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:
- Вопросы для рефлексии
- Дополнительная литература
- Приложение один: вопросник по мотивации
- ROS MCLELLAN
- Мәліметтер базасының мысалы
Основные идеи Не пугайтесь статистического анализа – даже если математика не давалась в школе, вы можете это сделать – каждый может, - нужно лишь знать некоторые основы. • Обратите внимание, что использование специализированной программы, такой как SPSS, означает, что вам не нужно быть специалистом в математике, однако вам все равно нужно понимать, что происходит, чтобы выполнить наиболее подходящий анализ для ответа на вопросы вашего исследования. • Потратьте время на составление своей базы данных, задавая идентификаторы и соответствующие демографические переменные и определяя характеристики своих переменных, и задавая значения для отсутствующих данных; и всегда последовательно принимайте меры в отношении двусмысленных данных. • Всегда зачищайте свои данные, прежде чем приступить к статистическому анализу, чтобы убрать все ошибки ввода. • Начните свой анализ с исследования распределений частот, создавая таблицы распределения частот и, при необходимости, гистограммы. Изучите взаимосвязи между замеренными по шкалам переменными, строя диаграммы разброса. • Вычислите описательную статистику для сведения и описания распределений частот. Только после этого используйте статистику вывода, чтобы проверить следующее: существует взаимосвязь между двумя переменными, или существует разница между двумя группами определенной переменной. • Проверьте взаимосвязи между переменными с помощью критерия корреляции, вычислив коэффициент корреляции. • Проверьте разницу между группами по переменной с помощью критерия различия, вычислив значение t. • Помните, что вы можете заключить, что имеете основания для опровержения исходного положения (об отсутствии взаимосвязи/ разницы), если ваш значимый результат составляет менее 2,5% для двустороннего критерия. Analysing Quantitative Data 524
Вопросы для рефлексии 1. Как вы будете анализировать данные? Подумайте об анализе и спланируйте его прежде, чем собирать данные, чтобы быть уверенным в том, что собранные вами данные ответят на те вопросы, которые вы хотите задать. 2. Какие дискретные категории (низкий, средний и высокий) вы выберете для такой переменной как способность из данных, оцененных по непрерывной шкале (как например баллы по тестам на когнитивные способности NFER)? помните, что вы не можете сделать обратное. Поэтому если сомневаетесь, то соберите данные на наивысшем уровне измерения. 3. Не забывайте, что это вы говорите компьютерной программе, что делать. Она просто следует вашим указаниям. Поэтому что посеешь, то и пожнешь! 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 (Introducing Statistical Methods series). See also http://www.statisticshell.com/html/dsus.html and accompanying student video clips http://www.sagepub.com/field3e/SPSS studentmovies.htm (accessed April 2012). Howitt, D. and Cramer, D. (2007) Introduction to Statistics in Psychology (3rd edn). Harlow: Pearson Education Limited. Muijs, D. (2010) Doing Quantitative Research in Education With SPSS. London: Sage. Sani, F. and Todman, J. (2008) Experimental Design and Statistics for Psychology (2nd edn). Oxford: Blackwell Publishing. Analysing Quantitative Data 525
Приложение один: вопросник по мотивации Помните: 1 – абсолютно не согласен, 2 – не согласен, 3 – ни то, ни другое, 4 – согласен, или 5 – абсолютно согласен.
18 Я чувствую себя на высоте, когда учителя не задают мне трудные вопросы
19) Я чувствую себя на высоте, когда я получаю хорошие отметки за тест, не занимаясь
20) Я чувствую себя на высоте, когда я, наконец, понимаю по-настоящему сложную идею
21) Я чувствую себя на высоте, когда другие ученики все понимают неправильно, а я нет
В школе в целом 1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
В школе в целом 1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
Analysing Quantitative Data 526
Помните: 1 – абсолютно не согласен, 2 – не согласен, 3 – ни то, ни другое, 4 – согласен, или 5 – абсолютно согласен.
4) Я чувствую себя на высоте, когда я почти не занимаюсь, и мне это сходит с рук
5) Я чувствую себя на высоте, когда люди не считают меня глупым/глупой 6) Я чувствую себя на высоте, когда я решаю сложную задачу, усердно занимаясь
7) Я чувствую себя на высоте, когда только я могу ответить на вопросы учителя
8) Я чувствую себя на высоте, когда мне не нужно делать домашнюю работу
9) Я чувствую себя на высоте, когда у меня все получается без усилий
10) Я чувствую себя на высоте, когда урок заставляет меня о чем-то подумать
В школе в целом
x 2 3 4 5
На естественных науках x 2 3 4 5
x 2 3 4 5
В школе в целом 1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
В школе в целом 1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
В школе в целом 1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
1 2 3 4 x
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
В школе в целом 1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
1 2 3 x 5
Analysing Quantitative Data 527
Помните: 1 – абсолютно не согласен, 2 – не согласен, 3 – ни то, ни другое, 4 – согласен, или 5 – абсолютно согласен.
11) Я чувствую себя на высоте, когда я говорю учителю неправду, и мне это сходит с рук
12) Я чувствую себя на высоте, когда мне не нужно выполнять сложные тесты
13)
Я чувствую себя на высоте, когда я занимаюсь лучше, чем другие ученики
14) Я чувствую себя на высоте, когда я не делаю никаких глупостей в классе
16) Я чувствую себя на высоте, когда я бездельничаю, и мне это сходит с рук
17) Я чувствую себя на высоте, когда я получаю более высокие отметки, чем другие ученики
В школе в целом
x 2 3 4 5
На естественных науках x 2 3 4 5
x 2 3 4 5
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
В школе в целом 1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
В школе в целом 1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
1 x 3 4 5
В школе в целом 1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 2 3 x 5
В школе в целом 1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
Analysing Quantitative Data 528
Помните: 1 – абсолютно не согласен, 2 – не согласен, 3 – ни то, ни другое, 4 – согласен, или 5 – абсолютно согласен.
18 Я чувствую себя на высоте, когда учителя не задают мне трудные вопросы
19) Я чувствую себя на высоте, когда я получаю хорошие отметки за тест, не занимаясь
20) Я чувствую себя на высоте, когда я, наконец, понимаю по-настоящему сложную идею
21) Я чувствую себя на высоте, когда другие ученики все понимают неправильно, а я нет
В школе в целом 1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
1 2 x 4 5
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
В школе в целом 1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
1 2 3 4 x
В школе в целом 1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
1 x 3 4 5
Analysing Quantitative Data 529
Analysing Quantitative Data 530
Analysing Quantitative Data 531
ROS MCLELLAN ТАРАУ 10
Тарауға шолу жасау Бұл тарау сандық мәліметтерді талдау мен түсіндіру үшін кейбір статистикалық әдістерді пайдалануға арналған. Осы тарауды оқып бола салысымен сіз сарапшы болып кетесіз деп айта алмаймын, жұмысты бастауға біршама сенімділік пайда болатынына сендіре аламын. Осы жұмыс тәсілін пайдаланғысы келетіндер мамандандырылған мәтіндерді көбірек оқуы тиіс және тарау соңында сіз жүргізуіңізге болатын бірқатар сәйкес жұмыстар келтірілген.
Analysing Quantitative Data 532
Кіріспе Шындықтың бетін ашудан бастайық. Сізге сандық талдау жүргізу үшін математикадан соншалықты мықты болудың қажеті жоқ. Көптеген адамдарды күрделі болып көрінетін теңдеулер қорқытуы мүмкін, алайда компьютерлер осы есептеулерді сіз үшін жасап тастауы мүмкін және статистика бойынша мамандандырылған жұмыстарда сіз кездестіруіңіз мүмкін бір деңгейде сізге күрделі таңбаларды түсіну қажет емес. Кейбір негізгі ұстанымдар мен қандай талдау түрлерінің белгілі бір сұрақтарға жауап ретінде сәйкес келетінін білу маңызды. Сәйкес ұқсастық – автокөлікті айдау: сіз автокөлікті басқарып (қозғалыс күшін беретін жанармайдың негізгі ұстанымы) қалай жүру (белгілі бір жағдай үшін дұрыс әдіс – мәселен, мұз қатқан таңертеңгі уақытта тежегішті қатты баспау) қажеттігін білу қажет, алайда егер сіз жай ғана оны айдағыңыз келсе, оның жұмысын жүргізетін механикалық және инженерлік ұстанымдарды түсіну сізге қажет емес. Дәл сондай нәрсені статистикаға да қатысты айтуға болады: сізге есептей алатын статистикалық санаттарды және белгілі бір жағдай үшін ненің сәйкес келетінін білу қажет; осы санатты есептеу үшін компьютердің мәліметтерді қалай өңдейтіні туралы нақты білімнің болуы қажет емес. Сондықтан осы тараудың мақсаты – осындай есептеулер үшін кеңінен қолданылатын SPSS, белгілі бір статистикалық бағдарламалар жинағын ұсыну болып табылады.
