Различают шесть основных методов контроля.
1. Одним из наиболее часто используемых методов контроля является проведение эксперимента с группой испытуемых, которые не подвержены влиянию исследуемой переменной и которые сравниваются с испытуемыми, подверженными этому влиянию. Например, исследуется две группы относительно независимой переменной. Группа 1 получает воздействие и называется экспериментальной. Группа 2 не получает воздействия и называется контрольной. Результаты экспериментальной группы сравниваются с результатами контрольной группы. Если две группы были одинаковыми до экспериментального воздействия, то любое различие между ними, зафиксированное после эксперимента, может быть отнесено за счет этого воздействия.

Таблица 2
В данной таблице представлена экспериментальная группа 1, в которой проводился пред-тест, то есть предварительное измерение. Затем осуществлялось экспериментальное воздействие и, наконец, проводился пост-тест. Контрольная группа 2 подвергалась только пред-тесту и пост-тесту и не получала экспериментального воздействия.
Однако для некоторых измерений данная процедура не имеет смысла. Например, при исследовании двух методов преподавания можно использовать группу, которая посещает только лекции, и группу, которая посещает лекции и семинары. Это дает возможность определить, какой метод обучения лучше, не используя группу, которая никогда не посещала лекций.
2. При втором методе контроля контрольная группа не используется, но имеются две группы испытуемых, которые подвергаются воздействиям, различным по форме или интенсивности. Таким образом, каждая группа используется в качестве контрольной для другой. Вместо того, чтобы группу 1 подвергать воздействию, а группу 2 использовать в качестве контрольной, обе группы подвергаются воздействиям, различным по форме и интенсивности, например, в них используются два различных метода преподавания (см. Табл. 2).

Таблица 3
3. Третий метод контроля – каждый испытуемый подвергается всем экспериментальным воздействиям. В данном случае вместо контрольной группы имеется только контрольное воздействие, то есть испытуемые служат для контроля самих себя. Данные эксперименты проводятся на одном испытуемом. Третий тип контроля используется в некоторых областях психологии, например, в исследованиях ощущений и восприятия.
4. Четвертый тип контроля – преобразование помех. Если факторы, которые мешают в эксперименте и влияют на результаты, являются трудно устранимыми, то они могут рассматриваться экспериментатором как независимые переменные.
Например, при сравнении студентов-психологов отделений дневного и вечернего обучения факторы, которые определяют разницу между этими группами (студенты вечернего отделения старше, устают и т. д.), могут рассматриваться как помехи. Однако эти факторы могут быть преобразованы экспериментатором в независимые переменные.
Пятый способ контроля – статистический контроль. Существуют специальные процедуры статистического контроля, которые осуществляются в основном на уровне данных.
Шестой метод контроля – метод повторения. Он заключается в повторном проведении эксперимента. Количество повторений определяется экспериментатором.
Повторение может быть непосредственным, то есть эксперимент повторяется без изменений. Но такой тип контроля используется редко, так как является примитивным. Напротив, если повторный эксперимент проводится на испытуемых различного типа или в нем используются различные операциональные определения теоретических понятий, то такой эксперимент может рассматриваться как эффективный метод контроля. Совпадение результатов первого и последующих экспериментов позволяет утверждать, что эксперименты взаимно подтверждаются.
Способы сравнения измерений
“Быть может, мы памятью с кем-то меняемся,
Быть может, не зная о том мы воспоминаньями перекликаемся...”
В.Шефнер
Имеется два основных способа сравнения.
1.       Сравнение внутри объекта исследования, когда различные испытуемые подвергаются воздействию различных значений независимой переменной, то есть двум различным воздействиям, или один испытуемый подвергается воздействию, а другой нет, и т. д.
2.       Сравнение между объектами исследования, когда одни и те же испытуемые подвергаются воздействию каждого из значений независимой переменной.
Начнем с рассмотрения первого типа, то есть сравнения внутри объекта исследования. В объекте выделяется несколько групп испытуемых. Разные группы подвергаются различным по величине значениям независимой переменной. Этот способ может использоваться как для экспериментальных, так и для корреляционных исследований. Данный подход создает проблемы для внутренней валидности. Действительно, спрашивается, можно ли изменение, которое наблюдается в независимой переменной отнести за счет самой переменной, или это изменение уже определяется существующими различиями в группах испытуемых. Тогда необходимо до манипуляции с независимой переменной сформировать группы испытуемых, которые максимально подобны между собой. Чтобы уменьшить разницу между группами испытуемых при сравнении внутри объектов исследования, то есть в подгруппах, используются три различных метода.
Первый метод – это контроль посредством постоянства, который называется также К‑методом. Выбирается только одна величина характеристики субъектов, и все группы имеют эту величину. Например, пол SYMBOL 151 \f "Times New Roman" \s 14— решено провести исследование всех студентов женского пола данного учебного заведения, то есть выбирается одна величина одной или более характеристик. При этом существует уверенность, что все группы, все индивидуумы показывают эту величину.
Второй метод – это контроль посредством каузальной вариации, так называемый R‑метод. В данном случае меняются случайным образом характеристики субъектов, которые могли бы повлиять отрицательно на результаты. Посредством привлечения многочисленных субъектов можно постулировать, что характеристики субъектов распределяются внутри каждой группы согласно тому же самому распределению, которое наблюдается в генеральной совокупности. При достаточно большом количестве объектов исследования вполне вероятно, что вступает в действие закон нормального распределения.
Третий метод – это метод парного контроля, или М‑метод. В данном случае субъекты приписываются к различным группам согласно данным систематических изменений их характеристик. Речь идет о систематическом распределении субъектов по группам. При этом следят, чтобы испытуемый, обладающий определенной характеристикой, был представлен также в другой группе и т. д. Следовательно, испытуемые попарно объединены в две группы или уравнены относительно переменной, которая, как считается, может повлиять на результаты. Поэтому, в эксперименте можно предположить, что уровень образования может повлиять на результаты, если в каждой группе будет одинаковое количество лиц с низким, средним и высоким уровнями образования. Таким образом, испытуемые выравнены относительно одной переменной (в данном случае уровня образования).
Второй способ сравнения измерений – сравнение между объектами исследования. Одни и те же испытуемые, как отмечалось выше, подвергаются воздействию каждого значения независимой переменной. Это более чувствительное измерение, потому что разница между независимой переменной не может быть отнесена за счет разницы между самими испытуемыми. Однако данный подход не может использоваться в следующих случаях:
когда независимая переменная исследуется корреляционным методом, например (при установлении зависимости между полом испытуемых и их творческими способностями);
2) когда при сравнении на всех уровнях имеется риск изменить ответ испытуемого по сравнению с тем, каким мог бы быть ответ, если бы испытуемый не был подвергнут другим воздействиям.
Не было между ними ни сравнений, ни метафор, ни перифраз, ни гипербол.”
Тадеуш Ружевич
Семантический дифференциал произошел от греческого – semanticos – обозначающий и латинского differentia – разность. В психологии и педагогике используется как метод количественного и качественного анализа значений при измерении отношения личности к социальным установкам, наличия ценностных ориентаций, степени самооценки, и др.
Первые разработки семантического дифференциала принадлежат Ч. Осгуду, который в 1957 году начал исследования различий интерпретаций понятий испытуемыми.
Сущность методики семантического дифференциала сводилось у Ч. Осгуда к следующему: исследуемый объект в виде понятий, явлений, символов в вербальной или невербальной форме оценивается испытуемым путем соотнесения своего суждения о степени выраженности признака с одной из фиксированных точек на полярных шкалах, выраженных чаще всего прилагательными.
Расстояние между противоположными (полярными) значениями принимается в виде равномерного и непрерывного континуума градаций значений, переходящих от средней нулевой точки к значениям максимальной выраженности признака.
Для исследования крайне важны именно непрерывность и равномерность изменения признаков, так как это позволяет нам произвести замену вербальным (словесным) значениям на числовые.
Если одно значение признака обозначить как Х, то другое – будет Y. В этом случае, вербальное значение – признак проявляется в максимальной степени либо как +3, либо – 3 (при семибальной шкале). Признак проявляется весьма часто + 2; признак проявляется редко + 1
На основе шкал семантического дифференциала в психологии разработаны шкалы личностного дифференциала, которые успешно использовались в педагогике А.Н.Лутошкиным, М.Г.Казакиной и многими другими исследователями, в том числе и автором этой книги (см. Н.К.Голубев. Диагностика и прогнозирование воспитательного процесса. Л., 1988).
Полученные результаты изображаются в виде семантического профиля, который отмечается путем соединения точек на шкалах. Для оценки исследуемого явления используется комплекс семантического профиля.
В классической теории семантического дифференциала Ч.Осгуда выделяются три основные фактора, определяющие минимально необходимые измерения.
Основным фактором является фактор оценки (шкалы типа: “хороший – плохой”, “приятный – неприятный”, “красивый – некрасивый”), второй фактор – это фактор “силы” (шкалы типа: “сильный – слабый”, “большой – маленький”), третий фактор – это фактор активности, который описывается шкалами типа: “быстрый – медленный”, “активный – пассивный” и т.д.
Используя для обработки результатов факторный анализ, можно определять для каждого понятия операционные факторные оценки, которые для каждого испытуемого или группы испытуемых интерпретируются в виде семантических расстояний. Формула, которая здесь приведена, может быть использована для определения семантического расстояния между значениями различных понятий у одного лица или группы лиц, определения семантического расстояния между значениями одного понятия для нескольких испытуемых или групп испытуемых или определения динамики изменения семантического расстояния у исследуемых с учетом фактора времени или фактора обстоятельств.
С помощью шкал семантического дифференциала создается для каждого исследуемого объекта, будь то человек или процесс или группа, семантическое пространство, которое описывает индивидуальные характеристика исследуемого объекта с такой же точностью, как отпечатки пальцев характеризуют конкретного человека. Поэтому психологи широко используют шкалы семантического дифференциала в исследовании самооценки, в проективных (прожективных) методиках исследования, для получения ценной информации об оценке исследуемыми своих близких, направленности межличностных отношений, идентификации себя с окружающими и др.
Преимущества использования шкал семантического дифференциала в том, что они способствуют уменьшению субъективности оценки и интерпретации данных, полученных исследователем, упрощают квантификацию получаемых экспериментальных данных, позволяют использовать шкалы в групповых исследованиях, увеличивать значения валидности исследования.
На основе шкал семантического дифференциала созданы множество методик, которые широко используются исследователями.
Личностный дифференциал.
“Я красотой цветов пленяться не устал,
И слишком грустно потерять их сразу...”
Аривара Нарихира
Использование принципов семантического дифференциала нашло свое оригинальное выражение в работах А.Н. Лутошкина, который, исследуя эмоциональные потенциалы коллектива разработал и плодотворно использовал в течение многих лет методики эмоционально-цветовой аналогии, что является, фактически, семантическим пространством, которое образуется не вербальными характеристиками, а опосредованными цветовыми характеристиками. А.Н.Лутошкин для оценки эмоциональных состояний исследуемой группы использовал соотнесение различных настроений с различными цветами: красный цвет связывается с восторженным, активным настроением; оранжевый цвет – с радостным, теплым настроением; желтый – светлое, приятное настроение; зеленый цвет – спокойное, ровное настроение; синий цвет – грустное, печальное настроение; фиолетовый цвет исследователь связывает с тревожным или тоскливым состоянием; наконец, черный цвет у А.Н.Лутошкина связывается с состоянием крайней неудовлетворенности, дискомфорта. На основе этих соотнесений была разработана методика цветописи, суть которой в том, все эмоциональные состояния, которые испытывают члены группы или коллектива, выражаются с помощью определенного цвета.
Многолетняя работа по использованию этих методов изучения эмоционального состояния группы описана в книгах А.Н.Лутошкина, которые сегодня стали библиографической редкостью.
Исследуя системообразующие признаки коллектива, А.Н.Лутошкин выделяет в качестве ведущего системообразующего признака коллектива понятие поле коллектива. Для него поле коллектива не только признак, но и основная характеристика, которая имеет эмоциональные, моральные и интеллектуальные стороны. Все эти стороны составляют главные системообразующие признаки, которые характеризуют коллектив. По степени развитости системообразующих признаков А.Н.Лутошкин разделяет коллективы на группы формальные или номинальные, группы-ассоциации, группы-кооперации и группы-коллективы. Помимо перечисленных групп выделяются еще и группы-корпорации.
В 1988 году вышла книга А.Н.Лутошкина “Эмоциональные потенциалы коллектива” в которой изложены все основные методы исследования коллектива с использованием цветоматриц. Лучше Лутошкина я не смогу пересказать эти методы, поэтому считаю, что любознательный читатель обязательно обратится к этой книге, где найдет для себя много оригинальных и удобных для использования в практике методик.
Методы конструктов
Метод конструктов имеет еще и другое название – Техника репертуарных решеток Келли (Repertory Grid Technique) и представляет собой метод изучения индивидуально-личностных конструктов, опосредующих восприятие и самовосприятие при анализе личностного смысла понятий. В 1987 году в России была издана книга Ф. Франселла и Д.Банистера “Новый метод исследования личности”, которая для педагогов, к сожалению, прошла практически незамеченной. По Г.Келли, под конструктом понимается система установок и отношений человека к миру.
Сам конструкт Келли представляет как “референтную ось, основной параметр оценки…. На поведенческом уровне его можно понимать как способ поведения человека в заданной ситуации…”
В последнее время в педагогических исследованиях получают распространение методы структурной диагностики, основанные на реконструкции представлений и отношений конкретной личности, как с точки зрения целостной структуры, так и с позиции выявления алгоритма действий учащегося. К ним относится метод репертуарных решеток и метод компонентного анализа.      
Метод репертуарных решеток предложен автором теории конструктов ДЖ. Келли и более подробно изложен в книге Ф.Франселл и Д. Баннистер “Новый метод исследования личности” изданной в Москве в 1987году.
Процедура исследования заключается в заполнении испытуемым или исследователем матрицы на основе данных, полученных в процессе изучения. Столбцы матрицы являются элементами, то есть определенными объектами в виде людей, отношений, мнений, оценок и т.д. Строки этой матрицы представляют биополярные признаки, подобные шкалам семантического дифференциала.      
Заполняя “решетку”, каждый испытуемый сопоставляет, оценивает все объекты по каждому конструкту. Термин “репертуарная” означает, что для каждого исследования элементы, подобранные определенным образом, связаны между собой, как репертуар ролей в пьесе. В процессе исследования каждый элемент задается в виде определенных социальных ролей, с которыми каждый испытуемый мысленно ассоциирует себя, своих знакомых или конкретные предметы (если в качестве элементов заданы предметы).
Для исследования важно, что анализ репертуарных решеток позволяет оценить силу и направленность связей между конструктами, описать оценки и отношения конкретного человека.
С помощью этого метода мы сделали попытку оценить возможности и способы взаимодействия учителя и учащихся в различных ситуациях школьной жизни.
В качестве элементов конструкта были использованы такие понятия, как “хороший учитель”, “плохой учитель”, “принимаемый учитель”, “непринимаемый учитель”, “хороший ученик”, “плохой ученик” и т.д. Исследование проводилось в одной из школ Санкт-Петербурга и заключалось в анализе мнений и оценок учащихся и учителей, получаемых с помощью анкеты, в которой воспитателям и воспитанникам надо было ответить на вопросы: как вы представляете себе отношения сотрудничества между учителями и учениками?
Как вы представляете идеального учителя и идеального ученика? Каковы в реальности отношения, сложившиеся в вашем классе? Каждый из этих вопросов имел более мелкие подвопросы, которые мы здесь не приводим, так как они вполне вписываются в интегрирующие, более крупные вопросы. Кроме того, это разделение вопросов служило дифференциацией анкеты для учителей и учащихся.
В опросе участвовали учащиеся 7 классов и все учителя, работающие в этих классах. Полученные ответы были проанализированы методом контент-анализа, и на основе этого составлены сравнительные вербальные модели идеального и реального взаимодействия учителей и учащихся. С помощью такого сопоставления важно было показать основные проблемы и противоречия, существующие в школьном коллективе.
Учащиеся в своих ответах всех учителей делят на две группы. Первая: принимаемый учитель – идеал; вторая – непринимаемый учитель – антиидеал. Учитель, относящийся к каждой из этих групп, “обладает” определенным набором качеств, которые кажутся учащимся наиболее важными. Мы их приводим в порядке частоты упоминаний.
Для первой группы учитель:
-                   находит время поговорить по душам с учеником,
-                   ставит ученика на один уровень с собой,
-                   приводит во время уроков случаи из своей жизни,
-                   служит примером справедливости, добрый и с чувством юмора,
-                   интересно ведет урок,
-                   хорошо объясняет предмет и тему урока,
-                   знает потребности ученика и его склонности.
После анализа на уровне функциональной диагностики были вычленены качества, наиболее значимые для учащихся. Перечисляем их в порядке уменьшения рангового значения:
-                   отзывчивость,
-                   общительность,
-                   доброта,
-                   чувство юмора,
-                   стремление к равенству в отношениях и т.п.
Таким же образом был составлен кластер вербальных характеристик и отдельных качеств для учителей второй группы. Почти во всех ответах старшеклассников были отмечены следующие качества, характеризующие “непринимаемого” учителя:
-                   несправедливость,
-                   жестокость,
-                   высокомерие,
-                   презрение к ученикам,
-                   чрезмерное “принципиальность”,
-                   плохо объясняет новый материал,
-                   неинтересно на уроках,
-                   имеют в классе любимчиков, всю работу строит на них,
-                   плохо объясняет, не знает материал, плохо готовится к урокам,
-                   дерется на уроке, оскорбляет.
После анализа были выявлены наиболее значимые качества: несправедливость,
-                   жестокость,
-                   высокомерие,
-                   презрительность,
-                   низкая подготовленность,
-                   предвзятость,
-                   грубость.
Все они послужили основой для составления импликативной решетки, позволяющей выявить общее число импликаций различных качеств. Весь конструкт представляет собой поле личностных качеств, связанных между собой. Семиклассники не выделяют в “принимаемых” учителях отрицательных качеств, которые меняются от “умен” до “добр”, так же и в “непринимаемых” учителях они не видят положительных черт личности (набор качеств здесь – от “жестко” до “глуп”).
На этом уровне анализа мы уже можем сделать некоторые выводы о том, как представляют ученики своих учителей. Было приятно отметить значительное преобладание положительных качеств. Значит, учащиеся видят в своих учителях больше позитивного, чем негативного. Оказалось неожиданным, что доброта практически полярна такому качеству, как ум. Откровенность и искренность для семиклассников слились в единое интегративное качество, и оно нигде не разделено в конструкте. К этому “симбиозу” опять примыкает доброта. Полярные качества также объединены: замкнутость и неискренностью, которым близко стоит жестокость; ум соседствует с хорошей подготовкой, глупость – с плохой профессиональной подготовкой. Это говорит о том, что в представлении учащихся умный учитель практически всегда подготовлен по своему предмету и наоборот
Аналогичный анализ был проведен на основе ответов учителей. Количество ответов учителей значительно меньше, поэтому функциональную диагностику провести не удалось. Было возможным лишь частично заполнить импликативную решетку (мы специально написали “частично”, т.к. ответы учителей оказались менее содержательными).
Если в представлениях учеников об учителях на первое место выдвигаются общечеловеческие качества: доброта, справедливость, откровенность, ум (профессиональная подготовка вовсе не является определяющим параметром), то учителя в учениках видят в основном только такие качества, которые больше всего влияют на организационную сторону процесса обучения: логичность в рассуждениях, дисциплинированность, интеллектуальность (высказывания учителей об идеальном ученике, который “хорошо учится” и “хорошо усваивает”, нужно понимать как об ученике с высокоразвитым интеллектом).
Для того чтобы определить степень совпадения точек зрения (учителя и ученика), была осуществлена попытка совместить оба конструкта и определить эффективность согласования. При этом мы исходили из того, что всякое представление учителей об ученике должно иметь соответственное представление у учащихся об учителе. К примеру, если идеальный ученик внимателен к окружающим, то идеальный учитель может стремиться понять других, отыскались также сочетания качеств личности учителя и ученика, которые максимально соответствовали друг другу и определяли возможность взаимодействия.
Достаточно надежным методом обработки импликативной решетки является простой подсчет совпадений, вычисляемый по стандартной формуле.
Величина этого коэффициента в данном случае оказалась крайне малой – 0,08, то есть при сопоставлении 100 качеств учителя и 100 сочетающихся качеств ученика будут найдены только 8 пар взаимодействующих качеств. В нашем случае сравнивались 12 пар качеств. И только 1 пара имеет достаточно условную взаимосвязь.
Аналогичным образом были проанализированы и остальные ответы на вопросы анкеты. Сравнение данных структурной диагностики показало, что уровень согласованности точек зрения на возможности и пути взаимодействия учителей и учащихся крайне низок, поэтому провести дальнейший анализ только на основе имеющихся данных не представлялось возможным.
По сравнению с идеальными представлениями об учителе и ученике, реальные представления оказались мало информативны. Импликативная решетка представлений об учителе включала только три пары качеств (в идеальной модели – 6 пар); представления о реальном ученике настолько оказались неполными и расплывчатыми, что было невозможно выделить информацию для построения хотя бы одной пары качеств.
Анализ структуры взаимоотношений учителей и учащихся наводит на некоторые размышления, главным из которых является вывод о том, что учителя и ученики не готовы пока еще выстраивать свои взаимодействие и взаимоотношение на основе сотрудничества и согласованности. В едином процессе, который существует в школьной жизни, учителя и ученики видят настолько разные стороны, что это производит впечатление, как будто они говорят на разных языках. Учителей интересует только такой ученик, который послушен на уроках, интеллектуален, уже обладает активной познавательной потребностью. Их совершенно не интересует индивидуальность учащихся. Крайне удивительно, что при анализе мнений учителей не было обнаружено даже небольшой вариативности. Все это создавало впечатление, что, независимо от стажа работы (а может, чем больше стаж, тем больше это проявлялось), учителя настроены на приведение к общему знаменателю ученика, лишенного всякой индивидуальности.
Ярко проявившаяся полярность в оценке учителей учащимися не может быть отнесена только за счет возрастного максимализма и отсутствия достаточного жизненного опыта. Не вызывает сомнений, что такая поляризация оценок во многом вызывается значительной дистанцией, которая установилась между учителями и учениками.
При использовании метода конструктов необходимо помнить о трех основополагающих принципах его использования: принципе биполярности конструкта, принципе диапазона применимости конструкта и принципе индивидуальности.
Принцип биполярности требует учета не только сходства, группировки и обобщения, но и учета феноменов противопоставления.
В “Общей психодиагностике”, которая вышла еще в 1987 году в издательстве Московского Университета под редакцией А.А.Бодалева и В.В.Столина подробно рассматриваются возможности применения методов репертуарных решеток, поэтому я отсылаю читателя к этой книге считая, что мне нет смысла повторять все, что прекрасно изложено выдающимися российскими учеными в их книге.
Диагностика структуры воспитательных явлений
“Всех людей захотелось хвалить? Веселюсь.
В умном сердце глубоко запрятана грусть!”
Исикава Такубоку
Понятие “структура” означает взаиморасположение составных частей изучаемого явления. Следовательно, структурная диагностика направлена на изучение внутреннего строения воспитательного процесса. До сегодняшнего дня сущность структурной диагностики не определена в педагогике достаточно четко.
Одним из первых начал разрабатывать ее основы Б.Г.Ананьев, выдвинув на первый план такие задачи, как определение уровней развития функций, процессов, состояний и свойств личности, структурных особенностей каждого из них, распознание состояний человека и определение потенциалов человеческого развития. Все это дает возможность предположить наличие таких методов, которые позволяют определять результаты (сдвиги) в поведении, мотивации и так далее (Ананьев Б.Г. О проблемах современного человекознания. М., 1977.)
Наряду с этим он обозначил две проблемы, которые, как он предполагал, могут быть решены с помощью структурной диагностики. Первая – установление на основании массовых обследований диагноза нормальных колебаний основных величин. Вторая – согласование принципов измерения и шкалирования с градациями, соответствующими нормальным колебаниям основных величин.
Эти проблемы по-прежнему актуальны и сегодня. Мы не можем определенно утверждать, какие качества и в какой степени развития нужны сегодня школьнику на разных возрастных этапах, поскольку не решена еще проблема соотношения индивидуального и возрастного в воспитательном процессе. Поэтому в качестве объекта структурной диагностики выступает сама структура воспитательного процесса.
Выявление структуры воспитательного процесса или отдельной воспитательной ситуации проходит через определенные этапы, независимо от подхода исследователя к самой сущности этого явления. Сначала мы собираем информацию, после этого проводим шкалирование и квантификацию и только после этого можем перейти к структурированию воспитательных явлений.       
В качестве примера рассмотрим структурную диагностику воспитательного коллектива. Известно, что, объединяясь в коллектив, каждый учащийся имеет возможность проявить такие стороны своей личности, которые не действуют вне коллектива. Поэтому компонентного анализа явно недостаточно.    
Общая логика исследования коллектива диктует алгоритм раскрытия процесса его становления. Сначала определяется направленность деятельности коллектива, степень единства всех членов группы, развития навыков самоуправления и так далее. На следующей ступени анализируются цели деятельности (причем все члены группы должны осознать их значимость), эмоциональное отношение и готовность всего коллектива к их реализации. Вслед за этим можно приступить к изучению особенностей изменения личности в коллективе, ее практической направленности и познавательных интересов. Комплексная методика изучения уровня проявлений этих трех показателей и позволяет одновременно определить сформированность личностных качеств.
Первый показатель – личное отношение к окружающей жизни, людям, коллективу и своим обязанностям. По этому показателю предложена 5-балльная оценка: от высокого уровня, для которого характерны творческо-товарищеская заботливость и дисциплинированность воспитанников (“коллективисты – общественники”) до самого низкого уровня, отличающегося открытым эгоизмом и скрыто-эгоистической дисциплинированностью учащихся (“Мнимые коллективисты-общественники”).
Второй показатель имеет следующие градации: учащиеся с оценками высшего уровня характеризуются творческим подходом к делу и самостоятельностью, качественной исполнительской и организаторской деятельностью. Ученики с оценками среднего уровня проявляют подражательную активность и ограниченную самостоятельность, а к самому низкому уровню относятся учащиеся пассивно – подражающие и несамостоятельные.
Третий показатель определяет кругозор и познавательные интересы учащихся:
1) Многообразные устойчивые познавательные интересы, сочетающиеся с широким кругозором.
2) Устойчивые познавательные интересы и избирательный кругозор.
3) Узкий кругозор учащихся, без устойчивых познавательных интересов.
С помощью взаимохарактеристик (или другим методом) ученики класса оцениваются по этим трем показателям на каждом этапе проведения различных коллективных мероприятий. Сравнение полученных данных покажет динамику изменения и формирования разных сторон личности по мере накопления опыта деятельности. Эта комплексная методика позволяет диагностировать с высокой степенью объективности изменения воспитанности коллектива, а также может помочь каждому воспитаннику лучше осознать свои положительные и отрицательные стороны и качества.
Диагностика отношения школьников к социальной деятельности
“Их меж нами нет!
все друг другу братья
вишнями в цвету”
Исса.
К сожалению, в последнее время значительно принизилась роль общественной деятельности. Были серьезные сомнения, надо ли включать этой раздел в монографию. Но размышления привели к выводу, что разум должен победить, и поэтому писать раздел о диагностике отношения школьников к общественной жизни необходимо.
Социальная деятельность – свойство и потребность личности. Особенно это чувствуется в подростковом и молодежном возрасте.
Уничтожение институтов детского общественно-политического движения в школе привело к значительному опустошению социальной жизни детей и подростков. Поэтому необходимость воссоздания этого движения в какой-либо форме ощущают практически все более или менее здравомыслящие педагоги. Отсюда и потребность в диагностике общественной деятельности школьников.  
Известно, что участие в общественной деятельности оказывает существенное влияние на развитие личности школьника. А как эта объективная закономерность проявляется, к примеру, в детском коллективе? Чем старше школьники, тем меньше они хотят участвовать в общественной работе.
Итак, возникает задача установить отношение учащегося к общественной деятельности в классе, в школе в целом. Для этого необходимо выявить именно эмоциональное отношение школьников, которое, будучи сложным показателем качества воспитательной работы, не поддается простой фиксации. Поэтому и диагностические методы должны быть использованы в комплексе, при дополнении и подкреплении друг друга.
При этом важно выявить чувства детей, реально пережитые ими в реальных обстоятельствах, кроме того, обязательным предметом анализа должен явиться характер этих обстоятельств, определяющих переживания детей. Отсюда важность обращения к конкретным ситуациям, возникающим в процессе жизнедеятельности коллектива: во-первых, именно в таких ситуациях легче выявить наличие или отсутствие эмоционально окрашенного отношения к данной деятельности, непосредственно эмоционального переживания; во-вторых, в конкретной ситуации возможно вычленить более или менее отчетливые аспекты, моменты деятельности, которые вызывают это эмоциональное отношение, определенную направленность чувств на содержание деятельности; в-третьих, аспекты деятельности, выявленные в данной ситуации, представляется возможным оценить в нравственном общественном плане; в-четвертых, на этой основе можно установить характерные особенности проявления и становления чувств участников конкретной деятельности.
Общественная деятельность протекает в различных формах. В каждом отдельном случае возникают более сложные и более простые ситуации. Характер и содержание эмоциональных проявлений зависят от содержания, формы, направленности, общественного значения данного дела, от отношения каждого участника деятельности в отдельности. Очень важный аспект субъективного, внутреннего в ситуации и выявляется в диагностике.
Можно говорить о применении четырех групп методов и методик. Во-первых, выявление субъективного отношения, во-вторых, сочетание реального процесса воспитания и решение исследовательских задач. Эти методы, описанные во второй главе, рассматриваются в целях совместного их использования при системном анализе отношения школьников к общественной деятельности.
Первая группа методов и методик может включать обычное наблюдение в условиях организации отдельных дел. В них возникают ситуации (как совокупность обстоятельств деятельности), в которых проявляется единство внешнего и внутреннего. При этом возможны достаточно достоверные и доказательные суждения о внешнем, объективном плане. Что же касается внутреннего плана, то, хотя наблюдение и дает возможность судить о нем, но эти суждения при обычном наблюдении не отличаются большой доказательностью. Часто при проведении отдельных дел и их оценке взрослые организаторы высказывают суждения о том, что все были заинтересованы, увлечены, всем все понравилось. Но эти высказывания не доказательны и легко могут быть опровергнуты.
