MỘT NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HIỆU QUẢ CỦA VIỆC DẠY HỌC XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ KẾT HỢP VỚI NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH R CHO SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG,  ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Quách Thị Mai Liên

doi:10.34238/tnu-jst.10256

MỘT NGHIÊN CỨU VỀ SỰ HIỆU QUẢ CỦA VIỆC DẠY HỌC XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ KẾT HỢP VỚI NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH R CHO SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG, ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 02/05/24 Ngày hoàn thiện: 08/08/24 Ngày đăng: 08/08/24

Các tác giả

Quách Thị Mai Liên , Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét hiệu quả của việc giảng dạy tích hợp môn học xác suất thống kê với ngôn ngữ lập trình R. Dạy học tích hợp đang cho thấy hiệu quả ấn tượng trong việc củng cố kỹ năng tư duy phê bình, khả năng sáng tạo, kỹ năng giải quyết vấn đề của người học. Hai nhóm sinh viên được xem xét, một nhóm (nhóm B) được dạy các chủ đề này bằng phương pháp truyền thống và nhóm còn lại (nhóm A) được dạy các chủ đề này kết hợp với ngôn ngữ R. Kết quả học tập của 1000 sinh viên từ mỗi nhóm tại trường ĐH Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên được đánh giá theo thang đo 6 bậc Bloom, gồm các kỹ năng nhận thức cơ bản đến nâng cao. Sử dụng các phân tích thống kê mô tả, cũng như MANOVA và các phương pháp phân loại học máy, nghiên cứu đưa ra so sánh sự hiệu quả của các phương pháp dạy học trên hai nhóm sinh viên và tiến hành phân tích hậu kiểm để xác định các yếu tố cụ thể góp phần tạo ra sự chênh lệch về sự hiệu quả của mỗi phương pháp. Kết quả cho thấy hiệu quả vượt trội của nhóm A trên nhiều cấp độ nhận thức. Nghiên cứu này giúp khuyến khích giảng dạy tích hợp môn học xác suất thống kê với ngôn ngữ lập trình như R.

Từ khóa

Phương pháp giảng dạy; Giảng dạy Xác suất và Thống kê; Ngôn ngữ lập trình; Phần mềm xác suất; Dạy học tích hợp

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] M. C. Tucker, S. T. Shaw, J. Y. Son, and J. W. Stigler, “Teaching Statistics and Data Analysis with R,” Journal of Statistics and Data Science Education, vol. 31, no. 1, pp. 18-32, 2022, doi: 10.1080/26939169.2022.2089410.

[2] Goodman, D. Noah, and A. Stuhlmüller, "The design and implementation of probabilistic programming languages," 2015. [Online]. Available: http://dippl.org. [Accessed April 01, 2024].

[3] R. Dos Santos Ferreira, V. Y. Kataoka, and M. Karrer, “Teaching probability with the support of the R statistical software,” Statistics Education Research Journal, vol. 13, no. 2, pp. 132-147, 2014, doi: 10.52041/serj.v13i2.286.

[4] L. Pavlenko, M. Pavlenko, V. Khomenko, and V. Mezhuyev, “Application of R Programming Language in Learning Statistics,” Proceedings of the 1st Symposium on Advances in Educational Technology (AET 2020), vol. 2, pp. 62-72, 2020, doi: 10.5220/0010928500003364.

[5] I. Ross and R. Gentleman, “R: A Language for Data Analysis and Graphics,” Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 5, no. 3, pp. 299-314, 1996, doi: 10.2307/1390807.

[6] D. Tim, “Modern Data Science with R,” Journal of Statistical Software, vol. 80, 2017, doi: 10.18637/jss.v080.b02.

[7] M. Borovcnik and R. Kapadia, “Research and developments in probability education,” International Electronic Journal of Mathematics, vol. 4, no. 3, pp. 111-130, 2009.

[8] L. V. Pavlenko, M. Pavlenko, V. H. Khomenko, S. V. Khomenko, and M. M. Skurska, “Innovative approaches to the study of statistics by future IT professionals based on the use of the R programming language,” Physics and Mathematics Education, vol. 1, no. 23, pp. 97-105, 2020.

[9] L. W. Anderson and D. R. Krathwohl, A Taxonomy for Learning, Teaching and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives, Complete Edition. New York: Longman, 2001.

[10] D. R. Krathwohl, “A Revision of Bloom’s Taxonomy: An Overview,” Theory Into Practice, vol. 41, no. 4, pp. 212-218, 2002, doi: 10.1207/s15430421tip4104_2.

[11] D. M. Blei, A. Kucukelbir, and J. D. McAuliffe, “Variational Inference: A Review for Statisticians,” Journal of the American Statistical Association, vol. 112, no. 518, pp. 859-877, 2017, doi: 10.1080/01621459.2017.1285773.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.10256

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