Дисциплина

МДК 05.01. Теоретические и прикладные аспекты методической работы воспитателя ДОУ (раздел 1)

Формат предъявления

На очной встрече

Обработка результатов научных исследований

Результаты каждого исследования важно обрабатывать по возможности тотчас же по его окончании, пока память экспериментатора может подсказать те детали, которые почему-либо не зафиксированы, ведь они могут представлять интерес для понимания существа дела. Полученные данные необходимо привести в определенную систему, подвергнуть анализу, после чего сделать выводы. В процессе анализа должны быть выявлены закономерности. При обработке собранных данных может оказаться, что их или недостаточно и они не дают оснований для окончательных выводов. В таком случае исследование необходимо продолжить, внеся в него дополнения.

Исследования в области педагогики связаны с изучением учебно-воспитательного процесса. С целью количественного анализа педагогических явлений используется математическая статистика. Под статистическими данными понимаются сведения о числе объектов в какой-либо более или менее совокупности, обладающие теми или иными признаками (например, количество детей-спортсменов, имеющих конкретный уровень общей физической подготовленности).

Вводя в анализ материала математический метод обработки данных, мы, естественно, оказываемся стоящими перед вопросом о точности, достоверности педагогических выводов, вытекающих из математических формул. Трудность подобной задачи становится понятной, если учесть, что даже у одного и того же человека в идентичных условиях показатели подготовленности могут значительно колебаться. Причин тому много: во-первых, многие факторы, влияющие на ход обучения и воспитания, неизвестны (например, какие-то события в жизни исследуемого, немыслимо детально учесть его жизненный опыт, нельзя полностью изолировать человека в эксперименте от влияния постоянно изменяющейся окружающей среды и т. п.); во-вторых, практически невозможно подобрать совершенно одинаковых людей для сравнительного эксперимента; в-третьих, нельзя найти двух одинаковых педагогов для проведения занятий в экспериментальных и контрольных группах, нельзя с одинаковым настроением провести занятия одному учителю в экспериментальной и контрольной группе; в-четвертых, субъективные переживания исследуемых, их отношение к занятиям, эксперименту недоступны прямому изучению. Следовательно, в любых педагогических явлениях, включая и педагогический эксперимент, связь между причиной и следствием никогда не бывает однозначной, т. е. каждая причина может порождать несколько следствий и, наоборот, каждое следствие может порождаться несколькими причинами. Более того, связь между причиной и следствием, как правило, искажается, видоизменяется под влиянием множества посторонних факторов. Метод обучения и воспитания, который у одного педагога дает прекрасные результаты, у другого оказывается даже отрицательным.

Статистический анализ данных обычно применяется к исследованию причинных связей между изучаемыми показателями или, точнее, к проверке гипотез о наличии и характере таких связей. Для того, чтобы связь могла рассматриваться как причинная, необходимо (но не достаточно), чтобы выполнялись три принципа причинности:

— причины (предикторы) должны предшествовать следствию и с очевидностью инициировать его наступление (внесение игрушки на урок математики порождает интерес учащихся);

— причины и следствие должны коррелировать друг с другом (новизна – интерес);

— взаимосвязь причин и следствия должна быть изолирована от влияния других факторов.

Если при использовании одного и того же метода обучения факт повышения эффективности учебного процесса не обнаруживается в одном и том же коллективе или в разных, но идентичных коллективах, то, видимо, данный метод обучения подвержен действию каких-то, пока еще неизвестных факторов, а потому говорить о закономерности пока еще преждевременно.

После завершения сбора эмпирических данных необходимо провести их обработку, преобразование, с целью сделать их обозримыми, компактными, пригодными для анализа, проверки гипотез, интерпретации. Процесс обработки результатов исследования включает ряд этапов.

Один из них — редактирование и кодирование информации. Основное назначение этой процедуры состоит в унификации и формализации той информации, которая была получена в ходе исследования. Например, в анкетировании часть информации заранее формализована: даны закрытые вопросы (т. е. приведены возможные варианты ответов) и проставлены их цифровые коды. Однако нередко в ответах и на такие вопросы встречаются описки, нечеткое написание и другие погрешности. Другой тип данных, собираемых при массовых опросах, представляют ответы на открытые вопросы. Их группировка и последующее кодирование также являются задачей этой процедуры.

Второй этап — это ввод данных в компьютер и электронная обработка информации. Объем информации, собираемой в ходе исследования, как правило, достаточно велик. Обработка таких массивов данных без применения компьютеров трудна и малоэффективна.

Информация, собранная на основании анкетирования, в ряде случаев прямо не отвечает на вопросы, которые необходимо решить в исследовании. Для ее получения может потребоваться выполнение ряда преобразований собранных данных.

Подготовка данных к обработке — это один из наиболее трудоемких этапов эмпирического исследования. В нем можно условно выделить, как уже отмечалось, ввод данных в компьютер; проверка и чистка данных; специальная подготовка данных. При ручной обработке, например, анкетных данных по каждому вопросу анкеты нужно определить следующие показатели:

— сколько человек выбрали тот или иной вариант ответа;

— сколько затруднились с ответом;

— сколько опрашиваемых не дали ответа на вопрос.

Эти показатели необходимо подсчитать в абсолютных цифрах, а затем в процентах к общему числу респондентов. Затем необходимо провести проверку: при сложении всех трех показателей в процентах должно получаться 100% или более 100%, если респондент выбрал большее количество альтернатив, чем предполагалось условиями заполнения анкеты. Если получилось меньше 100%, то это означает, что при подсчете была допущена ошибка. После того, как получена картина ответов на все вопросы, можно начинать составление таблиц взаимной сопряженности между ответами на различные вопросы.

При составлении таблиц необходимо учитывать значимость связей между вопросами. После получения результатов необходимо прокомментировать каждое полученное цифровое значение. Далее нужно сопоставить полученные данные с гипотезой исследования, что позволит сделать вывод о том, что нашло подтверждение в ходе проведения исследования, а что — нет.

Желательно оценить качество полученных результатов по следующим критериям:

— является ли полученная информация качественно новой;

— что добавляет полученная информация к тому, что уже известно об объекте;

— какие результаты исследования оказались неожиданными;

— какие выводы можно сделать по результатам исследования.

Для наглядности полученных результатов целесообразно составить таблицы, диаграммы, графики, схемы, позволяющие наглядно проиллюстрировать результаты исследования.

Самой важной частью обработки эмпирических данных является стадия их анализа и выявления тенденций, прогнозирование их развития и выработка практических рекомендаций и предложений.

Наиболее простая форма обобщения первичной информации — группировка. Она позволяет зачислить респондента в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком (или признаками) группировки. Выделенные таким образом однородные по составу (по признаку группировки) группы значительно легче соотносить, сравнивать, анализировать. Выбор признака группировки диктуется задачей научного исследования.

В зависимости от шкалы измерения, в соответствии с которой получены ответы на вопрос, группировка эмпирической информации может представлять собой:

— зачисление респондентов в номинальные группы (группировка опрошенных по полу, возрасту и т. п.);

— упорядочение информации в ранжированном ряду (например, по степени включенности в творческую деятельность и т. п.);

— группировку по количественному признаку, в результате которой группы респондентов характеризуются числовой величиной и потому количественно сравнимы между собой.

Каждой выделенной группе соответствует некоторое число, отражающее ее количественный состав. Такой ряд чисел, получаемый в результате группировки, называется рядом распределения. Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным — вариационными. Та или иная группа респондентов характеризуется по количественному признаку не одним числом, а числовым интервалом, например возрастными интервалами: 8-13 лет и т. д. Числа, обозначающие интервалы, называются их границами.

Составление таблиц не представляет собой отдельный вид математической операции обобщения первичной информации. Это форма отображения рядов распределения, имеющая преимущество в том, что в ней кратко даются пояснения числовых значений соответствующих групп. Числовые данные в таблице объясняются заголовками, подлежащим и сказуемым. Заголовки в таблице бывают общие, выступающие в качестве названия таблицы и раскрывающие структуру группировки рассматриваемой совокупности респондентов либо связь между рядами распределения. Наряду с этим в названии таблицы целесообразно указывать место и время, к которым относятся приводимые сведения, а также общие для всех показателей единицы измерения (проценты, количество человек, оценочный индекс, номинал денег и т. д.). Содержание строк и столбцов раскрывается внутренними заголовками: боковыми для строк и верхними для столбцов. Подлежащим в таблице называется объект (совокупность респондентов), характеристики которого — сказуемое — выражены в таблице в числовом виде.

Наряду с табличным широко используется графический способ отображения эмпирических данных. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Полигон преимущественно используется для графического отображения непрерывных рядов, а гистограмма — прерывистых.

Более глубокий вид математического анализа характеристик изучаемого явления — выяснение их взаимодействия и тенденций изменения. Осуществляется оно при помощи сравнения и сопоставления рядов распределения, построенных на основании группировок по различным признакам. Наиболее простой метод выявления взаимосвязи двух признаков — группировка и сравнение средних. Корреляционная связь двух (или нескольких) признаков социального объекта носит статистический характер, в связи с чем она является не строгой закономерностью, а лишь тенденцией.