אַפּליקאַציע פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק אין בילדונגס-פאָרשונג
דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז אַ וויכטיקער קאָמפּאָנענט פון בילדונגס-פאָרשונג ווייל עס דערמעגלעכט קורץ, קלאָר און גרינג-פאַרשטענדלעך דאַטן. אין בילדונגס-קאָנטעקסט, נעמען דאַטן אָפט אַרום אַ ברייטע פאַרשיידנקייט פון טעמעס: סטודענטן-טעסט רעזולטאַטן, מאָטיוואַציע-פֿראַגעבאָגן רעזולטאַטן, אנוועזנהייט ראַטעס, ליטעראַטור-סקאָרן, און אפילו דעמאָגראַפֿישע דאַטן ווי עלטער, דזשענדער און סאָציאָ-עקאָנאָמישער הינטערגרונט. אָן געהעריקע פאַראַרבעטונג ווערן די דאַטן בלויז נומערן וואָס זענען שווער צו אינטערפּרעטירן. דורך דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק קענען פאָרשער פאָרשטעלן פאַקטישע באַדינגונגען, ידענטיפיצירן ערשטע מוסטערן און בויען אַ שטאַרקע יסוד איידער זיי גייען ווייטער צו אינפֿערענציעלע אַנאַליז.
דעפֿיניציע און ציל פֿון דעסקריפּטיווער סטאַטיסטיק
דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז אַ סטאַטיסטישע מעטאָדע געניצט צו זאַמלען, אָרגאַניזירן, צוזאַמענפאַסן און פאָרשטעלן דאַטן אַזוי אַז שליסל אינפֿאָרמאַציע איז קלאָר קענטיק. איר הויפּט ציל איז נישט צו גענעראַליזירן רעזולטאַטן צו אַ ברייטערער באַפעלקערונג, נאָר גאַנץ צו באַשרייבן די קעראַקטעריסטיקס פון די דאַטן. אין בילדונגקרייז פאָרשונג, העלפֿט דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק ענטפֿערן פֿראַגעס אַזאַ ווי: ווי זענען סטודענטן גראַדעס פֿאַרטיילט? וואָס איז די דורכשניטלעך לערנען מאָטיוואַציע כעזשבן? זענען די מערהייט פון סטודענטן אין אַ באַזונדער פיייקייט קאַטעגאָריע? אָדער ווי פיל וואַריאַציע איז דאָ אין לערנען רעזולטאַטן צווישן סטודענטן?
מיט אנדערע ווערטער, דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז דער "טויער" צו פֿאַרשטיין דאַטן. איידער זיי קאָנקלודירן דעם השפּעה פֿון אַ באַזונדערן לערן־מאָדעל אָדער די באַציִונג צווישן וועריאַבלען, דאַרפֿן פֿאָרשער ערשט פֿאַרשטיין דאָס אַלגעמיינע בילד פֿון די דאַטן.
טיפן פון דאַטן און זייערע אימפּליקאַציעס אין בילדונג
די אנווענדונג פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז שטארק באַאיינפלוסט דורך די טיפּ דאַטן וואָס ווערן געזאַמלט. בילדונג דאַטן בכלל אַרייַננעמען:
1. נאָמינאַלע דאַטן, למשל דזשענדער (מענלעך/פרויען), הויפּט־פֿאַך (וויסנשאַפֿט/געזעלשאַפֿטלעכע וויסנשאַפֿט), שול־סטאַטוס (שטאַטלעך/פּריוואַט).
2. אָרדאַנאַלע דאַטן, למשל אַן שטעלונג-סקאַלע פֿון "שטאַרק מסכים" ביז "שטאַרק נישט מסכים", אָדער דערגרייכונג-קאַטעגאָריעס (הויך/מיטל/נידעריק).
3. אינטערוואַל דאַטן, למשל פּסיכאָלאָגישע טעסט סקאָרז אָדער פֿראַגעבאָגן רעזולטאַטן וואָס נוצן אַ ליקערט סקאַלע און ווערן באַהאַנדלט ווי אינטערוואַלן אין פֿאָרשונג פּראַקטיק.
4. פּראָפּאָרציע דאַטן, למשל עקזאַמען סקאָרז (0–100), אָנוועזנהייט, אָדער לערן צייט (שעה).
די אויסוואל פון סטאטיסטישע מיטלען ווי דורכשניט, מעדיאַן, אדער מאָדוס, ווי אויך די מעטאָדע פון דאַטן וויזואַליזאַציע, זאָל זיין אַדזשאַסטיד צו דעם טיפּ דאַטן וואָג פֿאַר אַ מער פּינקטלעכע אינטערפּרעטאַציע.
מעסטונגען פון צענטראַליזאַציע: דורכשניט, מעדיאַן, און מאָדוס
מעסטונגען פון צענטראלע טענדענץ דינען צו ווייזן דעם "מיטלפונקט" ווערט, אדער דעם ווערט וואס רעפרעזענטירט בעסטן די דאטן. אין בילדונגס-פארשונג:
– דער דורכשניט (דורכשניט) ווערט אָפט גענוצט צו באַשרײַבן טעסט רעזולטאַטן אָדער עקזאַמען גראַדעס. למשל, דער דורכשניטלעכער מאַטעמאַטיק כעזשבן פֿאַר אַכטע קלאַסן איז 78. די אינפֿאָרמאַציע העלפֿט לערערס אָדער פֿאָרשער זען די אַלגעמיינע פאָרשטעלונג פֿון דער קלאַס.
– דער מעדיאַן איז נוצלעך ווען די דאַטן אַנטהאַלטן עקסטרעמע ווערטן (אויסנאַם-ווערטן). למשל, אויב עטלעכע סטודענטן האָבן זייער נידעריקע אָדער זייער הויכע סקאָרז, קען דער מעדיאַן זיין מער רעפּרעזענטאַטיוו ווי דער דורכשניט.
– מאָדוס איז נוצלעך פֿאַר קאַטעגאָרישע דאַטן, למשל די מערסט אָפט פֿאָרקומענדיקע לערן-סטיל קאַטעגאָריע אָדער די מערסט דאָמינאַנטע מדרגה פֿון מאָטיוואַציע.
אין לערנען עוואַלואַציע פאָרשונג, ווערן די דריי מאָסן אָפט גענוצט צוזאַמען צו באַקומען אַ מער פולשטענדיק בילד.
מעסטונגען פון פאַרשפּרייטונג: קייט, וואַריאַנס, און סטאַנדאַרד דעווייישאַן
אין צוגאב צו וויסן דעם צענטער פון שוועריקייט פון די דאטן, דארפן בילדונגס-פארשער אויך פארשטיין ווי פארשידענארטיג די דאטן איז. צוויי קלאסן קענען האבן די זעלבע דורכשניטליכע כעזשבן, אבער זייער פארשפרייטונג איז אנדערש. דא קומען אריין מעסטונגען פון פארשפרייטונג אין שפיל.
– די קייט איז דער חילוק צווישן די העכסטע און נידעריגסטע ווערטן. למשל, אויב די נידעריגסטע ווערט איז 40 און די העכסטע איז 95, איז די קייט 55. די קייט גיט א שנעלן איבערבליק פון וועריאציע, אבער איז סענסיטיוו צו עקסטרעמע ווערטן.
– וואַריאַנס און סטאַנדאַרט דעוויִאַציע ווערן מער אָפט גענוצט ווײַל זיי צושטעלן מער סטאַבילע מעסטונגען פון וואַריאַציע. א קליינע סטאַנדאַרט דעוויִאַציע ווײַזט אויף רעלאַטיוו גלייכע סטודענט סקאָרס; א גרויסע סטאַנדאַרט דעוויִאַציע ווײַזט אויף א גרויסן אונטערשייד אין לערן רעזולטאַטן.
אין בילדונגס-פארשונג, ווערט סטאנדארט-דעוויאציע אפט גענוצט צו אפשאצן צי א קלאס איז האמאגען אדער העטעראגען, למשל פארן באשטימען עקספערימענטאלע און קאנטראל גרופעס.
דאַטן פאַרשפּרייטונג: סלאָופּ און ספּייק
דאטן פארשפרייטונג מוסטערן זענען אויך וויכטיג. סקאָר דאטן קענען זיין גענייגט צו די לינקס (פילע הויכע סקאָרס) אדער גענייגט צו די רעכט (פילע נידעריגע סקאָרס). אין לערנען עוואַלואַציעס, קען די סארט פארשפרייטונג זיין אן אינדיקאַטאָר פון די שוועריקייט מדרגה פון די פּרובירן. אויב א גרויסער פּראָצענט פון סטודענטן באַקומען נידעריגע סקאָרס און די פארשפרייטונג איז גענייגט צו די רעכט, קען עס אָנווייַזן אַז די מאַטעריאַל איז נישט פארשטאנען געוואָרן, די לערנען מעטאָד איז נישט עפעקטיוו, אדער די אינסטרומענט איז צו שווער.
קורטאָסיס קען אויך אנאליזירט ווערן צו באַשטימען צי די דאַטן זענען צו "געקלאסטערט" אַרום דעם צענטער אָדער פאַרשפּרייט. כאָטש די אנאליז איז מער טעכניש, פארשטיין פאַרשפּרייטונג העלפט פאָרשער אויסקלייבן פּאַסיקע אַוואַנסירטע אנאליז טעקניקס.
דאַטן פּרעזענטאַציע: טאַבעלעס און וויזשוואַליזאַציעס
איינע פון די שטאַרקייטן פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז איר פיייקייט צו פאָרשטעלן דאַטן אין אַן אינטערעסאַנטן און קאָמוניקאַטיוון שטייגער. אין בילדונגס-פאָרשונג, אָפט גענוצטע פּרעזענטאַציע פֿאָרמאַטן אַרייַננעמען:
1. אָפטקייט פאַרשפּרייטונג טאַבעלע: ווײַזט די צאָל סטודענטן אין אַ געוויסן קייט פון ווערטן, למשל 0–59, 60–69, 70–79, און אַזוי ווייטער.
2. באַר טשאַרט: פּאַסיק פֿאַר קאַטעגאָרישע דאַטן ווי מאָטיוואַציע מדרגה (הויך/מיטל/נידעריק) אָדער ענטפֿער ברירות אויף פֿראַגעבאָגן.
3. היסטאָגראַם: גענוצט צו זען די פאַרשפּרייטונג פון נומערישע דאַטן ווי צום ביישפּיל טעסט סקאָרס.
4. פּיראָג טשאַרט: ווײַזט פּראָפּאָרציעס, למשל דעם פּראָצענט פון סטודענטן לויט געשלעכט אָדער אנוועזנהייט קאַטעגאָריע.
5. באקספּלאָט: העלפט צו זען דעם מעדיאַן, קוואַרטילן און אַויסנאַם-ווערטער קורץ, נוצלעך ווען מען פאַרגלייכט עטלעכע קלאַסן אָדער גרופּעס.
געהעריקע וויזואַליזאַציע מאַכט פאָרשונג רעזולטאַטן גרינגער צו לייענען פֿאַר לערערס, פּרינציפּאַלן און פּאָליטיק מאַכער.
ביישפילן פון אנווענדונג אין בילדונגס-פארשונג
למשל, אַ פֿאָרשער וויל פֿאַרשטיין די וויסנשאַפֿטלעכע לערן-רעזולטאַטן פֿון ניינט-קלאַס סטודענטן נאָך ניצן ווידעאָ-באַזירטע לערן-מעדיע. די דאַטן וואָס זענען געזאַמלט זענען נאָך-טעסט רעזולטאַטן פֿון 30 סטודענטן.
