VYSOKÁ ŠKOLA: VYSOKÁ ŠKOLA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ V PRAZE Rozvojový projekt na rok 2007 Formulář pro závěrečnou zprávu Program: 4. Program na podporu rozvoje a inovace studijních programů Podprogram : Název projektu: Inovace bakalářských studijních programů na VŠCHT Praha Období řešení projektu: Od: Leden 2007 Do : Prosinec 2007 Dotace (v tis. Kč) Celkem: Z toho běžné finanční prostředky: Z toho kapitálové finanční prostředky: Požadavek 1734 1734 0 Čerpáno 1736 1736 0 ZÁKLADNÍ INFORMACE Hlavní řešitel Kontaktní osoba Jméno: prof. Ing. Stanislav Labík, CSc. Jana Fialová Podpis: Fakulta/ Součást VŠCHT Praha Pedagogické oddělení VŠCHT Praha Adresa/Web: Praha 6, Technická 5, www.vscht.cz Praha 6, Technická 5, www.vscht.cz Telefon: 220 444 257 220 444 060 E-mail: [email protected]z [email protected]Jméno rektora: doc. Ing. Josef Koubek, CSc. Podpis: Datum: Razítko školy: 1/54
Transcript
VYSOKÁ ŠKOLA:VYSOKÁ ŠKOLA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ V PRAZE
Rozvojový projekt na rok 2007Formulář pro závěrečnou zprávu
Program: 4. Program na podporu rozvoje a inovace studijních programů
Podprogram:
Název projektu: Inovace bakalářských studijních programů na VŠCHT Praha
Období řešení projektu: Od: Leden 2007 Do: Prosinec 2007
Dotace (v tis. Kč) Celkem:Z toho běžné finanční prostředky:
Z toho kapitálové finanční prostředky:
Požadavek 1734 1734 0Čerpáno 1736 1736 0
ZÁKLADNÍ INFORMACE
Hlavní řešitel Kontaktní osoba
Jméno: prof. Ing. Stanislav Labík, CSc. Jana Fialová
Podpis:
Fakulta/Součást VŠCHT Praha Pedagogické oddělení VŠCHT Praha
Adresa/Web: Praha 6, Technická 5, www.vscht.cz Praha 6, Technická 5, www.vscht.cz
ZPRÁVA O PRŮBĚHU ŘEŠENÍ PROJEKTUCíle projektu Uveďte předem stanovené cíle a u každého z nich uveďte, do jaké míry byl splněn, případně důvod, proč
splněn nebyl.
Inovace a optimalizace stávajících bakalářských studijních programů – splněno viz. příloha č. 1 Založení Studijního centra v Táboře – splněno viz. příloha č. 2 Realizace výuky v Táboře – splněno viz. příloha č. 2 Vytvoření databáze anglických studijních materiálů na VŠCHT Praha – splněno viz. příloha č. 3 Vytvoření anglické mutace portálů ESO – splněno viz. příloha č. 3 Analýza úspěšnosti studia podle jednotlivých studijních programů a oborů - splněno viz. příloha
č.4 Návrh úprav přijímacího řízení na VŠCHT Praha – nebylo třeba viz. příloha 4
Kontrolova-telné výstupy
Uveďte stanovené kontrolovatelné výstupy projektu a do jaké míry byly splněny, případně důvod, proč splněny nebyly.
– Analýza studijních programů z hlediska vzájemné provázanosti studijních plánů a předmětů a zapracování výsledků do studijního informačního systému – splněno a zpracováno do upravených studijních programů pro akademický rok 2007/08 – viz. příloha č. 1 a http://www.vscht.cz/main/studenti/bakalari/prehledbak.html
– Předložení materiálů inovovaných a harmonizovaných studijních programů/oborů akreditační komisi – připraveno k akreditaci viz. příloha č. 1
– Rekonstrukce čtyř učeben, kabinetů a sociálního vybavení výukového centra v Táboře – splněno viz. příloha č. 2 a http://www.vscht.cz/main/soucasti/fakulty/fpbt/tabor/index.html
– Zprovoznění počítačové učebny – splněno viz. příloha č. 2– Přijetí tajemníka a správce počítačové učebny – splněno viz. příloha č. 2– Propagace studijního oboru na internetových stránkách školy a regionálních médiích – splněno
viz. příloha č. 2– Zahájení výuky – splněno viz. příloha č. 2– Spuštění anglické verze portálu – splněno viz. příloha č. 3 a http://www.vscht.cz/eso/– Závěrečná zpráva analýzy příčin neúspěšnosti studia na VŠCHT Praha – splněno viz. příloha č. 4
a část hodnocení činnosti VŠCHT Praha na adrese http://www.vscht.cz/homepage/udeska/zakl_dokumenty/hodnoc_cinnosti
– Návrh modifikace přijímacího řízení pro bakalářské studijní programy - – nebylo třeba viz. výsledky vyplývající Přílohy 4
Změny v řešení
Pokud došlo v průběhu řešení ke změnám, uveďte je, vysvětlete příčinu, v případě, že jste žádali o jejich povolení MŠMT, uveďte čj.vyřízení této žádosti.
č. Jednotlivé změny (přidejte řádky podle potřeby)
Zdůvodnění (případně čj. vyřízení žádosti na MŠMT)
1
2
Přehled o pokračují-cím projektu
Pokud se jedná o pokračující projekt, uveďte, od kdy se realizuje a kolik finančních prostředků již bylo vyčerpáno. V případě, že je plánováno pokračování projektu v dalších letech, uveďte výhled do budoucna.
Rok realizace Čerpání fin. prostředků (souhrnný údaj) Poznámka (případně výhled do budoucna)
2/40
Specifikace čerpání finanční dotace na řešení projektu
Přidělená dotace na řešení projektu
- ukazatel I(v tis. Kč)
Čerpání dotace (v tis. Kč)
1. Kapitálové finanční prostředky celkem 0 0
1.1 Dlouhodobý nehmotný majetek (SW, licence) 0 0
1.2 Samostatné věci movité (stroje, zařízení) 0 0
2. Běžné finanční prostředky celkem 1734 1736
Mzdové náklady:2.1 Mzdy (včetně pohyblivých složek) 832 824
2.2 Odměny dle dohod o pracích konaných mimo pracovní poměr 0 0
2.3 Odvody na sociální a zdravotní pojištění a na tvorbu soc. fondu 291 288
Ostatní:2.4 Materiální náklady (včetně drobného majetku) 352 388
2.5 Služby a náklady nevýrobní 59 61
2.6 Cestovní náhrady 130 95
2.7 Stipendia 70 80
3. Celkem běžné a kapitálové finanční prostředky 1734 1736
3/40
Bližší zdůvodnění čerpání v jednotlivých položkáchČíslo položky (viz před- chozí tab.)
Název výdaje Částka ( v tis. Kč)
2.1
Mzdové náklady byly nedočerpány neboť část prostředků byla použita na stipendia studentů DSP, kteří se na podíleli na realizaci projektu – prostředky použity na odměny všem pracovníkům zapojeným do řešení projektu – pedagogické oddělení, děkanáty, tajemnící všech ústavů a kateder, vydavatelství, výpočetní centrum a další pracovníci – celkem 133 zaměstnanců s průměrnou odměnou cca 7 tis. Kč
824
2.3 Odvody na sociální a zdravotní pojištění a na tvorbu soc. fondu nedočerpány v souvislosti s předchozím bodem 288
2.4 Externí disky pro pedagogické oddělení archivaci elektronických materiálů 6
2.4 Notebook pro pedagogické oddělení 21
2.4 Počítač pro pedagogické oddělení 23
2.4 Počítače pro učebnu v Táboře (9 ks) 248
2.4 Tiskárna pro učebnu v Táboře 15
2.4 Tabule pro učebnu v Táboře 11
2.4 Vysavač pro výukové středisko v Táboře 8
2.5 Licence programu WhoIs systému Student 34
2.5 Propagace studia v Táboře formou inzerce 21
2.6Cestovné nedočerpáno a bylo použito především na cestovné do Tábora a presentaci výsledků projektu v rámci české a slovenské odborné veřejnosti (CASLIN 2007, 57. Zjazd chemikov)
95
2.7 Stipendia přečerpáno vzhledem k větší míře zapojení studentů do řešení projektu 80
V předchozí tabulce byly uvedeny pouze klíčové položky čerpání. Další položky jako je spotřební materiál, literatura, drobný hmotný majetek pod 3 tis. Kč jsou součástí účetnictví v systému FIS.
Na vypracování závěrečné zprávy se mimo hlavního řešiteli podíleli především i další členové řešitelského týmu: prof. Ing. Jan Velíšek, DrSc., Ing. Jitka Vydrová, CSc., Ing. Eva Dibuszova a doc. Ing. Martina Mudrová, Ph.D.
4/40
Příloha 1.
Inovace a optimalizace stávajících bakalářských studijních programů
Od akademického roku 2004/2005 přešla VŠCHT Praha, na nový, moderní a flexibilní systém třístupňového vzdělávání, plně kompatibilní s evropskými vzdělávacími standardy. Od téhož akademického roku byli uchazeči přijímáni ke studiu pouze v tříletých bakalářských programech. následně bylo zavedeno profesní bakalářské studium např. na Fakultě potravinářské a biochemické technologie ve studijním programu “Potravinářství a biotechnologie” se studijními obory “Obecná mikrobiologie a biotechnologie”, “Potraviny a výživa” a “Výroba a distribuce potravin”. Cílem bylo umožnit vzájemnou prostupnost studia v rámci veřejných vysokých škol, flexibilní rozšiřování oborů podle vývoje poptávky na trhu práce a, v neposlední řadě, připravit specialisty na střední úrovni řízení schopné samostatné tvůrčí činnosti a aplikace nabytých znalostí při řešení konkrétních úkolů a při výkonu konkrétních funkcí v praxi podle poptávky partnerů fakulty.
V souvislosti se zavedením výuky v navazujících magisterských studijních programech vyvstala potřeba sladění a tím i inovace stávajících studijních plánů i jednotlivých předmětů ve všech typech studia, jejich návaznosti, dále pak bylo nutné stanovit podmínky přijímání absolventů bakalářských studijních programů do navazujícího magisterského studia, zejména pak absolventů profesních bakalářských programů a absolventů jiných vysokých škol.
Řešením projektu v oblasti inovace studijních plánů, koncipovaných již v letech 2003/2004, byla příprava detailních informací o průběhu studia v bakalářských a magisterských studijních programech. Dalším řešením byla řada změn ve studijních plánech v případech, kde se jednalo o překryv předmětů bakalářských a magisterských studijních programů, zavedena byla kategorie univerzálních předmětů vyučovaných jak v bakalářských, tak i v magisterských studijních programech. V magisterských studijních programech byly v některých oborech provedeny změny, které reflektovaly návaznost jednotlivých vyučovaných předmětů a bylo zavedeno několik nových předmětů podle potřeb praxe.
Byla provedena za spolupráce tajemníků všech ústavů a fakult důkladná analýza všech bakalářských programů z hlediska jejich časové a věcné souvislosti a provedeny potřebné úpravy vyplývající ze zkušeností s realizací studijních programů. Všechny tyto změny byly zapracovány do modifikovaných studijních programů pro akademická rok 2007/08.
Z provedené analýzy byl následně v systému Student realizována síť korekvizit, záměnností a výlučností, který umožňuje realizovat jak dostatečnou flexibilitu studia formou volitelných a povinně volitelných předmětů, tak zachovat jejich časovou a věcnou návaznost. Příkladem může být systém korekvizit a záměností pro předmět Fyzikální chemie I:
Další příklady lze nalézt na adrese http://student.vscht.cz/predmety/index.php a v něm obsažených www stránkách.
Řešením projektu v oblasti inovace studijních plánů byl návrh zcela nového studijního programu bakalářského studia s třemi obory a příprava kompletních studijních plánů a dalších materiálů, které jsou připraveny k předložení akreditační komisi. Navrhuje se nově zavést studijní program Potravinářské a biochemické technologie s obory 1) Potravinářské technologie a biotechnologie, 2) Chemie a analýza potravin, 3) Biochemie a mikrobiologie. Tento studijní program i jeho obory byly současně sladěny s nově připravovanými programy a obory pro navazující magisterské studium, kde se rovněž uvažuje jeden stejnojmenný studijní program s třemi stejnojmennými obory. Současně byla harmonizována fakultní výuka v dosavadních technologických a biotechnologických disciplinách. Studenti jednotlivých studijních oborů se potom budou moci široce specializovat, v oboru Potravinářské technologie a biotechnologie se uvažují specializace: Biotechnologie, Sladařství a pivovarství, Mlýnsko-pekárenská výroba a škrobárenství, Cukrovarnictví a cukrovinkářství, Mlékárenské biotechnologie, Technologie tuků, detergentů a kosmetiky, Konzervace a balení potravin, Technologie masa a Management potravinářských výrob, v oboru Chemie a analýza potravin budou zavedeny specializace Kvalita a bezpečnost potravin, Kontrola výroby a distribuce potravin, Výživa a stravování a Chemie přírodních látek, v oboru Biochemie a mikrobiologie to budou specializace Obecná a aplikovaná biochemie, Biomedicinské inženýrství a Mikrobiologie a molekulární genetika.
V navrhovaných učebních plánech byly současně vyřešeny problémy, které se objevily v profesním bakalářském programu zavedeném v roce 2004, konkrétně šlo o rozsah a náplň celoškolských technických předmětů, celoškolských ekonomických předmětů, návaznost a harmonizaci předmětů bakalářského a navazujícího magisterského studia,
sladění podmínek pro přijetí do navazujících magisterských programů.
Detailní studijní plány bakalářského studia ve studijním programu Potravinářská a biochemická technologie jsou dále uvedeny podle navrhovaných oborů ve struktuře obvyklé na VŠCHT Praha při respektování současně platných pravidel.
