Ю. А. Гусаков // Стандарты и качество. 2006. № С. 5-7

 32
ISNN 1029-3388
Эти пять направлений представляют единый процесс, ни одно не существует
вне других. Поиск нового математического формализма происходит не абстрактно, а на
базе уже имеющегося аппарата и одновременно в ходе решения одной из
методологических проблем исследования – выборки, анализа данных, измерения или
моделирования.
Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач, поэтому в ней
возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных,
развиваются и обосновываются новые методы. Тенденция перехода от «мертвых»,
замкнутых на себе математических наук к «живым» [5], реально развивающимся,
подтверждается и изменениями, происходящими в содержании стандартов дисциплин
математика и математические методы в психологии: происходит уменьшение объема
разделов классической математики в пользу методов прикладной статистики.
Психолог сталкивается в своей деятельности не только с числовыми данными,
методы математического анализа которых разработаны в наибольшей степени, но и
объектами нечисловой природы и случайными процессами. Необходимость включения
новых направлений прикладной статистики в содержание математического обучения
студентов-психологов является объектом дискуссии научных конференций и семинаров.
Методы статистики объектов нечисловой природы (бинарные отношения
(ранжировки, разбиения, толерантности), нечеткие множества, последовательности
символов (тексты)) до конца XX в. были объектом рассмотрения только узких
специалистов. Объекты нечисловой природы нельзя складывать и умножать на числа,
не теряя при этом содержательного смысла. Этим они отличаются от издавна
используемых в прикладной статистике (в качестве элементов выборки) чисел, векторов
и функций. Современная разработка и доступность методов статистики объектов
нечисловой природы допускает их включение в содержание математического обучения
студентов-психологов.
В настоящее время анализ временных рядов применяется в психологических
исследованиях ограниченно. Тем не менее анализ последовательностей психологических
измерений, упорядоченных в неслучайные моменты времени, является актуальным. В
отличие от анализа случайных выборок анализ временных рядов основывается на
предположении, что последовательные значения данных наблюдаются через равные
промежутки времени, тогда как в других методах нам не важна и часто не интересна
привязка наблюдений ко времени.
Рассматривая содержание профессионально-направленного обучения математике
студентов-психологов в проекции содержания прикладной статистики на психологию,
как на конкретную область гуманитарного знания, нами выделены сквозные линии,
лежащие в основе профессиональных математических компетенций психолога и
проходящие через содержание математических дисциплин:
- математико-статистическое описание числовых (случайных) величин;
- математическое моделирование случайных процессов;
- статистический анализ и обработка объектов нечисловой природы.
Градация осуществляется на основе классификации методов прикладной
статистики. Например, для многомерных конфигураций (матрицы, векторы) выделяются:
методы экстраполяции (множественный регрессионный анализ, канонический анализ);
методы структуризации (факторный анализ, компонентный анализ); методы
классификации данных (кластерный анализ, дискриминантный анализ). Для бинарных
отношений (разбиения, ранжировки) выделяются: анализ дихотомических данных;

33
Научно-практический журнал “Гуманизация образования” № 5/2009
анализ предпочтений; методы экспертных оценок; ранговые корреляции и т.д.
Проведенная структуризация содержания курса математики осуществляется не
за счет сокращения объема и облегчения учебного материала, а за счет изменения
номенклатуры вопросов курса при сохранении некоторых традиционных
общеобразовательных тем. На основании проведенного анализа содержания прикладной
статистики для бакалавров гуманитарных направлений выявлен положительный эффект
в повышении профессиональной направленности студентов.

жүктеу/скачать 272,23 Kb.

Достарыңызбен бөлісу: