Qua hình 3.3, đường biểu diễn tần suất hội tụ tiến về điểm số của các lớp TN nằm lệch về bên phải và ở phía trên và đường tần suất hội tụ tiến của các lớp ĐC. Như vậy kết quả bài KT của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC.
3.4.1.2. Tính các giá trị đặc trưng của mẫu
Các giá trị đặc trưng của mẫu gồm : Giá trị trung bình hay trung bình cộng (Mean), Sai số mẫu (Standard Error), Trung vị (Median), Yếu vị (Mode), Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation), Phương sai mẫu (Sample Variance), Độ nhọn của đỉnh (Kurtosis), Độ nghiêng hay hệ số bất đối xứng so với phân phối chuẩn (Skewness), Khoảng biến thiên (Range), Tối thiểu (Minimum), Tối đa (Maximum), Tổng (Sum), Số lượng mẫu (Count), Độ tin cậy của trung bình ở mức 95% (Confidence Level 95.0%).
Với những dãy số với nhiều giá trị, sử dụng hàm “Descriptive Statistics” của Microsoft excel để xác định các giá trị đặc trưng của mẫu một cách khoa học và chính xác. Cách xác định như sau:
- Gọi hàm “Descriptive Statistics”:
o Trên thanh công cụ chọn tab “Data”;
o Chọn “Data Analysis” trong panel “Analysis”. Một cửa sổ “Data Analysis” xuất hiện.
o Chọn hàm “Descriptive Statistics” và nhấp OK. - Khai báo các mục giá tri ̣ của mẫu:
o Input Range: khai báo vùng dữ liệu là bảng điểm của hai lớp TN và ĐC. Khai báo cả nhãn (Labels) từ A7:B278.
o Grouped By: Chọn Columns.
o Chọn Labels in first row - Xuất kết quả:
o Chọn Summary statistics
o Confidence Level for Mean: Chọn độ tin cậy 95%.
o Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (Q5).
Hình 3.4. Các giá trị đặc trƣng của mẫu
*Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
Kết quả tổng hợp được thống kê trong bảng 3.2
Bảng 3.2. Các giá trị đặc trƣng của mẫu trong TN
Các giá trị đặc trƣng TN ĐC
Mean (giá trị trung bình) 6,682 5,099
Standard Error (sai số mẫu) 0,038 0,072
Median (Trung vị) 7 5
Mode (Yếu vị) 7 5
Standard Deviation (Độ lệch tiêu chuẩn) 0,627 1,196
Sample Variance (Phương sai mẫu) 0,393 1,43
Kurtosis (Độ nhọn của đỉnh) 0,284 0,355
Range (Khoảng biến thiên) 3 6
Minimum (Tối thiểu) 6 2
Maximum (Tối đa) 9 8
Sum (Tổng) 1831 1397
Count (Số lượng mẫu) 274 274
Confidence Level (95.0%) (Độ chính xác) 0,075 0,142 Bảng trên cho chúng ta thấy điểm trung bình của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC, XTN > XĐC (XTN = 6.682 ; XĐC = 5.09). Phương sai điểm của lớp
TN cũng lớn nhỏ hơn so với lớp ĐC. Trung vị và yếu vị của TN > ĐC, độ lệch chuẩn TN < ĐC
*Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Dựa vào qui trình trên, chúng tơi đã thu được các giá trị đặc trưng của mẫu như được thống kê trong bảng 3.3
Bảng 3.3. Các giá trị đặc trƣng của mẫu sau TN
Các giá trị đặc trƣng TN ĐC
Mean (giá trị trung bình) 5,7482 3,8175
Standard Error (sai số mẫu) 0,0568 0,0577
Median (Trung vị) 5 4
Mode (Yếu vị) 5 4
Standard Deviation (Độ lệch tiêu chuẩn) 0,9408 0,9548
Sample Variance (Phương sai mẫu) 0,8851 0,9116
Kurtosis (Độ nhọn của đỉnh) -1,327 -0,0975
Skewness (Độ nghiêng) 0,6289 0,0675
Range (Khoảng biến thiên) 3 4
Minimum (Tối thiểu) 5 2
Maximum (Tối đa) 8 6
Sum (Tổng) 1575 1046
Count (Số lượng mẫu) 274 274
Bảng trên cho chúng ta thấy XTN > XĐC (XTN = 5.74 ; XĐC = 3.81) .