Осы тақырыпқа кіріспес бұрын ерекше айтқым келіп отырған басқа бір маңызды жайт – талдауды барлық мәліметтеріңізді жинағаннан кейін барып ойлауды бастамау қажет. Бұл тәжірибесіз зерттеушілер тарапынан жиі жіберіліп отыратын қателік. Егер сіз мәліметтерді жинағанға дейін талдау туралы ойланбайтын болсаңыз, онда сіздің мәліметтеріңіздің сіздің қойған сұрақтарыңызға жауап бере алмайтыны әбден мүмкін. Мәселен, егер сіз қабілеттер мен уәждеме арасындағы өзара байланысты зерттегіңіз келсе, сонымен бірге, егер сіз осы ағынға әрең дегенде түскендерден ағын басында ең қабілетті оқушылардың уәждемесінің ерекшеленетіні туралы білгіңіз келсе де онда қабілеттің көрсеткіші ретінде ағын қабілетін пайдалану жеткіліксіз болады. Танымдық қабілетті айқындайтын NFER тесті сияқты қабілеттерді өлшеуге арналған мейлінше ұсақ шәкіл немесе құралды пайдаланған дұрыс. Сондықтан сізге алдын-ала тиісті жолмен мәліметтерді жинауды жоспарлау үшін өзіңіз қойғыңыз келген сұрақтар түрлерін ойластырып алған дұрыс. Ережеге сәйкес, сіз негізгі дәрежеде меңгере алатын ең жоғарғы өлшем деңгейінде жинақталатын мәліметтер, өйткені сіз үздіксіз шәкіл бойынша өлшенген мәліметтер негізінде дискретті санаттарды түзе аласыз (мәселен, қабілеттер шәкіліндегі шекаралық нүктелерді анықтау арқылы қабілеттер санаттары «төмен», «орта» және «жоғары»), дегенмен сіз дискретті санаттардан үздіксіз шәкілді түзе алмайсыз.
Ең алдымен, тиісті мәліметтерді жинау мүмкіндігі бойынша зерттеуді жоспарлаудың бастапқы кезеңдерінде талдау түрін ойланып алудың маңызды екендігін түсіну тиіс. Сондықтан, егер сіз 11 тарауды оқымасаңыз, мен сізге ары қарай жылжымас бұрын, кем дегенде сол тарауды қарап шығуға кеңес беремін.
Енді негізгі тақырыпқа – сандық мәліметтерді талдауға көше аламыз. Сіз жұмысқа көмек көрсету үшін компьютерді пайдалануды жоспарлап отырған болсаңыз, бірінші кезең ретінде тиісті бағдарламалық қамтамасыз етудің көмегімен мәліметтер Analysing Quantitative Data 533
базасын құру болып табылады. Бұл тарауда мен SPSS жиынтығына сілтеме жасап отыратын боламын, өйткені бұл қоғамдық ғылымдар саласындағы ең жиі таратылған осы типтегі бағдарлама болып табылады және көптеген жоғарғы оқу орындары оны пайдаланады. Мәліметтерді енгізгеннен кейін, екі жекелеген кезеңнен тұратын талдау жүргізуге болады. Бірінші кезең – жиналған мәліметтерді сипаттау болып табылады, ол сипаттамалы статистиканы есептеу мен мәліметтерді графикалық ұсынуды қамтиды. Екінші кезең – қойылған сұрақтарға жауап беру үшін мәліметтерді қайта тексеру болып табылады, ол қорытынды статистиканы есептеуді қамтиды. Тараудың қалған бөлігінде кезеңдердің әрқайсысына шолу жасалады. Өйткені мұндай үдерістерді түсіну жеңілірек, егер оларды белгілі бір мысал негізінде қарастыратын болсақ, онда менің PhD дәрежесін алу үшін жинақтаған мәліметтерім көрсету үшін пайдаланылатын болады. Тараудың ары қарайғы бөлігінде келтірілген мысалдар мәнмәтінімен байланыстыру үшін менің PhD зерттеуімді қысқаша сипаттаудан бастаймын.
Ойлау ғылымы мен ойлауға арналған ғылым: танымдық өсу қарқынын жаратылыстану білімі арқылы баяндау (Cognitive Acceleration through Science Education (CASE)) – бұл танымдық дамуға бағытталған 7 және 8 сынып оқушыларына арналған жаратылыстану ғылымдары бойынша 30 сабақтан тұратын эксперименталды бағдарлама болып табылады. Ол орта мектепте кеңінен қолданылады, кейбір студенттер тек шектеулі ғана табысты көрсетіп жатса, жасалған ұсынысқа сәйкес оның себебі ретінде студенттердің уәжін арттыру болып отыр, алайда бұл болжам зерттелген жоқ. Сәйкесінше, менің зерттеу жұмысымның негізгі мақсаты келесіге негізделеді: «CASE барысында оқушылардың нәтижелерінің айырмашылығы олардың уәжіндегі айырмашылықпен түсіндіріледі ме?» Маған ер балалар мен қыздардың табыстарының айырмашылығы да қызық, өйткені балаларға қарағанда қыздар барынша уәжделгенін болжауға мүмкіндік береді; және мектепте қыздар жалпы алғанда емтиханда балаларға қарағанда мейлінше жоғары баға алады. Қатыспайтын оқушылармен бірге CASE бағдарламасы бойынша оқитын оқушыларды салыстыру үшін бойлық бойынша жүргізілетін жалған эксперименталды тәсілді қолдана отырып (қалыпты танымдық дамуға түзету үшін), мен тоғыз орта мектепте соңғы екі оқыту жыл ішінде (1700 оқушыдан астам) топты қадағаладым (олардың бесеуі CASE бағдарламасын пайдаланса, ал төртеуі пайдаланбайды). Бұл, өз зерттеуіңізді іске асыруды жоспарлап отырғаннан көбірек оқушылар болатын болса, өйткені сіз өз мектебіңіздің оқушыларын зерттейсіз. Алайда, егер сіздің таңдалым 1700 оқушыны құрайтын болса, бір жылғы түлектер немесе бір сынып, талдау үдерісі бірдей болады.
Танымдық дамудағы өзгерістерді өлшеу үшін, жетінші оқу жылының басында (CASE басында – алдын-ала тест) және 8 оқыту жылының соңында танымдық даму мен уәждемені бағаладым. Уәждемеде қандай да бір өзгерістер орын алса, мен оны да анықтай алар едім. Алдын-ала тесттің барысында жинақталған кейбір мәліметтердің ғана басын шалып өтеміз. Танымдық дамуды өлшеу үшін стандартты тестті пайдаландым (ғылыми ойлауға деген тапсырма). Тест оқушылар кейіннен мөрқағазды толтыра отырып сұрақтарға жауап беруі тиіс мұғалімдермен жүргізілетін көрсетілімдер сериясы Analysing Quantitative Data 534
түрінде жүргізіледі. Жауаптар қосымша ретінде ұсынылып отырған сызбаның көмегімен белгіленеді, содан кейін жалпы бал танымдық даму деңгейіне түрленеді (аралық өлшеу деңгейі болып табылатын сандық бал).
Уәждемені сіздің қандай уәждеме теориясын ұстанатыныңызға байланысты түрлі тәсілдермен өлшеуге болады. Мен төрт уәждеме өлшемінің болуын қарастыратын теорияны таңдап алдым. Әрбір өлшемді оқушылар жауап беруі тиіс нысандардың қатарын қамтитын шәкілдің көмегімен бағалауға болады. Алдыңғы зерттеу жұмысына іске қосылған сауалнаманы пайдаландым. Әрбір нысанның жалпы бастамасы бар – «мен өзімді керемет сезінемін,…кезде» - және оқушы осы жерде өзінің осы айтылған оймен қаншалықты келісетінін Ликерттің бес балдық шәкілі бойынша көрсетіп береді («тіптен келіспеймін» - 1 балдан бастап «толықтай келісемін» - 5 балға дейін). Әрбір өлшем бойынша жалпы бал - әрбір шәкілдегі жекелеген нысандар үшін балдар сомасы болып табылады. Төрт шәкілдің әрқайсысы бойынша нысанның мысалы осы өлшемнің неге қатысты екендігі туралы ой салу үшін 10.1 кестеде келтірілген.
Мен оқушылардан жаратылыстану, ағылшын тілі және жалпы мектеп туралы өз ойларын айтуды өтіндім, өйткені маған түрлі салалар қызықты көрінді. Сондықтан мәліметтер базасы әрбір нысан үшін үш жауапқа ие болды және жекелеген жалпы балдар түрлі пәндер үшін әрбір өлшемге жасалады. Қазір мен жинаған мәліметтер туралы ойға ие бола отырып, талдау жүргізу үшін SPSS мәліметтер базасын түзгенімді қарастыра аламыз. жүктеу/скачать 32,4 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|