ОЦЕНКА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОЙ ГРАМОТНОСТИ НА ОСНОВЕ СТАНДАРТОВ TIMSS: КОНТЕКСТУАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ И КОГНИТИВНОЕ РАЗВИТИЕ УЧАЩИХСЯ
Аннотация
Данное исследование посвящено системному анализу и определению детерминантных связей между качеством образования в общеобразовательных школах и многоуровневыми факторами, влияющими на него. Методологической основой работы послужили контекстуальные опросники международной программы оценки TIMSS (2019, 2023) и методы количественного анализа. В статье впервые моделируется взаимосвязь между индикаторами качества образования (баллы TIMSS) и независимыми переменными – педагогическими факторами, школьной средой, домашними условиями учащихся и системой управления – с использованием многоуровневой регрессионной модели (Random Intercept Model). Эмпирические результаты показали, что качество работы учителей (педагогическая квалификация и методика преподавания) является центральным детерминантом образовательной эффективности, в то время как домашние ресурсы и социально-экономический статус выступают в качестве устойчивых контекстуальных модераторов академических достижений. Выводы исследования служат научно-методической основой для мониторинга систем образования и принятия стратегических решений в области развития человеческого капитала.
Библиографические ссылки
1. Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2020). Education, Knowledge Capital, and Economic Growth. // The Oxford Handbook of the Economics of Education. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815391-8.00014-8.
2. Mullis, I. V. S, Martin, M. O., & von Davier, M. (Eds.). (2021). TIMSS 2023 Assessment Frameworks. Retrieved from Boston College, TIMSS & PIRLS International Study Center website: https://timssandpirls.bc.edu/timss2023/frameworks/.
3. Lederman, N. G., & Lederman, J. (2020). Nature of Scientific Knowledge and Scientific Inquiry. // Handbook of Research on Science Education, Volume III. Routledge. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57646-2_1.
4. Anderson, Lorin W. Krathwohl, David R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman, New York, Complete ed. https://lccn.loc.gov/00063423].
5. Liu, A. S., & Schunn, C. D. (2020). Predicting pathways to optional summer science experiences by socioeconomic status and the impact on science attitudes and skills. // International Journal of STEM Education, 7(1). https://doi.org/10.1186/s40594-020-00247-y.
6. Lederman, N. G., Lederman, J. S., & Antink, A. (2013). Nature of science and scientific inquiry as contexts for the learning of science and achievement of scientific literacy. International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology.
7. Zimmerman, C., & Klahr, D. (2018). Development of Scientific Thinking and Reasoning. // Stevens' Handbook of Experimental Psychology and Cognitive Neuroscience. https://doi.org/10.1002/9781119170174.epcn407.
8. Исмаилов А. А. (2022) Национальная оценка образовательных достижений учащихся на основе опыта программы PISA // Universum: психология и образование: электрон. научн. журн. 2022. 10(100). https://7universum.com/ru/psy/archive/item/14360.
9. Darvishxo‘jayev (2026). O‘zbekiston ta'lim tizimida timss natijalaridan foydalanish orqali ta’lim sifatini oshirish imkoniyatlari. // Science time. Scientific journal. Volume: 4, Issue 2. https://doi.org/10.5281/zenodo.18639811.
10. He, P., Chen, I. C., Touitou, I., Bartz, K., Schneider, B., & Krajcik, J. (2023). Predicting student science achievement using post-unit assessment performances in a coherent high school chemistry project-based learning system // Journal of Research in Science Teaching: Volume 60, Issue 4. https://doi.org/10.1002/tea.21815.
