Báo cáo nghiên cứu khoa học: CẢI TIẾN PHƯƠNG ÁN TÍNH ĐIỂM CÁC MÔN HỌC GÓP PHẦN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO Ở ĐẠI HỌC

Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu sự khác nhau giữa các phương án tính điểm trung bình môn học hiện nay. Qua đó đề xuất phương án tính điểm trung bình môn học sao cho đảm bảo được tính chính xác, khách quan, tin cậy, và có tác dụng thúc đẩy hoạt động dạy và học ở đại học ngày càng tốt hơn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "CẢI TIẾN PHƯƠNG ÁN TÍNH ĐIỂM CÁC MÔN HỌC GÓP PHẦN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO Ở ĐẠI HỌC" CẢI TIẾN PHƯƠNG ÁN TÍNH ĐIỂM CÁC MÔN HỌC GÓP PHẦN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO Ở ĐẠI HỌC IMPROVING THE METHOD OF CALCULATING GRADE POINT AVERAGES FOR COURSES TO CONTRIBUTE TO RAISING THE HIGHER EDUCATION TRAINING QUALITY NGUYỄN BẢO HOÀNG THANH Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng NGUYỄN QUANG LẠC – HÀ VĂN HÙNG Trường Đại học Vinh TÓM T ẮT Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu sự khác nhau giữa các phương án tính điểm trung bình môn học hiện nay. Qua đó đề xuất phương án tính điểm trung bình môn học sao cho đảm bảo được tính chính xác, khách quan, tin cậy, v à có tác dụng thúc đẩy hoạt động dạy v à học ở đại học ngày càng tốt hơn. ABSTRACT This study investigates the difference between the current calculations of average point scores f or courses. It also suggests methods of calculating the grade point averages to ensure exactness, objectiveness, confidence and to promote the learning and teaching activities in universities. §¸nh gi¸ kÕt qu¶ häc tËp (KQHT) cña sinh viªn (SV) lµ mét kh©u cã ý nghÜa quan träng trong viÖc n©ng cao chÊt l­îng vµ hiÖu qu¶ gi¸o dôc, lµ mét yªu cÇu thùc tiÔn cña gi¸o dôc ®¹i häc hiÖn nay. Môc ®Ých cao nhÊt lµ t¸c dông s­ ph¹m, ¶nh h­ëng thóc ®Èy ho¹t ®éng d¹y vµ häc ngµy cµng tèt h¬n. Do ®ã ®iÓm cña m«n häc (MH) ë cuèi häc kú (HK) ph¶i ph¶n ¸nh trung thùc ®­îc kÕt qu¶ (KQ) cña qu¸ tr×nh nghiªn cøu häc tËp MH ®ã, ®ång thêi KQ ®ã ph¶i ®¶m b¶o ®­îc tÝnh chÝnh x¸c, kh¸ch quan vµ tin cËy. Nghiªn cøu nµy nh»m môc ®Ých t×m hiÓu c¸c ph­¬ng ¸n (PA) tÝnh ®iÓm MH víi KQHT cña SV. 1. Tr­íc khi xem xÐt c¸c PA tÝnh ®iÓm trung b×nh (§TB) cña MH, chóng ta nghiªn cøu c«ng thøc (CT) tÝnh §TB chung häc tËp ë mçi HK : [1,9] N N n a n X= / (1) i i i i 1 i 1 Trong ®ã ai lµ ®iÓm thi kÕt thóc MH (häc phÇn) thø i, ni lµ sè ®¬n vÞ häc tr×nh (§VHT) thø i, N lµ sè MH ®· häc. ¦u ®iÓm chÝnh cña CT (1) ®· thÓ hiÖn ®­îc träng sè cña MH th«ng qua hÖ sè n lµ §VHT cña MH ®ã. Nh­ng ®iÓm kiÓm tra ®Þnh kú cø sau mçi §VHT chØ lµ ®iÒu kiÖn ®Ó dù thi kÕt thóc m«n häc, kh«ng ®­îc tÝnh vµo §TB cña m«n häc. NÕu ®iÓm kiÓm tra ®¸nh gi¸ (KTG§) mµ kh«ng tÝnh vµo §TB chung, dÉn ®Õn viÖc KT§G chiÕu lÖ, kh«ng th­êng xuyªn, kh«ng hÖ thèng... vµ sÏ kh«ng cã ®iÒu kiÖn cô thÓ ®Ó gióp ®ì SV uèn n¾n kÞp thêi nh÷ng sai sãt, lµm h¹ thÊp sù høng thó, tÝch cùc häc tËp cña SV. T©m lý chung cña SV th­êng tËp trung ®èi phã víi kú thi cuèi HK, xem nhÑ qu¸ tr×nh tù häc, tù rÌn luyÖn, tõ ®ã mµ lan trµn t×nh tr¹ng häc tñ, häc vÑt, tr«ng chê may rñi. 2. Nh»m ®¹t ®­îc môc ®Ých nghiªn cøu, ph­¬ng ph¸p KT§G ®Þnh kú b»ng tr¾c nghiÖm kh¸ch quan kÕt hîp víi tù luËn ®­îc dïng ®Ó thu thËp sè liÖu. Thùc nghiÖm s­ ph¹m ®­îc tiÕn hµnh trªn 14 líp SV n¨m thø 1, kho¸ 99 cña Tr­êng §¹i häc B¸ch khoa (§HBK) §µ N½ng. TÊt c¶ SV ®ang häc vËt lý (VL) ®¹i c­¬ng 1 gåm: C¬ häc (34 tiÕt), NhiÖt häc (15 tiÕt) vµ §iÖn häc (26 tiÕt), do 3 gi¶ng viªn l©u n¨m gi¶ng d¹y trªn cïng mét gi¸o tr×nh, mét ®Ò c­¬ng chung. Sè SV trong nghiªn cøu ®­îc chia lµm 3 nhãm. Nhãm (1) (4 líp = 182 SV), kh«ng ®­îc KT§G ®Þnh kú ®­îc chän lµm nhãm ®èi chøng, chØ häc theo ch­¬ng tr×nh ®Õn cuèi HK míi thi. Nhãm (2) (6 líp = 260 SV) ®­îc KT§G ®Þnh kú 3 lÇn, sau khi häc hÕt mçi häc phÇn C¬ häc, NhiÖt häc, §iÖn häc. Nhãm (3) (4 líp = 150 SV) ®­îc KT§G 4 lÇn, cø sau mçi §VHT, nhãm (2) vµ nhãm (3) ®­îc chän lµm nhãm thùc nghiÖm. 3. HiÖn nay, ë c¸c tr­êng §H cña ta ch­a cã CT tÝnh §TB cña MH trong mét HK, ®Ó phôc vô cho viÖc nghiªn cøu chóng t«i ®Ò xuÊt ph­¬ng ¸n tÝnh §TB m«n vËt lý ë cuèi HK, ký hiÖu lµ TBVLO nh­ sau: TBVLO = (§TB c¸c lÇn kiÓm tra + §iÓm thi Lý kú 1)/2 (2) Cô thÓ ®èi víi nhãm (2): TBVLO = [(C¬ 1 + nhiÖt + ®iÖn)/3 + §iÓm thi Lý kú 1]/2 Nhãm (3): TBVLO = [(C¬ 1 + C¬ 2 + nhiÖt + ®iÖn)/4 + §iÓm thi Lý kú 1]/2 NÕu dïng CT (2) ®Ó tÝnh §TB m«n VL ë cuèi HK 1 ký hiÖu lµ TBVLO cho SV ë c¸c nhãm (2) vµ (3), lÊy TBVLO thay cho ®iÓm thi m«n VL häc kú I (Lyky1) ®Ó tÝnh §TB chung häc tËp cuèi HK1 theo c«ng thøc (1) cho nhãm (2) vµ (3) ®­îc ký hiÖu lµ TBKY1O. NÕu lÊy Lý kú 1 ®Ó tÝnh §TB chung häc tËp cña HK1 theo CT (1) cho nhãm (2) vµ (3) ®­îc ký hiÖu lµ TBKY1. Cßn nhãm (1) kh«ng ®­îc KT§G ®Þnh kú, chØ cã mét con ®iÓm lµ Lý kú 1, vµ lÊy Lý kú 1 ®Ó tÝnh §TB chung häc tËp cuèi HK 1 theo CT (1), còng dïng ký hiÖu lµ TBKY1. 4. C¸c sè liÖu ®­îc xö lý vµ ph©n tÝch b»ng ph­¬ng ph¸p (PP) thèng kª ®Þnh l­îng víi trî gióp cña phÇn mÒm SPSS. Theo ng«n ng÷ thèng kª, mèi liªn hÖ gi÷a LYKY1, TBKY1, TBVLO, TBKY1O ®­îc ®o b»ng hÖ sè t­¬ng quan (HSTQ) pearson r. (SD: §é lÖch chuÈn), (®iÓm thi c¸c m«n häc lÊy tõ Phßng §µo t¹o cña Tr­êng §HBK §µ N½ng) B¶ng 1: §iÓm LYKY1, TBKY1, TBVLO, TBKY1O cña 3 nhãm Nhãm (1) Nhãm (2) Nhãm (3) §iÓm §TB SD §TB SD §TB SD LYKY1 4,621 1,181 5,257 1,236 6,020 1,228 TBKY1 5,223 0,768 5,503 0,854 5,888 0,779 TBVLO 5,062 1,036 5,885 1,029 TBKY1O 5,449 0,805 5,843 0,744 B¶ng 2: HSTQ gi÷ ...