Минимальный порог по информатике в 2018 году по результатам огэ: ОГЭ информатика баллы и оценки 2018 год

ОГЭ по информатике 2019

ОГЭ по информатике – это экзамен при окончании 9-го класса, может сдаваться по выбору самим учеником или может быть назначен всем ученикам на региональном уровне. При сдаче ОГЭ по информатике ученик заранее указывает, с каким программным обеспечением он знаком и на каком языке программирования он собирается выполнять часть 2.

Для выполнения части 2 – с написанием кода – ученику предоставляется компьютер. Как варианты языков программирования принимаются: С или С++, Basic, Pascal или естественный язык.

После ознакомления с общей информацией об экзамене сразу приступайте к подготовке. Экзамен в этом году совсем не отличается от прошых лет, потому готовиться можно по материалам и 2017-го, и 2018 года.

Оценивание ОГЭ

Минимальный порог по информатике в 2019 году равен пяти баллам. Чтобы набрать необходимый минимум, достаточно верно выполнить первые пять заданий теста.

Экзамен оценивается по пятибалльной системе, в зависимости от набранных баллов выставляется соответствующая отметка. Максимальный балл равен 22.

Структура ОГЭ

Экзамен состоит из двух частей, включающих в себя 20 заданий.

• Часть 1: 18 заданий (1–18) с кратким ответом. Записывается в виде цифры, последовательности цифр или букв.
• Часть 2: два задания (19, 20) для выполнения на компьютере. Результатом выполнения каждого из этих заданий является файл, формат и имя файла, а также каталог, в котором он должен храниться, сообщат организаторы экзамена.

Подготовка к ОГЭ

• На нашем сайте вы можете пройти тесты ОГЭ онлайн бесплатно без регистрации и СМС. На данный момент раздел обновляется, и со временем в нем будут появляться новые тесты за весь период проведения ОГЭ. Представленные тесты по своей сложности и структуре идентичны реальным экзаменам, проводившимся в соответствующие годы.

• Скачайте демонстрационные варианты ОГЭ по информатике, которые позволят лучше подготовиться к экзамену и легче его сдать. Все предложенные тесты разработаны и одобрены для подготовки к ОГЭ Федеральным институтом педагогических измерений (ФИПИ). В этом же ФИПИ разрабатываются все официальные варианты ОГЭ.
  Задания, которые вы увидите, скорее всего, не встретятся на экзамене, но будут задания, аналогичные демонстрационным, по той же тематике или просто с другими цифрами.

Общие сведения об ОГЭ

Время проведения экзамена: 150 (2,5 часа).

Разрешенные материалы: для 1 и 2-й частей не используются дополнительные материалы, для 3-й части – компьютер со знакомым ученику программным обеспечением.
Минимальный балл (соответствует тройке): 5.
Максимальный балл: 22.
Количество заданий: 20.

К списку вопросов об ОГЭ >>

Полезные ссылки:

Аналитические отчеты ГИА-2020 — Документы — РЦОИ Республики Дагестан

Количество участников ЕГЭ по выбранным предметам и категориям в 2020г.

 

№ п/п	Предмет	Всего участников	Из них:
			Выпускники текущего года (ВТГ)	Лица, не прошедшие ГИА в предыдущие годы	Лица, завершившие освоение программы по учебному предмету (10 класс)	Выпускники прошлых лет (ВПЛ)	Обуча-ющиеся СПО
1	2	3	4	5	6	7	8
1	Русский язык	9062	8529	18	0	470	45
2	Математика (П)	2705	2356	6	0	325	18
3	Литература	296	261	1	0	32	2
4	Информатика и ИКТ	513	443	0	0	68	2
5	Физика	1047	877	1	0	166	3
6	Химия	3564	3049	6	0	491	18
7	Биология	3884	3348	8	0	507	21
8	Обществознание	4370	3870	5	0	486	9
9	История	2278	2064	2	0	206	6
10	География	66	63	0	0	3	0
11	Английский язык	520	470	0	0	49	1
12	Немецкий язык	1	1	0	0	0	0
13	Французский язык	1	1	0	0	0	0
14	Китайский	1	1	0	0	0	0
	ВСЕГО:	28308	25333	47	0	2803	125

 

Результаты участнкиов ЕГЭ-2020

№ п/п	Предмет	Всего участников	Средний балл	Кол-во участнкиов НЕ преодолевших минимальный порог	Доля участников преодолевших минимальный порог	Кол-во и доля участников набравшие от 80 баллов и выше		100 баллов
		2020	2020	2020	2020	2020		2020
1	Русский язык	8547	64,52	268	97%	2043	24%	30
2	Математика (проф.)	2362	41,75	531	78%	82	3%	2
3	Литература	262	56,05	24	91%	27	10%	0
4	Информатика и ИКТ	443	48,07	114	74%	28	6%	0
5	Физика	878	44,05	200	77%	21	2%	0
6	Химия	3055	46,98	936	69%	235	8%	10
7	Биология	3356	47,26	894	73%	102	3%	1
8	Обществознание	3875	47,00	1486	62%	185	5%	5
9	История	2066	44,72	437	79%	101	5%	1
10	География	63	44,59	13	79%	2	3%	0
11	Английский язык	470	60,23	29	94%	120	26%	0
12	Немецкий	1	—	0	—	1	—	0
13	Французский	1	—	1	—	0	—	0
14	Китайский	1	—	0	—	1	—	0
	ИТОГО:	25380	50	4933	79%	2948	9%	49

 

Размещено: 2020-11-06 15:48:34 Изменено: 2020-11-06 16:16:29

Количество просмотров: 2202 Cегодня: 1

Аналитическая справка по итогам результатов ОГЭ и ЕГЭ по математике, информатике, физике за 2017-2018 учебный год

Аналитическая справка по итогам результатов ОГЭ и ЕГЭ

по математике, информатике, физике за 2017-2018 учебный год

В 2017-2018 учебном году в качестве основного государственного экзамена математику сдавали 43 человека, что составляет 100% от общего учеников 9-х классов. В результате все учащиеся 9-х классов с первого раза прошли успешно итоговую аттестацию в форме ОГЭ — учитель математики Каландинская И.А. Общие сведения о результатах экзамена представлены в таблице 1.

Таблица 1. Общие сведения о результатах по математике ОГЭ 2018

Класс	Учитель	Кол-во человек которые сдавали экзамен	Кол-во «5»	Кол-во «4»	Кол-во «3»	Кол-во «2»	Успевае-мость	Качество знаний	Средний балл
9 «а»	Каландинская И.А.	14	8	6	—	—	100 %	100 %	4,57
9 «б»		15	11	4	—	—	100 %	100 %	4,73
9 «в»		14	12	2	—	—	100 %	100 %	4,86
Итог		43	31	12	—	—	100 %	100 %	4,72

Наивысший балл (32 балла) набрала Кокурина Есения, которая является отличницей за учебный год. Ахатов Амир и Гараев Руслан набрали 30 баллов (94 % выполнения). Наименьший балл (15 баллов) набрал Куликов Кирилл (46 % выполнения).

Таблица 2. Динамика результатов ОГЭ по математике

Учебный год	2015-2016	2016-2017	2017-2018
Количество сдававших чел./%	30	42	43
Качество знаний	100%	98%	100%
Средний балл	23,7	22,3	24,2
Средний % выполнения	74	69,6	80
Средняя оценка	4,73	4,57	4,72
Максимальный % выполнения	100	94	100
Минимальный % выполнения	56	38	47

Средний балл в 2018 году составил 4,72, что выше на 0,15 балла, чем средний балл в прошлом году (2017 – 4,57). Средний процент выполнений заданий экзамена 2018 года составляет 80 %, что на 10,4% выше, чем в прошлом году (69,6% — 2017 год). Качество знаний увеличилось в 2018 году на 6% по сравнению с прошлым годом, при 100% успеваемости, как и в 2017 году.

В этом году в качестве основного государственного экзамена физику выбрали 13 человек, что составляет 36% от общего учеников 9-х классов. В целом, все учащиеся, кроме Салаховой Арины и Кононова Максима, успешно сдали экзамен. Эти учащиеся сдали физику на «3».

Таблица 3. Общие сведения о результатах по физике ОГЭ 2018

Класс	Учитель	Кол-во чел., сдававших экзамен	Кол-во «5»	Кол-во «4»	Кол-во «3»	Кол-во «2»	Успеваемость	Качество знаний	Средний балл
9 «а»	Закиров А.Р.	3	2	—	1	—	100%	67%	4,33
9 «б»		6	4	2	—	—	100%	100%	4,67
9 «в»		4	2	1	1	—	100%	75%	4,25
Общее		13	8	3	2	—	100%	85%	4,33

Наивысший балл набрали Абдуллова Динара и Нуриев Макар (92,5 % выполнения), что ниже на 2,5% показателя прошлого года. Наименьший балл набрала Салахова Арина (40 % выполнения), что выше на 7% результата прошлого года.

Качество знаний увеличилось в 2018 году на 5% по сравнению с прошлым годом, при 100% успеваемости, как и в 2017 году.

Таблица 4. Динамика результатов ОГЭ по физике

Учебный год	2015-2016	2016-2017	2017-2018
Количество сдававших чел.	15	15	13
Качество знаний	87%	80%	85%
Средний балл	25,9	28,7	30,4
Средний % выполнения	64,7	71,7	76
Средняя оценка	4,07	4,33	4,46
Максимальный % выполнения	85	95	92,5
Минимальный % выполнения	35	33	40

Таблица 5. Динамика результатов ОГЭ по информатике

Год	2015-2016	2016-2017	2017-2018
Количество сдававших	5	5	0
Средняя оценка	4,8	4,6	0
Средний балл	20	16,6	0
Средний % выполнения	91 %	17,45	0
Качество знаний	100 %	100 %	0
Максимальный %	100 %	91 %	0
Минимальный %	77 %	59 %	0

Таблица 6. Динамика результатов ЕГЭ по базовой математике

Параметр / год	2015-2016	2016-2017	2017-2018
Количество сдававших	11	27	21
Средняя оценка	4,64	4,94	5
Средний балл	17,6	18,3	19
Средний % выполнения	80%	91,5%	93
Качество знаний	100%	100%	100%
Успеваемость	100%	100%	100%
Учитель	Матросова	Каландинская	Тевелева

ЕГЭ по математике (базовый уровень) сдавали 21 ученик. Все написали на 5, средний балл – 19 – учитель Тевелева Е.Л. Качество знаний 100%. Максимальный первичный балл (20 баллов) получили 10 человек, 19 баллов – 9 человек, 18 баллов – 2 человека.

Таблица 7. Общие сведения о результатах ЕГЭ 2018 по профильной математике

Кол-во писавших	«5»	«4»	«3»	«2»	Сред. первичбалл	Сред. тестовый балл	Качество %	Успеваемость %	Учитель
20	17	3	—	—	14	73,75	100	100	Тевелева Е.Л.

ЕГЭ по математике (профильный уровень) писали 20 из 21 человека. Средний тестовый балл составил 73,75 баллов, что на 17 выше по сравнению с прошлым годом. Лучший результат показали Арешин Валентин – 88 баллов, Закиров Артур – 86 баллов, Порванова Евгения – 86 баллов, минимальный балл – Рыжов Никита – 50 баллов.

Таблица 8. Общие сведения о результатах ЕГЭ 2018 по информатике

Класс	Учитель	Кол-во человек, которые сдавали экзамен	Кол-во «5»	Кол-во «4»	Кол-во «3»	Кол-во «2»	Успеваемость	Качество знаний	Средний балл
11	Тевелева Е.Л.	4	4	—	—	—	100%	100%	86

ЕГЭ по информатике писало 4 человека. Средний тестовый балл составил 86 баллов. Лучший результат показали Арешин Валентин – 88 баллов, Закиров Артур – 86 баллов.

Таблица 9. Общие сведения о результатах ЕГЭ 2018 по физике

Класс	Учитель	Кол-во человек, которые сдавали экзамен	Кол-во «5»	Кол-во «4»	Кол-во «3»	Кол-во «2»	Успеваемость	Качество знаний	Средний балл
11	Кузина Н.В.

Лучший результат показал Арешин Валентин – 94 балла, минимальный балл – Ефремов Валера – 77 баллов. Средний балл составил 86 баллов.

Анализ результатов ОГЭ и ЕГЭ показал, что особое внимание на следующий год следует обратить на:

— повышение качества образовательной подготовки обучающихся к ОГЭ и ЕГЭ;

— применение в учебно-воспитательном процессе информационно — коммуникативных технологий, совершенствование содержательного наполнения урока и контрольно-оценочной деятельности учителя на уроке через использование электронных средств обучения; — обеспечение индивидуализации и дифференциации образования.

Руководитель кафедры математических наук: Каландинская И.А.

Результаты егэ по разным предметам. Как узнать результаты егэ по паспортным данным. Какие сведения необходимо указать, чтобы узнать результаты ЕГЭ

Не менее самих результатов ЕГЭ участников единого государственного экзамена интересуют даты их объявления. Обычно на проверку экзаменационных работ, утверждение результатов и их объявление уходит 8-12 дней . Рассмотрим подробнее, на что тратится это время.

После завершения экзамена бланки ЕГЭ поступают в Региональные центры обработки информации (РЦОИ).

• Обработка результатов обязательных ЕГЭ по русскому языку и математике в РЦИО не должна превышать 6 календарных дней после проведения испытания. За это время специалисты просканируют бланки ЕГЭ, проверят информацию, внесенную в бланки, а предметные комиссии оценят ответы на задания с развернутым ответом.
• Проверка результатов ЕГЭ по остальным предметам (физика, химия, биология, география, литература, история, обществознание, информатика и ИКТ, английский язык, немецкий язык, французский язык и испанский язык) должна завершиться не позднее 4 календарных дней после проведения соответствующего экзамена.

После завершения проверки результатов экзаменов в региональных центрах обработки информации работы направляют на централизованную проверку. Она завершается не позднее чем через 5 рабочих дней с момента получения работ.

Затем в течение 1 рабочего дня результаты утверждаются на заседании Государственной экзаменационной комиссии (ГЭК) региона. В течение следующих 1-3 дней результаты экзаменов становятся известны участникам ЕГЭ.

Обычно, оглашение результатов ЕГЭ происходит через 10-11 дней после проведения экзамена.

Итак, сделаем пару нехитрых расчётов. К официальной дате проведения ЕГЭ-2018 прибавим количество дней, потраченных на обработку и отправку результатов ЕГЭ в регионы. Получим приблизительные даты объявления результатов ЕГЭ-2018 , прошедших в основные сроки:

• География: не позднее 8 июня
• Информатика и ИКТ: не позднее 8 июня
• Математика (базовый уровень): не позднее 13 июня
• Математика (профильный уровень): не позднее 15 июня
• История: не позднее 18 июня
• Химия: не позднее 18 июня
• Русский язык: не позднее 20 июня
• Иностранный язык (устная часть): не позднее 23 июня
• Обществознание: не позднее 24 июня
• Биология: не позднее 29 июня
• Иностранный язык: не позднее 29 июня
• Физика: не позднее 30 июня
• Литература: не позднее 30 июня

Примерные даты объявления результатов ЕГЭ-2018, прошедших в резервные дни :

• Информатика и ИКТ, география не позднее 3 июля
• Математика: не позднее 6 июля
• Русский язык: не позднее 7 июля
• Иностранные языки, биология, история, обществознание, химия : не позднее 7 июля
• Литература, фмзмка: не позднее 8 июля
• Иностранные языки (устная часть): не позднее 10 июля

В регионах с труднодоступными и отдаленными территориями результаты ЕГЭ могут быть объявлены чуть позже. При этом срок оглашения результатов ЕГЭ по русскому языку и математике не должен превышать 12 дней после проведения экзамена, по выборочным предметам — 9 дней . Однако обычно результаты становятся известны даже раньше этих сроков.

Для информационного сопровождения общего государственного экзамена ОГЭ в 9 классах существует несколько официальных сайтов, предоставляющих данные для учителей, выпускников и их родителей.

Официальные сайты ОГЭ 2019 — 9 класс

www.fipi.ru — сайт ФИПИ (открытый банк заданий, демоверсии КИМ)

www.gia.edu.ru — официальный информационный портал ОГЭ (здесь можно узнать результаты ОГЭ, расписание, новости)

www.obrnadzor.gov.ru — официальный сайт Рособрнадзора.

Результаты ОГЭ (ГИА 9) можно узнать на региональных сайтах. Их вы можете найти на официальном сайте информационного сопровождения www.gia.edu.ru перейдя по ссылке Ваш регион (смотрите рисунок)

Самый простой способ ознакомиться с результатами ОГЭ — это посетить собственную школу, куда приходят результаты экзаменов.

Каждый ученик обязан расписаться в своей школе за то, он ознакомлен с результатами экзамена.

Для подготовки к ОГЭ основной сайт- это ФИПИ.

Для понимания того, как нужно выполнять экзаменационную работу, следует в первую очередь ознакомиться с демонстрационными вариантами контрольных измерительных материалов (КИМ) ОГЭ по предметам этого года. Демоверсии помогут составить представление о структуре будущих КИМ, о количестве заданий, их форме и уровне сложности.

Кроме того, в демонстрационном варианте приведены критерии оценки выполнения заданий с развернутым ответом, которые дают представление о требованиях к полноте и правильности записи ответа. Эти сведения полезны, чтобы выработать стратегию подготовки к ОГЭ.

Также на сайте ФИПИ есть бесценная вещь – открытый банк заданий ОГЭ. В банке размещено большое количество заданий, используемых при составлении вариантов КИМ ОГЭ по всем учебным предметам. Его можно использовать для самостоятельной подготовки к ОГЭ. Это очень поможет ученикам сориентироваться в экзаменационном материале, потренироваться в выполнении типовых заданий.

Узнать результаты ЕГЭ по Москве выпускники могут несколькими способами, некоторые из которых считаются официальными, а другие имеют исключительно информационный характер. Среди наиболее популярных методов необходимо выделить посещение официального портала единого государственного экзамена, ознакомление с информационными в местах непосредственной сдачи или в местах регистрации учащихся, ознакомление с итогами на специально создаваемых региональных ресурсах. Наиболее простыми являются те варианты, которые позволяют получить всю необходимую информацию без непосредственного посещения учебного заведения или места регистрации выпускника.

Как узнать результаты ЕГЭ по Москве на официальном сайте?

Для получения сведений о результатах единого государственного экзамена для любого выпускника Москвы необходимо зайти на сайт ЕГЭ. На главной странице следует перейти в раздел «Поступающим в ВУЗы и ССУЗы», после чего в выпадающем меню выбрать пункт «Проверить результаты ЕГЭ». В результате пользователь оказывается на странице со специальной формой, в которой следует указать фамилию, имя, отчество учащегося, код его регистрации или номер документа. В специальном меню потребуется выбрать регион, в котором осуществлялась сдача единого государственного экзамена. После этого на странице отобразиться информация о результатах экзамена данного выпускника. Данные сведения имеют исключительно информационный характер, поскольку на портале специально отмечается, что официальное ознакомление осуществляется в местах сдачи ЕГЭ, в местах регистрации выпускников.

Как узнать результаты ЕГЭ по Москве другими способами?

Существуют и иные способы получения информации о результатах единого государственного экзамена для выпускников Москвы. Так, при сдаче ЕГЭ в собственной школе официальное ознакомление производится в месте проведения экзамена, в иных случаях – в месте регистрации учащихся. Кроме того, ежегодно создаются специальные региональные порталы, на которых также выкладываются соответствующие данные. Адреса таких сайтов можно узнать на официальном портале единого государственного экзамена, хотя с появлением возможности проверить итоги для любого выпускника на самом сайте ЕГЭ они постепенно утрачивают свое значение (часть региональных ресурсов уже прекратила свое существование).

На странице собраны результаты ЕГЭ по всем предметам за прошлые годы — с 2010 года по настоящее время. В таблицах приводится средний балл по каждому из предметов, число стобалльников, процент не сдавших экзамен (не преодолевших порог, установленный по предмету), общее количество сдававших экзамен.

Материал подготовлен по официальным релизам Рособрнадзора.

Результаты ЕГЭ 2019

Предмет	Средний балл	Высоко-балльники (81-100)	100-балльники	Не сдали ЕГЭ 2019, %	Количество cдававших экзамен
Русский язык	69,5	23,5	2 590	0,6% (порог 24 балла)	664 000
Математика профиль	56,5	7,1		6,7% (порог 27 баллов)	362 600
Математика база	4,1	—	—	(порог 3 балла)	312 000
Обществознание	54,9	7,8		(порог 42 балла)	315 200
Физика	54,4	8,6		(порог 36 баллов)	139 500
История	55,3	9,4		6,9 (порог 32 балла)	103 300
Биология	52,2	5,6		(порог 36 баллов)	123 800
Химия	56,7	11,5		14,4 (порог 36 баллов)	89 000
Английский язык	73,8	42,7		(порог 22 балла)	74 300
Информатика и ИКТ	62,4	21,7		(порог 40 баллов)	74 900
Литература	63,4	15,9		4% (порог 32 балла)	44 200
География	57,2	7,4		6% (порог 37 баллов)	16 600
Немецкий язык	72,4	42,1		(порог 22 балла)	1 250
Французский язык	73,1	39,3		(порог 22 балла)	800
Испанский язык	72,2	45,5		(порог 22 балла)	132
Китайский язык	62,5	29,2	1	(порог 22 балла)	75
Итого:		302 000	6 729	6,4%	750 000

На участие в основном периоде ЕГЭ-2019 зарегистрировано почти 750 тысяч человек, из них 662 тысячи — выпускники текущего года. Во время основного периода ЕГЭ было задействовано 5 713 пункта проведения экзаменов (ППЭ), около 51 тысячи аудиторий. Во всех ППЭ применена технология печати экзаменационных материалов в аудиториях, в 8 регионах, впервые в этом году, — технология передачи экзаменационных материалов в ППЭ по интернету.

• С 2019 года выпускники имеют право выбрать для сдачи только один уровень ЕГЭ по математике (базовый или профильный), но при пересдаче этот уровень может быть изменен.
• С 2019 года выпускники прошлых лет не вправе участвовать в ЕГЭ по математике базового уровня.
• Выросла популярность предметов естественно-научной направленности. Так, в 2019 году рост числа участников ЕГЭ по биологии составил 25 тысяч по сравнению с прошлым годом, по химии — порядка 16 тысяч, по физике — около 13 тысяч участников. Также, в сравнении с 2018 годом, заметно вырос уровень интереса к информатике и ИКТ (рост числа участников на 27 тысяч человек), английскому языку (рост на 18 тысяч человек) и истории (рост на 15 тысяч).
• В 2019 году впервые прошел ЕГЭ по китайскому языку, на участие в нем подали заявления 289 человек. Сдали экзамен в основные сроки всего 75 человек. Москвичка Анастасия Андрюнина единственная из всех сдала ЕГЭ по китайскому на 100 баллов, и собирается поступать в РУДН.
• 300 баллов на ЕГЭ набрал житель Северска по фамилии Путин. Выпускник Александр Путин сдал на максимальный балл русский язык, математику и физику.
• Два участника ЕГЭ-2019 смогли набрать 400 баллов по итогам четырех экзаменов. 30 участников стали 300-балльниками . 445 человек набрали 200 баллов по двум ЕГЭ.
• За различные нарушения с экзамена были удалены 812 человек, в том числе за наличие мобильных телефонов (355 удаленных) и шпаргалок (323 удаленных)
• ЕГЭ по иностранному языку планируется ввести в число обязательных предметов с 2022 года. Этому будет предшествовать необходимая подготовительная работа, апробации, обсуждение того, как лучше дифференцировать экзамен по уровню сложности.
• С 2020 года может появиться возможность сдачи ЕГЭ по информатике на компьютере.

Результаты ЕГЭ 2018

Предмет	Средний балл	Высоко-балльники (81-100)	100-балльники	Не сдали ЕГЭ 2018, %	Количество cдававших экзамен
Русский язык	70,93	26,7%	3722 (0,6%)	0,4% (порог 24 балла)	645 500
Математика профиль	49,8		145 (0,03%)	7% (порог 27 баллов)	421 000 (61%)
Математика база	4,29	—	—	3,1% (порог 3)	567 000
Обществознание	55,7			16,43% (порог 42 балла)	368 000 (53%)
Физика	53,2			(порог 36 баллов)	171 500 (25%)
История	55,1	7,4	206 (0,002%)	9,6% (порог 32 балла)	112 000 (20%)
Биология	51,7		45 (0,03%)	17,01% (порог 36 баллов)	140 000 (21%)
Химия	55,1		634 (0,75%)	15,88% (порог 36 баллов)	84 500 (14%)
Английский язык	69,2		15 (0,02%)	(порог 22 балла)	83 500
Информатика и ИКТ	58,4	13%	254 (0,4%)	11,51% (порог 40 баллов)	67 000
Литература	62,7		599 (1%)	(порог 32 балла)	42 500
География	56,6		64 (0,4%)	7,3% (порог 37 баллов)	16 000
Немецкий язык	68,9		3 (0,2%)	(порог 22 балла)	1 758
Французский язык	77,3		2 (0,2%)	(порог 22 балла)	948
Испанский язык	79,1			(порог 22 балла)	153
Итого:			6 136	4,8%	731 000

Экзамены в 2018 году сдавали 731 000 человек (в основной период — 670 000), в том числе 645 000 выпускников текущего года.

• Выпускники, которые не набрали минимальных пороговых баллов на обязательных ЕГЭ (базовая математика и русский язык), могут пересдать экзамен в этом же году в резервный день. Если снова не получилось — то в сентябре.
• При обнаружении у участников ЕГЭ средств мобильной связи или шпаргалок они удаляются с экзамена без права пересдачи в текущем году.
• Предметы по выбору можно пересдать только на следующий год. В 2018 году за телефоны с экзамена было удалено 478 человек, за шпаргалки — 463. «В этом году было несколько ребят, которые пользовались микронаушниками, и камера была не на телефоне, а на одежде. Все эти выпускники были удалены с экзаменов без права пересдачи»,- рассказал начальник управления оценки качества общего образованию Рособрнадзора Игорь Круглинский.
• При подаче заявления в вуз можно использовать любой результат, срок действия которого не истек.
• Результаты ЕГЭ на отметку в аттестате не влияют.
• Заметным событием ЕГЭ-2018 стал , факт которой Рособрнадзор не признал.
• Число стобалльников выросло на 1000 по сравнению с прошлым годом.
• Один участник из Москвы сдал на 100 баллов сразу четыре предмета.
• 1,9% (12 252 человека) не получили аттестат по итогам ЕГЭ.

Результаты ЕГЭ 2017

Предмет	Средний балл		Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2017, %	Количество cдававших
Русский язык	69,1	25,04%	3 099	0,5% (порог 24 балла)	617 000
Математика профиль	47,1	4,51%	224	14,34% (порог 27 баллов)	391 981
Математика база	4,24	—	—	3,4% (порог 3 балла)	453 000
Обществознание	55,4	4,46%	142	13,8% (порог 42 балла)	318 000
Физика	53,2	4,94%	278	3,78% (порог 36 баллов)	155 281 (24%)
История	52,7			8,7% (порог 32 балла)	110 000
Биология	52,6	6,54%	75	18% (порог 36 баллов)	111 748
Химия	55,2			15% (порог 36 баллов)	74 000
Английский язык	70,2		59	(порог 22 балла)	64 422
Информатика и ИКТ	59,2			9,3% (порог 40 баллов)	53 000
Литература	59,6		343	2,9% (порог 32 балла)	41 267
География	55,1	8,6%		9,3% (порог 37 баллов)	14 000
Немецкий язык	63,8	24,56%	0	3,36% (порог 22 балла)	1 769
Французский язык	75,9	50,81%	0	0,43% (порог 22 балла)	1 123
Испанский язык	68,4	38,04%	0	6,75% (порог 22 балла)	231
Итого:			5 026		703 000

В экзаменах приняли участие около 703 тысяч человек, из них около 617 тысяч человек — выпускники текущего года.

• Тем, кто не набрал минимального балла по одному обязательному предмету, разрешили пересдать экзамен в резервный день . Математику базового уровня в резервный срок пошли пересдавать 12 тысяч человек. Математику профильного уровня в резервный день пересдавали 2 тысячи выпускников.
• В регионах довольно много стобалльников по русскому языку . Например, в Вологодской области таких 27 человек, в Красноярском крае — 61, в Челябинской области — 76, в Новосибирской — 89.
• 21 человек сумел набрать 300 баллов за ЕГЭ в 2017 году. Это значит, что они на трех ЕГЭ получили по 100 баллов.
• Количество попыток списать или пронести телефон на экзамен в 2017 году в среднем уменьшилось на 25 процентов. В одном из регионов за попытку помочь ученикам на экзамене уволен директор школы. В другом — учителя уволили за то, что он пришел на ЕГЭ с мобильным телефоном.
• Общее количество нарушений в этом году сократилось более чем в полтора раза по сравнению с предыдущим.
• В 2017 году, как и в 2016 году, наиболее популярными среди предметов по выбору были обществознание (выбрали 54% участников ЕГЭ), физика (26%), история (21%), биология (20%), химия (13%).
• 2,6% (15 878 человек) не получили аттестат по итогам ЕГЭ.

Результаты ЕГЭ 2016

Предмет	Средний балл	Количество высоко-балльников (81-100)	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2016, %	Количество cдававших
Русский язык	68	25,58%	3433	1%	658 000
Математика профиль	46,2	2,69%	296	15,33%	439 229
Математика база	4,15	—	—	4,6% (порог 3 балла)	453 000
Обществознание	53,1	3,11%	59	17,6% (порог 42 балла)	382 000
Физика	50,0			6,11% (порог 36 баллов)	180 000
История				16% (порог 32 балла)
Биология	52	7,16%	61	18,6% (порог 36 баллов)	126 006
Химия					84 000
Английский язык	69,78		27		64 050
Информатика	56,6			12,4% (порог 40 баллов)
Литература	57,91		256	4,3% (порог 32 балла)	43 585
География				13% (порог 37 баллов)
Немецкий язык	66,76	32,77%	1	3,29%	1 980
Французский язык	73,62	42,31%	6	1,25%	1 273
Испанский язык	74,59	49,65%	2	2,8%	204

300 баллов на трех ЕГЭ в 2016 году набрали только три ученика во всей России. Михаил Чеканов из Оленегорска Мурманской области сдал на самый высокий балл физику, профильную математику и информатику. Выпускница из Кемерово Елизавета Шабанова получила 100 баллов на ЕГЭ по русскому языку, истории, обществознанию. В Кирове выпускник знаменитого физико-математического лицея Александр Артемьев сдал на 100 баллов физику, информатику и математику и поступил в Физтех.

• Количество удалений выпускников с ЕГЭ в 2016 году составило около тысячи человек, при этом школьники стали чаще пользоваться бумажными шпаргалками.
• 1,9% (12 308 человек) не получили аттестат по итогам ЕГЭ.

Результаты ЕГЭ 2015

Предмет	Средний балл	Количество высоко-балльников (81-100)	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2015, %	Количество cдававших
Русский язык	65,8	19,8%	3036	1,5%
Математика профиль	45,6				521 151
Математика база	3,95	—	—	7,4%
Обществознание	58,6				371 200
Физика	51,4				159 500
История	47,1				145 000
Биология	53,6				122 936
Химия	57,1
Английский язык	64,9				61 946
Информатика и ИКТ	54
Литература	57,1			5,3% (порог 32 балла)	37 512
География	53
Немецкий язык
Французский язык
Испанский язык

Всего в ЕГЭ приняли участие 725 тысяч человек, из них 650 тысяч человек — выпускники текущего года. Общее количество стобальников по всем предметам в 2015 году — 3 922 человека.

В 2015 году экзамен по математике впервые проводился на двух уровнях — профильном и базовом. Участник экзамена имел право самостоятельно выбрать любой из уровней, либо оба уровня в зависимости от своих образовательных запросов, а также перспектив продолжения образования.

• 4,8% (31 343 человека) не получили аттестат по итогам ЕГЭ.

Результаты ЕГЭ 2014

Предмет	Средний балл	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2014, %	Количество cдававших
Русский язык	62,5	2385	4%
Математика	46,4
Обществознание	53,1
Физика	45,7		16,7%
История	46,4		20,4%
Биология	54,8
Химия	55,7		13,4%
Английский язык	61,3
Информатика и ИКТ	57,2		11,5%
Литература	54,1
География	53,1		15,5%
Немецкий язык
Французский язык
Испанский язык

Всего в ЕГЭ приняли участие 733 368 человек, из них 684 574 человек — выпускники текущего года. Общее количество стобальников по всем предметам в 2014 году — 3 705 человека.

• Количество не сдавших обязательные предметы (русский язык и математику) в 2014 году снизилось на 24% по сравнению с 2013 годом.
• Количество стобалльников снизилось в три раза.
• В этом году был понижен минимальный балл по обязательным предметам. Если бы этого не произошло, 28 000 учеников не получили бы аттестатов.

Результаты ЕГЭ 2013

Предмет	Средний балл	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2013, %	Количество cдававших
Русский язык	63,9	2531	1,9	834020
Математика	48,7	538	6,2	803741
Обществознание	59,5	84		481990
Физика	53,5	474	11,0	208875
История	54,8	500	11,0	164219
Биология	58,6	466	7,1	162248
Химия	67,8	3220	7,3	93802
Английский язык	72,4	581	3,3	74668
Информатика	63,1	563	8,6	58851
Литература		457	5,6	44420
География	57,2	193	12,1	20736
Немецкий язык	58,6	4	3,2	2768
Французский язык	69,5	5	0,5	1561
Испанский язык	68,9	0	1,7	233

Результаты ЕГЭ 2012

Предмет	Средний балл	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2012, %	Количество cдававших
Русский язык	61,5	1923	2,2% (порог 36 баллов)	827529
Математика	45,2	54	5,5% (порог 24 балла)	803913
Обществознание	55,5	84	5,8% (порог 39 баллов)	455942
Физика	47,3	44	13,5% (порог 36 баллов)	205988
История	52,1	219	12,4% (порог 32 балла)	153502
Биология	54,3	46	8,1% (порог 36 баллов)	159448
Химия	57,8	370	10,8% (порог 36 баллов)	89529
Английский язык	61,2	28	3,3% (порог 20 баллов)	71825
Информатика	60,7	364	11,6: (порог 40 баллов)	59646
Литература		337	4,9% (порог 32 балла)	42102
География	56,1	66	8,4% (порог 37 баллов)	23523
Немецкий язык	58,0	1	3,2	2970
Французский язык	67,1	0	0,7	1621
Испанский язык	70,4	1	0,8	265

Результаты ЕГЭ 2011

Предмет	Средний балл	Количество 100-балльников	Не сдали ЕГЭ 2011, %	Количество cдававших
Русский язык	60,02	1437	4,1	760618
Математика	47,49	205	4,9	738746
Обществознание	57,11	23	3,9	280254
Физика	51,54	206	7,4	173574
История	51,2	208	9,4	129354
Биология	54,29	53	7,8	144045
Химия	57,75	331	8,6	77806
Английский язык	61,19	11	3,1	60651
Информатика	59,74	31	9,8	51180
Литература	57,15	355	5	39317
География	54,4	25	8	10946
Немецкий язык	48,99	2	6,6	2746
Французский язык	62,97	0	1,2	1317
Испанский язык	70,09	0	1,4	143

Количество сдававших ЕГЭ по сравнению с 2010 годом количество выпускников, сдававших ЕГЭ, в 2011-м сократилось с 850 тысяч до 720 тысяч (на 15%).

Результаты ЕГЭ 2010

В таблице собраны результаты сдачи ЕГЭ в 2010 году по всей России.

Предмет	Количество сдававших	Не сдали ЕГЭ 2010, %	Количество 100- балльников	Количество сдававших, не приступивших к части С, %
Русский язык	901929	3,7	1415	5,4
Математика	854708	6,1	160	38,81
Обществознание	444219	3,9	34	3,01
Физика	213186	5	114	32,32
История	180900	9	222	12,08
Биология	171257	6,1	133	8,51
Химия	83544	6,2	275	11,27
Английский язык	73853	5	2	5,51
Информатика	62652	7,2	90	22,33
Литература	54313	5	422	1,69
География	22256	6,3	17	14,06
Немецкий язык	4177	12	0	10,06
Французский язык	1883	1	0	4,99

Всего выпускников в 2010 году было 836565 человек. Эта цифра несколько ниже, чем общее количество сдававших ЕГЭ, за счет пересдач выпускников прошлых лет.

14 марта во многих российских регионах прошел пробный ЕГЭ по математике профильного уровня. Этот экзамен проводился по всем правилам госэкзамена, по которым будет проводиться прием экзаменов летом и проводится досрочная волна ЕГЭ в эти дни. Целью пробного ЕГЭ было в том числе проверить готовность регионов к началу ответственного периода сдачи единых госэкзаменов сначала выпускниками прошлых лет, а затем и выпускниками текущего года. Одиннадцатиклассников, которые сдавали тренировочный экзамен, интересует, как узнать результаты пробного ЕГЭ по математике 2018 года по паспорту, какие возможности в интернете существуют.

Почему пробный экзамен по математике профильного уровня отсутствует в официальном расписании ЕГЭ

Действительно, если мы обратимся к официальному расписанию единых государственных экзаменов на специальном портале ЕГЭ, который поддерживается Рособрнадзором, мы не встретим там понятия тренировочного, или пробного экзамена. Несмотря на то, что очень многие одиннадцатиклассники писали этот экзамен 14 марта 2018 года, упоминания о нем в официальном расписании нет.

Все дело в том, что тренировочные экзамены проводились не на федеральном уровне, а на уровне отдельных российских регионов.

Так, если мы обратимся к ленте новостей на портале ЕГЭ, то в разделе с региональными новостями мы найдем пресс-релизы о том, что пробный ЕГЭ по математике профильного уровня в 2018 году проводился, среди прочего, в следующих регионах:

• Мурманская область — здесь такой экзамен писали 2059 выпускников,
• Республика Алтай,
• Волгоградская область — более 3500 выпускников,
• Архангельская область — более 150 выпускников,
• Пензенская область,
• Чеченская Республика — более 500 выпускников.

Одна из целей досрочного ЕГЭ по математике — проверить организационную, технологическую и информационную готовность к проведению ЕГЭ в “боевых” условиях. Спустя неделю, 21 марта, стартовала досрочная волна сдачи ЕГЭ выпускниками прошлых лет и некоторыми выпускниками текущего года.

Как проходил тренировочный экзамен

Обратим внимание на то, что участники тренировочного экзамена писали именно ту версию ЕГЭ по математике, которая является профильной, то есть более сложной. Такая версия ЕГЭ по математической дисциплине является в России с недавнего времени экзаменом по выбору. Обязательный ЕГЭ по математике — это экзамен базового уровня, более простой экзамен, который проверяет необходимый минимум знаний, который должен быть у всех одиннадцатиклассников при выходе из школы. Профильная версия необходима тем, кто будет поступать на физико-математические дисциплины, на программирование, приборостроение и т.п.

Экзамен проводился так же, как будет проходить ЕГЭ летом. Его продолжительность составляла 3 часа 55 минут. Чтобы попасть на экзамен, необходимо было предъявить паспорт.

На экзамене тестировалась новинка ЕГЭ 2018 года — бланки с вопросами распечатывали в присутствии одиннадцатиклассников. Сами задания были в этот момент сюрпризом даже для членов комиссии. Для того, чтобы тайна соблюдалась полностью, задания поступали в зашифрованном виде, ключ использовался непосредственно перед началом печати работ.

Как ознакомиться с результатами пробного ЕГЭ

Поскольку пробные экзамены проводились не централизованно, а на уровне регионов, информация о результатах не обязательно будет доступна на портале ЕГЭ. Тем не менее, в первую очередь следует обращаться именно туда.

Для ознакомления с результатами ЕГЭ 2018 года нужно зайти на специальную страницу портала ЕГЭ либо на страницу соответствующей услуги на портале “Госуслуги”. Для входа нужно ввести паспортные данные, выбрать регион проживания и согласиться с обработкой персональных данных.

Если в централизованной базе результатов тренировочного ЕГЭ нет, можно обратиться к списку региональных порталов, на которых публикуются результаты экзаменов. Такой список официально приводится на специальной странице портала “Российское образование”. Перейдя по соответствующей ссылке на сайт вашего регионального центра обработки данных по ЕГЭ, вы сможете ознакомиться как с набранными баллами, так и со сканом своей работы, где будут видны все пометки проверяющего.

Средний балл по огэ. Критерии оценки ОГЭ

После проверки заданий ОГЭ по русскому языку, начальная оценка за их выполнение. За экзамен можно получить от 0 до 39 баллов. Каждое задание на экзамене оценивается определенным количеством баллов: чем сложнее задание, тем больше баллов вы можете получить за него.

После этого первичный балл конвертируется в оценку по пятибалльной шкале. Перенос баллов ОГЭ осуществляется по специальной шкале баллов.Ниже представлена ​​шкала перевода баллов ОГЭ на русский язык : начальные баллы и оценка по пятибалльной шкале.

баллов ОГЭ шкала перевода: Русский

Для поступления в профильный класс необходимо набрать не менее 31 балла на экзамене. Минимальный балл в различных учебных заведениях может отличаться от указанного, конкретное значение уточняйте в самом учебном заведении.

При определении оценки по начальному баллу также учитывается уровень грамотности обучающегося (критерии ГК1-ГК4):

• Если экзаменующийся набрал 25-33 балла и претендует на оценку «4», он по грамотности должен иметь не менее 4 баллов, иначе ему будет выставлена ​​оценка «3»;
• Если экзаменуемый набрал 34-39 баллов и претендует на оценку «5», он должен иметь не менее 6 баллов по грамотности, в противном случае ему будет выставлена ​​оценка «4».

Критерии оценки ОГЭ для любого 9классника — как меч для Ландскнехта — вещь, о которой нужно все знать и уметь применять.

Мы уверены, что ни для кого не секрет, что главная цель каждого экзаменатора не столько доказать свою компетентность в конкретном предмете, сколько преодолеть минимальный проходной порог и набрать максимально возможный балл.

Чтобы помочь вам справиться с первой серьезной проблемой в вашей жизни, мы пересмотрели классическое представление о шкале порчи.Вдумчивое изучение критериев позволит избежать ошибок при выполнении заданий, провести вдумчивую проверку и правильно подойти к процессу подготовки.

Сколько очков нужно набрать на ОГЭ

Для перехода в десятый класс необходимо пройти минимальный порог, свидетельствующий об усвоении учащимися базового набора знаний, полученных в течение девятилетнего обучения.

В случае поступления в институт ситуация обычно выглядит несколько иначе. Большинство средних профессиональных учебных заведений принимают студентов на основании оценок в их аттестатах (так называемый конкурс аттестатов).

А вот оценки в аттестате, в свою очередь, выставляются на основе среднего арифметического между годовой оценкой и полученной на экзамене, после перевода последней на пятибалльную систему (разницу легко проверить между оценочными отметками на калькуляторе).

По этой причине тем, кто хочет сразу же поступить на получение среднего технического образования, следует заранее подготовиться к экзамену, чтобы не сталкиваться с проблемами, возникшими в виде пересдачи после экзамена.

Критерии оценки ОГЭ по математике

ОГЭ по математике условно делится на три части: алгебра, геометрия и практические задачи (некоторые задачи относятся к первой или второй части, но имеют характер более близкий к реальности).

Если вы обратите внимание на таблицы пересчета, то обнаружите, что для тройки достаточно получить всего восемь баллов.

Однако следует иметь в виду, что ученик не сможет получить удовлетворительную оценку, потому что за геометрические задачи необходимо набрать не менее двух баллов из восьми.

По этой причине при подготовке старайтесь уделять внимание и алгебре, и геометрии, чтобы не было затруднений.

Система выставления оценок ОГЭ по русскому языку

С этим экзаменом все несколько сложнее, чем с предыдущим. По правилам оценивания он по духу ближе к ЕГЭ, так что можно уже сейчас привыкнуть.

Условно его можно разделить на полутестовую часть и письменную часть (презентационную и композиционную).

Если с первым все понятно (баллы просто выставляются в соответствии с таблицей правильных ответов), то при оценке второго вступает в силу калькулятор «gk1-gk4».

Не пугайтесь аббревиатуры. Давайте теперь все объясним. Первое «GK» о том, как вы говорите по орфографии. Второй — уровень соблюдения норм пунктуации (знаков препинания). Третий — грамматика в составе и изложении. Четвертое — соблюдение речевых норм (литературный язык, отсутствие проблем с координацией и т. Д.).

Обращая внимание на вышеуказанные моменты, у вас больше шансов получить высокий балл.

Примите во внимание: если вы набрали меньше шести баллов за выполнение заданий второй части, то пятерку вы не увидите.

Критерии оценки НГЭ по биологии

Биология относится к списку специализированных экзаменов, которые используются для отбора студентов в специализированные классы.

Чтобы получить «четверку», достаточно наскрести двадцать шесть очков.При этом Минобразования рекомендует брать тех, кто по результатам аттестации набрал тридцать три балла.

Следует понимать, что планка в данном случае является преградой. Его цель — сделать так, чтобы в специализированный класс попадали только те дети, которые готовы воспринимать новый материал на основе того, что они уже получили.

Как оценивается НГЭ в социальных исследованиях

ОГЭ по обществознанию разделена на пару частей — 25 заданий с короткими ответами и 6 заданий с подробными: здесь от студента требуется проанализировать текст и ввести все необходимые данные на отдельном листе ответов.

Чтобы с честью преодолеть 15-балльный порог (три), достаточно выполнить пятнадцать заданий из первой части.

Вам предстоит побороться за первую пятерку: нужно набрать не менее 34 очков.

Критерии оценки ОГЭ по информатике

При оценке общего государственного экзамена по информатике проверяется весь спектр знаний, которые могут потребоваться при дальнейшей работе в сфере IT.

К сожалению, это не всегда совпадает со школьной программой — обратите на это внимание.

При оценке работы учитываются как теоретические знания (задания на перевод из одной системы счисления в другую и др.), Так и практические (обработка массивов и программирование).

Чтобы получить удовлетворительную оценку, наберите пять баллов из двадцати двух возможных. Однако для перевода в специализированный класс вам потребуется более 15 начальных баллов.

Баллов по географии на ОГЭ

От учащегося, проходящего ОГЭ по географии, необходимо предъявить полное право владения курсом для 7-9 классов.

Больший упор делается на оценку картографических навыков и географии Российской Федерации, изучению которой посвящены последние два года обучения.

Для преодоления минимального порога достаточно набрать 12 баллов из 32. Минобразования, в свою очередь, советует школам при наборе профильных классов обращать внимание на учеников, набравших не менее 24.

Чтобы получить отличную оценку, нужно 27 и более баллов.

Критерии оценки ОГЭ по английскому языку

Для успешной сдачи этого экзамена вам потребуются знания в трех различных областях: разговорная речь, грамматика и словарный запас.

Первый включает прослушивание текста с отметкой необходимых ответов и устный этап, второй и третий — письменную и тестовую части.

Чтобы получить оценку «три», достаточно набрать 29 баллов из 70 возможных. Если вы хотите получить «пятерку», вам необходимо набрать в сумме 59+ баллов.

ОГЭ баллов по физике

Максимально возможный балл по физике — 40.

Получить ее можно, если ответственно подойти к подготовке знаний в данной области естествознания и их систематизации.

Минимальный порог — 10 баллов. Этого легко добиться, выполнив только задачи упрощенной части.

Если вы хотите получить отличную оценку, то уделите больше внимания задачам на последней странице экзамена: вам нужно набрать 31+ баллов.

Очки ОГЭ и отметки по химии

Этот экзамен выделяется на фоне остальных «плавающей» шкалой оценок.

Называется он так потому, что есть два похожих, но разных в одной детали, варианта проведения — с реальным экспериментом (макс.Оценка = 40) и без нее (макс. Балл = 34).

В любом случае, чтобы получить оценку «3», вам нужно 9 начальных баллов. В случае «отлично» вы должны заработать 27+ на экзамене без эксперимента и 29+ с ним.

Проходной балл в 10 классе

Чтобы попасть в 10 класс, каждый ученик должен сдать 4 экзамена. Из них 2 обязательных экзамена (по русскому языку и математике) и 2 дополнительных, которые студент выбирает самостоятельно. Чтобы ознакомиться с минимальным количеством баллов, обратите внимание на таблицу.

Арт.	Рекомендованная Министерством образования начальная оценка Формат (приблизительный / максимальный)
Русский язык	31 + / 39
Математика	18 + / 32
Биология	33 + / 46
География	24 + / 32
Иностранный язык	56 + / 70
Информатика и ИКТ	15 + / 22
Общественные науки	30 + / 39
Физика	30 + / 40
Химия (без эксперимента)	23 + / 34
Химия (с экспериментом)	25 + / 38

Заключение

Уважаемые испытуемые и их родители! Надеемся, что наша статья помогла в вашем нелегком путешествии.Советуем быть трезвым и заранее подготовиться к экзамену. Успехов в работе и учебе!

Государственная (итоговая) аттестация выпускников основной школы по новой форме проведена в 2014 году по 14 предметам. Первичные баллы за выполнение экзаменационной работы ГИА переводятся в оценку по 5-балльной шкале. В связи с этим Федеральный институт педагогических измерений (ФИПИ) опубликовал «Рекомендации по использованию и интерпретации результатов экзаменационной работы для государственной (итоговой) аттестации выпускников основной школы по новой форме в 2015 году» (скачать документ).Региональным комиссиям предоставлено право изменять шкалу перевода баллов в большую или меньшую сторону по обязательным предметам.

Баллы, полученные для GIA и пересчитанные в пятибалльную систему, влияют на оценки в сертификате по соответствующему предмету. В аттестате средний показатель ставится между оценкой, полученной в GIA, и годовой по предмету. Округление производится по правилам математики, то есть 3,5 округляется до 4 и 4,5 до 5.

Выпускники могут узнать оценки за экзамен в своей школе после проверки работы и утверждения результатов.

Шкала для перевода баллов на РУССКОМ ЯЗЫКЕ

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, составляет 39 баллов

Минимальный порог: 15 баллов

* Критерии и пояснения к оценке ГИА по русскому языку

Критерий	Расшифровка классификации	Очков
GK1.Соблюдение орфографических норм	Нет орфографических ошибок или допущено не более 1 ошибки.
	Сделано 2-3 ошибки
	Было допущено 4 и более ошибок
GK2. Соблюдение норм пунктуации	Ошибок пунктуации нет, или Допущено не более 2 ошибок
	Сделано 3-4 ошибки
	Сделано 5 и более ошибок
GK3.Соблюдение грамматических норм	Грамматические ошибки Нет, или Сделана 1 ошибка
	Сделано 2 ошибки
	Сделано 3 и более ошибок
GK4. Соблюдение речевых норм	Ошибок речи нет или было допущено не более 2 ошибок
	Сделано 3-4 ошибки
	Сделано 5 и более ошибок

Шкала для переноса баллов в MATH

Максимальный первичный балл: 38 баллов (увеличено на 5 пунктов).Из них — за модуль «Алгебра» — 17 баллов, за модуль «Геометрия» — 14 баллов, за модуль «Реальная математика» — 7 баллов.

Минимальный порог: 8 баллов (из них не менее 3 баллов в модуле «Алгебра», не менее 2 баллов в модуле «Геометрия» и не менее 2 баллов в модуле «Реальная математика»)

Преодоление этого минимального результата дает выпускнику право получить в соответствии с учебной программой учебного заведения выпускной балл по математике (если изучение математики проводилось выпускником в рамках интегрированного курса математики) или по алгебре. и геометрия.

Шкала пересчета первичного балла за выполнение экзаменационной работы в целом в оценку по математике :

Шкала преобразования первичной оценки за выполнение модуля «Алгебра» в оценку по алгебре :

Шкала пересчета первичного балла за выполнение модуля «Геометрия» в оценку по геометрии :

18 точек .

Шкала перевода баллов PHYSICS

Максимальный первичный балл: 40 кредитов (увеличено на 4 пункта)

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы… Ориентиром для выбора в классы профиля может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам .

ШКАЛА ПЕРЕНОСА ОЦЕНКИ ХИМИИ

Шкала пересчета первичного балла за экзаменационную работу без реального эксперимента
( Демо-версия ОГЭ по химии №1 )

Максимальный первичный балл: 34 балла

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 23 баллам .

Шкала пересчета первичного балла за экзаменационную работу с реальным экспериментом
( Демо-версия ОГЭ по химии №2 )

Максимальный начальный балл за работу с реальным экспериментом : 38 баллов.

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 25 баллам .

Шкала пересчета баллов БИОЛОГИИ

Максимальный первичный балл: 46 баллов

Минимальный порог: 13 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллу .

Масштаб ГЕОГРАФИИ Масштаб преобразования

Максимальный первичный балл: 32 балла

Минимальный порог: 12 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует баллам 24 .

Шкала переноса баллов ОБЩЕСТВА

Максимальный первичный балл: 39 баллов

Минимальный порог: 15 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам .

Шкала переноса баллов ИСТОРИЯ

Максимальный первичный балл: 44 балла

Минимальный порог: 13 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 32 баллам .

ЛИТЕРАТУРА Шкала переноса шкалы

Максимальный первичный балл: 23 балла

Минимальный порог: 7 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для выбора в профильные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует баллам 15 .

Шкала передачи баллов по ИНФОРМАТИКЕ и ИКТ

Максимальный первичный балл: 22 балла

Минимальный порог: 5 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для выбора в профильные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует баллам 15 .

МАСШТАБ ДЛЯ ПЕРЕНОСА ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫК

(АНГЛИЙСКИЙ, НЕМЕЦКИЙ, ФРАНЦУЗСКИЙ, ИСПАНСКИЙ)

Максимальный первичный балл: 70 кредитов

Минимальный порог: 29 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 56 баллам.

Рекомендуемая таблица для перевода баллов ОГЭ 2018 года в оценки на русском языке опубликована на официальном сайте ФИПИ (скачать).

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменующийся за выполнение всей экзаменационной работы, составляет 39 баллов.

Таблица 1

Таблица марок ОГЭ на 2018 год на русском языке

Распределение баллов ОГЭ 2018 на русском языке по заданиям, отраженным в демо-версии ОГЭ на русском языке в файле спецификации.

стол 2

Части работ	Количество задач	Максимальный балл в начальной школе	Тип работы
Часть 1	1 (упражнение 1)	7
Часть 2	13 (задачи 2-14)	13	Задачи с короткими ответами
Часть 3	1 (задание 15)	9	Задание с развернутым ответом
Части 1 и 3		10 баллов за практическую грамотность и реальную точность речи
Итого	15	39

Система аттестации индивидуальных заданий и экзаменационных работ в целом

Ответ на задание 1 (сокращенное изложение) части 1 работы оценивается по специально разработанным критериям.

Максимальное количество баллов за лаконичную презентацию — 7.

За правильное выполнение каждого задания части 2 работы выпускник получает 1 балл. Нулевые баллы начисляются за неправильный ответ или его отсутствие. Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменующийся, правильно выполнивший задания части 2 работы, — 13. Оценка ответа на задание части 3 работы проводится по специально разработанным критериям.

Максимальное количество баллов за эссе-рассуждение (альтернативное задание) — 9.Оценка практической грамотности экзаменуемого и фактической точности его письменной речи производится на основании проверки презентации и эссе в целом и составляет 10 баллов.

Максимальное количество баллов , которые экзаменующийся может получить за выполнение всей экзаменационной работы, — 39.

Экзаменационные работы проверяют два эксперта. По результатам проверки эксперты самостоятельно выставляют баллы за каждый ответ на задания экзаменационной работы… В случае значительного расхождения в баллах, выставленных двумя экспертами, назначается третья проверка. Значительная разница в баллах определялась в критериях оценивания по соответствующему учебному предмету.

Третий эксперт назначается председателем предметной комиссии из числа экспертов, ранее не проверявших экзаменационную работу.

Третьему эксперту предоставляется информация о баллах, выставленных экспертами, предварительно проверившими экзаменационную работу студента.Баллы, выставленные третьим экспертом, являются окончательными. «

Расхождение в 10 и более баллов, выставленных двумя экспертами за выполнение заданий 1 и 15, считается значительным (баллы суммируются по всем позициям (критериям) оценки задания каждым экспертом: IK1 — IK3, S1K1 — S1K4, S2K1 — S2K4, S3K1 — S3K4, GK1– GK4, FC1). В этом случае третий эксперт перепроверяет пункты 1 и 15 для всех оценочных позиций.

На основании баллов, начисленных за выполнение всех заданий работы, рассчитывается общий балл, который переводится в оценку по пятибалльной шкале.

Девятиклассники озадачены не только тем, как успешно сдать GIA, но и переводом своих баллов в оценивание. Школьники привыкли к пятибалльной шкале, а понять, какая будет оценка по определенному количеству баллов, можно по составленной табличке ОГЭ-2018.

Ежегодно табло меняется, потому что минимальное и максимальное количество баллов при проходном балле и задачах ОГЭ … Не может быть единой шкалы для всех предметов, ведь каждому из них свой балл.

При написании ОГЭ-2018 следует знать некоторые тонкости.

При сдаче «Математики», «Русский язык» и «Химия» недостаточно просто получить минимальный балл: необходимо соответствовать некоторым критериям. Так, например, по «Математике» нужно набрать 32 балла. Сдача составляет 8 баллов, однако, если по «Алгебре» было набрано много баллов, а по «Геометрии» — 2 балла, то экзамен будет сдан на «неудовлетворительно».

На тройку написать «русский язык» несложно, но желающие получить четверку должны набрать 25-33 балла, четыре — за грамотность, потому что поставят тройку.Если ученик хочет получить пятерку, он должен набрать шесть баллов за грамотность. Грамотность оценивается по композиции, пунктуации, красоте письма, выразительности речи, орфографии.

При сдаче «Химии» без эксперимента сложнее получить пятерку. Итак, нужно набрать 31-40 баллов, с третьей части — 5 баллов. По эксперименту — 29-38 баллов, а с третьей части — 7 баллов.

Таблица перевода баллов в оценки для ОГЭ-2018

ОГЭ-2018 на «Русском языке»:

1. 0-14 баллов.- оценка «2»;
2. 15-24 балла — оценка «3»;
3. 25-33 балла — оценка «4»;
4. 34-39 р.- оценка «5».

ОГЭ-2018 по специальности «Математика»:

1. 0-7 баллов — оценка «2»;
2. 8-14 баллов — оценка «3»;
3. 15-21 балл — оценка «4»;
4. 22-32 балла — оценка «5».

ОГЭ-2018 по физике:

1. 0-9 баллов. — оценка «2»;
2. 10-19 б. — оценка «3»;
3. 20-30 б. — оценка «4»;
4. 31-40 г.- оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Химии» без эксперимента:

1. 0-8 баллов. — оценка «2»;
2. 9-17 стр. — оценка «3»;
3. 18-26 г. — оценка «4»;
4. 27-34 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по направлению «Химия» с экспериментом:

1. 0-8 баллов. — оценка «2»;
2. 9-18 б. — оценка «3»;
3. 19-28 г. — оценка «4»;
4. 29-38 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по направлению «Биология»:

1. 0-12 баллов.- оценка «2»;
2. 13-25 г. — оценка «3»;
3. 26-36 б. — оценка «4»;
4. 37-46 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 в разделе «География»:

1. 0-11 баллов. — оценка «2»;
2. 12-19 б. — оценка «3»;
3. 20-26 г. — оценка «4»;
4. 27-32 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по направлению «Обществознание»:

1. 0-14 баллов. — оценка «2»;
2. 15-24 г. — оценка «3»;
3. 25-33 б. — оценка «4»;
4. 34-39 б.- оценка «5».

ОГЭ-2018 В истории:

1. 0-12 баллов. — оценка «2»;
2. 13-23 г. — оценка «3»;
3. 24-34 б. — оценка «4»;
4. 35-44 г. — оценка «5».

ОГЭ-2018 в литературе:

1. 0-9 баллов. — оценка «2»;
2. 10-17 б. — оценка «3»;
3. 18-24 г. — оценка «4»;
4. 25-29 г. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по направлению «Информатика и ИКТ»:

1. 0-4 балла.- оценка «2»;
2. 5-11 стр. — оценка «3»;
3. 12-17 стр. — оценка «4»;
4. 18-22 г. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по направлению «Иностранные языки»:

1. 0-28 баллов. — оценка «2»;
2. 29-45 б. — оценка «3»;
3. 46-58 б. — оценка «4»;
4. 59-70 б. — оценка «5».

1. «Русский язык» — 31;
2. «Математика» — 19 для физико-математических наук, 18 для других;
3. Физика — 30;
4. «Химия» — 23 без опыта, 25 — с ним;
5. Биология — 33;
6. «География» — 24;
7. Обществознание — 30;
8. «История» — 32;
9. Литература — 19;
10. «Информатика» — 15;
11. «Иностранный язык» — 56.

Проходные очки легко набрать, потому что это минимум, с которого начинается тройка лучших. Пройти ОГЭ-2018 не составит труда, ведь никто не хочет, чтобы на пересдачу приходило много детей. Кроме того, чем больше пересдач, тем менее престижной будет школа, поскольку предполагается, что учителя вложили мало знаний в головы детей.

Технологическая информатика, направленная на реформу образования — TIGER

3.1 Обзор

Трехэтапная методология позволила сформировать структуру рекомендаций, которая состоит из глобально признанных основных областей компетенции:

1. , отсортированных по релевантности в рамках пяти различных профессиональных ролей в сестринском деле на основе эмпирические результаты опроса,

2. , сгруппированные по согласованным всеобъемлющим областям, выявленные на семинаре и подтвержденные анализом надежности, и

3. , проиллюстрированные и подтвержденные образовательными программами и курсами в различных странах на конкретных примерах.

Структура содержит рекомендации по высокоприоритетным областям основных компетенций, которые необходимо учитывать при разработке учебных программ для пяти профессиональных ролей в сестринском деле. Он также дает советы относительно сплоченности основных областей компетенции. Наконец, это позволяет понять, как эти области разбиты на отдельные компетенции в различных местных условиях и для разных целей. Этот подход привел к очень конкретным рекомендациям, но также демонстрирует осуществимость методологического подхода.Каждый этап обучения подробно описывается в следующих разделах.

3.2 Глобальная значимость областей основной компетенции для профессиональных ролей в сестринском деле

► показывает список приоритетов и обрисовывает в общих чертах области основных компетенций по каждой профессиональной должности. Каждая роль была охарактеризована от одной до трех основных областей компетенции ведущих с (почти) одинаковым средним процентом релевантности (курсивом ► ) и конкретным профилем основных областей компетенции. В этом смысле ведущей ключевой областью компетенции клинического сестринского дела и сестринского менеджмента была сестринская документация .Для роли менеджмента качества это было менеджмент качества и для координации межпрофессиональной помощи было защита и безопасность данных а также Управление информацией и знаниями в области ухода за пациентами . Для ИТ-менеджмента в сестринском деле было три (почти) одинаково важных основных области компетенции: информационные системы и системы связи , принципы сестринской информатики а также защита и безопасность данных .Это было сочетание настоящих областей компетенции в области ИТ (например, информационных систем и систем связи), областей управления, связанных с ИТ (например, стратегического управления и лидерства), а также правовых и этических вопросов. Компетенции в области сестринская документация а также Управление информацией и знаниями в области ухода за пациентами можно было найти среди 10 лучших во всех пяти ролях. То же самое относится и к компетенциям в области принципы сестринской информатики . Защита данных и безопасность , управление процессами а также менеджмент качества были оценены как высоко актуальные в четырех из пяти ролей среди 10 основных областей компетенции.

Таблица 1

10 основных областей компетенции в пяти ролях и соответствующая средняя релевантность (REL) (0… 100).

Клинический сестринский уход (непосредственный уход за пациентами)
	Область основных компетенций	REL ± SD, n = 41
1	Сестринская документация (включая терминологию)	94.4 ± 16,7
2	Управление информацией и знаниями	82,2 ± 23,5
3	Принципы сестринской информатики	80,5 ± 23,1
4	Защита и безопасность данных	80,0 ± 23,2
5	Этика и информационные технологии	79,5 ± 21,6
6	Информационные и коммуникационные системы (включая функциональную совместимость)	75.1 ± 24,4
7	Менеджмент качества	72,0 ± 22,3
8	Поддержка решений со стороны ИТ	70,2 ± 28,5
9	Электронное здравоохранение, телематика и телездравоохранение (включая функциональную совместимость)	69,5 ± 25,0
10	Вспомогательные технологии для пожилых людей	69,0 ± 25,5
Управление качеством
	Область основных компетенций	REL ± SD, n = 41
1	Менеджмент качества	96.1 ± 13,2
2	Управление процессами	86,8 ± 17,4
3	Сестринская документация (включая терминологию)	84,4 ± 22,5
4	Управление информацией и знаниями	83,2 ± 20,3
5	Информационные и коммуникационные системы (включая функциональную совместимость)	82.0 ± 21,0
6	Принципы сестринской информатики	80,2 ± 22,0
7	Защита и безопасность данных	79,5 ± 23,3
8	Управление проектами	78,5 ± 21,0
9	Принципы управления	78,5 ± 20,8
10	Управление изменениями и управление заинтересованными сторонами	77.6 ± 25,5
Координация межпрофессиональной помощи
	Область основных компетенций	REL ± SD, n = 41
1	Защита данных и безопасность	85,9 ± 20,2
2	Управление информацией и знаниями	85,4 ± 20,1
3	Сестринская документация (включая терминологию)	83.4 ± 21,4
4	Управление процессами	83,2 ± 20,8
5	Информационные и коммуникационные системы (включая функциональную совместимость)	81,5 ± 23,0
6	Этика и информационные технологии	78,8 ± 23,7
7	Электронное здравоохранение, телематика и телездравоохранение (включая функциональную совместимость)	77,6 ± 22.8
8	Менеджмент качества	77,1 ± 22,6
9	Принципы сестринской информатики	74,6 ± 23,4
10	Принципы управления	74,6 ± 23,5
Управление сестринского дела
	Область основных компетенций	REL ± SD, n = 43
1	Сестринская документация (включая терминологию)	92.1 ± 13,9
2	Принципы управления	87,9 ± 18,6
3	Стратегическое управление и лидерство	86,7 ± 19,9
4	Менеджмент качества	85,1 ± 20,3
5	Управление человеческими ресурсами	84,4 ± 18,8
6	Управление изменениями и управление заинтересованными сторонами	84.2 ± 19,8
7	Управление информацией и знаниями	84,0 ± 22,1
8	Принципы сестринской информатики	82,3 ± 20,1
9	Управление процессами	81,2 ± 20,4
10	Этика и информационные технологии	80,5 ± 26,0
Управление ИТ в сестринском деле
	Область основных компетенций	REL ± SD, n = 41
1	Информационные и коммуникационные системы (включая функциональную совместимость)	89.5 ± 15,3
2	Принципы сестринской информатики	89,5 ± 19,2
3	Защита данных и безопасность	89,0 ± 17,3
4	Управление ИТ-рисками	86,8 ± 19,3
5	Управление проектами	86,8 ± 17,8
6	Управление процессами	86.1 ± 16,2
7	Управление информацией и знаниями	86,1 ± 22,7
8	Поддержка принятия решений со стороны ИТ	85,4 ± 19,8
9	Прикладная информатика / информатика	83,4 ± 19,7
10	Сестринская документация (включая терминологию)	83,4 ± 22,2

Другие основные области компетенции были довольно своеобразными, например: стратегическое управление и лидерство , вошедшие в топ-10 только по сестринскому менеджменту, и вспомогательные технологии для пожилых людей , которые входили в топ-10 только по клиническому сестринскому делу.

Помимо этих более конкретных аспектов роли, результаты опроса также выявили важность и актуальность многих основных областей компетенции в области информатики здравоохранения. Средние значения релевантности областей основных компетенций, занимающих 10-ю позицию, по-прежнему колеблются от 69,0 до 83,4 по всем ролям ( ).

►Онлайн-приложение B содержит обзор рейтингов по всем 24 основным областям компетенций в рамках пяти ролей.

3.3 Проверка и кластеризация основных областей компетенции

Отвечая на вопрос о наивысшем приоритете основных компетенций, участники семинара упомянули множество различных вопросов и компетенций, включая области более высоких основных компетенций.Эти различные утверждения были проанализированы с целью выявления сходства и различий в отношении 24 основных областей компетенции (проверка) и с целью группирования этих областей. На основе консенсуса пяти экспертов из авторского коллектива из этих утверждений вышло четыре области. ► (левый столбец) показывает области, соответствующие элементы и компетенции, полученные в результате обобщения результатов семинара, и, наконец, соответствующие основные области компетенций из опроса (правый столбец).Все утверждения могут быть сопоставлены с ключевыми областями компетенции.

Таблица 2

Четыре области компетенций, упомянутые участниками семинара (слева), и соответствующие области основных компетенций из опроса (справа).

Домены областей компетенции		Связанные ключевые области компетенций (основные сходства)
Домен данных, информации и знаний (DIK)	1) знать, как использовать данные / информацию, а не только как вводить данные
	2) выполнять планирование ухода и использовать данные
	3) использовать индикаторы (информацию) для принятия решений
	4) проанализировать, какие данные необходимы и полезны, связать с данными / информатикой	Принципы сестринской информатики Управление информацией в исследованиях Управление информацией и управление знаниями в уход за пациентами Управление информацией в обучении, обучении и образовании
	5) медсестры как работники умственного труда: доступ и использование структурированной и доказательной информации
	6) использование данных для исследований и разработок
	7) управление информацией	Управление информацией в исследованиях Управление информацией и знаниями при уходе за пациентами Управление информацией в обучении, обучении и образовании
Обмен информацией и совместное использование информации (IEIS) домен	1) непрерывность оказания помощи	Информационные и коммуникационные системы Электронное здравоохранение, телематика и телемедицина
	2) обмен информацией с пациентом, совместная работа, обучение слушанию	Электронное здравоохранение, телематика и телемедицина Вспомогательные технологии для пожилых людей
	3) предоставить информационную карту ухода за гражданами
	4) обмен информацией о здоровье	0 0 Информационные и коммуникационные системы Электронное здравоохранение, телематика и телездравоохранение
	5) функциональная совместимость
Этические и юридические вопросы (EL), домен	1) этика
	2) безопасность и конфиденциальность
	3) использование социальных сетей и этичное использование данных
Домен управления жизненным циклом систем (SLCM)	1) адресные требования
	2) общение с инженерами
	3) дизайн-мышление
	4) процесс проектирования

9 Четыре области, полученные из экспертных заключений, были использованы в качестве исходной структуры для объединения 24 основных областей компетенции.Поскольку были некоторые области, которые нельзя было отнести к одному из четырех доменов, пять экспертов из авторской группы представили еще два кластера, в результате чего было получено шесть окончательных доменов. Две основные области компетенции были разделены на две области: вспомогательные технологии для стареющих людей и информационные и коммуникационные системы. показывает значения кластеризации и внутренней согласованности этих доменов, вычисленные с помощью альфа Кронбаха.

Таблица 3

Альфа Кронбаха для шести конечных областей в каждой профессиональной роли с соответствующими областями основных компетенций внутри доменов.

Домены	Медсестринское дело (n = 41)	Менеджмент качества (n = 41)	Координация межпрофессиональной помощи (n = 41)	Сестринское управление (n = 43)	ИТ-менеджмент в сестринском деле (n = 41)
Данные, информация и знания (ДИК)	0,87	0.89	0,90	0,88	0,87
Принципы сестринской информатики Управление информацией и знаниями при уходе за пациентами Медсестринская документация (включая терминологию) Поддержка Управление информацией в исследованиях Управление информацией в обучении, обучении и образовании Планирование ресурсов и логистика
Обмен информацией и обмен информацией (IEIS)	0.78	0,79	0,76	0,87	0,76
Электронное здравоохранение, телематика и телемедицина Вспомогательные технологии для пожилых людей 48 9095 9095 48 9095 Информационные и коммуникационные системы
Этические и юридические вопросы (EL)	0,87	0,85	0.84	0,67	0,76
Управление жизненным циклом систем (SLCM)	0,84	0,78	0,91	0,84	0,91
Менеджмент в информатике (MAN)	0,94	0.87	0,96	0,90	0,93
Принципы управления Стратегическое управление и лидерство Управление качеством Управление изменениями и управление заинтересованными сторонами Управление персоналом
Биостатистика и медицинские технологии (STAT & TECH)	0.77	0,81	0,77	0,90	0,87

Все значения альфа Кронбаха были 0,70 или больше («удовлетворительно») [ ³⁷ ] за исключением вопросов этики и права (EL) для сестринского дела, которое достигло значения 0,67. Таким образом, экспертные заключения участников семинара могут быть сопоставлены с 24 основными областями компетенции опроса (► ) и обеспечил последовательную структуру для кластеризации основных областей компетенции (► ).

3.4 Иллюстрация основных областей компетенции с помощью тематических исследований и окончательной структуры рекомендаций

Отобранные образцовые тематические исследования охватывают образовательную деятельность для медсестер в шести странах, включая два тематических исследования, описывающих курсы на уровне бакалавриата (BR, UK-SCO), два на уровне последипломного образования (Новая Зеландия, США) и два на уровне сертификата для продолжения образование (GER, TW-CHN). Существовали примеры тематических исследований, которые охватывали отдельные курсы (BR, GER, NZ, TW-CHN, США) и один, который описывал последовательность учебных единиц, встроенных в программу медсестер (UK-SCO).Точно так же четыре тематических исследования были посвящены медсестрам (BR, GER, TW-CHN, UK-SCO), одно в первую очередь медсестрам, но также и студентам-информатикам (США), а другое было полностью межпрофессиональным (Новая Зеландия). Во всех шести случаях курсы были разработаны или разрабатываются с учетом национальных рекомендаций [например, 32, 39, 40, 41] или разработок (BR, GER, NZ, TW-CHN, UK-SCO, USA. Примеры из практики подробно описаны в ►Онлайн-приложении C. Компетенции, привязанные к основной области компетенции в каждой Примерные тематические исследования представлены в виде строительных блоков.Эти строительные блоки содержат описания компетенций в каждой области (► ).

Строительные блоки с примерами компетенций из соответствующих образцовых тематических исследований и их связь с основной областью компетенций.

представляет собой структуру рекомендаций, состоящую из основных областей компетенций, их средних значений релевантности, связанных областей и структурных элементов тематического исследования, относящихся к основным областям компетенций. Настоящим он показывает распределение строительных блоков компетенций из отдельных примеров конкретных примеров.Он отражает широту и глубину описанных курсов и связанных с ними компетенций.

Таблица 4

Рекомендации по информатике здоровья для медсестер. Легенда: ДИК = данные, информация, знания; EL = этические и правовые вопросы; IEIS = обмен информацией и обмен информацией; SLCM = управление жизненным циклом системы; MAN = менеджмент в информатике; STAT & TECH = биостатистика и медицинские технологии; REL = средняя релевантность от 0 до 100.

Роли		Медицинский уход (непосредственный уход за пациентами)		Управление качеством		Координация межпрофессиональной помощи		Управление сестринского дела		ИТ-менеджмент в сестринском деле
Область основных компетенций	Домены	REL n = 41	Охвачено тематическими исследованиями из	REL n = 41	Охвачено тематическими исследованиями из	REL n = 41	Охвачено тематическими исследованиями из	REL n = 43	Охвачено тематическими исследованиями из	REL n = 41	Охвачено тематическими исследованиями из
Принципы сестринской информатики	ДИК	80.5		80,2		74,6		82,3		89,5
Управление информацией и знаниями при уходе за пациентами	ДИК	82,2		83,2		85,4		84,0		86,1
Сестринская документация (включая терминологию)	ДИК	80.5		84,4		83,4		92,1		83,4
Поддержка принятия решений ИТ-специалистами	ДИК	70,2		72,7		70,0		74,7		85,4
Управление информацией в исследованиях	ДИК	51.0		72,4		60,5		63,3		71,5
Управление информацией в обучении, обучении и воспитании	ДИК	61,7		67,1		66,1		70,0		74,4
Планирование ресурсов и логистика	ДИК	56.6		65,4		71,7		76,0		71,7
Защита данных и безопасность	EL	80,0		79,5		85,9		80,2		89,0
Этика и информационные технологии	EL	79.5		75,9		78,8		80,5		83,4
Электронное здравоохранение. телематика и телездравоохранение	IEIS	69,5		69,8		77,6		66,3		80,0
Вспомогательные технологии для пожилых людей	IEIS / STAT & TECH	69.0		54,9		70,2		63,3		70,2
Информационно-коммуникационные системы	IEIS / SLCM	75,1		82,0		81,5		75,1		89,5
Прикладная информатика / информатика	SLCM	53.7		63,7		64,9		57,4		83,4

Тематические исследования из Бразилии и Великобритании и Шотландии были схожими в том, что касается обращения к студентам бакалавриата в их роли клинических медсестер, то есть непосредственного ухода за пациентами. Поскольку это были курсы для начинающих, они были сосредоточены в первую очередь на основах информатики для медицинских работников. Они различались по количеству учебных часов.Курс бразильского языка, который был единым курсом, включал 30 часов, тогда как курс шотландского языка включает набор учебных единиц, которые интегрированы в подготовку медсестер перед регистрацией. Эти компетенции совпадают с компетенциями клинического сестринского дела в списке 10 самых приоритетных ( ) внимательно.

Курс в США был посвящен основным областям компетенции дипломированных медсестер, работающих на разных должностях. Поскольку это онлайн-курс для самостоятельного изучения, никакой конкретной информации о его продолжительности предоставлено не было. Особое внимание уделялось компетенциям, связанным с выбором, использованием и оценкой различных типов систем, а также использованием данных, информации и знаний для ухода за пациентами и проведения исследований.Курс в Новой Зеландии охватывал широкий спектр компетенций в области информатики для различных ролей, что соответствовало его дизайну как межпрофессиональная серия из четырех или восьми курсов для получения сертификата или диплома по информатике в области здравоохранения соответственно (с 150 часами преподавания и обучения на курс) . Курс повышения квалификации в немецком языке был узкоспециализирован в области сестринского дела и аналитики, но был ограничен по продолжительности (30 часов). Он охватывал все основные области компетенции из 10-го списка приоритетных (► ) для роли сестринского управления и включенную статистику.Также предполагалось, что определенные компетенции уже были в наличии. Курс Тайвань-Китай стал примером того, как разработки в одной стране (Тайвань) переносились в другую страну (Китай). Он охватывал широкий спектр основных областей компетенции, которые были продемонстрированы на 7-дневном практическом семинаре, посвященном изучению расширенного управления электронными таблицами и программирования.

Эти образцовые тематические исследования также выявили области, лишь частично охваченные 24 основными областями компетенций. В тематическом исследовании из США особое внимание уделялось компетенциям, направленным на то, чтобы медицинские работники могли обучать пациентов / граждан цифровой медицинской грамотности.Этот подход тесно связан с информатикой здоровья потребителей. Кроме того, в шотландском тематическом исследовании рассматривалась грамотность в сфере здравоохранения, которая включает в себя знания о национальной системе здравоохранения, ее специалистах, ролях и процессах, поскольку информатика встроена в этот более широкий контекст, который очень важно понять.

Оценка компетентности медсестер в области информатики и определение связанных с ней факторов

J Res Nurs. 2019 ноя; 24 (7): 529–538.

Герой Хезри, Медицинские информационные технологии, Студенческий исследовательский комитет, Факультет менеджмента и информации, Тебризский университет медицинских наук, Иран;

Hero Khezri

Информационные технологии здравоохранения, Студенческий исследовательский комитет, Факультет менеджмента и информации, Тебризский университет медицинских наук, Иран

Мохаммадхива Абдекода

Доцент управления медицинской информацией, Департамент медицинской библиотеки и информатики, Школа Управление здравоохранением и медицинская информатика, Тебризский университет медицинских наук, Иран; Иранский центр передового опыта в области управления здравоохранением (IceHM), Тебризский университет медицинских наук, Тебриз, Иран

Мохаммадхива Абдекода, Школа управления здравоохранением и медицинской информатики, Тебризский университет медицинских наук.Университетский проспект, 0098 Тебриз, Иран. Электронная почта: ri.ca.demzbt@madohkedbAЭта статья цитируется другими статьями в PMC.

Реферат

Предпосылки

Из-за все более широкого использования информатики в качестве инфраструктуры для повышения качества ухода и безопасности пациентов, компетентность в области информатики стала важнейшим требованием для медсестер.

Цель

Это исследование было проведено для оценки компетентности медсестер в области информатики и выявления связанных факторов у зарегистрированных медсестер.

Метод

Это исследование представляет собой аналитическое описательное исследование, в котором исследовательское сообщество включало 205 медсестер, работающих в больницах Тебризского университета медицинских наук. Анкета, составленная исследователем, была разработана как инструмент сбора данных (α = 98%). Данные были введены в программу SPSS ₁₆ и были выполнены корреляционный анализ и регрессия.

Результаты

Средний балл по общей компетентности сестринской информатики составил 59.92%. Наивысший средний балл был связан с навыками информатики (62,98), за ней следовала подшкала знаний по информатике (59%). Кроме того, компетентность в области информатики положительно коррелировала с самоэффективностью ( r = 0,27, p = 0,001), практикой, основанной на фактах ( r = 0,55, p = 0,001) и временем, затраченным на информационные системы больниц. ( r = 0,16, p = 0,01).

Заключение

Компьютерные навыки, самоэффективность, практика, основанная на фактах, и время, потраченное на информационные системы больниц, являются определяющими факторами компетентности медсестер в области информатики.Развитие у медсестер базовых компьютерных навыков и включение образовательных программ по информатике в учебную программу может повысить их компетентность в области информатики.

Ключевые слова: компьютерные навыки, компетентность в области информатики, навыки информатики, информатика медсестер, сестринское образование

Введение

В современной среде здравоохранения медсестры знакомятся с множеством сложных клинических технологий, что требует владения передовыми навыками и знаниями. в информатике (Kleib, Nagle, 2018).По мере того как информатика приобретает все больший интерес как основа для повышения безопасности пациентов и качества медицинской помощи, компетентность в области информатики приобрела решающее значение для выполнения профессиональной роли медсестер (Gassert, 2008; Hwang and Park, 2011). Компетенция в области информатики медсестер (NI) определяется как приемлемый уровень знаний, навыков и способностей для выполнения конкретных задач в области информатики (Hunter et al., 2013) и признается важной способностью медсестер (Chang et al., 2011). Поскольку медсестры составляют основную часть персонала здравоохранения, их компетентность в области информатики рассматривается как определяющий фактор в успешном внедрении клинических информационных систем (Hwang and Park, 2011).Три компонента компетенций в области информатики (навыки работы с компьютером, знания в области информатики и навыки в области информатики) взаимозависимы и имеют одинаковую важность (Darvish et al., 2014; Staggers et al., 2002). Было отмечено, что уровень знаний медсестер в других областях информатики, таких как телемедицина и аудит, был ниже среднего (Hwang and Park, 2011).

Медсестры считали, что у них нет эффективных знаний в области информатики и базовых компьютерных навыков, как сообщалось в ряде исследований (Hwang and Park, 2011).Кэмпбелл и Макдауэлл (2011) отметили, что медсестры в исследуемой общественной больнице мало или совсем не знали почти половину пунктов опроса в списке компетенций NI. Как сообщает Wilbright et al. (2006), более 28% медсестер, работающих в больнице, считали, что они обладают удовлетворительным или неприемлемым уровнем владения важными компьютерными навыками. Garde et al. (2005) продемонстрировали многочисленные случаи, когда медсестры утверждали, что их основная роль в информатике заключается в использовании информационных технологий, в то время как около 30% считают себя новичками в своей роли в информатике.

Старшие медсестры должны уметь оценивать квалификацию своих сотрудников и определять требования к безопасному уходу за пациентами, включая препятствия, которые ограничивают использование их сотрудниками информационных технологий здравоохранения (HIT) (Ball et al., 2011). Хантер и др. (2013) определили один из пробелов в развитии компетенций NI как измерение компетенций. Однако существует нехватка литературы по выявлению проблем, влияющих на компетентность медсестер в области информатики. Важно изучить компетентность в области информатики и факторы, связанные с компетентностью в области информатики, потому что «компетентность в области информатики стала важным требованием для медсестер при выполнении их профессиональных ролей» (Hwang and Park, 2011).Определение факторов, которые соответствуют компетентности медсестер в области информатики, проложит путь для поддержки медсестер в повышении эффективности использования информационных технологий в клинической практике. Таким образом, это исследование направлено на оценку компетентности медсестер в области информатики и определение связанных с ней факторов в контексте дипломированных медсестер.

Метод

Дизайн исследования и участники

Это исследование представляет собой аналитическое описательное исследование. В исследовательское сообщество входили медсестры, работающие в больницах Тебризского университета медицинских наук, 205 из которых были выбраны в качестве выборки на основе таблицы Моргана.

Выборка

Исследовательская группа включала медсестер, работающих в больницах Тебризского университета медицинских наук, 205 из которых были выбраны в качестве выборки на основе таблицы Крейци и Моргана, которая демонстрирует размер выборки в соответствии с определенной степенью размера сообщества и надежности ( Крейце и Морган, 1970). Для получения ответов от исследуемой популяции применялся метод не вероятностной выборки с комбинацией удобных методов выборки. Критерии включения: наличие дипломированной медсестры в Тебризском университете медицинских наук, желание сотрудничать в исследовании и знакомство с информатикой медсестер, основанное на декларации медсестры.В качестве метода выборки использовалась случайная выборка.

Инструмент

Анкета, разработанная исследователем, была разработана как инструмент сбора данных на основе литературы, связанной с информационной грамотностью и научно-обоснованной практикой, такой как докторская диссертация Сюзанны Такарайя Фер (2014). Для проверки действительности анкеты была предоставлена ​​форма проверки, в которой были рассмотрены три аспекта актуальности, ясности и простоты по каждому пункту. Формы проверки были розданы 10 специалистам в области сестринского дела, управления медицинской информацией и медицинской информатики.Для каждого элемента учитывались индекс достоверности контента (CVI) и коэффициент надежности контента (CVR), а элементы, получившие низкий балл, были исключены. Для определения надежности анкета была роздана 30 медсестрам, затем была измерена внутренняя корреляция между элементами анкеты и получена альфа Кронбаха (0/98). Наконец, анкета была разработана с 7 переменными и 65 пунктами, включая переменные демографической информации с 7 пунктами, удовлетворенность работой с 6 пунктами, самоэффективность с 4 пунктами, доказательная практика с 11 пунктами и компетентность в области информатики с 37 пунктами ( включая компьютерную грамотность — 19 пунктов, навыки информатики — 10 пунктов и знания информатики — 8 пунктов).Данные были собраны путем распространения анкет в медпунктах больниц Тебризского университета медицинских наук. Вопросы для опроса, используемые для измерения уровня знаний медсестер в области информатики, представлены в разделе.

Таблица 1.

Вопросы обследования, используемые для измерения уровня знаний медсестер в области информатики.

2 9095 столкнувшись со сложными задачами, я уверен, что справлюсь с ними. программы

Переменные	Номер позиции	Элементы
Самоэффективность	1	Я смогу достичь большинства целей, которые я определил для себя
	Практика, основанная на фактах	5	Я могу четко сформулировать вопрос на основе протокола Pico для поиска EBP
		6	Я могу отследить практику, основанную на доказательствах, на основе сформулированных вопросов
		7	Я могу критически оценить и оценить результаты, полученные в результате систематического обзора
8		Я могу объединить результаты, основанные на фактических данных, с моим предыдущим опытом
9		Я могу оценить результаты своей практики
10		Я могу поделиться доказательной информацией с моими коллегами
11		Я считаю, что новые доказательства настолько важны в моей практике, что я должен выделить для них время в моем графике
12		Я приветствую вопросы и проблемы в своей практике и предпочитаю предлагать решения, основанные на фактах
13		Я считаю, что практика, основанная на доказательствах, является фундаментальной для моей профессиональной практики
14		Моя профессиональная деятельность может быть улучшена с помощью практики, основанной на фактах
15		Я считаю, что практика, основанная на фактах, очень важна для меня и, таким образом, упорно работать над его достижением
Удовлетворенность работой	16	Я доволен условиями работы
	17	Мне легко встретиться с руководством больницы
	18	Моя профессия обеспечивает мне социальный авторитет
	19	Я доволен медсестра больницы отвечает на мои потребности
	20	В разделе, в котором я работаю, учитывается компетентность сотрудников
	21	Я доволен своим доходом
Навыки информатики	22	Я могу использовать Интернет различными способами (телефонная линия, мобильный телефон, телефон, кабель, беспроводная связь, спутник) или общаться с другими системами (доступ к данным, загрузка, загрузка)
	23	Я могу использовать Интернет для получения информации или выполнять такие задачи, как электронное обучение или удаленная работа
	24	Я могу использовать различные программы баз данных (например,грамм. доступ) для разработки простой базы данных и / или таблицы
	25	Я могу использовать приложения базы данных для ввода и извлечения информации
	26	Я могу использовать презентационную графику (например, Power Point), чтобы представить свою работу
	27	Я могу использовать разные сети для навигации по системе (например, LAN, WLAN, WAN).
	28	Я могу получить доступ к общим наборам данных (например, базе данных клинического журнала, минимальному набору данных)
	29	Я могу извлекать данные из наборов клинических данных (например,грамм. База данных клинического журнала, минимальный набор данных)
Компьютерные навыки	30	Я обладаю значительными способностями в области информационных технологий (навыки ICDL)
	31	У меня есть способность преобразовывать свои информационные потребности в исследовательские вопросы на основе приложений для мобильных телефонов
	32	Я могу хорошо работать с Microsoft Office (Word, Power Point, Excel, Access)
	33	У меня есть возможность определять полезность программных приложений
Знание информатики	34	Я могу участвовать в процессе выбора, проектирования, внедрения и оценки систем
	35	Я могу передавать свои знания другим
	36	Я могу искать и иметь доступ к доступным источникам этичного и рационального принятия решений в киберпространстве
	37	Я могу помочь своим менеджерам внедрить инновации и современные методы информатики в их специальность
	38	Я понимаю, что информационные системы здравоохранения расширяются с высокой скоростью
	39	Я понимаю, что компьютер — это всего лишь инструмент для улучшения ухода за больными и что есть человеческие функции, которые не могут быть выполнены компьютером
	40	Я понимаю, что не обязательно быть компьютерным экспертом, чтобы эффективно работать. использование компьютера в сестринском деле
	41	Я понимаю, что сотрудничество медицинских работников в разработке, выборе, внедрении и оценке системы имеет решающее значение в здравоохранении

Анализ данных

Статистический анализ проводился с использованием Пакет статистических программ SPSS 16.Очистка данных была проведена, чтобы убедиться в отсутствии недостающих или аномальных данных, путем измерения рабочих частот и описательной статистики. Данные были представлены с использованием описательной статистики в виде частот и процентов для категориальных переменных, средних значений и стандартных отклонений для непрерывных переменных. Для оценки взаимосвязи между количественными переменными использовался корреляционный анализ Спирмена.

Результаты

Как показано на, средний возраст медсестер составлял 34,08 года (диапазон 21–55 лет).Что касается уровня образования, большинство участников имели степень бакалавра (76,6%). Кроме того, большинство участников дежурили вечером / ночью (41%) в палате внутренних болезней (19,7%) и работали медсестрой (57,6%). Большинство участников потратили менее 3 часов на работу с больничными информационными системами (ИСЗ) (73,7%) и имели опыт работы от 1 до 5 лет (42%).

Таблица 2.

Описание характеристик образца.

9163 Должность 87 (4215)

Переменная	Категория	Частота (%)	Среднее (СО)
Возраст	20–30	79 (38.5)	34,08 (8,4)
	31–40	67 (32,7)
	41–50	57 (22,4)
	> 50	2 (6,4)
Пилот	43 (21)
Медсестра	118 (57,6)
Старшая медсестра	22 (10,7)
Супервайзер
Матрона	1 (.5)
Уровень образования	Диплом	1 (.5)
	Бакалавриат	157 (76,6)
	Магистр	49 4716 9159 9063		49 4716 9 22,9	46 (22,4)
Вечер	4 (2,0)
Ночь	2 (1,0)
Утро / вечер	ночь 69 (33,7)
	84 (41.0)
Клинический опыт	≤5	86 (42)
	5–10	70 (34,2)	9,71
	11–25	48
	> 26	5 (2,5)
Время, затраченное на HIS	≤3	151 (73,7)	2
	3–6	42 (23,9)
		12 (2,4)

показывает распределение общих баллов по подшкале NI среди изучаемых субъектов.Согласно таблице, средний балл в процентах от общей компетенции НИ составил 59,92%. Самый высокий средний балл был связан с навыками информатики (62,98%), за ним следовала подшкала компьютерных навыков (58,70%), а самый низкий средний балл был связан с навыками работы с компьютером (58,70%).

Таблица 3.

Распределение общих баллов по подшкалам информатики медсестер среди изучаемых субъектов ( n = 205).

Переменные	Общий балл	% от среднего балла	Среднее	Станд.Отклонение	Минимум	Максимум
Навыки в области информатики	50	62,98	31,49	7,83	10,00	50,00148146				15.36	19.00	95.00
Информатика	40	59	23.60	7.12	8.00	40,00
Общая компетентность в области информатики медсестер	185	59,92	110,86	30,31	37	185

= 0,27, p = 0,001), доказательная практика ( r = 0,55, p = 0,001) и время, потраченное на HIS ( r = 0,16, p = 0.01), но сообщалось об отрицательной корреляции с возрастом медсестер ( r = 0,23, p = 0,001) и клиническим опытом ( r = 0,18, p = 0,01). Данные также показывают, что нет значимой связи между переменной уровня образования, смены и должности с компетентностью в области информатики.

Таблица 4.

Корреляция между компетентностью медсестер в области информатики и соответствующими факторами.

Переменные	Сестринская информатика	Sig.(Двусторонний)
Самоэффективность	.27 **	.001
Практика на основе фактов	.55 **	.001	53 Удовлетворенность работой 9014	.012	.862
Время, потраченное на HIS	.167 *	.017
Клинический опыт	−.18 071.
Возраст	-.23 **	.001

Данные показывают, что самоэффективность, удовлетворенность работой, время, потраченное на ИСЗ, и клинический опыт имеют прямое и значительное влияние на компетентность медсестер в области информатики. И наоборот, возраст оказывает косвенное и значительное влияние на компетентность медсестер в области информатики.

Таблица 5.

.001

Переменные	Нестандартизованные коэффициенты B	Стандартизованные коэффициенты Beta	Sig.	R квадрат
Самоэффективность	.024	.235	.001	5,5
Возраст	4 −.071	5,3
Удовлетворенность работой	.012	.073	.000	.5
Время, потраченное на HIS	.009	.182	59
Клинический опыт	-.75	−.208	.003	20

Обсуждение

Компетентность в области сестринской информатики считается основным фактором, влияющим на качество услуг в сфере здравоохранения. Как жизненно важный компонент клинического персонала, медсестры играют большую роль в клинической практике, и успех или неудача медицинского вмешательства в значительной степени зависят от их способностей и компетентности. Результаты этого исследования ясно подтверждают, что самоэффективность, удовлетворенность работой, время, потраченное на ИСЗ, и клинический опыт имеют прямое и значительное влияние на компетентность медсестер в области информатики.Кроме того, мы обнаружили, что возраст оказывает косвенное и значительное влияние на компетентность медсестер в области информатики.

Результаты настоящего исследования показали, что навыки работы с компьютером имеют самый низкий средний балл по сравнению с подшкалами знаний и навыков в области информатики. Этот результат хорошо согласуется с результатом Elsayed et al. (2017), которые исследовали отношение медсестер к практике, основанной на доказательствах. Результаты последнего исследования показали, что самый высокий средний балл был связан с подшкалой информатической грамотности, а самый низкий средний балл — с компьютерной грамотностью.Эти результаты не согласуются с Фер (2014), который обнаружил, что средний балл компьютерных навыков был низким.

Результаты текущего исследования также показали, что существует статистически значимая корреляция между общим баллом компетентности квалифицированных медсестер в области информатики и возрастом медсестер, клиническим опытом, самоэффективностью, практикой, основанной на фактах, и временем, потраченным на ИСЗ. Этот результат согласуется с Elsayed et al. (2017), которые показали, что возраст и многолетний опыт являются важными факторами в компетенции НИ.

Не было значимой связи между переменной уровня образования, смены и должности с компетентностью в области информатики. Этот результат также совпадает с данными Elsayed et al. (2017), которые не обнаружили статистически значимой связи между общим баллом компетенции NI и уровнем образования участников исследования. Однако этот результат не согласуется с Yang et al. (2014), которые изучили точку зрения медсестер-менеджеров на компетентность в области информатики и сообщили, что уровень образования оказывает значительное влияние на компетентность в области информатики.Результаты также противоречат результатам Fehr (2014), который обнаружил статистически значимую разницу в компетенции NI между дипломированными медсестрами и медсестрами MSN, и результатами Kleib и Nagle (2018), которые обнаружили значительные различия в общих средних баллах компетентности. в отношении уровня образования, что позволяет предположить, что оценка компетенций с большей вероятностью повысится с получением высшего образования.

Заключение

Судя по литературе и результатам этого исследования, компетентность медсестер в области информатики оказывает более решающее влияние на результаты пациентов и организационный успех, чем сами информационные системы.Поэтому жизненно важно поддерживать информатику как основную компетенцию профессиональной практики среди нынешних и будущих медсестер. Это исследование четко выявило факторы, связанные с компетенциями NI, а также пролило свет на необходимость практической компетентности в области информатики, а также на возможности, которыми должны воспользоваться менеджеры и преподаватели, чтобы обогатить знания медсестер в области информатики. Для достижения этой цели необходимо улучшить базовые навыки работы медсестрой с компьютером, включив в учебную программу программы обучения информатике.Результаты показывают, что знания информатики, навыки работы с компьютером и самоэффективность требуют значительного внимания при планировании высококачественных образовательных программ. Кроме того, чтобы обучить медсестер практике информатики, компоненты, связанные с компетентностью в области информатики, такие как самоэффективность и время, потраченное на ИСЗ. будут первыми шагами в инициировании подходящих стратегий для достижения этой цели.

Ограничения

В этом исследовании условия были ограничены медсестрами, работающими в больницах Тебризского университета медицинских наук, и элементы анкеты были выбраны на основе выбора медсестер, который мог иметь предвзятость при самостоятельном выборе.Эти вопросы следует рассмотреть в будущих исследованиях.

Ключевые моменты для политики, практики и / или исследований

• Компетенция медсестер в области информатики имеет решающее значение для результатов лечения.

• Навыки работы с компьютером имеют прямое и значительное влияние на информативные навыки медсестер.

• Практические навыки, основанные на фактических данных, оказывают значительное влияние на компетентность медсестер в области информатики.

• Знания в области информатики требуют значительного внимания в программах обучения медсестер.

• Необходимо улучшить навыки работы с компьютером медсестер, включив в них образовательные программы по информатике.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить студенческий исследовательский комитет, медперсонал центров образовательной терапии Тебризского университета медицинских наук и преподавателей Школы менеджмента здравоохранения и информационных наук, которые помогли исследователям в проведении эта учеба.

Биография

•

Герой Хезри , аспирант в области управления медицинской информацией, Тебризский университет медицинских наук.Герой Хезри получил степень бакалавра медицинских данных в Кашанском университете медицинских наук в 2006 году и получил степень магистра медицинских информационных технологий в Тебризском университете медицинских наук в 2014 году. Научные интересы включают оценку информационных систем, электронные медицинские карты, информатику медсестер и бизнес-аналитику. . У нее девятилетний опыт работы в отделении медицинской документации больницы.

Мохаммадхива Абдекхода получил докторскую степень в области медицинских информационных наук в Иранском университете медицинских наук.В настоящее время работает ассистентом профессора в области управления медицинской информацией, Департамент медицинской библиотеки и информационных наук, Школа управления здравоохранением и медицинской информатики, Тебризский университет медицинских наук, Тебриз, Иран. Его исследовательские интересы включают: информационные системы здравоохранения, внедрение информационных систем, наукоемкость, медицинскую библиотеку и информационные науки.

Заявление об авторстве

Мохаммадхива Абдекода и Герой Хезри отвечали за концепцию, дизайн исследования и анализ данных.Оба автора критически отредактировали рукопись.

Вклад автора

HK был главным исследователем и выполнил исследование, собрал данные и написал статью. М.А. был автором-корреспондентом, научным руководителем и сделал окончательную рецензию на рукопись.

Заявление о конфликте интересов

Автор (ы) заявили об отсутствии потенциальных конфликтов интересов в отношении исследования, авторства и / или публикации этой статьи.

Заявление об этике

Различные этические аспекты настоящего исследования были одобрены Советом по этике Тебризского университета медицинских наук (IR.TBZMED.REC.1396.58746).

Финансирование

Автор (ы) раскрыл получение следующей финансовой поддержки для исследования, авторства и / или публикации этой статьи: Эта статья является результатом утвержденного исследовательского проекта и была выполнена при финансовой поддержке студенческого исследовательского комитета Тебризского университета медицинских наук.

Ссылки

• Ball MJ, Douglas JV, Walker PH, et al. (2011) Медсестринская информатика: где встречаются технологии и забота, Нью-Йорк: Springer Science & Business Media.[Google Scholar]
• Campbell CJ, McDowell DE. (2011) Компьютерная грамотность медсестер в общественной больнице: где мы находимся сегодня? Журнал непрерывного образования в области сестринского дела 42: 365–370. [PubMed] [Google Scholar]
• Чанг Дж., Пойнтон М.Р., Гассерт Калифорния и др. (2011) Компетенции в области информатики, необходимые медсестрам на Тайване. Международный журнал медицинской информатики 80: 332–340. [PubMed] [Google Scholar]
• Дарвиш А., Бахрамнежад Ф., Кейханян С. и др. (2014) Роль медсестринской информатики в повышении качества медицинского обслуживания и потребность в соответствующем образовании.Глобальный журнал науки о здоровье 6: 11. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Эльсайед, Вашингтон, Хусейн FM, Осман, WN. (2017) Связь между компетентностью медсестер в области информатики и отношением медсестер к научно обоснованной практике среди квалифицированных медсестер онкологического центра Мансуры. Международный журнал сестринской дидактики 7 (6): 26–33. [Google Scholar]
• Fehr ST (2014) Изучение взаимосвязи между компетентностью медсестер в области информатики и компетентностью на основе фактических данных среди медсестер неотложной помощи .Докторская диссертация, Университет Джорджа Мейсона, Фэрфакс, Вирджиния.
• Garde S, Harrison D, Hovenga E. (2005) Необходимые навыки для медсестер в их роли специалистов в области информатики здравоохранения: обзор в контексте глобального образования в области информатики здравоохранения. Международный журнал медицинской информатики 74: 899–907. [PubMed] [Google Scholar]
• Gassert CA. (2008) Компетенции в области технологий и информатики. Медицинские клиники Северной Америки 43: 507–521. [PubMed] [Google Scholar]
• Хантер К.М., МакГонигл Д.М., Хебда, TL.(2013) Измерение компетентности медсестер в области информатики на основе TIGER: разработка и внедрение онлайн-инструмента для самооценки. Журнал сестринского образования и практики 3: 70. [Google Scholar]
• Hwang J-i, Park H-a. (2011) Факторы, связанные с компетентностью медсестер в области информатики. Компьютеры, информатика, сестринское дело 29: 256–262. [PubMed] [Google Scholar]
• Клейб М., Нэгл Л. (2018) Факторы, связанные с компетентностью канадских медсестер в области информатики.