Анализ заданий и задач в учебной литературе по прикладной статистике для психологов на основе компетентностного подхода
DOI:
https://doi.org/10.54359/7r4a6541Ключевые слова:
статистика, прикладная статистика, компетентностный подход, статистическая грамотность, анализ учебных заданийАннотация
В данной работе рассматриваются особенности учебных заданий и задач по прикладной статистике для психологов через призму компетентностного подхода. Для достижения цели исследования была разработана методология анализа, включающая четыре ключевых компонента: содержательную область, группу действий, способы репрезентации данных и инструментальность. В выборку вошли учебные издания по статистике для направлений подготовки по психологии, из которых было проанализировано 790 заданий или задач. Результаты показали, что в учебных изданиях преобладают задания/задачи, ориентированные на статистику вывода и вероятность, тогда как на описательную статистику приходится лишь пятая часть. Анализ когнитивных процессов, требуемых для решения задач или выполнения заданий, выявил доминирование действий, связанных с применением статистики, в то время как задания/задачи на интерпретацию данных и рассуждение встречаются реже, а задания/задачи на формулирование проблемы на языке статистики практически отсутствуют. Большинство заданий/задач представляют данные в текстовом виде, тогда как комбинированные формы (например, текст + диаграмма) используются крайне редко. Основным инструментом решения задач или выполнения заданий является вычисление. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости пересмотра содержания учебных заданий и задач с целью сбалансированного развития у студентов статистической грамотности.
Скачивания
Библиографические ссылки
Álvarez-Arroyo R., Batanero C., Gea M.M. Probabilistic literacy and reasoning of prospective sec-ondary school teachers when interpreting media news. ZDM–Mathematics Education, 2024, 56(1), 1–14. DOI:10.1007/s11858-024-01577-w
Chance B., Ben-Zvi D., Garfield J., Medina E. The role of technology in improving student learning of statistics. Technology Innovations in Statistics Education, 2007, 1(1). DOI:10.5070/T511000026
Clark J., Kraut G., Mathews D., Wimbish J. The fundamental theorem of statistics: Classifying stu-dent understanding of basic statistical concepts. Unpublished manuscript. 2007. http://www1.hollins.edu/faculty/clarkjm/stat2c.pdf
Cohen J. The earth is round (p < .05). American Psychologist, 1994, 49(12), 997–1003. DOI:10.1037/0003-066X.49.12.997
del Pino J., Estepa A. Análisis de la enseñanza de las medidas de dispersión en libros de texto de edu-cación secundaria. AIEM - Avances de Investigación en Educación Matemática, 2019, No. 16, 86–102. DOI:10.35763/aiem.v0i16.232
Eshet Y., Steinberger P., Grinautsky K. Relationship between statistics anxiety and academic dishon-esty: A comparison between learning environments in social sciences. Sustainability, 2021, 13(3), 1564. DOI:10.3390/su13031564
Fleiss J.L. Measuring nominal scale agreement among many raters. Psychological Bulletin, 1971, 76(5), 378–382. DOI:10.1037/h0031619
Frumin I.D., Dobrjakova M.S. Iz doklada: universal'nye kompetentnosti i novaja gramot-nost'. Obrazovatel'naja politika, 2019, No. 3(79), 63–72. (in Russian)
Frumin I.D., Dobrjakova M.S., Barannikov K.A., Remorenko I.M. Universal'nye kompetent-nosti i novaja gramotnost': chemu uchit' segodnja dlja uspeha zavtra. Sovremennaja analitika obrazovanija, 2018, No. 2, 1–25. (in Russian)
Gal I. Towards probability literacy for all citizens: Building blocks and instructional dilemmas. In: G.A. Jones (Ed.), Exploring probability in school: Challenges for teaching and learning. Boston, MA: Springer US, 2005. pp. 39–63.
Garfield J., Ahlgren A. Difficulties in learning basic concepts in probability and statistics: Implica-tions for research. Journal for Research in Mathematics Education, 1988, 19(1), 44–63. DOI:10.2307/749110
Garfield J., Ben-Zvi D., Chance B., Medina E., Roseth C., Zieffler A. Developing students’ statistical reasoning: Connecting research and teaching practice. New York: Springer Science & Business Me-dia, 2008. DOI:10.1007/978-1-4020-8383-9
Glasnovic Gracin D. Requirements in mathematics textbooks: A five-dimensional analysis of text-book exercises and examples. International Journal of Mathematical Education in Science and Tech-nology, 2018, 49(7), 1003–1024. DOI:10.1080/0020739X.2018.1431847
Gwet K.L. Computing inter‐rater reliability and its variance in the presence of high agreement. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 2008, 61(1), 29–48. DOI:10.1348/000711006X126600
Krichevec A.N., Korneev A.A., Rasskazova E.I. Osnovy statistiki dlja psihologov. Moscow: Akro-pol', 2019. (in Russian)
Landis J.R., Koch G.G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 1977, 33(1), 159–174. DOI:10.2307/2529310
McElreath R. Statistical rethinking: A Bayesian course with examples in R and Stan. New York: Chapman and Hall/CRC, 2020. DOI:10.1201/9780429029608
