计算机辅助教学方法是否会使完成课程的时间差异缩小

计算机辅助教学方法是否会使完成课程的时间差异缩小

一种空军电子学引导性教程利用一种个人化教学系统，每位学生观看讲座录像带，然后给以程式化的教材。每位学生独立地钻研教材直至其完成训练并通过考试。我们关心的问题是每位学生完成其训练计划的这一部分的不同速度。有些学生能够相对较快地完成程式化教材，而另一些学生花在教材上的时间较长并且需要另外的时间来完成课程。在整个集体共同进行其他方面的训练之前，进行得较快的学生要等待较慢的学生完成引导性教程。

一种建议的替代系统涉及到使用计算机辅助教学。在这种方法中，所有的学生观看相同的讲座录像带，然后每位学生被指派到一个计算机终端以接受进一步训练。在教程自我训练部分的整个过程中，由计算机指导学生独立工作。

为对建议的和当前的教学方法进行比较，一个由122名学生组成的班级被随机地指派采用这两种方法之一。一组61名学生使用当前程式化教材，另一组61名学生使用建议的计算机辅助方法。每位学生用在学习上的时间（小时）被记录在下表：

当前训练方法完成教程的时间（小时）

76 76 77 74 76 74 74 77 72 78 73 78 75 80 79 72 69 79 72 70 70 81 76 78 72 82 72 73 71 70 77 78 73 79 82 65 77 79 73 76 81 69 75 75 77 79 76 78 76 76 73 77 84 74 74 69 79 66 70 74 72

建议的计算机辅助方法完成教程的时间（小时）

74 75 77 78 74 80 73 73 78 76 76 74 77 69 76 75 72 75 72 76 72 77 73 77 69 77 75 76 74 77 75 78 72 77 78 78 76 75 76 76 75 76 80 77 76 75 73 77 77 77 79 75 75 72 82 76 76 74 72 78 71

管理报告

（1）利用适当的描述性统计，将每种方法的训练时间资料汇总。由样本资料，你能观察到什么异同？

（2）评价两种训练方法总体均值之间的差异。讨论你的结论。

（3）计算每种训练方法的标准差与方差。进行两种训练方法总体方差相等的假设检验，讨论你的结论。

（4）关于两种方法之间的差异，你能得出什么结论？你有何建议？解释之。

（5）在对将来要使用的训练计划作最终决定之前，你是否建议需要其他数据或检验？

计算机辅助教学方法是否会使完成课程的时间差异缩小

1、1、大致思路：通过描述统计和假设检验两方面对其使用计算机辅助教学是否会使完

成课程时间差异缩小进行分析。描述统计可以比较直观地看出两者的差异；而假设检验主要是假设两种方法在总体方差相等的情况下构造F统计量，计算其得值，再判断是否接受原假设。若接受则说明两者之间不存在差异，即计算机辅助教学方法不会使完成课程的时间差异缩小。反之则反。

2、2、描述统计结果：

单位：小时

从上表可以看出，利用使用计算机辅助教学方法的学生在总的完成时间要比使用当前训练方法的学生要多出了22小时，所以在平均完成时间上前者比后者多出了0.360656小时。而两者在众数和中位数上均为76小时。众数为76小时说明无论使用何种方法学生中的多数人完成课程的时间都是76小时。中位数76小时说明将两者学生完成课程时间从小到大排列后排在中间的那个为76小时。这和得出的均值基本一致。

利用已经的样本数据可以得出使用当前训练方法的学生和使用计算机辅助方法的学生在完成课程时间上的标准差和方差分别如上图所示。可以看出，利用计算机辅助方法的学生的标准差和方差均小于使用当前训练方法的学生。标准差和方差是用来说明研究对象波动趋势的量，其数值越小表明该研究对象的波动越小，越集中。所以说，从上边的结果可以得出使用当前训练方法的学生在完成时间上不如使用计算机的学生集中。即，使用计算机辅助教学方法可以使学生完成课程时间之间的差异减少。

3、3、两种训练方法总体均值之间的差异：

先用spss对两种方法分别进行判断，判断其是否服从正态分布。若其都服从正态分布则再对其进行总体方差相等的非参数估计。

在spss下用单样本K-S检验。得出如下结果：

从结果可以看出，使用当前训练方法的学生样本数据的均值为75.0656，标准差为3.94491。K-S的Z统计量为0.795，对应的相伴概率为0.552，大于显著性水平0.05，因此不能拒绝原假设，认为该使用当前训练方法的学生完成课程的时间服从正态分布。

从结果可以看出，K-S的Z统计量为1.073，对应的相伴概率为0.200，大于显著性水平0.05，所以接受原假设，认为使用计算机辅助教学方法的学生完成课程的时间也服从正态分布。

再在spss下对样本进行两独立样本的Mann-Whitney U检验，用来判断其来自的两独立总体均值是否存在显著差异。

Mann-Whitney Test

由上可以看出，使用当前训练方法的学生的平均秩次为60.30，使用计算机辅助教学方法的学生的平均秩次为62.70，U=1787.500，W=3678.500，Z=-0.376，相伴概率为0.707，大于0.05的显著性水平，所以接受原假设，认为两种方法总体均值之间不存在显著差异。

4、 4、 两种训练方法总体方差相等的假设检验：

由前分析可知，使用当前训练方法的学生完成课程所需时间的样本方差为15.5623；使用计算机辅助教学方法的学生完成课程所需时间的样本方差为6.281967。下面采用假设两总体方差相等的F 检验。

建立假设

0H ： 2221σσ=；1H ：2

221σσ≠

在0H 成立的条件下，检验的统计量为

2

221S S F =～)1,1(21--n n F

在显著性水平05.0=α，查F 分布表得临界值

53.1)60,60(025.0=F

653595.053.1/1)60,60(/1)60,60(025.0975.0===F F

其拒绝域为：

]}),,1([)]1,1(,0{[212/212/1∞-⋃--=-n n F n n F W αα

由样本数据计算得

2

221S S F =＝477296

.2281967.65623.15=

由于477296.2=F ＞53.1)60,60(025

.0=F ，所以拒绝原假设0H ，即在０.０５的显著

性水平认为两种方法的总体方差存在显著差异。而且可以从样本数据可以看出使用当前训练方法的学生的总体方差应该比使用计算机辅助教学的学生的总体方差要大。也就是说使用当前训练方法的学生在完成课程时间上的波动要比使用计算机辅助教学方法的学生大，使用计算机辅助教学方法的学生完成课程的时间集中在某一个值。

５、我们的结论：