Bakalářské studium fakulty FPBT Studijní program: Potravinářská a biochemická technologie
Studijní obor: Potravinářské technologie a biotechnologie
1. ročník Zimní semestr
Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N963006 Úvod do studia 963 1 0 0 z 1N101002 Chemické výpočty 101 0 2 0 z 2N352??? Úvod do potravinářství 352 2 0 0 Zk 3N111009 Toxikologie a ekologie 111 2 0 0 Zk 3N320016 Biologie I 320 3 0 0 Zk 4
N101018 Obecná a anorganická chemie I 101 3 2 0 z,Zk 8N413002 Matematika I 413 3 3 0 z,Zk 9N827001 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Letní semestr Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N110004 Organická chemie I 110 2 2 0 z,Zk 6N444001 Fyzika I 444 3 2 0 z,Zk 7N101003 Laboratoř anorganické chemie I 101 0 0 4 kz 3N320015 Laboratoř biologie 320 0 0 2 kz 2N834001 Jazyk I 834 0 2 0 z 1N827002 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Povinně volitelný předmět 1, 2 a 3
N413003 Matematika II 413 3 3 0 z,Zk 8N320017 Biologie II 320 2 0 0 Zk 3N324002 Produkce potravinářských surovin 324 2 0 0 Zk 3N323004 Senzorická analýza 323 2 1 0 z,Zk 4
Volitelné předmětyVolitelné předměty pro 2. semestr
Poznámky:
Během 1. až 5. semestru musí student získat celkem 4 zápočty z tělesné výchovy. Jeden ze zápočtů lze nahradit absolvováním letního nebo zimního týdenního základního kurzu zajišťovaného katedrou tělesné výchovy.
2. ročník Zimní semestr
Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N403011 Fyzikální chemie I 403 3 2 0 z,Zk 6N320001 Biochemie I 320 3 0 0 Zk 5N320003 Seminář z biochemie I 320 0 1 0 kz 1N110002 Laboratoř organické chemie I 110 0 0 4 kz 3
N963006 Úvod do studia 963 1 0 0 z 1N101002 Chemické výpočty 101 0 2 0 z 2N352??? Úvod do potravinářství 352 2 0 0 Zk 3N111009 Toxikologie a ekologie 111 2 0 0 Zk 3N320016 Biologie I 320 3 0 0 Zk 4
N101018 Obecná a anorganická chemie I 101 3 2 0 z,Zk 8N413002 Matematika I 413 3 3 0 z,Zk 9N827001 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Letní semestr Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N110004 Organická chemie I 110 2 2 0 z,Zk 6N444001 Fyzika I 444 3 2 0 z,Zk 7N101003 Laboratoř anorganické chemie I 101 0 0 4 kz 3N320015 Laboratoř biologie 320 0 0 2 kz 2N834001 Jazyk I 834 0 2 0 z 1N827002 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Povinně volitelný předmět 1 a 2
N413003 Matematika II 413 3 3 0 z,Zk 8N320017 Biologie II 320 2 0 0 Zk 3N323004 Senzorická analýza 323 2 1 0 z,Zk 4N352??? Bioinformatika a chemoinformatika 352 0 2 0 z 2
Volitelné předmětyVolitelné předměty pro 2. semestr
Poznámky:
Během 1. až 5. semestru musí student získat celkem 4 zápočty z tělesné výchovy. Jeden ze zápočtů lze nahradit absolvováním letního nebo zimního týdenního základního kurzu zajišťovaného katedrou tělesné výchovy.
2. ročník Zimní semestr
Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N403011 Fyzikální chemie I 403 3 2 0 z,Zk 6N320001 Biochemie I 320 3 0 0 Zk 5N320003 Seminář z biochemie I 320 0 1 0 kz 1N110002 Laboratoř organické chemie I 110 0 0 4 kz 3N444003 Laboratoř fyziky 444 0 0 3 kz 2
N321001 Potravinářské technologie a biotechnologie 321 3 0 0 Zk 4N834002 Jazyk II 834 0 2 0 z,Zk 2N827003 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
N413002 Matematika I 413 3 3 0 z,Zk 9N827001 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Letní semestr Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N110004 Organická chemie I 110 2 2 0 z,Zk 6N444001 Fyzika I 444 3 2 0 z,Zk 7N101003 Laboratoř anorganické chemie I 101 0 0 4 kz 3N320015 Laboratoř biologie 320 0 0 2 kz 2N834001 Jazyk I 834 0 2 0 z 1N827002 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Povinně volitelný předmět 1 a 2
N413003 Matematika II 413 3 3 0 z,Zk 8N320017 Biologie II 320 2 0 0 Zk 3N352??? Bioinformatika a chemoinformatika 352 0 2 0 z 2N319001 Biologie buňky 319 2 0 0 Zk 3
Volitelné předmětyVolitelné předměty pro 2. semestr
Poznámky:
Během 1. až 5. semestru musí student získat celkem 4 zápočty z tělesné výchovy. Jeden ze zápočtů lze nahradit absolvováním letního nebo zimního týdenního základního kurzu zajišťovaného katedrou tělesné výchovy.
2. ročník Zimní semestr
Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Povinné předměty
N403011 Fyzikální chemie I 403 3 2 0 z,Zk 6N320001 Biochemie I 320 3 0 0 Zk 5N320003 Seminář z biochemie I 320 0 1 0 kz 1N110002 Laboratoř organické chemie I 110 0 0 4 kz 3N444003 Laboratoř fyziky 444 0 0 3 kz 2
N321001 Potravinářské technologie a biotechnologie 321 3 0 0 Zk 4N834002 Jazyk II 834 0 2 0 z,Zk 2N827003 Tělesná výchova 827 0 2 0 z 0
Povinně volitelný předmět 3
N342001 Bioorganická chemie přírodních látek 342 2 1 0 z,Zk 5N413504 Aplikovaná statistika 413 1 2 0 z,Zk 4
Volitelné předměty Volitelné předměty pro 3. semestr
Letní semestr Kód Název předmětu Ústav P C L Zakončení Kredity
Příloha 2.Založení Studijního centra v Táboře a realizace výuky
Úkolem řešení projektu bylo rozšíření nabídky výuky studijního programu Potravinářská a biochemická technologie, studijního oboru Technologie potravin v detašovaných pracovištích VŠCHT v Mostě-Velebudicích a zahájení výuky ve stejném studijním oboru v Táboře.
Do výuky v Mostě-Velebudicích se zapojila FPBT se studijním oborem Technologie potravin již v akademickém roce 2006/2007, celkově bylo přihlášeno 20 uchazečů, zapsalo se ke studiu 15. Do 2.ročníku v akademickém roce 2007/2008 postoupili 3 uchazeči.V akademickém roce 2007/2008 bylo přihlášeno 28 uchazečů, ke studiu se zapsalo 14 studentů.Byla sladěna skladba předmětů a rozvrh výuky bakalářského studijního oboru Technologie potravin tak, aby vyhovoval podmínkám výuky v Mostě-Velebudicích.
Na základě dohody s představiteli města Tábor, kteří pro zavedení výuky studijního oboru Technologie potravin nabídli prostory bývalé 8. ZŠ ve Světlogorské ulici 2771 (sídliště Nad Lužnicí, 390 25 Tábor), byly smluvně zakotveny podmínky pro vytvoření studijního a výukového centra VŠCHT v Táboře. Po dohodě se zastupiteli města a ve spolupráci s městem Tábor byly provedeny nezbytné stavební úpravy městem poskytnutých prostor. Tyto stavební úpravy byly plně hrazeny z rozpočtu města Tábor.Úkolem VŠCHT bylo vybudovat výukové učebny a také počítačovou učebnu připojenou k interní síti VŠCHT Praha včetně vybavení standardním a výukovým softwarem a zaškolení správce výpočetní techniky a sítě. Stavební úpravy byly ukončeny v průběhu měsíce července a do konce srpna byla vybavena počítačová učebna 23 počítači, dataprojektorem, promítacím plátnem a tabulí.Současně byla vybavena další učebna pro výuku s kapacitou 35 studentů, pracovna pro pedagogy se dvěma počítači. Byl pořízen mobilní dataprojektor, vybaven sekretariát . V průběhu října byla vybavena nábytkem další menší učebna a předsálí před učebnami vybaveno nábytkem k odpočinku. Od 1.8. nastoupila pí. Prokešová jako tajemník Výukového a studijního centra FPBT VŠCHT Praze se sídlem v Táboře.
