы обучения Физико-технического института (ФТИ) Томского политехнического университета. Рассмотрение проведено в системе 3-х показателей: ВК – результаты тестового входного контроля по математике, АТТ – результаты текущей аттестации по высшей математике, ЭКЗ – результат классического экзамена. В рамках параметрического дисперсионного анализа повторных измерений оценена динамика успеваемости ФТИ на институтском уровне: сделан вывод о незначимом различии (уровень значимости р > 0,10) между ЭКЗ и ВК. При этом различие между ВК и АТТ – сильно значимые (0,0005 < р < 0,005), а между ЭКЗ и АТТ – статистически значимые (0,005 < р < 0,05). Применение непараметрического (рангового) дисперсионного анализа Фридмана с повторными измерениями подтвердило результаты параметрического дисперсионного анализа повторных измерений. На основании дисперсионного анализа для независимых выборок сделан вывод о статистически значимой неоднородности (на уровне значимости 0,005 < р < 0,05) результатов ВК, АТТ, ЭКЗ по совокупности групп. Оформлены однородные (различающиеся незначимо) кластеры групповых средних в порядке их убывания для каждого показателя. Непараметрические альтернативы однофакторного дисперсионного анализа для независимых выборок (критерий Краскела-Уоллиса и медианный тест) подтверждают сделанный на основе F-критерия вывод об уровне значимости неоднородности АТТ и смягчают значимость неоднородности ВК и ЭКЗ до слабой (0,05 < р < 0,10) по совокупности групп. По результатам образовательного мониторинга ФТИ формулированы предложения по повышению качества успеваемости студентов. Результаты проведенного статистического анализа могут быть учтены в рамках проходящей реформы высшего образования.
The analysis of variance of the outcomes dynamics of the first course undergraduate students (Physic-technical institute (PTI) of Tomsk Polytechnic University) session on higher mathematics was performed using the 3 indicators system: EC- outcomes of entering control test on mathematics, CERT- outcomes of current higher mathematics certification, EX - outcomes of classical examination. The PTI educational progress dynamics at institute level was estimated within the limits of the parametric analysis of variance of repeated measurements: it was obtained that difference between EX and EC is insignificant (significance level p > 0,10). While the difference between EC and CERT is strongly significant (0,0005 < р <0,005) and between EX and CERT - statistically significant (0,005 < р <0,05). Application of the nonparametric (rank) Friedman analysis of variance with repeated measurements confirmed outcomes of the parametric analysis of variance of repeated measurements. On the basis of the analysis of variance for independent statistical samples the statistically significant heterogeneity (0,005 < р <0,05) of EC, CERT and EX on the set groups was revealed. Homogeneous (differing is insignificant) clusters of group averages were arranged in the descending order for each indicator. Nonparametric alternatives of the one-factor analysis of variance for independent statistical samples (Kruskal — Wallis criterion and the median test) confirm the conclusion drawn on the basis of F-criterion about the significance level of CERT heterogeneity and soften the significance of EC and EX heterogeneity to weak (0,05 <р <0,10) on an set groups. By results of the PTI educational monitoring suggestions on the students educational quality improvement were formulated. One may consider the outcomes of the performed statistical analysis within the limits of passing reform of higher education.
1. Арефьев В. П. , Михальчук А. А. , Филипенко Н. М. Сравнительный статистический анализ входного и текущего контроля математических знаний в рамках классической формы заочного высшего образования // Современные проблемы науки и образования. – 2013 - №. 5. (Электронный журнал) URL: www.science-education.ru/111-10676 (дата обращения: 22.02.2014).
2. Багаутдинова С.Ф., Левшина Н.И., Санникова Л.Н., Турченко В.И. Разработка и организация системы мониторинга качества образовательной деятельности студентов в высшем учебном заведении // Фундаментальные исследования. – 2014. - № 1-0. – С. 109-114.
3. Гурьянова С.Ю. Качество образования в контексте модернизации высшей школы // Качество. Инновации. Образование. – 2013. - № 1. – С. 3-14.
4. Жичкин А.М. Метод применения инструментария контроля качества в организациях высшего профессионального образования // Высшее образование сегодня. – 2014. - № 1. – С. 19-25.
5. Имас О.Н., Шерстнева А.И. Сравнительный анализ факторов, влияющих на успешное усвоение математических дисциплин студентами младших курсов высших учебных заведений // Современные проблемы науки и образования. – 2014. - № 1. – URL: www.science-education.ru/115-12171 (дата обращения: 10.04.2014).
6. Кон Е.Л., Фрейман В.И., Южаков А.А. Проблема оценки качества обучения в вузах с системой подготовки «бакалавр - магистр» (на примере технических направлений) // Открытое образование. – 2013. - № 1. – С. 23-31.
7. Куликова О.В., Поповский Э.Е., Филиппова Е.Г. Выявление динамики математической подготовки студентов вуза по статистическим данным педагогических измерений // Современные проблемы науки и образования. – 2013. - № 1; URL: www.science-education.ru/107-8568 (дата обращения: 22.02.2014).
8. Саидова Ф.Б. Проблемы качества высшего образования в контексте трансформации образования // Педагогические науки. – 2014. - № 1 (64). – С. 7-9.
9. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. Учебник – М: ООО «Бином-Пресс», 2008. – 512 с.