Programme: Measurement-assessment specialist teacher from 2021/22/Term 2
Subject Role: Compulsory
Recommended semester: 4
Objectives
The objective of the subject is to introduce the student to the modern methods of statistical data analysis and their application in pedagogical analyses. The transfer of a system of tools that will give the student the opportunity to analyse the thesis in the short term in accordance with the objectives of the training, and to carry out independent research later on.
Academic results
Knowledge
Skills
- 1. Képes a pedagógiai problémafelismerésre.
- 2. Képes meghatározni az adatfeldolgozásra felhasználható statisztikai eljárások körét, figyelembe venni azok előnyeit és hátrányait.
- 3. Képes az összetett statisztikai eljárások végrehajtására számítógép segítségével.
- 4. Képes az elemzés eredményeinek statisztikai, matematikai és pedagógiai értelmezésére. ezek alapján fejlesztési javaslatok megfogalmazására.
Attitude
Independence and responsibility
Teaching methodology
Transfer of theoretical knowledge in lectures, practice and master learned technical (software management) and data discovery, data preparation and data analysis methods through practice and independent work at home. Processing of the evaluation of the results in group work, analysis of case studies.
Materials supporting learning
- 1. Kata János: Statisztikai módszerek a pedagógus munkájában (tanszéki jegyzet, forrása: moodle-tanlap)
- 2. Varga Lajos: Kutatásmódszertan (Közoktatásvezetői szak jegyzete, Budapest, 2006.)
- 3. Ketskeméty László-Izsó Lajos-Könyves Tóth Előd: Bevezetés az SPSS Statistics programrendszerbe, Artéria Stúdió Kft, Budapest, 2011
General Rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése a félév során megírt három házi feladat, illetve az elméleti tananyag elsajátításának ellenőrzésére irányuló szóbeli vizsga eredménye alapján történik.
Performance assessment methods
A. Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: 1. Részteljesítmény-értékelés (házi feladatok): a tantárgyi tudás, az önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek értékelése. B. Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés (vizsga) 1. van
Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating
Percentage of exam elements within the rating
- 1. részteljesítmény értékelés (1. házi feladat): 16
- 2. részteljesítmény értékelés (2. házi feladat): 17
- 3. részteljesítmény értékelés (3. házi feladat): 17
- szóbeli vizsga: 50
Conditions for obtaining a signature, validity of the signature
A Kari Hallgatói Képviselet véleményezése után jóváhagyta dr. Lógó Emma oktatási dékánhelyettes -én, érvényes -től.
Issuing grades
% | |
---|---|
Excellent | 100-100 |
Very good | 87- 100 |
Good | 75- 87 |
Satisfactory | 62- 75 |
Pass | 50- 62 |
Fail | 0-50 |
Retake and late completion
1) A házi feladat és a vizsga a mindenkori Tanulmányi és Vizsgaszabályzat előírásai szerint, a Térítési és Juttatási Szabályzatban előírt díjak megfizetése mellett pótolható.
Coursework required for the completion of the subject
Nature of work | Number of sessions per term |
---|---|
részvétel a kontakt tanórákon | 25 |
házi feladatra felkészülés | 60 |
tanórákra való felkészülés | 60 |
számítógépes gyakorlás | 100 |
vizsgafelkészülés | 50 |
egyéb felkészülés | 65 |
Approval and validity of subject requirements
Consulted with the Faculty Student Representative Committee, approved by the Vice Dean for Education, valid from: 08.11.2021.
Topics covered during the term
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a képzés adottságaihoz igazítva a négy konzultációs időpontnak megfelelő tematikai blokkokból áll. Ezek hossza a hallgatók összetételétől és az általuk javasolt problémák tárgyalásának jellegétől függően az egyes félévek során változhat.
Lecture topics | |
---|---|
1. | A gyakorlatok témái |
2. | A faktoranalízis elvégzése SPSS-ben. A program futtatása különböző szoftverbeállítások esetén. Az eredmények matematikai és pedagógiai értelmezése. |
3. | A klaszterelemzés elvégzése SPSS-ben. A program futtatása különböző szoftverbeállítások esetén. Az eredmények matematikai és pedagógiai értelmezése. |
4. | A többdimenziós skálázás elvégzése SPSS-ben. A program futtatása különböző szoftverbeállítások esetén. Az eredmények matematikai és pedagógiai értelmezése. |
5. | További eljárások elvégzése SPSS-ben. Az eredmények matematikai és pedagógiai értelmezése. |
6. | További eljárások elvégzése SPSS-ben. Az eredmények matematikai és pedagógiai értelmezése. |
Additional lecturers
Name | Position | Contact details |
---|---|---|
- |