Return to search

Lietuvos mokinių raštingumo analizė, naudojant tarptautinio tyrimo PISA 2009 m. duomenis / Analysis of lithuanian students literacy using international survey pisa 2009 data

Tarptautinis švietimo tyrimas PISA (Programme for International Student Assessment) tiria penkiolikmečių mokinių skaitymo gebėjimus, matematinį ir gamtamokslį raštingumą. Taip pat tyrimo metu renka informaciją apie mokinį, jo pomegius, informacinius ir komunikacinių technologijų išmanymą ir naudojimą, namų aplinką, mokyklą kurioje jis mokosi ir pan. Informacija surinkta tyrimo metu yra vertinga švietimo tyrėjams, sprendimų priėmėjams, švietimiečiams ir pan. Šio darbo tikslas – taikant hierarchinė regresiją rasti mokinių matematinio raštingumo rezultatų prikausomybę nuo mokymo(si) aplinkos veiksnių. Kadangi mokiniai yra pirmojo lygmens objektai, o mokyklos – antrojo lygmens, todėl analizuojant duomenis reikia atsižvelgti į duomenų hierarchiškumą. Besąlyginio hierarchinio modelio analizė atskleidė, kad 32 % Lietuvos penkiolikmečių matematinio raštingumo rezultatų skirtumų lemia mokyklos. Taikant hierarchinį tiesinį modeliavimą, sudarytas geriausias hierarchinis tiesinis modelis su atitinkamais kintamaisiais bei užrašyta lygtis, kuri gali būti naudojama Lietuvos penkiolikmečių matematinio raštingumo rezultatų prognozavimui. / International education survey PISA (Programme for International Student Assessment) examine 15-yers-old reading, mathematical and science literacy. A lot of information about student‘s, theirs hobbies, knowledge and use of information and comunication technology, home and school environment and etc. is collected during PISA survey. The collected information is valuable source of information for researchers, policy makers, educators and ect. The main purpose of this work, “Analysis of Lithuanian Students Literacy Using International Survey PISA 2009 Data“, is using hierarchical regression to find the students' mathematical literacy dependency of training and learning environment factors. The students are first-level objects and schools - at the second level, so data analysis should take into account the data hierarchy. Unconditional hierarchical model analysis revealed that 32 % of Lithuanian 15-years-old students’ mathematical literacy outcomes determined by the school. Best hierarchical linear model with relevant variables was done using hierarchical linear modelling. Also a prognostic equation of Lithuaninan 15-years-old students matematic literacy was created.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20140630_173333-90536
Date30 June 2014
CreatorsVaičiūnaitė, Donata
ContributorsEidukevičius, Rimantas, Vilnius University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeMaster thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2012~D_20140630_173333-90536
RightsUnrestricted

Page generated in 0.0018 seconds