Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce

Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce Szczecin, wrzesień 2012

Spis treści 1 Wprowadzenie... 3 2 Opis badania... 3 2.1 Przedmiot badania... 3 2.2 Cele badania... 3 2.3 Narzędzia badawcze... 3 2.4 Grupa badawcza... 4 3 Analiza danych... 5 3.1 Analiza statystyczna... 5 3.1.1 Analiza niezależności zależności dla cech jakościowych... 11 3.1.2 Analiza niezależności zależności dla cech ilościowych... 22 3.1.3 Analiza zależności dla cech jakościowych... 23 3.1.4 Analiza zależności dla cech ilościowych... 26 3.2 Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych (rough sets)... 27 4 Podsumowanie wyników wnioski... 33 5 Załączniki... 35 5.1 Wzór ankiety... 35 5.2 Spis rysunków... 38 5.3 Spis tabel... 39 Strona 2 z 40

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 8.1.2 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

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

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 120 100 80 60 40 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

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 143 130 13 praca w grupach (coffee session) 123 113 10 odpytywanie 120 113 7 prezentacja w Power Point 118 108 10 prezentacja multimedialna 103 94 9 wejściówka 97 91 6 burza mózgów 85 79 6 studium przypadku 58 47 11 odgrywanie ról 12 10 2 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

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 150 80 100 50 60 40 20 0 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 140 120 100 80 60 40 20 0 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

(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 120 100 80 60 40 20 0 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

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 1-2 3-4 5 i więcej Liczba studentów I stopnia 108 38 11 Liczba studentów II stopnia 6 11 3 Studenci ogółem 114 44 14 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

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

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 100 73 27 prowadzącym możliwość rozwiązywania realnych i aktualnych 55 40 15 problemów przedsiębiorstw oszczędność czasu 15 7 8 lepsze wykorzystanie i poznanie programów komputerowych 2 2 0 3.1.1 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

Tabela 4. Rozkład ocen rangowych metody prezentacja tematu stosowanej na wykładzie Proporcje Proporcje Ranga Liczba skumulowane Różnice E'-H' E H E' H' 1 13 0,08 0,20 0,08 0,20 0,12 2 4 0,02 0,20 0,10 0,40 0,30 3 45 0,26 0,20 0,36 0,60 0,24 4 77 0,45 0,20 0,81 0,80 0,01 5 33 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 0,19 2 16 0,09 0,20 0,10 0,40 0,30 3 26 0,15 0,20 0,25 0,60 0,35 4 69 0,40 0,20 0,65 0,80 0,15 5 60 0,35 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 12 z 40

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' 1 41 0,24 0,20 0,24 0,20 0,04 2 14 0,08 0,20 0,32 0,40 0,08 3 54 0,31 0,20 0,63 0,60 0,03 4 46 0,27 0,20 0,90 0,80 0,10 5 17 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

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' 1 10 0,06 0,20 0,06 0,2 0,14 2 9 0,05 0,20 0,11 0,40 0,29 3 46 0,27 0,20 0,38 0,60 0,22 4 74 0,43 0,20 0,81 0,80 0,01 5 33 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' 1 24 0,14 0,20 0,14 0,2 0,06 2 29 0,17 0,20 0,31 0,40 0,09 3 43 0,25 0,20 0,56 0,60 0,04 4 50 0,29 0,20 0,85 0,80 0,05 5 26 0,15 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 14 z 40

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' 1 104 0,60 0,20 0,60 0,2 0,40 2 22 0,13 0,20 0,73 0,40 0,33 3 26 0,15 0,20 0,88 0,60 0,28 4 12 0,07 0,20 0,95 0,80 0,15 5 8 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

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 0,04 28 28 0,16 0,20 0,33 0,40 0,07 28 57 0,33 0,20 0,66 0,60 0,06 57 42 0,24 0,20 0,90 0,80 0,10 42 17 0,10 0,20 1,00 1,00 0,00 17 172 1,00 1,00 172 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' 1 43 0,25 0,20 0,25 0,2 0,05 2 18 0,10 0,20 0,35 0,40 0,05 3 45 0,26 0,20 0,62 0,60 0,02 4 49 0,28 0,20 0,90 0,80 0,10 5 17 0,10 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 16 z 40

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' 1 13 0,08 0,20 0,08 0,20 0,12 2 4 0,02 0,20 0,10 0,40 0,30 3 45 0,26 0,20 0,36 0,60 0,24 4 77 0,45 0,20 0,81 0,80 0,01 5 33 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

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 0,19 2 16 0,09 0,20 0,10 0,40 0,30 3 26 0,15 0,20 0,25 0,60 0,35 4 69 0,40 0,20 0,65 0,80 0,15 5 60 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

Tabela 14. Rozkład ocen rangowych metody rozwiązywanie zadań stosowanej na wykładzie Ranga Liczba Proporcje Proporcje Różnice E'- skumulowane H' E H E' H' 1 41 0,24 0,20 0,24 0,20 0,04 2 14 0,08 0,20 0,32 0,40 0,08 3 54 0,31 0,20 0,63 0,60 0,03 4 46 0,27 0,20 0,90 0,80 0,10 5 17 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' 1 10 0,06 0,20 0,06 0,2 0,14 2 9 0,05 0,20 0,11 0,40 0,29 3 46 0,27 0,20 0,38 0,60 0,22 4 74 0,43 0,20 0,81 0,80 0,01 5 33 0,19 0,20 1,00 1,00 0,00 Razem 172 1,00 1,00 Strona 19 z 40

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' 1 24 0,14 0,20 0,14 0,2 0,06 2 29 0,17 0,20 0,31 0,40 0,09 3 43 0,25 0,20 0,56 0,60 0,04 4 50 0,29 0,20 0,85 0,80 0,05 5 26 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

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' 1 104 0,60 0,20 0,60 0,2 0,40 2 22 0,13 0,20 0,73 0,40 0,33 3 26 0,15 0,20 0,88 0,60 0,28 4 12 0,07 0,20 0,95 0,80 0,15 5 8 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 0,04 28 28 0,16 0,20 0,33 0,40 0,07 28 57 0,33 0,20 0,66 0,60 0,06 57 42 0,24 0,20 0,90 0,80 0,10 42 17 0,10 0,20 1,00 1,00 0,00 17 172 1,00 1,00 172 Strona 21 z 40

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' 1 43 0,25 0,20 0,25 0,2 0,05 2 18 0,10 0,20 0,35 0,40 0,05 3 45 0,26 0,20 0,62 0,60 0,02 4 49 0,28 0,20 0,90 0,80 0,10 5 17 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. 3.1.2 Analiza niezależności zależności dla cech ilościowych Brak odpowiednich danych do przeprowadzenia tego typu testów. Strona 22 z 40

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 55 0 67 122 Mężczyźni 25 3 22 50 Razem 80 3 89 172 Tabela 21. Teoretyczne wartości preferencji Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Kobiety 57 2 63 122 Mężczyźni 23 1 26 50 Razem 80 3 89 172 Na podstawie obydwu tabel obliczono wartość chi-kwadrat równą 8,321439. Obliczono również współczynnik C Pearsona = 0,21482. Następnie z tablicy rozkładu Chi-kwadrat, przy poziomie istotności α=0,05 i 2 stopniach swobody odczytano wartość χ 2 0,05 =0,102587. Ponieważ obliczona wartość χ 2 =8,321439 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

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 70 84 3 157 Stopień II 10 1 4 15 Razem 80 85 7 172 Tabela 23. Teoretyczne wartości preferencji Wyszczególnienie Tak Nie Nie wiem Razem Stopień I 73 78 6 157 Stopień II 7 7 1 15 Razem 80 85 7 172 Na podstawie obydwu tabel obliczono wartość chi-kwadrat równą 28,13105. Obliczono również współczynnik C Pearsona = 0,374918. Następnie z tablicy rozkładu Chi-kwadrat, przy poziomie istotności α=0,05 i 2 stopniach swobody odczytano wartość χ 2 0,05 = 0,102587. 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 = 0,0231161 (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

Tabela 24. Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na wykładzie q7 q8 q9 q10 q11 q12 q13 q14 p1 4 3 4 4 1 1 1 3 p2 4 3 4 4 1 1 1 3 p3 4 4 4 3 1 1 1 4 p4 5 4 3 3 1 1 1 1 p5 4 2 3 1 1 1 1 3 p168 2 4 3 4 2 1 1 3 p169 4 4 4 4 4 1 1 5 p170 4 2 4 3 4 5 2 4 p171 3 4 4 3 3 1 3 1 p172 4 3 3 3 1 1 1 1 Razem 646 522 476 559 344 270 328 465 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 0,023116 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 = 0,0306764 (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

Tabela 25. Ocena rangowa metod nauczania stosowanych na ćwiczeniach q15 q16 q17 q18 q19 q20 q21 q22 p1 4 4 3 4 3 1 2 3 p2 4 5 2 4 2 1 1 4 p3 1 1 1 3 1 1 2 3 p4 5 5 4 4 3 1 4 3 p5 4 5 4 5 5 3 5 3 p168 1 5 2 3 3 1 1 1 p169 4 3 3 4 4 1 1 4 p170 3 5 5 4 4 3 3 4 p171 4 5 4 3 3 3 3 1 p172 4 3 3 3 2 1 1 1 Razem 629 687 500 627 541 314 508 495 Odchylenia 88,875 117,875 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 0,030676 3.1.4 Analiza zależności dla cech ilościowych Brak odpowiednich danych do przeprowadzenia tego typu testów. Strona 26 z 40

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

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

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

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

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 q26 0.2321 q19 0.1429 q8 0.1369 q14 0.1071 q9 0.0952 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

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 65/172 1 65/80 Reguła 2 2 2 1, 2 lub 3 4 lub 5 c c 80 80/172 1 80/89 Strona 32 z 40

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