Proiectarea unui chestionar pentru a evalua cunoștințele de bază ale statisticilor studențești de la ultimul curs de inginerie

Universitatea Training-vol. 5 Nº1-2012, p.: 21-32

Articole

Proiectarea unui chestionar pentru evaluarea cunoștințelor de bază ale statisticilor studenților cu privire la ultimul curs de inginerie

Proiectarea unui chestionar pentru a evalua cunoașterea statisticilor de bază ale studenților de inginerie superioară

Esperanza Ayuga-Téllez, Concepción González-García, María A. Grande-Ortiz și Eugenio Martínez-Falo
Grup de inovare educațională în cantitative Tehnici aplicate ingineriei de mediu. Universitatea Politehnică din Madrid. ETSI MONTES. Universitatea S / N, 28040 Madrid-Spania. (E-mail: [email protected]; [email protected])

Rezumat

Designul unui chestionar este prezentat pentru a evalua cunoștințele de bază ale Statistici pentru studenții de inginerie. Chestionarul original a inclus un număr mare de articole grupate de blocurile tematice. Acest lucru a fost propus unui grup de experți, format din nouă profesori ai statisticilor aplicate subiecte de diferite grade de inginerie în universitățile ibbero-americane. Acest grup de experți au evaluat întrebările ridicate și au livrat informații valoroase pentru a pregăti chestionarul final. Chestionarul propus include 20 de întrebări distribuite în patru blocuri tematice: statistici descriptive, tehnici de eșantionare, teste de ipoteză și model linear general. Aceste blocuri tematice sunt în concordanță cu rezultatele studiilor anterioare privind evaluarea cunoștințelor statistice.

Cuvinte cheie: învățare, inginerie, statistici, expert panou

abstract

designul a unui chestionar pentru a evalua cunoașterea statisticilor de bază pentru studenții de inginerie este prezentă. Chestionarul original inclus în numărul mare de articole grupate de subiecți. Acest chestionar a fost prezentat grupului de experți, alcătuit din nouă profesori de statistici aplicate din diferite majori de inginerie aparținând universităților ibbe-americane. Acest grup de experți au evaluat întrebările și au furnizat informații valoroase pentru a pregăti chestionarul final. Chestionarul final propus include 20 de întrebări împărțite la patru subiecte: statistici descriptive, eșantionare, testul ipotezei și modelul general linear. Aceste subiecte sunt similare cu alte studii găsite în literatura de specialitate privind evaluarea cunoștințelor despre conceptele statistice de bază.

Cuvinte cheie: evaluarea învățării, inginerie, statistici, panoul de experți

Introducere

Procesele de măsurare și evaluare caută în special să identifice efectele, impactul și eficiența investițiilor în dezvoltarea unor proiecte sau activități specifice (Cardona și Sánchez, 2010). În ultimii ani a existat un interes tot mai mare în evaluarea învățării la scară largă, care a permis o mai bună înțelegere și caracterizare a realizării educaționale a studenților (Maher, 2004, Martínez-Padilla și Pérez-González, 2008; Anulați et al., 2010). Adaptarea studiilor universitare la Spațiul European de Învățământ superior (EHE) și încorporarea proceselor de acreditare de grade și instituții din Europa, ceea ce este necesar să regândească cunoștințele, precum și abilitățile și abilitățile pe care elevii o universitate împreună trebuie să le dobândească. Evaluarea eficienței educaționale oferă informații de mare importanță atât a instituțiilor de învățământ superior, cât și pentru dezvoltarea unor programe și cursuri specifice (Nowatzki, 2004, Bornrmann et al., 2006). Cu toate acestea, selectarea indicatorilor adecvați ai acestei eficiențe este o sarcină dificilă, în special atunci când criteriile nu sunt bine definite (Praslova, 2010).

Evaluarea cunoștințelor și înțelegerii statisticilor au fost dezvoltate în unele lucrări pentru diferite niveluri educaționale (Gardner și Hudson, 1999, Delmas și colab., 2007, Díaz și Batano, 2009, Vendramini et al., 2010 ). Pe de altă parte, lucrările publicate legate de evaluarea eficacității educaționale în învățământul superior sunt rare și cele mai multe la nivel național și cu o temă foarte specifică (E.GES. Downs, 2006, Damian et al., 2010). În prezent, proiectul AHELO (OCDE, 2010) care constă în evaluarea performanțelor absolvenților în două discipline se dezvoltă în Europa printr-un test. Evaluarea rezultatelor învățării se dezvoltă prin diferite teste. Unele dintre ele sunt aplicații ale chestionarelor de cunoștințe de bază ale fiecărei discipline (GNE, 2011).