O poloviny ledna r. 2008 byla průběžně prováděna propagace studia na cca 25 středních školách a gymnáziích. Byla uskutečněna schůzka představitelů fakulty s řediteli středních škol, kterým byly předány propagační materiály. Uskutečnilo se několik ukázkových hodin chemie. Díky vstřícnému přístupu zastupitelů města Tábor byla v místním tisku několikrát prezentována inzerce týkající se podávání přihlášek ke studiu.
Celkem si přihlášku ke studiu ve Výukovém a studijní centru v Táboře podalo 68 uchazečů, ke studiu se zapsalo 38 studentů.Výuka byla zahájena 17.9.2008, slavnostní imatrikulace za účasti starostky města Ing. Hany Randové a představitelů fakulty proběhla v historickém sále Husitského muzea 18.9.2007. V tento den proběhlo i slavnostní otevření Výukového a studijního centra VŠCHT v Táboře.Skladba předmětů studijního oboru Technologie potravin plně kopíruje skladbu předmětů v Praze. Rozvrh byl přizpůsoben i pro studenty v kombinované formě studia. Studentům, bydlícím mimo Tábor a okolí bylo zajištěno i ubytování.
13/40
Příloha 3.Vytvoření databáze anglických studijních materiálů na VŠCHT Praha a
vytvoření anglické mutace portálů ESO1. Úvod
Zpráva obsahuje výsledky projektu Inovace bakalářských studijních programů na VŠCHT Praha. Dlouhodobým trendem vydavatelství VŠCHT Praha je vedle vydávání tištěných odborných publikací, učebnic a skript i jejich zpracování do elektronické podoby. Takto zpracované elektronické publikace i interaktivní elektronické aplikace jsou následně ukládány na portálu Elektronických studijních opor – ESO, kde jsou volně přístupné v české verzi. Cílem projektu bylo:
1. tvorba dalších cca 20 elektronických elektronických interaktivních publikací, 2. pokračování v rozšiřování, katalogizaci a správě portálu Elektronických
Studijních Opor ESO na VŠCHT Praha v české verzi,3. převedení portálu Elektronických Studijních Opor ESO do anglické verze.
Na projektu se podíleli pracovníci jednotlivých ústavů všech fakult VŠCHT Praha, tj.Fakulty chemické technologie,Fakulty technologie ochrany prostředí,Fakulty potravinářské a biochemické technologie,Fakulty chemického inženýrství,
kteří byli autoři pedagogických textů (skript, učebnic apod.).
Pedagogové oboru Informatika a chemie a pracovníci vydavatelství VŠCHT Praha na základě dále rozvíjených základních metodik jednotného integrovaného systému tvorby elektronických publikací zpracovali nové tituly elektronických publikací, a dále vyvíjeli katalogizaci a správu portálu elektronických studijních opor ESO na VŠCHT Praha. Následovně byla vyvíjena anglická verze portálu.
Na projektu spolupracovali i studenti oboru Informatika a chemie Fakulty chemické technologie.
2. Výstupy
1. Bylo zpracováno 20 elektronických publikací
Při zpracovávání elektronických publikací a interaktivních elektronických aplikacích jsme vycházeli z předchozích zkušeností s již vytvořenou XML-notací, vystihující strukturu odborných publikací. Pro technické zpracování byly využity původní programy v jazycích Python a XSLT a vyvinutý zobrazovací systém založený na HTML a skriptovacím jazyce Javascript.
Běžné publikace byly vytvořeny ze zdrojových textů MS Word a LaTeX. Elektronická
14/40
forma umožňuje full-textové vyhledávání a další výhody námi dříve vyvinuté metodiky opět s využitím programovacích jazyků Python a XSLT a skriptovacího jazyku Javascript.
2. Rozvoj a rozšiřování portálu Elektronických studijních opor - ESO v české verzi
V rámci projektu byl dále doplňován portál elektronických studijních opor v české verzi
V současné době je na portálu umístěno cca 450 elektronických výukových materiálů, které jsou evidovány a katalogizovány podle následujících kritérií:
typ (skripta, interaktivní materiál, návody k laboratořím, …)
téma (předmětové zatřídění podle PSH STK, viz níže)
předmět (předmět vyučovaný na VŠCHT Praha)
autoři
pracoviště
ročník (přiřazení k semestrům jednotlivých studijních oborů VŠCHT Praha)
Pro předmětové třídění je použit PSH STK (Polytematický strukturovaný heslář Státní technické knihovny), tím je zajištěna kompatibilita a možnost napojení na knihovní katalogy ústřední knihovny VŠCHT Praha a STK.
3. Vývoj a zpracování portálu Elektronických studijních opor - ESO v anglické verzi
Při vývoji anglické verze systému bylo třeba zásadně upravit systém pro dvojjazyčnou verzi,
připravit asymetrické zobrazení (anglická verze zobrazuje data odlišným způsobem než česká). Následně byla implementována anglická verze Polytematického strukturovaného hesláře. V následující fázi byl proveden sběr dat a byla provedena indexace výukových materiálů podle jazyka. Do struktury evidence a katalogizace byly vloženy překlady jednotlivých položek, tj. např. navigace, ovládání, třídění (typy materiálů, ...) názvy ústavů a další, viz. strukturu portálu výše.Oficiální překlady studijních oborů a programů byly získány až na konci roku 2007 (výsledek grantu zahraničního odd.), takže jsou průběžně zapracovávány.
Závěrem byl celý systém doladěn a byly provedeny:
změny a úpravy na základě připomínek studentů, úprava metadat pro lepší zpracování vyhledávačem http://archeolog.vscht.cz/
Portál Elektronických studijních opor - ESO
Výstupy projektu, tj. elektronické interaktivní publikace jsou volně přístupné na www-stránkách vydavatelství VŠCHT Praha: http://vydavatelstvi.vscht.cz a jsou rovněž součástí portálu Elektronických studijních opor – ESO, který je plně funkční a volně přístupný v české i anglické verzi na adrese: www.vscht.cz/eso
Můžeme konstatovat, že byl vytvořen a dále rozvíjen jedinečný jednotný systém elektronického publikování ve vysokoškolském prostředí, při zajištění a respektování autorských práv podle zákona č. 121/2000 Sb., ve znění zákona č. 81/2005 Sb. Záměry projektu byly ve všech bodech splněny:Je zřejmé, že výsledky projektu bude nutné dále sofistikovaně udržovat a rozvíjet:- veškeré publikace vydávané vydavatelstvím VŠCHT Praha jsou a budou podle
potřeb existovat buď v elektronické verzi nebo koexistovat ve dvou formách, a to elektronické a tištěné a budou volně přístupné na www-stránkách vydavatelství VŠCHT Praha nebo na portálu ESO,
- portál Elektronických studijních opor - ESO bude dále vyvíjen jak v české, tak v anglické verzi s ohledem na české i zahraniční studenty. Dále bude vyvíjen redakční systém portálu ESO, který umožní webmasterům či jednotlivým autorům vkládat vlastní data do systému.
