Математика егэ 2018 профильный уровень задание 13: Страница не найдена — Лицей «Бизнес и информационные технологии»

Содержание

ЕГЭ 2019. Математика. Баллы за задания

Распределение баллов ЕГЭ 2019 года за каждое задание по профильной математике можно найти в демонстрационном варианте в разделе «Система оценивания экзаменационной работы по математике — профильный уровень»

Распределение баллов ЕГЭ 2019 по заданиям — математика профиль

Таблица 1

№ задания Первичные баллы
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1
10 1
11 1
12 1
13 2
14 2
15 2
16 3
17 3
18 4
19 4
Всего 32

Перевод из первичных баллов в 100 бальную систему ЕГЭ 2019. Математика профильный уровень смотрите здесь.

Математика профиль:

  • 1 балл —  за 1-12 задания.
  • 2 балла —  13-15. 
  • З балла —  16, 17.
  • 4 балла — 18, 19.

Всего: 32 балла

Система оценивания экзаменационной работы по математике ЕГЭ 2019 (профильный уровень) (ГИА 11 класс)

Каждое из заданий 1–12 считается выполненными верно, если экзаменуемый дал верный ответ в виде целого числа или конечной десятичной дроби.

Каждое верно выполненное задание оценивается 1 баллом.

Количество баллов, выставленных за выполнение заданий 13–19, зависит от полноты решения и правильности ответа.

Общие требования к выполнению заданий с развёрнутым ответом: решение должно быть математически грамотным, полным; все возможные случаи должны быть рассмотрены. Методы решения, формы его записи и формы записи ответа могут быть разными.

За решение, в котором обоснованно получен правильный ответ, выставляется максимальное количество баллов. Правильный ответ при отсутствии текста решения оценивается в 0 баллов.

Эксперты проверяют только математическое содержание представленного решения, а особенности записи не учитывают.

При выполнении задания могут использоваться без доказательства и ссылок любые математические факты, содержащиеся в учебниках и учебных пособиях, входящих в Федеральный перечень учебников, рекомендуемых к использованию при реализации имеющих государственную аккредитацию образовательных программ среднего общего образования. 

Смотрите также:

Егэ математика профильный уровень задание 13 теория — ЕГЭ

егэ математика профильный уровень задание 13 теория

Уравнения

В 13 задании профильного уровня ЕГЭ по математике необходимо решить уравнение, но уже повышенного уровня сложности, так как с 13 задания начинаются задания бывшего уровня С, и данное задание можно назвать С1. Перейдем к рассмотрению примеров типовых заданий.

Разбор типовых вариантов заданий №13 ЕГЭ по математике профильного уровня

Первый вариант задания (демонстрационный вариант2018)
Алгоритм решения:

При помощи тригонометрических формул приводим уравнение к виду, содержащему только одну тригонометрическую функцию. Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие тригонометрические уравнения.

Строим числовую ось. Наносим на нее корни. Отмечаем концы отрезка. Выбираем те значения, которые лежат внутри промежутка. Записываем ответ.

Решение:

Сos2x = 1 – sin x.

Преобразуем левую часть уравнения, используя формулу косинуса двойного аргумента, с использованием синуса:

Получаем такое уравнение: 1−sin 2 x=1− sinx Теперь в уравнении присутствует только одна тригонометрическая функция sinx. 2. Вводим замену: t = sinx. Решаем получившееся квадратное уравнение:

3. Делаем обратную замену:

Решаем эти уравнения:

Следовательно, получаем два семейства решений. Пункт б):

1. В предыдущем пункте получено два семейства, в каждом из которых бесконечно много решений. Необходимо выяснить, какие из них, находятся в заданном промежутке. Для этого строим числовую прямую.

2. Наносим на нее корни обоих семейств, пометив их зеленым цветом (первого) и синим (второго).

3. Красным цветом помечаем концы промежутка. 4. В указанном промежутке расположены три корня что три корня: −2π;−11π/6 и −7π/6. Ответ: а) πn, nЄZ; (-1) n ∙(π/6)+ πn, nЄZ б) −2π;−11π6;−7π6

Второй вариант задания (из Ященко, №1)
Алгоритм решения:

Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие показательные, потом тригонометрические уравнения.

Строим координатную плоскость и окружность единичного радиуса на ней. Отмечаем точки, являющиеся концами отрезка. Выбираем те значения, которые лежат внутри отрезка. Записываем ответ.

Решение:

D=b 2 – c = 81 – 4∙4∙2 =49,

3. Возвращаемся к переменной х: Пункт б) 1. Строим координатную плоскость и окружность единичного радиуса на ней. 2. Отмечаем точки, являющиеся концами отрезка. 3. Выбираем те значения, которые лежат внутри отрезка.. Это корни. Их два. Ответ: а) б)

Третий вариант задания (из Ященко, № 6)
Алгоритм решения:

При помощи тригонометрических формул приводим уравнение к виду, содержащему только одну тригонометрическую функцию. Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие показательные, а затем тригонометрические уравнения.

Решаем неравенства для каждого случая. Записываем ответ.

Решение:

а) 1. По формулам приведения. 2. Тогда данное уравнение примет вид: 3. Вводим замену. Получаем: Решаем обычное квадратное уравнение с помощью формул дискриминанта и корней: Оба корня положительны. 3. Возвращаемся к переменной х: Получили четыре семейства корней. Их бесконечно много. б) 4. С помощью неравенств находим те корни, которые принадлежащие отрезку : Для корней Получаем одно значение. Для корней Ни одного значения корней нет. Для корней Есть одно значение ; Для корней Есть одно значение. Ответ: а) ; ; б) .

2. Наносим на нее корни обоих семейств, пометив их зеленым цветом (первого) и синим (второго).

В 13 задании профильного уровня ЕГЭ по математике необходимо решить уравнение, но уже повышенного уровня сложности, так как с 13 задания начинаются задания бывшего уровня С, и данное задание можно назвать С1. Перейдем к рассмотрению примеров типовых заданий.

Разбор типовых вариантов заданий №13 ЕГЭ по математике профильного уровня

Первый вариант задания (демонстрационный вариант2018)
Алгоритм решения:

При помощи тригонометрических формул приводим уравнение к виду, содержащему только одну тригонометрическую функцию. Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие тригонометрические уравнения.

Строим числовую ось. Наносим на нее корни. Отмечаем концы отрезка. Выбираем те значения, которые лежат внутри промежутка. Записываем ответ.

Решение:

Сos2x = 1 – sin x.

Преобразуем левую часть уравнения, используя формулу косинуса двойного аргумента, с использованием синуса:

Получаем такое уравнение: 1−sin 2 x=1− sinx Теперь в уравнении присутствует только одна тригонометрическая функция sinx. 2. Вводим замену: t = sinx. Решаем получившееся квадратное уравнение:

3. Делаем обратную замену:

Решаем эти уравнения:

Следовательно, получаем два семейства решений. Пункт б):

1. В предыдущем пункте получено два семейства, в каждом из которых бесконечно много решений. Необходимо выяснить, какие из них, находятся в заданном промежутке. Для этого строим числовую прямую.

2. Наносим на нее корни обоих семейств, пометив их зеленым цветом (первого) и синим (второго).

3. Красным цветом помечаем концы промежутка. 4. В указанном промежутке расположены три корня что три корня: −2π;−11π/6 и −7π/6. Ответ: а) πn, nЄZ; (-1) n ∙(π/6)+ πn, nЄZ б) −2π;−11π6;−7π6

Второй вариант задания (из Ященко, №1)
Алгоритм решения:

Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие показательные, потом тригонометрические уравнения.

Строим координатную плоскость и окружность единичного радиуса на ней. Отмечаем точки, являющиеся концами отрезка. Выбираем те значения, которые лежат внутри отрезка. Записываем ответ.

Решение:

D=b 2 – c = 81 – 4∙4∙2 =49,

3. Возвращаемся к переменной х: Пункт б) 1. Строим координатную плоскость и окружность единичного радиуса на ней. 2. Отмечаем точки, являющиеся концами отрезка. 3. Выбираем те значения, которые лежат внутри отрезка.. Это корни. Их два. Ответ: а) б)

Третий вариант задания (из Ященко, № 6)
Алгоритм решения:

При помощи тригонометрических формул приводим уравнение к виду, содержащему только одну тригонометрическую функцию. Заменяем эту функцию переменной t и решаем получившееся квадратное уравнение. Делаем обратную замену и решаем простейшие показательные, а затем тригонометрические уравнения.

Решаем неравенства для каждого случая. Записываем ответ.

Решение:

а) 1. По формулам приведения. 2. Тогда данное уравнение примет вид: 3. Вводим замену. Получаем: Решаем обычное квадратное уравнение с помощью формул дискриминанта и корней: Оба корня положительны. 3. Возвращаемся к переменной х: Получили четыре семейства корней. Их бесконечно много. б) 4. С помощью неравенств находим те корни, которые принадлежащие отрезку : Для корней Получаем одно значение. Для корней Ни одного значения корней нет. Для корней Есть одно значение ; Для корней Есть одно значение. Ответ: а) ; ; б) .

1. В предыдущем пункте получено два семейства, в каждом из которых бесконечно много решений. Необходимо выяснить, какие из них, находятся в заданном промежутке. Для этого строим числовую прямую.

Второй вариант задания (из Ященко, №1)

Делаем обратную замену и решаем простейшие показательные, потом тригонометрические уравнения.

Spadilo. ru

30.08.2020 22:39:30

2020-08-30 22:39:30

Задание 13 Профильного ЕГЭ по математике – это решение уравнений. Чаще всего, конечно, это тригонометрические уравнения. Но встречаются и другие типы – показательные, логарифмические, комбинированные.

Сейчас задание 13 Профильного ЕГЭ на решение уравнения состоят из двух пунктов: собственно решения и отбора корней на определенном отрезке.

Что нужно знать, чтобы справиться с этой задачей на ЕГЭ? Вот необходимые темы для повторения.

Что необходимо помнить при решении уравнений?

1) Помним про область допустимых значений уравнения! Если в уравнении есть дроби, корни, логарифмы или арксинусы с арккосинусами — сразу записываем ОДЗ. А найдя корни, проверяем, входят они в эту область или нет. Есть в уравнении есть — помним, что он существует, только если

2) Стараемся записывать решение в виде цепочки равносильных переходов.

3) Если есть возможность сделать замену переменной — делаем замену переменной! Уравнение сразу станет проще.

4) Если еще не выучили формулы тригонометрии — пора это сделать! Много формул не нужно. Самое главное — тригонометрический круг, формулы синусов и косинусов двойных углов, синусов и косинусов суммы (разности), понижения степени. Формулы приведения не надо зубрить наизусть! Надо знать, как они получаются.

5) Как отбирать решения с помощью тригонометрического круга? Вспомним, что крайняя правая точка тригонометрического круга соответствует числам Дальше всё просто. Смотрим, какая из точек этого типа попадает в указанный в условии промежуток. И к ней прибавляем (или вычитаем) нужные значения.

Например, вы нашли серию решений, где — целое, а найти надо корни на отрезке На указанном промежутке лежит точка. От нее и будем отсчитывать. Получим:

6) Получив ответ, проверьте его правильность. Просто подставьте найденные решения в исходное уравнение!

А) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие промежутку

Упростим левую часть по формуле приведения.

Вынесем за скобки. Произведение двух (или нескольких) множителей равно нулю тогда и только тогда, когда хотя бы один из них равен нулю.

Б) Отметим на тригонометрическом круге найденные серии решений и отрезок

Видим, что указанному отрезку принадлежат решения

Как отбирать решения с помощью тригонометрического круга? Вспомним, что крайняя правая точка тригонометрического круга соответствует числам Дальше всё просто. Смотрим, какая из точек этого типа попадает в указанный в условии промежуток. И к ней прибавляем (или вычитаем) нужные значения.

Например, вы нашли серию решений, где — целое, а найти надо корни на отрезке На указанном промежутке лежит точка От нее и отсчитываем.

2. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Это уравнение — комбинированное. Кроме тригонометрии, применяем свойства степеней.

Степени равны, их основания равны. Значит, равны и показатели.

Это ответ в пункте (а).

Б) Отберем корни, принадлежащие отрезку

Отметим на тригонометрическом круге отрезок и найденные серии решений.

Видим, что указанному отрезку принадлежат точки и из серии

Точки серии не входят в указанный отрезок.

А из серии в указанный отрезок входит точка

Ответ в пункте (б):

3. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Применим формулу косинуса двойного угла:

Перенесем всё в левую часть уравнения и разложим по формуле разности квадратов.

Обратите внимание: мы отметили серии решений на тригонометрическом круге. Это помогло нам увидеть, как их записать одной формулой.

Б) Для разнообразия отберем корни на отрезке с помощью двойного неравенства.

Какой способ отбора корней лучше — с помощью тригонометрического круга или с помощью двойного неравенства? У каждого из них есть «плюсы» и «минусы».

Пользуясь тригонометрическим кругом, вы не ошибетесь. Вы видите и интервал, и сами серии решений. Это наглядный способ.

Зато, если интервал больше, чем один круг, удобнее отбирать корни с помощью двойного неравенства. Например, надо найти корни из серии на отрезке Это больше 10 кругов! Конечно, в таком случае лучше решить двойное неравенство.

4. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Самое сложное здесь — область допустимых значений (ОДЗ). Условие заметно сразу. А условие появляется, поскольку в уравнении есть

Уравнение равносильно системе:

Отберем решения с помощью тригонометрического круга. Нам нужны те серии решений, для которых, то есть те, что соответствуют точкам справа от оси.

Ответ в пункте а)

Б) Отметим на тригонометрическом круге найденные серии решений и отрезок

Как обычно, ориентируемся на начало круга. Видим, что указанному промежутку принадлежат точки

5. а) Решите уравнение

Б) Найдите корни, принадлежащие отрезку

Выражение под корнем должно быть неотрицательно, а произведение двух множителей равно нулю тогда и только тогда, когда хотя бы один из них равен нулю.

Это значит, что уравнение равносильно системе:

Решим эту систему с помощью тригонометрического круга. Отметим на нем углы, для которых или. Заметим, что среди них находятся и углы, для которых

Числа серии не могут быть корнями исходного уравнения, т. к. для этих чисел не выполнено условие. Остальные серии решений нас устраивают.

Тогда в ответ в пункте (а) войдут серии решений:

Б) Отберем корни, принадлежащие отрезку любым способом — с помощью тригонометрического круга или с помощью двойного неравенства.

На отрезке нам подходит корень.

На отрезке нам подходят корни.

На отрезке — корни

Ответ в пункте б):

Поделиться страницей

Ответ в пункте а)

Задание 13 Профильного ЕГЭ по математике – это решение уравнений. Чаще всего, конечно, это тригонометрические уравнения. Но встречаются и другие типы – показательные, логарифмические, комбинированные.

Сейчас задание 13 Профильного ЕГЭ на решение уравнения состоят из двух пунктов: собственно решения и отбора корней на определенном отрезке.

Что нужно знать, чтобы справиться с этой задачей на ЕГЭ? Вот необходимые темы для повторения.

Что необходимо помнить при решении уравнений?

1) Помним про область допустимых значений уравнения! Если в уравнении есть дроби, корни, логарифмы или арксинусы с арккосинусами — сразу записываем ОДЗ. А найдя корни, проверяем, входят они в эту область или нет. Есть в уравнении есть — помним, что он существует, только если

2) Стараемся записывать решение в виде цепочки равносильных переходов.

3) Если есть возможность сделать замену переменной — делаем замену переменной! Уравнение сразу станет проще.

4) Если еще не выучили формулы тригонометрии — пора это сделать! Много формул не нужно. Самое главное — тригонометрический круг, формулы синусов и косинусов двойных углов, синусов и косинусов суммы (разности), понижения степени. Формулы приведения не надо зубрить наизусть! Надо знать, как они получаются.