În mod specific, studenții de la o anumită universitate din diplome de inginerie, cum ar fi Universitatea Politehnică din Madrid (UPM), sunt asumate în materiale de bază care trebuie verificate pentru a planifica conținutul programelor în noul curriculum. Din acest motiv, studiile sunt interesate să stabilească cunoștințe minime comune în materie de bază care trebuie dobândite pentru dezvoltarea activităților proprii în inginerie și arhitectură (Ayuga et al., 2010a, GNE, 2011).

Statisticile materiei este importantă pentru aplicațiile sale de inginerie (analiza datelor, proiectarea experimentului, controlul proceselor, procesele stochastice, fiabilitatea sistemelor, …). Cunoștințele, în statistici, care ar trebui să aibă un absolvent în practica sa profesională, vor depinde de lucrarea care trebuie să joace și să apară întotdeauna un curs de această chestiune împreună cu matematică, chimie sau fizică. Există multe referințe care pot fi găsite despre importanța acesteia în programele de inginerie: la nivelul școlilor tehnice din Spania (Peña et al., 1990); Ca urmare a proceselor de acreditare, „probabilitatea și statisticile” este colectată în studiul Consiliului de Acreditare pentru Inginerie și Tehnologie (ABET) din Kohen, 2001, privind evaluarea și revizuirea programelor de inginerie civilă. Printre competențele inginerilor sunt „gestionarea incertitudinii” și „luarea deciziilor”, care se bazează pe statistici (DYM et al., 2005). Cerințele specifice ale materiei depind de sucursala de inginerie, unele referințe sunt: pentru inginerie de telecomunicații (ArcIO, 2000), inginerie electrică (Nagy et al., 2008), inginerie hidraulică (Schwenk et al., 2009).

Pentru gradul de gradul nou în Spania, RD 1393/2007 care reglementează învățăturile universitare oficiale, contemplă statistici ca „materie de formare de bază în domeniul ingineriei”. Prin urmare, analiza conținutului și a învățării acestora de către studenții Universității Politehnice din Madrid (UPM) dobândește o relevanță specială (Boe, 2007). Având în vedere varietatea de grade în această universitate, care include toate ramurile de inginerie, există subiecte de bază, care se găsesc în toate programele de subiecte ale acestui subiect, împreună cu altele, mai specifice, de aplicare specială în grade ca inginerie de telecomunicații. Statistica este prezentată cu o greutate mai mică, ca o chestiune opțională, numai în programul de arhitectură (Ayuga et al., 2010b).

În acest studiu, a fost considerat un chestionar care să elaboreze un chestionar care să îndeplinească aspectele de bază ale statisticilor aplicate și care ar trebui să fie comune tuturor programelor și programelor dezvoltate în predarea ingineriei. Chestionarul ar trebui să fie util pentru evaluarea cunoștințelor pe care absolvenții UPM ar trebui să le aibă în această privință și, în general, la cele ale oricărei universități care învață acest tip.

Materiale și metode

Metodologia utilizată în această lucrare a constat în obținerea unui grup de experți (Quiroga, 2008) care a evaluat un test de cunoștințe statistice pentru absolvenții de inginerie. Rezultatele au fost aplicate la proiectarea unui chestionar de bază de cunoștințe în domeniu.

Proiectarea chestionarelor prin intermediul panourilor de experți este frecventă în cercetarea privind evaluarea cunoștințelor sau atitudinilor (Venter, 2008, Kessell et al., 2009, Olorunsbe et al., 2010, Childress, 2011). Aceste panouri sunt formate de un număr mic de persoane (între 3 și 15), cu o vastă experiență în domeniul profesional în cauză. Acești experți trebuie să fie foarte calificați în zona obiectului de evaluare și să fie recunoscuți și respectați de colegii lor. Independența expertului în ceea ce privește programul care va evalua este de mare importanță, deoarece evaluatorul nu poate fi niciodată judecător și un rol în evaluare. Principalele avantaje ale aplicării acestei metodologii la evaluarea chestionarelor de cunoștințe sunt, în mod fundamental, cunoașterea profundă a experților pe subiectele obiectului de evaluare. Aceasta implică o mare credibilitate în concluziile și economiile și costurile procesului de evaluare. Principalul dezavantaj al acestei metodologii este că experții își limitează independența prin empatie cu restul. Există, de asemenea, pericolul ca acesta să depășească domeniul competențelor lor recunoscute.

