Гендерні дослідження рівнів навчальних досягнень першокурсників з вищої математики кількісними методами

Abstract

(ua) Стаття присвячена дослідженню рівнів навчальних досягнень першокурсників з вищої математики. Порівняльний аналіз успішності студентів зроблено за результатами тестування студентів першого курсу спеціальності 014 Середня освіта (Трудове навчання та технології) фізико-математичного факультету Центральноукраїнського державного педагогічного університету імені Володимира Винниченка. Апробовані тестові завдання, які пройшли перевірку статистичних характеристик й задовольнили вимоги до завдань такого виду, можна використовувати в навчальному процесі. У статті також піднімається питання вивчення гендерних відмінностей у математичних здібностях юнаків і дівчат, які здобувають вищу освіту. Перевірку непараметричних гіпотез щодо відмінностей рівнів навчальних досягнень юнаків та дівчат з вищої математики виконано за допомогою критеріїв Q-Розенбаума та U-Манна Уітні. Розглянуті кількісні методи можуть бути використані для аналізу дослідних даних в поведінкових науках під час інших гендерних досліджень.

(en) The paper is focused on the research of levels of freshmen’s educational achievements in higher mathematics. The comparative analysis of students' progress was made on the basis of the resultsof the tests done by the first-year students of the specialty 014 Secondary Education (Labor Studies and Technology), the Department of Physics and Mathematics, Volodymyr Vynnychenko Central Ukrainian State Pedagogical University. Proven test tasks that have been verified through statistical characteristics, and satisfied the requirements for such tasks can be used in the educational process. The paper also raises the question of studying gender differences in mathematical abilities of boys and girls who get higher education. The verification of nonparametric hypotheses regarding the differences in educational achievement levels of boys and girls in higher mathematics was performed with the help of QRosenbaum and U-Mann Whitney criteria. In our research the comparative analysis of students’ success performed on the basis of statistical methods shows that the level of boys’ achievements in «Higher mathematics» does not exceed the level of girls’ educational achievements in this course. So, the differences are not significant. To find out tendencies in human behavior behavioral studies should use mathematical-statistical methods for processing empirical data received through questioning and experiment (in our case – testing), and for determining quantitative dependences between the studied phenomena. They help to evaluate the results of the experiment, contribute to increasing the reliability of the findings, provide the basis for theoretical generalizations. However, the practical application of these methods appears to be rather difficult. This is due largely to the fact that researchers in behavioral Sciences, as a rule, have no special mathematical knowledge, and mathematicians who help them do not have knowledge of the subject of the research. Efficiency and effectiveness in achieving goals of gender policy at the state and local levels depends primarily not on the number of specialists but on their training and level of competence. So, to prepare qualified specialists who are able to use quantitative, mathematical-statistical methods in gender studies, with the support of the project «Gender Studies Curriculum: A Step for Democracy and Peace in EU-neighboring countries with different traditions» into Master's program in Educational Measurement in Ukraine new disciplines have been introduced, the course «Quantitative methods in behavioural Sciences» in particular. After studying the course students will be able to apply statistical analysis to solve practical problems that require quantitative gender researchwhich they will face both in personal and professional life. This will contribute to the formation of new competencies and new thinking of the Ukrainians in the area of gender equality. Studied quantitative methods can be used to analyze experimental datain Behavioral Sciences taking into account other Gender Studies.