די טריט פֿאַר אַפּלייינג דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק קענען זיין:
– רעכן אויס דעם דורכשניט צו געפֿינען די דורכשניטלעכע קלאַס דערגרייכונג.
– רעכנט אויס דעם מעדיאַן צו זען דעם מיטלערן ווערט וואָס איז מער קעגנשטעליק צו עקסטרעמע ווערטן.
– אויסרעכענען די סטאַנדאַרט דעוויִאַציע צו אָפּשאַצן צי לערן-רעזולטאַטן זענען איינהייטלעך.
– שאַפֿן אַ היסטאָגראַם צו זען די פֿאַרשפּרייטונג פֿון ווערטן.
– שאַפֿן אַ קאַטעגאָריע טאַבעלע (למשל: זייער גוט, גוט, גענוג, ווייניקער) צו פֿאַרלייכטערן די אינטערפּרעטאַציע.
פֿון די רעזולטאַטן קענען פֿאָרשער אויספֿירן, למשל, אַז די דורכשניטלעכע צייכן איז געשטיגן און די מערהייט פֿון סטודענטן זענען אין דער גוטער קאַטעגאָריע, כאָטש עס זענען נאָך דאָ עטלעכע סטודענטן וואָס דאַרפֿן נאָך הילף.
בענעפיטן פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק פֿאַר בילדונגס-פאָרשער און פּראַקטישאַנער
די אנווענדונג פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק גיט פאַקטישע בענעפיטן, אַרייַנגערעכנט:
1. פֿאַרשטיין די אָנהייב־באַדינגונגען איידער די לערן־אינטערווענץ ווערט דורכגעפֿירט (פֿאַר־טעסט) און נאָכדעם (נאָך־טעסט).
2. דעטעקטירן גאַפּס צווישן סטודענטן אָדער צווישן קלאַסן דורך דאַטן וואַריאַציעס.
3. פאַרפּשוטערן גרויסע דאַטן אין קורץ און באַדייַטפול אינפֿאָרמאַציע.
4. שטיצן באַשלוס-מאכן, למשל באַשטימען רעמעדיאַל פּראָגראַמען, באַרייַכערונג, אָדער פֿאַרבעסערונגען צו לערנען סטראַטעגיעס.
5. וואַלידירן די מעגלעכקייט פון ווייטערדיקע אַנאַליז, ווי למשל ט-טעסט אדער אַנאָוואַ, דורך ערשט קוקן אויף די פאַרשפּרייטונג און כאַראַקטעריסטיקס פון די דאַטן.
קלאָוזינג
דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז אַ וויכטיקע יסוד אין בילדונגס-פאָרשונג. דורך מעסטונגען פון צענטראַלע טענדענץ, דיספּערזיע, פאַרשפּרייטונג, און פֿאַרשידענע פֿאָרמען פון דאַטן פּרעזענטאַציע, קענען פֿאָרשער באַשרײַבן לערן-סיטואַציעס אָביעקטיוו און סיסטעמאַטיש. איר אַפּליקאַציע איז נישט בלויז נוצלעך פֿאַר אַקאַדעמישע צוועקן, נאָר אויך בײַשטײַערט צו טעגלעכער בילדונגס-פּראַקטיק: העלפֿן לערערס פֿאַרשטיין סטודענטן-באַדערפֿנישן, העלפֿן שולן אין עוואַלויִרן פּראָגראַמען, און העלפֿן פּאָליטיק-מאַכער אין אַנטוויקלען קוואַליטעט-פֿאַרבעסערונג סטראַטעגיעס. מיט אַ גוטן פֿאַרשטאַנד פֿון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק, וועט בילדונגס-פאָרשונג זײַן שטאַרקער, מער אינפֿאָרמאַטיוו, און מער באַטייַטיק צו פֿאַרבעסערן דעם לערנען-פּראָצעס.