Вместе с тем, наблюдение может быть главным методом при обобщении положительного опыта работы, и этому не противоречит то обстоятельство, что обобщение опыта включает и вмешательство исследователя в воспитательный процесс, организацию положительного опыта в том виде, как он представляется исследователю. Но при этом условии суждения о внутреннем плане ситуации носят субъективный оттенок.
Вторая группа методов и методик может быть направлена с большей или меньшей достоверностью на выявление внутреннего, субъективного в ситуации. Здесь можно использовать вербальные методики, предметную направленность чувств участников деятельности через оценки, мотивировки. В некоторых случаях можно задать вопросы типа: “Понравилось?”” “Не понравилось” “Почему?” Однако лучше выбрать косвенный путь, когда перед детьми ставится задача описать происходящее с наибольшей полнотой. Этим целям может служить методика сочинений-описаний. Они помогают выявить не сиюминутный эмоциональный отклик, переживаемый в данный момент, а чувства, уже пережитые в связи с той или иной деятельностью, и впечатления, которые должны были отложиться в эмоциональной памяти детей. Охарактеризуем подробнее этот прием. Известно, что, если событие произошло в прошлом, то неизбежно происходит какая-то переработка в сознании полученных впечатлений: что-то выступает на первый план, сохраняется, а что-то расплывается и постепенно утрачивается. Мы исходим из того, что на первый план выступает и сохраняется то, что было эмоционально впечатляющим, захватывающим чувства. Это может быть сильная эмоциональная встряска и менее сильное впечатление. Как же выявить их характер? Человек чаще не может описать чувства, которые он пережил, обычно он описывает предмет, который эти чувства вызвал, а также свои действия, поступки. К этому предмету, событию, людям, поступкам, своим и чужим, создается, закрепляется и переживается эмоциональное отношение. И когда восстанавливаются события, отложившиеся в эмоциональной памяти, то о пережитых чувствах и особенно их направленности можно судить по довольно объективным показателям: что выдвигается в этом описании как главное, а что утрачивается частично или полностью, а также какой эмоциональной реакцией сопровождается это описание, каковы в нем детали, нюансы и т.д.
Оценивая метод сочинений, подчеркнем, что они не только дают материал для суждений о моральных представлениях, но могут выражать живое эмоциональное отношение школьника, которое при случае проявится и в его действиях.
Однако не всякое сочинение выявит это живое и подлинное отношение. Вполне возможны случаи, когда это отношение маскируют, и каждый учитель может такие примеры привести. Значит, необходимо так организовать сочинения, чтобы они не требовали высказываний об их переживаниях и не ставили их в позицию исследователей, в том числе и собственных чувств. Дети должны описывать не субъективные переживания, а деятельность, дела, свое участие в них, т.е. вещи объективные. Этим требованиям отвечает методика сочинений-описаний.
Так, к примеру, в детских коллективах проводится немало дел, имеющих своей целью вызвать у учеников эмоциональное отношение, оказать влияние на их чувства. Важно выяснить, достигла ли цели эта работа, возникла ли нужная направленность чувств, и какие именно аспекты этого дела вызвали эмоциональные проявления. После того, как прошло определенное время и полученные впечатления как-то переработались в сознании, дети могут восстановить, описать все, что им запомнилось. При этом они невольно восстанавливают и пережитые эмоциональные впечатления. Можно констатировать также не только наличие соответствующих эмоциональных откликов, но их содержание.
          В качестве показателей (индикаторов) выступают не столько прямые оценки – “понравилось – не понравилось”, сколько содержание и характер описания. При анализе сочинений важно принимать во внимание и то, о чем пишут ученики, что именно является предметом описания, и как они пишут, когда их описание схематично или глобально и когда оно становится более подробным, детальным? Каковы эти детали, насколько они характерны для существа исследуемого мероприятия? Важным является и то, что мы имеем как бы две линии. Первая – это характеристика взрослых, воспитателей с анализом задач и воспитательных возможностей. При этом можно вычленить наиболее яркие и сильные моменты, своеобразные эмоциональные точки, которые должны были привлечь внимание детей, оставить след в их эмоциональной памяти. Вторая линия – описания школьников, выделение ими “эмоциональных точек”. Даже сравнение этих двух линий очень полезно и в практическом, и в теоретическом плане: оно может дать ответ на вопрос о том, какова эффективность данного дела. Далее можно применить количественный анализ, сделать сравнение в возрастном плане, выделить индивидуальные особенности эмоционального отношения и также широко использовать сравнение.
Мы дали характеристику целей и возможностей методики сочинений-описаний. С помощью вербальной методики можно создать такие реальные, естественные ситуации в жизни коллектива, когда дети могут рассказывать о своей работе, об отдельных делах.
Для исследователя это диагностические ситуации, которые ставят детей в такие обстоятельства, когда отчетливо выявляются эмоциональные оценки, мотивировки. Школьники, воспроизводя свое участие в тех или других делах, говорят о том, почему они действовали так, а не иначе, как они расценивают результаты дела, свое место в нем. При этом оказывается, что необходимость воспроизвести все то, что вызвало в свое время те или другие переживания, приводит и к воспроизведению пережитых в то время чувств. Рассказ обычно эмоционально окрашен, словесный отчет сопровождается мимикой, в нем проявляется убежденность, живое эмоционально-нравственное отношение.
В процессе таких ситуаций можно выявить эмоционально окрашенные мотивировки деятельности, а также нравственные оценки, в которых выступает предметная направленность чувств детей. Эмоциональное отношение проявляется в характере описаний, выделении тех или других деталей, подробностей. Это и позволяет считать прием создания естественных вербально-деловых ситуаций вполне оправданной методикой в изучении эмоциональных проявлений.
Третья группа методов и методик – это выявление эмоционального отношения непосредственно в поступках, поведении детей. Это создание таких обстоятельств, которые ставят их в ситуацию выбора поступка или поведения, особенно в трудные моменты жизни коллектива. На детей не оказывается какого-либо давления, не предъявляются специальные требования, и они могут поступить, руководствуясь собственными побуждениями.
Сделанный выбор уже сам по себе является показателем эмоционально-нравственной сформированности коллектива. Однако, в некоторых случаях он может быть случайным, определяться разными побуждениями. Поэтому в методику следует включить дополнительные приемы, с помощью которых уточнить характер эмоциональных проявлений, сопровождающих выбор, например фиксирование непосредственных эмоциональных реакций, участия или неучастия в общей работе. Нередко коллизийные ситуации также могут помочь характеризовать нравственную направленность чувств, составляющих содержание эмоционального отношения. Можно зафиксировать при этом согласие школьника, часто бездумное, с тем “как все” (конформизмом) или ярко выраженную и мотивированную самостоятельную линию поведения. Отсюда – специально организованное выявление в достаточной степени развернутых мотивировок, сопровождающих выбор линии поведения или формы, содержания предстоящей деятельности.
В ряде случаев в таких ситуациях школьники делают правильный выбор. Однако эмоционально-нравственное отношение подсказывает не столько сам выбор, сколько характер эмоциональных реакций, которые его сопровождают. В целом, несмотря на известные различия в выявлении эмоционального отношения в ситуациях выбора, имеется общее в диагностическом подходе, характеризующем третью группу методик. Во всех случаях о характере эмоционального отношения и уровне развития коллектива и отдельных детей исследователь судит по реальным поступкам и поведению, по эмоциональному отношению, сопровождающему и определяющему поступки и действия.
Эти методики, выявляя роль эмоционального отношения в этом процессе, фиксируют и переходы от одного уровня к другому. При этом диагностический подход является педагогическим не только потому, что применяются педагогические методы, но и потому, что эти методы включаются в реальный процесс формирования коллектива, и их применение не воспринимается детьми как специальное обследование.
Четвертая группа методов диагностики эмоционального отношения – это опросы, анкеты. Применение анкетирования при изучении небольшого количества детей не дает репрезентативных количественных данных, но большое значение приобретает качественный и индивидуальный анализ получаемых данных.
Описательная статистика
“То, что вижу, с тем, что видел,
Я в одно сложить хочу.
То, что видел, с тем, что знаю,
Помоги связать в одно.”
Ю. Левитанский
Эту главу начнем с обсуждения тезиса “Что такое статистика?”
После того, как информация собрана и проанализирована, первым шагом к ее изучению будет обобщение и описание полученного с использованием описательной статистики.
В некоторых исследованиях, таких, например, которые требуют использования опросников, весь процесс анализа результатов и их исследование может сводиться к вычислению описательных статистических величин. В данной главе мы подробно рассмотрим их применение, назначение и способы вычисления. То есть мы говорим о статистике в общем. В социальных науках и, естественно, в педагогике как в одной из социальных наук, исторически сложились и существует два типа статистики: наглядная и полученная путем выведения. Мы рассмотрим наиболее легкий тип статистики – наглядный. Выведенная статистика сложнее и ее лучше изучать по более углубленному курсу.
Наглядная статистика – это простые числа, например: процентные отношения, цифры, дроби и десятичные. Эти числа используют для описания или суммирования множества чисел. Например: если вы хотите продемонстрировать свой статус в колледже, то вы должны представить перечень курсов, выбранных вами, или же свой средний балл. Оба варианта имеют свои достоинства и недостатки, но, нам кажется, что второй вариант лучше. В этом примере средний балл является наглядной статистикой, которая суммирует обширные данные.
Обычно в классе имеется 25 – 30 учеников. Соответственно, если мы протестируем класс, то получим от 25 до 30 результатов. Если учитель за год проводит 10 тестов, то, в среднем, он получит от 250 до 300 тестовых результатов. Обычно эти результаты заносятся учителем в протокол, но, когда приходит время отчитаться учителю перед родителями о результатах тестов в конце учебного года, то все ли результаты показываются родителям? Очевидно, нет. Вместо этого учитель показывает наглядную или суммарную статистику.
Когда вы имеете дело со средним числом (средним баллом, общим уровнем), уровнями (смертности, рождаемости) или другими числами, использующимися для описания или суммирования множества чисел, речь может идти о наглядной статистике. Мы сталкиваемся со статистикой ежедневно. Одной из целью этой главы является помочь вам разобраться, что же такое наглядная статистика.
Термин “статистика” часто понимают неправильно. Многие люди не доверяют статистике, но она очень важна, так как может очень много рассказать как о профессиональной, так и о личной стороне жизни человека.