Grupul de experți a fost constituit cu profesori de „statistici aplicate” sub diferite universități și diplome de inginerie.Sa considerat posibilitatea de a include profesioniști în inginerie cu experiență extinsă de muncă pentru a finaliza panoul, dar a fost imposibil să acceseze o evaluare reprezentativă a acestora, dispusă să facă o astfel de evaluare. Inițial, chestionarul a fost referit la un eșantion larg de profesori care au îndeplinit caracteristicile necesare și aparținând diferitelor universități, inclusiv Universității Politehnice din Madrid, pentru a evita părtinirea în răspunsuri. Chestionarele au fost trimise prin e-mail însoțite de o scrisoare de depunere a obiectivelor studiului, pentru a încuraja participarea, deoarece chestionarul ridicat este extins, deși nu a solicitat un timp de răspuns mult (aproximativ 15 minute)

expert Panoul a constituit-o, în cele din urmă, nouă profesori, dintre care doar două dintre ele aparțin aceleiași universități, deși la diferite grade. Trei dintre aceștia împărtășesc statistici în ingineria industrială, două în ingineria telecomunicațiilor și restul în agronomie, silvicultură, computere și într-o diplomă postuniversitară. Nu ați putut avea profesori de inginerie din grupul de construcții. Dintre componente, trei sunt profesori ai universităților ibero-americane și restul universităților spaniole. În plus, opt experți incluși în grup sunt atribuiți domeniului cunoașterii statisticilor și cercetării operaționale și numai una aparține domeniului tehnologic. Compoziția panoului, în funcție de componentele sale sau nu titlul de medic, prezintă patru medici în inginerie, trei în matematică și două în statistici (Ayuga et al, 2010a). Sa constatat că toți membrii grupului de experți vor obține un coeficient minim de concurență de 0,8 (García Martínez et al., 2011)

Chestionarul trimis experților a luat majoritatea blocurilor tematice pe care le-au învățat În gradele de inginerie ale universităților spaniole, fie în mod explicit, fie în cazul practicilor cu software statistic, în cadrul problemelor, cu grafice sau rezultate ale programului. Cele opt blocuri tematice incluse în pre-testul au fost: statistici descriptive, probabilitate, eșantionare și estimare, testul ipotezei, modelul liniar general, proiectarea experimentului, procesele stochastice și analiza multivariată. Fiecare bloc a inclus zece probleme de tip de testare, iar grupul de experți a trebuit să aleagă patru din fiecare bloc. În acest caz, elementele care urmează să fie evaluate au fost mai mult decât dublu ale elementelor necesare, astfel încât problemele neimportante sau inadecvate să poată fi eliminate în evaluarea anterioară (Parmenter și Wardle, 2000).

Problemele au fost de rata de răspuns multiplu, deoarece acestea necesită mai puțin timp de aplicare și sunt ușor de răspuns, rata și fiabil, așa cum este colectat în lucrările „Gronlund (1993) fac teste și evaluări de realizare , Nunnally (1972) Măsurarea și evaluarea educațională și Babbie (1975) Practica cercetării sociale „menționată de Venter (2008). A fost aleasă să construiască elemente cu trei răspunsuri posibile și cu o singură alegere (Shizuka et al., 2006, van de la Apa și colab., 2008). Nu au existat opțiuni posibile, alternative precum „oricare dintre cele de mai sus” sau „toate cele de mai sus”, care sunt considerate nevalenbile în acest tip de chestionar. Răspunsurile au fost distribuite în mod aleatoriu, astfel încât fiecare alternativă (A, B, C) a fost reprezentată într-o manieră echilibrată în ceea ce privește corectarea răspunsului (Venter 2008).

În total, experții ar trebui să evalueze 80 de ani probleme. Unele dintre ele cu dificultate scăzută, pe tipuri de variabile, valori centrale, distribuție de probabilitate; și problemele de dificultate mai mare asupra estimării punctuale, estimarea prin intervale, ipoteza contrastelor, analiza varianței, regresia liniară, regresia multiplă sau designul experimentului.

Probleme legate de statisticile descriptive au fost identificarea tipurilor de variabile (elemente 1 și 2), interpretarea și calcularea măsurilor centrale (articole de la 3 la 8) și interpretare grafică (articolele 9 și 10). Întrebări despre calcularea probabilităților incluse în chestionar solicitat să evalueze probabilitățile evenimentelor simple cu și fără influența variabilității (punctele 1-3), probabilitatea condiționată (elementul 4), modelele de distribuție-cicluri (articole de la 5 la 8), interpretare de funcții de densitate și distribuție (articolele 9 și 10). În blocul de subiecte de eșantionare și de estimare, întrebările ridicate se referă la calcularea dimensiunilor eșantionului (articolele 1 și 5), caracteristicile diferitelor modele de eșantionare (articole de la 2 la 4 și elementul 6), caracteristicile estimatorilor (articolele 7 și 8 ) și intervale de încredere (articolele 9 și 10).