Trung vị và yếu vị của TN>ĐC, độ lệch chuẩn TN<ĐC
3.4.1.3. So sánh giá trị trung bình và kiểm định bằng giả thuyết H0 với tiêu chuẩn U của phân bố tiêu chuẩn chuẩn U của phân bố tiêu chuẩn
Trình độ ban đầu của các lớp thực nghiệm và các lớp đối chứng là tương đương. Căn cứ vào kết quả thực nghiệm có thể nói rằng phương pháp mới được đề xuất có thật sự tốt hơn hay không? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta đưa ra giả thuyết H0 và đối thuyết H1: “khơng có sự khác nhau về chất lượng dạy học giữa hai cách dạy” và ngược lại.
Điểm trung bình lớp thực nghiệm (TN) và đối chứng (ĐC) có thể so sánh bằng nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định giả thuyết H0 (1 = 2) về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể khi kích thước mẫu đại diện là lớp TN và ĐC đều lớn hơn 30 và phương sai tổng thể đã biết qua việc thay thế hai phương sai mẫu lớp TN và ĐC.
Sử du ̣ng hàm “z -Test: Two Sample for Mean” để so sánh giá trị trung bình và kiểm định bằng giả thuyết H0 với tiêu chuẩn U của phân bố tiêu chuẩn ở khối TN so với ĐC:
Quy trình thực hiện như sử dụng hàm “Descriptive Statistics”: - Gọi hàm “z-Test: Two Sample for Mean”.
- Khai báo các mục giá trị của mẫu:
o Input: Khai báo cả nhãn (Labels) và vùng dữ liệu là bảng điểm của lớp TN vào khung Variance 1 range, và khai báo cả nhãn (Labels) từ A3:A277 và vùng dữ liệu là bảng điểm của lớp ĐC vào khung Variance 2 range và khai báo cả nhãn (Labels) từ B3:B277
o Khung Hypothesized Mean Difference ghi số 0 (giả thuyết H0: 1 = 2 = 0); Nhập phương sai mẫu TN vào khung Variance 1 và và phương sai mẫu ĐC vào khung Variance 2.
- Xuất kết quả: Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ơ bất kì hay 1 cell bất kỳ ) làm vùng xuất kết quả , chọn Q22 → nhấn OK. Kết quả như hình 3.4
Hình 3.5. Kết quả so sá nh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
So sánh giá trị trung bình: Giả thuyết H0 và đối thuyết H1 đặt ra là :
“Khơng có sự khác nhau giữa kết quả học tập của các lớp TN và các lớp ĐC
và ngược lại”. Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định X theo giả thuyết H0, kết quả
kiểm định thể hiện ở bảng 3.4.
Bảng 3.4. Kết quả so sánh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0 trong thực nghiệm
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean (XTN và XĐC) 6,68248 5,09854
Known Variance (Phương sai) 0,39 1,43
Observations (Số quan sát) 274 274
Hypothesized Mean Difference (H0) 0
P(Z<=z) one-tail (Xác suất 1 chiều của z) 0 z Critical one-tail (Trị số z tiêu chuẩn theo XS 0,05 một
chiều)
1,644853 P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính tốn) 0
z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1,95996 Trong bảng 3.4, XTN > XĐC và phương sai của TN nhỏ hơn so với ĐC.
