Таҳқиқоти такрории буришӣ (repeated cross-sectional study) тарҳи таҳқиқотест, ки дар он когортҳои мустақили донишҷӯёни солҳои гуногун дар як заминаи таълимӣ муқоиса мешаванд ва ҳамон шахсон дар тӯли солҳо пайгирӣ намешаванд. Ин таҳқиқот 11 когорти донишҷӯён ва дар маҷмӯъ 1952 донишҷӯи курси CAD-и соли якуми муҳандисии механикӣ дар University of Ljubljana-ро дар давраи 2013–2023 баррасӣ намуда, робитаи барҳам додани вазифаҳои ҳатмӣ ва баҳогузоришавандаи хонагӣ ва ба воситаи асосии худомӯзӣ табдил додани видеоҳои кӯтоҳи ихтиёрии таълимиро бо се имтиҳони амалии CAD ва натиҷаҳои курс таҳқиқ кардааст. Дар имтиҳони моделсозии асосӣ PE1 байни давраҳои вазифаи хонагӣ ва видео фарқи назарраси натиҷа мушоҳида нашуд, аммо дар вазифаи мураккабтари PE2, ки табдили ҷузъи физикиро ба модели рақамӣ талаб мекард, давраи видеоӣ бо натиҷаи ба таври назаррас пасттар ва хатари баландтари нокомӣ алоқаманд буд. Бо вуҷуди ин, тағйироти соли 2019 танҳо илова кардани видео набуд; азбаски машқи ҳатмӣ ва бозхӯрди инфиродӣ низ ҳамзамон барҳам дода шуданд, таҳқиқот таъсири ин ҷузъҳоро аз ҳамдигар бо қатъият ҷудо карда наметавонад.
Муҳаққиқон натиҷаҳоро дар доираи Назарияи бори маърифатӣ (Cognitive Load Theory, CLT), Омӯзиши худтанзимшаванда (Self-Regulated Learning, SRL) ва азхудкунии малака/каҷи омӯзиш шарҳ медиҳанд. Видеоҳои кӯтоҳ метавонанд барои малакаҳои асосии расмиятӣ кофӣ бошанд, зеро ба донишҷӯ имкон медиҳанд видеоро боздорад, дубора бинад ва суръати омӯзишро идора кунад. Баръакс, вазифаҳои мураккаби CAD ҳамзамон тафаккури фазоӣ, ченкунӣ, андозагузорӣ, робитаҳои параметрӣ, пайдарпайии хусусиятҳо ва ислоҳи хатоҳоро талаб мекунанд. Тибқи таҳқиқоти манбаъ, машқи мунтазам, сохтори беруна ва бозхӯрди шахсӣ, ки вазифаи ҳатмӣ таъмин мекард, дар ин сатҳи мураккабӣ муҳимтар мешаванд.
Мушкилоти асосии таҳқиқот
Омӯзиши тарроҳии бо ёрии компютер (Computer-Aided Design, CAD) танҳо аз ёд гирифтани фармонҳои нармафзор иборат нест. Донишҷӯён дар баробари омӯхтани истифодаи абзорҳои барномаи CAD бояд принсипҳои тарроҳӣ, робитаҳои фазоӣ, маҳдудиятҳои геометрӣ ва параметрӣ ва тартиби сохтани модели мураккабро дарк кунанд. Аз ин рӯ, омӯзиши CAD ҳам дониши расмиятӣ ва ҳам малакаҳои консептуалӣ ва сатҳи баланди ҳалли масъалаҳоро талаб мекунад.
Дар курсе, ки таҳқиқот гузаронида шуд, донишҷӯён дар давраи 2013–2018 пас аз дарс вазифаҳои ҳатмӣ ва баҳогузоришавандаи CAD-ро иҷро карда, онҳоро ба системаи E-Classroom бор мекарданд ва аз ёвари омӯзгор бозхӯрди инфиродӣ мегирифтанд. Соли 2019 ин система тағйир дода шуд; вазифаҳои ҳатмӣ барҳам дода шуданд ва видеоҳои кӯтоҳи таълимӣ, ки донишҷӯён метавонистанд мустақилона истифода баранд, ба маводи асосии худомӯзӣ табдил ёфтанд.
Саволи асосии педагогии ин тағйир чунин аст: оё тамошои раванди моделсозӣ, ки мутахассис дар видеои кӯтоҳ иҷро мекунад, бо он баробар аст, ки ҳамон донишҷӯ моделро мустақилона такроран созад ва барои хатоҳояш бозхӯрд гирад? Таҳқиқоти манбаъ ин саволро бо назардошти мураккабии вазифа ва истифодаи маълумоти дарозмуддати когортӣ баррасӣ мекунад.
Се саволи таҳқиқот
- Оё донишҷӯёне, ки дар давраи 2013–2018 вазифаҳои ҳатмӣ ва баҳогузоришавандаро иҷро мекарданд, нисбат ба донишҷӯёне, ки дар давраи 2019–2023 бо видеоҳои таълимӣ меомӯхтанд, дар имтиҳонҳои амалии CAD холҳои баландтар гирифтанд?
- Гузариш аз вазифаи ҳатмӣ ба видеоҳои таълимӣ тақсимоти имтиҳонҳои амалӣ ва баҳои ниҳоӣ ва сатҳи нокомиро чӣ гуна тағйир дод?
- Давраи таълими фосилавии изтирории COVID дар солҳои 2020–2021 таъсири видеоҳои таълимиро дар муқоиса бо давраи вазифаи хонагӣ ва давраи видеоии пас аз пандемия чӣ гуна тағйир дод?
Се чаҳорчӯбаи назариявӣ
Натиҷаҳои таҳқиқот бо се равиши омӯзишии якдигарро пуркунанда шарҳ дода мешаванд: каҷи омӯзиш ва азхудкунии малака, Назарияи бори маърифатӣ ва Омӯзиши худтанзимшаванда.
Каҷи омӯзиш ва машқи тақсимшуда
Салоҳияти CAD тавассути такрор, машқ дар тӯли вақт ва гирифтани бозхӯрд аз хатоҳо рушд мекунад. Вазифаҳои ҳатмии ҳафтаина сохтори берунаеро ба вуҷуд оварда буданд, ки донишҷӯро маҷбур мекард ба ҷои омӯзиши фишурда танҳо пеш аз имтиҳон, дар тӯли семестр мунтазам моделсозӣ кунад.
Назарияи бори маърифатӣ
Аз нуқтаи назари Назарияи бори маърифатӣ, фармонҳои оддии CAD ва амалиётҳои асосии моделсозӣ метавонанд бори дохилии маърифатии нисбатан паст эҷод кунанд. Намоиши видеоӣ дар ин ҷо метавонад муфид бошад; донишҷӯ метавонад қадамҳоро боздорад, дубора пахш кунад ва бо суръати худ тамошо кунад. Баръакс, дар вазифаҳое монанди сохтани модел тавассути чен кардани ҷузъи физикӣ, якҷо кардани хусусиятҳои зиёд ва сохтани маҷмӯа мураккабии дохилӣ меафзояд. Дар чунин ҳолат на танҳо нишон додани намуна, балки ҳалли фаъоли масъала ва бозхӯрди ислоҳии ба хатои мушаххас нигаронидашуда низ аҳамият пайдо мекунад.
Омӯзиши худтанзимшаванда
Таҳқиқот се марҳилаи модели SRL-и Zimmerman-ро истифода мебарад: андешаи пешакӣ, иҷро ва худинъикос. Муҳлатҳои ҳатмии супоридан ва меъёрҳои баҳогузорӣ барои банақшагирии донишҷӯ сохтори беруна фароҳам меоранд; вазифаҳои такрории моделсозӣ ҳангоми иҷрои вазифаи хонагӣ назорати иҷроишро дастгирӣ мекунанд; бозхӯрди ёвари омӯзгор бошад, ба донишҷӯ кӯмак мекунад хатои худро бинад ва стратегияашро тағйир диҳад. Дар видеои ихтиёрӣ масъулияти оғоз ва идомаи ин се марҳила асосан ба дӯши худи донишҷӯ мегузарад.
Оё Видеоҳои Кӯтоҳи Таълимӣ Метавонанд Ҷойи Вазифаҳои Ҳатмии CAD-ро Гиранд?
Тибқи ин таҳқиқот, танҳо вақте ки вазифа содда аст, онҳо метавонанд то андозае ҷойгузин шаванд: натиҷаи моделсозии асосии PE1 дар давраҳои вазифаи хонагӣ ва видео баробар аст; аммо дар вазифаҳои мураккаб, монанди PE2, ки ченкунӣ, тафаккури фазоӣ, эскизи дастӣ ва қарорҳои пешрафтаи моделсозии CAD-ро якҷо талаб мекунанд, давраи видеоӣ бо муваффақияти пасттар ва хатари баландтари нокомӣ алоқаманд аст. Аз ин рӯ, манбаъ истифодаи видеоро на ҳамчун ҷойгузини тамоми машқи сохторёфта ва бозхӯрд, балки дар якҷоягӣ бо онҳо дастгирӣ мекунад.
Чаро тағйироти соли 2019 озмоиши якҷузъа нест?
Дар тағйироти тарҳи таълимии соли 2019 се унсур ҳамзамон тағйир ёфт:
- системаи вазифаи хонагӣ, ки донишҷӯёнро ба машқ дар байни дарсҳо маҷбур мекард, барҳам дода шуд,
- бозхӯрди хаттии инфиродӣ барои вазифаҳои хонагӣ барҳам дода шуд,
- видеоҳои кӯтоҳи ихтиёрии таълимӣ ҳамчун воситаи асосии худомӯзӣ илова шуданд.
Аз ин рӯ, ибораи “видео натиҷаро паст кард” худ аз худ аз ҳад қавӣ аст. Маълумот бо натиҷаҳои гузариш аз системаи кӯҳнае, ки машқи ҳатмӣ + бозхӯрди инфиродӣ дошт, ба модели видеои ихтиёрӣ + машқи мустақилонаи донишҷӯ алоқаманд аст. Саҳми алоҳидаи машқи ҳатмӣ ва бозхӯрд бо ин тарҳи таҳқиқот ҷудо карда нашудааст.
Видеоҳо чӣ гуна сохтор доштанд?
Видеоҳо аз оғози курс тавассути E-Classroom дастрас буданд. Барои ҳар хусусияти моделсозии CAD се видеои таълимӣ пешниҳод шуда, давомнокии миёнаи видео 4 дақиқа 48 сония гузориш шудааст. Одатан видеои аввал мантиқи хусусияти дахлдорро шарҳ медод ва ду видеои баъдӣ татбиқи онро дар модели CAD нишон медоданд.
| Унсури таълим | 2013–2018: Вазифаи ҳатмӣ | Пас аз 2019: Видеоҳои таълимӣ |
|---|---|---|
| Миқдор пеш аз PE1 | 3 вазифа | 15 видео |
| Миқдор пеш аз PE2 | 4 вазифа | 20 видео |
| Миқдор пеш аз PE3 | 3 вазифа | 14 видео |
| Басомади тахминӣ | Ҳафтае 1 вазифа | Ҳафтае тақрибан 3 видео |
| Иштирок | Ҳатмӣ | Ихтиёрӣ |
| Бозхӯрди инфиродӣ | Ҳаст | Дар худи системаи видеоӣ нест |
Чаро тамошои видео бо машқи фаъол як чиз нест?
Видео тарзи иҷрои моделсозии мутахассисро намоён мекунад ва ба донишҷӯ назорати суръат медиҳад. Аммо тамошои намоиш маънои онро надорад, ки донишҷӯ ҳамон масъаларо мустақилона ҳал карда метавонад. Манбаъ ин хавфро дар доираи “illusions of fluency” муҳокима мекунад: донишҷӯ ҳангоми пайгирии намоиш метавонад ҳис кунад, ки равандро фаҳмидааст, аммо ҳангоми сохтани модел мустақилона дар қарорҳои вобаста ба ченкунӣ, геометрия, маҳдудиятҳои параметрӣ ва пайдарпайии хусусиятҳо душворӣ кашад.
Системаи вазифаи ҳатмӣ бошад, аз донишҷӯ воқеан сохтани моделро талаб мекунад ва ба ёвари омӯзгор имкон медиҳад хатоҳоро бинад ва бозхӯрд диҳад. Ин фарқ махсусан дар вазифаҳои пешрафтаи моделсозӣ муҳим шуд.
Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот
Намуна ва тарҳи таҳқиқот
Таҳқиқот донишҷӯёнеро дар бар мегирад, ки байни солҳои 2013–2023 дар курси CAD-и соли якуми барномаи чорсолаи BSc-и муҳандисии механикӣ дар University of Ljubljana сабтином шудаанд. Донишҷӯёни ҳар сол когорти мустақил мебошанд; онҳо дар тӯли солҳо пайгирӣ нашудаанд.
| Хусусият | Арзиши манбаъ |
|---|---|
| Шумораи умумии донишҷӯён | 1952 |
| Донишҷӯёни мард | 1864 |
| Донишҷӯёни зан | 88 |
| Синни миёна | 20 сол |
| Шумораи когортҳо | 11 |
| Давраи академии баррасишуда | 2013–2023 |
Дониши пешакии CAD аз донишҷӯ ба донишҷӯ фарқ мекард; баъзеҳо тамоман таҷриба надоштанд ва баъзеҳо бо нармафзор шинос буданд. Азбаски курс шарти пешакӣ надошт, муҳаққиқон интизор буданд фарқҳои ибтидоӣ маҳдуд бошанд, аммо набудани санҷиши расмии донишҳои ибтидоии CAD-ро ҳамчун маҳдудияти равшан эътироф карданд.
Сохтори курс ва занҷираи мураккабии PE1–PE3
Қисми амалии курс дар SolidWorks гузаронида шуда, дар барномаи 14-ҳафтаина аз моделсозии асосӣ ба сӯи маҷмӯа ва ҳуҷҷатгузории техникӣ пеш рафтааст. Манбаъ ҳафтае 1,5 соат омӯзиши амалӣ ва дар маҷмӯъ 28 соат кори амалиро гузориш медиҳад. Азбаски ин ду ифодаи вақт бо як таърифи соат мустақиман мувофиқат намекунанд, Verianla яке аз онҳоро бо ҳисоб дар асоси дигаре ислоҳ намекунад.
| Ҳафта | Мундариҷа |
|---|---|
| 1 | Муқаддима ба мафҳумҳои CAD |
| 2 | Моделҳои призмавӣ |
| 3 | Моделҳои симметрии меҳварӣ |
| 4 | Комбинатсияҳои мураккаби хусусиятҳо |
| 5 | PE1 — моделсозии асосӣ |
| 6 | Амалиётҳои sweep ва loft |
| 7 | Сохторҳои кафшершуда |
| 8 | Металли варақӣ |
| 9 | Параметрсозӣ ва конфигуратсияҳо |
| 10 | PE2 — моделсозии пешрафта |
| 11 | Моделсозии маҷмӯии Bottom-up |
| 12 | Моделсозии маҷмӯии Top-down |
| 13 | Ҳуҷҷатгузории техникӣ |
| 14 | PE3 — маҷмӯа ва нақшаи техникӣ |
PE1 чиро чен мекард?
PE1 моделсозии ҷисмҳои сахти оддӣ, махсусан шаклҳои призмавӣ ва симметрии меҳвариро арзёбӣ мекард. Ин имтиҳон ба истифодаи хусусиятҳои асосии SolidWorks ва малакаҳои расмиятии моделсозии нисбатан каммураккаб равона буд. Давомнокӣ 60 дақиқа буд.
PE2 чиро чен мекард?
Дар PE2 донишҷӯ ҷузъи физикиро бо асбоби ченкунӣ чен мекард, эскизи дастии маҳсулотро омода мекард ва ин маълумотро ба модели рақамии CAD табдил медод. Ҳамин тавр, на танҳо дониши фармонҳо, балки стратегияи ченкунӣ, андозагузорӣ, тафаккури фазоӣ ва қарорҳои моделсозии параметрӣ низ санҷида мешуданд. Давомнокӣ 80 дақиқа буд.
PE3 чиро чен мекард?
PE3 дониши маҷмӯа ва ҳуҷҷатгузории техникиро арзёбӣ мекард. Донишҷӯ ҷузъҳои додашударо дар нармафзори CAD якҷо мекард, аз вазифаҳое монанди Advanced Mates истифода мебурд ва нақшаи техникии маҷмӯаи ниҳоии функсионалиро месохт. Давомнокӣ 80 дақиқа буд.
Холи имтиҳони амалӣ чӣ гуна ҳисоб карда шуд?
Комбинатсияи вазндори се имтиҳони амалӣ дар манбаъ бо муодилаи зерин дода шудааст:
\( G_{PE} = \frac{PE1 + 1.5 \times PE2 + 2 \times PE3}{4.5} \)
Дар ин ҷо \(PE1\), \(PE2\) ва \(PE3\) баҳои се имтиҳони амалиро дар низоми 10-холӣ ва \(G_{PE}\) холи якҷояи имтиҳони амалиро, ки бо вазнҳои душвории ин имтиҳонҳо ҳисоб шудааст, ифода мекунанд. Вазни PE1 баробар ба 1, PE2 баробар ба 1,5 ва PE3 баробар ба 2 аст; 4,5 дар махраҷ вазни умумиро нормализатсия мекунад.
Барои натиҷаи мусбати ниҳоӣ танҳо як имтиҳони амалӣ метавонист дар ҳудуди %30–50 бошад; ду имтиҳони дигар ва натиҷаи ниҳоии якҷоя бояд аз %50 боло мебуданд. Дар низоми баҳогузории манбаъ 6 ва болотар гузариш, 5 ва поёнтар нокомӣ муайян шудааст.
Чаро баҳои ниҳоиро байни давраҳо мустақим муқоиса кардан мумкин нест?
Дар давраи 2013–2018 %30-и баҳои умумии курс аз вазифаҳои ҳатмӣ ва %70 аз имтиҳонҳои амалӣ иборат буд. Аз соли 2019, пас аз барҳам додани вазифаи ҳатмӣ, баҳои умумӣ танҳо ба се имтиҳони амалӣ асос ёфт. Аз ин рӯ, фарқи давравии баҳои ниҳоӣ метавонад на танҳо натиҷаи омӯзиш, балки тағйироти низоми ҳисобкунии баҳоро низ инъикос кунад. Аз ин рӯ, PE1, PE2 ва PE3 барои муқоисаи таълим байни давраҳо нисбат ба баҳои ниҳоӣ нишондиҳандаҳои тозатар мебошанд.
Се таҳлили омории пуркунанда
| Таҳлил | Вазифаи илмӣ |
|---|---|
| ANOVA-и яксамта + Games–Howell | Муқоисаи миёнаи PE1, PE2, PE3 ва баҳои ниҳоӣ байни давраҳои вазифаи хонагӣ, видео ва COVID. |
| Interrupted time series (ITS) | Ҷудо кардани тағйироти фаврии сатҳи тағйироти таълимии соли 2019, тағйироти тамоюл пас аз дахолат ва давраи COVID дар сатҳи солона. |
| OLS дар сатҳи донишҷӯ + хатоҳои стандартии кластершуда аз рӯи сол | Арзёбии робитаи давраи таълим бо баҳоҳо дар 1952 донишҷӯ бо назардошти вобастагӣ аз солҳо; қабати асосии хулосабарории таҳқиқот. |
| Регрессияи логистикӣ | Арзёбии робитаи давраи видеоӣ бо хатари нокомӣ бо таърифи нокомӣ = баҳо ≤ 5. |
Натиҷаҳои миёнаи давраҳои вазифаи хонагӣ, видео ва COVID
| Натиҷа | Вазифаи ҳатмӣ 2013–2018 N = 1167 | Видео 2019, 2022–2023 N = 430 | COVID + видео 2020–2021 N = 355 | ANOVA |
|---|---|---|---|---|
| PE1 | 7,89 ± 1,78 | 7,93 ± 1,77 | 8,32 ± 1,65 | F(2,1949) = 9,26; p < 0,001 |
| PE2 | 7,61 ± 1,53 | 7,03 ± 1,56 | 7,61 ± 1,65 | F(2,1949) = 22,51; p < 0,001 |
| PE3 | 7,11 ± 1,44 | 6,98 ± 1,60 | 7,30 ± 1,59 | F(2,1949) = 3,92; p = 0,020 |
| Баҳои ниҳоӣ | 7,36 ± 1,36 | 7,13 ± 1,39 | 7,67 ± 1,47 | F(2,1949) = 13,56; p < 0,001 |
Ин натиҷаҳои умумии ANOVA нишон медиҳанд, ки байни ҳадди ақал яке аз давраҳо фарқ вуҷуд дорад; барои муайян кардани он ки кадом давраҳо аз ҳам фарқ мекунанд, муқоисаҳои post hoc-и Games–Howell истифода шуданд.
Муқоисаи мустақими давраи вазифаи хонагӣ ва видео
| Натиҷа | Фарқи миёна: вазифа − видео | p | Cohen's d | Фосилаи эътимоди %95 | Шарҳ |
|---|---|---|---|---|---|
| PE1 | −0,05 | 0,896 | −0,02 | [−0,13; 0,09] | Натиҷаи амалан баробари моделсозии асосӣ |
| PE2 | 0,57 | < 0,001 | 0,38 | [0,27; 0,49] | Фарқи андозаи хурд-миёна ба фоидаи давраи вазифаи хонагӣ |
| PE3 | 0,13 | 0,284 | 0,09 | [−0,02; 0,20] | Фарқи миёна назаррас нест |
| Баҳои ниҳоӣ | 0,22 | 0,012 | 0,17 | [0,06; 0,28] | Фарқи хурд; сохтори ҳисобкунии баҳо байни давраҳо тағйир ёфтааст |
PE1: Видео барои малакаҳои асосии расмиятӣ кофӣ менамояд
Дар PE1 Cohen's d байни давраи вазифаи хонагӣ ва видео = −0,02 ва p = 0,896 аст. Ин арзишҳо нишон медиҳанд, ки дар малакаи моделсозии асосӣ байни ду давраи таълим фарқи ҷудошавандаи натиҷа вуҷуд надорад. Донишҷӯён тавонистанд амалиётҳои асосии SolidWorks, аз ҷумла extruded boss/base, extruded cut ва revolve-ро тавассути намоиши видеоӣ ва машқи мустақилона омӯзанд.
PE2: Қавитарин фарқ дар моделсозии мураккаби физикӣ-рақамӣ пайдо шуд
Дар PE2 баҳои миёнаи давраи вазифаи хонагӣ 7,61 ва миёнаи давраи видео 7,03 аст. Муқоисаи Games–Howell MD = 0,57, p < 0,001 ва d = 0,38 додааст. Регрессия дар сатҳи донишҷӯ низ ҳамин шаклро нишон дод: коэффициенти давраи видео B = −0,585, SE = 0,118, p < 0,001.
Хусусияти муҳими PE2 он аст, ки аз такрори пайдарпайии омодаи моделсозӣ дар экран бештар талаб мекунад. Донишҷӯ бояд ҷузъи физикиро чен кунад, эскизи дастӣ созад, андозаҳоро тафсир кунад ва моделро бо маълумоти ибтидоии ҳадди ақал созад. Тибқи шарҳи манбаъ, ин вазифа метавонад нисбат ба намоиши видеоӣ машқи сохторёфта ва давраи хато-ислоҳи бештар талаб карда бошад.
Тамошои видеоҳо ба натиҷаи PE2 чӣ гуна иртибот дорад?
Дар байни 785 донишҷӯи давраи видеоӣ мавзӯи барои омодагӣ ба PE2 муҳим — “Modeling Physical Models” — танҳо 1203 тамошои умумӣ гирифта, дар байни ҳамаи мавзӯъҳо сатҳи пасттарини тамошоро нишон дод. Баръакс, видеоҳои “Assembly Bottom-Up Technique” пеш аз PE3 ба 4928 тамошо расиданд.
Ин мушоҳида нишон медиҳад, ки донишҷӯён эҳтимол бо мундариҷаи PE2 нисбатан камтар ҷалб шуда буданд; аммо шумораи тамошоҳо худ аз худ исбот намекунад, ки он сабаби пастшавии натиҷаи PE2 будааст. Дар шарҳи манбаъ иштироки пасти видеоӣ ва набудани машқи ҳатмӣ ва бозхӯрди ислоҳӣ якҷоя баррасӣ мешаванд.
PE3: Миёна чандон тағйир наёфт, аммо хатари нокомӣ зиёд шуд
Дар PE3 фарқи миёна байни давраи вазифаи хонагӣ ва видео хурд ва аз ҷиҳати оморӣ назаррас нест: d = 0,09; B дар сатҳи донишҷӯ = −0,139; p = 0,207. Аммо таҳлили нокомӣ рафтори дигари тақсимотро нишон дод. Дар давраи видеоӣ odds-и нокомии PE3 ба таври назаррас афзуд.
Ин натиҷа нишон медиҳад, ки танҳо ба миёнаҳо нигаристан метавонад тағйиротро дар қисми натиҷаҳои пасти донишҷӯён пинҳон кунад. Гарчанде қисми зиёди донишҷӯён дар ҳар ду система натиҷаи монанд нишон доданд, эҳтимол гурӯҳе, ки ба дастгирии бештар аз машқи сохторёфта ниёз дошт, дар давраи видеоӣ ба нокомӣ осебпазиртар шуд; ин яке аз шарҳҳои эҳтимолии дар манбаъ баррасишуда мебошад.
Таҳлили нокомӣ
| Натиҷа | OR | Фосилаи эътимоди %95 | p | Шарҳи манбаъ |
|---|---|---|---|---|
| PE1 | 1,024 | [0,77; 1,36] | 0,867 | Афзоиши назарраси нокомӣ нест |
| PE2 | 1,687 | [1,25; 2,27] | < 0,001 | Odds-и нокомӣ дар давраи видеоӣ %68,7 баландтар |
| PE3 | 1,347 | [1,03; 1,77] | 0,032 | Odds-и нокомӣ дар давраи видеоӣ ба таври назаррас баландтар |
| Баҳои ниҳоӣ | 1,307 | [0,96; 1,78] | 0,084 | Тамоюли афзоиш ҳаст; аҳамияти оморӣ нест |
Сатҳи хоми нокомии PE2 аз %13,0 дар давраи вазифаи хонагӣ то %21,0 дар давраи видеоӣ афзуд. Ин 8 банди фоизии афзоиши мутлақ ва %61,5 афзоиши нисбӣ мебошад. OR = 1,687 дар регрессияи логистикӣ бошад, ченаки дигар аст ва афзоиши %68,7 дар odds-и нокомиро ифода мекунад.
Дар PE3 сатҳи нокомӣ аз %17,0 то %21,7 афзуд. Барои PE1 ва баҳои ниҳоӣ коэффициенти дахолати видео ба odds-и нокомӣ аз ҷиҳати оморӣ назаррас нест.
Натиҷаи interrupted time-series
Моделҳои interrupted time-series дар сатҳи солона кӯшиш карданд тағйироти фаврии сатҳи тағйироти таълимии соли 2019 ва тағйироти тамоюл пас аз дахолатро аз давраи COVID ҷудо кунанд. Таҳлил танҳо ба 11 нуқтаи солонаи вақт асос ёфтааст.
| Натиҷа | Коэффициенти видео B | SE | t | Шарҳ |
|---|---|---|---|---|
| PE1 | −0,045 | 0,100 | −0,45 | Тағйироти фаврии назаррас нест |
| PE2 | −0,573 | 0,120 | −4,78 | Коҳиши фаврии назаррас |
| PE3 | −0,133 | 0,115 | −1,16 | Назаррас нест |
| Баҳои ниҳоӣ | −0,222 | 0,095 | −2,34 | Коҳиши хурдтар |
Дар PE2 тағйироти тамоюл пас аз дахолат назаррас нест. Манбаъ ин шаклро на ҳамчун натиҷаи тадриҷан бадшаванда дар тӯли вақт, балки ҳамчун тағйироти сатҳ дар атрофи соли 2019, ки баъдан идома ёфт, шарҳ медиҳад.
Натиҷаҳои регрессия дар сатҳи донишҷӯ
| Натиҷа | Коэффициенти видео B | SE | t | p | R² |
|---|---|---|---|---|---|
| PE1 | −0,048 | 0,095 | −0,51 | 0,615 | 0,023 |
| PE2 | −0,585 | 0,118 | −4,96 | < 0,001 | 0,042 |
| PE3 | −0,139 | 0,110 | −1,26 | 0,207 | 0,018 |
| Баҳои ниҳоӣ | −0,228 | 0,092 | −2,48 | 0,013 | 0,035 |
Дар таҳлили пешакӣ гузориш шудааст, ки вариатсияи байни солҳо хеле хурд буд (ICC < 0,01); бинобар ин муҳаққиқон таҳлили сатҳи донишҷӯро бо хатоҳои стандартии устувори кластершуда аз рӯи сол гузарониданд. Моделҳо тамоюли вақт, давраи видеоӣ, тамоюли вақт пас аз дахолат ва давраи COVID-ро дар бар мегиранд.
Оё Баҳои Баланди Давраи COVID Нишон Медиҳанд, ки Видеоҳо Самараноктар Буданд?
Не. Гарчанде дар давраи 2020–2021 COVID дар PE1, PE2, PE3 ва баҳои ниҳоӣ ҳама афзоиши муваққатӣ дида шуд, ҳам interrupted time-series ва ҳам моделҳои сатҳи донишҷӯ ин афзоишро ҳамчун таъсири мустақили давраи COVID аз видео ҷудо карданд; муаллифон омилҳои эҳтимолии омехтакунандаро, аз ҷумла назорати имтиҳони фосилавӣ, вақти бештари омӯзиш ва таҳаммулпазирии баҳогузориро баррасӣ мекунанд ва афзоиши баҳои COVID-ро ҳамчун далели бартарии омӯзиши видеоӣ тафсир намекунанд.
Андозаи таъсири COVID
Дар моделҳои сатҳи донишҷӯ коэффициентҳои COVID барои ҳамаи натиҷаҳо мусбат ва аз ҷиҳати оморӣ назаррас мебошанд. Манбаъ барои PE1 тақрибан 0,5 хол; барои PE2 ва баҳои ниҳоӣ тақрибан 0,55–0,57 хол; барои PE3 тақрибан 0,32 хол афзоиш гузориш медиҳад.
Аз нуқтаи назари PE2 давраи COVID махсусан гумроҳкунанда аст: миёнаи PE2 дар 2020–2021 бо 7,61 ба миёнаи давраи вазифаи хонагӣ баробар аст. Аммо пас аз аз байн рафтани таъсирҳои хоси COVID, миёнаи PE2 дар соли 2022 ба 6,80 поён рафт ва дар соли 2023 то 7,15 барқарор шуд, вале аз сатҳи давраи вазифаи хонагӣ паст монд.
Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад
- Видеоҳои кӯтоҳи таълимӣ метавонанд барои дастгирии малакаҳои асосии моделсозии CAD кофӣ бошанд; дар PE1 байни давраҳои вазифаи хонагӣ ва видео фарқи назаррас нест.
- Дар вазифаи мураккаби табдили физикӣ ба рақамӣ PE2 давраи вазифаи хонагӣ бо натиҷаи баландтар алоқаманд аст.
- Сатҳи нокомӣ ва odds-и нокомии PE2 дар давраи видеоӣ ба таври назаррас афзуданд.
- Дар ҳоле ки баҳои миёнаи PE3 назаррас тағйир наёфт, odds-и нокомӣ афзуд.
- Дар давраи COVID афзоиши умумии баҳоҳо вуҷуд дорад ва ин таъсир бояд аз таъсири омӯзиши видеоӣ ҷудо карда шавад.
- Бо зиёд шудани мураккабии вазифа далелҳои пайваста мавҷуданд, ки донишҷӯ метавонад на танҳо ба дастрасии чандир ба мундариҷа, балки ба машқи сохторёфта ва бозхӯрд низ ниёз дошта бошад.
- Манбаъ видео ва вазифаи сохторёфтаро на ҳамчун алтернативаҳои якдигар, балки ҳамчун воситаҳои пуркунанда бо вазифаҳои гуногуни педагогӣ тафсир мекунад.
Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад
- Хулосаи қатъӣ, ки видеоҳо худ аз худ сабаби пастшавии натиҷаи PE2 шудаанд.
- Даъвое, ки таъсири машқи ҳатмӣ ва таъсири бозхӯрди инфиродӣ аз ҳам ҷудо карда шудаанд.
- Хулосае, ки дар ҳамаи курсҳои CAD ё ҳамаи барномаҳои муҳандисӣ вазифаи ҳатмӣ ҳамеша аз видео беҳтар аст.
- Хулосае, ки баҳои баланди давраи COVID нишон медиҳанд омӯзиши видеоӣ муваффақтар будааст.
- Хулосае, ки фарқи давравии баҳои ниҳоӣ пурра аз натиҷаи омӯзиш сарчашма мегирад; сохтори ҳисобкунии баҳои ниҳоӣ низ тағйир ёфтааст.
- Хулосае, ки исбот шудааст шумораи тамошои видео ба таври сабабӣ миёнарави фарқи натиҷа будааст.
- Хулосае, ки ҳамон донишҷӯён дар шароити вазифаи хонагӣ ва видео муқоиса шудаанд; когортҳо мустақиланд.
Маҳдудиятҳои асосӣ
Муҳимтарин маҳдудият бисёрҷузъа будани дахолати соли 2019 аст. Машқи ҳатмӣ, ҳавасмандкунии баҳо ва бозхӯрди инфиродӣ ҳамзамон барҳам дода шуданд. Аз ин рӯ, алоҳида ҳисоб кардан мумкин нест, ки ҳар як ҷузъ чӣ қадар аз фарқи натиҷаро ба вуҷуд овардааст.
Дуюм, барои таҷрибаи CAD-и донишҷӯён дар оғози курс санҷиши стандартии ибтидоӣ гузаронида нашуд. Таҷрибаи пешини CAD, омодагии академӣ, ангеза ё қобилияти худтанзимкунии когортҳои солҳои гуногун метавонист фарқ кунад.
Сеюм, гарчанде кӯшиш шуд баҳогузории курс дар тӯли солҳо бо рубрикаи устувор ва раванди ориентацияи ёварони омӯзгор калибр карда шавад, коэффициентҳои расмии inter-rater reliability ба таври низомнок ҷамъоварӣ нашудаанд. Лағжиши хурди баҳогузорӣ байни солҳоро пурра истисно кардан мумкин нест.
Чорум, таркиби баҳои ниҳоӣ тағйир ёфт: дар давраи вазифаи хонагӣ %30 вазифа + %70 имтиҳони амалӣ, дар давраи видеоӣ %100 имтиҳони амалӣ истифода шуд. Аз ин рӯ, муқоисаҳои баҳои ниҳоӣ бояд нисбат ба муқоисаҳои PE1–PE3 бо эҳтиёти бештар тафсир шаванд.
Панҷум, таҳқиқот ба баҳои имтиҳонҳои CAD ва баҳои курс такя мекунад. Таҷрибаи донишҷӯён аз усул, ангеза, стратегияҳои худтанзимкунӣ ё рафтори омӯзиши инфиродии берун аз дарс мустақиман ва муфассал чен карда нашудааст.
Шашум, таҳқиқот ба як курси CAD-и соли якуми муҳандисии механикӣ дар як донишгоҳ ва заминаи SolidWorks маҳдуд аст. Умумисозии мустақим ба дигар нармафзорҳои CAD, муассисаҳо, гурӯҳҳои касбӣ ё профилҳои гуногуни донишҷӯён дар ин таҳқиқот санҷида нашудааст.
Хулосаи педагогӣ
Равише, ки манбаъ пешниҳод мекунад, дихотомияи “вазифаи хонагӣ ё видео” нест. Видеоҳои кӯтоҳ метавонанд барои нишон додани амалиётҳои асосӣ, додани назорати суръат ба донишҷӯ ва кам кардани бори ибтидоии маърифатӣ муфид бошанд. Дар вазифаҳои мураккабтари моделсозӣ бошад, мувофиқтар менамояд, ки ин дастгирии видеоӣ бо машқи ҳатмӣ ё сахт роҳнамоишуда, бозхӯрди мунтазам ва арзёбии ташаккулдиҳандае якҷо карда шавад, ки донишҷӯ тавассути он хатои худро ислоҳ карда тавонад.
Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул
Таҳқиқоти аслӣ: Balancing Homework and Video Instruction: A Repeated Cross-Sectional Analysis of CAD Course Outcomes
Муаллифон: Ivona Vasileska; Nikola Vukašinović; Vanja Čok.
Corresponding author: Vanja Čok.
Муассиса: Faculty of Mechanical Engineering, University of Ljubljana, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Маҷалла: Education Sciences.
Ношир: MDPI.
Ҷилд / шумора / рақами мақола: 16(5), 731.
DOI: 10.3390/educsci16050731
Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии рецензияшудаи дастрасии кушода; таҳқиқоти такрории буришии таълимӣ, ки когортҳои мустақили солонаро байни 2013–2023 муқоиса мекунад.
Санаҳои библиографии PDF: Received 20 Март 2026; Revised 16 Апрел 2026; Accepted 24 Апрел 2026; Published 5 Май 2026.
Санаҳои сабти расмии онлайн: Received 19 Март 2026; Revised 15 Апрел 2026; Accepted 23 Апрел 2026; Published 4 Май 2026. Фарқи якрӯза байни PDF ва metadata-и онлайн ҳамон тавре ки дар манбаъҳо аст, нигоҳ дошта шудааст.
Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).
Намуна: N = 1952; когорти 11-сола; 1864 мард, 88 зан; синни миёна 20.
Муқоисаи таълим: 2013–2018 вазифаҳои ҳатмӣ ва баҳогузоришавандаи CAD ва бозхӯрди инфиродӣ; 2019 ва 2022–2023 видеоҳои кӯтоҳи ихтиёрии таълимӣ; 2020–2021 давраи таълими фосилавии изтирорӣ/COVID-и асосёфта ба видео.
Заминаи нармафзор: SolidWorks.
Арзёбиҳои асосӣ: PE1 моделсозии асосӣ; PE2 табдили ҷузъи физикӣ ба модели пешрафтаи 3B CAD; PE3 маҷмӯа ва ҳуҷҷатгузории техникӣ.
Усулҳои оморӣ: Омори тавсифӣ; ANOVA-и яксамта; муқоисаҳои post hoc-и Games–Howell; регрессияи interrupted time-series дар сатҳи сол; регрессияи OLS дар сатҳи донишҷӯ ва хатоҳои стандартии кластершуда аз рӯи сол; регрессияи логистикӣ барои нокомӣ; Cohen's d ва odds ratio.
Таърифи нокомӣ: Дар низоми 10-холии баҳогузорӣ баҳо ≤ 5.
Маблағгузорӣ: Slovenian Research and Innovation Agency, барномаи таҳқиқотии P2-0425.
Этика: Гузориш шудааст, ки аз баррасӣ ва тасдиқи кумитаи ахлоқӣ даст кашида шуд, зеро маълумот ба арзёбиҳои беноми донишҷӯён асос ёфта, маълумоти шахсии муайяншаванда ё ҳассосро дар бар намегирифт.
Дастрасии маълумот: Гузориш шудааст, ки маҷмӯаҳои маълумоти дар таҳқиқот истифодашуда ва/ё таҳлилшуда бо дархости асоснок аз corresponding author дастрас мебошанд.
Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро гузориш накардаанд.
Саҳми муаллифон: Гузориш шудааст, ки се муаллиф ба тарҳ ва консепсияи таҳқиқот баробар саҳм гузоштаанд; ҳамаи муаллифон версияи нашршударо хонда ва тасдиқ кардаанд.
Ёддоштҳои мутобиқати дохили манбаъ ва тафсир
Дар хулосаи мақола таҳқиқот ҳамчун “10-year repeated cross-sectional study” номида мешавад, дар ҳоле ки бахши усул мавҷудияти 11 когорти мустақили донишҷӯёнро байни солҳои 2013–2023 нишон медиҳад. Ин ду ифода метавонанд тарзҳои гуногуни ҳисобро байни фосилаи даҳсолаи 2013 то 2023 ва 11 соли тақвимие, ки когортҳои солона фаро мегиранд, инъикос кунанд; манбаъ инро алоҳида шарҳ намедиҳад.
Дар бахши сохтори курс маълумоти ҳафтае 1,5 соат машқ, 14 ҳафта ва дар маҷмӯъ 28 соат кори амалӣ якҷо дода шудааст. Азбаски манбаъ шарҳ намедиҳад, ки ин давомнокиҳо бо кадом таърифи соат ба ҳам пайваст мешаванд, Verianla яке аз арзишҳоро бо ҳисоб ба арзиши дигар тағйир надодааст.
Азбаски баҳои ниҳоии давраҳои 2013–2018 ва пас аз 2019 бо таркиби яксон сохта нашудаанд, фарқи давравии баҳои ниҳоӣ метавонад дар баробари фарқи омӯзиш тағйироти сохтори баҳогузориро низ инъикос кунад. Аз ин рӯ, боэътимодтарин муқоисаҳои натиҷа байни давраҳо дар таҳқиқот мустақиман ба имтиҳонҳои PE1, PE2 ва PE3 асос меёбанд.
Ҳадди ниҳоии тафсири илмӣ: Ин таҳқиқот ба таври қавӣ ва дар чанд таҳлил пайваста нишон медиҳад, ки видеоҳои кӯтоҳ метавонанд барои омӯзиши асосии расмиятии CAD самаранок бошанд ва дар вазифаҳои мураккабтари моделсозӣ дар баробари набудани машқи ҳатмӣ ва бозхӯрд натиҷаҳои бадтар ба вуҷуд омадаанд. Бо вуҷуди ин, тағйирот тасодуфӣ тақсим карда нашудааст, когортҳои мустақили солҳои гуногунро муқоиса мекунад ва соли 2019 ҳатмии машқ, ҳавасмандкунии баҳо, бозхӯрд ва истифодаи видео ҳамзамон тағйир ёфтанд. Аз ин рӯ, хулосаи яксабабии “видеоҳо худ аз худ натиҷаро паст мекунанд” аз ҷониби манбаъ бо қатъият нишон дода нашудааст.
Шарҳ гузоред
Нишонии почтаи электронии шумо нашр намешавад. Майдонҳои ҳатмӣ бо * нишон дода шудаанд