Aspecte legate de testele ipotetice au acoperit diferite aspecte generale ale contrastelor, cum ar fi statistica de contrast (punctul 1, 8 și 9), tipurile de erori (punctul 2), nivelul de semnificație (articolele 3 și 4) , caracteristicile contrastelor (articole de la 5 la 7 și punctul 10). Problemele ridicate pentru subiectul modelului liniar general au inclus analiza varianței (punctul 1), coeficienții de corelare (articolele 2 și 7), utilitatea modelului liniar (punctul 3), selectarea modelului (articolele 4 și 5), ipoteza a modelului (elementele 6, 9 și 10) și datele atipice (punctul 8). În blocul tematic al designului experimentelor, au fost ridicate probleme legate de conceptele de bază (elemente de la 1 la 3, de la 8 la 10 și punctul 5), privind expresia modelului și analiza acestuia (articolele 4 și 6). În Subiectul proceselor stochastice, acestea sunt fundamentale legate de conceptele de bază ale acestor (articole de la 1 la 6) și cu măsurile de dependență (articole de la 7 la 10). Și, în cele din urmă, problemele privind datele (elementul 1), utilitatea diferitelor tehnici (articole de la 2 la 6 și articolele 8 și 9), rezultatele analizelor (articolele 7 și 10).

Experții ar trebui să evalueze Blocuri de probleme specifice și aspecte privind astfel de probleme. Obiectivul a fost acela de a obține un chestionar de 20 de articole, astfel încât să nu fie excesiv de plictisitor. Prima opțiune care a fost ridicată pentru experți a fost de a alege între blocurile tematice, indicând ordinea preferinței, a numerotat cele opt blocuri de o importanță deosebită pentru dezvoltarea profesională a inginerului (cel mai important, 8 cel mai puțin important). Analiza acestor rezultate sa bazat pe conceptul de gestionare preferențială a procesului de luare a deciziilor (Martínez-Falo et al., 1995). Experții ar trebui subliniat, în cadrul fiecărui bloc, cele patru aspecte care consideră mai adecvate pentru a evalua cunoașterea statisticilor aplicate pe care un inginer ar trebui să îl dețină. Acest răspuns a fost rezumat prin analiza frecvenței (Ayuga et al, 2010b).

Valabilitatea chestionarului rezultat a fost evaluată în termeni de logică, claritate și grad de dificultate de către doi profesori și doi studenți de ultimele cursuri de UPM, toți familiarizați cu materia analizată. Ulterior, testul a fost validat prin aplicarea chestionarului unui grup pilot, cu caracteristici similare populației de studiu, formată de 31 de studenți care au finalizat deja statisticile aplicate într-un program UPM.

rezultate

Cu informațiile furnizate de cei nouă experți a fost construită o funcție de valoare aditivă, în care valoarea fiecărui bloc tematic a fost obținută prin suma totală a numărului de ordine atribuit experților. Minimele funcției corespund ordinului de importanță; Adică, cea mai mare valoare este importanța acesteia. Cele patru blocuri cu funcție de valoare sub restul au fost selectate pentru a elabora chestionarul. În Tabelul 1, rezultatul funcției de valoare este colectat pentru cele opt blocuri tematice.

Tabelul 1: Valorile funcției de valoare pentru cele 8 blocuri tematice.

DIV = „B3EF4EF4”>

Problema

iv id = ”

blocuri

funcţia de valoare

Ordinea importanței

statistici descriptive

1 sau 2

Eșantionare și estimare

Test de ipoteză (th)

1 sau 2

Modelul general linear (MLG)

Experimentare Design

Analiza multivariată (AM)

Blocurile de statistici descriptive și testul de ipoteză a dus la cea mai importantă (funcție de valoare egală cu 23, valoare minimă și egală în ambele cazuri, deci este atribuită atât să blocheze la fel ordinea importanței 1 sau 2).Procesele și probabilitatea sunt blocurile cu o funcție de valoare mai mare, deși subiectele care corespund probabilității sunt cele mai predate în UPM. Figura 1 prezintă grafic valoarea valorii pentru setul bloc.

Fig. 1: funcție de valoare pentru blocurile tematice.

În cadrul fiecărui bloc tematic, problemele considerate mai adecvate pentru a evalua cunoștințele dobândite de studenți, numărul de experți considerați articole adecvate Tabelul 2 Aceste rezultate sunt colectate.

Tabelul 2: Numărul de experți selectați de articole.

probabi . LNA

iv id = ”

MLG iv id = ”

iv I

iv id = ”

iv id = ”

blocuri

descriptor

Estimare

Design

Procese

Având în vedere aceste rezultate, a fost determinată să includă patru blocuri tematice de 5 articole pe bloc, cu un total din 20 de probleme Pentru aceasta, profesorii statistici care participă la studiu au rezolvat tragerile. Blocurile alese pentru testul de cunoștințe sunt: i) statistici descriptive; ii) eșantionarea și estimarea; iii) testul de ipoteză; și iv) model general linear.

Elementele legate de statisticile descriptive au fost de 3, 7 pe 9 și 10 (cu scoruri mai mari de 5) și între articolele 1 și 2, ambele legate de identificarea tipurilor de variabile și alese de trei persoane de la Panoul expert, au fost selectate mai multe eșantionare și estimare mai mare, au fost marcate elementele 1, 4, 5 și 10, cu 6 și 9 (aleși atât de 4 experți) legate de proiectarea de eșantionare, cât și de intervale de încredere. A optat pentru elementul de proiectare de eșantionare. În ceea ce privește testarea ipotezelor, elementele cele mai valoroase au fost 1, 4, 5 și 7. Ca și în blocul tematic anterior, elementele 2 (eroare de tip I) și 6 (testul chi-pătrat) au fost aleși atât de 4 experți; În acest caz, a fost optat de punctul 6. În modelul general linear, elementele selectate de experți au fost 1, 3, 4, 5 și 6.

testul de evaluare propus, urmând aceste Rezultate, pentru a evalua cunoștințele statistice necesare pentru exercițiul de inginerie profesională este prezentat în tabelele 3 până la 6, unde sunt colectate problemele ridicate pentru fiecare blocare tematică și opțiuni de răspuns. Odată cu aplicarea analizei chestionarului grupului de profesori și studenți pentru a valida claritatea acestuia, nu au fost detectate inconsecvențe în încercare. Atunci când analizăm rezultatele aplicării sale la grupul pilot, s-au detectat unele confuzii în chestiunea calculului medianului. A intervievat un grup de studenți cu privire la această întrebare, elementul a fost modificat în sensul prezentării mai clar a datelor pentru calcul, cu declarația sa, după cum se arată în tabelul 3.

Concluzii

Pentru determinarea gradului de cunoaștere de bază a chestiunii statisticilor cu care are un absolvent al UPM, a fost elaborat un chestionar de 20 de întrebări distribuite în patru blocuri tematice: statistici descriptive, tehnicile de eșantionare, testul ipotezei și modelul general linear . Aceste blocuri tematice sunt în concordanță cu rezultatele studiilor anterioare privind evaluarea cunoștințelor statistice Fiecare bloc include cinci întrebări care au fost selectate de un grup de experți, de la un chestionar inițial de 80 de articole. Cele 20 de articole ale chestionarului sunt de tipul de răspuns multiplu cu un singur răspuns corect de trei posibil. Chestionarul a fost validat, în aspectele sale logice și de claritate, cu un grup pilot de mai mult de 30 de studenți la cursuri de întârziere UPM.

Tabelul 3: Întrebări privind cunoașterea statisticilor descriptive

99,1

99,1

Într-un control al calității, se observă „numărul de șuruburi defecte” în fiecare lot fabricat, ce tip de variabila statistică este?

A) Discreta
B) Continua
C) Cualitetativa

A LA ENVASADORA, CON LOS SIGUIENTESTES REZULTATOS:

Valores x

53,4

23,8

3, 6

2,5

0,87

Frecucencia relativa acumulada

0,995

0,9

0,75

0,5

0,25

0,1

0,05

0, 0

EL VALOR DE LA MEDIANA ES:

A) 23,8
b) 16,65
C) 9,5

en Fábrica de motosierras SE Controlla La Longitud de la CUCHILLA Y SE HAN Obtenido Las Siguientes Medicamente:

60,1

62,9 ”

Frecucencia Absoluta

64,3

EL VALOR DE LA MEDIA ES:

A) 58,95
b) 60,87
c) 62,10

en ONU estudio SEELO LA „PROFUNDIDAD DE SUELO”, Para Reprezent Las Frecucencias De Los Valores de la Variable ¿qué Tipo de Gráfico SE Emplearía?

a) Diagrama de Barras
b) Gráfico de sectoare
c) Histograma

en un estudio sobre el „peso de la carga de los camiones” que entan en fábrica se ha obtenido la siguiente figura. ¿Qué reprezenta la línea vertical del interior de la caja?

div id = ”

A) la mass-media
b) La Mediana
c) La Moda

Tabla 4: Custones Relativas A Los Conocimientos Relorionados con Los Temas de Muestreo y Estimación

en Cálculo del Tamaño „N” Muestral, Es Necesario ConoCer,

A) EL ERROR MÁXIMO DE MUSTREO „E” Que se está dispuosto a Para La Estizión.

b) Er. Error Muestreo „E” quest Está Dispuesto a Acutar Y La Desviación Típica de la Variabia A algún Valoare EstimAdo de la Misma.

c) La desviación típica de la variabilă o Algún Valor Estimado de la Misma, EL Eroare Máxim de Muestreo „E” Que se está dispuosto a Para La Estizión.

Sabemos Que La Tensión Arterial de la Población AUMENTA A partir de los 60 år. Para Estimar La „Presión Arterial Media” De Los Individuos de UNA Gran Ciudad, Se Debe Elegir Un Diseño de Muesteo, ¿CUÁL?:

A) Aleatoriy simplu
b) estrattifico, con diferentes estratos según ladad.
c) POR Conglomarados, Conglomerados Según El Barrio.

en un muestreo Aleatorio Simple SE Desea Obtener El Tamaño de Muestra Adecuado Para Estimar La „Proporción de Virio Por Kilo de Basura Reciclable”. La expresión quee se puede utilizar ES:

kilograme

A) con 95% de confianza, Eroare de estación 0,5% y Máxima Varianza.
b) con 95% de confianza, eroare de estizión 0,005 y mínima varianza.
c) CON ON 90% DE CONFIANZA DE EUSTACIÓN 0,5 Y Varianza 0,005

Para Realizar ONU MUSTEO SISTEMÁTICO EN TERRENO:

a) se eligen n puntos de muestreo al azar sobre el total de la superficie.

b) SE Superpone UNA MALLA CON K · N NODOS Y SE ESCOGING Al Azar N de Ellos, DE tal formal, cada uno de los k · n nodos Tenga la Misma Probabilidad de Ser Escogido.

c) O plasă este suprapusă cu noduri N și un punct al suprafeței este aleatoriu, suprapunerea unui nod de plasă în acel moment. Nodurile astfel plasate vor fi punctele eșantionului.

Probele de diametre înseamnă două specii de pini măsurate la vârste diferite: 5, 10, …, 150 de ani. Ce ar trebui folosit pentru a calcula un interval de încredere pentru diferența de diametre între cele două specii?

a) un interval de diferență medie cu eșantioane asociate
b) un interval de diferență de mijloace cu eșantioane independente
c) un interval pentru fiecare diammetrică media

Tabelul 5: Probleme legate de testele de ipoteză

Pentru a aplica un contrast de ipoteză, statistica de contrast trebuie să măsoare:

A) Diferența dintre H0 și H1
b) Diferența dintre eșantion și H0
c) Diferența dintre eșantion și H1

Eroare de tip I este comisă când:

a) H0 este adevărat
b) ipoteza alternativă este adevărată
c) H0 este mai puțin probabilă

Nivelul de semnificație a contrastului este același:

A) la valoarea p (nivelul critic)
b) probabilitatea de a comite o Tipul I
c) la probabilitatea de a comite o eroare de tip II

Dacă două variabile sunt încă o distribuție normală, coeficientul adecvat sau pentru a detecta independența sa este:

a) τ de Kendall
b) cel al lui Spearman
c) Corelația lui Pearson

Br >

un contrast de bunătate de ajustare cu χ2 trebuie să respecte că:

a) Frecvențele observate trebuie să fie mai mari de 5
b) frecvențele așteptate trebuie să fie mai mici decât 5
c) Frecvențele preconizate trebuie să fie mai mari de 5

Tabelul 6: Probleme legate de modelul liniar general

suma de pătrate

div id = „97C92FEB8”>

2.08

2.08

lipsa de- de- Fit

Eroare pură

6952,76

div id = ”

Total (corn.)

” 97C92FEB8 „>

Care este ipoteza nulă utilizată în analiza varianței?

a) egalitatea variațiilor între grupuri
b) egalitatea între toate mediile grupurilor
c) veridicitatea modelului

Un simplu model liniar servește la:

A) Minimizați dispersia relativă a variabilei dependente.
b) Modelarea relațiilor și prezicerea valorilor oricare dintre variabilele aferente.
c) Găsiți raportul cauză-efect între două variabile

Avem două Modele linearizabile care pot fi utilizate pentru a prezice valoarea lui Y. Modelul 1 are un R2 = 0,87 rezidual și prezintă heterocesanțe reziduale. Modelul 2 are un R2 = 0,67, dar deșeurile îndeplinesc toate cerințele. Eu decid:

A) Utilizați linia de regresie, deoarece ambele modele sunt rele.
b) Alegeți modelul 1 care are mai mare R2.
C) Alegeți modelul 2 care îndeplinește toate ipotezele.

Într-un model de regresie, se obține următoarele analize variante:

sursă

df

Pătrat mediu

rezidual

678,745

327,023

239.751

334.6

0.72

0,8605

Aceste rezultate pot fi interpretate după cum urmează:

A) Modelul este rău, deoarece valorile P ANOVA sunt mai mari de 0,05 .
b) Modelul explică o mică variabilitate, dar relația dintre x și este liniară.
c) Modelul explică o mare parte din variabilitate, dar relația dintre x și și nu este liniară.

Reziduurile de model ar trebui să fie: (valori variabile aleatorii, VA)

a) VA cu distribuție N (μ, 1); cu „μ = valoare constantă” și încrucișată împreună
b) V.A. Cu distribuție n (0, σ) cu „Σ = valoare constantă” și încrucișată între ei
c) V.A. Cu distribuție N (μ, Σ) cu „Σ = valoare constantă” și mediu diferit

confirmări

Apreciem finanțarea și sprijinul pentru realizarea acestui studiu la calitatea, acreditarea și agenția potențială a universităților din Madrid (ACAP).

Referințe

Aparicio , Fm. Orientări pentru îmbunătățirea calității în predarea statisticilor în ingineria telecomunicațiilor. Revista de cercetare electronică și de evaluare educațională, ISSN 1134-4032 (Online), 6 (1) 2000. http://www.uv.es/RELIEVE/v6n1/RELIEVEv6n1_2.htm. Acces: 17 ianuarie (2012)

Ayuga-Téllez, E.; González-garcía, c.; Mare-ortíz, m.a.; Reyes-Hernández, B. și García-Ventura, C., subiecte statistice în diplome de inginerie UPM. Procesul-verbal al comunității internaționale IGIP-SEFI 2010, TRNAVA, SLOVACIA, 19-22 septembrie (2010a).

Ayuga-Téllez, E.; González-garcía, c.; Mare-ortíz, m.a.; Reyes-Hernández, B. și García-Ventura, C., selectarea subiectelor de bază pentru cunoașterea statisticilor în inginerie. Procesul-verbal al comunității internaționale IGIP-SEFI 2010, TRNAVA, SLOVACIA, 19-22 septembrie (2010b).

BOE, Buletinul oficial al statului (online) 2007. Decretul regal 1393/2007, din 29 octombrie, care stabilește conducerea învățăturilor universitare oficiale. http://www.boe.es/boe/dias/2007/10/30/pdfs/A44037-44048.pdf. Acces: 12 noiembrie (2009)

borrmann, L., S. Mittag și H.-D. Daniel, asigurarea calității în meta-evaluarea educației superioare a procedurilor de evaluare în mai multe etape în Germania, învățământul superior: 52 (4) 687-709 (2006).

Cardona, D. M. și J. M. Sánchez. Indicatori de bază pentru evaluarea procesului de învățare în învățământul la distanță Studenții în mediul de e-learning. Formare universitară: 3 (6), 15-32 (2010).

Anulează, a.; Sánchez, a.; Gandón, R. și M. J. Rey. Managementul calității înainte de dimensiunea universitară actuală din Spania. Învățământul universitar: 3 (2), 29-36 (2010).

Childress, M. Efectuarea deciziilor bazate pe date: Dezvoltarea și validarea unui instrument de măsurare a practicilor principale, Jurnalul de conducere academică, ISSN: 1533-7812 (Online), 9 (2) 2011. http://www.academicleadership.org/article/data-driven-decision-making-the-development-and-validation-of-an-instrument-to-measure-principals-practices. Acces: 17 ianuarie (2012).

Delmas, r.; J. Garfield, A. Ooms și B. Sansa. Evaluarea înțelegerii conceptuale a studenților după primul curs în statistici, statistici Educație Jurnalul de Cercetare: 6 (2), 28-58 (2007).

Damián J. S., E. Montes Pauda și L.J. Arellano Mont. Studii de opinie angajatorilor. Strategia de a ridica calitatea învățământului superior non-universitar. Revista Ibero-Americană privind calitatea, eficiența și schimbarea educației: 8 (3), 180-203 (2010).

díaz, C. și C. Batano, cunoștințele studenților și Biase în raționamentul condițiilor condiționate. Jurnalul electronic internațional al educației matematice, ISSN: 1306-3030 (Online), 4 (3), 131-162, 2009. http://www.iejme.com/ / /032009/full.pdf. Accesați 16 ianuarie (2011).

josns, c.t. Ce ar trebui să facă la marcajul final pentru un curs? O investigație privind performanța academică a studenților de bioscience din primul an. Evaluare &

dym, c.l., Agogino, O. Eris, D.D. Frey și L.J. Leifer, gândire de proiectare inginerie, predare și învățare. Jurnalul de Inginerie Educație: 94 (1), 103-120 (2005).

garcía martínez, V., S.P. Aquino Zúñiga, A. Guzmán Room și A. Medina Meléndez, Propunere de dezvoltare a instrumentelor de autoevaluare pentru programe educaționale la distanță, reviste electronice Cercetare știri în educație, ISSN 1409-4703 (Online), 11 (2) 2011, http://revista.inie.ucr.ac.cr/ediciones/controlador/Article/accion/show/articulo/propuesta-para-el-desarrollo-de-instrumentos-de-autoevaluacion-para-programas-educativos-a-distancia.html. Acces: 18 ianuarie (2012).

Gardner, PL și I. Hudson, capacitatea studenților la universitate de a aplica proceduri statistice, Jurnalul de Statistică Educație (Online), 7 (1), 1999.

Garfield, J. B., evaluând reasonarea statistică. Statistici Educație Jurnalul de Cercetare: 2 (1), 22-38 (2003).

Garfield, J. și A. Ahlgren, Diffice în învățarea conceptelor de bază în Probabilitate și Statistică: Implicații pentru cercetare, Jurnal de cercetare în matematică Educație: 19 (1), 44-63 (1988).