16/40
Příloha 4.
Analýza úspěšnosti studia a návrh úprav přijímacího řízení na VŠCHT Praha
Při řešení této části projektu byl zvolen následující postup:
1. Byla shromážděna anonymizovaná data ze studentského informačního systému a z údajů systému docházky poskytovaná vstupními turnikety pro 1. ročník bakalářského studia.
2. Nad těmito daty byla provedena korelační analýza a zjištěny jejich vzájemné vazby. Detailní výsledku jsou obsaženy v dodatku této přílohy.
3. Byla provedena analýza úspěšnosti studia prvního běhu bakalářských studijních programů strukturovaného studia. Zde byly sledovány následující údaje – procenta neúspěšnosti celkově a podle jednotlivých ročníků, důvody ukončení studia, doba studia, počty získaných kreditů při ukončení studia.
4. Tato analýza sloužila jako podklad pro část „Hodnocení činnosti VŠCHT Praha v letech 2002 – 2007“ a lze ji nalézt na webovské adrese: http://www.vscht.cz/homepage/udeska/zakl_dokumenty/hodnoc_cinnosti.html
5. Byla navázána spolupráce s firmou SCIO s.r.o., kdy 1. ročník akademického roku 2007/08 byl testován pomocí testu všeobecných studijních předpokladů. V následujícím období bude třeba zjistit, zda-li existuje korelace mezi výsledky těchto testů a skutečnou úspěšností studia na VŠCHT Praha.
Z dosažených údajů pak vyplývá, že vyhladím ke krátké době náběhu bakalářských studijních programů nelze prozatím provést zcela ověřené závěry, které by vedly k odůvodněným změnám v přijímacím řízení a bude nutno pokračovat v dalším vyhodnocení úspěšnosti studia.
17/40
DodatekKorelační analýza dat reprezentujících profil uchazečů o studium na
VŠCHT Praha
1. ÚvodPředkládaná zpráva vznikla na základě požadavků vedení VŠCHT Praha a je součástí širší analýzy prováděné různými matematickými a algoritmickými nástroji. Klade si za cíl pomoci při odpovědi na 2 otázky:
1. Jak vybrat z uchazečů o studium právě ty uchazeče, kteří mají předpoklady studium úspěšně dokončit?
2. Jaké jsou možné příčiny neúspěšnosti studia přijatých studentů?
Zpráva byla vytvořena s vědomím, že soubor dat za jediný rok nemusí být dostatečně reprezentativní pro některé vyslovené závěry a proto základním doporučením je pokračovat i v dalších letech ve sběru a zpracování dat.
Zpráva je členěna do několika kapitol popisujících zpracování vybraných dat. Závěry plynoucí z dílčích analýz jsou uvedeny vždy v textu kapitol, na konci kapitol jsou zařazeny významné tabulky a obrázky. Získané poznatky jsou pak shrnuty v závěru celé zprávy.
Předložená analýza byla realizována s využitím výpočetního prostředí Matlab.
2. Popis dat K dispozici byl dán soubor uchazeči.txt s 3227 záznamy o uchazečích o studium na VŠCHT v Praze v r. 2005 a soubor uchazeči.desc se stručným popisem polí . Z tohoto souboru byly na základě pole ROKPRIJ dále uvažovány jen záznamy o přijatých uchazečích v r. 2005. K dalšímu zpracování nebyly dále uvažovány sloupce ID_OSOBA, ROK_PRIJ a PRIHLAS. Struktura zpracovávaného souboru prijati_2005.txt s 1073 záznamy je prezentována v tab. 2.1.
18/40
Tabulka 2.1. Struktura dat uvažovaných pro korelační analýzu(zvýrazněná pole nebyla vzata ke zpracování)
Číslo pole
Název pole Popis pole
ID_OSOBA identifikace člověka (PK1)1 ROCNAR ročník narození
ROKPRIJ rok přijetí ke studiu (0-nepřijat, XXXX-rok (pro školní rok 05/06 hodnota 2005)) (PK2)
Výs
ledk
y ze
stře
dní š
koly
2 ZN11
známky z předmětu 1 (MAX)3 ZN124 ZN135 ZN146 ZN157 ZN21
známky z předmětu 2 (MAX)8 ZN229 ZN2310 ZN2411 ZN2512 ROKMAT rok maturity (MAX)
PRIHLAS rok přijímacího řízení (přihláška)13 POCET počet přijímacích řízení (přihlášek)
Cha
rakt
eris
tika
stř.
škol
y
14 CHEMIE_TEORIE
zaměření předchozího studia15 CHEMIE_PRAXE16 MATEMATIKA17 TECHNIKA18 SKOLA typ školy
(0-nevíme, 1-gymnázia, 2-střední školy (prům., zdr., zem., ...), 3-střední odborné školy (včetně uměleckých), 4-učiliště (včetně odborných a praktického vyučování), 5-rodinné, katolické apod., 6-VOŠ apod.)
23 KRSEM1 získané kredity za zimní semestr24 KRSEM2 získané kredity za zimní semestr25 KREDITY získané kredity za ročník26 MAT1 splnění matematiky (0-nesplněno, 1-splněno)27 CHEM1 splnění chemie (0-nesplněno, 1-splněno)
Doc
házk
a
28 DOCH1 počet návštěv školy v zimním semestru 05/0629 DOCH2 počet návštěv školy v letním semestru 05/0630 DOCHAZKA počet návštěv školy ve školním roce 05/06
3. Použité pojmy a vztahy:Pro výpočet matice R korelačních koeficientů r(i,j) mezi poli i a j byla použita
19/40
rovnice (1)
(1)
kde C(i,j) jsou hodnoty kovariance polí i,j dané rovnicí (2)
(2)kde E je operátor střední hodnoty. Korelační koeficient je statistickým ukazatelem udávajícím míru vazby mezi dvěma náhodnými veličinami, pro nějž platí vztah (3)
(3)přičemž rovnost nastává pouze v případě lineární závislosti mezi veličinami i, j. Znaménko k.k udává, zda jde o kladnou nebo zápornou vazbu. Z pohledu grafického znázornění je tedy někdy vhodné uvažovat matici R2 = r2(i,j).
Současně s výpočtem korelačních koeficientů byl realizován výpočet matice P = p(i,j), jejíž hodnoty reprezentují pravděpodobnost získání korelace tak velké, jako při realizaci hodnot náhodným způsobem (kdy je skutečná korelace nulová). Jsou–li hodnoty p(i,j) malé (<0,05), je korelace r(i,j) považována za významnou.
Dále byly sledovány hodnoty intervalu spolehlivosti (při hladině významnosti 0,05) – horní rup a dolní rlo mez a jejich rozdíl.
Poznámka:1. Pro korelační analýzu byly uvažovány pouze záznamy se známou hodnotou. To znamená, že pro výpočet
korel. koeficientů týkajících se polí s hodnotou označenou jako „nevíme“ (0), se tyto záznamy neuvažovaly. Tato operace se týká polí č. 2–11 (ZN11–ZN25), 18 (SKOLA) a 21–22 (SEM1,2). Dále byly – s výjimkou potvrzení vzájemné korelace – ponechány bez povšimnutí údaje týkající se polí č.1-ROCNAR a č.12 –ROKMAT, abychom se vyhnuli možnému podezření z –ať už pozitivní nebo negativní– věkové diskriminace
2. Pro lepší čitelnost grafické prezentace (zejména v elektronické podobě) některých hodnot byla u některých obrázků použita logaritmická barevná škála a hodnoty na hlavní diagonále postaveny na nulu.
20/40
4. Výpočet korelací v celém souboru
Celým souborem se v této kapitole rozumí soubor dat popsaný v kap. 1 s hodnotou pole č.30 – DOCHAZKA <> 0. Tedy pouze posluchači přijatí ke studiu v r. 2005, kteří mají zaznamenán alespoň jeden průchod turniketem. (844 záznamů).
Pro získání představy o korelacích v tomto souboru dat byla vypočtena matice korelačních koeficientů R a jejich druhých mocnin matice R2 = r2(i,j) (obr. 4.1) dále byla zkoumána hypotéza žádné souvislosti mezi jednotlivými poli – matice P, jejíž hodnoty p<0.05 (obr. 4.2) pak dále posloužily pro další výběr korelačních koeficientů (obr.4.3). Obr. 4.4 a 4.5 zobrazují horní rup a dolní rlo meze intervalu spolehlivosti. Všechny obrázky s vyj. obr. 4.3 (logaritmická barevná stupnice) jsou lineárně škálovány do 64 úrovní šedi.
Závěry plynoucí z korelační analýzy celého souboru
1. Z pohledu vzájemných souvislostí mezi jednotlivými poli je možno vyloučit pole 11 - ZN25
(p(11,j)>0,05 pro všechna j- viz obr. 4.2.).
2. Z pohledu vzájemných souvislostí mezi jednotlivými poli je nutná velmi opatrná interpretace hodnot týkajících se polí č.
6 - ZN1522 – SEM219-VYSLPRIJ.
Závěry 1,2 je možno potvrdit pouhým pohledem na počet záznamů se známými hodnotami těchto polí (ZN25…5 záznamů , ZN15…4 zázn., SEM2…9 zázn., VYLSPRIJ… 4 záznamy s hodnotou různou od 10 ).
3. Vysoké hodnoty korelačních koeficientů (obr.4.1, popř. obr.4.3) v oblastech kolem hlavní diagonály potvrzují vzájemné souvislosti mezi
A. průběžnými studijními výsledky na stř. škole, zvláště v předmětu 1,B. zaměřením střední školy (pole č.14-18)C. poli reprezentujícími studijními výsledky na VŠCHT – z této oblasti se
však výrazně vyčleňuje pole č.26 - MAT1 (splněná zkouška z matematiky)
D. souvislost mezi docházkou v jednotlivých časových intervalech4. Dále je zřejmá jasná silná souvislost mezi rokem narození a rokem maturity (E)5. Velmi zajímavá je oblast F ilustrující vysoké hodnoty kor. koef. mezi
docházkou a studijními výsledky. Z uvedených hodnot je patrný výrazný kladný vliv docházky (a to zejména ve druhém semestru) na úspěšnost při studiu. (viz tab.4.1).
6. Logaritmické zvýraznění hodnot matice R (obr. 4.3.) ilustruje další možné logické souvislosti, např.: ř. č.25–KREDITY – je vidět, že počet kreditů získaných v 1. ročníku
nejvíce závisí na docházce (pole č.28–30) a dále silně souvisí s výsledkem zkoušky z chemie (č. 27). O něco méně pak počet kreditů závisí na polích č.
21/40
14-CHEMIE_TEORIE a č. 16-MATEMATIKA – tedy zda byly tyto předměty vyučovány na stř. škole. Dalšími faktory jsou výsledky známek na stř. škole (pole 2–5, 7–10). Analogicky je možno interpretovat ř. č.20 – ROCNIK – viz obr. 4.6 a 4.7.
Porovnáním obr. 4.6 a 4.7 lze dospět k závěru, že „úspěšnost“ studenta měřená počtem kreditů a postupem do dalšího ročníku závisí zejména na jeho docházce do školy, zejména pak v 2.semestru studia a je jen velmi málo ovlivněna složením zkoušky z matematiky. Z polí reprezentujících stř. školu (viz tab. 4.2) jsou nejvýznamnější přítomnost výuky matematiky a teoretické chemie, zřejmě záleží také na typu stř. školy, tyto korelace však budou asi zajímavější při zkoumání ve skupinách – viz dále.
Zajímavý je údaj statisticky nevýznamné souvislosti mezi přítomností výuky matematiky na stř. škole a složením zkoušky z matematiky. G na obr. 4.2.
Tabulka 4.1. Hodnoty k.k. ilustrující vazby mezi úspěšností ve studiu a docházkouVybrané hodnoty korelačních koeficientů
20-RO
CN
IK
21-SEM1
23-KR
SEM1
24-KR
SEM2
25-KR
EDITY
26-MA
T1
27-CH
EM1
28-DOCH1 0.42 0.50 0.58 0.48 0.55 0.09 0.33
29–DOCH2 0.71 0.82 0.74 0.76 0.79 0.12 0.51
30-DOCH 0.66 0.76 0.75 0.72 0.76 0.12 0.48
22/40
Tabulka 4.2. Hodnoty k.k. ilustrující vazby mezi úspěšností ve studiu a charakterem stř. školy
Vybrané hodnoty korelačních koeficientů Pole reprezentující úspěšnost ve studiuPolecharakterizující střední školu
Obr. 4.6. Setříděné hodnoty korel. koef.pro pole č.25–KREDITY
0 0.2 0.4 0.6 0.8 16 -ZN15
11 -ZN2513 -POCET
15 -CHEMIE_PRAXE17 -TECHNIKA19 -VYSLPRIJ
20 -ROCNIK22 -SEM226 -MAT1
2 -ZN117 -ZN21
12 -ROKMAT3 -ZN128 -ZN225 -ZN144 -ZN13
1 -ROCNAR9 -ZN23
10 -ZN2418 -SKOLA
16 -MATEMATIKA14 -CHEMIE_TEORIE
28 -DOCH127 -CHEM1
21 -SEM130 -DOCHAZKA
29 -DOCH223 -KRSEM125 -KREDITY24 -KRSEM2
Hodnoty korel. koef. pro pole 20-ROCNIK
Obr. 4.7. Setříděné hodnoty korel. koef.pro pole č.20–ROČNÍK
26/40
5. Výpočet korelací ve skupinách
Z hlediska analýzy neúspěšnosti posluchačů je dále zajímavá korelační analýza jednotlivých skupin studentů vybraných z popsané databáze podle různých kritérií.
5.1. Skupiny podle docházkyPole č.30-DOCHAZKA obsahuje údaje z intervalu <0,172>, pravděpodobně počet dnů s alespoň jedním zaznamenaným průchodem turniketem (28 týdnů semestru . 5 prac. dnů do týdne = 140, další průchody na zkoušky, konzultace atd.). Obr. 3.1.1 ilustruje histogram sledovaného pole.
Z popsaných dat byly podle uvedených kritérií vybrány 4 skupiny A – D záznamů – viz tab. 5.1.1.Z pohledu odpovědi na první otázku, jsou pro analýzu zajímavá pouze pole č. 1 – 20 všech skupin A-D, pro odpověď na druhou otázku je nutno zkoumat všechna pole skupin B–D.
Tabulka 5.1.1. Charakteristika skupin záznamů A-D podle hodnoty pole č. 30-DOCHAZKAOznačení sk. Podmínka výběru:
hodnota pole č. 30–DOCHAZKA
Popis skupiny Počet záznamů
A = 0 Přijatí studenti, kteří nenastoupili ke studiu 229
B >= 120 a <= 160 Studenti s „normální“ docházkou 231
C > 0 a <= 15 Studenti s velmi malou, ne však nulovou, docházkou 67
D <> 0Studenti, kteří pravděpodobně zahájili studium(doplněk ke sk. A)
844
1
Obrázky 5.1.2 až 5.1.4 zobrazují hodnoty matic P stanovených pro prvních 20 polí ve všech skupinách A–D. Bílá pole znamenají, že p(i,j)<0,05, tudíž existuje významná souvislost mezi danými poli. Jednotlivé skupiny se liší v různých oblastech matice.Obrázky 5.1.6-9. znázorňují hodnoty k.k. pro známky na stř. škole pro skupiny A–D.Matice P vypočtené pro ze všech 30 polí pro skupiny B–D jsou prezentovány na obr. 5.1.10–12. V nich jsou zajímavé především oblasti reprezentující vazby mezi úspěšností ve studiu a ostatními poli. Pro sk. B je prezentována matice R2 na obr. 5.1.13., z níž je patrné, že možné smysluplné souvislosti jsou velmi slabé.
Závěry plynoucí z analýzy skupin podle docházky:
1. Studenti sk. B (normální docházka) mají vzájemně korelované známky ze střední školy v jednotlivých předmětech (obl. A1, A2 na obr.5.1.3.) a hodnoty jejich korelačních koeficientů v této oblasti jsou vyšší než u ostatních skupin (obr. 5.1.6-9). Souvislosti jsou výraznější spíše v rámci jednoho předmětu než mezi předměty vzájemně (B). Dále pro tuto je významná souvislost mezi poli charakterizujícími přítomnost vybraných předmětů na stř. škole (C).
2. Pro studenty ze sk. A a C, kteří jsou „rizikoví“ z pohledu docházky je charakteristická řídká matice P(i,j) po prahování a v prvních 20 polích. (Málo vztahů mezi poli)
3. Oblast (D) na obr. 5.1.11 svědčí o nezávislosti některých studijních výsledků na VŠCHT a veličinami charakterizujícími střední školu pro studenty s „normální“ docházkou.
4. Pro studenty sk. B jsou nízké hodnoty k.k. reprezentujících další možné souvislosti studijních výsledků. Výjimkou je r(27,14)=0,29 (vazba mezi teoretickou výukou chemie na stř. škole a složenou zkouškou z chemie).
5. Dále byla zkoumaná skupina UN posluchačů, pro niž platí:30-DOCHAZKA<15 a 25- KREDITY>=30 (“úspěšní nechodiči“ – 30 záznamů).Tato skupina je charakteristická hodnotou pole č. 19–VYSLPRIJ =10 a průměrným rokem narození 1980 (maturanti s první přihláškou na VŠ mají rok narození 1985-6, ve sledované skupině je pouze 1/3 záznamů s tímto rokem narození ). Lze z toho usuzovat na skupinu posluchačů s již předcházejícím studiem na jiné VŠ a s „uznanými“ studijními povinnostmi
2
Obr. 5.1.2 až 5.1.5. Matice P po prahování s hodnotou 0,05 pro skupiny A–D pro vybraná pole č. 1–20.
2 3 4 5 7 8 9 10
2 3 4 5 7 8 910
0
0.5
1
Sk. A
2 3 4 5 7 8 9 10
2 3 4 5 7 8 910
0
0.5
1
Sk. B
2 3 4 5 7 8 9 10
2 3 4 5 7 8 910
0
0.5
1
Sk. C
2 3 4 5 7 8 9 10
2 3 4 5 7 8 910
0
0.5
1
Sk. D
Obr. 5.1.6 až 5.1.9. Hodnoty korelačních koeficientů mezi známkami ze střední školy pro skupiny 3
V dané databázi má pole č. 19-ŠKOLA strukturu uvedenou v tab. 5.2.1, podle níž byly vytvořeny i jednotlivé skupiny. Ze zpracování v této části byly vyloučeny záznamy s hodnotou pole č. 30-DOCHAZKA=0.
Tabulka 5.2.1. Skupiny středních škol
Hodnota pole Popis školy
Počet záznamů/P.z. při vyloučení zázn. s nulovou doch.
% studentů z daného typu stř. šk., kteří nenastoupili ke studiu
0 Nevíme 75Sk.E 1 Gymnázia 574/483 16%
Sk.F 2 Stř. šk. prům., zem., zdr. atd. 263/195 25%
Sk.G 3 Střední odborné školy 97/77 20%Sk. H 4 Učiliště 63/35 44%
5 Rodinné, katolické,… 16 VOŠ apod. 0
Závěry plynoucí z analýzy skupin podle typu střední školy:1. Z obrázků 5.2.1–4. plyne, že čím vyšší skupina střední školy podle tab. 5.2.1, tím je
možno nalézt méně souvislostí: v oblasti korelovanosti známek ze stř. šk – z tohoto pohledu se téměř neliší
gymnázia a stř. průmyslové školy, jejichž středoškolské studijní výsledky spolu souvisí, na rozdíl od učilišť, kde jsou středoškolské známky vzájemně nekorelované
ř. č.23,24-KRSEM1,2 a 25–KREDITY, které odpovídají na otázku „čím je ovlivněn počet kreditů pro daný typ školy?“. U studentů gymnázií je možno nalézt souvislost především s poli charakterizujícími středoškolský prospěch, u studentů průmyslovek je spíše více souvislostí s přítomností výuky teoretické chemie a technických předmětů. U studentů z učilišť nejsou žádné souvislosti v této oblasti.
docházka do školy souvisí se středoškolskými známkami pouze u studentů gymnázií
2. U absolventů škol sk. E a F je také patrná oblast potvrzující některé souvislosti mezi počtem přihlášek na VŠCHT (ř.13) a známkami ze střední školy, nikoliv však se studijními výsledky, kromě velmi mírné záporné korelace se složením zkoušky z chemie.
3. Zajímavé jsou také ř. č. 26 a 27, které reprezentují možné souvislosti mezi složením dvou stěžejních zkoušek a dalšími poli.
Obr. 5.2.1–4. Prahované hodnoty matice souvislostí P pro skupiny F–H
5.3. Skupiny podle úspěšnosti při studiu na VŠCHT
Pro následující analýzu byly uvažovány pouze záznamy s hodnotou pole č. 30-DOCHAZKA <> 0. Záznamy byly rozděleny do 4 skupin viz tab. 5.3.1 podle počtu kreditů za 1. ročník – pole č. 25-KREDITY. Hranice byly stanoveny podle hranic kreditního systému VŠCHT.
7
Tabulka 5.3.1. Skupiny podle úspěšnosti ve studiu
Hodnota pole Popis Počet záznamůSk.I méně než 30 Není možno pokračovat ve studiu 303Sk.J <30,40) Možnost opakovat ročník 52Sk.K <40,60) Podmíněný zápis 206Sk. L alespoň 60 Řádný postup do 2. ročníku 283
Obrázky reprezentující prahované hodnoty matice P jsou prezentovány na obr. 5.3.1–4, obr. 5.3.5–8 pak prezentují hodnoty druhých mocnin „smysluplných“ korelačních koeficientů v logaritmické škále pro jednotlivé skupiny
8
Závěry plynoucí z analýzy skupin podle typu úspěšnosti studia:
1. Studenti sk. J (opakující ročník) mají „řídkou“ část matice korelačních koeficientů popisující vzájemné vazby mezi známkami na stř. škole. Může to svědčit např. o tom, student podával nevyrovnané výkony v průběhu středoškolského studia. Stejně tak se potom u této skupiny neobjevují vazby mezi úspěšností ve studiu a středoškolskými známkami.
2. Pro studenty sk. L (nejlepší skupina) se objevují vysoké hodnoty korelačních koeficientů mezi známkami ze stř. školy a také jsou tyto vazby častěji statisticky významné (obr. 5.3.9-12).
3. Pro studenty sk. J, K, L jsou nižší hodnoty vazeb mezi docházkou do školy a studijními výsledky. než sk. I. Tento výsledek je zdánlivě v rozporu s výsledky vypočtenými pro ostatní skupiny ve skutečnosti však potvrzuje, že studenti, kteří mají špatné studijní výsledky (sk. I) jsou současně studenty s nízkou docházkou a že tyto vazby jsou významnější než u studentů, kteří do školy chodí.
4. Byl studován rozdíl mezi maticemi P: pro sk. I a L, není tak velký, jako mezi sk. J a L – tudíž profil studenta patřícího do nejlepší skupiny se více odlišuje od studenta, který opakuje ročník, než od studenta, který byl ve studiu neúspěšný. Vysvětlením může být např. domněnka, že ve skupině neúspěšných studentů jsou přítomni studenti, kteří mají VŠCHT jako druhou VŠ.
5. Největší rozdíl mezi sk. J a L je v nekorelovanosti známek ZN23 a ZN24 ze stř. školy s přítomností sledovaných předmětů a typem stř. školy pro sk. J.
Obr. 5.3.9–12. Hodnoty korelačních koeficientů mezi známkami ze střední školy pro skupiny I–L.
5.4. Další skupiny
Cílem další analýzy je odpověď na některé otázky, které nejsou zřejmé z předchozích analýz. Skupiny jsou jasné z položených otázek. Při zpracování byly vždy vyloučeny záznamy s nulovou docházkou.
5.4.1Jak se liší student, který má zkoušku z chemie od studenta, který ji nemá? (pole.č.27)- Rozdíly jsou patrné např. ve vyšších hodnotách k.k mezi známkami ze stř. šk. pro studenty se složenou zk. z CH. a na mírně vyšších vazbách mezi poli charakterizujícími střední školu a známky z předmětu 2. (obr. 5.4.1)
11
Hodnoty r2 pro p<0.05 M na st.šk. anos logaritm. barevnou škálou
Obr. 5.4.1a,b. Hodnoty druhých mocnin k. k.. pro p<0,05 pro otázku na složenou zkoušku z chemie .
5.4.2Jak se liší student, který měl na stř. šk. matematiku od toho, který ji neměl? (p.č.16)- Rozdíl je zřejmý především v oblasti vazeb mezi známkami ze stř. školy a úspěšností studia na VŠCHT, popř. docházkou. Studenti, kteří na stř. škole matematiku měli mají tyto vazby výraznější.
Obr. 5.4.2 a,b. Hodnoty druhých mocnin k. k. pro p<0,05 pro otázku na přítomnost matem na stř. šk.
5.4.3Jak se liší student, který měl na stř. šk. teor.ch. od toho, který ji neměl? (p.č.15)Odpověď stejná jako u 5.4.2
Obr. 5.4.3 a,b. Hodnoty druhých mocnin k. k. pro p<0,05 pro otázku na přítomnost ch.t. na stř. šk.
5.4.4Jak se liší student, který měl na stř. šk.prakt .ch. od toho, který ji neměl? (p.č.14)- Studenti, na jejichž stř. škole byla vyučována praktická chemie mají např. nižší míru vazeb mezi známkami ze stř. školy a docházkou a dále mezi známkami ze stř. šk. a výsledkem zkoušky z chemie.
12
Hodnoty r2 pro p<0.05 Ch.p. na st.šk. anos logaritm. barevnou škálou
Obr. 5.4.4 a,b. Hodnoty druhých mocnin k. k. pro p<0,05 pro otázku na přítomnost ch.p. na stř. šk.6. Shrnutí, výsledky a závěr
Toto jsou první výsledky z provedených analýz. Většina prezentovaných výsledků je potvrzením pro některé intuitivně chápané vazby. Dílčí závěry jsou vždy uvedeny na konci jednotlivých kapitol a podloženy vybranými obrázky a tabulkami.
Prezentované výsledky z pohledu otázek uvedených v úvodu studie je možno shrnout do následujících bodů:
Významným faktorem z pohledu úspěšnosti studia v 1. ročníku je vzájemná korelovanost známek z předmětů 1 a 2 ze střední školy. Nižší hodnoty k.k v této oblasti se jeví jako „rizikový faktor“. Tato skutečnost byla potvrzena výše uvedenou analýzou z několika různých pohledů. Důvodem k tomu může být osobnost studenta, ale také výběr předmětů 1 a 2, které jsou posuzovány
Největší vliv na úspěšnost při studiu v 1. ročníku má docházka do školy, tato vazba je výraznější ve druhém semestru studia. Platí také, že vazba mezi nízkou docházkou do školy a (ne)úspěšností studia je silnější než vazba mezi vysokou docházkou a úspěšností studia. Dále platí, že pro studenty, kteří do školy chodí, je nižší vliv dalších faktorů na úspěšnost při studiu (typ školy apod.) než pro studenty s nižší docházkou.
Studenti, kteří měli na stř. škole matematiku nebo chemii v teoretické podobě, mají silnější vazby mezi korelovaností středoškolských výsledků a úspěšností studia v 1. ročníku a také mezi docházkou do školy a úspěšnosti studia v 1. ročníku. Vazba mezi přítomností výuky teoretické chemie na stř. škole a složenou zkouškou chemie v prvním ročníku je poměrně velmi silná.
Předložená analýza potvrzuje do určité míry různé studijní předpoklady pro studenty z jednotlivých typů škol: Téměř se neliší gymnázia a stř. průmyslové školy, pro studenty středních odborných škol a učilišť byly pak nižší hodnoty faktorů majících vliv na úspěšnost studia v 1. ročníku, pro studenty z učilišť je také vysoká pravděpodobnost, že ke studiu vůbec nenastoupí.
Profil studenta, který byl řádně zapsán do druhého ročníku a studenta, který nesplnil ani základní limit pro opakování ročníku lze obtížně odlišit (a může být
13
předmětem dalšího zkoumání, je však otázka, jak odlišit z daných dat studenty, kteří nastoupí jen symbolicky např. z důvodu studia druhé VŠ), zatímco tato skupina se liší od studentů, kteří opakují ročník nebo jsou podmíněně zapsáni do 2. ročníku a u nichž tedy lze předpokládat zájem studium na VŠCHT dokončit
V daném souboru dat by bylo jistě možno zkoumat ještě mnoho dalších vazeb, bude to však vhodnější zřejmě v příštím roce, kdy by měly být známy další údaje o sledované skupině studentů a také by se soubor měl rozšířit o záznamy o dalších posluchačích..
