Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce
|
|
- Grzegorz Brzeziński
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce Szczecin, wrzesień 2012
2 Spis treści 1 Wprowadzenie Opis badania Przedmiot badania Cele badania Narzędzia badawcze Grupa badawcza Analiza danych Analiza statystyczna Analiza niezależności zależności dla cech jakościowych Analiza niezależności zależności dla cech ilościowych Analiza zależności dla cech jakościowych Analiza zależności dla cech ilościowych Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych (rough sets) Podsumowanie wyników wnioski Załączniki Wzór ankiety Spis rysunków Spis tabel Strona 2 z 40
3 1 Wprowadzenie Prezentowany dokument przedstawia wyniki analizy ankiet badawczych przeprowadzonych na potrzeby projektu Innowacyjne nauczanie szansą wzmocnienia współpracy przedsiębiorców z sektorem nauki realizowanego w ramach Poddziałania Wsparcie procesów adaptacyjnych i modernizacyjnych w regionie, Działania 8.1. Rozwój pracowników i przedsiębiorstw w regionie, Priorytetu VIII PO Kapitał Ludzki Regionalne kadry gospodarki. Dokument zawiera podsumowanie wyników oraz wnioski płynące z badania ankietowego przeprowadzonego w okresie od czerwca do września 2012 r. 2 Opis badania 2.1 Przedmiot badania Przedmiotem badania jest analiza 172 ankiet badawczych skierowanych do studentów dotyczących wykorzystywania studiów przypadku w nauce. 2.2 Cele badania Celem badania ankietowego było zbadanie jakie metody nauczania są stosowane na poszczególnych rodzajach zajęć oraz jak studenci oceniają efektywność tych metod. Pytania miały na celu zbadanie jak bardzo rozpowszechniona jest metoda studium przypadku oraz czy podczas rozwiązywania studium wykorzystywane są systemy i aplikacje komputerowe. Kolejne pytania ankiety służyły zbadaniu opinii studentów na temat celowości stworzenia komputerowego kreatora studiów przypadku i jego przydatności podczas zajęć i nauki. Celem pytań było także zebranie informacji dotyczących potencjalnych korzyści płynących z stosowania takiego narzędzia. Rezultaty badania ankietowego będą służyły jako materiały pomocnicze w procesie podejmowania decyzji dotyczących projektu komputerowego kreatora studiów przypadku, działającego w obszarze współpracy przedsiębiorców z sektorem nauki. Co z kolei jest elementem niezbędnym do realizacji głównego celu projektu, jakim jest podniesienie poziomu innowacyjnej oferty kształcenia praktycznego studentów oraz wsparcia przedsiębiorców w rozwiązywaniu problemów gospodarczych (w województwie zachodniopomorskim). 2.3 Narzędzia badawcze Na poniższym rysunku zaprezentowano generalne podejście do procesu badawczego zastosowane w niniejszym opracowaniu. Strona 3 z 40
4 Rysunek 1. Zastosowana procedura badawcza Opracowanie niniejsze obejmuje ostatnie trzy etapy procedury badawczej, tj. redukcję i analizę danych oraz sformułowanie wniosków (etapy te zostały zaznaczone na rysunku kolorem szarym). Podstawowym narzędziem badawczym w badaniu był kwestionariusz ankiety. Składał się on z dwóch części: metryczki studenta i pytań. W części metryczkowej pytano o płeć i o poziom studiów (studia I, II i III ). Podstawowa cześć ankiety zawierała 9 pytań o charakterze zamkniętym. W tym 5 pytań było o charakterze dychotomicznym (kafeterie alternatywne wybór jednej z dwóch wykluczających się odpowiedzi), 2 pytania tabelaryczne, 1 kafeteria dysjunktywna (wybór tylko jednej odpowiedzi z podanych w kwestionariuszu) oraz 1 kafeteria koniunktywna (możliwy wybór więcej niż jednej odpowiedzi) o charakterze pytania półzamkniętego. 2.4 Grupa badawcza Badanie ilościowe zrealizowane zostało metodą ankietową (ankieta rozdawana) z wykorzystaniem zestandaryzowanego kwestionariusza (w formie papierowej). Respondentami byli studenci Uniwersytetu Szczecińskiego. Łącznie w badaniu wzięło udział 172 studentów, w tym 157 studentów studiów I i 15 studentów studiów II (w badaniu nie wziął udziału żaden student studiów doktoranckich). W badaniu wzięły udział głównie kobiety 122 osoby (co stanowi 70,93% respondentów). Pozostałych 50 respondentów było mężczyznami. Ta dysproporcja nie jest dziwna, Strona 4 z 40
5 w pewnym sensie odzwierciedla ona ogólną sytuację w województwie zachodniopomorskim, w którym blisko 60% studentów stanowią kobiety (57,25% wg danych GUS na koniec 2011 roku). Rysunek 2. Studenci wg płci i poziomu studiów I stopień studiów II stopień studiów 20 0 Kobiety Mężczyźni 3 Analiza danych 3.1 Analiza statystyczna Pierwsze dwa pytania zasadniczej części kwestionariusza odnosiły się do współpracy uczelni z przedsiębiorcami/firmami. Na pytanie: Czy uważa Pani/Pan, iż uczelnia winna współpracować z przedsiębiorcami/ firmami? większość studentów odpowiedziała twierdząco (91,86%). Natomiast tylko 43,60% studentów zauważyło, że uczelnia na której studiują współpracuje z przedsiębiorcami/firmami. Z analizy popularności metod nauczania stosowanych przez prowadzących podczas zajęć wynika, że większość nauczycieli akademickich charakteryzuje się tradycyjnym podejściem do prowadzenia wykładów, czyli stosuje prezentację tematu (95,35% studentów wskazało tę odpowiedź). Kolejnymi najpopularniejszymi metodami nauczania były prezentacje w PowerPoint i multimedialne (odpowiednio 88,37% i 79,65%) oraz dyskusje ze studentami (66,86%). Dwoma najrzadziej stosowanymi w ramach wykładów metodami są studium przypadku (30,24%) i burza mózgów (28,32% wskazań). Większą różnorodność w stosowaniu metod nauczania odnotowano w ramach prowadzonych zajęć ćwiczeniowych. Najczęściej stosowanymi metodami są: dyskusje ze studentami (83,14% odpowiedzi), praca w grupach (71,51% odpowiedzi), odpytywanie (69,77%), prezentacja w Strona 5 z 40
6 PowerPoint (68,60%), prezentacja multimedialna (59,88%) oraz wejściówki (56,40%). Mniejszą popularnością cieszą się: burza mózgów (49,42% wskazań) i studium przypadku (33,72%). Najrzadziej spotykaną metodą nauczania podczas ćwiczeń jest odgrywanie ról (6,98% odpowiedzi). Szczegółowe zestawienie udzielonych odpowiedzi, z uwzględnieniem poziomu studiów, zawiera tabela nr 1. Tabela 1. Metody nauczania stosowane przez prowadzących ćwiczenia (wg liczby odpowiedzi) Metoda nauczania Ogółem I stopień II stopień dyskusje ze studentami praca w grupach (coffee session) odpytywanie prezentacja w Power Point prezentacja multimedialna wejściówka burza mózgów studium przypadku odgrywanie ról Kolejne pytanie kwestionariusza dotyczyło oceny efektywności stosowanych metod nauczania na poszczególnych rodzajach zajęć, w których uczestniczą respondenci, w podziale na dwie podstawowe formy zajęć: wykłady i ćwiczenia. Ocenie poddano osiem metod nauczania: 1. prezentacja tematu, 2. rozwiązywanie zadań, 3. studium przypadku, 4. dyskusja, 5. praca w grupach, 6. odgrywanie ról, 7. odpytywanie z tematu, 8. burza mózgów. W odniesieniu do pierwszej z wymienionych form zajęć najmniejszą efektywnością odznaczają się, wg studentów, odgrywanie ról (84,3% respondentów oceniło efektywność nisko i bardzo nisko), odpytywanie z tematu (72,1% ocen niskich i bardzo niskich) oraz pracę w grupach (66,9% ocen niskich i bardzo niskich). Natomiast metodami nauczania, które najlepiej sprawdzają się w czasie wykładów, są: prezentacja tematu (61,6% studentów oceniło jej efektywność wysoko), dyskusja (45,3% ocen wysokich) oraz rozwiązywanie zadań (38,4% respondentów oceniło efektywność wysoko, a 31,4% - średnio). W przypadku dwóch pozostałych metod nauczania, tzn. studium Strona 6 z 40