GNE, Grupul de experți naționali privind studiul de fezabilitate AHLO, Raportul de progres privind catena de inginerie, a 6-a reuniune a AHELO GNE, Paris, Franța, 28-29 martie (2011)

Kessell, JK; G.J., Wingenbach și D.L.Owever, relații între încrederea educațională specială, cunoștințe și demografia selectată pentru profesorii de student la educația agricolă. Jurnalul de Educație Agricolă: 50 (2) 52-61 (2009).

Koehn, E. ABET Criterii program: revizuire și evaluare pentru un program de inginerie civilă. Jurnalul de Educație Inginerie, ASEE: 90 (3), 445-455 (2001).

Maher, A. Rezultatele învățării în învățământul superior: Implicații pentru proiectarea curriculumului și învățarea elevilor. Jurnalul de ospitalitate, agrement, sport și turism Educație: 3 (2), 46-54 (2004).

Martínez-Falero, E. Y S. González-Alonso. Tehnici cantitative în planificarea peisajelor, editorii CRC Lewis, 204-235, Boca Ratón, Florida, SUA (1995).

martínez-padilla, j.h. y j.a. Pérez-González. Efecto de la Trayectoria Académica en El Desempeño de Evaluaciile de Ingeniería en Evaluacioane Nacioniales. Formación Universitaria: 1 (1), 3-12 (2008)

Nagy, G. Y B. sikdar. Clasificarea și evaluarea exemplelor de predare a probabilității la studenții de inginerie electrică. Tranzacții IEEE privind educația: 51 (4), 476-483 (2008).

Nowatzki, E.a. Model pentru educație, pregătire profesională și licențiere de ingineri civili. Jurnalul de probleme profesionale în educația și practica de inginerie: 130 (4), 269-279 (2004).

OCDE, Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică, Testarea Performanței Universității și Universității la nivel global: OCDE AHELO (EN LINEA) 2009. http://www.oecd.org/document/22/0, 3746, EN_2649_35961291_40624662_1_1_1_1, 00.html. Accessso: 17 de Enero (2012)

oloruntegbe, K.O., S.N.A.S. Zamri, R.M. SAAT Y G.M. Alam, Dezvoltare și validare a instrumentelor de măsurare a contextualizării științei în rândul profesorilor din Malaezia și Nigeriană și Proservice Chimie. Jurnalul Internațional al Științelor Fizice: 5 (13), 2075-2083 (2010).

parrmenter K y J. Gardul, evaluarea și proiectarea măsurilor de cunoaștere a nutriției. J Nutr Educ: 32, 269-277 (2000)

Peña, D., A. Prat y R. Romero. La Enseñanza de la Estadística en Las Escuelas Técnicas. Estadística Española: 32 (123), 147-200 (1990).

Praslova, L. Adaptarea modelului de patru niveluri de la Kirkpatrick de criterii de formare la evaluarea rezultatelor învățării și evaluarea programului în învățământul superior. Evaluarea educațională Evaluarea și responsabilitatea: 22 (3), 215-225 (2010).

Quiroga Parra, D., Metodología Paracter Her Prospeciva Empresarial en La Sociedad de la Información Y El Conocimiento. Revista Economía y Administratión: 70 (70), 25-44 (2008)

Schwenk, J., F. Hossain Y d.a. Huddleston, instrument de vizualizare computerizat pentru teoria stochastică Educație în resurse de apă Inginerie, Aplicații informatice în Inginerie Educație: 17 (4), 398-411 (2009).

Shaghnessy, J. M., Cercetare în Probabilitate și Statistică: Reflecții și direcții. În Manualul de Cercetare privind predarea și învățarea matematică, Ed. D. A. Grouws, Macmillan, PP. 465-494, New York, SUA (1992).

Shizuka, T., O. Takeuchi, T. Yashima, Y K. Yoshizawa, o comparație a testelor de limba de trei și patru opțiuni pentru selectarea de intrare universitară în Japonia. Testarea limbii: 23 (1), 35-57 (2006)

van de udare, G., D. Gijbels, F. Dochy y J. van der Rijt, preferințele de evaluare a studenților, percepția evaluării și relațiile lor de a studia rezultatele. Învățământul superior: 56 (6), 645-658 (2008).

vendramini, c.m.m., s.o. Nogueira Y F. L. Lopes. Elementele de statistică din examenul național de performanță al studenților din Brazilia (Ende) Actas del a 8-a Conferință Internațională privind Statisticile Predare. Ljubljan, Eslovenia, 4 al 6 de Julio (2010).

Venter, I. Construcția unui test valabil și fiabil pentru a determina cunoștințele privind grăsimea dietetică a adulților tineri mai mari. Jurnalul din Africa de Sud de Nutriție Clinică: 21 (3), 133-139 (2008).

recibido noiembrie 08, 2011
AUCEPTADO DIC. 13, 2011
Versión Final Recibida Ene. 19, 2012

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *