- главная страница;

- оглавления, где представлены темы, входящие в состав ЭУ;

- полного изложения материала по функциям.

Рассмотрим подробнее те части, из которых состоит ЭУ.

Главная страница содержит название, краткое описание и оглавление ЭУ. Пример главной страницы представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 - Главная страница ЭУ

С помощью оглавления школьник может переходить от одной темы ЭУ к другой без каких-либо затруднений. Оглавление так же дает полное представление о том, что содержит ЭУ, что значительно облегчает работу с ним, сокращает время на поиск той или иной информации, что важно при работе с электронным учебником. Пример оглавления представлен на рисунке 5.

Благодаря оглавлению любой школьник сможет проследить последовательность усложнения тем по функциям и если вдруг, он что-то не усвоил ранее, ему будет легко устранить пробелы в своих знаниях.

Каждый пункт оглавления - это гиперссылка, которая реализует переход на ту или иную страницу ЭУ.

Рисунок 5 - Оглавление (содержание) ЭУ

Все страницы оформлены в единой цветовой и стилевой композиции. Это создает целостность учебника и не отвлекает школьников от главной цели, которую несет ЭУ - обучение. Примеры оформления страниц представлены на рисунке 6 и на рисунке 7.

Рисунок 6 - Страница ЭУ

Такое единство стиля и композиции дает возможность лучше воспринимать информацию школьнику при изучении того или иного пункта содержания.

Рисунок 7 - Страница ЭУ

2.4 Программная реализация

Учебник написан на html. Переключение по страницам реализовано с помощью гиперссылок. Страницы пособия оформлены с помощью фреймов, что удобно при использовании учебника, а так же придает целостность и единство всему пособию. Пример оформления страниц электронного учебника представлен на рисунке 8.



Рисунок 8 - Страница ЭУ

Фреймы позволяют разделить окно браузера на несколько независимых друг от друга зон и отобразить в каждой из них отдельный блок информации. Следовательно каждый фрейм несет свою смысловую нагрузку в электронном учебнике. Content - страница - это первый фрейм, который был создан для ЭУ, далее он был разделен еще на два фрейма. Content - страница покрывает собой всю страницу пособия и доносит до пользователя нужную ему информацию. Пример страницы представлен на рисунке 9.

Рисунок 9 - Content - страница

На рисунке 10 представлен пример Logo - страницы. Данный фрейм отображает название электронного учебника.

Рисунок 10 - Logo - страница

На рисунке 11 представлен пример фрейма Menu. Назначение данного фрейма - познакомить пользователя с содержанием данного ЭУ.

Рисунок 11 - Menu - страница

3. Практическая часть. Проверка статистических гипотез

3.1 Понятие нулевой и альтернативной гипотезы

Поскольку статистика как метод исследования имеет дело с данным, в которых интересующие исследователя закономерности искажены различными случайными факторами, большинство статистических вычислений сопровождается проверкой некоторых предположений или гипотез об источнике этих данных [1].

Статистическая гипотеза - это предположение о свойствах случайных величин или событий, которое мы хотим проверить по имеющимся данным. Примеры статистических гипотез в педагогических исследованиях:

Гипотеза 1. Успеваемость класса стохастически (вероятностно) зависит от уровня обучаемости учащихся.

Гипотеза 2. Усвоение начального курса математики не имеет существенных различий у учащихся, начавших обучение с 6 или 7 лет.

Гипотеза 3. Проблемное обучение в первом классе эффективнее по сравнению с традиционной методикой обучения в отношении общего развития учащихся.

Нулевая гипотеза - это основное проверяемое предположение, которое обычно формулируется как отсутствие различий, отсутствие влияние фактора, отсутствие эффекта, равенство нулю значений выборочных характеристик и т.п. Примером нулевой гипотезы в педагогике является утверждение о том, что различие в результатах выполнения двумя группами учащихся одной и той же контрольной работы вызвано лишь случайными причинами [2].

Другое проверяемое предположение (не всегда строго противоположное или обратное первому) называется конкурирующей или альтернативной гипотезой. Так, для упомянутого выше примера гипотезы Н₀ в педагогике одна из возможных альтернатив Н₁ будет определена как: уровни выполнения работы в двух группах учащихся различны и это различие определяется влиянием неслучайных факторов, например, тех или других методов обучения.

Выдвинутая гипотеза может быть правильной или неправильной, поэтому возникает необходимость проверить ее. Так как проверку производят статистическими методами, то данная проверка называется статистической.

При проверке статистических гипотез возможны ошибки (ошибочные суждения) двух видов:

-- можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна (так называемая ошибка первого рода);

-- можно принять нулевую гипотезу, когда она на самом деле не верна (так называемая ошибка второго рода).

Ошибка, состоящая в принятии нулевой гипотезы, когда она ложна, качественно отличается от ошибки, состоящей в отвержении гипотезы, когда она истинна. Эта разница очень существенна вследствие того, что различна значимость этих ошибок. Проиллюстрируем вышесказанное на следующем примере.

Пример 1. Процесс производства некоторого медицинского препарата весьма сложен. Несущественные на первый взгляд отклонения от технологии вызывают появление высокотоксичной побочной примеси. Токсичность этой примеси может оказаться столь высокой, что даже такое ее количество, которое не может быть обнаружено при обычном химическом анализе, может оказаться опасным для человека, принимающего это лекарство. В результате, прежде чем выпускать в продажу вновь произведенную партию, ее подвергают исследованию на токсичность биологическими методами. Малые дозы лекарства вводятся некоторому количеству подопытных животных, например, мышей, и результат регистрируют. Если лекарство токсично, то все или почти все животные гибнут. В противном случае норма выживших велика.

Исследование лекарства может привести к одному из возможных способов действия: выпустить партию в продажу (а₁), вернуть партию поставщику для доработки или, может быть, для уничтожения (а₂).

Ошибки двух видов, связанные с действиями а₁ и а₂ совершенно различны, различна и важность избежания их. Сначала рассмотрим случай, когда применяется действие а₁, в то время когда предпочтительнее а₂. Лекарство опасно для пациента, в то время как оно признано безопасным. Ошибка этого вида может вызвать смерть пациентов, употребляющих этот препарат. Это ошибка первого рода, так как нам важнее ее избежать [12].

Рассмотрим случай когда предпринимается действие а₂, в то время когда а₁ является более предпочтительным. Это означает, что вследствие неточностей в проведении эксперимента партия нетоксичного лекарства классифицировалась как опасная. Последствия ошибки могут выражаться в финансовом убытке и в увеличении стоимости лекарства. Однако случайное отвержение совершенно безопасного лекарства, очевидно, менее нежелательно, чем, пусть даже изредка происходящие гибели пациентов. Отвержение нетоксичной партии лекарства - ошибка второго рода.

Допустимая вероятность ошибки первого рода (Ркр) может быть равна 5% или 1% (0.05 или 0.01).

Уровень значимости - это вероятность ошибки первого рода при принятии решения (вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы).

Альтернативные гипотезы принимаются тогда и только тогда, когда опровергается нулевая гипотеза. Это бывает в случаях, когда различия, скажем, в средних арифметических экспериментальной и контрольной групп настолько значимы (статистически достоверны), что риск ошибки отвергнуть нулевую гипотезу и принять альтернативную не превышает одного из трех принятых уровней значимости статистического вывода:

Первый уровень -- 5% (р=5%); где допускается риск ошибки в выводе в пяти случаях из ста теоретически возможных таких же экспериментов при строго случайном отборе испытуемых для каждого эксперимента;

Второй уровень -- 1%, т. е. соответственно допускается риск ошибиться только в одном случае из ста;

Третий уровень -- 0,1%, т. е. допускается риск ошибиться только в одном случае из тысячи.

Последний уровень значимости предъявляет очень высокие требования к обоснованию достоверности результатов эксперимента и потому редко используется. В педагогических исследованиях, не нуждающихся в очень высоком уровне достоверности, представляется разумным принять 5% уровень значимости.

Статистика критерия (Т) -- некоторая функция от исходных данных, по значению которой проверяется нулевая гипотеза. Чаще всего статистика критерия является числовой функцией, но она может быть и любой другой функцией, например, многомерной функцией.

Всякое правило, на основе которого отклоняется или принимается нулевая гипотеза называется критерием для проверки данной гипотезы. Статистический критерий (критерий) - это случайная величина, которая служит для проверки статистических гипотез.

Критическая область - совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу отвергают. Область принятия нулевой гипотезы (область допустимых значений) - совокупность значений критерия, при котором нулевую гипотезу принимают. При справедливости нулевой гипотезы вероятность того, что статистика критерия попадает в область принятия нулевой гипотезы должна быть равна 1-Ркр.

3.2 Общие принципы проверки статистических гипотез

Процедура проверки нулевой гипотезы в общем случае включает следующие этапы:

1 задается допустимая вероятность ошибки первого рода (Р_кр=0,05)

2 выбирается статистика критерия (Т)

3 ищется область допустимых значений

4 по исходным данным вычисляется значение статистики Т

5 если Т (статистика критерия) принадлежит области принятия нулевой гипотезы, то нулевая гипотеза принимается (корректнее говоря, делается заключение, что исходные данные не противоречат нулевой гипотезе), а в противном случае нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза. Это основной принцип проверки всех статистических гипотез.

Обычно первые три этапа выполняют профессиональные математики, а последние два - пользователи для своих частных данных [13].

В современных статистических пакетах на ЭВМ используются не стандартные уровни значимости, а уровни, подсчитываемые непосредственно в процессе работы с соответствующим статистическим методом. Эти уровни, обозначенные буквой P, могут иметь различное числовое выражение в интервале от 0 до 1, например, 0,7 0,23 0,012. Понятно, что в первых двух случаях полученные уровни значимости слишком велики и говорить о том, что результат значим нельзя. В последнем случае результаты значимы на уровне 12 тысячных. Это достоверный результат [6].

При проверке статистических гипотез с помощью статистических пакетов, программа выводит на экран вычисленное значение уровня значимости Р и подсказку о возможности принятия или неприятия нулевой гипотезы [14, 18].

Если вычисленное значение Р превосходит выбранный уровень Ркр, то принимается нулевая гипотеза, а в противном случае -- альтернативная гипотеза. Чем меньше вычисленное значение Р, тем более исходные данные противоречат нулевой гипотезе.

Число степеней свободы у какого-либо параметра определяют как число опытов, по которым рассчитан данный параметр, минус количество одинаковых значений, найденных по этим опытам независимо друг от друга [16].

Величина Ф называется мощностью критерия и представляет собой вероятность отклонения неверной нулевой гипотезы, то есть вероятность правильного решения. Мощность критерия - вероятность попадания критерия в критическую область при условии, что справедлива альтернативная гипотеза. Чем больше Ф, тем вероятность ошибки 2-го рода меньше.

3.3 Понятие гипотезы в педагогике

Гипотеза исследования - методологическая характеристика исследования, научное предположение, выдвигаемой для объяснения какого-либо явления и требующее проверки на опыте для того, чтобы стать достоверным научным знанием [15]. От простого предположения гипотеза отличается рядом признаков. К ним относят:

- соответствие фактам, на основе которых и для обоснования которых она создана

- проверяемость

- приложимость к возможно более широкому кругу явлений

- относительная простота.

В гипотезе органически сливаются два момента: выдвижение некоторого положения и последующее логическое и практическое доказательство.

Педагогическая гипотеза (научное предположение о преимуществе того или иного метода) в процессе статистического анализа переводится на язык статистической науки и заново формулируется, по меньшей мере, в виде двух статистических гипотез [17].

Возможны два типа гипотез: первый тип -- описательные гипотезы, в которых описываются причины и возможные следствия. Второй тип -- объяснительные: в них дается объяснение возможным следствиям из определенных причин, а также характеризуются условия, при которых эти следствия обязательно последуют, т. е. объясняется, в силу каких факторов и условий будет данное следствие. Описательные гипотезы не обладают предвидением, а объяснительные обладают таким свойством. Объяснительные гипотезы выводят исследователей на предположения о существовании определенных закономерных связей между явлениями, факторами и условиями [19, 20].

Гипотезы в педагогических исследованиях могут предполагать, что одно из средств (или группа их) будет более эффективным, чем другие средства. Здесь гипотетически высказывается предположение о сравнительной эффективности средств, способов, методов, форм обучения.

Более высокий уровень гипотетического предсказания состоит в том, что автор исследования высказывает гипотезу о том, что какая-то система мер будет не только лучше другой, но и из ряда возможных систем она кажется оптимальной с точки зрения определенных критериев. Такая гипотеза нуждается в еще более строгом и оттого более развернутом доказательстве.

3.4 Апробация ЭУ

После разработки и создания учебного пособия, оно было внедрено в образовательный процесс. Апробация проводилась в среднеобразовательной школе среди учеников 9 «А» класса. Выбор учеников 9 класса был сделан неслучайно. Он связан был с тем, что после окончания девяти классов школьники сдают ГИА (Государственная итоговая аттестация), в состав которого входит обязательный экзамен - математика. Данный экзамен включает в себя ряд заданий, посвященный разделу «Функции». Учебник был внедрен в процесс подготовки школьников к экзамену [8]. На такой эксперимент решили пойти, чтобы повысить успешность сдачи экзамена, потому что от того как школьники сдадут ГИА зависит их успешное или неуспешное окончание школы и следовательно получат они или нет аттестат.

На протяжении целой четверти школьники посещали дополнительные занятия по предмету математика, где готовились к экзамену и изучали раздел «Функции».

Первый месяц школьники занимались по уже наработанной методике. Эта методика заключается в использовании напечатанного учебника по математике.

По истечению месяца обучения им было предложено тестирование, составленное на основе изученного материала.

Результаты пройденного теста приведены в таблице 3. Таблица включает в себя фамилию ученика и оценку, которая была получена за тестирование [8].

После тестирования школьники еще месяц изучали раздел «Функции», но уже ряд тех тем, которые не были изучены ими ранее. При этом при обучении использовался как напечатанный учебник, так и дополнительно внедренный электронный учебник. Всем школьникам было выдано учебное пособие на диске, чтобы им можно было пользоваться и дома.

Таблица 3 - Результаты тестирования до внедрения ЭУ

№	ФИ ученика	Оценка тест № 1
1	Беляева Катя	3
2	Виноградова Анжела	2
3	Гиря Илья	2
4	Доровских Андрей	2
5	Ибрагимов Ренат	3
6	Иока Дэвид	2
7	Остроуков Рома	3
8	Стонис Сергей	2
9	Скакалина Софья	2
10	Шатохин Анатолий	4
11	Чернявский Лев	2
12	Макарова Настя	2
13	Пономоренко Даша	3
14	Чепелева Лена	2
15	Черномазов Миша	4
16	Дереберя Влад	2
17	Калюжная Саша	3
18	Муршудова Саида	2
19	Рожков Саша	2
20	Данько Юля	2

По истечению месяца им опять был предложен тест, но уже составленный на основе того нового материала, который они изучали пользуясь дополнительно ЭУ. Результаты теста представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Результаты тестирования после внедрения ЭУ

№	ФИ ученика	Оценка тест № 2
1	Беляева Катя	4
2	Виноградова Анжела	3
3	Гиря Илья	3
4	Доровских Андрей	2
5	Ибрагимов Ренат	4
6	Иока Дэвид	3
7	Остроуков Рома	4
8	Стонис Сергей	3
9	Скакалина Софья	3
10	Шатохин Анатолий	5
11	Чернявский Лев	3
12	Макарова Настя	3
13	Пономоренко Даша	4
14	Чепелева Лена	3
15	Черномазов Миша	5
16	Дереберя Влад	2
17	Калюжная Саша	4
18	Муршудова Саида	3
19	Рожков Саша	2
20	Данько Юля	2

Далее все данные были сведены в одну общую таблицу 5 для более наглядного представления об успеваемости учеников 9 класса. С помощью данной таблицы можно проследить, что уровень знаний у ряда учеников повысился [8].

Однако также видно, что у некоторых учеников балл не повысился, а остался на прежнем уровне.

Таблица 5 - Сводная таблица по результатам тестирования

№	ФИ ученика	Оценка тест № 1	Оценка тест № 2
1	Беляева Катя	3	4
2	Виноградова Анжела	2	3
3	Гиря Илья	2	3
4	Доровских Андрей	2	2
5	Ибрагимов Ренат	3	4
6	Иока Дэвид	2	3
7	Остроуков Рома	3	4
8	Стонис Сергей	2	3
9	Скакалина Софья	2	3
10	Шатохин Анатолий	4	5
11	Чернявский Лев	2	3
12	Макарова Настя	2	3
13	Пономоренко Даша	3	4
14	Чепелева Лена	2	3
15	Черномазов Миша	4	5
16	Дереберя Влад	2	2
17	Калюжная Саша	3	4
18	Муршудова Саида	2	3
19	Рожков Саша	2	2
20	Данько Юля	2	2

3.5 Формулирование нулевой и альтернативной гипотез

После апробации учебника нужно перейти к статистическому анализу данных, которые были получены в ходе внедрения. Статистический анализ необходимо провести, чтобы можно было говорить об эффективности использования компьютерных технологий в образовательном процессе на основе созданного электронного учебника по математике.

Сформулировать гипотезы нужно так, чтобы они были корректны и не вводили в заблуждение.

Нулевая гипотеза: опыт, проведенный в ходе апробации электронного учебника, не выявил эффективность использования компьютерных технологий в образовательном процессе.

Альтернативная гипотеза: опыт, проведенный в ходе апробации электронного учебника, выявил эффективность использования компьютерных технологий в образовательном процессе.

3.6 Поэтапный статистический анализ

На основе полученных данных был проведен однофакторный дисперсионный анализ.

Для удобства подсчета результатов была использована программа Microsoft Excel 2010.

Представим исходные данные для работы в виде таблицы, созданной в Microsoft Excel 2010. Данная таблица представлена на рисунке 12.

Рисунок 12 - Исходная таблица для проведения анализ

Поэтапный статистический анализ:

1 Рассчитываем суммы элементов по каждому столбцу и заносим их в соответствующие ячейки таблицы. Результаты представлены на рисунке 13. Использованные формулы: =СУММ(B2:B21) и =СУММ(C2:C21).

Рисунок 13 - Таблица с рассчитанной суммой по каждому столбцу

2 Рассчитываем средние по каждому столбцу, разделив соответствующие суммы по столбцам на общее число учеников в каждой группе -- 20. Результаты представлены на рисунке 14. Использованные формулы: =B22/20 и =C22/20.



Рисунок 14 - Таблица с рассчитанным средним по столбцам

3 Рассчитываем квадрат каждого элемента по строкам. Результат представлен на рисунке 15.

Рисунок 15 - Таблица с рассчитанным квадратом каждого элемента

4 Рассчитываем сумму квадратов каждого элемента по столбцам. Результат расчета представлен на рисунке 16.

Рисунок 16 - Таблица с результатом суммы квадратов каждого элемента

5 Вычисляем общую сумму всех экспериментальных данных G. Результат представлен на рисунке 17. Использованная формула: =B22+C22.

Рисунок 17 - Таблица с найденным значением G

6 Вычисляем квадрат суммы всех экспериментальных данных. Результат представлен на рисунке 18. Использованная формула: =B25^2

Рисунок 18 - Таблица с найденным значением G²

7 Полученную величину в предыдущем пункте делим на общее число экспериментальных данных. Результат представлен на рисунке 19. Использованная формула: =B26/(20*2).

Рисунок 19 - Таблица с найденным значением G²/N

8 Рассчитываем сумму квадратов суммарных значений по каждому столбцу. Результат представлен на рисунке 20. Использованная формула: =B22^2+C22^2.

Рисунок 20 - Таблица с вычисленной суммой квадратов суммарных значений

9 Полученный результат в этапе 8 делим на количество учеников. Результат представлен на рисунке 21. Использованная формула: =H22/20.

Рисунок 21 - Таблица с найденным значением T²/n

10 Вычислим по найденным результатам Q_2. Результат представлен на рисунке 22. Использованная формула: =H23-B27.

Рисунок 22 - Таблица с найденным значением Q₂

11 Определим число степеней свободы для Q_2. Результат представлен на рисунке 23.

Рисунок 23 - Таблица с найденным значением степеней свободы для Q₂

12 Вычислим величину S₂². Результат представлен на рисунке 24.

Рисунок 24 - Таблица с найденным значением S₂²

13 Вычислим сумму квадратов значений всех экспериментальных данных. Результат представлен на рисунке 25.

Рисунок 25 - Таблица с результатом суммы сумму квадратов значений всех экспериментальных данных

14 Вычислим величину Q_0. Результат представлен на рисунке 26.

Рисунок 26 - Таблица с найденным значением Q₀

15 Вычислим величину Q_1. Результат представлен на рисунке 27.

Рисунок 27 - Таблица с найденным значением Q₁

16 Определим число степеней свободы для Q_1. Результат представлен на рисунке 28.

Рисунок 28 - Таблица с найденным значением степеней свободы для Q₁

17 Вычислим величину S₁². Результат представлен на рисунке 29.

Рисунок 29 - Таблица с найденным значением S₁²

18 Применим к полученным величинам критерий F Фишера. Результат представлен на рисунке 30.

Рисунок 30 - Таблица с найденным значением F_эмп

19 Находим критические точки F_кр, при степенях свободы равных 38 и 1:

20 Строим «ось значимости». На рисунке 31 представлена «ось значимости».

Рисунок 31 - Ось значимости

Таким образом, полученная величина F_эмп попала в зону значимости. В терминах статистических гипотез можно утверждать, что Н_о гипотеза об отсутствии различий отвергается, а принимается H_1. Исходя из полученных данных следует, что опыт, проведенный в ходе апробации электронного учебника, выявил эффективность использования компьютерных технологий в образовательном процессе.

Заключение

Основные результаты дипломной работы состоят в следующем:

1 На основании проведенного литературного обзора установлены рекомендации по созданию электронного учебника, которые необходимо учитывать при написании пособий для школьников.

2 В ходе выполнения дипломной работы создан электронный учебник по математике для среднеобразовательной школы, который отвечает настоящим рекомендациям по разработке мультимедийных электронных учебников нового поколения для общего образования. Учебник написан на html, иллюстрации для него созданы в AutoCAD 2013.

3 Осуществлена апробация электронного учебника в образовательном процессе, которая позволила провести статистический анализ данных.

4 Осуществлен статистический анализ данных, а именно, однофакторный дисперсионный анализ. На основе результатов данного анализа выявлена эффективность использования компьютерных технологий в образовательном процессе.

Список использованных источников

Монография, книга: один, два, три автора

1 Кибзун А.И. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами / А.И. Кибзун, Е.Р. Горяинова, А.В. Наумов - М.: Физматлит, 2002. - 224 с.

2 Леман Э. Проверка статистических гипотез / Э. Леман. - М.: Наука. Главная редакция Физико-математической литературы, 1979. - 409 с.

3 Панюкова С.В. Концепция реализации личностно-ориентированного обучения при использовании информационных и коммуникационных технологий / С. . Панюкова - М.: Изд-во РАО, 1998. - 510 с.

4 Селевко А.Г. Современные информационно-технические средства в школе / А.Г. Селевко - М.: Народное образование, 2002. - 220 с.

5 Селевко Г.К. Педагогические технологии на основе активизации, интенсификации и эффективного управления УВП / Г. К. Селевко - М.: НИИ школьных технологий, 2005. - 240 с.

6 Александров В. Анализ данных на ЭВМ / Александров В., Алексеев А. И. - М.: Финансы и статистика,1990. - 320 с.

Издание с указанием редактора, составителя

7 Информатизация общего среднего образования: Научно-методическое пособие / Под ред. Д.Ш. Матроса. - М.: Педагогическое общество России, 2004.- 384 с.

Статья из сборника научных трудов

8 Щеголькова А.А. Разработка интерактивного учебного пособия по математике для средней школы и анализ эффективности его использования при изучении математики учащимися средней образовательной школы / А.А. Щеголькова // IX Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов «Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах» - Краснодар: КубГУ, 2013. - С. 34 - 36.

9 Щеголькова А.А. Эффективность использования компьютерных технологий в образовательном процессе на основе созданного электронного учебника по математике / А.А. Щеголькова // Materiбly X mezinбrodnн vмdecko - praktickб konference «Vмda a technologie: krok do budoucnosti - 2014» Dнl 29 Matematika Fyzika - Praha: Publishing House «Education and Science» s.r.o., 2014, 27 ъnora - 05 bшezen 2014 roku - С. 7 - 9.

10 Щеголькова А. А. Разработка интерактивного учебного пособия по математике для средней школы и анализ эффективности его использования при изучении математики учащимися средней образовательной школы / А. А. Щеголькова // Материали за X международна научна практична конференция «Бъдещите изследвания - 2014» Том 22 Педагогически науки - София: «Бял ГРАД-БГ» ООД, 2014, 17 - 25 февруари, 2014 - С. 46 - 49.

Электронные ресурсы (статья, журнал, данные)

11 Алексеев В.И. Математические основы психологии // Ханты-Мансийск: Югорский государственный университет. - 2008. - Конспекты лекций. - (Рус.)

Диссертация, автореферат диссертации

12 Гомулина Н.Н. Применение новых информационных и телекоммуникационных технологий в школьном образовании. Диссертация / Н.Н. Гомулина - М., 2003. - 120 с.

Методическое пособие

13 Электронные учебники: рекомендации по разработке, внедрению и использованию интерактивных мультимедийных электронных учебников нового поколения для общего образования на базе современных мобильных электронных устройств - М.: Федеральный институт развития образования, 2012. - 84 с.

14 Воскобойников Ю.Е. Математическая статистика / Ю.Е. Воскобойников, Е.И. Тимошенко. - Новосибирск, 2006. - 120 с.

15 Коршунов Д.А. Сборник задач и упражнений по математической статистике / Д.А. Коршунов, Н.И. Чернова. - Новосибирск, 2004. - 150с.

16 Смирнов В.А. Прикладная статистика в пакете анализа MS Excel / В.А. Смирнов. - Пенза, 2008. - 270 с.

17 Артемьева Е.Ю. Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике для психологов / Е.Ю. Артемьева. - Изд. Московского университета, 2000. - 200 с.

18 Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. Пособие для вузов / В.Е. Гмурман. - М.:Высш. шк., 2003. - 479 с.

19 Граничина О.А. Статистические методы психолого-педагогических исследований: Учебное пособие / О.А. Граничина - СПб.: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2002.- 120 с.

20 Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel: Практикум/ В.Я. Гельман. - СПб.: Питер, 2003.- 240 с.

21 Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов / М.Б. Челышков. - М., 2001. - 150 с.

22 Дубина И.Н. Проверка статистических гипотез / И.Н. Дубина. - Барнаул, 2006. - 220 с.

Размещено на Allbest.ru