Методика использования проблемного обучения при изучении языков программирования (на примере среды программирования Delphi)

 

Рекомендации учителю при разработке им проблемного занятия

 

 

Учителю рекомендуется продумать:

 

1. Точное определение объема и содержания учебного материала, предназначенного для изучения на занятии.
2. Систематизация учебного материала в соответствии с логикой учебного предмета, его структурой, а так же в соответствии с принципами дидактики.
3. Деление учебного материала на легко усваиваемые и тесно между собой связанные части.
4. Усвоение частей, сопровождающихся контролем и корректированием результатов усвоения.
5. Учет индивидуальных темпов усвоения учебного материала учащимися и темпов работы группы.

При применении проблемного подхода на занятиях информатики возникают определенные трудности, о которых не должен забывать преподаватель:

1. Проблемное обучение требует большего количества времени, чем обычное изложение материала.
2. Учащиеся  должны обладать определенной компьютерной эрудицией, поскольку отсутствие знаний не позволит им успешно обсуждать поставленную проблему.
3. От учителя требуется отличное знание предмета, а также гибкость и оперативность в работе на занятии.

 

Вышеописанные особенности составления занятия можно проследить по план-конспектам с использованием проблемных ситуаций. Составление таких конспектов действительно позволяет организовать качественное занятие (Приложение 2).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3. Анализ результатов  проведенного эксперимента.

 

Опытно-экспериментальная работа проводилась на базе Брянского профессионально-педагогического колледжа. Целью этой работы являлась  проверка эффективности использования разработанной методики по применению методов проблемного обучения при изучении языка программирования Delphi.

Работа заключалась в проведении констатирующего и формирующего экспериментов, в ходе которых были вычислены значения соответствующих статистических коэффициентов. Используя теоретические сведения о примерном диапазоне найденных значений, можно будет сделать вывод об эффективности разработанной методики.

Покажем, что результаты, полученные в ходе констатирующего педагогического эксперимента, подчиняются закону нормального распределения, т.е. проверим гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности. Проверку однородности контрольной и экспериментальной групп (т.е правильность осуществленной выборки) можно осуществлять с помощью трех критериев: с использованием t-критерия Стьюдента (равенство средних), критерия  c2 (хи-квадрат или так называемого критерия согласия Пирсона) или F-критерия Фишера (однородность дисперсии). Подтвердим однородность выделенных нами групп с помощью каждого из критериев.

Проверим однородность контрольной и экспериментальной групп с помощью t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера.

Проверка предполагает выдвижение 2-х гипотез H0 и H1:

H0 - нулевая гипотеза, согласно которой различие уровня подготовленности обучающихся недостаточно значительно и поэтому распределения относятся к одной и той же популяции, т.е. выборка произведена правильно.

H1 - альтернативная гипотеза, согласно которой различия между обоими распределениями достаточно значительны, что может быть объяснено, например, неслучайным характером отбора объектов выборки.

В психолого-педагогических исследованиях принято считать, что нулевую гипотезу можно принять за альтернативную, если по результатам анализа вероятность случайного возникновения не превышает 5 из 100. С этими данными согласуются и теоретические сведения о том, что любая новая методика обучения заслуживает внимания и может быть рекомендована к внедрению, если величина вычисленного t-критерия Стьюдента лежит в пределах 2-5%.

В качестве контрольной группы для проведения эксперимента были выбраны учащиеся группы 3А-10, 1 подгруппы (16 человек), а в качестве экспериментальной группы – учащиеся 2 подгруппы (15 человек). В данных подгруппах было проведено входное тестирование, состоящее из 20 заданий (Приложение 3).

Расчет необходимых значений критерия  Стьюдента (t) и критерия  Фишера (F) выполнялся по следующим формулам:

t=                       (1)

т.к.  S1=Sx,   S2=Sy   и     M1=x,      M2=y,  а  x-контрольная выборка, y-экспериментальная выборка, то формула приобретает следующий вид:

t=   , где          (2)

x; y- средние  значения   x -выборки,   y -выборки .

Sx, Sy-дисперсия (среднее квадратичное  отклонение для х- и у-выборки).

S=                                         (3)

nx и  ny- количество оценок в х- и у-выборках.

d2 - квадрат отклонений отдельных значений-признаков от средней арифметической.

n- количество признаков.

dx=xi-x̃                                            (4)

dy=yi-y.                                          (5)

xi, yi-оценки за выполнение тестов.

Результаты  входного тестирования отображены в таблице 2.

 

Таблица 2

 

№ испытуемого	Контрольная группа (х)				Экспериментальная группа (у)
	xi	x.	dx	dx2	yi	y.	dy	dy2
1	4	3.7	0.3	0.09	5	3.6	1.4	1.96
2	4	3.7	0.3	0.09	3	3.6	|-0.6|	0.36
3	5	3.7	1.3	1.69	2	3.6	|-1.6|	2.56
4	3	3.7	|-0.7|	0.49	3	3.6	|-0.6|	0.36
5	4	3.7	0.3	0.09	3	3.6	|-0.6|	0.36
6	3	3.7	|-0.7|	0.49	4	3.6	0.4	0.16
7	3	3.7	|-0.7|	0.49	3	3.6	|-0.6|	0.36
8	2	3.7	|-1.7|	2.89	4	3.6	0.4	0.16
9	4	3.7	0.3	0.09	4	3.6	0.4	0.16
10	4	3.7	0.3	0.09	3	3.6	-0.6	0.36
11	4	3.7	0.3	0.09	3	3.6	|-0.6|	0.36
12	2	3.7	|-1.7|	2.89	4	3.6	0.4	0.16
13	3	3.7	|-0.7|	0.49	2	3.6	|-1.6|	2.56
14	4	3.7	0.3	0.09	4	3.6	0.4	0.16
15	5	3.7	1.3	1.69	4	3.6	0.4	0.16
16	4	3.7	0.3	0.09
общие значения для каждой выборки	58	3.69		11.84	99	3.67		10.2

 

Подставляя значения из таблицы 2 в формулы, получаем следующее:

Sx=

 

Sy=

 

Найденные  значения дисперсии подставляем  в формулу (2):

 

t =

Сравнивая полученный  критерий Стьюдента (t=1.4) с табличным значением критерия при уровне значимости 0.05 (t'=1.73) получаем следующее: t'>t, что и требовалось доказать, следовательно, нулевая гипотеза не опровергается, и обе выборки  относятся к одной генеральной совокупности, т.е. они однородны для уровня достоверности  0.05.

F =

Табличное значение F' при n1=16 и n2=15 равно 1.67. Видно, что найденное значение критерия Фишера F<F', следовательно,  обе выборки подчиняются закону о нормальном распределении генеральной совокупности и могут быть использованы в дальнейших экспериментальных исследованиях.

Теперь воспользуемся для расчетов критерием χ2 . Его смысл заключается в сравнении результатов входного и итогового тестирования в контрольной и экспериментальной группах.

Для того чтобы при заданном уровне значимости (например, a=0,05) проверить нулевую гипотезу H0: генеральная совокупность распределена нормально, надо найти значение величины

, где  -теоретические частоты (в нашем исследовании – это результаты, полученные во время входного тестирования),

- эмпирические частоты (результаты, полученные во время итогового  тестирования).

Проанализируем результаты, полученные для контрольной группы (т.е. в 1 подгруппе группы 3Т-04):

Таблица 3

Результаты для контрольной группы (количество учащихся n=16)

	Оценка за тест			χ2
	5	4	3
входное тестирование	2	8	6	3,46
итоговое тестирование	3	4	9

 

 

Сравним найденное значение χ2 с критической точкой χ2кр (ее находим по таблице 3, зная уровень значимости α=0,05 и число степеней свободы k=s-3=4-3=1). Таким образом, получаем:

χ2=3,46< χ2кр=3,8.

Значит, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу, т.е. данные наблюдений для указанной контрольной группы согласуются с гипотезой о нормальном распределении генеральной совокупности.

Покажем, что и экспериментальная группа (учащиеся 2 подгруппы группы 3Т-04) обладает однородностью:

Таблица 4

Результаты для экспериментальной группы (количество учащихся n=15)

	Оценка за тест			χ2
	5	4	3
входное тестирование	3	6	6	3,52
итоговое тестирование	5	8	2

 

 

Сравним найденное значение χ2 с критической точкой χ2кр (α=0,05 и число степеней свободы k=1). Таким образом, получаем:

χ2=3,52< χ2кр=3,8.

Значит, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу, т.е. для указанной экспериментальной группы данные наблюдений согласуются с гипотезой о нормальном распределении генеральной совокупности.

На этапе формирующего эксперимента необходимо рассчитать ряд коэффициентов для каждой из групп (контрольной и экспериментальной).

С учетом многомерности понятия «качество подготовки» целесообразно использование следующей системы частных критериев знаний, характеризующих степень усвоения изложенного материала.

КS - полнота усвоения учащимися системы знаний, умений и навыков по отдельному разделу или сформированность системно-деятельностного мышления;

Кα - качество усвоения системы знаний, умений и навыков по отдельному разделу;

Кβ - степень научности усвоенной учащимся системы знаний;

Кτ - степень автоматизма усвоенной системы знаний или сформированности необходимой динамичности в ориентировке и принятии решений применительно к проблемным ситуациям.

При расчете указанных критериев воспользуемся результатами итогового тестирования (тест включал 20 вопросов) для двух выделенных нами групп.

Для суждения о степени полноты усвоения учащимися информации, полученной по теме  «Основы Delphi», используем коэффициент полноты усвоения понятий:

КS= ,    (К 1)     где:

n - количество элементов в системе «метазнаний» учащихся по данной теме;

N - количество обучаемых, выполнявших работу;

ni - фактическое количество усвоенных  элементов системы «метазнаний», подтвержденное  i-ым обучаемым.

КS эксп. = ;                               КS контр. =

                                  

Исследование уровня усвоения было выполнено также с помощью теста, выявляющего поэтапное накопление учащимися потенциала знаний. При таком подходе коэффициент уровня усвоения может быть определен по отношению количества правильно выполненных решений (a) к общему числу (p) предложенных заданий:

Кα = a / p,              где:

Кα - коэффициент усвоения;

α - условное обозначение уровня деятельности.

Теоретические исследования показывают, что удовлетворительным результатом можно считать  Кα>0,7.

Кα эксп. = 17,82 / 20  =  0,891;                   Кα контр. = 15,08 / 20  = 0,754

Для суждения о степени научности внедренной методики обучения можно использовать коэффициент научности  -  Кβ:

Кβ= ,           где:

βпр- ступень абстракции, на которой представлен разработанный материал;

βн - ступень абстракции, на которой находится соответствующая отрасль науки.

Ступень A (феноменологическая β=1) - внешнее, описательное, феноменологическое изложение явлений, каталогизация объектов, констатация их свойств;

Ступень Б (аналитико-синтетическая, предсказательная β=2) - элементарное объяснение природы, свойств объектов и закономерностей явлений. При описании на данной ступени создаются возможности для предсказания направленности и возможных исходов явлений и процессов;

Ступень В (аналитическая, прогностическая β=3) – объяснение явлений данной области с созданием их количественной теории, моделированием основных процессов, аналитическим представлением их законов и свойств. На данной ступени создаются возможности для прогноза сроков и конечных показателей процессов и явлений;

Ступень Г (аналитическая, аксиоматическая β=4) – объяснение явлений с использованием математического или логического анализа, обладающего большой обобщенностью описания, как по ширине охвата материала, так и по глубине проникновения в его сущность. Возможен точный и долгосрочный прогноз.

 

                   2                                                                  3

Кβ контр. = ——  =  0,5;                                   Кβ эксп. = —— = 0,75          

                           4                                                                  4

Следующий критерий (Кτ) позволяет определить степень автоматизма в освоении темы «Основы Delphi».

Допустимое для обучаемого время  (τобуч.), устанавливалось в сравнении с затратами времени на выполнение того же задания группой специалистов, освоивших данную деятельность (τспец.). Тогда на проверяемой ступени абстракции (β) имеем: