ZNANJE MATEMATIKE V TIMSS ADVANCED 2015 IN NA MATURI:

Similar documents
UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

13. poglavje. Značilnosti šolske klime

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

LISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

Izhodišča raziskave TIMSS za maturante

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R

Reševanje problemov in algoritmi

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS

Baroklina nestabilnost

MINISTRSTVO ZA ŠOLSTVO IN ŠPORT OECD PISA 2009 PRVI REZULTATI. Pedagoški inštitut Ljubljana, 7. december 2010

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO BARBARA TAVČAR

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

KAKOVOST IN TRAJNOST BIOLOŠKEGA ZNANJA SLOVENSKIH SREDNJEŠOLCEV

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

Makroekonomija 1: 4. vaje. Igor Feketija

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Vaje / Tutorial: slovenski / Slovene

oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Seminar 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ 75 2,5

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

STATISTIČNE METODE V PEDAGOŠKEM RAZISKOVANJU

Izhodišča raziskave TIMSS Uredili: Barbara Japelj Pavešić in Karmen Svetlik

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

Pomen formativnega spremljanja za učenje in poučevanje matematike , Zagreb

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

IZRAČUN MEMBRANSKE RAZTEZNE POSODE - "MRP" za HLADNOVODNE SISTEME (DIN 4807/2)

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov

Špela Hrast in Vesna Ferk Savec

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

Using LiDAR ALS data as a supplement to existing cave registry data: an example from NW Gorski kotar, Croatia

Biološka ekvivalenca Statistične metode. Iztok Grabnar

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

JEDRSKA URA JAN JURKOVIČ. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani

matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič

Distance reduction with the use of UDF and Mathematica. Redukcija dolžin z uporabo MS Excel ovih lastnih funkcij in programa Mathematica

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

Od besed k pojmom in strategijam pri razvoju matematične pismenosti

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Neizpolnjevanje predpostavk regresijskega modela

ZNANJE UČENCEV 8. IN 9. RAZREDA OSNOVNE ŠOLE NA DOLENJSKEM O EVOLUCIJI ČLOVEKA

Introduction of Branching Degrees of Octane Isomers

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE

kemijsko tehnologijo Kemija UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ANALIZNA KEMIJA I ANALYTICAL CHEMISTRY I Študijska smer Study Field

Državni izpitni center MATEMATIKA PREIZKUS ZNANJA. Sreda, 4. maj 2011 / 60 minut. NACIONALNO PREVERJANJE ZNANJA ob koncu 2. obdobja NAVODILA UČENCU

UČNI NAČRTI. Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ 90 3

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS REOLOGIJA KOMPLEKSNIH TEKOČIN. Študijska smer Study Field

011 EURYDICE

Mathematica PRI MATEMATIKI V 1. IN 2. LETNIKU SPLOŠNEGA GIMNAZIJSKEGA PROGRAMA

Spletni sistem za vaje iz jezika SQL

Predmet: Letnik. Semester. Semester. Academic year. Study field. Enovit / Seminar. Samost. delo. Sem. vaje ECTS. Laboratory Field work.

VAJE 2: Opisna statistika

1) V diagramu sta prikazana plazemska koncentracijska profila po večkratnem intravenskem odmerjanju učinkovine v dveh različnih primerih (1 in 2).

QUALITY EVALUATION OF THE NATIONAL TOPO- GRAPHIC MAP 1 : 50,000 OCENA KAKOVOSTI DRŽAVNE TOPOGRAFSKE KARTE V MERILU 1 :

USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE SHOT PUT ANALYSIS. Matej Supej* Milan Čoh

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Extracting and Maintaining Geo-Referenced Data during the Application Processing Joze SENEGACNIK

Vsebina Od problema do načrta programa 1. del

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

Izbirni predmeti na magistrskih programih Oddelka za matematiko FMF. Študijsko leto 2017/18

Multipla regresija. Iztok Grabnar. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za farmacijo

ANALIZA SPLETNIH STRANI SREDNJIH ŠOL PO SLOVENIJI

Nelinearna regresija. SetOptions Plot, ImageSize 6 72, Frame True, GridLinesStyle Directive Gray, Dashed, Method "GridLinesInFront" True,

MECHANICAL EFFICIENCY, WORK AND HEAT OUTPUT IN RUNNING UPHILL OR DOWNHILL

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO

ODNOS DO UČENJA (MATEMATIKE)

Iterativne metode podprostorov 2010/2011 Domače naloge

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

Priloga E.2.2. Uč ni nač rti predmetov v š tudijškem programu EKOLOGIJA IN BIODIVERZITETA

Sinteza homologov paracetamola

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Projektovanje paralelnih algoritama II

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKA NALOGA LARA ŠTUPICA

ZANESLJIVOST UGOTAVLJANJA VOLUMNA DREVES IN LESNE ZALOGE SESTOJEV Z ENOPARAMETRSKIMI FUNKCIJAMI IN STRATIFIKACIJO

Metode raziskovanja. Vzorčenje. Vzorčenje. Raziskovalni proces

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. Ekstremne porazdelitve za odvisne spremenljivke

Študijska smer Study field. Klinične vaje work. Nosilec predmeta / prof. dr. Peter Legiša, prof. dr. Bojan Magajna, prof. dr.

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA V NOVI GORICI POSLOVNO-TEHNIŠKA FAKULTETA REŠEVANJE OPTIMIZACIJSKIH PROBLEMOV S PROGRAMSKIM PAKETOM SCICOSLAB DIPLOMSKO DELO.

Calculation of stress-strain dependence from tensile tests at high temperatures using final shapes of specimen s contours

Dejan Petelin. Sprotno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov

Državni izpitni center. Izpitna pola 1. Četrtek, 4. junij 2015 / 90 minut

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK

Linearna regresija. Poglavje 4

Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA)

Transcription:

ZNANJE MATEMATIKE V TIMSS ADVANCED 2015 IN NA MATURI: KJE SO USPEŠNEJŠI FANTJE IN KJE DEKLETA BARBARA JAPELJ PAVEŠIĆ, PEDAGOŠKI INŠTITUT GAŠPER CANKAR, DRŽAVNI IZPITNI CENTER februar 2017 1 Metodološko srečanje, 14. 2. 2017

O TIMSS Advanced Sodelovalo je 9 držav: Francija, Italija, Libanon, Norveška, Portugalska, Ruska federacija, Slovenija, Švedska in ZDA. V Sloveniji: MATEMATIKA: vzorec populacije maturantov programa splošne mature (3000 na 70 šolah), kandidati za višjo (25%) in osnovno raven mature iz matematike (75%) FIZIKA: vsi dijaki v programu maturitetne fizike (1200 na 50 šolah) Skupaj: 56 000 dijakov: 32 000 iz matematike, 24 000 iz fizike, ~5 000 učiteljev in 3 000 šol februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 2

Dosežki maturantov iz matematike Slovenski kandidati za maturo iz matematike na višji ravni: najvišji dosežek Slovenija skupaj: enak dosežek kot specializirani dijaki Francije in Norveške Slovenija, višja raven mature Ruska federacija 6ur+ Libanon TIMSS povprečje Ruska federacija ZDA Dosežki 549 540 532 500 485 485 % pokritja populacije 8.2 1.9 3.9 11.4 10.1 Portugalska 482 28.5 Višji dosežki od slovenskega Statistično podobni dosežki Francija Slovenija Norveška 463 460 459 21.5 34.4 10.6 Nižji dosežki od slovenskega Švedska Italija 431 422 14.1 25.5 0 100 200 300 400 500 600 februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 3

Dosežki maturantov iz fizike Slovenski maturanti, ki so izbrali maturo iz fizike: najvišji dosežek med vsemi Nižji dosežki od slovenskega Slovenija Ruska federacija Norveška TIMSS povprečje Portugalska Švedska ZDA Libanon Italija Francija Dosežki 531 508 507 500 467 455 437 410 374 373 % pokritja populacije 7.6 4.9 6.5 5.1 14.3 4.8 3.9 18.2 21.5 0 100 200 300 400 500 600 februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 4

Razlike med spoloma v OŠ in gimnazijiv SVN V osnovni šoli ni razlik, do konca gimnazije pa postanejo velike. 560 MAT 4 580 MATEMATIKA fantje VRM 520 dečki dečki 560 480 dečki 540 520 fantje VRM 440 560 1995 2003 2007 2011 2015 MAT 8 500 480 460 fantje fantje fantje ORM fantje fantj e 520 440 420 1995 2008 480 1995 2003 2007 2011 2015 dekleta dekleta VRM dekleta ORM fantje fantje VRM fantje ORM februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 5

Razlike v znanju matematike med spoloma drugje februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 6

Analize nalog Almanacs deskriptivne analize vseh odgovorov na naloge in vprašanja: http://timssandpirls.bc.edu/timss2015/advanced-international-database/ Naloge: nacionalno poročilo TIMSS Advanced: http://timsspei.splet.arnes.si februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 7

TIMSS naloge 3 vsebine: algebra, analiza, geometrija razdeljene v poglavja 3 kognitivne kategorije: poznavanje dejstev in postopkov, uporaba znanja, sklepanje V preizkusu: kratke izbirne (A,B,C,D) + odprti tip Čas: 90 minut za 3 skupine po 11-14 naloge uravnotežene po času za reševanje Ocenjevanje: 1 točka za izbirne, 1 ali 2 za odprte; v modelu kasneje obtežene z zahtevnostjo; Po izračunu dosežkov z IRT so naloge razvrščene v mednarodne mejnike znanja. februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 8

Naloge za preverjanjedejstevin postopkov % pravilnih rešitev med fanti 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Naloge 2015 Naloge 2008 M1_02 M4_01 M3_01, T M3_11, T M3_02, T M1_08 M2_06 M2_10 M3_05, T M1_02, T M3_02 M3_01 M1_05 M3_11 M3_05 M4_05 M1_01 M1_05, T M4_06 M2_02 M1_08, T M1_01, T M2_01 M1_01 M1_02 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 % pravilnih rešitev med dekleti Izrazi in operacije Izrazi in operacije Visok Najvišji M1_05 Odvodi Srednji M1_08 Nekoordinatna in koordinatna Srednji geometrija M2_01 Funkcije Srednji M2_02 Enačbe in neenačbe Visok M2_06 Integrali Najvišji M2_10 M3_01 M3_02 Trigonometrija Izrazi in operacije Izrazi in operacije Visok Srednji Visok M3_05 Odvodi Visok M3_11 M4_01 Nekoord. in koordinatna geometrija Izrazi in operacije Najvišji Visok M4_05 Limite Srednji M4_06 Odvodi Visok februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 9

Primera nalog Naloga M3_01, ki so jo mnogo bolje rešili fantje kot dekleta, je naloga o zaporedju (15 % razlike): Najslabše rešena naloga M1_02 (pravilnih rešitev 22 % - ugibanje?) februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 10

Naloge za preverjanjeuporabeznanja % pravilnih rešitev med fanti 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Naloge 2015 M3_09, TM3_09 Naloge 2008 M3_10 M1_03, T M2_08 M3_10, T M2_04 M2_11 M1_10 M1_03 M3_03 M1_06 M1_07, T M1_07 M1_06, T M4_09 M3_03, T M4_03 M1_10, T M1_09 M2_05 M3_08, T M1_09, T M4_02 M3_07 M3_08 M3_07, T 0 10 20 30 40 50 60 70 80 % pravilnih rešitev med dekleti M1_03 Funkcije Visok M1_06 Odvodi Najvišji M1_07 Nekoordinatna in koordinatna geometrija Najvišji M1_09 Nekoordinatna in koordinatna geometrija Nad najvišjim M1_10 Nekoordinatna in koordinatna geometrija Najvišji M2_04 Izrazi in operacije Najvišji M2_05 Funkcije Visok M2_08 Limite Visok M2_11 Trigonometrija Srednji M3_03 Enačbe in neenačbe Visok M3_07 Odvodi Nad najvišjim M3_08 Integral Najvišji M3_09 Nekoordinatna in koordinatna geometrija Srednji M3_10 Trigonometrija Srednji M4_02 Enačbe in neenačbe Najvišji M4_03 Enačbe in neenačbe Najvišji M4_09 Trigonometrija Visok februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 11

Naloge za preverjanje matematičnegasklepanja % pravilnih rešitev med fanti 60 50 40 30 20 10 0 M3_04 M3_06 M4_07 M4_04 M2_09 M2_03 M2_12 M3_06, T M4_08 M3_04, T M4_10 M4_11 0 10 20 30 40 50 60 % pravilnih rešitev med dekleti M2_03 Izrazi in operacije Najvišji M2_09 Limite Najvišji M2_12 Nekoordinatna in koordinatna Najvišji geometrija M3_04 Enačbe in neenačbe Srednji M3_06 Odvodi Srednji M4_04 Funkcije Visok M4_07 Odvodi Visok M4_08 Integral Visok M4_10 Trigonometrija Visok M4_11 Nekoordinatna in koordinatna geometrija Visok Ugotovitev: fantje so boljši v različnih nalogah iz vseh kognitivnih ravni, vsebin in mejnikov. Učni načrt? Bodoči študij? februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 12

Primera nalog Naloga iz uporabe znanja M3_09, pri kateri so fantje dosegli 14 % več rešitev. (srednji mejnik): Naloga izsklepanja M2_03, ki so mnogo bolje rešili fantje kot dekleta, 16 % razlike (najvišji mejnik): februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 13

Maturitetne naloge podobne TIMSS? Obseg: ORM: pisno 120 min za 12 kratkih nalog + ustno 20 min za 3 vprašanja z nalogo VRM: pisno 180 min za 12 kratkih + za 3 strukturirane naloge + ustno 20 min za 3 vprašanja z nalogo Ocenjevanje: Točke s pisnega dela + točke z ustnega dela = točke ocena (ORM 1-5; VRM 1-8); Določanje mej za ocene je ločeno za ORM in VRM! februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 14

Kako do analiz podatkov 14 skupin nalog; vsak otrok reši 2 poišče se podobne otroke, ki so rešili druge skupine nalog prvemu otroku se pripiše verjeten dosežek za vse naloge otrok dobi s TOP napoved dosežka v obliki porazdelitve (določa jo 5 naključnih vrednosti = plausible values) Orodje za IRT: Mplus (Muten & Muten) IDCNTRY IDBOOK IDSCHOOL IDCLASS IDSTUD IDTEACH IDLINK TOTWGT PSPPHY01 PSPPHY02 PSPPHY03 PSPPHY04 PSPPHY05 705 11 22 2204 220402 2203 3 1.523809 409.44 458.81 451.28 434.65 400.80 705 12 22 2204 220403 2203 3 1.523809 475.50 414.33 404.67 435.21 383.24 705 7 22 2204 220404 2203 3 1.523809 429.74 389.07 419.15 393.27 458.52 705 8 22 2204 220405 2203 3 1.523809 555.00 616.03 572.12 569.86 564.35 705 9 22 2204 220406 2203 3 1.523809 508.80 456.08 464.17 328.68 376.80 705 10 22 2204 220407 2203 3 1.523809 345.68 398.21 428.39 480.46 481.69 705 11 22 2204 220408 2203 3 1.523809 455.21 412.36 562.13 474.88 513.30 705 7 24 2408 240802 2403 3 2.461538 464.28 477.62 451.16 430.77 426.37 705 9 24 2408 240804 2403 3 2.461538 409.78 428.49 447.43 450.78 421.04 705 10 24 2408 240805 2403 3 2.461538 473.75 424.98 456.95 392.22 389.20 februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 15

Omejitvepri analizah podatkov 1. Struktura preizkusov znanja (multiple imputacije) 2. Izračun dosežkov (PV) z metodo odgovora na postavko (IRT) 3. Vzorci: uteži + analize v državah + standardne napake 4. Lestvice in indeksi stališč(združene spremenljivke) 5. Hierarhična struktura učenci-učitelji-šole Bistveno: Za statistike iz dosežkov (PV), standardne napake vsebujejo slučajnost zaradi posplošitve iz vzorca na populacijo (vzorčna varianca) in ocene o dosežku na vseh nalogah (varianca zaradi imputacij). Za statistike spremenljivk iz vprašalnikov je standardna napaka samo zaradi vzorčne variance. februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 17

Kaj vse je na voljo za statistike? Podatki za vsako državo (učenci testi + vprašalniki; učitelji, šola) Uporabniški priročnik + IDB Analyzer + priročnik zanj Vse tabele na voljo v excelu s strani: http://timssandpirls.bc.edu/ februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 17

Programi za analize: IDB ANALYZER: potrebuje delujoč SPSS / SAS (ustvari sintakso) http://www.iea.nl/research-collaboration Our data omogoča analizo vseh IEA in OECD študij omejen na osnovne statistične metode Paket BIFIEsurvey v R funkcije definiramo sami omogoča tudi HLM modele bootstrap računa drugače, zato se stand. napake malo razlikujejo od IDB. Vzorec izračunov: Analiza podatkov TIMSS z R Plakat konferenca PI, Mihaela Štiglic februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 18

Sistem poimenovanja podatkov v TIMSS MCGlllM3 šolski podatki MSAlllM3 odgovori učencev na testne naloge MSGlllM3 odgovori učencev na vprašalnike MSTlllM3 povezovanje učencev in učiteljev MTGlllM3 odgovori učiteljev na vprašalnike (G=M mat; G=P fizika) M B: 8. razred M A: 4. razred M P: maturanti iz fizike User Guide Supplement 1 - International Version of the TIMSS Adv 2015 Context Questionnaires Supplement 2 - National Adaptations of International Context Questionnaires Supplement 3 - Variables Derived from the Student, Teacher, and School Quest. februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 19

Pogled v IDB Analyzer nastavitev analize februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 20

Sintaksa iz IDB se odpre v SPSS < run all > vrne rezultate! V IDB vključene: deskriptivne, korelacije, regresije, logistične regresije, percentili, mejniki... Izpis vsebuje analizo značilnosti razlik med skupinami (xls datoteke). februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 21

Matura iz matematike+ TIMSS po spolu 650 TIMSS in ocena iz mature Ugotovitvi: Dosežek TIMSS 600 550 500 450 400 350 300 Osnovna raven mature Všja raven mature 1 2 3 4 5 6 7 8 Ocena na maturi dekleta orm fantje orm dekleta vrm fantje vrm 1. Fantje, ki so dobili isto oceno na maturi kot dekleta, so v TIMSS pokazali več znanja kot dekleta. 2. Dijaki, ki so delali maturo na osnovni ravni in dobili isto oceno kot dijaki na višji ravni, so v TIMSS pokazali manj znanja. VRM = višja raven mature ORM = osnovna raven mature februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 22

Korelacije med tremi dosežki Najbolj sta povezani TIMSS in končna ocena na maturi. Bolj so s TIMSS povezani dosežki na maturi višje ravni. Dekleta Fantje. Matura OR, pisno : TIMSS 0,56 = 0,57 Matura VR pisno : TIMSS 0,59 > 0,56 Matura OR, ustno : TIMSS 0,27 > 0,24 Matura VR, ustno : TIMSS 0,23 < 0,26 Točke na maturi, OR : TIMSS 0,56 = 0,56 Točke na maturi, VR : TIMSS 0,58 > 0,55 Ocena na maturi (1-5) : TIMSS 0,70 < 0,73 Šolska ocena (1-5) : TIMSS 0,61 < 0,65 februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 23

Razlika med spoloma: TIMSS + matura Fantje OME(y) = 0.6 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 100 % 90 % Maturitene ocene iz matematike Razlike med spoloma se manjšajo od TIMSS do mature. Pri šolskih ocenah jih sploh ni. 20 % 80 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % Dekleta OME(x) = 0.4034 Fantje OME(y) = 0.55 70 % 60 % 50 % 40 % 100 % 90 % Šolske ocene iz matematike Dosežek TIMSS Advanced v Sloveniji 30 % 20 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % Dekleta OME(x) = 0.4485 Fantje OME(y) = 0.5 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % Dekleta OME(x) = 0.504 februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 24

Ustni izpit na maturi iz matematike po spolu Odstotne točke na ustnem delu mature Osnovna raven Odstotne točke na ustnem delu mature Višja raven Ustne ocene na maturi nakazujejo višje dosežke deklet, bolj izrazito na osnovni ravni mature. februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 25

Mejniki znanja v TIMSS in maturitetne ocene Ocene na maturi niso usklajene z umestitvijo dijakov v mejnike znanja. Velika nausklajenost je med osnovno in višjo ravnjo na maturi. Povprečna ocena in deleži dijakov, ki so dosegli vsak mejnik znanja TIMSS Deleži dijakov 68.9 4.0 2.9 9.48 5.4 3.8 6.4 4.2 39.09 40.35 27.2 3.8 0.1 7.2 4.5 11.08 manj kot srednje znanje srednje znanje visoko znanje najvišje znanje Delež dijakov ORM Delež dijakov VRM Osnovna ravne mature Višja raven mature 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Ocena na maturi februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 26

Študijski nameni maturantov Odstotoni deleži dijakov 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Fizika Matematika Tehnika Fiziki Višja raven mature Osnovna raven mature IKT Kemija Biomedinske zn. Izobraževanje Ekonomija Drugo februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 27

Študenti matematike in biomedicinskih ved Odstotni delež dijakov po ocenah na maturi Dijaki, ki so za študij izbrali matematiko in statistiko 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 700 600 500 400 300 200 100 Dijaki, ki so za študij izbrali medicino in biomedicinske študije 700 600 500 400 300 200 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 Ocene na maturi iz matematike Dosežek TIMSS februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 28

Naklonjenost matematiki + dosežki po spolu 180 160 25 točk razlike 600 550 140 500 Odstotni deleži dijakov 120 100 80 60 40 20 0 3 6 Zelo naklonjeni matematiki 31 42 Srednje naklonjeni matematiki 66 19 točk razlike 53 Niso naklonjeni matematiki 450 400 350 300 250 200 Dosežki TIMSS Dosežek deklet Dosežek fantov februar 2017 TIMSS ADVANCED 2015 + MATURA 29

Č e t r t o š o l c i M a t u r a n t i O s m o š o l c i Poročila raziskave TIMSS in TIMSS ADVANCED 2015: na http://timsspei.splet.arnes.si na podstrani: Poročila TIMSS 2015 februar 2017 Geslo: timssslo15 30