7 przypadku i burzy mózgów, zdania respondentów były podzielone (żadna z 5 możliwych ocen nie dominowała nad innymi). Sytuację tę przedstawia rysunek 3. Rysunek 3. Ocena efektywności wybranych metod nauczania (w odniesieniu do wykładów) Odgrywanie ról Prezentacja tematu Bardzo niska Niska Średnia Wysoka Maksymalna efektywność efektywność efektywność efektywność efektywność 0 Bardzo niska efektywność Niska efektywność Średnia efektywność Wysoka Maksymalna efektywność efektywność Na rysunku nr 4 przedstawiono wykres stanowiący szczegółowe zestawienie dokonanych przez studentów ocen poszczególnych metod nauczania stosowanych podczas wykładów. Rysunek 4. Oceny efektywności metod nauczania stosowanych w ramach wykładów Prezentacja tematu Rozwiązywanie zadań Studium przypadku Dyskusja Praca w grupach Odgrywanie ról Odpytywanie z tematu Burza mózgów Bardzo niska efektywność Niska efektywność Średnia efektywność Wysoka efektywność Maksymalna efektywność Analizując odpowiedzi studentów dotyczące efektywności metod nauczania stosowanych podczas zajęć ćwiczeniowych, można zauważyć, że respondenci najniżej oceniają odgrywanie ról (73,3% respondentów oceniło efektywność nisko i bardzo nisko, w tym ocenę najniższą przyznało aż 60,5% osób), burzę mózgów (35,5% ocen niskich i bardzo niskich) oraz odpytywanie z tematu Strona 7 z 40
8 (32,6% ocen niskich i bardzo niskich). Natomiast metodami nauczania, które najlepiej sprawdzają się w czasie ćwiczeń, są: rozwiązywanie zadań (75,0% studentów oceniło ją wysoko i bardzo wysoko), prezentacja tematu (64,0% ocen wysokich) oraz dyskusja (62,2% respondentów oceniło efektywność wysoko i bardzo wysoko). W przypadku dwóch pozostałych metod nauczania, tzn. studium przypadku i pracy w grupach, zdania respondentów były podzielone (żadna z 5 możliwych ocen nie dominowała nad innymi). Zestawienie odpowiedzi dotyczących metody najbardziej i najmniej efektywnej według studentów przedstawia rysunek 5. Rysunek 5. Ocena efektywności wybranych metod nauczania (w odniesieniu do ćwiczeń) Odgrywanie ról Rozwiązywanie zadań 7,0% 4,7% Bardzo niska efektywność 0,6% 9,3% Bardzo niska efektywność 15,1% Niska efektywność Średnia efektywność 34,9% 15,1% Niska efektywność Średnia efektywność 12,8% 60,5% Wysoka efektywność Maksymalna efektywność Wysoka efektywność Maksymalna efektywność 40,1% Na rysunku 6 umieszczono wykres prezentujący szczegółowo odpowiedzi studentów dotyczące oceny metod nauczania stosowanych podczas ćwiczeń. Rysunek 6. Oceny efektywności metod nauczania stosowanych w ramach ćwiczeń Prezentacja tematu Rozwiązywanie zadań Studium przypadku Dyskusja Praca w grupach Odgrywanie ról Odpytywanie z tematu Burza mózgów Bardzo niska efektywność Niska efektywność Średnia efektywność Wysoka efektywność Maksymalna efektywność Strona 8 z 40
9 W następnej części kwestionariusza ankietowego skupiono się na metodzie studium przypadku i umieszczono pytania dotyczące częstotliwości użycia tej metody i wspomagania jej narzędziami informatycznymi (systemy i aplikacje komputerowe). Pytanie 5 kwestionariusza dotyczyło liczby studium przypadków podczas zajęć w roku akademickim 2010/2011, w których brali udział respondenci. Jak wynika z udzielonych odpowiedzi metoda ta nie jest szczególnie popularna przeważała odpowiedź 1-2 studia przypadków (66,28%). Szczegółowe zestawienie udzielonych odpowiedzi, z uwzględnieniem poziomu studiów, zawiera tabela nr 2. Tabela 2. Liczba studium przypadków, w których uczestniczyli respondenci (rok ak. 2010/2011) Liczba studium przypadków i więcej Liczba studentów I stopnia Liczba studentów II stopnia Studenci ogółem Na pytanie: Czy na zajęciach nauczyciele podczas rozwiązywania studium wykorzystywali systemy i aplikacje komputerowe? ponad połowa studentów odpowiedziała twierdząco (52,9%). Tak wysoka odpowiedź wynika najprawdopodobniej z niedoprecyzowania w pytaniu o jakie dokładnie oprogramowanie chodzi (w pytaniu nie wskazano, że chodzi o oprogramowanie specjalistyczne do tworzenia studium przypadków). Kolejne pytanie dotyczyło wyrażenia opinii czy system komputerowy kreatora studium przypadku byłby przydatnym narzędziem podczas zajęć i nauki z danego przedmiotu. W odniesieniu do tego pytania większość studentów nie potrafiła sformułować jednoznacznej opinii przeważały odpowiedzi nie wiem (54,7%). Jednoznacznie pozytywnie odebrało możliwość używania takiego systemu 43,0% studentów. Zdecydowanie negatywnych odpowiedzi było tylko 2,3% (por. rysunek 7). Strona 9 z 40
10 Rysunek 7. Ocena przydatności kreatora studium przypadków (wg studentów) 54,7% 43,0% Tak Nie Nie wiem 2,3% Podobnie rozkładały się odpowiedzi na pytanie dotyczące wyrażenia chęci korzystania z takiego kreatora. Nieco ponad połowa respondentów nie miała wyrobionego zdania na ten temat (51,7%), 46,5% chciałaby korzystać z tego oprogramowania, a tylko 1,7% nie wyraziło takiej chęci (por. rysunek 8). Tak wysoki odsetek odpowiedzi nie wiem w przypadku obu analizowanych pytań wynika prawdopodobnie z braku wcześniejszych doświadczeń studentów w stosowaniu takiego oprogramowania i nieznajomości jego funkcjonalności. Rysunek 8. Zadeklarowana przez studentów chęć korzystania z kreatora studium przypadków 51,7% 46,5% Tak Nie Nie wiem 1,7% W ostatnim pytaniu kwestionariusza studenci zostali poproszeni o określenie jakie elementy komputerowego kreatora studium przypadku byłyby użyteczne w przyswajaniu treści Strona 10 z 40
11 merytorycznych prezentowanych na zajęciach (wybór z listy). Poniższa lista prezentuje najczęściej wybierane odpowiedzi: 1. możliwość ciągłej komunikacji z nauczycielem prowadzącym (58,1%), 2. możliwość rozwiązywania realnych i aktualnych problemów przedsiębiorstw (32,0%), 3. oszczędność czasu (8,7%), 4. lepsze wykorzystanie i poznanie programów komputerowych (1,2%). Należy zauważyć, że nikt z respondentów nie wybrał żadnej z pozostałych trzech odpowiedzi, ani nie skorzystał z możliwości podania, innej, własnej odpowiedzi (jak wspomniano wcześniej, pytanie 9 miało charakter półotwarty). Szczegółowe zestawienie udzielonych odpowiedzi, z uwzględnieniem płci respondentów, zawiera tabela nr 3. Tabela 3. Korzyści wynikające z korzystania z kreatora studium przypadków (wg liczby wskazań) Korzyści Ogółem Kobiety Mężczyźni możliwość ciągłej komunikacji z nauczycielem prowadzącym możliwość rozwiązywania realnych i aktualnych problemów przedsiębiorstw oszczędność czasu lepsze wykorzystanie i poznanie programów komputerowych Analiza niezależności zależności dla cech jakościowych Analiza niezależności ocen rangowych poszczególnych metod nauczania - test zgodności Kołmogorowa Na podstawie zebranych danych dokonano ocen rangowych poszczególnych metod nauczania wśród 172 Studentów, używając skali 5-punktowej. 1. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: prezentacja tematu Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 4. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,32 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,32 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Strona 11 z 40
12 Tabela 4. Rozkład ocen rangowych metody prezentacja tematu stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje Ranga Liczba skumulowane Różnice E'-H' E H E' H' ,08 0,20 0,08 0,20 0, ,02 0,20 0,10 0,40 0, ,26 0,20 0,36 0,60 0, ,45 0,20 0,81 0,80 0, ,19 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 2. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: rozwiązywanie zadań Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 5. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,13 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,13 Tabela 5. Rozkład ocen rangowych metody rozwiązywanie zadań stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje Ranga Liczba skumulowane Różnice E'-H' E H E' H' 1 1 0,01 0,20 0,01 0,20 0, ,09 0,20 0,10 0,40 0, ,15 0,20 0,25 0,60 0, ,40 0,20 0,65 0,80 0, ,35 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 12 z 40
13 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 3. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: studium przypadku Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 6. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,15 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,15 Tabela 6. Rozkład ocen rangowych metody rozwiązywanie zadań stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje Różnice E'- skumulowane H' E H E' H' ,24 0,20 0,24 0,20 0, ,08 0,20 0,32 0,40 0, ,31 0,20 0,63 0,60 0, ,27 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 4. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: dyskusja Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 7. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,18 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: Strona 13 z 40
14 λ=0,18 Tabela 7. Rozkład ocen rangowych metody dyskusja stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,06 0,20 0,06 0,2 0, ,05 0,20 0,11 0,40 0, ,27 0,20 0,38 0,60 0, ,43 0,20 0,81 0,80 0, ,19 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 5. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: praca w grupach Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 8. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,35 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,35 Tabela 8. Rozkład ocen rangowych metody praca w grupach stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,14 0,20 0,14 0,2 0, ,17 0,20 0,31 0,40 0, ,25 0,20 0,56 0,60 0, ,29 0,20 0,85 0,80 0, ,15 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 14 z 40
15 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 6. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: odgrywanie ról Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 9. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,50 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,50 Tabela 9. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,60 0,20 0,60 0,2 0, ,13 0,20 0,73 0,40 0, ,15 0,20 0,88 0,60 0, ,07 0,20 0,95 0,80 0, ,05 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 7. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: odpytywanie z tematu Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 10. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,33 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: Strona 15 z 40
16 λ=0,33 Tabela 10. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje skumulowane Różnice E'- Ranga Liczba E H E' H' H' 28 0,16 0,20 0,16 0,2 0, ,16 0,20 0,33 0,40 0, ,33 0,20 0,66 0,60 0, ,24 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0, ,00 1, Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 8. Typ zajęć: wykład Metoda nauczania: burza mózgów Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 11. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,10 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,10 Tabela 11. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,25 0,20 0,25 0,2 0, ,10 0,20 0,35 0,40 0, ,26 0,20 0,62 0,60 0, ,28 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 16 z 40
17 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest większa od wartości λ, nie podstaw do odrzucenia hipotezy, że rozkład ocen jest równomierny. 9. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: prezentacja tematu Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 4. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,30 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,30 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Tabela 12. Rozkład ocen rangowych metody prezentacja tematu stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje Ranga Liczba skumulowane Różnice E'-H' E H E' H' ,08 0,20 0,08 0,20 0, ,02 0,20 0,10 0,40 0, ,26 0,20 0,36 0,60 0, ,45 0,20 0,81 0,80 0, ,19 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 10. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: rozwiązywanie zadań Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 5. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,35 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: Strona 17 z 40
18 λ=0,35 Tabela 13. Rozkład ocen rangowych metody rozwiązywanie zadań stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje Ranga Liczba skumulowane Różnice E'-H' E H E' H' 1 1 0,01 0,20 0,01 0,20 0, ,09 0,20 0,10 0,40 0, ,15 0,20 0,25 0,60 0, ,40 0,20 0,65 0,80 0, ,35 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 11. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: studium przypadku Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 6. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,10 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,10 Strona 18 z 40
19 Tabela 14. Rozkład ocen rangowych metody rozwiązywanie zadań stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje Różnice E'- skumulowane H' E H E' H' ,24 0,20 0,24 0,20 0, ,08 0,20 0,32 0,40 0, ,31 0,20 0,63 0,60 0, ,27 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest większa od wartości λ, nie podstaw do odrzucenia hipotezy, że rozkład ocen jest równomierny. 12. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: dyskusja Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 7. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,29 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,29 Tabela 15. Rozkład ocen rangowych metody dyskusja stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,06 0,20 0,06 0,2 0, ,05 0,20 0,11 0,40 0, ,27 0,20 0,38 0,60 0, ,43 0,20 0,81 0,80 0, ,19 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 19 z 40
20 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 13. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: praca w grupach Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 8. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,09 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,09 Tabela 16. Rozkład ocen rangowych metody praca w grupach stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,14 0,20 0,14 0,2 0, ,17 0,20 0,31 0,40 0, ,25 0,20 0,56 0,60 0, ,29 0,20 0,85 0,80 0, ,15 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest większa od wartości λ, nie podstaw do odrzucenia hipotezy, że rozkład ocen jest równomierny. 14. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: odgrywanie ról Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 9. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,40 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: Strona 20 z 40
21 λ=0,40 Tabela 17. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,60 0,20 0,60 0,2 0, ,13 0,20 0,73 0,40 0, ,15 0,20 0,88 0,60 0, ,07 0,20 0,95 0,80 0, ,05 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest mniejsza od wartości λ, należy więc odrzucić hipotezę, że rozkład ocen jest równomierny. 15. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: odpytywanie z tematu Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 10. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,10 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,10 Tabela 18. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje skumulowane Różnice E'- Ranga Liczba E H E' H' H' 28 0,16 0,20 0,16 0,2 0, ,16 0,20 0,33 0,40 0, ,33 0,20 0,66 0,60 0, ,24 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0, ,00 1, Strona 21 z 40
22 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest większa od wartości λ, nie podstaw do odrzucenia hipotezy, że rozkład ocen jest równomierny. 16. Typ zajęć: ćwiczenia Metoda nauczania: burza mózgów Należy zweryfikować hipotezę, że na poziomie istotności α=0,05, rozkład ocen według przypisanych rang jest rozkładem równomiernym (prostokątnym). Sposób obliczeń przedstawia tabela 11. Największa różnica między wyrazami szeregów proporcji skumulowanych wynosi 0,10 a zatem wartość empiryczna statystyki λ Kołmogorowa wynosi: λ=0,10 Tabela 19. Rozkład ocen rangowych metody odgrywanie ról stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje skumulowane E H E' H' Różnice E'-H' ,25 0,20 0,25 0,2 0, ,10 0,20 0,35 0,40 0, ,26 0,20 0,62 0,60 0, ,28 0,20 0,90 0,80 0, ,10 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Ponieważ próba statystyczna jest większa niż 100 obserwacji, porównano otrzymaną wartość λ z wartością krytyczną granicznego rozkładu Kołmogorowa równą 1,358. Wartość krytyczna granicznego rozkładu Kołmogorowa jest większa od wartości λ, nie podstaw do odrzucenia hipotezy, że rozkład ocen jest równomierny Analiza niezależności zależności dla cech ilościowych Brak odpowiednich danych do przeprowadzenia tego typu testów. Strona 22 z 40
23 3.1.3 Analiza zależności dla cech jakościowych Ocena zależności między grupami respondentów (w zależności od płci) a chęcią skorzystania z przygotowanego komputerowego kreatora studium przypadku Należy zbadać czy istnieje zależność między grupami respondentów (w zależności od płci) a chęcią skorzystania z przygotowanego komputerowego kreatora studium przypadku (tabela 20). W tym celu obliczono teoretyczne liczebności, mnożąc sumy odpowiednich wierszy przez sumy odpowiednich kolumn i dzieląc uzyskane iloczyny przez sumę ogólną (tabela 21). Tabela 20. Preferencje dotyczące chęci skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku przez kobiety i mężczyzn Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Kobiety Mężczyźni Razem Tabela 21. Teoretyczne wartości preferencji Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Kobiety Mężczyźni Razem Na podstawie obydwu tabel obliczono wartość chi-kwadrat równą 8, Obliczono również współczynnik C Pearsona = 0, Następnie z tablicy rozkładu Chi-kwadrat, przy poziomie istotności α=0,05 i 2 stopniach swobody odczytano wartość χ 2 0,05 =0, Ponieważ obliczona wartość χ 2 =8, jest większa od wartości χ 2 0,05 =0,102587, zachodzi istotna zależność między płcią respondenta a chęcią skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku. Strona 23 z 40
24 Ocena zależności między rodzajem studiów, na którym znajduje się respondent a chęcią skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku Podobne obliczenia przeprowadzono sprawdzając czy istnieje zależność między rodzajem studiów, na którym znajduje się respondent a chęcią skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku (tabela 22 i 23 Tabela 22. Preferencje dotyczące chęci skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku w zależności od rodzaju studiów, na którym znajdował się respondent Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Stopień I Stopień II Razem Tabela 23. Teoretyczne wartości preferencji Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Stopień I Stopień II Razem Na podstawie obydwu tabel obliczono wartość chi-kwadrat równą 28, Obliczono również współczynnik C Pearsona = 0, Następnie z tablicy rozkładu Chi-kwadrat, przy poziomie istotności α=0,05 i 2 stopniach swobody odczytano wartość χ 2 0,05 = 0, Ponieważ obliczona wartość χ 2 = 28,13105 jest większa od wartości χ 2 0,05 =0,102587, zachodzi istotna zależność między rodzajem studiów, na których znajduje się respondent a chęcią skorzystania z komputerowego kreatora studium przypadku. Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na wykładzie Stosując współczynnik korelacji wielorakiej Kendalla przeprowadzono badanie zgodności opinii respondentów na temat stosowanych metod nauczania na wykładzie. Odejmując od sum rang poszczególnych cech (metod nauczania) średnią wartość wszystkich rang, która wynosi 451 i podstawiając do wzoru, otrzymamy wartość współczynnika korelacji wielorakiej Kendalla W = 0, (tabela 24). Ponieważ liczba badanych cech jest > 7 dokonano aproksymacji rozkładu współczynnika W za pomocą chi-kwadrat z n-1 stopniami swobody według wzoru: χ 2 =k(n-1)w, gdzie k oznacza liczbę ocenianych cech, a n oznacza liczbę respondentów: χ 2 = 41,965. W tablicy rozkładu chi-kwadrat, dla α=0,05 oraz 172-1=171 stopni swobody odczytano wartość krytyczną χ 2 0,05 = 141,760. Ponieważ otrzymana wartość χ 2 = 41,965 jest niższa od wartości krytycznej różnice między ocenami poszczególnych metod nauczania dokonanymi przez respondentów są nieistotne. Strona 24 z 40
25 Tabela 24. Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na wykładzie q7 q8 q9 q10 q11 q12 q13 q14 p p p p p p p p p p Razem Odchylenia 97,375 35,375 12,375 53,875 53,625 90,625 61,625 6,875 alfa 0,05 k 8 n 172 średnia 451 SKS 28722,38 chi-kwadrat alfa 141,760 chi-kwadrat 31,623 W Kendalla 0, Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na ćwiczeniach Stosując współczynnik korelacji wielorakiej Kendalla przeprowadzono również badanie zgodności opinii respondentów na temat stosowanych metod nauczania na ćwiczeniach. Odejmując od sum rang poszczególnych cech (metod nauczania) średnią wartość wszystkich rang, która wynosi 538 i podstawiając do wzoru, otrzymamy wartość współczynnika korelacji wielorakiej Kendalla W = 0, (tabela 25). Ponieważ liczba badanych cech jest > 7 dokonano aproksymacji rozkładu współczynnika W za pomocą chi-kwadrat z n-1 stopniami swobody według wzoru: χ 2 =k(n- 1)W, gdzie k oznacza liczbę ocenianych cech, a n oznacza liczbę respondentów: χ 2 = 25,537. W tablicy rozkładu chi-kwadrat, dla α=0,05 oraz 172-1=171 stopni swobody odczytano wartość krytyczną χ 2 0,05 = 141,760. Ponieważ otrzymana wartość χ 2 = 25,537 jest niższa od wartości krytycznej różnice między ocenami poszczególnych metod nauczania dokonanymi przez respondentów są nieistotne. Strona 25 z 40
26 Tabela 25. Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na ćwiczeniach q15 q16 q17 q18 q19 q20 q21 q22 p p p p p p p p p p Razem Odchylenia 88, ,875 24,375 87,875 44,875 68,625 28,375 21,875 alfa 0,05 k 8 n 172 średnia 538 SKS 38116,25 chi-kwadrat alfa 141,760 chi-kwadrat 41,965 W Kendalla 0, Analiza zależności dla cech ilościowych Brak odpowiednich danych do przeprowadzenia tego typu testów. Strona 26 z 40
27 3.2 Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych (rough sets) Zgodnie z teorią zbiorów przybliżonych dane zebrane przy pomocy ankiety zostały w pierwszej kolejności zapisane w postaci pierwotnej tablicy informacyjnej (tabela nr 26). Tabela 26. Fragment pierwotnej tablicy informacyjnej L.p. Rodzaj studiów Płeć Czy zauważa Pani/Pan, iż uczelnia na której Pani/Pan studiuje współpracuje z przedsiębiorcami/ firmami? Czy uważa Pani/Pan, iż uczelnia winna współpracować z przedsiębiorcami/ firmami? W kolumnie pierwszej wprowadzono numer nadany badanej osobie, zaś w pozostałych kolumnach zawarto odpowiedzi na pytania otrzymane od respondentów. Następnie dane zebrane w tablicy pierwotnej zostały zakodowane zgodnie z poniższym wzorem: a) symbolem q1 oznaczono zmienną rodzaj studiów; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: S1 studia I, S2 - studia II i S3 studia III ; b) symbolem q2 oznaczono zmienną płeć; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: K kobieta, M mężczyzna; Czy chętnie korzystałaby/by Pani/Pan z przygotowanego komputerowego kreatora studium przypadku? p1 Studia I Kobieta tak tak tak p2 Studia I Kobieta tak tak tak p3 Studia I Kobieta tak tak tak p4 Studia I Kobieta tak tak tak p5 Studia I Kobieta tak tak nie wiem p6 Studia I Kobieta nie tak nie wiem p7 Studia I Mężczyzna tak tak nie wiem p8 Studia I Mężczyzna nie tak nie wiem p9 Studia I Mężczyzna tak nie tak p10 Studia I Mężczyzna tak tak nie wiem p11 Studia I Mężczyzna nie tak nie wiem p12 Studia I Mężczyzna nie nie wiem tak p13 Studia I Mężczyzna tak tak tak p14 Studia II Kobieta nie tak nie wiem p15 Studia II Kobieta tak tak tak p16 Studia II Mężczyzna nie tak nie wiem p17 Studia II Mężczyzna nie nie tak p18 Studia II Mężczyzna nie nie wiem nie wiem p19 Studia II Mężczyzna nie tak nie wiem Strona 27 z 40