Ministerstvo nauki i vysshego obrazovaniya Rossiiskoi Federatsii. Prikaz ot 29.07.2020 № 839 “Ob utverzhdenii federal'nogo gosudarstvennogo obrazovatel'nogo standarta vysshego obrazovaniia – ba-kalavriat po napravleniiu podgotovki 37.03.01 Psikhologiia” (zaregistrirovan v Min’iuste RF 21.08.2020 № 59374). https://fgos.ru/fgos/fgos-37-03-01-psihologiya-839 (in Russian)
Ng C.L., Chew C.M. Uncovering student errors in measures of dispersion: An APOS theory analysis in high school statistics education. European Journal of Science and Mathematics Education, 2023, 11(4), 599–614. DOI:10.30935/scimath/13260
Nickerson R.S. Null Hypothesis Significance Testing: A Review of an Old and Continuing Contro-versy. Psychological Methods, 2000, 5(2), 241–301. DOI:10.1037/1082-989X.5.2.241
OECD. PISA 2012 Results: What Students Know and Can Do. Revised edition, February 2014. Par-is: OECD Publishing, 2014. DOI:10.1787/9789264208780-en
OECD. PISA 2018 Assessment and Analytical Framework. Paris: OECD Publishing, 2019. DOI:10.1787/b25efab8-en
OECD. PISA 2022 Assessment and Analytical Framework. Paris: OECD Publishing, 2023. DOI:10.1787/dfe0bf9c-en
OECD. The Assessment Frameworks for Cycle 2 of the Programme for the International Assessment of Adult Competencies. Paris: OECD Publishing, 2021. DOI:10.1787/4bc2342d-en
O’Keeffe L., O’Donoghue J. A review of school textbooks for Project Maths. 2011. https://core.ac.uk/download/pdf/51343189.pdf
Onwuegbuzie A.J., Wilson V.A. Statistics Anxiety: Nature, etiology, antecedents, effects, and treat-ments – a comprehensive review of the literature. Teaching in Higher Education, 2003, 8(2), 195–209. DOI:10.1080/1356251032000052447
Orjol E.A., Havenson T.E. Otnoshenie k statistike u studentov, izuchajushhih social'nye nauki: operacionalizacija ponjatija i ego izmerenie. Psihologija. Zhurnal vysshej shkoly jekonomi-ki, 2013, 10(1), 37–54. (in Russian)
Orlov A.I. Teorija izmerenij kak chast' metodov analiza dannyh: razmyshlenija nad perevo-dom stat'i PF Vellemana i L. Uilkinsona. Sociologija: metodologija, metody, matematiche-skoe modelirovanie (Sociologija: 4M), 2012, No. 35, 155–174. (in Russian)
Pashkevich A.V. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika dlja sociologov i menedzhe-rov: uchebnik dlja stud. uchrezhdenij vyssh. obrazovanija. Moscow: Akademija, 2014. (in Russian)
Roslova L.O., Krasnjanskaja K.A., Kvitko E.S. Konceptual'nye osnovy formirovanija i ocenki matematicheskoj gramotnosti. Otechestvennaja i zarubezhnaja pedagogika, 2019, 1(4(61)), 58–79. (in Russian)
Roslova L.O., Kvitko E.S., Denishheva L.O., Karamova I.I. Problema formirovanija sposob-nosti “Primenjat' matematiku” v kontekste urovnej matematicheskoj gramotnosti. Oteche-stvennaja i zarubezhnaja pedagogika, 2020, 2(2(70)), 74–99. (in Russian)
Schubert P., Leimstoll U. Importance and use of information technology in small and medium‐sized companies. Electronic Markets, 2007, 17(1), 38–55. DOI:10.1080/10196780701298781
Sönnerhed W.W. Quadratic equations in Swedish textbooks for upper-secondary school. LUMAT: International Journal on Math, Science and Technology Education, 2021, 9(1), 518–545. DOI:10.31129/LUMAT.9.1.1391
Steen L.A. Matematika budushhego. Moscow: Vysshaya shkola jekonomiki, 2025. (in Russian)
Stylianides A. Reasoning-and-proving in school mathematics textbooks. Mathematical Thinking and Learning, 2009, 11(4), 258–288. DOI:10.1080/10986060903253916
Tall D. How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring the Three Worlds of Mathematics. Cambridge: Cambridge University Press, 2013. DOI:10.1017/CBO9781139565202
Uspenskij V.A. Predislovie k matematike. St. Petersburg: Amfora, 2015. (in Russian)
Vygotskij L.S. Razvitie zhitejskih i nauchnyh ponjatij v shkol'nom vozraste. Psihologicheskaja nauka i obrazovanie, 1996, 1(1), 5–19. (in Russian)
Wagenmakers E.J., Marsman M., Jamil T., Ly A., Verhagen J., Love J., Selker R., Gronau Q.F., Šmíra M., Epskamp S., Matzke D., Rouder J.N., Morey R.D. Bayesian inference for psychology. Part I: Theoretical advantages and practical ramifications. Psychonomic Bulletin & Review, 2018, 25(1), 35–57. DOI:10.3758/s13423-017-1343-3
Zhao X., Feng G.C., Ao S.H., Liu P.L. Interrater reliability estimators tested against true interrater reliabilities. BMC Medical Research Methodology, 2022, 22(1), 232. DOI:10.1186/s12874-022-01688-8
Zhu Y., Fan L. Focus on the representation of problem types in intended curriculum: A comparison of selected mathematics textbooks from Mainland China and the United States. International Journal of Science and Mathematics Education, 2006, 4, 609–626. DOI:10.1007/s10763-006-9036-9
Zieffler A., Garfield J., DelMas R., Reading C. A framework to support research on informal inferen-tial reasoning. Statistics Education Research Journal, 2008, 7(2), 40–58. DOI:10.52041/serj.v7i2.469
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.