An introduction to educational research methods. Введение в образовательные исследовательские методы Білім беру-зерттеу әдістеріне кіріспе
жүктеу/скачать 32,4 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Дополнительная литература
- Ойлар мен анықтамалар Айнымалылар
- Таңдамалар мен жалпы жиынтықтар
- 9.1 ҚОРАПША Шынайылықты бағалау
- Жарамдылық пен шынайылық
- 9.2 ҚОРАПША Мүмкін таңдалым
- 9.3 ҚОРАПША. Анықталған таңдалым
- Зерттеуге қатысты сандық тәсілдер
- 9.4 ҚОРАПША Экспериментті жоспарлау
Задание 9.5 Взгляните на рисунок 9.4. На нем представлены средние показатели и доверительные границы для трех школ. В школе А учится 2000 учеников, в школе В – 500 учеников, и в школе С – 2000 учеников. Какое из следующих высказываний можно утверждать с 95% уверенностью? • Школа A значительно ниже общенационального среднего показателя. • Школа B значительно выше общенационального среднего показателя. • Школа C значительно выше общенационального среднего показателя. • Не существует принципиальной разницы между школой А и школой В. • Не существует принципиальной разницы между школой В и школой C. • Не существует принципиальной разницы между школой А и школой C.
Taking A Quantitative Approach 461
• средний показатель и диапазон предыдущей успеваемости в школе (лишь KS2–3, KS2–4 и KS3–4). Это выглядит как «святой Грааль» для оценки эффективности школ, но с этой конкретной моделью связано несколько проблем. Способ, который модель CVA применяет к отсутствующим данным, может вызвать системную ошибку, и некоторые переменные также могут взаимодействовать и влиять на CVA нелинейными способами (напр., низкий доход может влиять на успеваемость младших учеников больше, чем старших). Учитывая эти моменты, CVA – просто один из нескольких показателей эффективности, разработанных с 1991 года, включая баллы семейного фонда Фишера и модели, разработанные центром управления образованием (Cen- tre for Educational Management (CEM)) университета Дарема (примеры: MIDYIS, Yel- lis и ALIS). Различаются данные о населении, использованные для разработки этих моделей, а также некоторые включенные переменные, но каждая основана на методе, подобном CVA.
Данные, предоставленные такими типами моделей, были использованы как часть процедур отчетности (напр., через Ofsted), для планирования усовершенствования школ (напр., для школ, учителей или учеников), а также родителями при выборе школы для своего ребенка. Вы, вероятно, узнаете многие из вышеперечисленных названий. В самом деле, управление стандартами в образовании (Ofsted) заставило школы предъявлять доказательства использования данных CVA для усовершенствования школы, предоставляя их школам через онлайновую платформу RAISE, и данные CVA публикуются для ознакомления родителями. Однако использование одних данных и, следовательно, одной модели для каждой из этих задач может быть проблематично, и включаемые в такие модели переменные должны различаться в зависимости от области применения такой модели.
Например, если CVA используется для прогнозирования будущих достижений (как в случае учеников во многих моделях СЕМ), то в эту модель необходимо включить каждый фактор, чтобы сделать этот прогноз максимально точным. С другой стороны, если CVA используется в качестве фокуса для усовершенствования школы, то разумнее включить лишь те переменные, которые школа действительно может контролировать. Соответственно, если CVA используется для отчетности, то все заинтересованные стороны должны быть способны понять смысл приведенных показателей, и потому сложное многоуровневое моделирование, подобное этому, может быть неприемлемо.
Учитывая вышесказанное, кажущаяся точность и «авторитетность» рейтинга эффективности, такого как CVA или рейтинг семейного фонда Фишера, могут ввести в заблуждение родителей, учителей и детей, заставляя их безоговорочно доверять подобным данным. Есть два хороших примера ситуаций, когда это становится проблематичным относительно интерпретации данных CVA родителями. 1. Мы уже увидели, как родители могут решить, что более высокий рейтинг эффективности означает лучшую школу, без учета доверительных интервалов. Однако учитывая, что модели CVA используют данные учеников, которые посещали школу в
Taking A Quantitative Approach 462
течение, например, последних семи лет, то в действительности они могут не давать родителям представления об эффективности школы в будущем (в конце концов, если ваш ребенок только начинает обучение в школе, вы хотите знать, каковы будут ее показатели через семь лет). Вместо этого они отражают показатели школы за предыдущие годы, и не учитывают неопределенность, связанную с прогнозированием показателей школы в будущем. Когда статистики вносят такую неопределенность в модели типа CVA, прогнозируемые показатели школы настолько схожи, что становится практически невозможно различать школы на основании их рейтинга CVA. 2. Хотя рейтинг CVA школы может быть показателем ее эффективности с учетом ряда факторов, включенных в модель, при создании модели, помогающей родителям выбрать школу, важно не учитывать переменные школьного уровня. Это объясняется тем, что родитель хочет знать, сможет ли конкретная школа (со всеми контекстуальными характеристиками) дать их ребенку (с его/ее собственными характеристиками) образование лучше, чем другая школа. Если школьные факторы связаны с достижением, то это часть того эффекта, который интересует родителя. Поэтому использование исходных данных CVA будет неприемлемо.
Родители и другие инстинктивно основывают свои суждения на тех показателях, которые они понимают, и продолжение публикации исходных данных о показателях школы вводит в заблуждение. Однако важно, чтобы родители и учителя понимали, что даже рейтинги эффективности, подобные CVA, все равно являются узким показателем эффективности школы или учителя, и что такие данные в действительности можно использовать лишь как отправную точку для разговора, а не
• Вы можете использовать количественный подход для описания и • Экспериментальное исследование включает изменение переменной (независимая переменная) для изучения ее влияния на другую переменную (зависимая переменная), с учетом всех прочих отвлекающих переменных, способных повлиять на зависимую переменную. • Неэкспериментальное исследование включает поиск объяснений феноменов путем поиска потенциальных причинно-следственных связей между переменными, с учетом влияния остальных переменных. • Связь между переменными А и Б не всегда означает, что увеличение А приводит к увеличению Б. Все может быть наоборот, или обе переменные могут зависеть от третьей переменной В.
Taking A Quantitative Approach 463
Вопросы для рефлексии 1. Просили ли вы вашего руководителя или критически настроенного друга проверить ваши планы сбора информации прежде, чем вы приступите к работе – зачастую они могут предложить отвлекающие переменные, которые вы упустили? 2. Каковы ограничения ваших данных? Критически воспринимайте свои методы и выводы при написании своего исследования. Данные любого исследователя имеют ограничения – важно быть откровенным на их счет. 3. Уверены ли вы в своих выводах? Будьте скептичными относительно того, что данные говорят вам. Остерегайтесь интерпретации данных в соответствии со своими предыдущими ожиданиями без учета альтернативных объяснений. Опасайтесь, что кто-то другой сделает то же!
• Понимание происхождения данных (таких как данные успеваемости) крайне важны для информированного заключения относительно этих данных. • Не пугайтесь чисел – даже если вы не сильны в математике, это неважно. Думайте о числах, как о слуге, который помогает вам что-то понять. • Собирайте данные на как можно более высоком уровне измерения. • Один факт наличия связи между переменными не означает, что одна вызывает изменение другой. Дополнительная литература Cohen, L., Manion, L. and Morrison, K. (2011) Research Methods in Education. (7th edn). London: RoutledgeFalmer. Brace, N., Kemp, R. and Snelgar, R. (2009) SPSS for Psychologists (4th edn). Basingstoke: Palgrave Macmillan. Coolican, H. (2009) Research Methods and Statistics in Psychology (5th Edn). London: Hodder & Stoughton. Field, A. (2009) Discovering Statistics Using SPSS (3rd edn). London: Sage. Sani, F. and Todman, J. (2008) Experimental Design and Statistics for Psychology. (2nd Edn). Oxford: Blackwell Publishing. For the Curriculum, Evaluation and Management Centre at the University of Durham (for ALIS, Yellis, etc.), visit: www.cemcentre.org Taking A Quantitative Approach 464
Taking A Quantitative Approach 465
САНДЫҚ ӘДІСТІ ҚОЛДАНУ MARK WINTERBOTTOM ТАРАУ 9
Тарауға шолу жасау Сандық тәсіл ойларды тұжырымдау мен сынақтан өткізу үшін өлшемдер мен сандарды пайдалануды білдіреді. Ол, ережеге сәйкес, сандық мәліметтерді қосуды және/немесе көптеген сандар арасындағы айырмашылықтар мен байланыстарды іздеу үшін пайдалануды білдіреді. Бұл тарауда біз сандық мәліметтерді жинау мен түсіндірудің әдістерін қарастырамыз.
Талдау тәсілі туралы ойланып алмастан, мәліметтерді еш уақытта көп етіп жинамаңыз!
Бастамас бұрын, сандық тәсілдерді талқылауға, оқуға, бағалауға және жоспарлауға сізге көмек беретін кейбір іргелі терминдер мен ойларға көз жүгіртіп шығайық. Содан кейін мен сіздің жеке зеттеу жұмысыңызды жоспарлау үшін екі тәсілді ұсынамын және мектеп нәтижелері туралы мәліметтерді қалайша дұрыс және бұрыс пайдалануға болатын жолдарды қарастырып шығамыз! Taking A Quantitative Approach 466
Ойлар мен анықтамалар Айнымалылар Сандық тәсіл, ережеге сәйкес, бір нәрсенің немесе біреудің қасиетін өлшеуді білдіреді. Бұл қасиет айнымалы деп аталады. Айнымалылар – айнымалылар деп аталады, өйткені олар өзгере алады. Сіз сауалнамалар немесе тестілерді құрастыра отырып адамдар туралы сандық мәліметтерді жинай аласыз. Немесе субъектілерді «алыстан» бақылай отырып мәліметтерді жай ғана жаза аласыз; мұның бәрі қандай мәліметтердің қажет екендігіне байланысты. Алайда, мәліметтерді жинау үдерісі сіз алатын мәліметтерді өзгерте алады! Айнымалыларға төмендегілер жатады: • қатысушы оқушылардың саны • тест нәтижесі • бес GCSE емтиханды A–C тапсырған студенттер пайызы • деңгейі (мәсел., бастапқы, орта және т.б.) • мектепті басқару жүйесі. Сандармен сипатталған айнымалылар сандық (мәсел., бес GCSE емтиханды A–C тапсырған студенттер пайызы) болып табылады. Санаттармен сипатталған айнымалылар сапалы немесе санатты болып табылады (мәсел., мектепті басқару жүйесі – қор, ерікті көмек көрсету және т.б.). Бұл тарау сандық тәсілге арналғанымен, біз, ережеге сәйкес, сапалық айнымалыларды да қарастырамыз.
Санды айнымалылар екі түрлі болады. Үздіксіз айнымалылар белгіленген аралықтан кез келген мәнді қабылдай алады (мәсел., 3,2 немесе 4,798), ал дискретті айнымалылар мүмкін мәндер арасында анық аралықтарға ие (мәсел., мектепте 100,324 оқушы болуы мүмкін емес!).
Айнымалылардың басқа өлшемі ретінде шәкіл немесе біз пайдаланатын өлшеу деңгейі болып табылады. Айнымалы сапалық/сандық немесе үздіксіз/дискретті айнымалылардың болатынын анықтайды. • Қалыпты шәкіл бақылаулардың санаттау үшін сапалы айнымалыларға арналған. Топқа тағайындалған мән жай ғана затбелгі болып табылады және сан туралы ешқандай ақпарат бермейді. Жыныс қалыпты шәкіл бойынша өлшенетін айнымалы болып табылады: ер балалар үшін «1» және қыздар үшін «2» санын белгілеуге болады. • Реттік шәкілдер тәртіпті бағалап, дискретті айнымалыларды береді. Тестте алған балының саны бойынша сыныптағы оқушыларды бөліп отырсыз деп елестетіңіз; үздік оқушылар 1-ге ие болады және т.б. Қарапайым затбелгілерге қарамастан (жоғарыда көрсетілгендей), «2»-ге қарағанда «1» жақсырақ. Мұндай шәкіл түрі қорытынды жасау үшін тиімді болып табылады, алайда әрбір оқушының балдарының арасындағы дәл мән анық емес және міндетті түрде ұқсас болады. • Аралықтар мен қарым-қатынастар шәкілі өлшем бірліктері арасындағы аралықтарға тең болған жағдайда дискретті немесе айнымалы мәліметтер береді (мәсел., минутты қалай өлшесеңіз де, бір ұзақтылыққа ие!). Қатынастар шәкілі жағдайында нөл – нөлді білдіреді, балалар жоқ немесе ешқандай жауап дұрыс болған жоқ. Аралықтар
Taking A Quantitative Approach 467
Таңдамалар мен жалпы жиынтықтар Сандық мәліметтерді жинақтай келе, өз таңдауыңыз бен өзіңіздің жалпы жиынтығыңызды ерекшелеу маңызды. Таңдау – жиынтық топшасы. Жалпы жиынтықты білдіретін таңдау туралы мәліметтерді жинақтау жиынтық туралы қорытынды жасауға мүмкіндік береді. Біз таңдауды жиі пайдаланамыз, өйткені жиынтықта барлық жеке тұлғаны өлшеу орынсыз.
Сіздің таңдалымыңыз ұсынылатындай болуы үшін, жалпы жиынтық – бұл оңай көрінбейтіндігін түсіну маңызды. Мәселен, егер сіз өз еліңіздегі 14 жасар оқушылардың жиынтығына зерттеу жұмысыңыздың тарауын қаласаңыз, онда өз еліңіздегі барлық 14 жасар мектеп оқушыларының кездейсоқ таңдалымын жасау қажет – бұл таңдалымның
• Бір топқа түрлі жағдайлардағы бір сауалнаманы беріңіз де, олардың жауаптарының сәйкес келетіндігін тексеріңіз (12 тарауды қараңыз). (Алайда олардың өз жауаптарын есте сақтап қалуы мүмкін екендігін есте сақтау қажет!). • Бір топқа түрлі жағдайлардағы екі түрлі сауалнаманы (олардың сұрақтары бір ойды зерттейді) беріп, байланысты сұрақтарға жауаптар реттілігін тексеріңіз. • Екі бірдей топқа бір сауалнама беріп, олардың жауаптарының тым айрықшаланбайтынын тексеріңіз. • Екі бірдей топқа түрлі жағдайлардағы екі сауалнаманы беріңіз (олардың сұрақтары бір ойды зерттейді) де, байланысты сұрақтарға қатысты олардың жауаптарының тым ерекшеленбейтінін тексеріңіз. шәкілі жағдайында нөл салыстырмалы – мәсел., нөл уәждеменің негізгі деңгейін сипаттай алады.
Кейбір айнымалылар біздің қызығушылық танытқан нысанымыздың тікелей көрсеткіші болып табылады – оқушының жынысы оның жынысының нақты көрсеткіші болып табылады. Басқа көрсеткіштер соншалықты нақты емес. Мәселен, тестте жинаған балдар оқушылар үлгерімінің жанама көрсеткіші болып табылады. Мұндай көрсеткіштер негізгі құрылымның шынайы көрсеткіші болып табылады. Мұндай жарамдылық жеке мәліметтерді жинау кезінде, сонымен қатар басқа адамдардың мәліметтері мен тұжырымдарын түсіндіру кезінде маңызды.
Сонымен қатар шынайылықты есепке алу да маңызды – түрлі уақытта, түрлі таңдалымдарда және бір құрылымның түрлі көрсеткіштері бойынша мәліметтердің реттілігі мен қайталанушылығы. 9.1 қорапшада сіздің зерттеу жұмысыңызға қатысы бар айнымалының жақын сәйкестігіне ие бір пилоттық топ немесе екі топтың көмегімен шынайылықты бағалаудың кейбір тәсілдері ұсынылған. Taking A Quantitative Approach 468
осылай аталатын мүмкіндік болып табылады. Таңдалым мүмкіндігінің төрт түрі 9.2 қорапшада келтірілген. Алайда сіздің зерттеуіңіз өз сыныбыңызда, өз мектебіңізде өтеді – бұл ұсынылмайтын таңдау, анықталған таңдалым түрі. Сіздің сыныбыңыздағы балалар бүкіл елдегі 14 жасар балалардың болмысын түгел көрсете алмайтын шығар, және сондықтан жалпылама жасай алмайсыз. Сіздің оқушыларыңыздың ерекшеліктері тәрбиеге, әлеуметтік- экономикалық топқа, орналасқан жеріне, жас тобына немесе мұғалім ретіндегі өзіңіздің жеке идиосинкразияңызға, сонымен қатар көптеген басқа да айнымалыларға байланысты болуы мүмкін. Сондықтан өз сыныбыңызда зерттеу жұмысын жүргізу кезінде сіздің сыныбыңыз нысаналы жиынтық болады – өз нәтижелеріңізді таратуыңыз мүмкін мейлінше кеңірек топ жоқ.
• Кездейсоқ таңдалым: Бұл жағдайда таңдалуға деген мүмкіндік барлық мүшелерде бірдей болады. Таңдалымға бір жеке тұлғаны қосу басқаны қосуға ешқандай әсер етпейді. • Жүйелі таңдалым: Кейде кейбір тәртіпке сәйкес жеке тұлғаларды таңдау орынды болып табылады – айталық, тізімдегі әрбір төртінші тұлға. Ол үшін сізге субъектілер тізімін ретке келтіріп, бастапқы нүктені кездейсоқ таңдау қажет.
• Аймақтанған таңдалым: Сіз басқа айнымалылардың (мәсел., жынысы) сіздің нәтижеңізге әсер етуі мүмкін екендігін болжай аласыз. Осы әсерді жоюға тырысу үшін, сіз кездейсоқ тәсілмен жартысын балалардан және жартысын қыздардан таңдап ала аласыз. • Деңгейлі таңдалым: Өз таңдауыңызды бірнеше деңгей бойынша жүйелей аласыз. Мәселен, егер сіздің ойыңызша, оқу жылы мен мұғалім сіздің мәліметтеріңізге әсер ете алатын болса, онда сіз кездейсоқ тәсілмен жас тобын таңдап ала аласыз, содан кейін әрбір кездейсоқ тәсілден оқытушы бойынша топтарды таңдап ала аласыз, содан кейін әрбір топтан зерттеу үшін оқушыларды таңдап ала аласыз. Taking A Quantitative Approach 469
9.3 ҚОРАПША. Анықталған таңдалым • Жанама таңдалым: Сізде рұқсат бар кісілерді пайдаланасыз. Өз тұжырымдарыңызды мейлінше кең жиынтыққа тарата алмайсыз. • Квоталық таңдалым: Сіз белгілі бір айнымалының (мәсел., жыныс) сіздің нәтижелеріңізге әсер ете алатынын болжайсыз. Қандай да бір әсерді жою үшін, сіз кездейсоқ тәсілмен балалар мен қыздар арасынан өз субъектілеріңізді таңдап аласыз, алайда қызығушылық тудыратын оқушылар тобындағы балалар мен қыздарды теңдей алу қажет (мәсел., Кэмбриджширдегі оқушылар жиынтығы). Сіздің нәтижелеріңіз тек осы оқушылардың шектелген жиынтығына ғана таратылады. • Өлшемді таңдалым: Егер сіз бірқатар айнымалылардың зерттелетін айнымалыға әсерін сезсеңіз, онда сіз осы айнымалылардың әрбір жиынтығына ие субъектілерді әдейі ала аласыз. • Алдын-ала жоспарланған таңдалым: Өзіңіз зерттегіңіз келген топты, сіздің ойыңызша, білдіретіннің негізінде сіздің таңдалымыңызда қандай субъектілер болатынын таңдап аласыз. Өз таңдалымыңыздың шегінен тыс жалпыламалар жасау ұсынылмайды, өйткені сіздің таңдалымыңыз толықтай шынайы.
Егер сіздің осы зерттеу саласында дайындығыңыз болса, онда сіз өз зерттеуіңізді ақылға сыймайды деп есептейсіз – ең соңында, егер оны қолдану саласы шектелген болса, онда оның мәні қандай? Екі жауап бар: (1) өз сыныбыңыздағы өз тәжірибеңізді зерттеу сіздің кәсіби дамуыңызға айтарлықтай әсер етеді; және (2) егер жазу кезінде өз зерттеуіңіздің мәнмәтінін нақты анықтаған болсаңыз (сіз, сыныптың түрі, сабақтың мазмұны, жалпы мектептік мәнмәтін және т.б.), онда сіздің зерттеуіңізді оқитын кез келген оқырман сіздің нәтижелеріңіздің қаншалықты оған тиесілі екендігін шеше алады (пайдаланушылық жалпыламалық ретінде аталатын).
Ең соңында, өз зерттеуіңіздегі мейлінше кең жиынтықтарға тарату қажет емес, сіз осыны жасайтын кең ауқымды зерттеулерді оқып шығасыз. Егер субъектілердің өздері кездейсоқ жолмен таңдалғанның өзінде, екі жүзге негізделген зерттеу екі тұлғаға негізделген субъектіге қарағанда әжептеуір деңгейде жалпылама екендігінің белгілі болатыны рас – алайда неге?
Егер сіз бір жиынтықтан көптеген түрлі таңдалымдар жасайтын болсаңыз, онда олар бірдей өлшенетін айнымалының орташа (көптеген адамдар орташа деп атайды) немесе орташа квадраттық ауытқуға (орташа мәннің айналасында мәліметтер қаншалықты шашыраңқы) ие болады. Алайда егер үлкен таңдалымды пайдаланатын болса, онда орташа мән жалпы алғанда орташа мәнге жақын болады; сондықтан таңдалым қаншалықты көп болса, соншалықты жақсы болады. Егер сіз сандық тәсілді
Taking A Quantitative Approach 470
қолданатын болсаңыз, онда таңдалым өлшемі 30 жеткілікті болады. Зерттеуге қатысты сандық тәсілдер Онда мәліметтерді қалайша алуға болады? Екі негізгі тәсіл бар: экспериментальды (кейбір араласудың әсерін өлшеу) және экспериментальды емес (әртүрлі айнымалылар бір-біріне әсер етуі мүмкіндігі туралы қабылдау мен талпыныстар). Эксперименталды X Бұл тәсіл бір айнымалының басқасына осы айнымалының біреуінің өзгеруі (тәуелсіз айнымалы) және барлық басқа айнымалыларды өзгертпестен (оларды бақылау) есебінен жүзеге асырылады. Эксперименталды әдіс жалпы алғанда 9.4. қорапшада келтірілген кезеңдерге негізделеді.
1. Нені тапқыңыз келетінін анықтап алыңыз да, ненің орын алатынын жасап шығарыңыз. Тәуелсіз айнымалының (әрекеттің) тәуелді айнымалыға (реакция) әсері қандай екендігіне болжам жасаңыз. 2. «Оқушылардың оқудағы үлгерімі» сияқты айнымалыны тікелей өлшеуге болмайды және сізге «тесттер нәтижесі» сияқты «прокси» немесе жанама көрсеткішті пайдалану қажет; зерттелетін айнымалының жарамды индикаторы ретінде өз «прокси» таңдауыңызды негіздеуді ұмытпаңыз. 3. Кімнің сіздің жиынтығыңыз болатынын шешіп алып, содан кейін кездейсоқ тәсілмен жиынтықтан субъектілерді таңдап алыңыз. 4. Егер сіздің эксперименталды «іс-әрекетіңіз» «жаңа оқыту әдісін пайдаланады» немесе «жаңа оқыту әдісін пайдаланбайды» деген сияқты нәрсені білдірмейтін болса, онда кездейсоқ тәсілмен өз оқушыларыңызды әр топқа шашып тастаңыз. Егер сіздің экспериментіңіз мейлінше сандық айнымалыны қамтитын болса, атап айтқанда сабақ барысында жұмыс ұзақтылығы сияқты, онда деңгейлер (бір сағат, екі сағат және т.б.) бойынша оқушыларды теңдей шашып тастау бұрынғыша маңызды болады. 5. Осы мәнмәтін үшін әсер ету деңгейлерінің шынайы екендігіне көз жеткізіңіз (қарапайым сынып). Мәселен, компьютер алдында сегіз сағат отырудың оқушылардың үлгеріміне әсерін анықтау бір сабақ барысында Taking A Quantitative Approach 471
мүмкін емес. Сонымен бірге сіздің әсерлеріңіздің аралығының беталыстар мен айырмашылықтарды бақылауға мүмкіндік беретініне көз жеткізіңіз. Компьютерде 60 минут жұмыс жасауды 61 минутпен салыстыру бастапқы қорытындыларды жасауға мүмкіндік бермейді. 6. Әлеуетті назарды басқа жаққа аударатын айнымалыларды (сіздің нәтижелеріңізге әсер ете алатын айнымалылар, атап айтқанда 9.2 суреттегі В айнымалысы) анықтап алып, оларды бақылау стратегияларын (түрлі әсер деңгейіне ие субъектілер арасында оларды тұрақты деңгейде ұстау) жасап шығарыңыз немесе оларды жойыңыз (мәсел., мұғалімнің көмекшісін жайдан шығарып жіберу). 7. Күрделілікті анықтау үшін, басқа таңдалыммен өз әдістеріңізді сынақтан өткізіңіз. 8. Эксперимент жүргізіп болғаннан кейін, әрбір субъект үшін тәуелді айнымалыны таңдап алып, қорытынды шығару үшін статистикалық тестті пайдаланыңыз. Статистикалық тесттерді таңдауды соңғы мезетке қалдыруға болмайды – сіздер жинаған мәліметтер ешқандай статистикалық тестпен үйлеспейтіні жиі белгілі болып жатады. 9. Мейлінше кең жиынтыққа өз қорытындыңыздың жалпылау ауқымын көрсете отырып мұқияттылық сақтаңыз. Эксперименталды үлгі зертханадағы ғылыми зерттеу жұмысы үшін жақсы негіздеме болып табылады, алайда көптеген айнымалылар мен мектептегі кестеге шектеу жасалатын осы сыныпта осы тәсілді қолдану үнемі жүзеге асырылмайды.
Сіз тоғызыншы сыныптағы топқа алты апталық уәждемелік бағдарламаның әсерін зерттейін деп отырсыз деп есептейік. Оның үстіне осы түзілген топпен шектелу үшін, сіз бір топ оқушыны кездейсоқ таңдап алдыңыз да, оларды түскі уақытта оқытып жүрсіз. Сіз оларға уәждеме беруді алдын-ала бағалау үшін сауалнаманы пайдаланасыз. Содан кейін сіз алты апталық бағдарлама аяқталғаннан кейін дәл сол сауалнаманы бересіз де, уәждеме деңгейінің артқанын байқайсыз. Сіздің қуанышыңызға орай, тренинг бағдарлама оң нәтиже бергені туралы қорытынды жасайсыз!
Бұл солай ма? Сіз өз нәтижеңізге әсер ете алатын барлық басқа айнымалыларды есепке алғаныңызға сенімдісіз бе? Сіз өз бағдарламаңызды семестр басында бастауыңыз мүмкін, содан кейін семестр аяқталған соң уәждеме деңгейін қайта өлшеуіңіз мүмкін; мүмкін сіз балалардың семестрдің аяқталу себебінен көбірек уәждемеге ие екендігін күткен боларсыз! Шын мәнісінде, сіздің нәтижелеріңіз көптеген басқа айнымалылармен түсіндірілуі мүмкін. Осындай назарды басқа жаққа аударатын айнымалыларды зерттеу үшін қосымша мәліметтерді ойластыру мен жинау шын мәнісінде қандай жайттың орын алып жатқанын түсіну үшін қажет. Егер сіз тек бір ғана топты пайдаланғыңыз келсе, онда сіздің жұмысыңызды әсерді талдаудың бір Taking A Quantitative Approach 472
айналымы ретінде жүргізген дұрыс, әсіресе егер сіз балаларды кездейсоқ тәсілмен таңдап ала алмаған болсаңыз. Бақылау тобын пайдалану Алайда егер біз эксперименталды әдісті пайдаланатын болсақ, онда қосымша айнымалылар әсерін қалай жоя аламыз? Ең қарапайым тәсіл – мүшелері кездейсоқ тәсілмен таңдалған бірнеше топты пайдалану болып табылады. Бір топ тренинг бағдарламадан өтеді, ал басқасы - өтпейді.
Сіздің топтарыңыз кездейсоқ тәсілмен таңдалғанмен, басқа айнымалылардың кез келген жүйелі әсері топтар арасында таратылатын болады және дәл сол шекте сіздің нәтижелеріңізге «қаяу келтіреді». Сондықтан сіз дайындықтан өтпеген топпен дайындықтан өткен топтың уәждемесін арттыруды салыстыра отырып тренинг бағдарламаның әсерін қарайсыз. Екі бірдей топ семестер аяқталған кезде мейлінше жоғары уәждемеге ие болады, оқыту бағдарламасының кез келген қосымша әсері түсініктірек болуы тиіс.
Алайда ол бұрынғыша үнемі қарапайым болмайды. • Сіздің эксперименталды тобыңызбен жүргізілетін қарапайым іс-әрекеттер (егер сіз оларға алты апта ішінде ақысыз түскі ас бергеннің өзінде) олардың уәждемесіне әсер етпеуі мүмкін. Сондықтан өзіңіздің бақылау тобыңызды қандай да бір әсерсіз қалдыруға болмайды – сәйкес келетін бақылау әсерінің қандай болатынын ойланып алған жөн. • Басқа айнымалылардың әсеріне қатысты мұқияттылықты сақтау қажет. Мәселен, егер сіз бір топты дүйсенбі күндері түскі уақытта оқытатын болсаңыз, ал басқасын сейсенбі күндері түскі уақытта оқытсаңыз, онда сіз өз нәтижелеріңізді бұрмалайтын басқа айнымалыны енгізесіз. • Айнымалылар өзара ойға келмейтін тәсілдермен өзара әрекеттесе алады. Мәселен, алдын-ала тестілеу, әсіресе егер тесттер өте ұқсас болса, келесі тесттің нәтижесіне әсер етуі мүмкін (балалар екі тесттің арасындағы жауаптар жөнінде ойланып, «дұрыс жауап беруін» сұрануы мүмкін). Алдын-ала тестілеуден өтпеген екі басқа топпен өз нәтижелеріңізді салыстыру (бір бақылау және бір эксперименталды) осы мәселенің деңгейін анықтауға көмек береді.
Осы мәселелерді анықтау мен оларды зерттеу үшін кейбір қосымша мәліметтерді жинау оны жазған кезде сіздің зерттеу жұмысыңызға қомақты үлес қосады. Жалған эксперимент Егер сіз өз топтарыңызды кездейсоқ тәсілмен таңдай алмайтын болсаңыз, айнымалыларды және т.б. бақылауға ала алмайтын болсаңыз, не орын алады. Қолыңыздан келгеннің бәрін жасауға тиіссіз. «Жалған эксперимент» сіз ала алатын ең жақсы нәрсе болуы керек.
Бұл әдісте эксперименталды және бақылау тобы да пайдаланылады, алайда әр топтың мүшелерін кездейсоқ тәсілмен таңдаудың орнына айнымалыларының көпшілік саны бойынша ең ұқсас келетін тиісті топтарды (өзіңізде рұқсат бар) таңдап аласыз. Бұл жағдай, егер сіз уәждеме деңгейлерін зерттейтін болсаңыз, онда сізге, ең алдымен, аса ұқсас уәждеме деңгейіне ие екі топ қажет және басқа айнымалылардың ұқсас аралығы да өте маңызды болуы мүмкін, мәселен, алдын-ала жүргізілген нәтижелер мен әлеуметтік-
Taking A Quantitative Approach 473
экономикалық факторлар.
Екі топтың арасында жай ғана қарапайым айырмашылықтарды іздеудің орнына, осындай ұқсас айнымалылары бойынша бір-біріне мейлінше сәйкес келетін эксперименталды және бақылау тобынан оқушылар жұбының арасындағы эксперимент әсерін салыстырған жөн.
жүктеу/скачать 32,4 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|