|
|
Существует три вида лжи: просто ложь, наглая ложь и статистика.
Марк Твен
Попытки описать природу воспитания математическими средствами имеются. Но если количественные модели педагогических явлений создаются до того, как сущность этих объектов однозначно выявлена на качественном уровне, они не носят реального содержательного характера. Возможности математизации, отмечает Г. И. Рузавин, во многом определяются не столько наличием готового математического аппарата, сколько характером объекта исследования соответствующей специальной науки и уровнем её теоретической зрелости.
Применение математических методов в гуманитарных науках связано с большими трудностями, т. к. выделение однородного качества и его математическое изучение затруднены тем, что при этом приходится учитывать и такие субъективные факторы, как воля, цели, ценностные ориентиры и мотивация людей, наконец, состояние здоровья. Основная трудность в этом случае состоит в построении качественной теории процесса. Если не учитывать этого, возникает опасность бесплодного увлечения формулами, за которыми перестают видеть реальное содержание изучаемых процессов. Томас Хаксли сравнивает математику с мельницей. Что в неё засыплешь, то она и смелет. Даже самая лучшая мельница не получит пшеничную муку из лебеды. «Если жернова математического метода применить к глупости, то получится глупость, как правило, еще большая», утверждал А. М. Крылов.
Однако статистические методы завоевали прочные позиции в педагогических исследованиях. Связано это с активным применением экспериментов в качестве метода научного исследования, где изменениям различных параметров, факторов, признаков отводится важная роль. Результат психолого-педагогического исследования имеет вероятностный характер, следовательно, возникает необходимость доказывать статистическую достоверность, значимость полученных результатов. Это и обусловило применение в педагогике статистических методик сравнения уровней исследуемых параметров, интегральных (или суммарных, общих) характеристик результатов измерений.
Применению статистических методов предшествует этап формализации задачи. Это связано с введением символьных обозначений, выбором параметров, установлением порядка предположительных процедур, сравнений и т. д. Например при формализации исследуемого объекта его представление как-то упрощают и строят модель, обладающую диагностическими признаками. Их можно измерить, т. е. построить изоморфизм с числовым множеством. Такое измерение называется количественным. Иногда измерить означает создать соответствие результата с каким-то образом, знаком, рангом, целым описанием. Это уже не числовые множества, а принципиально другая шкала. Назовем её порядковой. Исследователь подбирает совокупность диагностических признаков, определяет измерительные инструменты, уточняет границы вариации экспериментальных величин, строит шкалу оценок.
Один из распространенных приемов формализации исследуемого объекта – это представление его в виде «черного ящика». Так выглядит кибернетический подход в педагогике. Предполагается, что точное поведение объекта не известно, его структурные компоненты, а также их функции точно не определяются. Идея состоит в том, что варьируют факторы, влияющие на поведение объекта, и измеряют отклики, т. е. изучают следствие воздействия. Цель эксперимента – определить закономерность зависимости откликов от факторов-раздражителей (экспериментального воздействия). Условно запишем это так
R = f(S)
Реакция есть функция от стимула (раздражителя). Функция f(S) является предметом изучения. Приведем примеры стимулов S, встречающихся в психолого-педагогических экспериментах: это учебные программы, используемые методики и технологии обучения, формы и методы организации воспитательного процесса, социальные проекты и др. Результаты экспериментального влияния R – это параметры личностного роста воспитанника, его психологическое состояние, показатели адаптированности, социализации, состояние здоровья, уровень интеллекта, качество знаний, умений и навыков, компетентность в конкретной области знаний.
Иногда на ход эксперимента влияют незапланированные, случайные факторы. Они трудно поддаются контролю, регулированию, а их влияние подчас сильно искажает результаты работы, что приводит к появлению артефактов, т. е. искаженным фактам (лат. arte – искусственный + factus – сделанный). Теперь следует рассмотреть другую функцию
R* = f*(S),
где f* – учитывает непланируемые факторы.
Рис. 1. Влияние случайных, непланируемых факторов на результат
Приведем пример непланируемых факторов: субъективная позиция экспериментатора, влияющая на его действия; внешние источники психоэмоционального воздействия, индивидуальные особенности испытуемых и т. д.
Формализация исследуемого объекта, планирование самого исследования должны предполагать минимизацию разности (f* – f) = (R* – R) посредством выбора соответствующего плана эксперимента и методов профилактики артефактов. Также необходимо корректно определить типы независимых переменных (факторов) и зависимых (откликов), выбрать соответствующие измерительные инструменты и в зависимости от цели исследования, проверяемых научных гипотез выбрать статистические критерии оценки полученной информации. Как правило, эта работа выполняется в теоретических исследованиях при обработке количественной информации, полученной в ходе эксперимента. И речь идет не только о том, чтобы наиболее наглядно представить результаты исследования: построение графиков, таблиц, диаграмм, матриц, – но и о необходимости использования статистических методов для доказательства достоверности сделанных выводов.
Используемые методы обработки исходных данных не ответственны за их истинность, достоверность. Они лишь инструмент, с помощью которого можно выполнить более глубокую и основательную интерпретацию полученного экспериментального материала, результатов наблюдения, опросов. Достоверность эмпирического материала должна обеспечиваться выбором адекватных задачам исследования методов, подбором соответствующих методик и шкал измерения, тщательностью и аккуратностью проведения измерений, точностью выполнения расчетов.
Приведем пример. Вопрос: какова средняя температура больных по всей клинике? Ответ: примерно 36,6 градусов Цельсия. Какой вывод из этого следует? Наверное, никакого. Здесь усреднение большого массива статистических данных просто неуместно. Но сама процедура ни в чем «не виновата».
Другой пример, шуточный. Гипотеза: в одном селении (не в Новосибирской области) младенцев приносят аисты. Для проверки строим две функции: поголовье аистов и количество рожденных детей. Получилось, что за последние 10 лет обе эти функции монотонно убывают в одинаковой степени. Доказывает ли этот результат нашу «глубокую» гипотезу? Кто несет за неё ответственность?
Часто используют сравнительные эксперименты, потому что они минимизируют случайные факторы. Существует понятие внутренней валидности эксперимента. Внутренняя валидность соблюдается, когда ясно, что именно экспериментальное воздействие привело к ожидаемым педагогическим изменениям. Внешняя валидность соблюдается, когда очевидно, на какие общие ситуации, случаи, области могут быть распространены результаты эксперимента, без отношения к субъективным условиям.
Выделим восемь факторов, угрожающих внутренней валидности:
1. Фактор фона – неконтролируемые события между начальными и контрольными измерениями.
2. Фактор естественного развития, которое не связано с ходом эксперимента.
3. Эффект тестирования – влияние выполнения заданий первоначального тестирования на результаты следующего. Учащиеся по-другому относятся к самой процедуре, лучше освоили её, поэтому иные результаты достигаются не только за счет экспериментального влияния, но и за счет изменения выполнения процедуры тестирования.
4. Инструментальная погрешность, связанная с неточностью измерительного инструмента. Балльная система неинформативна. Оценка не очень компетентного эксперта. Описание расплывчатое.
5. Статистическая регрессия. Имеет место, когда группы отбираются на основе крайних показателей и оценок, завышенных или заниженных. В крайних позициях разброс больше, чем в среднем по статистическому массиву.
6. Фактор отбора испытуемых – неэквивалентность групп по составу.
7. Отсев в ходе эксперимента.
8. Взаимодействие фактора отбора с естественным отбором.
Факторы, ставящие под угрозу внешнюю валидность. На какие ситуации могут быть распространены результаты эксперимента.
– Реактивный эффект – увеличение или уменьшение чувствительности к экспериментальному воздействию под влиянием предварительного теста.
– Эффект взаимодействия факторов отбора и экспериментального воздействия.
– Условия организации эксперимента, вызывающие реакцию испытуемых на эксперимент.
– Взаимная интерференция экспериментальных воздействий.
Отдельно рассмотрим неэкспериментальное влияние, которое может привести к артефактам:
1. Эффект плацебо, механизм которого основан на самовнушении и внушении.
2. Эффект Хоторна. Стимулируются осознанные или непроизвольные попытки соответствовать ожидаемым исследованиям. Характерный пример – процентомания в школах. Абсолютная успеваемость – более 95 %. Попробуйте дать меньший показатель!
3. Эффект Пригмалиона – Розенталя – субъективные влияния исследователя, заинтересованного в том или ином результате.
4. Эффект аудитории – изменение поведения испытуемых под влиянием экспериментатора или публики.
5. Эффект первичности – зависимость оценки суждения от первого впечатления.
|
|