35 Hình 2.32: BĐKN (hoàn chỉnh) Cảm ứng đối với cả thực vật và
3.3.4. Phương án thực nghiệm
Phương án TN song song cứ một lớp ĐC một lớp TN trong cùng một trường, chỉ khác nhau ở chỗ lớp ĐC, GV dạy theo giáo án do chính GV tự thiết kế một cách bình thường, còn lớp TN, GV dạy theo giáo án TN do chúng tôi biên soạn.
3.4. Kết quả thực nghiệm
3.4.1. Phân tích định lượng
Bảng phân phối thực nghiệm là kết quả của sự chọn lọc các số liệu ban đầu và được sắp xếp theo một quy luật nhất định. Kết quả TN được phân tích để rút ra các kết luận khoa học mang tính khách quan. Phân tích số liệu thu được từ TN bằng phần mềm Microsoft excel. Lập bảng phân phối TN; Tính giá trị trung bình và phương sai của mỗi mẫu. So sánh giá trị trung bình và phân tích phương sai để khẳng định nguồn ảnh hưởng đến kết quả học tập ở lớp TN và lớp ĐC.
3.4.1.1. Lập bảng phân phối thực nghiệm và vẽ đồ thị
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
Bảng 3.2: Tần suất điểm các bài kiểm tra trong TN Phương án n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 S 2 TN 60 0 0 1.67 6.67 11.67 20 25 20 10 5 6.85 2.71 ĐC 60 1.67 3.33 8.33 13.33 18.33 21.7 16.67 8.33 5 3.33 5.7 3.21
Bảng 3.2 cho biết điểm trung bình của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC và phương sai điểm của lớp TN nhỏ hơn so với lớp ĐC, từ số liệu bảng 3.1, chúng tôi lập đồ thị tần suất điểm các bài kiểm tra trong TN trên khối 11 ở 2 lớp ĐC và TN 0 5 10 15 20 25 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ĐC TN
Biểu đồ 3.1: Đồ thị tần suất điểm các bài kiểm tra trong TN
Trong biểu đổ 3.1, chúng ta thấy giá trị mod điểm số của các lớp ĐC là điểm 6, còn giá trị mod của các lớp TN là điểm 7.
Từ số liệu của bảng 3.2, lập bảng tần suất hội tụ tiến (bảng 3.2) để so sánh tần suất bài đạt điểm từ giá trị xi trở lên
Bảng 3.3. Tần suất hội tụ tiến điểm các bài kiểm tra trong TN
Phương án n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TN 60 100 100 100 98.33 91.67 80 60 35 15 5 ĐC 60 100 96.67 93.33 85 71.67 53.3 31.67 15 6.67 1.67 X
Từ số liệu bảng 3.3 vẽ đồ thị đường biểu diễn tần suất hội tụ tiến điểm các bài kiểm tra trong TN trên khối 11
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ĐC TN
Biểu đồ 3.2: Đồ thị tần suất hội tụ tiến điểm các bài kiểm tra trong TN
Trong Biểu đồ 3.2, 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 kiểm tra của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Kết quả tổng hợp được thống kê trong bảng 3.4.
Bảng 3.4. Tần suất điểm các bài kiểm tra sau TN
So sánh số liệu trong bảng 3.4, giá trị trung bình điểm của lớp TN cao
hơn so với lớp ĐC. Phương sai của lớp TN nhỏ hơn so với lớp ĐC Từ số liệu bảng 3.4, lập đồ thị tần suất điểm số của các bài kiểm tra trên
khối 11 sau TN (biểu đồ 3.3).
Phương
án n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X S2
TN 60 0 1.67 5 10 15 16.7 22 18.3 8.33 3.33 6.77 1.88 ĐC 60 1.67 3.33 8.33 11.7 16.7 21.7 18 10 6.67 1.67 5.28 2.06
0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ĐC TN
Biểu đồ 3.3: Đồ thị tần suất điểm các bài kiểm tra khối 11 sau TN
Trên biểu đồ 3.3, ta nhận thấy giá trị mod điểm của lớp TN là 7, của lớp ĐC là 6. Từ giá trị mod trở xuống (điểm 7 đến điểm 3), tần suất điểm của lớp ĐC cao hơn so với lớp TN. Ngược lại từ giá trị mod trở lên tần suất điểm số của lớp TN cao hơn tần suất điểm của lớp ĐC. Điều này cho thấy kết quả học tập ở lớp TN cao hơn so với lớp ĐC.
Từ số liệu của bảng 3.4, lập bảng tần suất hội tụ tiến (bảng 3.4) để so sánh tần suất bài đạt điểm từ giá trị xi trở lên.
Bảng 3.5: Tần suất hội tụ tiến điểm các bài kiểm tra sau TN
Phương
án n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
TN 60 100 100 98.3 93.3 83.3 68.3 52 30 11.67 3.33 ĐC 60 100 98.3 95 86.7 75 58.3 37 18.3 8.333 1.67
Số liệu bảng 3.5 cho biết tỷ lệ phần trăm các bài đạt từ giá trị từ xi trở lên. Ví dụ tần suất từ điểm 7 trở lên ở lớp ĐC là 37% còn ở lớp TN là 52% Như vậy, số điểm từ 7 trở lên ở lớp TN nhiều hơn so với ở lớp ĐC.
Từ số liệu của bảng 3.5, vẽ đồ thị tần suất hội tụ tiến của các bài kiểm tra trên khối 11 sau TN (biểu đồ 3.4).
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ĐC TN
Biểu đồ 3.4: Đồ thị tần suất hội tụ tiến điểm các bài kiểm tra sau TN
Trong biểu đồ 3.4, chúng ta thấy 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 kiểm tra của lớp TN cao hơn so với lớp ĐC.
3.4.1.2. Tính cá c giá tri ̣ đặc trưng của mẫu
Các giá trị đặc trưng của mẫu được tính bằng hàm “Descriptive
Statistics” để đánh giá khả năng hiểu bài và khả năng hệ thống hoá kiến thức của các lớp TN so với các lớp ĐC.
Quy trình thực hiện trên máy tính nhƣ sau:
- Bướ c 1: Chọn menu:
Chọn menu: Tools/Data Analysis/Descriptive Statistics/OK.
- Bướ c 2: Khai báo các mục giá trị của mẫu:
+ Input Range: Khai báo cả nhãn (Labels) và vùng dữ liệu là bảng điểm của hai lớp TN và ĐC.
+ Grouped By: Chọn Columns + Chọn Labels in first row
- Bước 3: Xuất kết quả:
+ Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ô bất kì hay 1 cell bất kỳ ) làm vùng xuất kết quả → nhấn OK.
+ Chọn Summary statistics
+ Confidence Level for Mean: Độ tin cậy cho trung bình (95%).
Dựa vào qui trình trên, chúng tôi đã thu được các giá trị đặc trưng của mẫu như sau:
*Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
Bảng 3.6: Các giá trị đặc trƣng của mẫu trong TN
Các giá trị đặc trưng TN ĐC
Mean ( giá trị trung bình) 6.85 5.7
Standard Error ( sai số mẫu) 0.18 0.19
Median ( Trung vị) 7 6
Mode (Yếu vị) 7 6
Standard Deviation (Độ lệch tiêu chuẩn) 1.69 1.79
Sample Variance (Phương sai mẫu) 2.85 3.21
Kurtosis (Độ nhọn của đỉnh) -0.07 -0.12
Skewness (Độ nghiêng) -0.53 -0.44
Range (Khoảng biến thiên) 7 8
Minimum ( Tối thiểu) 2 1
Maximum (Tối đa) 9 9
Sum (Tổng) 577 504
Count (Số lượng mẫu) 60 60
Confidence Level (95.0%) (Độ chính xác) 0.35 0.38 Bảng trên cho chúng ta thấy: XTN > XĐC ( XTN = 6.85 ; XĐC = 5.7). Trung vị và yếu vị của TN>ĐC, độ lệch chuẩn TN<ĐC
*Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra sau TN
Bảng 3.7: Các giá trị đặc trƣng của mẫu sau TN
Các giá trị đặc trưng TN ĐC
Mean ( giá trị trung bình) 6.77 5.28
Standard Error ( sai số mẫu) 0.16 0.18
Median ( Trung vị) 7 6
Mode (Yếu vị) 7 5
Standard Deviation (Độ lệch tiêu chuẩn) 1.52 1.64
Sample Variance (Phương sai mẫu) 2.32 2.70
Kurtosis (Độ nhọn của đỉnh) -0.24 -0.23
Skewness (Độ nghiêng) -0.27 -0.34
Range (Khoảng biến thiên) 8 8
Minimum ( Tối thiểu) 2 1
Maximum (Tối đa) 10 9
Sum (Tổng) 598 495
Count (Số lượng mẫu) 60 60
Confidence Level(95.0%) (Độ chính xác) 0.32 0.35
Bảng trên cho chúng ta thấy XTN > XĐC ( XTN = 6.77 ; XĐC = 5.28) 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
Nhằm khẳng định phương pháp sử dụng phần mềm dạy học ở khối TN có thật sự tốt hơn so với ĐC hay không.
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:
- Bướ c 1: Chọn menu:Chọn Tools/Data Analysis/z-Test: Two Sample for
Mean/OK
- Bướ c 2: Khai báo các mục giá tri ̣ của mẫu:
+ 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) và vùng dữ liệu là bảng điểm của lớp ĐC vào khung Variance 2 range.
+ 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.
+ Chọn Labels và Alpha = 0,05
- Bước 3: Xuất kết quả: Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ô bất kì hay 1 cell bất kỳ) làm vùng xuất kết quả → nhấn OK.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
So sánh giá trị trung bình : Giả thuyết H0 đặt ra là: “Không có sự khác nhau giữa kết quả học tập của các lớp TN và các lớp ĐC ”. Dùng tiêu chuẩn U để kiểm định X theo giả thuyết H0, kết quả kiểm định thể hiện ở bảng 3.7.
Bảng 3.8: Kết quả so sánh giá tri ̣ trung bình và kiểm đi ̣nh giả thuyết H0
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean ( XTN và XĐC) 6.85 5.7 Known Variance (Phương sai) 2.85 3.21 Observations (Số quan sát) 60 60
Hypothesized Mean Difference (H0) 0 Z (Trị số z = U) 2.36 P(Z<=z) one-tail (Xác suất 1 chiều của z) 0.01 z Critical one-tail (Trị số z tiêu chuẩn theo XS 0,05 một
chiều) 1.64
P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính toán) 0.02 z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1.96
Trong bảng 3.7, XTN > XĐC và phương sai của TN nhỏ hơn so với ĐC. Trị số tuyệt đối của U = 2,36> 1,96, với xác xuất 1 chiều là 0.01. Giả thuyết H0 bị bác bỏ, 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 3.9: Các giá trị đặc trƣng của mẫu sau TN trên khối 11
U-Test: Two Sample for Means
TN ĐC
Mean ( XTN và XĐC) 6.77 5.28 Known Variance (Phương sai) 2.32 2.7 Observations (Số quan sát) 60 60
Hypothesized Mean Difference (H0) 0 Z (Trị số z = U) 4.01 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) 1.64
P(Z<=z) two-tail (Xác xuất 2 chiều của trị số z tính toán) 0 z Critical two-tail (Trị số z tiêu chuẩn SX 0,05 hai chiều) 1.96
Kết quả phân tích số liệu ở bảng 3.9 cho thấy: XTN > XĐC ( XTN = 6.77 ; XĐC = 5.28). Trị số tuyệt đối U = 4.01, giả thuyết H0 bị bác bỏ vì giá trị tuyệt đối của trị số U > 1,96 (trị số z tiêu chuẩn), với xác xuất (P) là 1,64 > 0,05. Như vậy, sự khác biệt của XTN và XĐC 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: “ hai cách dạy ở lớp TN và lớp ĐC tác động như nhau đến chất lượng kiến thức của HS ”. 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: - Bướ c 1: Chọn menu:
Chọn menu Tools/Data Analysis/Anova: Single Factor/OK.
- Bướ c 2: Khai báo các mục giá tri ̣ của mẫu:
+ Input Range: Khai báo cả nhãn (Labels) và vùng dữ liệu là bảng điểm của hai lớp TN và ĐC.
+ Grouped By: Chọn Columns
+ Chọn Labels in first row và Alpha = 0,05
- Bước 3: Xuất kết quả:
+ Output Range: Địa chỉ xuất kết quả (chọn một ô bất kì hay 1 cell bất kỳ) → nhấn OK. Kết quả cho 2 bảng là bảng tổng hợp và bảng phân tích.
* Kết quả định lƣợng các bài kiểm tra trong TN
Kết quả phân tích phương sai thể hiện trong bảng 3.10.
Bảng 3.10: Phân tích phƣơng sai điểm các bài kiểm tra trong TN
Anova: Single Factor
SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
TN 60 577 6.41 2.85 ĐC 60 504 5.79 3.21 ANOVA Source of Variation SS df MS F P- value F crit Between Groups 16.90 1 16.90 5.58 0.02 3.90 Within Groups 530.06 175 3.03 Total 546.96 176
Trong bảng 3.10, chúng ta thấy FA > F tiêu chuẩn (Fcrit), giả thuyết HA
bị bác bỏ, 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 3.11: Phân tích phƣơng sai điểm các bài kiểm tra sau TN
Anova: Single Factor
SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
TN 60 598 6.64 2.32 ĐC 60 495 5.69 2.70 ANOVA Source of Variation SS df MS F P- value F crit Between Groups 40.33 1 40.33 16.07 0.00 3.90 Within Groups 439.24 175 2.51 Total 479.57 176
Trong bảng 3.11, chúng ta thấy FA = 16.07 > F crit (tiêu chuẩn) = 3.9, nên giả thuyết HA bị bác bỏ, 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
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 3.5:
0 1 2 3 4 5 6 7 Trong TN Sau TN 5.7 5.28 6.85 6.77 ĐC TN
Biểu đồ 3.5. So sánh độ bền kiến thức trƣớc và sau thực nghiệm của khối thực nghiệm và đối chứng
Qua biểu đồ 3.5, ta thấy sự chệnh lệch điểm trung bình của các lớp TN trong và sau thực nghiệm chỉ chênh 0.08, còn điểm trung bình chênh lệch của các lớp ĐC trong và sau thực nghiệm chênh nhiều hơn 0.42. Điều này càng chứng tỏ độ bền kiến thức của học sinh nhóm lớp TN cao hơn so với HS nhóm lớp ĐC.
Tóm lại, việc tổ chức dạy học bằng Bài giảng điện tử chương Chuyển hóa vật chất và năng lượng, Sinh học lớp 11 đã nâng cao được hứng thú tìm tòi 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
Để đánh giá kết quả định tính một cách khách quan. Chúng tôi 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 kiểm tra số 1 cho lớp TN và lớp ĐC (trong khi đang tiến hành thực nghiệm ), câu hỏi 1: “Ứng động là gì? Phân biệt hai loại ứng động sinh trưởng và ứng động không sinh trưởng?”. Đây là mô ̣t tro ̣ng tâm của bà i học mà chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên lớp, do vâ ̣y chúng tôi đã sử du ̣ng
câu hỏi này trong bài nhằm kiểm tra mức đô ̣ lĩnh hô ̣i kiến thức cũng như hiê ̣u quả của giáo án được thực hiện ở các lớp.
Ở các lớp ĐC , học sinh nắm vững các dấu hiê ̣u của KN ứng động ở TV, nhưng không đi ̣nh nghĩa chính xác được KN, do vâ ̣y các em không phân biệt được ứng động sinh trưởng với ứng động không sinh trưởng, ứng động với hướng động.
Ở các lớp thực nghiệm , các dấu hiê ̣u của KN này đã được chính các em tìm hiểu kỹ và thảo luận rất sôi nổi dưới sự hướng dẫn của giáo viên để hoàn thành phiếu học tập . 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.