Page 338 - Štemberger Tina, Čotar Konrad Sonja, Rutar Sonja, Žakelj Amalija. Ur. 2022. Oblikovanje inovativnih učnih okolij. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 338
aša Dolenc Orbanić, Petra Furlan in Nastja Cotič
Sodelujoči v raziskavi so strinjanje s 13 trditvami ocenili na 4-stopenjski le-
stvici Likertovega tipa, pri čemer so lahko izbirali med: sploh se ne strinjam,
se ne strinjam, se strinjam, popolnoma se strinjam.
Zbiranje in obdelava podatkov
Zbiranje podatkov je potekalo v mesecih januarju in februarju 2018. Anketi-
ranci so bili predhodno obveščeni o raziskavi in njenem namenu. Zagotovili
smo anonimnost pridobljenih podatkov. Anketne vprašalnike so reševali sa-
mostojno.
Podatke smo obdelali s pomočjo statističnega programa SPSS na ravni de-
skriptivne in inferenčne statistike. Deskriptivna statistika je vključevala fre-
kvenčno distribucijo podatkov (f , f ) in aritmetične sredine (x), ki smo jih
izračunali na podlagi numerično izraženih stopenj odgovorov, pri čemer je 1
– sploh se ne strinjam in 4 – popolnoma se strinjam. Za analizo razlik v oceni
afinitete in usposobljenosti za delo z IKT med študenti 1. in 4. letnika smo upo-
rabili χ2-preizkus. Za analizo razlik po posameznih trditvah glede na letnik
študija smo uporabili Mann-Whitneyev U-preizkus, saj sta testa normalnosti
pokazala, da vrednosti niso normalno porazdeljene. Podatke, pridobljene na
podlagi odgovorov na odprta vprašanja, smo obdelali tako, da smo podobne
odgovore združili po kategorijah glede na podobnost in smiselnost. V pre-
glednicah smo za posamezne odgovore predstavili frekvence (f ) in odstotne
frekvence (f ). Študenti so lahko na vprašanja podali več odgovorov.
Rezultati in razprava
Ocena afinitete do naravoslovja in usposobljenosti za delo z IKT
S prvim vprašanjem smo želeli ugotoviti, kakšna je afiniteta študentov do
naravoslovja. Anketiranci so svojo afiniteto do naravoslovja ocenili na tristo-
penjski lestvici, pri čemer je bila 1 nizka, 2 srednja in 3 visoka (preglednica 2).
Rezultati so pokazali statistično značilne razlike med študenti 1. in 4. letnika
(χ2 (3) = 9,131; p = 0,028). V povprečju je bila ocena 1. letnikov 2,15, medtem ko
so študenti 4. letnikov svojo afiniteto v povprečju ocenili z oceno 2,35. Iz re-
zultata lahko predpostavljamo, da se tekom študija afiniteta do naravoslovja
izboljša.
V nadaljevanju nas je zanimalo, v kolikšni meri se študentje počutijo uspo-
sobljene za delo z IKT. Iz preglednice 3 lahko razberemo, da je usposoblje-
nost za delo z IKT pri obeh primerjalnih skupinah podobna. Večina študen-
tov tako 1. (64,10 ) kot 4. letnika (62,50 ) meni, da je njihova usposoblje-
nost za delo z IKT srednja. V povprečju je bila ocena 1. letnikov 2,28, medtem
ko so študenti 4. letnikov svojo usposobljenost v povprečju ocenili z oceno
338
Sodelujoči v raziskavi so strinjanje s 13 trditvami ocenili na 4-stopenjski le-
stvici Likertovega tipa, pri čemer so lahko izbirali med: sploh se ne strinjam,
se ne strinjam, se strinjam, popolnoma se strinjam.
Zbiranje in obdelava podatkov
Zbiranje podatkov je potekalo v mesecih januarju in februarju 2018. Anketi-
ranci so bili predhodno obveščeni o raziskavi in njenem namenu. Zagotovili
smo anonimnost pridobljenih podatkov. Anketne vprašalnike so reševali sa-
mostojno.
Podatke smo obdelali s pomočjo statističnega programa SPSS na ravni de-
skriptivne in inferenčne statistike. Deskriptivna statistika je vključevala fre-
kvenčno distribucijo podatkov (f , f ) in aritmetične sredine (x), ki smo jih
izračunali na podlagi numerično izraženih stopenj odgovorov, pri čemer je 1
– sploh se ne strinjam in 4 – popolnoma se strinjam. Za analizo razlik v oceni
afinitete in usposobljenosti za delo z IKT med študenti 1. in 4. letnika smo upo-
rabili χ2-preizkus. Za analizo razlik po posameznih trditvah glede na letnik
študija smo uporabili Mann-Whitneyev U-preizkus, saj sta testa normalnosti
pokazala, da vrednosti niso normalno porazdeljene. Podatke, pridobljene na
podlagi odgovorov na odprta vprašanja, smo obdelali tako, da smo podobne
odgovore združili po kategorijah glede na podobnost in smiselnost. V pre-
glednicah smo za posamezne odgovore predstavili frekvence (f ) in odstotne
frekvence (f ). Študenti so lahko na vprašanja podali več odgovorov.
Rezultati in razprava
Ocena afinitete do naravoslovja in usposobljenosti za delo z IKT
S prvim vprašanjem smo želeli ugotoviti, kakšna je afiniteta študentov do
naravoslovja. Anketiranci so svojo afiniteto do naravoslovja ocenili na tristo-
penjski lestvici, pri čemer je bila 1 nizka, 2 srednja in 3 visoka (preglednica 2).
Rezultati so pokazali statistično značilne razlike med študenti 1. in 4. letnika
(χ2 (3) = 9,131; p = 0,028). V povprečju je bila ocena 1. letnikov 2,15, medtem ko
so študenti 4. letnikov svojo afiniteto v povprečju ocenili z oceno 2,35. Iz re-
zultata lahko predpostavljamo, da se tekom študija afiniteta do naravoslovja
izboljša.
V nadaljevanju nas je zanimalo, v kolikšni meri se študentje počutijo uspo-
sobljene za delo z IKT. Iz preglednice 3 lahko razberemo, da je usposoblje-
nost za delo z IKT pri obeh primerjalnih skupinah podobna. Večina študen-
tov tako 1. (64,10 ) kot 4. letnika (62,50 ) meni, da je njihova usposoblje-
nost za delo z IKT srednja. V povprečju je bila ocena 1. letnikov 2,28, medtem
ko so študenti 4. letnikov svojo usposobljenost v povprečju ocenili z oceno
338