Иногда данные статистики разочаровывают нас, но это не уменьшает ее значения. Ваши личные достижения помогают вам понять значение и важность статистики. Статистические данные помогут вам разобраться в работе и составить представление о человеке, с которым вы имеете дело. Вы начнете лучше разбираться в событиях повседневной жизни (в рекламе, в общественных отношениях и т. д.). Все знания, полученные из статистики, могут показаться слишком незначительными для того, чтобы их применять в реальной жизни. Это не показатель для статистики.
Учителя используют статистику не только для определения общего уровня развития своих учеников, но и для объяснения им значения статистики с той целью, чтобы они смогли разобраться в данных, и это помогло им в дальнейшей жизни. Выигрывают те педагоги, которые без иронии относятся к статистике. Не стоит также забывать о том, что кроме статистики существуют еще и профессиональные знания, которые в совокупности со статистикой показывают более высокие результаты в вашей профессиональной деятельности.
Выше говорилось о методах исследования, которые используются в педагогической диагностике. Применяя эти методы, исследователь может собирать информацию о поведении, реакциях, отношениях, склонностях, которые имеются у представителей изучаемой группы. Анализ подобной информации дает возможность делать выводы, касающиеся каждого из исследуемых.
Информация подобного рода может быть собрана несколькими путями, а затем представлена в одном из двух видов – или словесно, или в числах. В таких исследованиях, как интервью, беседа, работа с предложенной ситуацией исследователь часто пытается представить обнаруженное им в виде словесного описания того или иного вида. Результаты других исследований выгоднее представлять в численном виде – отсутствие словесного описания не обедняет их, а просто делает более доступными и понятными. Именно на результатах, представляемых числом, мы и сконцентрируем внимание в рамках этой главы.
Большинство исследовательского материала в диагностике содержит числа в том или ином виде – это могут быть результаты тестов, рейтинги, градации, частотные характеристики. Причина частого обращения к численному представлению данных в том, что информация, облеченная в число, более проста и наглядна. Данные, поддающиеся количественному анализу, подразделяются на два класса – категориальные (понятийные) и числовые. Категориальные данные определяют качество, не говоря ничего о величине или количестве. Для определения этих параметров данные облекаются в числовой вид.
Обработка данных, представленных в числовом виде
“Как мне близок и понятен
Этот мир – зеленый, синий,
Мир живых, прозрачных пятен
И упругих гибких линий”
М. Волошин
Результат удобно обращать в число, когда исследуемый параметр измерялся при помощи шкалы, и результат может быть представлен в виде ответа на вопрос “сколько?” Если результат представлен в виде числа, то максимальное и минимальное значение параметра в данной группе и при данном исследовании будет выражаться соответственно наибольшим и наименьшим значением. В диагностике применяется несколько типов числового представления полученных данных, которые будут рассмотрены ниже.
Сведение результатов в таблицу
Обычно классный учитель имеет дело с огромным количеством данных, получаемых в результате тестирования учеников. И чем больше накапливается данных, тем сложнее их расшифровка. Становится все труднее ответить на такие вопросы как:
– сколько учеников имеют оценки выше среднего балла;
– сколько учеников имеют оценки ниже среднего балла;
– хорошо ли класс справился с контрольной работой (тестом);
– каков худший и лучший результат.
Сохраняя эти вопросы в памяти, рассмотрим следующие данные, полученные в результате тестирования по математике 25 шестиклассников:
    36         63       51      72      93
    54         48       84      36      45
    57         45       48      96      66
    54         72       81      30      27
    45         51       57      63      88
В состоянии ли вы ответить на предыдущие вопросы, нечего не делая с результатами этого теста? На самом деле, вы не сможете ответить на первые два вопроса до тех пор, пока не подсчитаете средний балл. Но как же остальные два вопроса?
В конце концов, вы ответите на эти вопросы, но это займет у вас много времени. Вы, вероятно, попытаетесь обработать результаты интуитивно. Например, определив, что “большинство из класса справилось с контрольной работой”, вы вычеркиваете их результаты и подсчитываете результаты тех, кто набрал 80-90 баллов из 100.
Какой бы способ подсчета результатов вы не выбрали, вы выберите именно этот, так как, если рассматривать все 25 показателей результата, то будет очень сложно сделать вывод.
Далее мы рассмотрим несколько систематических путей подсчета результатов в группе с большим количеством участников. Мы познакомим вас с некоторыми методами нетрадиционного подсчета результатов. Первый метод представляет собой ряд чисел в возрастающем или убывающем порядке.
          Числовые данные
    96         72       54      48      43
    93         66       54      47      36
    88         63       51      45      36
    84         63       51      45      30
    81         57       48      45      27
Представляя некий порядок в этой группе чисел, результаты склоняются к образцу, и индивидуальные данные легче найти и расшифровать. На глаз мы можем определить лучший, худший, и даже средний результаты. Сразу видно, что только пятеро учеников набрали свыше 80 баллов. Таким образом, перечень помогает нам расшифровать результаты. Но что мы будем делать, если нужно будет рассмотреть 50, 100 или 1000 результатов?
Если количество результатов увеличивается, то преимущества простого перечня уменьшаются. Многие баллы будут повторятся несколько раз, а это увеличит объем работы и затруднит расшифровку результатов. Также, если ваш перечень данных содержит много пропущенных баллов (например, 95, 94, 92, 91, 90, 89, 86 и так далее как в предыдущем примере). Эти пропущенные баллы рассматриваются как данные, искажающие факты.
Короче говоря, простой перечень суммированных данных удобен, если N – маленькое количество участников теста. Однако, если N – большое количество участников теста, то расшифровка перечня данных становится затрудненной. Отклонения не очень понятны, числа имеют тенденцию повторятся, и из-за этого обычно много пропущенных баллов.
Далее мы рассмотрим простую частоту распределения. Это близко к сведению данных в таблицу, рассматривая все результаты, включая даже пропущенные баллы.
Простая частота распределения
При рассмотрении простой частоты распределения в таблице, может возникнуть еще большая путаница, чем, если бы мы рассматривали группу с 25 беспорядочными результатами. Обычно, в классных целях, простая частота распределения очень большая и, в отличие от простых тестов, имеет тенденцию быть более широкой, что затрудняет расшифровку данных. Редко простая частота распределения доказывает полезность в определении среднего балла класса.
Простая частота распределения
Х (баллы)                       F (частота)       Х (баллы)      F (частота)
                 96                     1                        61     0
                 95                     0                        60     0
                 94                     0                        59     0
                 93                     1                        58     0
                 92                     0                        57     2
                 91                     0                        56     0
                 90                     0                        55     0
                 89                     0                        54     2
                 88                     1                        53     0
                 87                     0                        52     0
                 86                     0                        51     2
                 85                     0                        50     0
                 84                     1                        49     0
                 83                     0                        48     2
                 82                     0                        47     0
                 81                     1                        46     0
                 80                     0                        45     3
                 79                     0                        44     0
                 78                     0                        43     0
                 77                     0                        42     0
                 76                     0                        41     0
                 75                     0                        40     0
                 74                     0                        39     0
                 73                     0                        38     0
                 72                     2                        37     0
                 71                     0                        36     2
                 70                     2                        35     0
                 69                     0                        34     0
                 68                     0                        33     0
                 67                     0                        32     0
                 66                     1                        31     0
                 65                     0                        30     1
                 64                     0                        29     0
                 63                     2                        28     0
                 62                     0                        27     1
В сумме простая частота распределения подсчитает данные эффективно только в том случае, если распространение баллов невелико. Если в тесте оказывается большая сумма вариаций баллов, то простая частота распределения обычно распределяет результаты в простую таблицу, как в таблице выше, полной нулей в графе частоты и с таким огромным количеством категорий, что затрудняет расшифровку результатов. Вариации простой частоты распределения называются сгруппированной частотой распределения. С учетом указанных недостатков они могут свободно использоваться учителем в классе.
Сгруппированная частота распределения
Эта частота распределения, как метод сведения данных в таблицу, очень прост, как простая частота распределения, исключая те ряды или интервалы баллов, которые используются для категорий лучше, чем рассматривается каждый возможный балл как категория.
Теперь мы поговорим о следующей сгруппированной частоте распределения для 25 баллов.
         Интервал                    F (частота)
             91-97                             2
             84-90                             2
             77-83                             1
             70-76                             1
             63-69                             3
             56-62                             1
             49-55                             4
             42-48                             7
             35-41                             2
             28-34                             1
             21-27                             1
Очевиден контраст этой сгруппированной частоты распределения с простой частотой распределения и с перечнем данных. Сгруппированная частота распределения имеет два важных преимущества перед перечнем данных и простой частотой распределения. Здесь сужаются размеры таблицы, что позволяет удачно расшифровать данные. Кажется очевидным, что большинство в классе (как показывают цифры в графе F) достигло 55 баллов или ниже. Если мы добавим числа в графу F, мы увидим определенно, что 15 (4+7+2+1+1=15) из 25 учеников имеют балл 55 или ниже. 4 ученика имеют баллы между 49 и 55, 7 учеников – между 42 и 48, 2 ученика – между 35 и 41, 1 ученик – между 28 и 34, и еще 1 ученик – между 21 и 27.
Поскольку большинство в классе имеют балл 55 и ниже, одна интерпретация сгруппированной частоты распределения помогает нам сделать вывод, что тест был очень сложным. Однако, возможны, по крайней мере, три другие интерпретации :
– возможно, ученики не подготовились к тесту;
– возможно, учеников нужно было лучше подготовить в этой области;
– возможно, объяснение было неэффективным или неподходящим.
Какая же версия наиболее правильна и более подходит нам в данном случае? Подготовив сгруппированную частоту распределения, быстро понимаешь, что класс плохо справился с тестом. К такому же заключению мы можем прийти после просмотра перечня баллов или простой частоты распределения, но только это займет больше времени. Таким образом, сгруппированная частота распределения помогает нам расставить баллы. Но при использовании сгруппированной частоты распределения также имеются недостатки. Главным недостатком является потеря индивидуальных результатов.
Как результат, информацию мы распределяем с потерей точности. Рассмотрим промежуток баллов 49 – 55 из предыдущей сгруппированной частоты распределения. Мы видим, что 4 показателя отсутствуют в интервале. Но, чем именно являются эти показатели? Это 49, 51, 53, 55? Или это 49, 50, 51, 54? Или это все 4 раза 49? Или это два раза 52 и два раза 53? Или 51? Четыре показателя могут быть какими угодно комбинациями баллов. Без ссылки на перечень данных, мы не можем ничего сказать. Во время сгруппированной частоты распределения размеры таблицы сужаются, что приводит к более легкой расшифровке данных. Обычно, преимущества создания сгруппированной частоты распределения компенсируют его недостатки.
Далее мы рассмотрим шаги создания сгруппированной частоты распределения.
Шаги создания сгруппированной частоты распределения
Шаг 1.
Определяющий статус балла (обозначается R). Статус баллов определяется вычитанием низшего балла (L) из высшего балла (H).
                    Формула              Применение
                   R = H – L             R = H – L
                                                R = 96 – 27
                                                R= 69
Статус баллов 25 шестиклассников равен 69.
Шаг 2.
Определяющим является предназначение номера интервала. Номер интервала или категории используется в сгруппированной частоте распределения как нечто гибкое или произвольное. Различные авторитеты предложат вам выбрать из 5, 10 или 15 интервалов, или 8, 10, 12 или 15 интервалов и т. д. В нашем примере мы используем 11 интервалов. Что же является правильным?
Как мы сказали, это решение произвольно. Принимая такое решение, помните, что, используя много категорий или интервалов, необходимо демонстрировать различные частоты баллов. Другими словами, если вы решили использовать 5 интервалов и находите, что для N – 25 баллов существуют частоты 5 в каждом интервале, то количество интервалов очень маленькое. В этом случае, увеличив число интервалов до 10, получите результат в различных частотах для каждого интервала. Выбор такого большого количества интервалов необходим. Главное, если вы выберите больше, чем один интервал с нулем в графе частоты, то вы выбрали очень много интервалов. Во всем этом можно запутаться, так как существует несколько путей. С нижней линией иногда необходимо экспериментировать. Вы можете выбирать нужное количество интервалов до тех пор, пока не найдете наиболее подходящий для представления ваших данных. Если вы создаете сгруппированную частоту распределения для группы от 25 до 35 учеников, то вам лучше всего начать с 8 или 10 интервалов. Увеличивайте число интервалов в случае больших баллов.
Шаг 3.
Разделите свой статус на количество интервалов, выбранных вами, и округлите до ближайшего целого числа. Этим вы подсчитаете i – интервал широты.
                   Формула                        Применение
                  
i =     i =  = 6,9 (округляем до 7)
Широта интервала равняется 7. Если мы решим использовать 8 в качестве числа интервалов, мы подвинемся и это сделает широту интервала больше.
i =     i =  = 6,9 (округлим до 9)
Если мы решим использовать 15 интервалов, тогда широта интервалов станет уже, нежели она была при 10 ил 8 интервалах.
i = 4,6 (округлим до 5)
Вы видите обратную зависимость между числом интервалов и широтой каждого интервала. Если используется несколько интервалов, то широта интервала увеличивается, а чем больше используется интервалов, тем больше их широта уменьшается. Также нельзя забывать о том, что увеличивая широту интервала, мы все больше и больше теряем индивидуальные данные.
Шаг 4.
Постройте графу интервалов так, чтобы каждый интервал был низшим баллом, и назовите это низшим ограничением (LL), а составное число интервалов – i. Высшее ограничение каждого интервала (UL) на один балл ниже, чем низший балл следующего интервала. Все эти значения являются низшим баллом и должны оцениваться как эквивалент интервала времени 1, 2, 3 и т. д. С широты интервала 7 LL каждого интервала будет 7, 14, 21 и т. д. (7 * 1; 7 * 2; 7 * 3). Однако, мы сокращаем те интервалы, которые находятся выше или ниже интервалов, включающих в низший и высший балл. Постройте следующие установленные интервалы, высший балл которых был 96, а низший – 27.
          Низшее ограничение     Высшее ограничение
          ( LL )                    ( UL )
          112                       118
          105                       111
          98                         104
          91                         97      высший балл сокращает
          84                         90 все интервалы, находящиеся     77                         83          выше.
          70                         76
          63                         69
          56                         62
          49                         55
          42                         48
          35                         41
          28                         34
          21                         27 низший балл сокращает
          14                         20 все интервалы находящиеся
          7                           13 ниже.
Категориальная информация
“Мне все известно.
Я устал все знать и все предвидеть”.
Б. Окуджава
Категориальная информация – это представление информации в форме понятий. При использовании категориальных параметров для оценки исследователь определяет количество случаев, когда применимо каждое (именно это, а не другое) понятие.
Результаты такого исследования представляются в виде частотной, либо в виде процентной зависимости. Например, наблюдение за автостоянкой и регистрация количества прибывающих автомобилей той или иной марки - есть исследование с категориальной формой представления результатов. Понятийным понятием здесь выступает марка автомобиля.
Такое представление в результате оборачивается просто числом, которое показывает количество единиц, относящихся к той или иной определенной категории. Таким образом, исследователь, изучающий пристрастия избирателей на выборах или изучающий насколько успешно закончили студенты учебный год (в понятиях успешно/неуспешно), представляет результаты в категориальном виде. Численное выражение результата сводится к частному или процентному выражению.
Главное преимущество описательной статистики состоит в том, что она дает возможность исследователю анализировать большие массивы чисел с помощью малого количества характеристик.
Эти характеристики разнятся по пути получения. Если они получены для случайно отобранной группы, то они называются статистиками, а если же характерны для популяции в целом, то называются параметрами. Так как большинство исследовательских методик предоставляют результаты, полученные путем выборки, то в этой главе мы будем рассматривать исключительно статистики.
Ранее мы определили, что имеются два типа данных. И в дальнейшем рассмотрим наиболее общие принципы обобщения и обработки последних, которые необходимы из-за того, что большие массивы чисел или понятийных данных просто не поддаются прямой расшифровке.

Как обработать числовые данные.
“Чтоб живы стали и зашевелились
Все эти цифры, меры и ...”
К. Случевский
Прежде чем приступить к вычислению статистических параметров данные для удобства обработки необходимо разместить в определенном порядке. Общепринятым приемом расположения данных является расположение их в частотной зависимости. Для создания такого распределения необходимо сначала расположить в порядке следования (возрастания или убывания) все имеющиеся значения, а потом каждому из них сопоставить частоту, то есть то количество испытаний (или испытуемых), которые как результат представили данное число.
Часто числа в распределении (дальше будем называть числами значения) группируются с равными интервалами. Хотя само по себе частотное распределение является весьма информативным, визуально анализировать его бывает непросто из-за большого количества элементов. Для упрощения понимания и возможностей обработки часто полезно бывает представлять частотную зависимость в графическом виде. Одно из таких представлений известно под названием частотного поля. Рис. 8.1 представляет собой частотное поле, построенное с использованием данных таблицы 8.2.
Алгоритм построения частотного поля:
-                   перечислите все имеющиеся результаты (или другие данные, представленные в числовом виде), расположив их в порядке возрастания. См. таб. 8.2;
-                   каждому из результатов сопоставьте частоту (количество раз, когда при испытании получался данный результат);
-                   на координатной плоскости расположите все значения на горизонтальной оси, поместив наименьше значения слева;
-                   каждому из значений поставьте в соответствие значение частоты и отметьте это точкой на плоскости;
-                   соедините точки линией.
Не забудьте, что все числа или группы чисел с нулевой частотой тоже должны быть отмечены на графике.
Как видно из рисунка 8.1, большинство результатов, представленных испытуемыми, находится в области средних значений (в середине распределения). Это его характерный видимый признак.
На вертикальной оси расположите все имеющиеся значения частот, начиная с 0 и соблюдая масштаб.
Искажения распределений
“Всю цепь промчавшихся мгновений,
Я мог бы снова воссоздать”.
М.Волошин
Результаты исследований могут быть представлены в произвольном виде, то есть иметь любой вид распределения. Если они представляют из себя последовательность значений, большое количество которых лежит в области низких значений, то графически представить такой случай можно представить так, как это показано на рис. 8.2. Как видно, в этом испытании только небольшое количество респондентов показали высокие результаты. Распределение результатов такого вида называется позитивно искаженным, так как симметрия графика нарушается стремлением к области высоких результатов, количество которых занижено. На практике возможен и обратный вариант, когда результаты можно представить в виде распределения, изображенного на рис. 8.3. В таком исследовании большое количество результатов лежит в области высоких значений, искажая часть распределения отображающую низкие результаты. Такое искажение называется негативным, а распределение негативно искаженным.
Чрезвычайно действенным приемом при анализе результатов различных исследований является сравнение нескольких частотных зависимостей на одной координатной плоскости. Такое построение приведено на рис. 8.4. Из внешнего вида этого рисунка можно сделать несколько важных выводов. Сравнивая результаты, которые получились при использовании двух разных методов, можно сказать, что в целом метод В дает более высокие результаты, чем метод А, по при этом разброс результатов метода В больше. Кроме того, можно указать и причину более высоких в среднем результатов метода В. Она заключается в наличии низких значений, а не в более или менее равномерном распределении показателей в районе средних значений.
Нормальная кривая
“И пространство пятилось, точно рак,
пропуская время вперед.”
И. Бродский
Часто при обработке результатов вместо ломаной линии исследователь строит сплошную кривую, сглаживая острые углы. Если такая сплошная кривая не искажена симметрично относительно средних значений, где имеет яркий максимум, то она называется нормальной (см. рис. 8.5). Распределение, которое описывает нормальная кривая, тоже называется нормальным. В нем все полученные значения лежат ниже кривой, которая является границей. График уравнения нормальной кривой представляет собой симметричную унимодальную колоколообразную кривую, осью симметрии которой является вертикаль, проведенная через точку 0.
Нормальная кривая графически описывается в виде известного математического уравнения распределения Гаусса. Многие физические и психологические характеристики сообщества людей тоже описываются нормальной кривой, то есть представляют из себя нормальное распределение. Позже мы рассмотрим параметры и свойства нормального распределения, так как для детального их анализа необходимо больше знать об описательных статистиках. А особенно важно понимать смысл стандартного отклонения.
Меры центральной тенденции
“Сквозь эфир десятично-означенный
Свет размолотых в луч скоростей
Начинает число…”
О. Мандельштам
Одним из важнейших показателей варьирующих характеристик исследуемых нами объектов является средняя величина. Характеризуя ту или иную группу учащихся, мы говорим или о средней успеваемости, или о наиболее характерных (массовых) проявлениях интересов, личностных качеств, направленности и так далее, описывая их с помощью средних величин. Значение средних величин в их свойстве нивелировать индивидуальные различия, в результате чего выступает более или менее устойчивая числовая характеристика признака – не отдельных представителей, а целой совокупности статистических единиц.