28 c) symbolem q3 oznaczono pytanie nr 1; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a tak, b nie, c nie wiem; d) symbolem q4 oznaczono pytanie nr 2; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: tak lub nie; e) symbolem q5 oznaczono opcję wykład zawartą w pytaniu nr 3; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a prezentacja tematu, b dyskusje ze studentami, c multimedia, d burza mózgów, e power point, f studium przypadku, g inne, jakie; f) symbolem q6 oznaczono opcję ćwiczenia zawartą w pytaniu nr 3; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a praca w grupach, b dyskusje ze studentami, c odgrywanie ról, d burza mózgów, e studium przypadku, f odpytywanie, g prezentacja multimedialna, h prezentacja w power point, i wejściówka, j inne, jakie; g) symbolem q7 oznaczono metodę nauczania prezentacja tematu dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; h) symbolem q8 oznaczono metodę nauczania rozwiązywanie zadań dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; i) symbolem q9 oznaczono metodę nauczania studium przypadku dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; j) symbolem q10 oznaczono metodę nauczania dyskusja dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; k) symbolem q11 oznaczono metodę nauczania praca w grupach dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; l) symbolem q12 oznaczono metodę nauczania odgrywanie ról dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; m) symbolem q13 oznaczono metodę nauczania odpytywanie z tematu dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; Strona 28 z 40
29 n) symbolem q14 oznaczono metodę nauczania burza mózgów dla opcji wykład ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; o) symbolem q15 oznaczono metodę nauczania prezentacja tematu dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; p) symbolem q16 oznaczono metodę nauczania rozwiązywanie zadań dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; q) symbolem q17 oznaczono metodę nauczania studium przypadku dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; r) symbolem q18 oznaczono metodę nauczania dyskusja dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; s) symbolem q19 oznaczono metodę nauczania praca w grupach dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; t) symbolem q20 oznaczono metodę nauczania odgrywanie ról dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; u) symbolem q21 oznaczono metodę nauczania odpytywanie z tematu dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; v) symbolem q22 oznaczono metodę nauczania burza mózgów dla opcji ćwiczenia ; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a1 1pkt., a2 2pkt., a3 3 pkt., a4 4 pkt., a5-5 pkt.; w) symbolem q23 oznaczono pytanie nr 5; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a 1-2, b 3-4, c 5 i więcej; x) symbolem q24 oznaczono pytanie nr 6; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a tak, b nie; y) symbolem q25 oznaczono pytanie nr 9; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a możliwość ciągłej komunikacji z nauczycielem prowadzącym, b możliwość rozwiązywania realnych i aktualnych problemów przedsiębiorstw, c Strona 29 z 40
30 oszczędność czasu, d lepsze wykorzystanie i poznanie programów komputerowych, e transparentność oceny, f możliwość samooceny; z) symbolem q26 oznaczono pytanie nr 7; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a tak, b nie, c nie wiem; aa) symbolem d oznaczono pytanie nr 8; wartości jakie może przyjmować ta zmienna oznaczono odpowiednio: a tak, b nie, c nie wiem. Tak zakodowane dane wprowadzono do tablicy informacyjnej otrzymując w ten sposób tzw. wtórną tablicę informacyjną (tabela nr 27). Atrybuty oznaczone symbolami od q1 do q26 stanowią atrybuty warunkowe, natomiast atrybut oznaczony symbolem d stanowi atrybut decyzyjny. Celem przeprowadzonej analizy było sprawdzenie, które z pośród zbioru atrybutów warunkowych miały największy wpływ na udzielenie takiej a nie innej odpowiedzi w pytaniu nr 8. Tabela 27. Fragment wtórnej tablicy informacyjnej L.p. q1 q2 q3 q4 d p1 S1 K a tak a p2 S1 K a tak a p3 S1 K a tak a p4 S1 K a tak a p5 S1 K a tak c p6 S1 K a nie c p7 S1 M a tak c p8 S1 M a nie c p9 S1 M b tak a p10 S1 M a tak c p11 S1 M a nie c p12 S1 M c nie a p13 S1 M a tak a p14 S2 K a nie c p15 S2 K a tak a p16 S2 M a nie c p17 S2 M b nie a p18 S2 M c nie c p19 S2 M a nie c Dane zebrane w pierwotnej tablicy informacyjnej poddano więc analizie metodą zbiorów przybliżonych. Na podstawie przeprowadzonych wstępnie obliczeń tj. wyznaczeniu zbiorów elementarnych (czyli zbiorów przykładów zawierających te same wartości atrybutów Strona 30 z 40
31 warunkowych), konceptów decyzyjnych (czyli zbiorów przykładów zawierających tę samą wartość decyzji) podjęto próbę zredukowania zbioru atrybutów warunkowych zarówno w sposób względny, jak i bezwzględny. W wyniku przeprowadzonych badań otrzymano redukt względny, czyli najmniejszy możliwy zbiór atrybutów warunkowych. Usunięto więc z tablicy informacyjnej atrybuty redundantne (nadmiarowe). W skład reduktu weszły następujące atrybuty warunkowe: q8, q9, q14, q19, q26. Zbadano również istotność atrybutów warunkowych tworzących redukt (tabela nr 28) obliczając znormalizowany współczynnik istotności. Tabela 28. Istotność atrybutów warunkowych tworzących redukt Atrybut Istotność q q q q q Kolejnym krokiem było dokonanie aproksymacji (przybliżenia) zbioru, czyli wyznaczenie dolnych i górnych przybliżeń, brzegu zbioru oraz obszarów pozytywnych i negatywnych zbioru. Na podstawie otrzymanych wyników obliczono współczynnik jakości przybliżenia gamma, który informuje o tym w ilu procentach analizowane przykłady oraz atrybuty warunkowe pozwalają wyznaczyć reguły pewne. Jakość przybliżenia zbioru F wyraża się następującym wzorem: card ( Pos ~ ( F)) Q ~ Q ( F) card ( U), gdzie w liczniku znajduje się liczebność przykładów zawartych w pozytywnym regionie zbioru a w mianowniku liczebność przykładów zawartych w całym uniwersum zbioru. W tym wypadku wartość współczynnika gamma wyniosła 0,9767%, co oznacza że na podstawie 97,67 % przykładów zebranych w tablicy można otrzymać reguły, które są w 100% pewne. W wyniku przeprowadzenia dalszych analiz otrzymano tablicę decyzyjną zawierająca 152 reguły. Otrzymane reguły przeanalizowano. Usunięto reguły sprzeczne i dokonano uproszczenia reguł podobnych. Poniżej przedstawiono dwie reguły poparte największą liczbą przypadków: Strona 31 z 40
32 1. Jeżeli q8=4 lub 5 i q9= 4 lub 5 i q14=4 i q26=a to d=a (wparcie reguły =65) Po odkodowaniu regułę tę należy rozumieć w następujący sposób: Studenci, którzy na wykładach wysoko ocenili stosowanie takich metod nauczania jak: rozwiązywanie zadań, studia przypadków, burza mózgów, na ćwiczeniach zaś wysoko oceniali pracę w grupach chętnie skorzystaliby z komputerowego generatora studiów przypadków i uważają, że było by to przydatne narzędzie podczas zajęć i nauki danego przedmiotu. 2. Jeżeli q8=2 i q9= 2 i q14=od 1 do 3 i q19=4 lub5 i q26=c to d=c (wparcie reguły =80) Po odkodowaniu regułę tę należy rozumieć w następujący sposób: Studenci, którzy nisko ocenili stosowanie na wykładach takich metod nauczania jak: rozwiązywanie zadań, studia przypadków, burza mózgów oraz mimo, że wysoko ocenili pracę w grupach na ćwiczeniach, nie potrafili określić czy skorzystaliby z komputerowego generatora studiów przypadków i czy byłoby to przydatne narzędzie podczas zajęć i nauki danego przedmiotu. Wniosek: Studenci, którzy zetknęli się z różnymi metodami nauczania i oceniali je wysoko są bardziej chętni do poznania kolejnej metody jaką jest korzystanie z komputerowego kreatora case study niż studenci, którzy ocenili znane im metody nisko lub poznali ich niewiele (1 2 metody). Kontrola jakości otrzymanych reguł W celu skontrolowania otrzymanych reguł dla każdej z reguł obliczono następujące wskaźniki (tabela nr 29): Wsparcie - ilość przykładów popierających daną regułę Siła - wsparcie/ilość przykładów w tablicy informacyjnej Pokrycie - wsparcie/liczebność danego konceptu Pewność - dla reguł niesprzecznych = 1 Tabela 29. Kontrola jakości otrzymanych reguł q8 q9 q14 q19 q26 d Wsparcie Siła Pewność Pokrycie Reguła 1 4 lub 5 4 lub 5 4 a a 65 65/ /80 Reguła , 2 lub 3 4 lub 5 c c 80 80/ /89 Strona 32 z 40
33 Dla d=a: Koncept X1 = {p1, p2, p3, p4, p9, p12, p13, p15, p17, p22, p33, p39, p41, p43, p49, p50, p52, p57, p58, p59, p60, p68, p70, p71, p72, p73, p79, p82, p84, p85, p86, p87, p88, p89, p90, p93, p94, p95, p97, p98, p103, p106, p107, p108, p109, p110, p111, p112, p113, p114, p115, p116, p117, p118, p119, p120, p122, p125, p126, p127, p131, p136, p138, p139, p142, p143, p150, p152, p154, p156, p158, p159, p163, p164, p165, p166, p167, p168, p169, p171}, card(x1) = 80 Dla d=c: Koncept X3 = {p5, p6, p7, p8, p10, p11, p14, p16, p18, p19, p20, p21, p23, p24, p25, p26, p27, p28, p29, p30, p31, p32, p34, p35, p36, p37, p38, p40, p42, p44, p45, p46, p47, p48, p51, p53, p54, p55, p56, p61, p62, p63, p64, p65, p66, p67, p69, p74, p75, p76, p77, p78, p80, p81, p83, p91, p92, p96, p99, p100, p101, p102, p104, p105, p121, p123, p128, p129, p130, p132, p133, p134, p135, p137, p140, p141, p144, p146, p147, p148, p149, p151, p153, p155, p157, p160, p161, p162, p172}, card(x3) = 89 4 Podsumowanie wyników wnioski Na podstawie analizy odpowiedzi zawartych w ankietach przeprowadzonych wśród polskich Studentów stwierdzono, że 91,86% Studentów uważa, że uczelnia, na której studiują powinna współpracować z przedsiębiorstwami (firmami). Jednak tylko 43,60% studentów zauważyło, taka współpracę na swojej uczelni. Z analizy popularności metod nauczania stosowanych przez prowadzących podczas zajęć wynika, że większość nauczycieli akademickich charakteryzuje się tradycyjnym podejściem do prowadzenia wykładów, czyli stosuje prezentację tematu (95,35% studentów wskazało tę odpowiedź). Kolejnymi najpopularniejszymi metodami nauczania były prezentacje w PowerPoint i multimedialne (odpowiednio 88,37% i 79,65%) oraz dyskusje ze studentami (66,86%). Dwoma najrzadziej stosowanymi w ramach wykładów metodami są studium przypadku (30,24%) i burza mózgów (28,32% wskazań). Większą różnorodność w stosowaniu metod nauczania odnotowano w ramach prowadzonych zajęć ćwiczeniowych. Najczęściej stosowanymi metodami są: dyskusje ze studentami (83,14% odpowiedzi), praca w grupach (71,51% odpowiedzi), odpytywanie (69,77%), prezentacja w PowerPoint (68,60%), prezentacja multimedialna (59,88%) oraz wejściówki (56,40%). Mniejszą popularnością cieszą się: burza mózgów (49,42% wskazań) i studium przypadku (33,72%). W odniesieniu do oceny efektywności stosowanych metod nauczania na wykładach, najmniejszą efektywnością odznaczają się, wg studentów, odgrywanie ról (84,3% respondentów oceniło efektywność nisko i bardzo nisko), odpytywanie z tematu (72,1% ocen niskich i bardzo niskich) oraz pracę w grupach (66,9% ocen niskich i bardzo niskich). Natomiast metodami nauczania, które najlepiej sprawdzają się w czasie wykładów, są: prezentacja tematu (61,6% studentów oceniło jej efektywność wysoko), dyskusja (45,3% ocen wysokich) oraz rozwiązywanie zadań (38,4% respondentów oceniło efektywność wysoko, a 31,4% - średnio). W przypadku dwóch Strona 33 z 40
Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród nauczycieli akademickich w Polsce
Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród nauczycieli akademickich w Polsce Szczecin, wrzesień 2012 Spis treści 1 Wprowadzenie... 3 2 Opis badania... 3 2.1 Przedmiot badania... 3 2.2 Cele badania...
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Badanie zależności skala nominalna
Badanie zależności skala nominalna I. Jak kształtuje się zależność miedzy płcią a wykształceniem? II. Jak kształtuje się zależność między płcią a otyłością (opis BMI)? III. Jak kształtuje się zależność
Raport z badania jakości kształcenia. doktorantów
1 z 16 Raport z badania jakości kształcenia przeprowadzonego wśród doktorantów w roku akademickim 2017/2018 Biuro Rady ds. Jakości Kształcenia UAM, październik 2018 2 z 16 WPROWADZENIE Niniejszy raport
WPŁYW TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH NA POZIOM KSZTAŁCENIA STUDENTÓW KIERUNKU INFORMATYKA
Michał Krupski WPŁYW TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH NA POZIOM KSZTAŁCENIA STUDENTÓW KIERUNKU INFORMATYKA Prezentacja dysertacji doktorskiej przygotowanej pod kierunkiem dr hab. inż. prof. Społecznej Akademii
P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?
2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat
Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat Anna Rajfura 1 Przykład W celu porównania skuteczności wybranych herbicydów: A, B, C sprawdzano, czy masa chwastów na poletku zależy
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Zadania ze statystyki cz.5 I rok socjologii miary związków między zmiennymi jakościowymi
Zadania ze statystyki cz.5 I rok socjologii miary związków między zmiennymi jakościowymi Zadanie 1 Zdaniem wielu komentatorów, kobiety częściej niż mężczyźni głosują na partię rządzącą. Wyniki badań przedstawia
OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp
tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE
Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi)
Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi) Czy miejsce zamieszkania różnicuje uprawianie sportu? Mieszkańcy
Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
Raport z badań preferencji licealistów
Raport z badań preferencji licealistów Uniwersytet Jagielloński 2011 Raport 2011 1 Szanowni Państwo, definiując misję naszej uczelni napisaliśmy, że Zadaniem Uniwersytetu było i jest wytyczanie nowych
Raport z badania jakości kształcenia. nauczycieli akademickich
1 z 15 Raport z badania jakości kształcenia przeprowadzonego wśród nauczycieli akademickich w roku akademickim 2017/2018 Biuro Rady ds. Jakości Kształcenia UAM, październik 2018 2 z 15 WPROWADZENIE Niniejszy
Zadanie nr 7 Warsztaty pisania tekstów, WH.
Zadanie nr 7 Warsztaty pisania tekstów, WH. W roku akademickim 20011/2012, w terminie 23.05-20.06.2012 r. została zrealizowana ostatnia już edycja warsztatów pisania tekstów dla studentów II roku studiów
Analiza ankiet końcowych
Analiza ankiet końcowych przeprowadzonych podczas realizacji projektu systemowego "Razem przeciw wykluczeniu społecznemu" realizowanego przy finansowym wsparciu Unii Europejskiej w ramach Europejskiego
przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 07/08 IN--008 STATYSTYKA W INŻYNIERII ŚRODOWISKA Statistics in environmental engineering
Zadanie 9: Oferta edukacyjna na nowej specjalności Pomiary technologiczne i biomedyczne na kierunku Elektrotechnika, WEAIiE
Zadanie 9: Oferta edukacyjna na nowej specjalności Pomiary technologiczne i biomedyczne na kierunku Elektrotechnika, WEAIiE W ramach zadania nr 9 pt. Utworzenie nowej specjalności Pomiary technologiczne
Wnioski z raportu ewaluacji końcowej VI edycji projektu Żyj finansowo! czyli jak zarządzać finansami w życiu osobistym
Wnioski z raportu ewaluacji końcowej VI edycji projektu Żyj finansowo! czyli jak zarządzać finansami w życiu osobistym zrealizowanego w roku szkolnym 2013/2014 1 Wnioski Celem badania ewaluacyjnego jest
Sposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
Raport końcowy z ogólnouniwersyteckich badań ankietowych oceniających pracę dziekanatu za rok akademicki 2014/2015
Raport końcowy z ogólnouniwersyteckich badań ankietowych oceniających pracę dziekanatu za rok akademicki 2014/2015 Wprowadzenie W roku akademickim 2014/2015, zgodnie z Procedurą ogólnouniwersyteckich badań
Analiza raportów z badania ankietowego w roku 2016
Analiza raportów z badania ankietowego w roku 2016 Niniejsze opracowanie stanowi zwięzłe zestawienie informacji wynikających z badania ankietowego przeprowadzonego na UAM w okresie od 4 maja do 7 lipca
1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:
Metoda analizy macierzy współczynników korelacji Idea metody sprowadza się do wyboru takich zmiennych objaśniających, które są silnie skorelowane ze zmienną objaśnianą i równocześnie słabo skorelowane