5) Как отбирать решения с помощью тригонометрического круга? Вспомним, что крайняя правая точка тригонометрического круга соответствует числам Дальше всё просто. Смотрим, какая из точек этого типа попадает в указанный в условии промежуток. И к ней прибавляем (или вычитаем) нужные значения.

Например, вы нашли серию решений, где — целое, а найти надо корни на отрезке На указанном промежутке лежит точка. От нее и будем отсчитывать. Получим:

6) Получив ответ, проверьте его правильность. Просто подставьте найденные решения в исходное уравнение!

А) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие промежутку

Упростим левую часть по формуле приведения.

Вынесем за скобки. Произведение двух (или нескольких) множителей равно нулю тогда и только тогда, когда хотя бы один из них равен нулю.

Б) Отметим на тригонометрическом круге найденные серии решений и отрезок

Видим, что указанному отрезку принадлежат решения

Как отбирать решения с помощью тригонометрического круга? Вспомним, что крайняя правая точка тригонометрического круга соответствует числам Дальше всё просто. Смотрим, какая из точек этого типа попадает в указанный в условии промежуток. И к ней прибавляем (или вычитаем) нужные значения.

Например, вы нашли серию решений, где — целое, а найти надо корни на отрезке На указанном промежутке лежит точка От нее и отсчитываем.

2. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Это уравнение — комбинированное. Кроме тригонометрии, применяем свойства степеней.

Степени равны, их основания равны. Значит, равны и показатели.

Это ответ в пункте (а).

Б) Отберем корни, принадлежащие отрезку

Отметим на тригонометрическом круге отрезок и найденные серии решений.

Видим, что указанному отрезку принадлежат точки и из серии

Точки серии не входят в указанный отрезок.

А из серии в указанный отрезок входит точка

Ответ в пункте (б):

3. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Применим формулу косинуса двойного угла:

Перенесем всё в левую часть уравнения и разложим по формуле разности квадратов.

Обратите внимание: мы отметили серии решений на тригонометрическом круге. Это помогло нам увидеть, как их записать одной формулой.

Б) Для разнообразия отберем корни на отрезке с помощью двойного неравенства.

Какой способ отбора корней лучше — с помощью тригонометрического круга или с помощью двойного неравенства? У каждого из них есть «плюсы» и «минусы».

Пользуясь тригонометрическим кругом, вы не ошибетесь. Вы видите и интервал, и сами серии решений. Это наглядный способ.

Зато, если интервал больше, чем один круг, удобнее отбирать корни с помощью двойного неравенства. Например, надо найти корни из серии на отрезке Это больше 10 кругов! Конечно, в таком случае лучше решить двойное неравенство.

4. а) Решите уравнение

Б) Найдите все корни этого уравнения, принадлежащие отрезку

Самое сложное здесь — область допустимых значений (ОДЗ). Условие заметно сразу. А условие появляется, поскольку в уравнении есть

Уравнение равносильно системе:

Отберем решения с помощью тригонометрического круга. Нам нужны те серии решений, для которых, то есть те, что соответствуют точкам справа от оси.

Ответ в пункте а)

Б) Отметим на тригонометрическом круге найденные серии решений и отрезок

Как обычно, ориентируемся на начало круга. Видим, что указанному промежутку принадлежат точки

5. а) Решите уравнение

Б) Найдите корни, принадлежащие отрезку

Выражение под корнем должно быть неотрицательно, а произведение двух множителей равно нулю тогда и только тогда, когда хотя бы один из них равен нулю.

Это значит, что уравнение равносильно системе:

Решим эту систему с помощью тригонометрического круга. Отметим на нем углы, для которых или. Заметим, что среди них находятся и углы, для которых

Числа серии не могут быть корнями исходного уравнения, т. к. для этих чисел не выполнено условие. Остальные серии решений нас устраивают.

Тогда в ответ в пункте (а) войдут серии решений:

Б) Отберем корни, принадлежащие отрезку любым способом — с помощью тригонометрического круга или с помощью двойного неравенства.

На отрезке нам подходит корень.

На отрезке нам подходят корни.

На отрезке — корни

Ответ в пункте б):

Поделиться страницей

4. а) Решите уравнение

А условие появляется, поскольку в уравнении есть.

Ege-study. ru

27.06.2017 9:36:43

2017-06-27 09:36:43

Источники:

Https://spadilo. ru/zadanie-13-ege-po-matematike-profilnyj/

Https://ege-study. ru/ru/ege/materialy/matematika/zadanie-13-profilnogo-ege-po-matematike-uravneniya/

ГДЗ по алгебре 10 класс Колягин, Ткачева Решебник Базовый и углубленный уровень

Наш умк предназначен для помощи старшеклассникам при выполнении домашних заданий. Курс представлен более сложными темами по алгебре, чем в предыдущем периоде. Школьники изучают тригонометрические и логарифмические функции, свойства степеней и неравенства. Учебник составлен так, что материал представлен дифференцированно. Рассмотрим его структуру, в нем есть:

  1. Несколько разделов.
  2. Разные уровни сложности заданий.
  3. Ответы к задачам и примерам.

В учебнике есть ответы, но они даны без развернутых объяснений. Поэтому ученик может только определить, насколько правильно выполнил то или иное задание. А вот для того, чтобы понять методику решения и оформить запись в тетрадь, когда он не совсем разбирается в теме, таких сжатых ответов будет недостаточно. Поэтому, чтобы ребенок глубже усвоил и полностью понял тему нужно пользоваться решебником — в нем все объяснения даны подробно!

Чем поможет ГДЗ по алгебре за 10 класс Колягин Ю.М. (базовый и углублённый уровни)

Решебник станет альтернативой учителю и сможет последовательно объяснить алгоритм решения любого номера. Чему научится учащийся: самостоятельно выполнять домашнее задание, применять формулы по назначению и будет выполнять упражнения на всех уровнях сложности. Школьник разовьет логическое мышление, сможет легко ориентироваться в математических обозначениях. Поймет теорию относительности и будет легко решать неравенства. Благодаря полученным знаниям из шпаргалки старшеклассник будет сам выходить к доске, чтобы похвастаться своими знаниями. Справочник в онлайн-формате поможет детям и родителям разобраться со сложными упражнениями. Сделать это они смогут с любого гаджета, имеющего выход в Интернет. Не зря её считают основным образовательным направлением, которая обязательна для сдачи единого государственного экзамена в конце школы, и ОГЭ.

Как правильно пользоваться ГДЗ Алгебра и начала математического анализа для 10 класса авторы: Колягин Ю. М., Ткачева М. В., Федорова Н. Е., Шабунин М. И.

Главное достоинство решебника в том, что в нем содержатся только развёрнутые ответы. Это облегчает подготовку ребенка к самостоятельным и контрольным работам. Однако пользоваться им надо правильно:

  1. Сначала ученик самостоятельно проделывает номер.
  2. После школьник проверяет ответы.
  3. Делает запись, не заглядывая в справочник.

Педагоги советуют использовать ГДЗ тем ребятам, которым недостаточно времени на уроках для того, чтобы понять материал. Сборник представлен в современном формате онлайн. В чем его удобство:

  1. Он всегда под рукой.
  2. В нем представлены верные ответы — находите нужную страницу и открываете.
  3. К непонятому материалу всегда можно вернуться.

Эти плюсы делают сборник незаменимым в подготовке уроков по алгебре.

Девять на сто: высшая педагогическая математика

05 окт. 2021 г., 13:48

Девять выпускников-стобалльников – таково личное профессиональное достижение учителя школы № 6 Ирины Приходько, причём четверо из них получили высший балл на ЕГЭ в прошлом учебном году. Вы наверняка решите, что Ирина Владимировна преподаёт точные науки, учитывая, что все эти юные звёзды учились в профильных математических и физико-математических классах. И совершите ошибку: речь идёт о ЕГЭ по русскому и литературе, которые в этом году ученики шестой школы сдали просто блестяще. И дело не только в стобалльниках – средний результат по двум профильным классам составляет 85 баллов. Счастливой случайностью такое вряд ли можно объяснить. Так в чём секрет? Как заставить (убедить, уговорить) целеустремлённых и рациональных абитуриентов физтеха, МИФИ и Бауманки запоем читать классику, наслаждаться музыкой родной речи, проникновенно читать лирические стихи?

– Ирина Владимировна, девять ваших выпускников сдали ЕГЭ на сто баллов. Это ведь ребята из разных выпусков?

– Это три параллели одиннадцатиклассников школы № 6. В 2016 году стобалльниками стали три ученика из выпускных классов, которые я вела. Две девочки добились такого результата в выпуске 2018 года. В этом году нас порадовали четыре стобалльника, ещё несколько человек сдали экзамены с результатом, близким к высшему. Молодцы, отлично поработали!

– Вы преподаёте родной язык и литературу в профильных метематических классах. Как считаете, разделение на физиков и лириков действительно существует?

– Нет. Мой опыт говорит об обратном: так сложилось, что с технически одарёнными детьми мне пришлось работать с самого начала моей профессиональной деятельности. Я убеждена, что какой-то односторонней одарённости не бывает, просто есть люди от природы более склонные к логике или к образному мышлению. Иногда надо помочь юному человеку преодолеть стереотипы по поводу физиков и лириков, чтобы он осознал собственный потенциал. В итоге он получает шанс добиться отличных результатов и в математике, и в гуманитарных предметах. И, конечно, становится духовно богаче и счастливее, что, на мой взгляд, даже важнее заветной «сотни» на ЕГЭ.

– Как складывалась ваша педагогическая карьера?

– У меня уже 30 лет педагогического стажа – я окончила МГОУ имени Крупской, когда он был ещё Московским областным педагогическим институтом. Вернулась в свою родную школу № 15 преподавателем русского языка и литературы. Это было очень интересное, хотя и непростое время: рубеж 80-х и 90-х. Девяностые справедливо называют лихими, но в стремительно меняющейся стране открывался небывалый простор для педагогического творчества и эксперимента, для преобразований, которые легли в основу сегодняшних образовательных стандартов. Пятнадцатая школа всегда была «краснознамённой». Надо было сделать так, чтобы на новом этапе она сохранила лидирующие позиции, чтобы наши ребята выходили из школьных стен успешными, конкурентоспособными и всесторонне развитыми людьми. Сначала мы стали гимназией, потом, когда гимназии получили статус учебных заведений филологического направления, школу переименовали в лицей.

– Как получилось, что из «краснознамённой» пятнадцатой вы перешли на работу в не менее передовую шестую школу?

– В шестую школу перешла по вполне прозаическим соображениям – ближе было добираться до работы, но определённую роль в этом сыграла и блестящий педагог, руководитель городской математической школы «Интеллект» Татьяна Эдгаровна Останькевич. Она считала, что я смогу научить её юных математических гениев грамотно писать, читать правильные книжки и точно, последовательно излагать свои мысли.

– Есть ли какие-то особенности в преподавании гуманитарных дисциплин будущим физикам и математикам?

– Я столкнулась с тем, что ребята в большинстве своём – визуалы. То есть они легко воспринимают информацию с листа или с экрана и гораздо сложнее – со слуха. Эта тенденция характерна для всего нынешнего поколения школьников, но у физиков и математиков она выражена наиболее ярко. Ребята склонны мыслить логически и показывают неплохие, а порой даже блестящие результаты в тестовой части ЕГЭ – 34 из 34. С сочинением, как правило, сложнее. Я заметила, что многим ребятам часто легче ответить письменно, чем выйти к доске и рассказать что-то классу. Моя задача как учителя литературы – развить не только навыки устной речи, но и умение работать в диалоге. Современный подход к любой интеллектуальной деятельности требует умения работать в команде.

– А это возможно – научить человека общаться, делиться информацией, сотрудничать?

– Конечно! Проектная деятельность на уроках даёт прекрасные результаты, важно только найти правильный формат, чтобы ребятам было интересно и каждый член команды мог найти применение своим способностям, почувствовал себя востребованным и незаменимым. Именно так и получается в наших проектах «Путешествие с литературным героем», который мы практикуем с 5 по 11 класс. Помимо рабочих проектов, есть ещё и большие коллективные работы. Буквально накануне пандемии мы с ребятами из пятых, восьмых и десятых классов успели провести литературно-музыкальную гостиную «Русская усадьба XVIII–XIX веков». Это было погружение в эпоху, в мир русской аристократии. В программу вошли бальные и народные танцы, романсы, сцены из произведений «Отцы и дети» Тургенева и «Недоросль» Фонвизина.

– Что всё это даёт во взрослой жизни – ведь большинство из ваших воспитанников станут студентами физмата МГУ, Бауманки, МАИ?

– Проектная работа позволяет будущим студентам спокойно войти в ритм работы в вузе. Об этом говорят практически все наши выпускники. Они не теряют связи со школой, звонят, приезжают. Остаётся школьное братство, выросшее «под сенью дружных муз».

Горбачева Анна Геннадьевна

Источник: http://inmytishchi.ru/novosti/obrazovanie/devyat-na-sto-vysshaya-pedagogicheskaya-matematika

Следователи пришли на ЕГЭ – Происшествия – Коммерсантъ

Воронежское управление Следственного комитета России (СКР) прекратило уголовное дело о списывании на едином государственном экзамене (ЕГЭ) в местной школе. Год назад оперативники провели серию обысков у учителей и выпускника, по результатам которых супруга одной из сотрудниц учреждения обвинили в нападении на оперативника, а у ее дочери пропала шкатулка с драгоценностями. Семья учительницы добивается в суде признания уголовного дела незаконным.

Поводом для уголовного дела послужила история выпускника воронежской школы №46. В основной день экзамена он получил неудовлетворительный результат — 23 балла, после чего отправился на пересдачу в резервный день в школу №1. На повторном тестировании выпускник набрал 80 баллов. Через четыре месяца, когда он уже учился на первом курсе Воронежского лесотехнического университета, государственная экзаменационная комиссия (ГЭК) провела проверку сдачи экзамена. По ее решению результаты ЕГЭ и аттестат студента были аннулированы. Ему грозило отчисление.

Проверка ГЭК установила факты оказания содействия участнику экзамена.

По мнению комиссии, контролирующие ход сдачи ЕГЭ должностные лица передали ему готовые варианты решений задания.

Выводы ГЭК основывались на видеозаписи проведения экзамена и визуальном сравнении экзаменационной работы и черновиков. Комиссия настояла на отстранении от работы на время проведения экзаменов заместителя директора школы и двух преподавателей: одна из них якобы вышла из аудитории, чтобы принести участнику экзамена решенные варианты его задания. Также ГЭК направила результаты служебного расследования в СКР в связи с признаками преступления, предусмотренного ч. 1 ст. 285 УК РФ (злоупотребление должностными полномочиями, до четырех лет лишения свободы).

После аннулирования результатов ЕГЭ студент обжаловал решение ГЭК.

Он утверждал в суде, что пересдал экзамен по математике, так как в основной день ему достался сложный вариант, он испытывал сильное волнение, что отразилось на результате.

По собственному признанию, экзамен он сдавал своими силами, посторонними предметами не пользовался, никаких материалов, кроме бумаг для черновиков, ему не передавали. Коминтерновский райсуд Воронежа встал на сторону студента, отменив решение ГЭК и подтвердив отсутствие доказательств какой-либо договоренности между учителем и участником экзамена.

После решения суда СКР все же возбудил уголовное дело о халатности, создав оперативную группу из четырех следователей, и сразу же провел серию обысков у нескольких учителей и участника экзамена, закончившуюся скандалом. В частности, в результате оперативных мероприятий супруга одной из учительниц, бывшего старшего следователя местной прокуратуры Игоря Анучина обвинили в применении насилия против полицейского (ч. 1 ст. 318. УК РФ, до пяти лет лишения свободы).

Он и члены его семьи считают уголовное дело сфальсифицированным и отрицают сопротивление при проведении обысков, которые были восприняты ими как попытка грабежа, так как силовики прибыли на машине без номеров, были одеты в гражданскую одежду и сначала не представились.

Как пояснила “Ъ” дочь обвиняемого Анна Анучина, после жесткой работы оперативников, допускавших грубые высказывания и разбрасывавших вещи, из ее комнаты пропала шкатулка с драгоценностями. По факту кражи было возбуждено уголовное дело, по нему до сих пор нет подозреваемых.

Семья Анучиных предпринимала неоднократные попытки признания действий оперативников и следователя незаконными через суд. На прошлой неделе Воронежский облсуд в очередной раз отказал в удовлетворении жалобы на уголовное дело.

«Суд не видит, чем нарушены наши права. Будем обжаловать в кассационном порядке»,— сказала Анна Анучина.

Серия обысков не помогла следствию раскрыть само дело о списывании на экзамене. В управлении СКР по Воронежской области “Ъ” пояснили, что уголовное дело прекращено в связи с отсутствием в чьих-либо действиях состава преступления. Иную информацию в ведомстве разглашать не стали в интересах следствия.

Сергей Толмачев, Воронеж

27 начальных баллов по русскому языку. ● Минимальное количество баллов по предметам. Отношение к экзамену

Результаты единого государственного экзамена в нашей стране для всех выпускников оцениваются по специальной шкале, максимальное значение которой для каждого отдельного экзамена составляет сто баллов. Эти баллы являются тестовыми или окончательными, но они не начисляются сразу после проверки и оценки работы. Первоначально успеваемость каждого ученика оценивается в начальных баллах, максимальная сумма которых колеблется от тридцати семи до восьмидесяти.Для тестовых примеров первичных точек перевода есть специальная процедура, называемая масштабированием. Данная процедура предполагает учет статистических материалов, полученных в результате единого государственного экзамена в текущем году, что напрямую влияет на итоговое количество баллов тестирования.

Каковы основные баллы ЕГЭ?

При первой проверке результатов единого государственного экзамена по любому предмету работы выпускник оценивается по первичным баллам.Каждый ответ на экзамене имеет определенный коэффициент, который определяет количество баллов, начисляемых за правильно выполненное задание. Прямое сложение этих баллов позволяет получить определенное количество начальных баллов. Их максимальное значение для каждого предмета, поэтому не существует единого максимального количества начальных баллов. Для разных дисциплин их максимальное количество колеблется в пределах 37-80 единиц, а конкретное значение можно узнать при выполнении тестового варианта единого государственного экзамена.

Как начальные баллы переводятся в баллы за тесты?

Первичные баллы, полученные выпускником в результате сдачи единого государственного экзамена по определенной дисциплине, конвертируются в баллы теста с помощью специальной методики, называемой шкалированием.Тестовые баллы существенно отличаются от начальных баллов, эти значения не следует путать, так как для студента решающее значение имеет количество набранных тестовых баллов, которые учитываются при дальнейшем поступлении в образовательные учреждения для получения профессии. Для каждого предмета их максимальное значение общее, это сто единиц. Процедура масштабирования предполагает учет статистических данных экзамена и перенос начальных баллов в баллы тестирования по специальным правилам.

После проверки заданий ЕГЭ по математике начальный балл за их выполнение:

  • Для начального уровня по математике — от 0 до 20;
  • Для профильного уровня по математике — от 0 до 30.

Каждое задание оценивается определенным количеством баллов: чем сложнее задание, тем больше баллов вы можете получить за него. За правильное выполнение каждого задания в ЕГЭ по математике базового уровня дается 1 балл. За правильное выполнение заданий в ЕГЭ по математике профильного уровня ставится от 1 до 4 баллов в зависимости от сложности задания.

После этого первичный балл конвертируется в тестовый балл, который указывается в сертификате ЕГЭ. Именно этот пункт используется при поступлении в высшие учебные заведения. Перенос баллов ЕГЭ на осуществляется по специальной балльной шкале. Для поступления не требуется балл ЕГЭ по базовой математике, поэтому он не переводится в тестовый балл и не указывается в сертификате ЕГЭ.

Также по результатам экзамена можно определить примерную оценку по пятибалльной шкале, которую студент получит за выполнение заданий на экзамене.

Ниже приведена шкала для перевода баллов ЕГЭ по математике для базового и профильного уровней: баллы начального уровня, баллы тестов и приблизительная оценка.

Шкала перевода баллов ЕГЭ: базовая математика

Шкала пересчета баллов ЕГЭ: математический профиль

уровня

Минимальный тестовый балл для поступления в высшие учебные заведения — 27.

Начальный балл Результат теста Марка
0 0 2
1 5
2 9
3 14
4 18
5 23
6 27 3
7 33
8 39
9 45
10 50 4
11 56
12 62
13 68 5
14 70
15 72
16 74
17 76
18 78
19 80
20 82
21 84
22 86
23 88
24 90
25 92
26 94
27 96
28 98
29 99
30 100
дата ЕГЭ
Ранний период
20 марта (пт) география, литература
23 марта (пн) Русский язык
27 марта (пт) математика B, P
30 марта (ср) иностранные языки (без учета раздела «Разговорная речь»), биология, физика
1 апреля (ср)
3 апреля (пт) общественные науки, информатика и ИКТ
6 апреля (пн) история, химия
8 апреля (ср) резерв: география, химия, информатика и ИКТ, иностранные языки (раздел «Speaking»), история
10 апреля (пт) резерв: иностранные языки (кроме раздела «Разговорная»), литература, физика, обществознание, биология
13 апреля (пн) резерв: русский язык, математика Б, П
Основная сцена
25 мая (пн) география, литература, информатика и ИКТ
28 мая (чт) Русский язык
1 июня (пн) математика B, P
4 июня (чт) история, физика
8 июня (пн) обществознание, химия
11 июня (чт) иностранные языки (кроме раздела «Разговорная речь»), биология
15 июня (пн) иностранные языки (раздел «Разговорная»)
16 июня (вт) иностранные языки (раздел «Разговорная»)
18 июня (вт) заповедник: история, физика
19 июня (пт) резерв: география, литература, информатика и ИКТ, иностранные языки (раздел «Разговорная речь»)
20 июня (сб) резерв: иностранный язык (кроме раздела «Разговорная»), биология
22 июня (пн) резерв: Россия
23 июня (вт) резерв: обществознание, химия
24 июня (ср) заповедник: история, физика
25 июня (чт) резерв: математика B, P
29 июня (пн) резерв: по всем учебным предметам

Количество участников ЕГЭ по физике в 2018 году (основной день) составило 150 650 человек, в том числе 99.1% выпускников текущего года. Количество участников экзамена сопоставимо с прошлым годом (155 281 человек), но меньше количества в 2016 году (167 472 человека). В процентном отношении количество участников ЕГЭ по физике составило 23% от общего количества выпускников, что немного меньше, чем в прошлом году. Незначительное уменьшение количества сдающих экзамен по физике, возможно, связано с увеличением числа университетов, которые принимают информатику в качестве вступительного испытания.

Наибольшее количество участников ЕГЭ по физике отмечено в Москве (10 668), Московской области (6546), г. Санкт-Петербург.Санкт-Петербург (5652), Республика Башкортостан (5271) и Краснодарский край (5060).

Средний балл ЕГЭ по физике в 2018 году составил 53,22, что сопоставимо с прошлогодним показателем (53,16 тестовых балла). Максимальный тестовый балл набрали 269 участников экзамена из 44 субъектов Российской Федерации, в прошлом году — 278 человек, набравших 100 баллов. Минимальный балл ЕГЭ по физике в 2018 году, как и в 2017 году, составил 36 тб, но по начальным баллам это 11 баллов по сравнению с 9 начальными баллами в предыдущем году.Доля участников экзамена, не сдавших минимальный балл в 2018 году, составила 5,9%, что несколько выше, чем у тех, кто не набрал минимальный балл в 2017 году (3,79%).

По сравнению с двумя предыдущими годами немного увеличилась доля плохо подготовленных участников (21-40 тб.). Доля обладателей высоких результатов (61–100 тб) увеличилась, достигнув максимальных значений за три года. Это позволяет говорить о повышении дифференциации подготовки выпускников и повышении качества подготовки студентов, изучающих профильный курс физики.

В 2018 году доля участников экзаменов, набравших 81-100 баллов, составила 5,61%, что выше, чем в 2017 году (4,94%). Для ЕГЭ по физике диапазон от 61 до 100 зачетных баллов является значительным, что свидетельствует о готовности выпускников успешно продолжить обучение в вузах. В этом году эта группа выпускников увеличилась по сравнению с прошлым годом и составила 24,22%.

Более подробные аналитические и методические материалы экзамена 2018 доступны здесь.

На нашем сайте размещено около 3000 заданий для подготовки к экзамену по физике в 2019 году. Общий план экзаменационной работы представлен ниже.

ПЛАН ЭКЗАМЕНА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ФИЗИКЕ 2019

Обозначение уровня сложности задания: Б — базовый, П — повышенный, В — высокий.

Элементы и действия, поддающиеся проверке

Уровень сложности задания

Максимальный балл за выполнение задания

Упражнение 1. Равномерное прямолинейное движение, равноускоренное прямолинейное движение, круговое движение
Задача 2. Законы Ньютона, закон всемирного тяготения, закон Гука, сила трения
Задача 3. Закон сохранения количества движения, кинетической и потенциальной энергии, работы и мощности силы, закон сохранения механической энергии
Задача 4. Состояние равновесия твердого тела, закон Паскаля, сила Архимеда, математический и пружинный маятники, механические волны, звук
Задание 5. Механика (объяснение явлений; интерпретация результатов экспериментов, представленных в виде таблиц или графиков)
Задание 6. Механика (изменение физических величин в процессах)
Задача 7. Механика (установление соответствия между графиками и физическими величинами; между физическими величинами и формулами)
Задача 8. Связь между давлением и средней кинетической энергией, абсолютная температура, связь между температурой и средней кинетической энергией, уравнение Менделеева — Клапейрона, изопроцессы
Задача 9. Работа по термодинамике, первый закон термодинамики, КПД тепловой машины
Задача 10. Относительная влажность воздуха, количество тепла
Задача 11. МКТ, термодинамика (объяснение явлений; интерпретация экспериментальных результатов, представленных в виде таблиц или графиков)
Задача 12. MKT, термодинамика (изменение физических величин в процессах; установление соответствия между графиками и физическими величинами, между физическими величинами и формулами)
Задача 13. Принцип суперпозиции электрических полей, магнитного поля проводника с током, силы Ампера, силы Лоренца, правила Ленца (определение направления)
Задача 14. Закон сохранения электрического заряда, закон Кулона, конденсатор, сила тока, закон Ома для участка цепи, последовательное и параллельное соединение проводников, работа и мощность тока, закон Джоуля-Ленца
Задача 15. Поток вектора магнитной индукции, закон электромагнитной индукции Фарадея, индуктивность, энергия магнитного поля катушки с током, колебательный контур, законы отражения и преломления света, путь лучей в линзе
Задача 16. Электродинамика (объяснение явлений; интерпретация результатов экспериментов, представленных в виде таблиц или графиков)
Задача 17. Электродинамика (изменение физических величин в процессах)
Задача 18. Электродинамика и основы СТО (установление соответствия между графиками и физическими величинами, между физическими величинами и формулами)
Задача 19. Планетарная модель атома. Нуклонная модель ядра. Ядерные реакции.
Задача 20. Фотоны, линейчатые спектры, закон радиоактивного распада
Задача 21. Квантовая физика (изменение физических величин в процессах; установление соответствия между графиками и физическими величинами, между физическими величинами и формулами)
Задача 22.
Задание 23. Механика — квантовая физика (методы научного познания)
Задача 24. Элементы астрофизики: солнечная система, звезды, галактики
Задание 25. Механика, молекулярная физика (расчетная задача)
Задача 26. Молекулярная физика, электродинамика (расчетная задача)
Задача 27.
Задача 28 (C1). Механика — квантовая физика (качественная проблема)
Задача 29 (C2). Механика (конструкторская задача)
Задача 30 (C3). Молекулярная физика (вычислительная задача)
Задача 31 (C4). Электродинамика (расчетная задача)
Задача 32 (C5). Электродинамика, квантовая физика (вычислительная задача)

Соответствие минимальных баллов за начальную школу и минимальных баллов за экзамен 2019.Приказ о внесении изменений в Приложение № 1 к приказу Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки.

88 90 92 94 96 98 100

ПОРОГОВАЯ ОЦЕНКА
Приказом Рособрнадзора установлено минимальное количество баллов, подтверждающее освоение участниками экзаменов основных общеобразовательных программ среднего (полного) общего образования в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта. среднее (полное) общее образование.ФИЗИЧЕСКИЙ ПОРОГ: 11 первичных баллов (36 тестовых баллов).

ЭКЗАМЕНАЦИОННАЯ ФОРМА
Скачать бланки в высоком качестве вы можете по ссылке.

ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ ПРИНЯТЬ НА ЭКЗАМЕН

Экзамен по физике позволяет использовать линейку для построения графиков, оптических и электрических схем; непрограммируемый калькулятор, который обеспечивает арифметические вычисления (сложение, вычитание, умножение, деление, извлечение корня) и расчет тригонометрических функций (sin, cos, tg, ctg, arcsin, arcos, arctg), а также не выполняет функции средств связи , хранилище базы данных и не имеет доступа к сетям передачи данных (включая Интернет)….

С 2001 года многие школьники познакомились с новым видом экзамена — ЕГЭ (ЕГЭ), несмотря на то, что его внедрение в систему школьного образования прошло гладко, они не стали его меньше бояться. Будущих выпускников интересуют вопросы о количестве предстоящих экзаменов, а также о баллах, которые они должны получить.

баллов ЕГЭ

Существует три типа минимальных баллов, которые студенты могут получить по результатам сданного экзамена:

  • Первый тип дает право на получение сертификата;
  • Второй дает возможность подавать документы в высшие учебные заведения страны;
  • Третьего достаточно для поступления на бюджетной основе на конкретную специальность, в конкретный вуз страны.

Неудивительно, что для многих студентов ЕГЭ стал довольно сильным эмоциональным испытанием, на самом деле не стоит слишком сильно накидываться перед сдачей экзаменов, нужно хорошо подготовиться и быть уверенным. Несмотря на суровость поведения, это всего лишь экзамен, который можно пересдать в случае неудачи. При правильном обучении и подходе сдать экзамен не так уж и сложно.

V ЕГЭ формы представлены различные задания, они должны быть выполнены за определенное время, по мере их прохождения учащийся получает начальные баллы, у каждого предмета свои максимальные значения.При проверке уровня знаний первичные баллы переносятся в результирующие и именно они заносятся в аттестат, они являются основными при поступлении в вуз.

Планируемые проходные баллы в 2018 году

До экзамена еще есть время, и многие желающие могут ознакомиться с проходными баллами в 2018 году не только для того, чтобы их знать, но и иметь возможность заранее подготовиться к экзамену.

Товар 5 класс 4 класс 3 класс Не прошел
Русский язык 72 и более 58 — 71 36–57 35 и менее
Математика 65 и более 47–64 27–46 26 и менее
Физика 68 и более 53–67 36–52 35 и менее
Иностранный язык 84 и более 59 — 83 22–58 21 и менее
География 67 и более 51–66 37–50 36 и менее
Информатика 73 и более 57–72 40–56 39 и менее
Общественные науки 67 и более 55–66 42–54 41 и менее
История 68 и более 50–67 32–49 41 и менее
Литература 67 и более 55–66 32–54 31 и менее
Биология 72 и более 55–71 36–54 35 и менее
Химия 73 и более 56–72 36–55 35 и менее

Многие вузы заранее объявляют балл, необходимый для поступления на бюджетное место, это позволяет реально оценить свои шансы на поступление в выбранное учебное заведение, а также выбрать наиболее подходящие варианты.В 2018 году сильных изменений со сдачей экзамена и поступлением в вуз не предвидится, студенты могут ориентироваться на данные прошлого года, поэтому в 2017 проходной балл для столичных учебных заведений был 80 — 90, для других городов — требования не так высоки и варьируются от 65 до 75 баллов.

Будут ли изменения в 2018 году

На первый взгляд, менять в системе образования просто нечего, тем не менее, уровень образования в нашей стране с каждым годом все ниже и ниже, можно сделать вывод, что пора все менять.Это тяжело всем ученикам и их родителям, и, конечно же, учителям. Требования становятся все выше и выше с каждым годом, для многих экзамен является стрессовым, некоторые не могут справиться с таким давлением.

На сегодняшний день математика и русский язык являются обязательными для сдачи, в 2018 году планируется добавить еще. Поскольку с 2009 года сдают обязательные экзамены по предметам, которые не только выпускаются в школе, но и поступают в университеты нашей страны, неудивительно, что в планах ввести историю как еще один обязательный предмет.Планы планируется реализовать в 2018 или 2019 годах, в любом случае данные будут либо одобрены, либо опровергнуты очень скоро.

Отношение к экзамену

С 2001 года отношение к ЕГЭ по-прежнему актуально, кто-то выступает против его внедрения, кто-то защищает его как прогресс в системе образования, есть те, кто не делает акцент на этом, продолжая учиться и преподавать.

«Против» экзамена

Похожие материалы

Ниже представлена ​​шкала перевода начальных баллов профильного ЕГЭ по математике в 2019 году:

  • Набранный первичный балл переносится в тестовый.Каждое задание тестовой части «стоит» 1 балл. Письменные задания — от 2 до 4 баллов
  • Для прохождения порога профильного экзамена необходимо решить не менее 6 задач, то есть набрать 6 основных или 27 тестовых баллов.

Более того, видно, что первая часть очень «дорогая» по баллам, за одно задание первой части можно получить 1 исходную точку, которая перекодируется в 5 или 6 тестовых баллов!

  • Если правильно решить все задачи первой части, то можно набрать 62 балла.
  • Если решить всю первую часть, числа 13, 15 и 17 (чаще всего эти числа решают те, у кого в школе твердая «5»), то можно набрать 80 баллов.

Скачать КОНТРОЛЬНЫЙ СПИСОК «ЕГЭ по математике» бесплатно! Алгоритм подготовки, литература, полезные ссылки, шкала ЕГЭ.

  • Дополнительные баллы можно получить по геометрии (№ 14, 16), параметрам (№ 18) или теории чисел (№.19). Если вы решили, например, №14, взяли пару баллов за №19, решив а) и б) — это уже 88 баллов.
  • Итак, чтобы набрать выше 80 баллов , вам необходимо уметь решать задачи хотя бы по одной из этих тем или нескольким :

— опции,

— планиметрия,

— стереометрия,

Например, вы решили 12 задач, но допустили ошибку в одной, и в результате вы получите 11 основных и 56 контрольных баллов, но могли бы получить 62 балла (!) , если бы мы не ошиблись в каком-то количестве , это может быть даже самый простой номер 1.Снова ошиблись, набираем уже 50 баллов за первую часть. Балл за простейшее задание номер 1 «весит» столько же, сколько один балл за сложную планиметрию номер 16, компьютеру все равно, где вы его набрали. Основная стратегия — быть осторожным в первой части.

Экзаменационный план работы ЕГЭ по математике

Работа рассчитана на 3 часа 55 минут. Если вы планируете выполнять задания высокого уровня сложности с номерами 18-19, то первая часть №1-12 должна занять у вас не более 30 минут.

Удачи всем на экзамене!

Актуальность подтипов детей с нарушениями математической обучаемости

https://doi.org/10.1016/j.ridd.2020.103704Получить права и контент

Основные моменты

В литературе теоретизировались различные профили успеваемости по математике .

Настоящее исследование эмпирически выявило один профиль с низкой успеваемостью.

Конкретные профили нарушений математической обучаемости не определены.

Индивидуальные вариации были слишком велики для значимого различия между профилями.

Следовательно, следует признать неоднородность математических показателей.

Реферат

Предпосылки

Профили математической неспособности к обучению (MLD) концептуализировались в литературе, но эмпирические доказательства, подтверждающие их, основанные на академических и когнитивных характеристиках, отсутствуют.

Цели

Мы исследовали, можно ли эмпирически идентифицировать профили успеваемости по математике и различаются ли выявленные профили и по основным когнитивным навыкам.

Методы и процедуры

Анализ скрытого профиля у 281 четвероклассника. Для определения профилей использовались базовая арифметика и продвинутая математика. Затем были описаны когнитивные навыки для каждого профиля успеваемости по математике.

Итоги и результаты

Четыре профиля успеваемости по математике были извлечены из данных, включая один общий профиль с низкой успеваемостью.Дополнительные профили MLD не были обнаружены, возможно, потому, что индивидуальные вариации были существенными.

Выводы и последствия

Очень важно понимать успеваемость детей по математике с индивидуальной точки зрения, а не путем усреднения этих детей по подгруппам. Эти новые идеи можно использовать, чтобы лучше удовлетворять конкретные потребности детей с математическими трудностями.

Ключевые слова

Академические профили

Когнитивные навыки

Индивидуальные различия

Математическая неспособность к обучению

Успеваемость по математике

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2020 Автор (ы).Опубликовано Elsevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Frontiers | Эффективность отвлекающих факторов в пуле заданий для экзамена по статистике в классе: оценка его связи с когнитивным уровнем заданий, классифицированных в соответствии с таксономией

Блума

Введение

В настоящее время использование стандартизированных и компьютеризированных тестов для оценки обучения является интересной и актуальной темой для тех, кто участвует в процессе обучения, оценки и обучения.Что касается оценки учащихся, часто можно собрать пул элементов с множественным выбором (MCI), которые будут применяться во время экзамена. Благодаря преимуществу сокращения времени тестирования, эта форма оценки стала популярной и часто используется в очень больших университетских классах (DiBattista and Kurzawa, 2011). Кроме того, MCI можно использовать во время университетских экзаменов для точной оценки студентов путем заполнения анкет, требующих различных когнитивных навыков для получения правильного ответа (Coppedge and Hanna, 1971; Matlock-Hetzel, 1997).С помощью MCI учителя могут оценивать различные способности учащихся, такие как знания, навыки и конкретные академические способности (Haladyna et al., 2002). С помощью MCI можно исследовать фактические знания и более сложные возможности, например, делать выводы, решать проблемы, систематизировать информацию или интегрировать идеи и концепции темы (Hancock, 1994). Наиболее широко используемой классификацией когнитивных процессов является таксономия Блума (Bloom, 1956; Kim et al., 2012; Omar et al., 2012; Yahya et al., 2013).

Таксономия Блума

Таксономия

Блума — это инструмент, который можно использовать для классификации уровней навыков мышления, необходимых в учебных ситуациях. Он состоит из следующих шести уровней: Знание , Понимание , Приложение , Анализ , Синтез и Оценка .

Знания — это способность учащегося запоминать информацию, хранящуюся в процессе обучения.Изучение представленных в учебниках понятий, правил и определений помогает правильно ответить на вопросы, относящиеся к этой категории. Понимание — это способность продемонстрировать понимание информации, представленной в заданиях. Такие навыки, как перевод из одного типа представления в другой, интерпретация и классификация, необходимы, чтобы дать правильный ответ на вопросы, относящиеся к этой категории. Приложение относится к навыкам решения проблем.Студенты, которые отвечают на такие вопросы, должны применять изученную информацию и концепции в новых и конкретных ситуациях. Анализ — это мастерство организации или разделения целого на составные части. Люди, разбирающиеся в отдельных элементах, могут делать выводы или знать, как делать выводы на основе некоторых подсказок. На этом уровне организация отдельных частей с помощью принципов и критериев также является желаемым навыком. Synthesis — это способность комбинировать элементы или идеи для создания чего-то нового и уникального, такого как проект, предложение или продукт.Синтез лучше всего оценивается по формату эссе, в котором испытуемый должен продемонстрировать все усвоенные навыки (Aviles, 2000). Последним уровнем когнитивной обработки является оценка , которая представляет собой компетенцию в вынесении суждений о методах с использованием внутренних или внешних принципов (Omar et al., 2012).

Качество предмета и дистрактора

Выполнение заданий достижений обычно оценивается с точки зрения сложности и способности различать.

В зависимости от теоретического подхода сложность оценивается по-разному и определяется как процент правильных ответов (значение P ) в подходе классической теории тестирования (CTT) и как уровень навыков, необходимый для получения 50% -ной вероятности сдачи. правильный ответ в подходе моделирования Раша (Де Аяла, 2013).Сила дискриминации относится к способности различать людей с высокими и низкими достижениями. Правильный ответ должен содержать положительную дискриминацию (Tarrant et al., 2009; DiBattista and Kurzawa, 2011).

Когда тест состоит из MCI, необходимо также учитывать эффективность дистракторов: неправдоподобные варианты увеличивают продолжительность теста без повышения точности оценок (DiBattista and Kurzawa, 2011). Качество дистрактора можно оценить по частоте выделения и дискриминации.Дистрактор можно определить как , функциональный , если он предназначен для учащихся с низкими успеваемостями. По этой причине ожидается, что отвлекающий фактор будет иметь негативную дискриминацию и будет выбран по крайней мере 5% участников (Haladyna and Downing, 1988; Rodriguez, 2005; Tarrant et al., 2009; DiBattista and Kurzawa, 2011; Hingorjo and Jaleel, 2012; Gajjar et al., 2014). Дискриминация дистрактора обычно оценивается с помощью точечно-бисериальной корреляции, которая представляет собой корреляцию между общей оценкой теста и дихотомической переменной (выбор / не выбор дистрактора).В 2000 году Аттали и Френкель предложили модифицированную версию, в которой дихотомическая переменная противопоставляет студентов, выбирающих дистрактор, тем, кто выбирает правильный вариант (Attali and Fraenkel, 2000; Gierl et al., 2017). Анализ отвлекающих факторов также можно проводить вместе с оценкой способностей учащихся и сложности заданий, ссылаясь на конкретные модели теории ответов заданий, то есть модель номинального ответа Бока и модель дифференцированного ответа Самеджимы (Gierl et al., 2017).

Среди MCI можно найти «Ничего из вышеперечисленного» (NOTA) как отвлекающий или правильный ответ.Этот вариант иногда включается в число альтернатив, чтобы уменьшить вероятность предположения, но в литературе существуют разногласия по поводу его использования. Руководства по написанию заданий предлагали избегать этого варианта ответа (Haladyna and Rodriguez, 2013; Oermann and Gaberson, 2013), работа DiBattista et al. (2014) показали, что использование NOTA в качестве отвлекающего фактора не меняет сложность заданий по сравнению с заданиями стандартного формата, которые не включают NOTA. Более того, Rodriguez (2011) и Caldwell and Pate (2013) показали, что задания, содержащие NOTA в качестве правильной альтернативы, увеличивают сложность задания, но не способность различать.

Как сообщалось в нескольких исследованиях, количество альтернатив также может быть связано с качеством предметов и отвлекающих факторов. В рекомендациях по написанию заданий содержатся предложения относительно количества и типов альтернатив для использования в заданиях MC (Haladyna et al., 2002; Haladyna and Rodriguez, 2013), даже если в литературе нет единого мнения. Некоторые авторы предлагали создать как можно больше вероятных отвлекающих факторов (Haladyna et al., 2002), в то время как другие утверждали, что три — оптимальное количество вариантов для предмета (Haladyna, Downing, 1993; Rodriguez, 2005; Vyas and Supe, 2008; Tarrant et al., 2009; Багаи и Амрахи, 2011). Как сообщается в Rodriguez (2005), правило трех вариантов было также подтверждено теоретической работой, связывающей количество вариантов с проверкой эффективности и способности распознавания (Tversky, 1964; Lord, 1977; Bruno and Dirkzwager, 1995). Более того, метаанализ, проведенный Вьясом и Супе (2008), показал, что тест с 3 вариантами не имеет каких-либо существенных преимуществ / недостатков по своим психометрическим свойствам по сравнению с тестами с 4 и 5 вариантами. Как правило, исследователи, поддерживающие формат из трех вариантов, утверждали, что разработка множества вариантов ответа увеличивает время тестирования и требует много энергии и времени для авторов.

Уменьшение параметров предмета может повлиять на показатели качества предмета, но направление остается неизвестным. Багаи и Амрахи (2011) сообщили, что количество вариантов связано с дискриминацией альтернатив, а не со сложностью элемента. В этом исследовании дискриминация отвлекающих факторов увеличивалась с уменьшением количества альтернатив. Вместо этого результаты Nwadinigwe и Naibi (2013) и метаанализ, проведенный Rodriguez (2005), показали, что уменьшение количества вариантов увеличивает дискриминацию предметов, но снижает сложность предметов.Наконец, Tarrant et al. (2009) обнаружили, что меньшее количество вариантов снижает как сложность задания, так и различение заданий.

Несколько образовательных исследований сравнивали когнитивные уровни и качество предметов, обычно с использованием таксономии Блума и некоторых мер сложности и различения предметов. В 2013 году Тан и Осман классифицировали каждый предмет по трем категориям, объединив несколько уровней таксономии Блума, и не обнаружили очень сильной связи со сложностью предмета. Более того, Киббл и Джонсон (2011) сообщили, что не существует связи между когнитивным уровнем задания и трудностью задания или различением заданий.Напротив, Kim et al. (2012) подчеркнули, что применение и синтез обладают большей силой различения, чем знания и понимание, вероятно, потому, что первые требуют большего количества навыков критического мышления. Более того, они обнаружили, что уровни анализа и синтеза / оценки, требующие более высокого уровня владения знаниями, были более сложными, чем другие категории. Как упоминалось выше, в нескольких исследованиях рассматривалась функциональность отвлекающих факторов в связи со структурными аспектами предметов, такими как количество альтернатив, в то время как мало внимания уделялось взаимосвязи между работой отвлекающих факторов и сложностью когнитивных процессов, лежащих в основе выбора правильный ответ, то есть познавательный уровень предмета.

Целью данного исследования является изучение взаимосвязи между сложностью когнитивных процессов элементов и эффективностью отвлекающих факторов в большом пуле элементов теста в курсе статистики. В частности, мы предположили, что элементы на более высоких уровнях таксономии Блума позволят сформулировать большее количество эффективных отвлекающих факторов. В обзоре Gierl et al. (2017), одно из руководящих принципов по разработке отвлекающих факторов предлагает включать в них распространенные ошибки.Можно ожидать, что количество ошибок и заблуждений учащихся возрастет при переходе от задачи запоминания определения, правила или факта (уровень знаний) к задаче применения знаний и понимания в новом контексте (уровень понимания) и к решению проблемы ( уровень приложения). Например, в контексте изучения статистики элемент, который требует вычисления стандартного отклонения от данных группы, может привести к ошибкам из-за путаницы между схожими понятиями (т. Е. Стандартное отклонение, дисперсия, сумма квадратов) и путаницы между количеством различные значения переменной и количество наблюдений.Несколько неправильных альтернатив могут быть основаны на этих типах ошибок.

Насколько нам известно, в литературе нет похожих работ.

Материалы и методы

Участников

Выборка состояла из 848 студентов-психологов (662 женщины, 78,1% и 186 мужчин, 21,9%), обучающихся в Туринском университете. Участники в возрасте от 18 до 64 лет ( M = 23,4, SD = 5,4) проходили статистический тест в период с мая 2012 года по февраль 2015 года.Для студентов, которые не прошли и повторно прошли тест, учитывалась только первая администрация.

Материалы

В исследовании участвовало 174 вопроса о статистике с множественным выбором, разработанные профессорами количественных методов исследования в 2012 году и проверенные и отредактированные двумя авторами (ST, RR). Во время экзамена по статистике каждый студент получил 30 предметов, случайно выбранных из пула предметов с помощью компьютера (простая случайная выборка). Каждый элемент был предложен ряду студентов от 120 до 185 ( M = 145.0, SD = 12,4). Штрафы за неправильные ответы не назначались: правильный ответ оценивался как «1», а неправильные или отсутствующие ответы — как «0». Оценка теста варьировалась от 2 до 30 со средним значением 16,0 ( SD = 5,1).

Десять пунктов не были включены в анализ дистракторов, потому что они были изменены во время проведения этого исследования. Таким образом, дистракторный анализ проведен по 164 пунктам и 635 дистракторам: 79 вопросов (48,2%) с 300 дистракторами (47.2%) об описательной статистике и 85 вопросов (51,8%) с 335 отвлекающими факторами (52,8%) о статистических выводах. Восемьдесят семь процентов пунктов ( N = 143) имели пять вариантов, остальные ( N = 21) имели четыре варианта. Эти последние вопросы чаще встречались в описательных элементах (16 из 21), чем в элементах вывода [χ 2 (1) = 7,57, p <0,01]. Только 42 элемента (25,6%) имели альтернативу NOTA, и ее присутствие было однородным по описательному и логическому содержанию, а также для элементов с 4 и 5 вариантами.

Анализ данных

Учитывая содержание заданий и цель экзамена, для кодирования пунктов использовались категории знаний, понимания и применения таксономии Блума. Два автора (ST, AT) независимо друг от друга классифицировали пул элементов статистики, используя описание уровней Блума в случае элементов статистики, представленных в Dunham (2015). В соответствии с типами задач и глаголами, используемыми в тексте для каждого вопроса, каждый элемент статистики был разделен на категории «Знание», «Понимание» или «Применение» (в таблице 1 приведены некоторые примеры глаголов и задач для каждой категории).Каппа Коэна была рассчитана для оценки согласия между двумя судьями (Каппа = 0,67, p <0,001), и она была признана приемлемой в соответствии с пороговым значением 0,60 в литературе (Fleiss et al., 1981; Zawacki- Richter et al., 2009). Разногласия обсуждались двумя кодировщиками и разрешались консенсусом. В целом 84 пункта (51,2%) относились к категории «Знания», 34 (20,7%) - к категории понимания и 46 (28,1%) - к категории «Применение» (примеры элементов приведены в Приложении 1).

ТАБЛИЦА 1. Уровни таксономии Bloom с примерами описательных глаголов и задач, которые можно найти в пуле элементов статистики.

Двумерные отношения между категориями Блума и другими характеристиками заданий были оценены с помощью χ 2 для категориальных переменных и однофакторного дисперсионного анализа для количественных переменных.

Оценка пула товаров

Для оценки психометрического качества набора предметов была применена модель Раша с использованием Winsteps (Linacre, 2012).Анализ главных компонентов (PCA) остатков модели (т. Е. Различий между ответами и предсказанными значениями в соответствии с моделью Раша) использовался для проверки предположения об одномерности. Индекс надежности (RI) использовался для оценки надежности пула элементов, а статистика Infit и Outfit использовалась для оценки соответствия элементов модели Раша. Как правило, рассматривались следующие пороги соответствия: собственное значение ≤ 2 на первом компоненте PCA и наличие нагрузок <| 0.38 | по первому компоненту RI ≥ 0,70 и Infit и Outfit находятся в диапазоне 0,7–1,3 (Smith, 2002; Liu, 2010; Pensavalle, Solinas, 2013).

Адекватность пула с точки зрения сложности и различения оценивалась на основе значения P (мера возможности задания), где рекомендуемый диапазон составляет 30–70 (De Champlain, 2010; Oermann and Gaberson, 2013) и на основе r-PB, где использовались следующие пороговые значения:> 0,40 (очень хорошо), 0,30–0,39 (достаточно хорошо), 0.20–0,29 (незначительно хорошо, требует улучшения) и ≤0,19 (элемент должен быть отклонен или улучшен путем пересмотра) (Matlock-Hetzel, 1997; Taib and Yusoff, 2014).

Эффективность дистрактора и ее связь с таксономией Блума

Функциональный дистрактор — это тот, который проявляет негативную дискриминацию, и его выбрали не менее 5% участников. Предметы могут не иметь или иметь только один отвлекающий фактор с частотой выбора ≥5% только потому, что они очень простые (например, со значением P , равным 0.95, в лучшем случае только один дистрактор может превысить порог). Чтобы не наказывать этот тип элемента, ожидаемый процент вариантов был рассчитан исходя из того, что варианты были распределены равномерно: q = (100 — P -значение) / k , где k — число неверных альтернатив. Среди пунктов с частотой <5% вопросы с частотой ≥ q были классифицированы как превышенные. Дискриминация оценивалась с помощью традиционной точечной бисериальной корреляции (r-PB) и модифицированной версии точечной бисериальной корреляции (r-PB DC ), введенной Attali и Fraenkel (2000):

r-PB = MD-MSPD1-PD

r-PBDC = MD-MDCSDCPDPC

В приведенных выше выражениях M и S — это среднее значение и стандартное отклонение результата теста по всей выборке, соответственно. M DC и S DC — среднее значение и стандартное отклонение подвыборки, выбравшей дистрактор или правильную альтернативу, соответственно, M D — среднее значение испытуемого, выбравшего дистрактор , P D — это доля студентов, выбравших дистрактор, а P C — доля студентов, выбравших правильный вариант.

В анализе r-PB DC испытуемые, которые выбрали дистрактор (D), сравниваются только с теми, кто выбрал правильный вариант (C), за исключением студентов, которые выбрали другой неправильный вариант из вычислений.Согласно Аттали и Френкелю, эта модифицированная версия защищает от ошибок типа II, то есть от неправильного отклонения дистрактора, чей M D ниже, чем M DC , но не ниже M .

По каждому пункту были рассмотрены два показателя эффективности дистрактора (DE1 и DE2). На уровне заданий DE1 определялся как процент дистракторов с частотой ≥ 5% и r-PB <0. DE2 определялся как доля дистракторов с частотой ≥ 5% и r-PB DC < 0.В качестве примера рассмотрим элемент с тремя отвлекающими факторами (A, B, C) со следующей частотой выбора и двухрядной корреляцией:

В этом примере только дистрактор A эффективен с точки зрения индекса DE1. Дистрактор B неэффективен, потому что, хотя и имеет частоту выбора> 5%, он имеет значение r-PB> 0, а дистрактор C неэффективен, потому что частота выбора составляет <5%. При использовании DE1 оценка составляет 33% (1/3). Для DE2 как дистрактор A, так и дистрактор B эффективны, и только дистрактор C неэффективен: оценка по пункту составляет 66% (2/3).

Меры DE1 и DE2 могли показать только несколько различных значений (0, 25, 33, 50, 60, 75 и 100%), и по этой причине они были перекодированы в дихотомические переменные DE1r и DE2r (1 = процент от функционирующие дистракторы более 50%, 0 = процент функционирующих дистракторов равный или менее 50%). Отношения между DE1r и DE2r и другими атрибутами предмета оценивались с помощью двух моделей логистической регрессии, в которых DE1r и DE2r использовались, в свою очередь, как зависимые переменные. Независимыми переменными были две фиктивные переменные, относящиеся к когнитивному уровню, понимание и применение (знания использовались в качестве эталонной категории), а также следующие контрольные переменные: возможность задания ( P -значение), дискриминация по заданию (r-PB), содержание элемента (выводимое vs.описательный), количество вариантов позиции (5 против 4) и наличие NOTA. Для оценки общего соответствия модели использовалась модель Nagelkerke R 2 .

SPSS 21 использовался для всех анализов, за исключением анализа Раша.

Результаты

Оценка пула товаров

В целом результаты Раша были удовлетворительными. Анализ остатков модели показал, что одного измерения может быть достаточно для учета ответов на вопросы. Хотя первое собственное значение (2.1) немного превышал пороговое значение 2, все нагрузки на первый компонент были <| 0,38 |. Индекс надежности был выше порога 0,70 (RI = 0,76), а статистика Infit и Outfit была хорошей. Некоторые предметы (1 на Infit и 15 на Outfit) показали значения, выходящие за пределы диапазона 0,7–1,3. Более того, трудности с заданиями охватывают диапазон способностей учащихся (Приложение 2, Рисунок A1). Различение пунктов было очень хорошим (r-PB ≥ 0,40) в 40,2% случаев, и только 21 пункт (12,8%) показал очень плохие значения (r-PB <0.20). Что касается значения P , большинство пунктов (68,9%) находились в пределах установленного порогового значения 30–70, а среднее значение составляло 54,8 ( SD = 18,6). Распределение значения P и различения позиций показано в Приложении 2, рисунки A2A, B.

Эффективность дистрактора и ее связь с таксономией Блума

Работа дистрактора была хорошей: 74,6% дистракторов имели частоту выбора ≥ 5%, и у большинства из них r-PB был отрицательным (88,3%).Процент отвлекающих факторов с отрицательной дискриминацией вырос до 95,3% при использовании Attali and Fraenkel r-PB DC . Почти 70% дистракторов были функциональными: при использовании r-PB в качестве меры дискриминации 68,5% дистракторов были функциональными, а немного более высокий процент элементов, 73,2%, был функциональным при использовании r-PB DC (Таблица 2 ). В Приложении 3 показано распределение частоты выбора и точечно-бисериальных корреляций для 635 дистракторов (Приложение 3, Рисунки A1, A2A, B) и процент эффективных дистракторов на уровне заданий (DE1 и DE2) в Приложении 3, Рисунки A3A. , Б.

ТАБЛИЦА 2. Показатели дистрактора предмета ( n = 635).

В таблице 3 показаны основные двумерные результаты на уровне позиции. Элементы знаний были довольно одинаково представлены в описательных и выводимых темах (58,3% выводимых), тогда как понимание было недостаточно представлено (17,6%), а применение было чрезмерно представлено (65,2%) среди выводимых вопросов ( p <0,001). Большинство заданий с NOTA попали в группу «Знание» ( p = 0.003). Не было обнаружено никакой связи между классификацией когнитивных требований и количеством вариантов ( p = 0,979) или дискриминацией пунктов ( p = 0,891). В среднем доступность элемента (значение P ) была выше для элементов, классифицированных как Знание (57,1) или Понимание (59,9), чем для элементов, классифицированных как Приложение (46,8). Показатели DE1 и DE2 значимо связаны с когнитивным уровнем предмета ( p = 0,013, p = 0,001, соответственно).Согласно анализу Bonferroni post hoc , только разница между Знанием ( M = 64,9) и Приложением ( M = 77,0) была статистически значимой при использовании DE1, тогда как среднее значение DE2 для обоих Знаний ( M = 69,1) и понимание ( M = 68,1) было статистически ниже, чем у приложения ( M = 84,4). Величина эффекта была пренебрежимо мала в первом случае (η 2 = 0,013) и мала во втором (η 2 = 0.024). Аналогичная картина результатов была получена с использованием дихотомической версии мер эффективности дистрактора, DE1r и DE2r. Процент заданий с более чем 50% функционирующих дистракторов был выше в группе приложений (76,1 и 89,1% соответственно для DE1r и DE2r), чем в двух других группах. Связь была статистически значимой только для DE2r ( p <0,01), и только величина эффекта для DE2r не была незначительной (Phi = 0,18 для DE1r и Phi = 0,25 для DE2r).

ТАБЛИЦА 3. Связь между классификацией Блума и другими атрибутами предмета.

Основываясь на количестве функционирующих дистракторов на элемент, были вычислены две дихотомические меры эффективности дистракторов (DE1r, относящиеся к r-PB, и DE2r, связанные с показателями Аттали и Френкеля), которые использовались в качестве зависимых переменных в модели логистической регрессии. Как для DE1r, так и для DE2r значение 1 означает, что более 50% дистракторов были исправны. Процент пунктов с показателем эффективности дистрактора 1 составил: 68.3% (DE1r) и 73,2% (DE2r).

Как показано в Таблице 4, в обеих регрессионных моделях, возможность задания ( P -значение) и индекс дискриминации по пунктам (r-PB) показали значительную связь с эффективностью дистрактора. В частности, эффективность отвлекающих факторов была выше, когда различение предметов и сложность предметов были выше. Существенная связь с количеством опционов возникла только при использовании индекса Аттали и Френкеля. В этом случае эффективность дистрактора снизилась при переходе от 4 до 5 вариантов ответа.

ТАБЛИЦА 4. Оценки логистической регрессии ( n = 164) с эффективностью дистракторов в качестве зависимой переменной (DE1r, DE2r) и атрибутов элемента в качестве независимых переменных.

При контроле других атрибутов предметов связь с когнитивным уровнем предмета больше не была статистически значимой. Однако коэффициенты регрессии были правильного знака, и они были большими, особенно в модели DE2r [Exp ( B ) = 2.93]. Поскольку уровень приложения был связан со значением P, (таблица 3), а значение P было связано с эффективностью дистрактора (корреляции Пирсона были r = -0,26 для DE1r и r = -0,44 для DE2r), подозревалось, что имел место смешивающий эффект, и был проведен дальнейший регрессионный анализ без значения P . В этом анализе (результаты не показаны) коэффициент для применения был статистически значимым в моделях DE1r и DE2r [DE1r: Exp ( B ) = 2.50, p <0,05; DE2r: Exp ( B ) = 5,15, p <0,01].

В целом, картина взаимосвязей, вероятно, была одинаковой для двух показателей эффективности, но общее соответствие модели было лучше, когда для определения эффективности использовался r-PB DC (Nagelkerke R 2 = 0,41 vs. 0,28). Приращение R 2 произошло в основном из-за более сильного влияния значения P и бисериальной корреляции между пунктами.

Обсуждение

Целью этого исследования было выяснить, связано ли качество отвлекающих факторов с типом психических процессов, участвующих в ответах на MCI. В частности, была выдвинута гипотеза, что более высокие уровни когнитивной обработки позволяют конструкторам тестов производить больше функциональных отвлекающих факторов. Чтобы оценить эту гипотезу, был проанализирован набор заданий для статистического исследования. Пул показал приемлемую надежность, удовлетворительное распределение сложности заданий и лишь несколько заданий, которые не соответствовали модели Раша.Более того, примерно 40% предметов имели очень хорошее различение, и примерно 70% отвлекающих факторов функционировали должным образом. Эти результаты совпадают (или лучше) с результатами предыдущих исследований в области тестирования в классе, учитывая, что в настоящем исследовании подавляющее большинство заданий имело пять вариантов, тогда как в предыдущих исследованиях четыре варианта были более типичными (Tarrant et al., 2009; DiBattista, Kurzawa, 2011; Hingorjo, Jaleel, 2012; Gajjar et al., 2014).

Двумерные результаты в основном подтвердили гипотезу авторов о том, что эффективность отвлекающих факторов была связана с категориями когнитивной обработки Блума.В частности, элементы, классифицированные на уровне приложения, имели большое количество эффективных отвлекающих факторов по сравнению с элементами уровня знаний, а при использовании индексов дискриминации Аттали и Френкеля средняя эффективность элементов приложения также была выше, чем у элементов понимания. Отношение потеряло статистическую значимость в регрессионных моделях. Есть две возможные причины. Во-первых, размер эффекта был небольшим и требовал большего количества элементов. Во-вторых, могли иметь место некоторые смешивающие эффекты между когнитивными уровнями и значением P (противоположность сложности задания), потому что, согласно двумерным результатам, задания приложения были более сложными, чем другие, и значение P . , в свою очередь, был сильным предиктором эффективности отвлекающих факторов.

Текущие результаты можно интерпретировать в свете когнитивных диагностических моделей, которые были предложены для формулирования и анализа отвлекающих факторов (Gierl et al., 2017). В соответствии с этим подходом отвлекающие факторы могут быть получены из различных этапов понимания, которые учащиеся должны освоить, чтобы правильно ответить на MCI, или из различных атрибутов (знаний, навыков или когнитивного процесса), необходимых для выбора правильного варианта ответа. Когда элемент требует вычисления или решения проблемы (уровень приложения), обычно задействуется больше этапов понимания и / или больше атрибутов, чем тех, которые задействованы в элементе знаний.По этой причине было бы проще сформулировать большее количество функционирующих отвлекающих факторов. Когда разработчики тестов решают использовать одинаковое количество опций для всех элементов независимо от сложности когнитивной задачи, эффективность отвлекающих факторов может быть ниже для элементов знаний, чем для элементов приложения.

Некоторые другие результаты заслуживают упоминания. В настоящем исследовании наблюдалась значительная взаимосвязь между эффективностью отвлекающих факторов и сложностью задания и различением. Эти результаты согласуются с предыдущими выводами (Haladyna, Downing, 1988; Tarrant et al., 2009; Hingorjo and Jaleel, 2012), и они частично согласны с Haladyna и Downing (1993), которые обнаружили, что количество эффективных отвлекающих факторов связано с дискриминацией, но не связано с трудностями. Более того, точечная бисериальная корреляция Аттали и Френкеля кажется подходящим индексом дискриминации. Как подчеркнули авторы и обнаружили в настоящем исследовании, эта мера приводит к более благоприятной оценке, уменьшая количество нефункционирующих отвлекающих факторов. Дальнейшие доказательства его адекватности были получены из результатов нашей регрессии.Когда зависимая переменная была основана на индексе Аттали и Френкеля, R 2 было заметно больше, чем значение, полученное, когда зависимая переменная была основана на традиционном индексе. В частности, две независимые переменные, логически связанные с эффективностью отвлекающих факторов, сложностью предмета и различением, улучшили силу взаимосвязи.

Это исследование ограничено размером выборки. Количество экзаменуемых на один предмет было небольшим, и каждый предмет в среднем предлагался выборке из 145 студентов.Большая выборка испытуемых могла бы улучшить оценку выполнения заданий и отвлекающих факторов. Кроме того, необходимо расширить пул предметов, чтобы гарантировать, что небольшие эффекты, например, связанные с категориями Блума, могут проявиться надежно. Более того, более сбалансированный пул предметов с точки зрения сложности предметов на трех уровнях Блума необходим, чтобы разобраться в взаимосвязи между эффективностью отвлекающих факторов, сложностью и сложностью когнитивной задачи.

Настоящие результаты обнадеживают и предлагают предложения для дальнейших исследований.Согласно литературным данным (Haladyna and Downing, 1988; Rodriguez, 2005; DiBattista and Kurzawa, 2011), в настоящем исследовании требовалась дискриминация негативных отвлекающих факторов, но это правило может наказывать те отвлекающие факторы, которые привлекательны для успешных людей (Levine and Драсгоу, 1983). Дальнейшие исследования могли бы изучить, как может измениться взаимосвязь с когнитивным уровнем, когда анализ проводится с разграничением неправильных вариантов, которые привлекают людей с высокими, средними или низкими успеваемостями. Более того, дальнейшие исследования с большей выборкой могут углубить оценку размерности, сравнивая одномерную модель с многомерной моделью Раша, в которой каждая скрытая переменная соответствует одному из различных когнитивных уровней.Фактически, в настоящем исследовании критерий собственного значения 2 был немного превышен, что могло сигнализировать о наличии предельной многомерности, скорее всего, связанной с различием между когнитивными требованиями для предоставления правильного ответа. Дальнейшее направление исследований могло бы использовать моделирование ответов с объяснительным заданием (EIRM, Wilson et al., 2008) для одновременной оценки латентных баллов по заданию и человеку, а также для оценки влияния характеристик задания и характеристик участников на оценки параметров.Такой подход позволит лучше понять взаимосвязь между уровнями когнитивной сложности и сложностью заданий в свете не всегда совпадающих результатов, представленных в литературе (Kibble and Johnson, 2011; Kim et al., 2012; Tan and Othman, 2013).

Заключение

Кажется, существует связь между когнитивным уровнем предмета и эффективностью отвлекающих факторов. Направление этой связи является ожидаемым: элементы приложения имеют более эффективные отвлекающие факторы, чем элементы знаний.Учитывая неоднородность результатов, представленных в литературе, следует поощрять дальнейшие исследования эффективности дистракторов.

Заявление об этике

Этическое одобрение не запрашивалось для этого вторичного анализа, который был основан на анонимных данных из архива статистических письменных экзаменов. Студенты дали свое письменное согласие, заполнив анаграфическую форму для сдачи экзамена.

Авторские взносы

ST и RR разработали исследование.ST и AT сделали анализы. ST, AT и RR написали статью. Все авторы вместе обсудили результаты и внесли свой вклад в окончательный вариант рукописи, внося критические исправления и предлагая предложения. Все авторы прочитали рукопись и одобрили представленную версию.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы благодарят проф.Ренато Мичели за поддержку при создании банка предметов.

Список литературы

Аттали Ю., Френкель Т. (2000). Точка-бисериал как индекс дискриминации для отвлекающих факторов в заданиях с множественным выбором: недостатки в использовании и альтернатива. J. Educ. Измер. 37, 77–86. DOI: 10.1111 / j.1745-3984.2000.tb01077.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авилес, К. (2000). Обучение и тестирование критического мышления с помощью Blooms Таксономия образовательных целей .Доступно на: http://www.eric.ed.gov [по состоянию на 10 ноября 2017 г.].

Google Scholar

Багаи П. и Амрахи Н. (2011). Проверка словарного запаса английского с несколькими вариантами ответов по модели Раша. J. Lang. Учат. Res. 2, 1052–1060. DOI: 10.4304 / jltr.2.5.1052-1060

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блум, Б.С. (1956). Таксономия образовательных целей, Справочник I: Когнитивная область. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Дэвид Маккей.

Google Scholar

Bruno, J. E., and Dirkzwager, A. (1995). Определение оптимального количества альтернатив тесту с множественным выбором: теоретико-информационная перспектива. Educ. Psychol. Измер. 55, 959–966. DOI: 10.1177 / 0013164495055006004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коппедж, Ф. Л., и Ханна, Г. С. (1971). Сравнение отвлекающих факторов, написанных учителем и полученных эмпирическим путем, с вопросами теста с несколькими вариантами ответов. Дж.Res. Математика. Educ. 2, 299–303. DOI: 10.2307 / 748484

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Айяла, Р. Дж. (2013). Теория и практика теории отклика предмета. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press.

Google Scholar

Де Шамплен, А. Ф. (2010). Учебник по классической теории тестов и теории ответов на вопросы для оценивания в медицинском образовании. Med. Educ. 44, 109–117. DOI: 10.1111 / j.1365-2923.2009.03425.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дибаттиста, Д., и Курзава, Л. (2011). Проверка качества заданий с множественным выбором на тестах в классе. Кан. J. Scholarsh. Учат. Учиться. 2, 1–23. DOI: 10.5206 / cjsotl-rcacea.2011.2.4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ДиБаттиста, Д., Синнидж-Эггер, Дж. А., и Фортуна, Г. (2014). Вариант «ничего из вышеперечисленного» при тестировании с множественным выбором: экспериментальное исследование. J. Exp. Educ. 82, 168–183. DOI: 10.1080 / 00220973.2013.795127

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данэм, Б.(2015). Калибровка сложности оценочного инструмента: расцвет статистического экзамена. J. Stat. Educ. 23: 7 DOI: 10.1080 / 106

.2015.11889745

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Флейсс, Л., Левин, Б., и Пайк, М.С. (1981). «Измерение согласия между экспертами», в Статистические методы для ставок и пропорций , ред. Л. Флейсс, Б. Левин и М. К. Пайк (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Wiley), 212–236.

Google Scholar

Гаджар, С., Шарма, Р., Кумар, П., и Рана, М. (2014). Анализ заданий и тестов для определения качественных вопросов с множественным выбором (MCQS) по результатам оценки студентов-медиков Ахмедабада, Гуджарат. Indian J. Community Med. 39, 17–20. DOI: 10.4103 / 0970-0218.126347

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гиерл, М. Дж., Булут, О., Го, К., и Чжан, X. (2017). Разработка, анализ и использование отвлекающих факторов для тестов с множественным выбором в образовании: всесторонний обзор. Rev. Educ. Res. 87, 1082–1116. DOI: 10.3102 / 0034654317726529

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Халадина, Т. М., и Даунинг, С. М. (1988). Функциональные отвлекающие факторы: значение для написания тестовых заданий и дизайна тестов. Доступно по адресу: http://www.eric.ed.gov [по состоянию на 1 ноября 2017 г.].

Google Scholar

Халадина, Т. М., и Даунинг, С. М. (1993). Сколько вариантов достаточно для задания с множественным выбором? Educ.Psychol. Med. 53, 999–1010. DOI: 10.1177 / 0013164493053004013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Халадина, Т. М., Даунинг, С. М., и Родригес, М. К. (2002). Обзор рекомендаций по написанию заданий с несколькими вариантами ответов для оценивания в классе. Заявл. Измер. Educ. 15, 309–333. DOI: 10.1207 / S15324818AME1503_5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Халадина, Т. М., и Родригес, М. К. (2013). Разработка и проверка тестовых заданий. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж.

Google Scholar

Хэнкок, Г. Р. (1994). Когнитивная сложность и сопоставимость форматов тестов с множественным выбором и построенных ответов. J. Exp. Educ. 62, 143–157. DOI: 10.1080 / 00220973.1994.9943836

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хингорджо М. Р. и Джалил Ф. (2012). Анализ лучших MCQ: индекс сложности, индекс дискриминации и эффективность отвлекающих факторов. J. Pak. Med. Доц. 62, 142–147.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Киббл, Дж. Д., и Джонсон, Т. (2011). Полезны ли прогнозы преподавателей или таксономия заданий для оценки результатов экзаменов с несколькими вариантами ответов? Adv. Physiol. Educ. 35, 396–401. DOI: 10.1152 / Advan.00062.2011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким, М. К., Патель, Р. А., Учизоно, Дж. А., и Бек, Л. (2012). Включение таксономии Блума в экзаменационные вопросы с множественным выбором для курса фармакотерапии. Am. J. Pharm. Educ. 76, 114–121. DOI: 10.5688 / ajpe766114

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левин, М. В., и Драсгоу, Ф. (1983). Связь между неправильным выбором варианта и предполагаемой способностью. Educ. Psychol. Измер. 43, 675–685. DOI: 10.1177 / 001316448304300301

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линакр, Дж. М. (2012). Руководство пользователя компьютерной программы Winsteps / Ministep Rasch-Model. Чикаго, Иллинойс: MESA Press.

Google Scholar

Лю, X. (2010). Использование и разработка измерительных инструментов в естественнонаучном образовании: подход к моделированию Раша. Шарлотт, Северная Каролина: Издательство информационного века.

Google Scholar

Лорд, Ф. М. (1977). Оптимальное количество вариантов для каждого элемента. Сравнение четырех подходов. J. Educ. Измер. 14, 33–38. DOI: 10.1111 / j.1745-3984.1977.tb00026.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нвадинигве, П.И., и Наиби, Л. (2013). Количество вариантов в тестовом задании с множественным выбором и психометрические характеристики. JEP 4, 189–196.

Google Scholar

Оерманн, М. Х., и Габерсон, К. Б. (2013). Оценка и тестирование в сестринском образовании. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер.

Google Scholar

Омар Н., Харис С. С., Хассан Р., Аршад Х., Рахмат М., Зайнал Н. Ф. А. и др. (2012). Автоматический анализ экзаменационных вопросов в соответствии с таксономией Блума. Procedure Soc. Behav. Sci. 59, 297–303. DOI: 10.1016 / j.sbspro.2012.09.278

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пенсавалле, К. А., Солинас, Г. (2013). Анализ модели Раша для понимания навыков математики — тематическое исследование: старшеклассники сардинской школы. Creat. Educ. 4, 767–773. DOI: 10.4236 / ce.2013.412109

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, М. К. (2005). Для заданий с множественным выбором оптимальны три варианта: метаанализ 80-летнего исследования. EMIP 24, 3–13. DOI: 10.1111 / j.1745-3992.2005.00006.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, М. К. (2011). «Практика написания заданий и доказательства», в Справочнике по доступным тестам на успеваемость для всех студентов , ред. С. Н. Эллиотт, Р. Дж. Кеттлер, П. А. Беддоу и А. Курц (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер), 201–216. DOI: 10.1007 / 978-1-4419-9356-4_11

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смит, Э. В. мл. (2002). Понимание измерения Раша: обнаружение и оценка влияния многомерности с использованием статистики соответствия элементов и анализа остатков по основным компонентам. JAM 3, 205–231.

Google Scholar

Тайб Ф., Юсофф М. С. Б. (2014). Индекс сложности, индекс дискриминации, чувствительность и специфичность длинных вопросов и вопросов с несколькими вариантами ответов для прогнозирования результатов экзаменов студентов-медиков. J. Taibah Univ. Sci. 9, 110–114. DOI: 10.1016 / j.jtumed.2013.12.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан, Ю. Т., и Осман, А. Р. (2013). Взаимосвязь между сложностью (таксономией) и трудностью. AIP Conf. Proc. 1522, 596–603. DOI: 10.1063 / 1.4801179

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Таррант М., Уэр Дж. И Мохаммед А. М. (2009). Оценка функционирующих и нефункционирующих отвлекающих факторов в вопросах с несколькими вариантами ответов: описательный анализ. BMC Med. Educ. 9:40. DOI: 10.1186 / 1472-6920-9-40

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тверски, А. (1964). Об оптимальном количестве альтернатив в точке выбора. J. Math. Psychol. 1, 386–391. DOI: 10.1016 / 0022-2496 (64)

-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вяс Р., Супе А. (2008). Вопросы с множественным выбором: обзор литературы по оптимальному количеству вариантов. Natl. Med. J. India 21, 130–133.

Google Scholar

Уилсон, М., Де Бок, П., и Карстенсен, К. Х. (2008). «Модели ответов с пояснительными заданиями: краткое введение», в Assessment of Competencies in Education Contexts , eds J.Хартиг, Э. Климе и Д. Лейтнер (Геттинген: Hogrefe & Huber Publishers), 83–110.

Google Scholar

Яхья А.А., Осман А., Талеб А. и Алаттаб А.А. (2013). Анализ когнитивного уровня вопросов в классе с помощью методов машинного обучения. Procedure Soc. Behav. Sci. 97, 587–595. DOI: 10.1016 / j.sbspro.2013.10.277

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Завацки-Рихтер, О., Беккер, Э. М., и Фогт, С. (2009). Обзор исследований дистанционного образования (2000–2008 гг.): Анализ направлений, методов и авторских паттернов исследований. IRRODL 10, 21–50. DOI: 10.19173 / irrodl.v10i6.741

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Приложение 1 — Примеры элементов статистики, классифицированных в соответствии с таксономией Блума

Пример элемента статистики, присвоенного категории знаний:

Какой из следующих графиков используется для иллюстрации взаимосвязи между двумя количественными переменными?

(A) Точечная диаграмма

(B) Круговая диаграмма

(C) Коробчатая делянка

(D) Стеблевой и листовой участок

(E) Гистограмма

Пример элемента статистики, присвоенного уровню понимания:

Коды, показанные здесь (1, 2, 3 слева от стрелок), являются модальностями ответа порядковой переменной.Какое из следующих преобразований правильное?

Пример элемента статистики, присвоенного категории «Приложение»:

Измерение роста 40 человек показывает среднее арифметическое 179,3 см и дисперсию 129,7. Вычислите сумму квадратов.

(А) -49,6

(В) 3,24

(К) 5188

(Г) 1,38

(R) 7172

Приложение 2 — Статистика пула товаров

РИСУНОК A1. Анализ Раша: карта предмет-лицо. Каждый «#» — 7 человек; каждый «x» — это элемент.

РИСУНОК A2. (A) Гистограмма объекта (значение P ). (B) Гистограмма различения предметов (r_PB).

Приложение 3 — Статистика 635 дистракторов (рисунки A1, A2A, B) и процент эффективных дистракторов на уровне элемента,

N = 164 (рисунок A3)

РИСУНОК A1. Гистограмма выбранной частоты для каждого дистрактора.

РИСУНОК A2. (A) Гистограмма дискриминации дистрактора с использованием r-PB (distractor r-PB). (B) Гистограмма дискриминации дистрактора с использованием r-PBDC (distractor r-PBDC).

РИСУНОК A3. (A) Гистограмма процента эффективных дистракторов, использующих r-PB (DE1). (B) Гистограмма процента эффективных дистракторов, использующих r-PBDC (DE2).

Границы оценок по математике

GCSE — блог Ofqual

В течение следующих двух месяцев мы будем сообщать о различных аспектах лета 2017 года, включая официальную статистику.Наша очень четкая цель при планировании первых новых экзаменов GCSE летом 2017 года заключалась в том, чтобы переход был как можно более плавным и чтобы учащиеся, проходящие их, не оказались в невыгодном положении, будучи первыми, кто сдает эти новые квалификации.

Переход на новые экзамены GCSE в целом прошел гладко. Что касается математики, школы, похоже, сделали для своих учеников соответствующий выбор уровня поступления: этим летом было меньше учеников, не прошедших оценку на более высоком уровне, и ни одного ученика, набравшего полные отметки на базовом уровне.

Тем не менее, некоторые комментаторы выразили обеспокоенность по поводу границ оценок по математике GCSE. Много было написано о границах «низких» оценок и о том, что они ниже, чем в предыдущие годы. Это было истолковано как понижение границ в первый год новой квалификации.

К сожалению, все не так просто. Новые экзамены GCSE по математике были разработаны таким образом, чтобы отличаться от старых экзаменов GCSE от A * до G, поэтому вы действительно не можете сравнивать новое и старое. Вот почему.

Перекрытие

Во-первых, доступные оценки на каждом уровне различны, а степени перекрытия различны.Ранее наивысшая оценка на уровне фундамента была C. В новых экзаменах GCSE наивысшая оценка на уровне фундамента — 5, оценка, которая охватывает верхнюю часть C и низ B. на обоих уровнях — 5, 4 и 3. Это выше, чем перекрытие предыдущих квалификаций C, D и E, что, вероятно, объясняет переход к выходу на базовый уровень в этом году.

Оформление бумаг

Помимо этих различий, мы впервые установили особые правила оформления документов.Зачем это делать? Работы более высокого уровня должны обеспечивать баланс между тестированием содержания, нацеленным на учащихся 4 и 5 классов, и постановкой сложных вопросов по содержанию 9 класса, и важно, чтобы экзаменационные комиссии придерживались в этом единообразия. Наши правила гласят:

  • В работе более высокого уровня половина оценок должна быть нацелена на 9, 8 и 7 классы, а другая половина — на 6, 5 и 4.
  • В документе базового уровня половина оценок должна быть нацелена на оценки 5, 4 и верхняя часть оценки 3, а другая половина оценок должна быть нацелена на нижнюю часть оценки 3 и оценки 2 и 1.

Это показано на инфографике ниже. Задача вопросов всегда непростая, но это означает, что документы более высокого уровня теперь содержат более сложные вопросы, и только около шестой части оценок по этим работам предназначены для учащихся, работающих в 4 классе. В этом контексте неудивительно, что граница оценок для оценка 4 по работам более высокого уровня составила около 20% от максимальной оценки. Но это не значит, что с бумагами что-то не так. Скорее, это следствие необходимости больше различать на высшем уровне, но также создает достаточную проблему для всего диапазона способностей.

Если бы было больше оценок, нацеленных на 4 класс, границы оценок могли бы быть выше, но экзаменационные комиссии критиковали бы за то, что они слишком упрощали свои работы, и это означало бы меньшее количество оценок, позволяющих отличить очень хороших учеников от лучших.

По мере того, как школы и колледжи знакомятся с новыми оценками, можно ожидать, что их результаты немного улучшатся. И, конечно же, границы оценок будут устанавливаться каждый год, чтобы отразить сложность работ. Но нам не следует ожидать, что мы дойдем до положения, при котором учащиеся должны набрать 50% оценок для достижения 4-го класса по экзамену более высокого уровня, если мы не переделаем документы, включив в него гораздо больше вопросов, нацеленных на 4-й класс.

Кат Джадхав
Заместитель директора по стандартам и сопоставимости

Профиль карьеры плотника

| Описание работы, заработная плата и рост

Плотники строят, ремонтируют и устанавливают каркасы и конструкции из дерева и других материалов.

Обязанности

Плотники обычно делают следующее:

  • Следуйте чертежам и планам строительства для удовлетворения потребностей клиентов
  • Установить конструкции и приспособления, такие как окна и молдинги
  • Измерение, резка и формовка дерева, пластика и других материалов
  • Конструировать каркас здания, включая стены, полы и дверные коробки
  • Монтаж, выравнивание и установка каркаса здания с помощью такелажного оборудования и кранов
  • Осмотреть и заменить поврежденный каркас или другие конструкции и приспособления
  • Обучать и направлять рабочих и других помощников на строительстве

Плотники — разностороннее занятие в строительной отрасли, рабочие обычно выполняют множество различных задач.Например, одни плотники утепляют офисные здания, а другие устанавливают дома гипсокартон или кухонные шкафы. Те, кто помогает строить высокие здания или мосты, часто устанавливают деревянные бетонные опалубки для цементных оснований или столбов и обычно называются грубыми плотниками . Черновые плотники также возводят опалубку и строительные леса для зданий.

Плотники используют множество различных инструментов для резки и придания формы дереву, пластику, стекловолокну или гипсокартону. Они обычно используют ручные инструменты, в том числе угольники, уровни и долота, а также многие электроинструменты, такие как шлифовальные машины, циркулярные пилы, пистолеты для гвоздей и сварочные аппараты.

Плотники скрепляют материалы гвоздями, шурупами, скобами и клеями и проверяют свою работу, чтобы убедиться, что она выполнена точно. Практически в каждом проекте они используют рулетку, чтобы быстро измерить расстояния. Многие работодатели требуют, чтобы соискатели предоставили собственные инструменты.

Ниже приведены примеры типов плотников:

Плотники-строители конструируют, устанавливают и ремонтируют конструкции и приспособления из дерева, фанеры и стеновых панелей, используя ручной плотницкий инструмент и электроинструмент.

Плотники строят грубые деревянные конструкции, например, бетонные формы; строительные леса; туннельные, мостовые или канализационные опоры; и временные каркасные укрытия по эскизам, чертежам или устным инструкциям.

Холестерин ЛПВП — онлайн-лабораторные тесты

Источники

A.D.A.M. Медицинская энциклопедия. Метаболический синдром. Обновлено 13 мая 2020 г. Проверено 15 июля 2021 г. https://medlineplus.gov/ency/article/007290.htm

Американский совет по внутренней медицине.Референсные диапазоны лабораторных испытаний ABIM. Обновлено в июле 2021 г. По состоянию на 16 июля 2021 г. https://www.abim.org/Media/bfijryql/laboratory-reference-ranges.pdf

Американская кардиологическая ассоциация. Как проверить уровень холестерина. Обновлено 9 ноября 2020 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://www.heart.org/en/health-topics/cholesterol/how-to-get-your-cholesterol-tested

Арнетт Д.К., Блюменталь Р.С., Альберт М.А. и др. Рекомендации ACC / AHA по первичной профилактике сердечно-сосудистых заболеваний от 2019 г .: Отчет Целевой группы Американского колледжа кардиологов / Американской кардиологической ассоциации по клиническим практическим рекомендациям [опубликованное исправление опубликовано в разделе Circulation.10 сентября 2019 г .; 140 (11): e649-e650] [опубликованное исправление появляется в Обращении. 2020 Jan 28; 141 (4): e60] [опубликованное исправление появляется в Circulation. 2020 Apr 21; 141 (16): e774]. Тираж . 2019; 140 (11): e596-e646. DOI: 10.1161 / CIR.0000000000000678

ARUP Консультации. Маркеры риска атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний. Обновлено в апреле 2021 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://arupconsult.com/content/cardiovascular-disease-traditional-risk-markers

Центры по контролю и профилактике заболеваний.Сеть лабораторий референсного метода определения холестерина (CRMLN). Обновлено 6 июля 2017 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://www.cdc.gov/labstandards/crmln.html

Центры по контролю и профилактике заболеваний. Холестерин ЛПНП и ЛПВП: «плохой» и «хороший» холестерин. Обновлено 31 января 2020 г. Проверено 12 июля 2021 г. https://www.cdc.gov/cholesterol/ldl_hdl.htm

Центры по контролю и профилактике заболеваний. Проверяйте уровень холестерина. Обновлено 8 сентября 2020 г. Проверено 13 июля 2021 г. https: // www.cdc.gov/cholesterol/cholesterol_screening.htm

Chrostek L, Supronowicz L, Panasiuk A, Cylwik B, Gruszewska E, Flisiak R. Влияние тяжести цирроза печени на уровень липидов и липопротеинов. Clin Exp Med . 2014; 14 (4): 417-421. DOI: 10.1007 / s10238-013-0262-5

Дэвидсон MH. Дислипидемия. Руководство Merck Professional Edition. Обновлено в декабре 2019 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://www.merckmanuals.com/professional/endocrine-and-metabolic-disorders/lipid-disorders/dyslipidemia

de Ferranti SD, Newburger JW.Дислипидемия у детей: определение, скрининг и диагностика. В: Fulton DR, ed. Своевременно. Обновлено 3 марта 2020 г. Проверено 16 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/dyslipidemia-in-children-definition-screening-and-diagnosis

Гранди С.М., Стоун Нью-Джерси, Бейли А.Л. и др. Руководство AHA / ACC / AACVPR / AAPA / ABC / ACPM / ADA / AGS / APhA / ASPC / NLA / PCNA по контролю холестерина в крови, 2018 г. Руководство по клинической практике [опубликованная поправка появляется в J Am Coll Cardiol.2019, 25 июня; 73 (24): 3234-3237]. J Am Coll Cardiol . 2019; 73 (24): 3168-3209. DOI: 10.1016 / j.jacc.2018.11.002

Кафонек С.Д., Донован Л., Лавджой К.Л., Бачорик П.С. Биологические изменения липидов и липопротеинов в крови из пальцевой помады. Clin Chem . 1996; 42 (12): 2002-2007.

Хан Дж., Нордбак И., Санд Дж. Уровни липидов в сыворотке связаны с тяжестью острого панкреатита. Пищеварение . 2013; 87 (4): 223-228. DOI: 10.1159 / 000348438

MedlinePlus: Национальная медицинская библиотека.ЛПВП: «хороший» холестерин. Обновлено 18 апреля 2019 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://medlineplus.gov/hdlthegoodcholesterol.html

MedlinePlus: Национальная медицинская библиотека. Уровни холестерина: что вам нужно знать. Обновлено 2 октября 2020 г. Проверено 13 июля 2021 г. https://medlineplus.gov/cholesterollevelswhatyouneedtoknow.html

MedlinePlus: Национальная медицинская библиотека. Метаболический синдром. Обновлено 24 июня 2021 г. По состоянию на 15 июля 2021 г. https://medlineplus.gov/metabolicsyndrome.html

Национальный институт сердца, легких и крови. Холестерин в крови. Дата неизвестна. По состоянию на 14 июля 2021 г. https://www.nhlbi.nih.gov/health-topics/blood-cholesterol

Panz VR, Raal FJ, Paiker J, Immelman R, Miles H. Эффективность анализаторов CardioChek PA и Cholestech LDX в местах оказания медицинской помощи по сравнению с клиническими диагностическими лабораторными методами измерения липидов. Cardiovasc J S Afr . 2005; 16 (2): 112-117.

Rajkumar SV. Лабораторные методы анализа моноклональных белков.В: Кайл Р.А., изд. Своевременно. Обновлено 12 июня 2020 г. Проверено 12 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/laboratory-methods-for-analyzing-monoclonal-proteins

Rizos CV, Elisaf MS, Liberopoulos EN. Влияние дисфункции щитовидной железы на липидный профиль. Open Cardiovasc Med J . 2011; 5: 76-84. DOI: 10.2174 / 1874192401105010076

Rosenson RS. Обучение пациентов: высокий уровень холестерина и липидов (помимо базовых). В: Freeman MW, ed. Своевременно. Обновлено 9 сентября 2019 г. Проверено 12 июля 2021 г.https://www.uptodate.com/contents/high-cholesterol-and-lipids-beyond-the-basics

Розенсон Р.С., Даррингтон П. Холестерин ЛПВП: Клинические аспекты аномальных значений. В: Freeman MW, ed. Своевременно. Обновлено 18 октября 2019 г. По состоянию на 12 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/hdl-cholesterol-clinical-aspects-of-abnormal-values ​​

Rosenson RS. Измерение липидов и липопротеинов крови. В: Freeman MW, ed. Своевременно. 16 января 2020 г. По состоянию на 25 марта 2021 г. https: //www.uptodate.com / contents / измерение-липидов-и-липопротеинов крови

Rosenson RS. Классификация липопротеинов, метаболизм и роль в атеросклерозе. В: Freeman MW, ed. Своевременно. Обновлено 3 августа 2020 г. По состоянию на 12 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/lipoprotein-classification-metabolism-and-role-in-atherosclerosis

Росс Д.С. Нарушения липидов при заболеваниях щитовидной железы. В: Купер Д.С., изд. Своевременно. Обновлено 18 ноября 2019 г. Проверено 16 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/lipid-abnormalities-in-thyroid-disease

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.Холестерин. Обновлено 4 февраля 2018 г. По состоянию на 13 июля 2021 г. https://www.fda.gov/medical-devices/home-use-tests/cholesterol

Целевая группа профилактических услуг США. Нарушения липидов у детей и подростков: Скрининг. Опубликовано 9 августа 2016 г. По состоянию на 16 июля 2021 г. https://www.uspreventiveservicestaskforce.org/uspstf/recommendation/lipid-disorders-in-children-screening

Вижан С. Скрининг липидных нарушений у взрослых. В: Freeman MW, Elmore JG, ред. Своевременно. Обновлено 29 июня 2021 г.По состоянию на 12 июля 2021 г. https://www.uptodate.com/contents/screening-for-lipid-disorders-in-adults

Когнитивное начальное и когнитивное обучение: немедленный и дальний переход к академическим навыкам у детей

Участники

Программа была учреждена как часть школьной программы для 372 второклассников в 13 классах в 4 государственных школах округа Фэрфакс Вирджиния (FCPS). Классы в каждой школе были случайным образом распределены для получения либо BT плюс игра по математике CC (170 учеников), либо BT плюс игра по чтению CC (202 ученика).Три дополнительные школы с 10 второклассниками служили контрольными, не получая ни игр BT, ни CC (72 ученика были контрольными по результатам математики и 139 учеников по результатам чтения). Экспериментальные и контрольные школы были схожими демографически: 5–10% детей во всех школах имели право на бесплатный или сокращенный обед из-за низкого семейного дохода. Все процедуры исследования были одобрены Комитетом по исследованиям человека Медицинской школы Йельского университета, и все процедуры исследования соответствовали соответствующим руководящим принципам.

Компьютерные игры для тренировки мозга (BT)

Игра 1 была разработана для тренировки сосредоточенного внимания, торможения реакции, когнитивной гибкости, но рабочей памяти и одновременного множественного внимания ( Общая исполнительная функция ). Есть две версии этой игры с одним и тем же основным компьютерным кодом и последовательностью когнитивных задач, но с другим игровым опытом пользователя (рис. 2). В одной из версий этой игры ученики начинают с того, что с помощью мыши отслеживают движущийся свет и щелкают по нему, когда он превращается в красный драгоценный камень.При правильных ответах свет движется быстрее, при ошибках замедляется. По мере продолжения игры добавляются новые аспекты исполнительной функции. Появляются синие драгоценные камни, по которым нельзя щелкать, что добавляет дискриминантного внимания и торможения реакции. Затем цель случайным образом переключается между красным и синим, увеличивая требования к подавлению реакции и добавляя когнитивную гибкость. Рабочая память вводится путем показа полудрагоценных камней и указания детям нажимать только на тот, который имеет тот же цвет, что и предыдущий, чтобы создать полный драгоценный камень.Помимо основного внимания к исполнительным функциям, эта игра также требует визуально-пространственной обработки и зрительно-моторной координации. Все уровни повторяются с двумя и тремя движущимися огоньками на экране. Вторая версия имеет тот же базовый компьютерный код и последовательность когнитивных задач, но другой игровой процесс (рис. 2): волшебная линза перескакивает с одного движущегося ящика на другой, показывая, есть ли внутри обезьяна. Если это «целевая» обезьяна, ребенок нажимает на нее, и обезьяна выбегает из ящика.Мы понимаем, что нейропсихологические конструкции каждой составляющей исполнительной функции (например, торможение реакции) не имеют однозначного соответствия с каким-либо операционным аспектом игры (например, нереагирование на препятствия), поскольку операционное поведение требует сочетания множественных функций, которые сами по себе имеют еще одну общую идентичность в данный момент на нейрофизиологическом уровне. Но мы действительно думаем, что прогрессивное сочетание операций на разных уровнях игры и сочетание операций в наборе игр BT составляют программу BT, которая интенсивно активирует набор нейронных функциональных систем, поддерживающих исполнительные функции.Игра 2 обучила использованию категорий ( Категории ). Пират подбрасывает предметы из сундука в воздух, и дети должны нажимать на предметы в целевых категориях, прежде чем они улетят с экрана. При правильных ответах они перемещаются быстрее, а прогрессивные уровни добавляют на экран до шести летающих объектов одновременно. Категории изначально представляют собой простые и естественные категории, такие как буквы, числа, животные, растения, еда и мебель. Категории на более высоких уровнях включают инструменты, машины, спорт и «вещи, которые можно взять с собой в отпуск».«На высших уровнях ребенок должен находить на экране предметы, относящиеся к той же категории. Обучаемое распознавание образов в игре 3 ( Pattern Recognition ). Учащиеся видят три объекта подряд и должны выбрать один из трех дополнительных объектов, чтобы завершить узор. Утки держат предметы и радостно улетают, когда ряд успешно завершен. Игра начинается с простых шаблонных правил, таких как «все одной формы» или «все одного цвета», и переходит к таким правилам, как «все разные по цвету и форме» и шаблонам, таким как «синий круг-желтый треугольник — синий круг-желтый треугольник. .«Более высокие уровни включают числовые узоры, вращающиеся формы и смеси различных видов задач. При правильных ответах время, отведенное на ответ, сокращается, при ошибках — больше. Игра 4 тренирует пространственную рабочую память ( Spatial Working Memory ). Дети должны запомнить порядок, в котором группа пиратов, сидящих на пляже, поднимает руки, чтобы попросить обед, или места в кемпинге, которые посещает игривая обезьяна, нажимая на них в соответствующем порядке. Количество запоминаемых мест начинается с двух, увеличивается с успехом и уменьшается с ошибками.Некоторые уровни требуют, чтобы ребенок отвечал в обратном порядке. Инструкции к игре выводятся как на слух через наушники, так и визуально на экране.

Рисунок 2

Два пользовательских интерфейса для игры для тренировки мозга с общими исполнительными функциями.

Левая панель — это версия, в которой ребенок следует за движущимся светом и нажимает на него, когда он превращается в драгоценный камень, отвечающий критериям того, чтобы быть целью. На показанном уровне игры есть два движущихся огонька, и в момент снимка экрана один только что превратился в синий драгоценный камень.Подсказка в верхней части экрана показывает, что цель — синие драгоценности. Правая панель — это второй пользовательский интерфейс для тех же когнитивных требований и компьютерного кода. В момент снимка экрана движущаяся линза (желтый кружок) только что обнаружила обезьяну-мишень в ящике, ребенок щелкнул по ней, обезьяна освободилась из ящика и убегает. Компьютерный код для игр был создан с помощью текстового редактора Sublime (https://www.sublimetext.com/), а художественные работы созданы в Photoshop (http: // www.photoshop.com/).

Физические упражнения для тренировки мозга (PE)

Как и в компьютерных упражнениях, когнитивные аспекты физических упражнений начинаются с устойчивого внимания и торможения реакции и постепенно переходят в когнитивную гибкость, одновременное одновременное внимание и рабочую память. Например, изначально каждому ребенку выделяется свое собственное пространство в своем кругу на полу, он занимается своим телом и практикует позы равновесия, подобные йоге. Затем они проводят контролируемую передачу мяча в парах, игры с групповым бегом с правилами, требующими планирования, стратегии и самоконтроля, или игры с торможением реакции, такие как «Саймон говорит.Позже они изучают боевые искусства и танцевальные последовательности или бросают два мешка разного цвета друг другу в кругах по 5–6 детей, причем каждому цвету соответствует своя последовательность людей, которым его бросают. Каждый день проводится как больше, так и меньше аэробных игр, а также групповых и индивидуальных упражнений. Хотя физические упражнения и компьютерные упражнения имеют очень схожие когнитивные требования и были разработаны для активации схожих, перекрывающихся нейронных функциональных систем, у нас нет данных изображений мозга, подтверждающих степень совпадения.

Игры учебного плана (CC)

Игры по чтению и математике были созданы для этого исследования в соответствии с общими основными учебными целями штата Нью-Йорк для второго класса. Как в играх по чтению, так и по математике мы оценивали два аспекта производительности. Во-первых, точность, измеряемая по правильным / общим ответам и не зависящая от скорости ответов. Второй показатель — правильных ответов в минуту, сочетания скорости и точности. Например, если ребенок получает 100% точность, но работает очень медленно, его правильные ответы в минуту будут довольно низкими.Второй ребенок, у которого точность 50%, но работает вдвое быстрее, получит такой же балл за правильные ответы / мин. Если двое детей отвечают одинаково быстро, тот, кто дает более высокий процент правильных ответов, получит более высокий балл правильных ответов в минуту. Разные люди могут отдавать приоритет различным целям или стратегиям производительности, а когнитивный прайминг может по-разному влиять на стратегии и цели, отраженные в этих двух показателях. Размещение каждого человека в двумерном пространстве этих показателей и параметров эффективности, а также оценка того, как относительная приоритезация может измениться с течением времени, выходят за рамки настоящего отчета.Однако эти два показателя позволяют нам начать рассмотрение того, как разные виды подготовки могут повлиять на разные цели и стратегии в группе в целом.

Игра в чтение

Игра в чтение требует, чтобы дети составляли цепочки слов с правильными связями, определяемыми сходством гласных звуков, хотя игра полагается только на визуальные стимулы и соответствие. Цепи ставят на якорь плавающие пиратские корабли, а маленький пират плывет под водой, чтобы поместить слова, выбранные из рыболовной сети, на цепь.На 31 уровне сложности игры, матчи переходят от простого к более сложному (например, от пат-шляпа-сат-мат до день-скажи-воскресенье-мороженое-сено-эй-качай-играй-серый-взвешивай-сосед-бродяга).

Математическая игра

Математическая игра основана на числовых связях — наборах из трех кругов, соединенных линиями, с большим кругом, содержащим «целое» (например, 12), и меньшими кругами, содержащими его «части» (например, 5 и 7). В игре эта визуальная структура представлена ​​в виде шкалы баланса. Кроме того, есть две меньшие сферы с одной стороны от центральной точки баланса и большая сфера с другой стороны.Для вычитания есть две сферы одинакового размера, по одной с каждой стороны весов. Ребенок должен добавить или вычесть золото из определенной сферы, чтобы сбалансировать шкалу, выбирая из коллекции золотых монет разной стоимости, чтобы перейти в сферу в дополнение, и выбирая, какие золотые монеты удалить из сферы при вычитании. Задачи предназначены для улучшения понимания чисел (навыков счета) и концепций 10 и 100, а также для повышения удобства сложения и вычитания двузначных и трехзначных чисел.Проблемы усложняются, когда ученики проходят 120 игровых уровней. При расчете показателей эффективности математической игры ходы, уравновешивающие шкалу, считались правильными. В этой игре ходы, предшествующие ходу, который фактически достигает баланса, не являются правильными или неправильными, но чрезмерные ходы накапливаются, чтобы снизить количество очков. Например, если проблема 6+? = 24 с 6 в одной сфере слева и ничего во второй сфере слева, можно ответить быстрее, добавив одну фигуру из 10 единиц и две части из 4 единиц, чем добавляя фишку из 5 единиц, три 2- единицы и единицы, пока шкала не уравновесится.Первая стратегия даст более высокий балл точности (1/3 против 1/11) и потенциально более высокий комбинированный показатель скорости и точности, поскольку количество сбалансированных весов в минуту отражает количество движений, необходимых для достижения баланса, и скорость каждое движение.

Успеваемость и академические результаты

Дальний перевод BT оценивался по изменению проводимых школой стандартизированных тестов по математике и чтению, которые давались участникам непосредственно перед началом (предварительное тестирование) и по завершении (послетестирование) программы. и к элементам управления в те же моменты времени.Тест на успеваемость по математике был разработан FCPS и стандартно используется во всем округе. Он состоит из 20 вопросов, охватывающих несколько областей знаний, связанных с математикой, которые требуют от учащихся определять симметричные фигуры, определять и описывать геометрические фигуры, использовать данные для прогнозирования результатов экспериментов и построения графиков, определять шаблоны фигур, оценивать и измерять длину и использовать деньги, часы и календари, а также счет, счет, арифметика и дроби. Успеваемость по чтению оценивалась с помощью теста на развитие чтения (DRA), 2 nd Edition, в котором учитывались беглость чтения и понимание прочитанного, которые проводились учителем каждого ребенка индивидуально в зависимости от того, как ребенок читает вслух и понимает стандартизированные отрывки теста.Учебные буклеты готовят учителей к проведению и выставлению оценок за тест 27 . Надежность повторного тестирования, основанная на оценке одним и тем же учителем одних и тех же учеников (n = 112, 1–6 классы) с 14-дневным интервалом (количество разных учителей не указано) очень высока 0,97 (беглость) и 0,99 (понимание) . Для оценки надежности между экспертами 26 экспертов оценили аудиозаписи и проанализировали письменные работы студентов из 30 администраций DRA. Коэффициент согласования первого порядка Каппа Гвела был равен 0.57 за беглость и 0,65 за понимание, 41–0,60 считается умеренным, а выше 0,60 — существенным согласием 27 .

График тренировки мозга

Дети играли в компьютерные игры BT и CC три или четыре раза в неделю с февраля по июнь 2015 года, в среднем 31 занятие на ребенка, диапазон от 6 до 65 с двумя исключенными отклонениями и 81% дети делают не менее 20 занятий. Первоначально сеансы включали пять 5-минутных блоков BT-игр и одну 10-минутную CC-игру, но CC-игра была сокращена до 5-минутных примерно на 20% в исследовании, чтобы учесть ограничения школьного расписания.Чтобы оценить потенциальные эффекты когнитивного прайминга, мы сравнили производительность CC, когда ему не предшествовала игра BT, с производительностью, когда она следовала за каждой из четырех игр BT. Чтобы свести к минимуму количество дней, в течение которых классные занятия заканчивались до того, как игралась CC-игра, CC-игра была случайным образом представлена ​​как первая, вторая или третья игра дня. Поскольку у нас есть четыре типа игр BT, нас интересуют пять условий (сначала CC , сначала BT 1 / CC , BT 2 / CC, BT 3 / CC и BT 4 / УК) .В каждом последующем блоке из 10 тренировок случайным образом были выбраны две сессии, в которых CC пришел первым. Чтобы повысить вовлеченность, перед тем, как дети начнут играть в BT-игру, они видят экран «Выбор игры», позволяющий им выбрать одну из двух BT-игр для следующей игры. Их выбор ограничивает будущие варианты в каждом блоке рандомизации из 10 сеансов, так что каждый из 4 типов игр BT предшествует CC два раза в пределах блока. Дети занимались физкультурой один или два раза в неделю примерно по 30 минут каждый день.Онлайновые материалы на портале для учителей содержали советы по проведению компьютерных упражнений и подробные ежедневные планы поражения при физкультуре. Учителя прошли 4-часовой тренинг по администрированию компьютера и обучающим играм по физкультуре, и все занятия проводили учителя.

Статистический анализ

Непосредственное влияние когнитивного примирования на математику и чтение

Необработанные данные о каждом нажатии клавиши или щелчке мышью в каждой игре были отправлены группе статистического анализа Национального центра исследований в области оценки, стандартов и тестирования учащихся , CRESST / UCLA для анализа.Таким образом, анализ данных проводился в значительной степени независимо от исследователей, разработавших это исследование BT, и от коммерческой компании (C8Sciences), которая поддерживает использование программы в школах, хотя вся исследовательская группа участвовала в обсуждении общих целей и стратегии исследования. анализ и интерпретация результатов. Оценка влияния игр BT на производительность игр CC статистически сложна по нескольким причинам. Структура набора данных является многоуровневой, с игровыми сессиями, вложенными в учащихся.Есть ряд потенциальных ковариат, которые могут повлиять на производительность в играх CC. Кроме того, в любой сессии задействовано только подмножество игровых уровней CC. Таким образом, ожидаемая производительность сеанса также усложняется свойствами задействованных уровней, которые меняются от сеанса к сеансу. Чтобы учесть эти сложности, мы используем гибкую многоуровневую теорию ответа на вопросы (IRT) 28,29,30,31 с ковариатами, чтобы одновременно моделировать вариации внутри и между учениками, а также обращать внимание на различные характеристики игры CC. играть, включая уровень сложности игры CC.

Набор данных был проверен на наличие аномальных и резко отклоняющихся значений. Сеансы, которые были неполными или слишком длинными, исключались, и если время, потраченное на определенном игровом уровне в рамках сеанса, составляло менее одной минуты или менее 10 игровых ходов, эти данные не учитывались. Эти фильтры создали набор данных для анализа, состоящий из 5876 сеансов (из 6 534 до фильтров) игры чтения CC и 3884 (из 4541 до фильтров) математической игры CC. Статистика соответствия критериев хи-квадрат и RMSEA показала превосходное соответствие для всех показателей результатов.Сообщаемые p-значения являются 2-хвостовыми.

Дальний переход в школьные тесты по математике и чтению

Различия между участниками программы и контрольной группой в улучшении оценивались с помощью дисперсионного анализа с повторными измерениями (ANOVA), проведенного в R. Из-за ошибки учителя 73 ученика в группе BT весной получили неправильный тест по математике или вообще не прошли тест по математике. В результате была проанализирована выборка из 299 детей, которые выполнили BT по математике и 372 ребенка по чтению. Наивысший балл, набранный в тестах по чтению, составил 38.Среднее улучшение от до и после теста во всей выборке участников и детей контрольной группы было старше шести лет. Чтобы ограничить потолочные эффекты при оценке возможного дифференциального улучшения в группах участников и контрольной группе, 53 ребенка с предварительными оценками 34 или более были исключены из группы BT и 7 — из контрольной группы, в результате чего остались группы по 319 и 132.

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *