Vận dụng phân loại tư duy Bloom và phân loại tư duy MATH để đánh giá mức độ suy luận thống kê y học của sinh viên ngành Y

VJE<br /> <br /> Tạp chí Giáo dục, Số 447 (Kì 1 - 2/2019), tr 43-49<br /> <br /> VẬN DỤNG PHÂN LOẠI TƯ DUY BLOOM VÀ PHÂN LOẠI TƯ DUY MATH<br /> ĐỂ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ SUY LUẬN THỐNG KÊ Y HỌC<br /> CỦA SINH VIÊN NGÀNH Y<br /> Trần Thúy Hiền, Trường Đại học Y Dược - Đại học Huế<br /> Lê Phước Sơn, Trường Đại học Luật - Đại học Huế<br /> Ngày nhận bài: 26/11/2018; ngày sửa chữa: 06/12/2018; ngày duyệt đăng: 27/12/2018.<br /> Abstract: In order to meet the requirements set out when developing a training curriculum for<br /> medical students in the direction of developing professional competence, in teaching Medical<br /> Statistics, we determine that the most important task is to synchronously innovate between<br /> objectives, content and assessment. In the article, we applied Bloom's taxonomy and MATH<br /> taxonomy to propose methods for assessing the level of medical statistical reasoning of Medical<br /> students. The results showed that the tools for assessing the level of medical statistical reasoning<br /> of students in Medicine designed according to Bloom's taxonomy and MATH taxonomy were<br /> accurate and effective.<br /> Keywords: Bloom's taxonomy, MATH taxonomy, assessment, medical statistical reasoning.<br /> 1. Mở đầu<br /> Chương trình đào tạo sinh viên (SV) ngành Y nhằm<br /> phát triển năng lực nghề nghiệp được xây dựng theo mô<br /> hình tích hợp theo các module, với mục tiêu tăng cường<br /> sự lồng ghép, kết nối giữa kiến thức khoa học cơ bản, y<br /> học cơ sở với lâm sàng, đáp ứng chuẩn năng lực đầu ra.<br /> Mục tiêu của mô hình tích hợp nhằm cải thiện chất lượng<br /> đào tạo thông qua việc phá bỏ “rào cản” giữa các môn<br /> khoa học cơ bản và lâm sàng trong y học, tăng cường<br /> mức độ nắm vững kiến thức khoa học cơ bản cho SV.<br /> Môn Thống kê y học (TKYH) thuộc module 4 (môn<br /> Khoa học Cơ bản), cùng với 3 môn học khác là Lí Sinh,<br /> Hóa học, Tin học đại cương và ứng dụng.<br /> Việc xây dựng mô hình tích hợp được từng bước thực<br /> hiện, bắt đầu ở khâu xây dựng các mục tiêu học tập. Để<br /> tối đa hóa sự tích hợp, mục tiêu dạy học môn TKYH cần<br /> xây dựng theo hướng nâng cao năng lực suy luận thống<br /> kê (SLTK) cho SV trong việc giải quyết các vấn đề thực<br /> tế của y học. Dựa trên sự phân loại tư duy Bloom sửa đổi<br /> và phân loại tư duy theo thứ bậc nhiệm vụ đánh giá Toán<br /> (viết tắt là MATH), bài viết đề xuất khung đánh giá mức<br /> độ SLTK của SV ngành Y nhằm đáp ứng mục tiêu đổi<br /> mới chương trình giáo dục hiện nay.<br /> 2. Nội dung nghiên cứu<br /> 2.1. Suy luận thống kê<br /> Kết quả nghiên cứu về suy luận và tư duy thống kê<br /> cho thấy, vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất về<br /> SLTK, việc nghiên cứu về SLTK còn đang trong quá<br /> trình phát triển [1]. Tuy nhiên, nghiên cứu của Joan<br /> Garfield, delMas, Chance [2] nhận được nhiều sự đồng<br /> thuận của các nhà thống kê bởi nó mô tả khá đầy đủ về<br /> <br /> 43<br /> <br /> khái niệm SLTK. Theo chúng tôi, có thể tổng hợp và tóm<br /> tắt khái niệm về SLTK như sau: SLTK là cách con người<br /> suy luận với các ý tưởng thống kê và làm cho thông tin<br /> thống kê trở nên có ý nghĩa. Điều này liên quan đến việc<br /> đưa ra các lí giải dựa trên các dữ liệu, biểu diễn hay tóm<br /> tắt thống kê. SLTK có thể liên quan đến việc nối kết một<br /> khái niệm với một khái niệm khác, hoặc có thể là sự kết<br /> hợp giữa các ý tưởng về dữ liệu. SLTK có nghĩa là hiểu<br /> và có thể giải thích các quá trình thống kê một cách đầy<br /> đủ về kết quả thống kê. Cơ sở của SLTK dựa trên khái<br /> niệm của các ý tưởng thống kê, chẳng hạn: phân bố, trung<br /> tâm, vị trí, độ rộng, độ phân tán, mối tương quan, tính<br /> không chắc chắn, tính ngẫu nhiên và việc chọn mẫu.<br /> Như vậy, SLTK là một loại hoạt động nhận thức, có<br /> thể được tìm thấy ở các giai đoạn trong quá trình tư duy<br /> của con người, họ được yêu cầu nêu ý nghĩa, giải thích<br /> hay chứng minh cho một kết luận.<br /> Quá trình điều tra thống kê phụ thuộc vào dữ liệu và<br /> thường căn cứ vào bối cảnh [3]. Trong thực hành thống<br /> kê, mô hình trừu tượng luôn bắt đầu với một bối cảnh,<br /> căn cứ vào các đặc trưng của bối cảnh để lựa chọn và<br /> phát triển mô hình. Do đó, SLTK liên quan đến việc hiểu<br /> về dữ liệu và bối cảnh.<br /> Trong dạy học TKYH, đối với một nội dung thống<br /> kê, SV cần: - Giải thích lí do tại sao hay làm thế nào kết<br /> quả đã được tạo ra; - Giải thích tại sao một kết luận là<br /> hợp lí, có cơ sở, cho thấy sự thể hiện về khả năng SLTK<br /> của SV [1].<br /> 2.2. Phân loại tư duy Toán<br /> Trong đánh giá chất lượng dạy học, các nhà giáo dục<br /> thường quan tâm đến việc đánh giá xem người học đã<br /> <br /> VJE<br /> <br /> Tạp chí Giáo dục, Số 447 (Kì 1 - 2/2019), tr 43-49<br /> <br /> lĩnh hội được những gì và chất lượng học tập như thế<br /> nào. Đánh giá thường liên quan đến cả hai khía cạnh định<br /> lượng và định tính.<br /> Để đo lường, đánh giá chất lượng học tập, cần phân<br /> loại mục tiêu giáo dục, tư duy hay nhận thức của người<br /> học một cách thống nhất. Hiện nay, có nhiều cách để phân<br /> loại khác nhau, nhìn chung các phân loại đều có thứ bậc từ<br /> thấp đến cao, giúp các nhà giáo dục có cơ sở để thiết kế<br /> bài giảng và chọn công cụ đánh giá chất lượng phù hợp.<br /> 2.2.1. Phân loại tư duy Bloom sửa đổi<br /> Phân loại tư duy Bloom là kĩ thuật được phổ biến<br /> rộng rãi, được thiết kế nhằm giúp giáo viên và người biên<br /> soạn đề kiểm tra sắp xếp câu hỏi theo các mức độ khác<br /> nhau. Bản sửa đổi của phân loại Bloom được phát triển<br /> sau 45 năm bởi Anderson, những cộng sự và học trò xuất<br /> sắc của Bloom [1]. Ở đây, chúng tôi chú trọng đến cấu<br /> trúc chiều của quá trình nhận thức: số các phạm trù vẫn<br /> giữ là sáu, nhưng có những thay đổi quan trọng, từ sáu<br /> mức độ (gồm: kiến thức, thông hiểu, áp dụng, phân tích,<br /> tổng hợp, đánh giá) chuyển thành nhớ, hiểu, áp dụng,<br /> phân tích, đánh giá và sáng tạo. Ba phạm trù được đặt tên<br /> lại, thứ tự của hai phạm trù được chuyển đổi và tên của<br /> các phạm trù được đổi thành động từ cho phù hợp với<br /> cách chúng được dùng trong mục tiêu. Phạm trù Kiến<br /> thức đổi thành Nhớ, Thông hiểu đổi thành Hiểu.<br /> <br /> 2.2.2. Phân loại tư duy MATH<br /> Thứ bậc nhiệm vụ đánh giá Toán (viết tắt là MATH<br /> - Mathematical Assessment Task Hierarchy), được thiết<br /> kế để hỗ trợ quá trình phát triển và xây dựng các đánh giá<br /> nâng cao, đảm bảo cho người học được đánh giá theo<br /> nhiều dạng kiến thức và kĩ năng khác nhau [4]. Phân loại<br /> MATH xác định 8 phạm trù kĩ năng và kiến thức, sắp xếp<br /> chúng vào trong 3 nhóm A, B, C. Các phạm trù này được<br /> sắp xếp theo bản chất của hoạt động, những yêu cầu để<br /> hoàn thành tốt nhiệm vụ.<br /> Các nhóm A, B, C tương ứng với 3 mức A, B, C được<br /> sắp xếp theo thứ tự từ thấp đến cao một cách phù hợp<br /> theo bối cảnh (xem bảng 1 trang bên).<br /> Mức A (tái tạo) gồm việc nhớ lại các sự kiện, công<br /> thức và nhận ra tình huống, phép tính quen thuộc và áp<br /> dụng thuật toán đã cho.<br /> Mức B (liên kết): là sự phân loại các đối tượng toán<br /> học, chuyển thể tình huống hoặc một câu trả lời, khả năng<br /> thiết kế một kế hoạch hoặc chọn những đặc trưng để thực<br /> hiện một nhiệm vụ độc lập.<br /> Mức C (suy luận): liên quan đến suy luận, kiểm<br /> chứng, phản ví dụ, tranh luận hoặc chứng minh, phát biểu<br /> hoặc khám phá các dạng mẫu, xây dựng một ví dụ hoặc<br /> mở rộng một khái niệm.<br /> <br /> Hình 1. Thay đổi cơ bản trong hai phiên bản của phân loại Bloom<br /> <br /> 44<br /> <br /> VJE<br /> <br /> Tạp chí Giáo dục, Số 447 (Kì 1 - 2/2019), tr 43-49<br /> <br /> Mức A: Tái tạo.<br /> Các quy trình quen thuộc<br /> A1<br /> <br /> A2<br /> <br /> Kiến thức<br /> <br /> Thông<br /> hiểu<br /> <br /> A3<br /> Sử dụng<br /> quen<br /> thuộc các<br /> quy trình<br /> <br /> Bảng 1. Phân loại tư duy MATH<br /> Mức B: Liên kết.<br /> Mức C: Suy luận.<br /> Sử dụng kiến thức toán đã có<br /> Áp dụng khái niệm để xây dựng<br /> theo những cách mới<br /> các lập luận toán học<br /> B1<br /> B2<br /> C1<br /> C2<br /> C3<br /> Vận dụng,<br /> Áp dụng vào<br /> Kiểm<br /> Chuyển đổi<br /> đặt giả<br /> tình huống<br /> chứng và<br /> Đánh giá<br /> thông tin<br /> thuyết và so<br /> mới<br /> chuyển thể<br /> sánh<br /> <br /> 2.2.3. Phân loại tư duy MATH và phân loại tư duy Bloom 2.3. Đề xuất phương thức đánh giá mức độ suy luận<br /> đối với suy luận thống kê y học<br /> thống kê y học của sinh viên ngành Y<br /> Các nghiên cứu khám phá việc sử dụng phân loại tư<br /> Vận dụng kết hợp giữa phân loại mức độ tư duy<br /> duy Bloom như là khung lí thuyết để đánh giá kiến thức Bloom sửa đổi năm 2001 và phân loại tư duy MATH,<br /> toán đã chỉ ra một số hạn chế:<br /> chúng tôi đề xuất phương thức đánh giá mức độ SLTK y<br /> Phân loại tư duy Bloom không cung cấp một mô hình học của SV ngành Y như sau:<br /> chính xác nhằm giúp người biên soạn câu hỏi dự đoán 2.3.1. Thang mức đánh giá mức độ suy luận thống kê y học<br /> các quy trình nhận thức được học sinh sử dụng khi giải<br /> Thang mức đánh giá mức độ SLTK y học được đề<br /> các bài toán [5]. Các giáo viên toán thường gặp khó khăn xuất như trong bảng 2, gồm 06 mức độ từ thấp đến cao,<br /> khi lí giải các kĩ năng tư duy theo phân loại Bloom và tương ứng với 03 cụm năng lực: tái tạo, liên kết và phản<br /> trong quá trình sáng tạo các câu hỏi kiểm tra tư duy bậc ánh (tương tự mức suy luận trong phân loại MATH).<br /> cao của học sinh [6]. Một mô phỏng phù hợp của phân<br /> Mỗi mức nhiệm vụ được mô tả cụ thể, được bắt đầu với<br /> loại tư duy Bloom được tiến hành bởi Smith và các cộng<br /> các động từ như nhớ lại, nhận ra, xác định, mô tả, giải<br /> sự, nhóm này chỉ ra rằng phân loại tư duy Bloom là hiệu<br /> thích, thực hiện, áp dụng, sử dụng, kiểm chứng. Tương<br /> quả cho việc cấu trúc nhiệm vụ đánh giá, nhưng còn có<br /> ứng với các mức của phân loại tư duy MATH, trong<br /> những hạn chế nhất định [7].<br /> thang mức đánh giá, chúng tôi đề xuất mức 1, mức 2<br /> Phân loại tư duy MATH khắc phục những hạn chế<br /> tương ứng với cụm tái tạo, mức 3, mức 4 tương ứng với<br /> của phân loại tư duy Bloom, bằng cách chú trọng các kĩ<br /> cụm liên kết và mức 5, mức 6 tương ứng với cụm phản<br /> năng cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ toán học cụ<br /> thể và hướng đến phát triển các đánh giá toán học nâng ánh. Đối với SV ngành Y, chúng tôi xác định mức 1, 2,<br /> 3 là các mức độ tư duy bậc thấp và mức 4, 5, 6 là các mức<br /> cao theo nhiều dạng kiến thức và kĩ năng.<br /> độ tư duy bậc cao.<br /> Nghiên cứu so sánh với phân loại mức độ tư duy<br /> Theo các kết quả trước đây về hiểu biết, suy luận và<br /> Bloom sửa đổi 2001, với 6 mức độ từ thấp đến cao, theo<br /> chúng tôi SLTK y học có thể phù hợp với mức độ hiểu tư duy thống kê: hiểu biết thống kê được coi là sự phát<br /> và một số khía cạnh của các mức cao hơn là áp dụng và triển của các kĩ năng, kiến thức cơ bản và cung cấp nền<br /> phân tích. Đối với phân loại mức độ nhận thức của tảng cần thiết cho sự phát triển của suy luận và tư duy<br /> MATH, SLTK y học có thể phù hợp với mức B (liên kết) thống kê [1]. Như vậy, các mức độ 1, 2, 3 trong thang<br /> và một số khía cạnh của mức C (suy luận). Chúng tôi sẽ mức đánh giá mới chỉ cho thấy sự thể hiện của SV về kĩ<br /> sử dụng kết hợp phân loại tư duy Bloom và phân loại tư năng ghi nhớ công thức, tính toán thống kê và những hiểu<br /> duy MATH để xây dựng phương thức đánh giá mức độ biết thống kê cơ bản, sự thể hiện về SLTK y học tương<br /> SLTK y học.<br /> ứng với các mức độ tư duy ở bậc cao hơn là 4, 5, 6.<br /> Bảng 2. Thang đánh giá mức độ SLTK y học<br /> Cụm<br /> Mức độ<br /> Mô tả về nhiệm vụ<br /> Sáng tạo các kết quả mới từ việc mô hình hóa toán học, dùng SLTK y học trong quá trình<br /> giải quyết các vấn đề thực tế: - Giải thích quá trình thống kê và có thể giải thích một cách<br /> đầy đủ các kết quả thống kê; - Sử dụng mức tư duy bậc cao và kĩ năng suy luận trong bối<br /> 6<br /> Phản<br /> cảnh thống kê nhằm tạo nên các biểu diễn toán học cho tình huống thực tế y học; - Sử dụng<br /> ánh<br /> sự hiểu biết, sự phản ánh và lập luận khi trình bày các kết quả.<br /> Vận dụng SLTK y học để phân tích, diễn giải dữ liệu và rút ra kết luận từ dữ liệu: - Áp<br /> 5<br /> dụng kiến thức thống kê trong các tình huống y học phức tạp; - Sử dụng kết quả suy luận<br /> <br /> 45<br /> <br /> VJE<br /> <br /> Tạp chí Giáo dục, Số 447 (Kì 1 - 2/2019), tr 43-49<br /> <br /> 4<br /> Liên<br /> kết<br /> <br /> 3<br /> <br /> 2<br /> Tái tạo<br /> 1<br /> <br /> để lí giải thông tin đã cho; - Kiểm chứng hay lí giải một kết quả đã cho trong một bối cảnh<br /> thực tế; - Rút ra ứng dụng hay lập giả thuyết cho một tình huống thực tế trong Y học;<br /> - Phản ánh các hoạt động, thành lập và giải thích những suy luận của mình.<br /> Áp dụng quy trình và các kiến thức về khái niệm vào giải quyết vấn đề y học không quen<br /> thuộc: - Chọn lựa công thức, phương pháp thống kê phù hợp với một tình huống mới cho<br /> một bối cảnh cụ thể. Áp dụng một khái niệm vào tình huống thực tế hoặc các khái niệm<br /> khác; - Áp dụng các khái niệm xác suất, thống kê cơ bản, kết hợp với suy luận logic trong<br /> các tình huống ít quen thuộc; - Sử dụng lập luận dựa trên việc lí giải dữ liệu, biểu diễn dữ<br /> liệu và các tóm tắt thống kê; - Kiến tạo và giải thích, lập luận: lí giải lời văn, chuyển mô tả<br /> bằng lời văn thành các bài toán thống kê.<br /> Hiểu các khái niệm, công thức, quy trình thống kê: - Giải thích thông tin và dữ liệu; - Giải<br /> thích thông tin từ các biểu diễn. Liên kết các nguồn thông tin khác nhau; - Chuyển đổi<br /> thông tin từ dạng này sang dạng khác, từ một khái niệm này sang khái niệm khác; - Giải<br /> thích các khái niệm, công thức, quy trình thống kê quen thuộc theo nghĩa quá trình; - Dùng<br /> suy luận cơ bản với những khái niệm xác suất, thống kê đơn giản. Hình thành lập luận từ<br /> một bài toán cụ thể.<br /> Truy hồi lại công thức, sử dụng các quy trình quen thuộc: - Thực hiện một số kĩ năng cơ<br /> bản của thống kê như tổ chức dữ liệu, xây dựng các bảng biểu, làm việc với các biểu diễn<br /> khác nhau của dữ liệu; - Truy hồi lại được các công thức, thuật toán đơn giản; - Giải thích,<br /> đọc các kết quả của một thủ tục thống kê đơn giản; - Thực hiện quy trình hay thuật toán<br /> thống kê trong bối cảnh y học tương tự, quen thuộc.<br /> Truy xuất lại kiến thức: - Nhớ lại thông tin, sự kiện, công thức và nhận ra các tình huống<br /> và các phép toán quen thuộc; - Xác định thông tin thống kê được trình bày theo các dạng<br /> đồ thị quen thuộc; - Xác định và dùng các ý tưởng xác suất cơ bản trong tình huống thực<br /> nghiệm liên quan đến y học; Áp dụng trực tiếp các công thức, thuật toán thống kê đã cho.<br /> <br /> 2.3.2. Phương pháp và công cụ đánh giá<br /> Nghiên cứu phân tích về đặc trưng của các câu hỏi<br /> đánh giá hiểu biết toán học trong chương trình đánh giá<br /> học sinh Quốc tế PISA (Programe for International<br /> Student Assessment) của Tổ chức Hợp tác và Phát triển<br /> Kinh tế OECD (Organization for Economic Cooperation<br /> and Development) [8], dựa trên thang đánh giá đã được<br /> mô tả, chúng tôi xây dựng công cụ đánh giá mức độ<br /> SLTK y học gồm sự kết hợp của các câu hỏi nhiều lựa<br /> chọn, câu hỏi có trả lời đóng và câu hỏi kết thúc mở. Theo<br /> kinh nghiệm phát triển và sử dụng câu hỏi đánh giá cho<br /> các kì PISA, loại câu hỏi nhiều lựa chọn nhìn chung được<br /> coi là phù hợp để đánh giá năng lực tái tạo và liên kết.<br /> Đánh giá của chúng tôi về SLTK đòi hỏi SV trình bày<br /> câu trả lời và quá trình tìm câu trả lời, quá trình đó gắn<br /> liền với các hoạt động nhận thức bậc cao. Do đó, công cụ<br /> đánh giá không chỉ sử dụng câu hỏi nhiều lựa chọn, cần<br /> bổ sung thêm các câu hỏi có trả lời đóng và câu hỏi kết<br /> thúc mở. Bộ câu hỏi đánh giá xây dựng dựa trên bản đồ<br /> mục tiêu, với 5 mục tiêu môn học và 28 mục tiêu bài<br /> giảng, trong đó mỗi mục tiêu được xác định tương ứng<br /> với một mức độ tư duy, với tỉ lệ % các mục tiêu ở cụm<br /> tái tạo : liên kết : phản ánh, tương ứng là 25 : 50 : 25.<br /> <br /> 46<br /> <br /> Công cụ đánh giá được xây dựng kết hợp cả hai hình<br /> thức trắc nghiệm khách quan (TNKQ) với những câu hỏi<br /> nhiều lựa chọn và tự luận (TL), bao gồm các câu hỏi có<br /> trả lời đóng và câu hỏi có kết thúc mở, tỉ trọng điểm<br /> tương ứng là 4 : 6. Căn cứ trên thời gian kiểm tra để xác<br /> định thời gian tương ứng cho mỗi hình thức. Thời gian<br /> dự định kiểm tra là 60 phút, tương ứng 24 phút dành cho<br /> TNKQ (4 điểm) và 36 phút dành cho TL (6 điểm). Số<br /> lượng câu hỏi tương thích là 10 TNKQ và 6 TL, trong đó<br /> mỗi câu hỏi TNKQ có trọng số điểm như nhau là 0,4 và<br /> thời gian trung bình hoàn thành là khoảng 2,4 phút; câu<br /> hỏi TL được đánh số phù hợp với thời gian dự định hoàn<br /> thành và mức độ phức tạp về tư duy, chẳng hạn TL có<br /> trọng số điểm là 1 tương ứng thời gian trung bình hoàn<br /> thành khoảng 6 phút.<br /> Chúng tôi xây dựng ma trận đề kiểm tra để đánh giá<br /> mức độ SLTK y học của SV như trong bảng 3 (xem trang<br /> bên). Trọng số điểm tương ứng với mỗi mục tiêu từ 1 đến<br /> 5 là 1,4 : 1,8 : 1,3 : 4,1 : 1,4. Trọng số điểm tương với<br /> mỗi mức độ tư duy tái tạo : liên kết : phản ánh là 2,6 :<br /> 4,9 : 2,5; nghĩa là 75% ở mức tái tạo và liên kết, 25% ở<br /> mức phản ánh, tỉ lệ này là phù hợp với tỉ lệ % của các<br /> mục tiêu đề ra.<br /> <br /> VJE<br /> <br /> Tạp chí Giáo dục, Số 447 (Kì 1 - 2/2019), tr 43-49<br /> <br /> Bảng 3. Ma trận đề kiểm tra mức độ SLTK y học<br /> Tái tạo<br /> Liên kết<br /> Phản ánh<br /> Mục tiêu<br /> môn học<br /> TNKQ<br /> TL<br /> TNKQ<br /> TL<br /> TNKQ<br /> TL<br /> TNKQ<br /> Mục tiêu 1<br /> 1<br /> 1 (1đ)<br /> 1<br /> Mục tiêu 2<br /> 1<br /> 1<br /> 1 (1đ)<br /> 2<br /> Mục tiêu 3<br /> 1<br /> 1<br /> 1 (0,5đ)<br /> 2<br /> Mục tiêu 4<br /> 1<br /> 1 (1đ)<br /> 3<br /> 1 (0,5đ)<br /> 4<br /> Mục tiêu 5<br /> 1<br /> 1 (1)<br /> 1<br /> 4 (1,6đ)<br /> 1 (1đ)<br /> 6 (2,4đ) 3 (2,5 đ)<br /> 2 (1,5)<br /> Tổng<br /> 10 (4đ)<br /> 2,6<br /> 4,9<br /> 1,5<br /> Lưu ý: Mỗi câu TNKQ là 0,4 điểm; câu hỏi TL thì có thể là 1 hoặc 0,5 điểm<br /> <br /> Tổng<br /> TL<br /> 1 (1)<br /> 1 (1)<br /> 1 (0,5)<br /> 2 (2,5)<br /> 1 (1)<br /> <br /> Điểm<br /> 1,4<br /> 1,8<br /> 1,3<br /> 4,1<br /> 1,4<br /> <br /> 6 (6đ)<br /> <br /> 10<br /> <br /> Bảng 4. Bộ câu hỏi kiểm tra tương ứng với mục tiêu và mức độ SLTK y học<br /> Tái tạo<br /> Liên kết<br /> Phản ánh<br /> Mục tiêu<br /> Mục tiêu bài giảng<br /> môn học<br /> Mức 1<br /> Mức 2<br /> Mức 3<br /> Mức 4<br /> Mức 5<br /> Mức 6<br /> 1.2<br /> Câu 1<br /> Mục tiêu<br /> Mục tiêu 1<br /> bài giảng 1<br /> 1.3<br /> Câu 2*<br /> 2.1<br /> Câu 3<br /> Mục tiêu<br /> Mục tiêu 2<br /> 2.3<br /> Câu 4<br /> bài giảng 2<br /> 2.4<br /> Câu 5*<br /> 3.4<br /> Câu 6<br /> Mục tiêu<br /> Mục tiêu 3<br /> 3.5<br /> Câu 7<br /> bài giảng 3<br /> 3.5<br /> Câu 8*<br /> 4.1<br /> Câu 9<br /> Mục tiêu<br /> bài giảng 4<br /> 4.2<br /> Câu 10*<br /> Mục tiêu<br /> 5.2<br /> Câu 11<br /> bài giảng 5<br /> Mục tiêu 4<br /> 6.4<br /> Câu 12<br /> Mục tiêu<br /> 6.2<br /> Câu 13<br /> bài giảng 6<br /> 6.4<br /> Câu 14*<br /> 7.3<br /> Câu 15<br /> Mục tiêu<br /> Mục tiêu 5<br /> bài giảng 7<br /> 7.4<br /> Câu 16*<br /> (Ghi chú: * Câu hỏi TL)<br /> Bảng 5. Tỉ lệ % của SV đạt các mức SLTK y học<br /> Căn cứ trên ma trận đề kiểm tra, chúng tôi biên soạn<br /> câu hỏi tương ứng với từng mục tiêu bài học và phù hợp<br /> Mức SLTK<br /> Mức<br /> Số<br /> Tỉ lệ<br /> Cụm<br /> với mức độ SLTK y học, bộ câu hỏi kiểm tra được xây<br /> y học<br /> điểm<br /> SV<br /> %<br /> dựng như trong bảng 4.<br /> 6<br /> Phản ánh<br /> (7,5; 10]<br /> 10<br /> 13,9<br /> 2.4. Phân tích kết quả thực nghiệm đánh giá mức độ<br /> 5<br /> suy luận thống kê y học<br /> 4<br /> (5; 7,5]<br /> 15<br /> 20,8<br /> Liên kết<br /> Thực nghiệm tiến hành đánh giá đối với 62 SV<br /> 3<br /> (2,6; 5]<br /> 40<br /> 55,6<br /> chuyên ngành Bác sĩ đa khoa năm thứ hai, Trường Đại<br /> 2<br /> học Y Dược Huế vào tháng 10-11/2018.<br /> Tái tạo<br /> (0; 2,6]<br /> 7<br /> 9,7<br /> 1<br /> Kết quả xử lí điểm bài kiểm tra giúp chúng tôi xác<br /> định được tỉ lệ % của SV đạt các mức SLTK y học như<br /> trong bảng 5 dưới đây:<br /> <br /> 47<br /> <br /> Bảng 5 cho thấy, mức độ SLTK y học của SV là<br /> tương đối đồng đều, đa số các em đều được trang bị tốt<br /> <br />