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
1. Czy szkolenie spełniło Pani/Pana oczekiwania?
Badanie satysfakcji uczestników szkolenia nauczycieli akademickich Jagiellońskiego Centrum Językowego UJ oraz Centrum Językowego CM UJ w dniach 8-9 września 2014 r. Wstęp W dniu 9 września 2014 roku w
parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
I. OCENA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA NA STUDIUM DOKTORANCKIM
Raport z ankiety doktoranckiej 2011/2012 I. OCENA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA NA STUDIUM DOKTORANCKIM W skierowanej w czerwcu 2012 roku do doktorantów WPiA UW ankiecie dotyczącej jakości kształcenia oraz warunków
OCENA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA
OCENA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA Analiza wyników ankiet nauczycieli akademickich za rok 2016/2017 Biuro ds. Jakości Kształcenia Dział Organizacji Dydaktyki INFORMACJE OGÓLNE Niniejszy raport obejmuje wyniki drugiego
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku
A N K I E T A. Zalety i wady ankiety. wielka możliwość nieszczerych odpowiedzi przy posyłaniu ankiet pocztą wiele z nich nie wraca
A N K I E T A 1 Badania ankietowe stosuje się najczęściej w celu szybkiego przebadania bardzo licznych populacji. Jest to najbardziej oszczędny sposób zbierania danych. 2 Zalety i wady ankiety zalety wady
Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
OPIS PRZEDMIOTU ZAMOWIENIA Szkolenie pt. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach środowiskowych
Załącznik nr 1 OPIS PRZEDMIOTU ZAMOWIENIA Szkolenie pt. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach środowiskowych 1. Przedmiotem zamówienia jest usługa szkolenia z zastosowania metod statystycznych
RAPORT Z BADANIA OPINII MIESZKAŃCÓW NA TEMAT UKŁADU KOMUNIKACYJNEGO REJONU OSIEDLA ODRODZENIA, OSIEDLA BAŻANTOWO ORAZ KOSTUCHNY
40-240 Katowice ul. 1 Maja 88 Tel.: (0 32) 461 31 40 do 48 Fax: (0 32) 251 66 61 e-mail: consul@buscon.pl RAPORT Z BADANIA OPINII MIESZKAŃCÓW NA TEMAT UKŁADU KOMUNIKACYJNEGO REJONU OSIEDLA ODRODZENIA,
TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.
TEST STATYSTYCZNY Testem statystycznym nazywamy regułę postępowania rozstrzygająca, przy jakich wynikach z próby hipotezę sprawdzaną H 0 należy odrzucić, a przy jakich nie ma podstaw do jej odrzucenia.
Raport z badań monitoringowych za 2011 rok.
Zadanie 3 Kursy wyrównawcze Raport z badań monitoringowych za 2011 rok. W semestrze zimowym roku akademickiego 2010/2011 w terminie od 11.10.2010 r. do 4.02.2011 r. realizowana była II edycja kursów wyrównawczych
1. Dane zbiorcze. 2. Semestr zimowy roku akademickiego 2014/2015
RAPORT Z EWALUACJI ZAJĘĆ DYDAKTYCZNYCH prowadzonych w Instytucie Psychologii Uniwersytetu Śląskiego w Katowicach na kierunku PSYCHOLOGIA w roku akademickim 2014/2015 1. Dane zbiorcze Raport został opracowany
Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona
Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności
Raport z badania losów zawodowych absolwentów Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie Wydział Humanistyczny Studia z perspektywy absolwenta
Raport z badania losów zawodowych absolwentów Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie Wydział Humanistyczny Studia z perspektywy absolwenta (rocznik 2016-2017 - 6 miesięcy po ukończeniu studiów)
Na podstawie analiz wyników poprzednich edycji badania, w IV edycji skupiliśmy się na następujących obszarach tematycznych:
Wprowadzenie Mamy przyjemność zaprezentować Państwu wyniki IV edycji Ogólnouniwersyteckiej Ankiety Oceniającej Jakość Kształcenia na UW. Przedstawiamy rezultaty badania opinii studentów odbiorców procesu
Zbiorcze zestawienie wyników badań ankietowych dotyczących oceny warunków realizacji procesu kształcenia na wydziale (ankieta studencka)
Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie Pełnomocnik Rektora ds. Jakości Kształcenia Zbiorcze zestawienie wyników badań ankietowych dotyczących oceny warunków realizacji procesu kształcenia
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona Testy stosujemy w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali nominalnej Liczba porównywanych grup (czyli liczba kategorii zmiennej niezależnej) nie ma
WYNIKI BADAŃ NAD ATRAKCYJNOŚCIĄ ZAJĘĆ PROWADZONYCH PRZY ZASTOSOWANIU TABLICY INTERAKTYWNEJ
73 WYNIKI BADAŃ NAD ATRAKCYJNOŚCIĄ ZAJĘĆ PROWADZONYCH PRZY ZASTOSOWANIU TABLICY INTERAKTYWNEJ Małgorzata Nodzyńska Zakład Dydaktyki Chemii, Instytut Biologii, Akademia Pedagogiczna im. KEN, Kraków słowa
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Ewaluacja jakości kształcenia Analityka medyczna - studia podyplomowe
2015/2016 Dział Jakości Kształcenia UM w Lublinie - Biuro Oceny Jakości Kształcenia Spis treści Wstęp... 3 1. Problematyka i metodologia badań... 3 2. Charakterystyka badanej zbiorowości... 4 3. Satysfakcja
Metody Statystyczne. Metody Statystyczne
#7 1 Czy straszenie jest bardziej skuteczne niż zachęcanie? Przykład 5.2. s.197 Grupa straszona: 8,5,8,7 M 1 =7 Grupa zachęcana: 1, 1, 2,4 M 2 =2 Średnia ogólna M=(M1+M2)/2= 4,5 Wnioskowanie statystyczne
I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy
1.1.1 Statystyka opisowa I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE STATYSTYKA OPISOWA Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: P6 Wydział Zamiejscowy w Ostrowie Wielkopolskim
STATYSTYKA Statistics. Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/13 STATYSTYKA
RAPORT Z BADANIA ANKIETOWEGO NA TEMAT WPŁYWU CENY CZEKOLADY NA JEJ ZAKUP. Katarzyna Szady. Sylwia Tłuczkiewicz. Marta Sławińska.
RAPORT Z BADANIA ANKIETOWEGO NA TEMAT WPŁYWU CENY CZEKOLADY NA JEJ ZAKUP Katarzyna Szady Sylwia Tłuczkiewicz Marta Sławińska Karolina Sugier Badanie koordynował: Dr Marek Angowski Lublin 2012 I. Metodologia
Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03
Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy
Wzrost wiedzy oraz nabycie kompetencji w zakresie współpracy międzysektorowej
Wzrost wiedzy oraz nabycie kompetencji w zakresie współpracy międzysektorowej Raport z badań przeprowadzonych w ramach projektu Standardy współpracy międzysektorowej w powiecie oleckim Program Operacyjny
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Badanie Jakości Kształcenia 2015/2016 doktoranci. RAPORT Z BADANIA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA przeprowadzonego wśród DOKTORANTÓW w roku akademickim 2015/2016
RAPORT Z BADANIA JAKOŚCI KSZTAŁCENIA przeprowadzonego wśród DOKTORANTÓW w roku akademickim 2015/2016 Biuro Rady ds. Jakości Kształcenia, lipiec 2016 1 SPIS TREŚCI: WPROWADZENIE 3 FREKWENCJA 4 I OCENA OGÓLNA
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Cechy jakościowe są to cechy, których jednoznaczne i oczywiste scharakteryzowanie za pomocą liczb jest niemożliwe lub bardzo utrudnione. nominalna porządek
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
RAPORT 2014 OCENA I ROZWÓJ. Kompetencje kadry kierowniczej w sektorze rolniczym
RAPORT 2014 OCENA I ROZWÓJ Kompetencje kadry kierowniczej w sektorze rolniczym W związku z rozwojem koncepcji zrównoważonego rolnictwa (sustainable agriculture) zespół Gamma Consulting przeprowadził diagnozę
Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu
Metody statystyczne w pedagogice - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Metody statystyczne w pedagogice Kod przedmiotu 05.9-WP-PEDD-MS-L_pNadGen0DXUI Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki,
Zmienne zależne i niezależne
Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }
studiów Podstawy Statystyki TR/2/PP/STAT 7 3
kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów Podstawy Statystyki TR/2/PP/STAT 7 3 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr 1/2 Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) obowiązkowy
KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4
KARTA KURSU (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Nazwa Statystyka 1 Nazwa w j. ang. Statistics 1 Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, wykłady) Dr Paweł Walawender (ćwiczenia)
VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15
VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady
kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2
kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr 1/2 Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) obowiązkowy y/ ćwiczenia
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
SPRAWOZDNIE Z BADANIA ANKIETOWEGO JAKOŚĆ REALIZACJI ZAJĘĆ DYDAKTYCZNYCH NA WYDZIALE BIOINŻYNIERII ZWIERZĄT (semestr zimowy 2017/2018)
SPRAWOZDNIE Z BADANIA ANKIETOWEGO JAKOŚĆ REALIZACJI ZAJĘĆ DYDAKTYCZNYCH NA WYDZIALE BIOINŻYNIERII ZWIERZĄT (semestr zimowy 2017/2018) Na podstawie Zarządzenia Nr 50/2017 Rektora Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;
39% Wykres 1 Placówka, w której nauczyciel prowadzi zajęcia
1. Analiza wyników badania W celu zdiagnozowania potrzeb szkoleniowych nauczycieli przedmiotów zawodowych z branży rolnej posłużono się metodą badań ankietowych. Badaniom poddano 18 nauczycieli branży
OCENA POZIOMU SATYSFAKCJI I ANALIZA CZASU NAUKI W EDUKACJI MEDYCZNEJ Z WYKORZYSTANIEM PLATFORMY E-LEARNINGOWEJ
VU 15 - XV Konferencja Uniwersytet Wirtualny edukacja w dobie nowych technologii 24-25 czerwca 2015 OCENA POZIOMU SATYSFAKCJI I ANALIZA CZASU NAUKI W EDUKACJI MEDYCZNEJ Z WYKORZYSTANIEM PLATFORMY E-LEARNINGOWEJ
OCENA RYZYKA ZAKUPU I SPRZEDAZY NIERUCHOMOSCI ZA POŚREDNICTWEM INTERNETOWYCH SERWISOW AUKCYJNYCH
Daniel Rodzeń OCENA RYZYKA ZAKUPU., I SPRZEDAZY NIERUCHOMOSCI ZA POŚREDNICTWEM INTERNETOWYCH, SERWISOW AUKCYJNYCH Przedstawiona w pierwszej części artykułu tematyka dotycząca zakupu, sprzedaży nieruchomości
Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii. 2. KIERUNEK: Pedagogika. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień
Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii 2. KIERUNEK: Pedagogika 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: rok II / semestr 3. LICZBA PUNKTÓW ECTS:
Competence analysis of trainers and educators and confirmation of Strategic Management Virtual Game topics. Polish version
Competence analysis of trainers and educators and confirmation of Strategic Management Virtual Game topics Polish version Wyniki badań ankietowych Opis próby badawczej Analizując możliwości rozwoju gier
Spis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )
Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału
Raport nt. ogólnej oceny Uczelni dokonywanej przez studentów składających pracę dyplomową w roku 2014
Szkoła Wyższa im. Pawła Włodkowica w Płocku 09-402 Płock, Al. Kilińskiego 12 tel. (0 24) 366 42 30, fax (0 24) 366 41 89 www.wlodkowic.pl; bjk@wlodkowic.pl Biuro ds. Jakości Kształcenia Raport nt. ogólnej
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 9 i 10 Magdalena Alama-Bućko 14 i 21 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 14 i 21 maja 2018 1 / 25 Hipotezy statystyczne Hipoteza statystyczna nazywamy
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28
Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych
RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA
RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA Rzeszów, sierpień 2016 r. Spis treści 1 PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA ORAZ CEL BADAŃ... 3 2 METODOLOGIA... 5
WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LAB IV ZBIORY PRZYBLIŻONE I ODKRYWANIE REGUŁ DECYZYJNYCH
WSOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LAB IV ZBIORY RZYBLIŻONE I ODKRYWANIE REGUŁ DECYZYJNYCH 1. Definicje Zbiory, które nie są zbiorami definiowalnymi, są nazywane zbiorami przybliżonymi. Zbiory definiowalne
BADANIA RYNKOWE I MARKETINGOWE
1.1.1 Badania rynkowe i marketingowe I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE BADANIA RYNKOWE I MARKETINGOWE Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: P15 Wydział Zamiejscowy
Opinia studentów o zajęciach prowadzonych w Uczelni
Jakość kształcenia w Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu Opinia studentów o zajęciach prowadzonych w Uczelni Konferencja dydaktyczna 25.05.2011 Opracowanie wyników dr Magdalena Andrałojć m.andralojc@ue.poznan.pl
Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Tomasz Kuszewski Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia
Ankieta oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2012/2013
Ankieta oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2012/2013 Raport z badania Chełm 2013 Metody i cele badania Ankieta studencka jest podstawowym narzędziem
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka
Analiza współzależności zjawisk dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Prawidłowości statystyczne mają swoje przyczyny, w związku z tym dla poznania całokształtu badanego zjawiska potrzebna jest analiza z
Ankieta oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2013/2014
Ankieta oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2013/2014 Raport z badania Chełm 2014 Spis treści Metody i cele badania... 3 Wyniki badań ankietowych w PWSZ
Autorzy raportu: Wydziałowy Zespół ds. Zapewnienia Jakości Kształcenia
Raport z badania losów zawodowych absolwentów Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie Studia z perspektywy absolwenta rocznik 2014/2015 Wydział Nauk Społecznych Autorzy raportu: Wydziałowy Zespół
Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona
Nieparametryczne odpowiedniki testów T-Studenta stosujemy gdy zmienne mierzone są na skalach porządkowych (nie można liczyć średniej) lub kiedy mierzone są na skalach ilościowych, a nie są spełnione wymagania
Sprawozdanie z ankietyzacji studentów oceny wybranych nauczycieli akademickich prowadzących zajęcia dydaktyczne na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i
Sprawozdanie z ankietyzacji studentów oceny wybranych nauczycieli akademickich prowadzących zajęcia dydaktyczne na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki ZUT w Szczecinie w roku akademickim 2010/2011
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej. Patrycja Świeczkowska Michał Woźny
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej Patrycja Świeczkowska Michał Woźny 0.0.0 pomiar nastroju Przeprowadzone badania miały na celu ustalenie, w jaki sposób rozmówcy dopasowują się do siebie nawzajem.
STUDENCKA ANKIETA OCENY PRACY SEKRETARIATÓW
Uniwersytet Rzeszowski Sekcja Jakości Kształcenia STUDENCKA ANKIETA OCENY PRACY SEKRETARIATÓW RAPORT ZBIORCZY rok akademicki 2011/2012 W ostatnich tygodniach semestru letniego w roku akademickim 2011/2012
Monitorowanie losów zawodowych. Wydział Zarządzania
Monitorowanie losów zawodowych Wydział Zarządzania Badania w roku 2014 objęły 446 studentów Wydziału Zarządzania. W grupie tych osób znalazło się 265 kobiet oraz 181 mężczyzn. Struktura płci w badaniu
Zadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.
Zadanie 1 budżet na najbliższe święta. Podać 96% przedział ufności dla średniej przewidywanego budżetu świątecznego jeśli otrzymano średnią z próby równą 600 zł, odchylenie standardowe z próby równe 30
z badania losów zawodowych absolwentów Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie
Wydział Nauk o Środowisku Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie Raport z badania losów zawodowych absolwentów Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie Studia z perspektywy absolwenta Rocznik
Ankieta oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2015/2016
oceny jakości zajęć dydaktycznych oraz pracy jednostek administracji w roku akademickim 2015/2016 Raport z badania opracowała: dr Lucyna Sikorska Chełm 2016 Spis treści Metody i cele badania... 3 Wyniki