Trị số tuyệt đối của U = 19,34> 1,96, với xác xuất 1 chiều là 0.0. Giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận đối thuyết H1 , tức là sự khác biệt giá trị trung bình của 2 mẫu
có ý nghĩa thống kê.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Bảng 3.5. Kết quả so sánh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0 sau thực nghiệm
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean (XTN và XĐC) 5,7482 3,8175
Known Variance (Phương sai) 0,39 1,43
Observations (Số quan sát) 274 274
Hypothesized Mean Difference (H0) 0
Z (Trị số z = U) 23,689
P(Z<=z) one-tail (Xác suất 1 chiều của z) 0 z Critical one-tail (Trị số z tiêu chuẩn theo XS 0,05 một
chiều)
1,6449 P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính tốn) 0
z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1,96 Trong bảng 3.5, XTN > XĐC và phương sai của TN nhỏ hơn so với ĐC. Trị số
tuyệt đối của U = 23,689 > 1,96, với xác xuất 1 chiều là 0.0. Giả thuyết H0 bị bác bỏ và chấp nhận đối thuyết H1. Tức là sự khác biệt giá trị trung bình của 2 mẫu có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%.
3.4.1.4. Phân tích phương sai (Analysis of Variance = ANOVA)
Phân tích phương sai để khẳng định cho kết luận trên : Giả thuyết HA đặt ra là: “Trong thực nghiệm, dạy học bằng phương pháp mới và các phương pháp truyền thống tác động như nhau đến mức độ hiểu bài của HS ở
các lớp TN và ĐC” và đối thuyết HB”. Sử du ̣ng hàm “Anova:Single Factor” để
phân tích phương sai của mẫu ở khối TN so với ĐC
Quy trình thực hiện trên máy tính như sau:
- Gọi hàm Anova Single Factor tương tự như hàm “z-Test: Two Sample for Mean”. Sau đó nhấn OK.
- Khai báo các mục giá tri ̣ của mẫu:
o Input Range: Khai báo vùng dữ liệu là bảng điểm của hai lớp TN và ĐC. Khai báo cả nhãn (Labels), vùng dữ liệu lần lượt của hai lớp TN và ĐC lần lượt là từ A3:A277 và từ B3:B277.
o Grouped By: Chọn Columns
o Chọn Labels in first row và Alpha = 0,05
- Xuất kết quả: Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ô bất kỳ), chọn Q37 → nhấn OK. Trong giây lát, kết quả củ bảng tổng hợp và bảng phân tích được thể hiện như hình 3.6.
Với cách làm tương tự cho các bài kiểm tra sau thực nghiệm, kết quả phân tích phương sai các bài kiểm tra trong thực nghiệm và sau thực nghiệm được thể hiện trong bảng 3.6 và 3.7.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
Bảng 3.6. Phân tích phƣơng sai điểm các bài kiểm tra trong TN
Anova: Single Factor
SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
TN 274 1831 6,68 0,393
ĐC 274 1397 5,09 1,429
ANOVA
Source of Variation SS Df MS F P-value F crit
Between Groups 343 1 343,71 377,06 2,97E-64 3,85
Within Groups 497 546 0,911
Total 841 547
Trong bảng 3.6, chúng ta thấy FA > F tiêu chuẩn (Fcrit) (377,06 > 3,85),
giả thuyết HA bị bác bỏ, chấp nhận đối thuyết HB, tức là hai PPDH khác nhau đã ảnh hưởng đến chất lượng học tập của HS.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Bảng 3.7. Phân tích phƣơng sai điểm các bài kiểm tra sau TN
Anova: Single Factor
SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
TN 274 1575 5,7482 0,88507
ĐC 274 1046 3,8175 0,91163
ANOVA
Source of Variation SS Df MS F P-value F crit
Within Groups 490,5 546 0,8984
Total 1001,2 547
Trong bảng 3.7, chúng ta thấy FA > F tiêu chuẩn (Fcrit) (568,44>3,85), giả thuyết HA bị bác bỏ, chấp nhận đối thuyết HB, tức là hai PPDH khác nhau đã ảnh hưởng đến chất lượng học tập của HS.
3.4.1.5. So sánh giá trị trung bình của các nhóm lớp TN và ĐC trong và sau thực nghiệm thực nghiệm
Để so sánh giá trị trung bình của các nhóm lớp TN và ĐC trong và sau thực nghiệm ta thấy giá trị thể hiện ở biểu đồ 3.1:
Hình 3.7. So sánh độ bền kiến thức trƣớc và sau thực nghiệm của khối thực nghiệm và đối chứng
Qua biểu đồ 3.1 ta thấy sự chệnh lệch điểm trung bình của các lớp TN trong và sau thực nghiệm chênh 0.93, cịn điểm trung bình chênh lệch của các lớp ĐC trong và sau thực nghiệm chênh nhiều hơn 1.28. Điều này càng chứng tỏ độ bền kiến thức của HS nhóm lớp TN cao hơn so với HS nhóm lớp ĐC.
Tóm lại, việc tổ chức DH bằng BĐKN tích hợp đa phương tiện chương Cơ chế di truyền và biến dị, Sinh học 12 đã nâng cao được hứng thú tìm tịi và khắc sâu kiến thức ở HS, từ đó góp phần nâng cao chất lượng học tập và tăng độ bền kiến thức của HS.
3.4.2. Phân tích định tính 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 TRONG TN SAU TN TN ĐC
Để đánh giá kết quả định tính một cách khách quan. Chúng tơi xây dựng các tiêu chí để đánh giá chất lượng nhận thức của HS khi được học bằng phương pháp do đề tài đề xuất thông qua mức độ đạt được của mục tiêu nhận thức. Chúng tôi vận dụng tiêu chuẩn đánh giá chất lượng nhận thức của HS do James H Mc Millan đề xuất (2005) gồm 2 mức độ:
- Đánh giá khả năng hiểu bài của HS
Khả năng hiểu bài của HS trong thực nghiệm sư phạm tương ứng với khả năng nhận thức sơ cấp trong tiêu chí đánh giá của Bloom (bao gồm các mức độ 1 và 2).
Dùng trắc nghiệm tự luận, trắc nghiệm khách quan dạng câu hỏi nhiều lựa chọn , hoặc câu ghép đôi hay câu điền vào chỗ trống để khảo sát khả năng hiểu bài của HS ở các lớp TN và các lớp ĐC. Phiếu trắc nghiệm được thiết kế chung cho cả lớp TN và lớp ĐC. Mức độ hiểu bài của HS được đánh giá dựa vào số câu trả lời đúng trong bài trắc nghiệm hoặc chất lượng câu trả lời của câu hỏi tự luận.
Ví dụ: trong bài đề KT sau thực nghiệm KT độ bền của kiến thức cho lớp TN và lớp ĐC,
Câu 1. Phần tự luận: “Phân biệt thể tự đa bội và dị đa bội? Thể song nhị bội
thuộc dạng nào trong 2 dạng trên?”. Đây là mô ̣t tro ̣ng tâm của bài ho ̣c mà chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên lớp, do vâ ̣y chúng tôi đã sử dụng câu hỏi này trong bài nhằm kiểm tra mức độ lĩnh hội kiến thức cũng như hiệu quả của giáo án được thực hiện ở các lớp.
Ở các lớp ĐC, học sinh nắm vững các dấu hiệu của KN thể tự đa bội và dị đa bội, nhưng không đi ̣nh nghĩa chính xác được KN, do vâ ̣y các em không phân biệt được thể tự đa bội, dị đa bội và thể song nhị bội.
Ở các lớp thực nghiệm, các dấu hiệu của KN này đã được chính các em quan sát hình vẽ, làm bài tập phân biệt tìm hiểu kỹ và thảo luận rất sôi nổi dưới sự hướng dẫn của giáo viên để hoàn thành phiếu ho ̣c tâ ̣p . KN không được tìm hiểu riêng rẽ mà được làm rõ ngay trong quá trình hình thành KN ,
sau đó la ̣i được đi ̣nh nghĩa chính xác , do vâ ̣y hiê ̣u quả ho ̣c tâ ̣p cao hơn so với viê ̣c các em tiếp nhâ ̣n KN mô ̣t cách thu ̣ đô ̣ng.
Kết quả bài kiểm tra cho thấy hầu hết ho ̣c sinh ở lớp TN đều làm bài tốt hơn ho ̣c sinh lớp ĐC . Đa số ho ̣c sinh lớp TN đều nêu được đầy đủ KN và phân biệt hai thể đột biến tự đa bội và dị đa bội.
Thể tự đa bội Thể dị đa bội
Khái niệm Là sự tăng một số nguyên lần số NST đơn bội của cùng một lồi. Có 2 loại: đa bội chẵn ( 4n, 6n…) và đa bội lẻ (3n, 5n…)
là hiện tượng cả hai bộ NST của hai loài khác nhau cùng tồn tại trong một tế bào. Cơ chế +Bộ NST không phân ly trong quá trình
giảm phân tạo nên giao tử 2n
giao tử 2n x giao tử n tạo thể tam bội 3n giao tử 2n x giao tử 2n tạo thể tứ bội 4n Không phân chia NST trong lần nguyên phân đầu tiên.
được hình thành do lai xa
Điều này cũng được thể hiện rõ nét ở đề KT trắc nghiệm khách quan trong thực nghiệm và sau thực nghiệm (xem phụ lục 2). Ở các lớp ĐC, học sinh chưa nắm vững các dấu hiê ̣u của tất cả các KN, nên số câu trả lời đúng không nhiều, điểm số không cao.
Ở các lớp TN, các dấu hiệu của các KN đã được tìm hiểu kỹ khi các em thảo luận với nhau. KN được phát triển dựa trên nền tảng kiến thức cũ theo hướng tiếp cận hệ thống, do vâ ̣y các KN được định nghĩa chính xác, với đầy đủ các dấu hiệu. Số lượng điểm cao và % trên TB của lớp TN cao hơn hẳn so với lớp ĐC (số liệu cụ thể đã được trình bày ở mục 3.4.1)
Ở lớp TN: Học sinh tích cực phát biểu ý kiến hơn, hoạt động nhóm sơi nổi hơn. Các em chủ động nghiên cứu trong SGK, trao đổi với các thành viên trong nhóm, tham khảo ý kiến của GV để giải quyết vấn đề. Nhiều HS có khả năng tư duy và khả năng phân tích vấn đề mô ̣t cách sâu sắc.
Ở lớp ĐC: HS tham gia vào bài ho ̣c mô ̣t cách chủ đô ̣ng mà chăm chú nhiều hơn vào việc lắng nghe, ghi chép những gì GV giảng. Sự tương tác qua lại giữa GV và HS không nhiều do các em khơng chủ động phân tích nội dung bài học để giải quyết vấn đề. Khi GV đặt câu hỏi, HS trả lời nội dung của SGK cịn khi được hỏi về kiến thức liên hệ thì khơng trả lời được.
Các GV tham gia dự giờ cùng chúng tôi hầu hết đều cho kiến nhận xét là chất lượng giờ học ở các lớp tiến hành thực nghiệm cao hơn so với lớp ĐC cả về hiệu quả lĩnh hội tri thức cũng như thái độ tích cực chủ động của HS.
- Đánh giá khả năng hệ thống hoá kiến thức của HS
Khả năng hệ thống hố kiến thức của HS tương ứng với tiêu chí khả năng nhận thức cao cấp của Bloom (bao gồm các mức độ 3,4,5,6).
Dùng câu hỏi trắc nghiệm và câu hỏi tự luận để đánh giá khả năng hệ thống hoá của HS ở các lớp TN và các lớp ĐC. Những câu hỏi này đòi hỏi HS