Sylabus
Kvalitativní a kvantitativní pedagogický výzkum - jejich charakteristika a porovnání a nejčastěji využívané typy těchto výzkumů
Vymezení hlavních kroků ve výzkumu (stanovení výzkumného problému, studium literatury, výběr participantů, sběr dat, analyzování a interpretování dat, psaní výzkumné zprávy
Charakteristika dobrého výzkumného tématu
Dotazník - jeho kontrukce a příklady dotazníků využívané v pedagogickém výzkumu
Pozorování - příklad strukturovaného pozorování a jeho využití v pedagogickém výzkumu
Typy škál pro měření postojů - Likertova, bipolární a hodnotící škál
Pojmové mapování
Mezinárodní srovnávací výzkumy ve vzdělávání - organizace pořádající tyto výzkumy, výzkumy TIMSS a PISA a porovnání jejich cílů, testované populace a testových úloh, výsledky českých žáků v čtenářské, přírodovědné a matematické gramotnosti
Deskriptivní statistika - četnosti, míry polohy, míry variability, korelační koeficient, grafické znázornění dat.
Inferenční statistika - základní populace, náhodný výběr, normální rozdělení, testování hypotéz, chyba prvního a druhého druhu, p-hodnota. T-test, F-test, chí-kvadrát test, jednorozměrná lineární regresní analýza.
Analýza dat s využitím popsaných metod deskriptivní a inferenční statistiky ve volně stáhnutelných statistických softwarech Gretl a R.
Didaktické testy - druhy didaktických testů, typy testových úloh, konstrukce didaktického testu, vlastnosti testových úloh - obtížnost, citlivost a analýza distraktorů, validita a reliabilita testu - vzorce pro jejich výpočet, standardizace testu, příklady standardizovaných testů studijních předpokladů, modely
Anotace
Kurz připravuje studenty na samostatné provádění jak kvalitativního, tak kvantitativního výzkumu v pedagogice. Studenti se učí samostatně zpracovávat data pomocí statistických metod v softwarech Gretl a R.
Obsah kurzu je rozdělen do dvou částí - metody pedagogického výzkumu a statistická analýza dat. V první části jsou např. diskutovány charakteristiky kvalitativního a kvantitativního výzkumu, hlavní kroky ve výzkumu a vybrané nástroje pro sběr dat.
Jsou diskutovány i mezinárodní srovnávací výzkumy v oblasti vzdělávání (PISA, TIMSS, CIVED atd.). V druhé části jsou studenti seznámeni se základy deskriptivní statistiky (četnosti, míry polohy, míry variability, korelační koeficient, grafické znázornění dat) a inferenční statistiky (testování hypotéz a lineární regrese) na vybraných příkladech a s ukázkou zpracování dat v statistických softwarech Gretl a R.
Studenti jsou seznámeni i s přípravou a (statistickou) analýzou didaktických testů.