Любая средняя величина характеризует групповые свойства, В ней как в фокусе сходятся все силовые линии многочисленных влияний, под воздействием которых происходит развитие и изменение исследуемого нами педагогического явления и определяется размах вариации. В средней величине находит свое выражение внутренняя связь, существующая между отдельными элементами процесса и всей совокупностью элементов в целом.
Для исследователя средняя величина – это центр распределения: она занимает центральное место в общей массе варьирующих значений признака.
Усреднения помогут исследователю описывать зависимости и распределения, содержащие большое количество данных, небольшим количеством параметров.
Существуют несколько видов средних величин. Применяемые в социальных науках делятся на параметрические (степенные) и непараметрические (порядковые). Параметрические средние величины функционально связаны с распределением варьирующих свойств, тогда как непараметрические (порядковые) средние величины функциональной связи с распределением признаков не имеют . К ним мы должны отнести медиану, моду и некоторые другие показатели.
В педагогической диагностике мы чаще всего имеем дело с тремя наиболее часто используемыми усреднениями – средней арифметической, модой и медианой. Целесообразность использования того или иного усреднения определяется как правило условием параметра.
Мода
“И среди этой безмерности все мысли исчезают”.
Дж. Леонарди
Мода – значение параметра, которое встречается в распределении наибольшее количество раз. Это самое часто встречающееся значение.
Для примера найдите моду такого распределения:
25, 20, 19, 17, 16, 16, 16, 14, 14, 11, 10, 9, 9
Мода такого распределения равна 16, так как значение 16 встречается наибольшее количество раз – три.
В распределении 25, 24, 24, 23, 22, 20, 19, 19, 18, 11, 10 имеется две моды – 24 и 19. Поэтому оно называется бимодальным. Мода не очень много говорит нам о характере распределения, обращая нас только к одному, хотя и наиболее часто встречающемуся значению. Поэтому её редко называют при исследовании распределений.
Медиана
“Разве не видишь ты путь к тому,
что мы завтра отыщем.
Звездные руны проснулись.”
Н. Рерих
Медиана – это точка в ряду значений элементов распределения, выше и ниже которой лежит по 50% значений элементов ряда. Иначе говоря, это средний (срединный) элемент распределения. Для распределений, имеющих нечетное количество элементов, медианой будет собственно серединный элемент: для ряда 5, 4, 3, 2, 1 медиана 3. В рядах, содержащих четное количество чисел, медианой будет среднее значение двух центральных элементов. В ряду 70, 74, 82, 86, 88, 90 медиана 84.
Таким образом, значение медианы не обязательно должно совпадать со значением какого-то из элементов ряда.
Так как медиана – только значение серединного элемента, то она не дает представления обо всех имеющихся в ряду значениях и кроме того на ее величине не сказывается наличие в ряду как экстремально высоких, так и экстремально низких значений. Таким образом два совершенно разных распределения могут иметь одинаковые медианы:
98, 90, 84, 82, 76
90, 87, 84, 65, 41
Оба ряда имеют медиану 84.
Может показаться, что вычисление медианы – примитивная арифметическая операция. Это так в случае, если значения элементов ряда не объединены в группы. В противном же случае вычисления заметно усложняются.
С медианой удобно работать когда данные представлены в ординальном, интервальном или рейтинговом виде.
Среднее арифметическое
 “Срок ожидания, короткий он или длинный,
не имеет никакого значения
для успеха вашей картины”.
Жан Превер
Среднее – последняя из анализируемых здесь мер центральной тенденции (МЦТ). Причем, в отличие от моды и медианы на его значение оказывают влияние все элементы распределения.
Среднее, которое используется в описательных статистиках, определяется как среднее арифметическое – сумма значений всех элементов ряда разделенная на их количество.
Среднее для ряда 58, 62, 74, 86, 95 и 105 равно 80. Среднее получено делением 480 на 6, так как сумма значений элементов равна 480, и ряд состоит из 6-ти чисел.
В табл. 8.3 представлено некое распределение, и для него вычислены все три МЦТ. Как видно, значения их несколько разнятся.
Здесь – мода 62, медиана 64.5, а среднее 66.7. Мода, будучи наиболее часто встречающейся величиной, тем не менее, не совпадает со средним, которое, вероятно, все же лучше всего описывает характер распределения, учитывая все значения. Но и это описание не идеально, так как распределение искажено.
Мы приводим три графика, где изображены различные соотношения среднего, моды и медианы.
В первом случае среднее значение, мода и медиана совпадают, во-втором, значения моды и медианы меньше среднего значения. А в третьем случае – мода и медиана по своим значениям больше среднего.
Определяя МЦТ мы используем только операции сложения и усреднения, не обращая внимания на разброс значений, их пределы. Другими словами МЦТ не учитывают вариации, которые имеют место в распределении.
Какую из МЦТ все же лучше использовать? Это зависит от конкретного случая, от того, в каком виде представлена информация. Со всеми типами представления используют только среднее, из за чего оно часто и оказывается предпочтительнее. Однако на величину среднего оказывают большое значение экстремальные (большие или маленькие) значения элементов. При наличии в ряду экстремальных значений предпочтение отдается медиане. Например, если значение среднего арифметического равно 50, что может совершенно не отражать истинный характер распределения. На величину среднего оказывает влияние число, приведенное в последней строчке, “сдвигая” его в область высоких значений, медиана этого ряда равна 17, что более точно отражает общий вид распределения.
При сравнении МЦТ различных распределений можно анализировать применимость того или иного метода исследований.
Отклонения
“Они последовательно означали собою – начало,
и продолженье начала, и – приближенье конца”
Ю. Левитанский
Несмотря на полезность и важность МЦТ, для полной характеристики результатов исследований их не достаточно. Два распределения, имеющие одинаковые средние и медианы, могут существенно отличаться по другим параметрам. Сравним два ряда:
А) 19, 20, 25, 32, 39
В) 2, 3, 25, 30, 75
Среднее для обоих распределений 27 и медиана для обоих 25. Тем не менее, видно, что они существенно различаются. В распределении А значения расположены близко друг к другу и сконцентрированы вокруг среднего, а в ряду В гораздо более отстоят друг от друга. Таким образом, разница между этими распределениями заключается в их вариациях (ширине пределов значений). Вариации – это другой вид статистики. А значит они должны подлежать количественному анализу, то есть должны быть измерены. Две численные оценки вариаций, которые применяются наиболее часто – это измерение ранга и стандартного отклонения.
Ранг
“Стремлюсь забыть, что тайна некрасива”.
Н. Гумилев
Ранг представляет из себя разницу между максимальным и минимальным значениями, имеющимися в ряду. Как и мода, ранг определяется с привлечением малого количества элементов – всего двух, что определяет малую его точность, как характеристики отклонений. Но за счет этого же ранг можно использовать в качестве экспресс-метода.
Стандартное отклонение
 “Вот пример зависимости правды от искусства, а не искусства – от наличья правды”.
И. Бродский
Именно с помощью стандартного отклонения чаще всего характеризуют вариации ряда. Как и среднее, стандартное отклонение привлекает к анализу все элементы ряда.
Алгоритм вычисления стандартного отклонения:
-                   найти среднее в распределении;
-                   составить новый ряд из разностей между средним и каждым из элементов исходного ряда;
-                   возвести в квадрат каждый элемент составленного ряда;
-                   просуммировать все эти квадраты;
-                   разделить полученную сумму на количество элементов в ряду.
В результате этих вычислений вы получите вариацию. Квадратный корень из значения вариации и даст величину, которую называют Стандартным отклонением. Алгоритм может быть представлен формулой:
SD= , где
SD – Стандартное отклонение.
– сумма,
Х – текущее значение X,
N – общее число объектов исследования.
Процедура вычисления стандартного отклонения кажется намного более сложной, чем она есть на самом деле.
Вычислим для примера стандартное отклонение для такого ряда:
100
96
94
92
90
80
Сумма всех значений – 552
Сумма квадратов всех значений – 51016
Число значений – 6
Вычисляем по формуле и получаем SD = 6,81
Обратите внимание, что, чем больше разброс значений элементов ряда, тем больше Стандартное отклонение. Таким образом, зная Стандартное отклонение для двух рядов, например если Стандартное отклонение (А) = 2.7, а Стандартное отклонение (В) = 8.3, можно сказать, что элементы ряда В больше разбросаны.
Вычислив для ряда среднее и Стандартное отклонение можно полностью характеризовать его.
Имеет место интересное явление, связанное со Стандартным отклонением, которое заключается в том, что, если ряд попадает под нормальное распределение, тогда интервал “Стандартное отклонение” будет включать в себя более 99% значений элементов ряда. При N = 72 и Стандартном отклонении SD=3 99% значений элементов находится в интервале от 63 до 81.
“Эллипс крика на вылет пронзает молчание гор”
Гарсиа Лорка
Пространство, находящееся под нормальной кривой, охватывает все значения элементов, присутствующих в ряду. Для такого распределения значение среднего, медианы и моды совпадают, и значение среднего лежит точно посередине ряда, попадая, соответственно, в центр кривой. Такой вид распределения очень часто встречается в реальной жизни. Так как такое распределение является симметричным, то на каждую его сторону приходится по 50% значений элементов.
Покажем, где на графике нормальной кривой располагается Стандартное отклонение. На нормальной кривой найдем точку, начиная с которой значения на вертикальной оси начинают изменяться быстрее, чем на горизонтальной. Это – точка перелома. На горизонтальную ось опустим перпендикуляр из точки перелома (см. рис. 8.8). Расстояние между точкой пресечения перпендикуляра с осью и средним и есть Стандартное отклонение.
Стандартное отклонение является характеристикой для нормальной кривой, и теперь любое другое значение может быть выражено в единицах Стандартного отклонения. Можно показать, что по обе стороны от среднего в пределах 1 Стандартного отклонения находится 34% значений, между 1-м и 2-м Стандартным отклонением – 13,3% значений с каждой стороны. А между 2-м и 3-м, соответственно 2,15%.
Таким образом, если ряд нормально распределен, то, зная стандартное отклонение, можно найти значение любого из элементов, зная, как далеко он находится от среднего в единицах Cтандартного отклонения.
Напротив, зная результат, показанный отдельным респондентом, можно оценить его успешность, сравнивая его со средним, или применяя единицы Стандартного отклонения. Так, если результат лежит точно на линии + 1 Стандартное отклонение, то это значит, что не меньше 84% результатов будут хуже данного. Таким образом, имея в распоряжении среднее и Стандартное отклонение, всегда можно от единиц Стандартного отклонения перейти к процентам и определить, сколько результатов в данном исследовании хуже или лучше данного. Это один из самых важных выводов, который позволяет сделать применение нормального распределения.
Нормальная кривая и нормальные параметры
“Мы знаем, мы многое знаем Того, что не знают они!”
М. Цветаева
Исследователю часто необходимо знать, как соотносятся результаты, показанные одним из испытуемых, с результатами остальных. Для проведения такого рода анализа необходимо перейти от абсолютных методов оценки результатов к относительным, то есть сравнительным. Существует два метода подобной оценки – эквивалентный и метод процентного сравнения. О них речь шла раньше, а еще один метод – метод стандартных чисел будет рассмотрен здесь.
Различают два наиболее широко используемых параметра: Z-параметр и T-параметр. Z-параметр является наиболее доступным и простым для вычисления. Он показывает, как далеко находится какой-либо результат от среднего для данного исследования в единицах Стандартного отклонения. Шкала Z-параметров строится так, что за 0 принимается значение, лежащее на горизонтальной оси нормального распределения и совпадающее со средним для данного распределения. Масштабная единица Z-параметра равна одному Стандартному отклонению, причем вправо от “0” Z-параметр возрастает, а влево от “0” убывает в область отрицательных значений. Пусть для некого распределения среднее равно 50, а Стандартное отклонение. равно 2. Тогда, для значения 52 Z-параметр будет равен 1, а для значения 46 – соответственно – 2. Важность Z-параметра заключается в том, что с его помощью можно сравнивать успешность результата одного и того же испытуемого в различных исследованиях.
Пусть один и тот же респондент получил результат 60 баллов в тесте по биологии и 80 баллов в тесте по химии. На первый взгляд может показаться, что испытуемый лучше успевает по химии, чем по биологии. Но на самом деле никаких выводов нельзя делать до тех пор, пока мы не сравним эти результаты с остальными. Для чего нам необходимо знать средние результаты и стандартные отклонения для каждого из тестов. Оказалось, что в тесте по биологии среднее 50, а в тесте по химии 90. Стандартное отклонение для каждого из них соответственно 5 и 10. С учетом этих данных оказывается, что результат по химии имеет Стандартное отклонение –1, а по биологии +2. Это значит, что только 2% учащихся показали в тесте по биологии результат выше, чем 60. А в тесте по химии наш испытуемый оказался в отстающих – 84% учеников справились с этим тестом лучше. Сказанное иллюстрирует таблица:
Конечно, Z-параметр не обязательно может быть равен целому числу стандартных отклонений. Вычислить Z-параметр можно по формуле:
где,
– исследуемое значение.
Для значения 80 (при среднем 65 и Стандартном отклонении 12) Z-параметр равен 1.25.
Представление процентных характеристик вероятностей
“Падают мысли, как листья в осеннюю стужу
Бывшие истины, зелень отжившая – мысли.”
Г. Горбовский
Так как Z-параметр дает процентное выражение для данного результата (см. пример выше), то от процентного выражения легко перейти к вероятности. Это будет вероятность получения числа, лежащего в определенных пределах по отношению к среднему (“0” Z-параметра). Если переобозначить горизонтальную ось, на которой строится распределение в единицах такой вероятности, то в пределах 0 – 1 в центре распределения будет лежать значение 0.5. Такое переобозначение сделано на рисунке 8.12. Так, вероятность получения числа, которое расположится в пределах одного Стандартного отклонения, равна 64% или 0.64.
T-параметр
“Вращается денно,
Вращается нощно,
Вращается вечно”.
Гарсиа Лорка
Случайный элемент распределения, значение которого лежит ниже среднего, имеет отрицательный Z-параметр. Иногда это неудобно. Чтобы избежать отрицательного значения Z-параметра, его можно трансформировать в T-параметр. Соответственно, смысл Т-параметра тот же, что и у Z-параметра, это по сути одно и то же, выраженное разными числами. Для перехода от Z-параметра к Т-параметру значение Z надо умножить на 10 и к полученному значению прибавить 50. Так Z-параметр +1 в Т-единицах равен 60, а Z-параметр –1 равен 30 Т-единицам. Распределение для Т-параметра содержит среднее 50 и Стандартное отклонение. 10. Существует еще ряд похожих стандартных чисел, значение которых зависит только от выбора масштаба.
Работа с параметрами и вид распределения
“Слагаю мудрые, глубокие творенья,
Где нет фальшивых нот…”
Поль Верлен
Возможно, вы обратили внимание на приведенный выше факт, что для параметров и вероятностей делается акцент на том, что распределение является нормальным. Это не случайно, так как сказанное справедливо только для нормального распределения. К счастью, многие процессы в реальной жизни дают распределение, близкое к нормальному. Особенно если исследования проводятся на базе случайной выборки. В ряде случаев, когда полученное распределение не является нормальным, оно во многом может быть приближено к таковому. И тогда при его анализе можно использовать величины, о которых говорилось выше.
“Но слабый человек, без долгих размышлений,
Берет готовыми итоги чуждых мнений,
И мнениям своим нет места прорасти”
К.Случевский
Наиболее важными исследованиями в педагогической диагностике являются те, которые позволяют установить связь между переменными, относящимися к различным процессам. Переменными здесь будем называть исследуемые параметры. В корреляционном анализе исследователь стремится установить, существует ли связь между несколькими независимыми переменными, например такими, как рост и вес, способность к чтению и письму. Как правило, исследования на наличие взаимосвязи проводятся для установления причинно-следственных связей. Например, к таким исследованиям относятся данные о курении и заболевании раком легких.
Корреляционный анализ представляет собой комплекс методов статистического исследования взаимозависимости между переменными, связанными корреляционными отношениями. Корреляционным считается такое отношение, которое между переменными, при которых выступает преимущественно нелинейная зависимость, т.е. значению любой произвольно взятой переменной одного ряда может соответствовать некоторое количество значений переменной другого ряда, отклоняющихся в ту или другую сторону от средней.
С помощью корреляционного анализа изучается отношение между двумя переменными, не опосредованное вмешательством исследователя. Таким образом, отсутствуют какие-либо манипуляции переменными, изучается также отношение между событиями и выражается количественным образом размах данного отношения. Этот метод является существенной альтернативой экспериментальному методу, но он не позволяет установить точного отношения причинности.
При корреляционном методе существует сложность интерпретации, которая возникает прежде всего за счет направления интерпретации, то есть, если выявляется отношение между двумя переменными, значит, эти переменные связаны между собой, однако не всегда можно понять, в каком направлении, то есть какая переменная оказывает влияние на другую.
Кроме того, другая сложность интерпретации наблюдается за счет того, что возможно вмешательство третьей переменной помимо двух других, которые исследуются, и изменения, которые выявляются в зависимой переменной, происходят за счет третьей переменной, а не за счет независимой переменной. Однако в некоторых случаях корреляционный метод является предпочтительнее, чем экспериментальный метод.
Это верно, прежде всего, для переменных, которые не годятся для экспериментальной манипуляции, таких как пол, возраст, психологическое состояние (например, депрессия), события в жизни индивидуумов (такие, как самоубийство) и т. д.
Корреляционный метод является предпочтительнее экспериментального метода в случаях, в которых установление определенных величин переменных возможно только для низших уровней величин по причинам этического характера, например, причинение боли субъектам, провокация тревоги субъектов.
И, наконец, данный метод предпочтительнее экспериментального, потому что позволяет быстро провести исследование, то есть позволяет сэкономить время и деньги. В некоторых случаях исследования, проведенные корреляционным методом, могут рассматриваться как пилотажные. Они предназначены для получения результатов, которые анализируются и на основании которых размышляют о том, что произошло, а затем на базе всего этого проводят экспериментальное исследование.
Цель корреляционного анализа – исследование возможных связей между переменными, без попыток повлиять на их значение. Хотя корреляционные исследования не устанавливают причинно-следственных связей, на основании полученных результатов можно сделать предположения на этот счет. которые могут оказаться полезными при дальнейшей работе. В этот раздел книги включено исследование природы корреляционного анализа и приведены примеры корреляционных исследований, а так же сделана попытка разобраться в некоторых специфических проблемах корреляционных исследований.
Корреляционный анализ, как и анализ причинно – следственных связей, относится к методам исследования, которые называются ассоциативным анализом. В ассоциативных исследованиях изучается наличие взаимосвязи между параметрами, но только с точки зрения наличия или отсутствия таковых, безо всяких попыток как-либо повлиять на их характер. Корреляционный анализ иногда рассматривают как одну из форм описательных исследований, так как в нем подлежит описанию существующая взаимосвязь между переменными.
Приемы, использующиеся в корреляционном анализе, коренным образом отличаются от тех, что исследователь использует при работе с другими типами статистического анализа.
Основной параметр, с помощью которого описываются результаты корреляционных исследований – это коэффициент корреляции.
Если в результате исследования обнаружено, что корреляция существует, то это означает, что переменные, характеризующие объект, однозначно связаны друг с другом. Позитивная связь характеризуется тем, что высокие значения для одной переменной совпадают с высокими значениями для другой. То же самое и для низких значений. Негативная связь обнаруживает обратную зависимость – высокие значения одной переменной связаны с низкими значениями для другой .
Зачем нужны корреляционные исследования? Корреляционный анализ способствует решению двух следующих задач:
-                   объяснение причин того или иного поведения в различных ситуациях;
-                   возможность прогнозирования поведения и реакций людей.
Главная цель применения корреляционного исследования – облегчить исследователю понимание сути и причин тех или иных явлений через анализ взаимосвязи параметров, которые их характеризуют. Например, в психологии развития, где экспериментальные методы зачастую неприменимы, многие исследования целиком базировались на анализе взаимосвязей. Так, анализ зависимости развитости речи ребенка от богатства речи родителей углубил знания о механизмах развития детской речи. А для более полного понимания механизмов, реализующих процесс чтения, полезным оказалось исследование зависимости техники чтения от уровня развития различных видов памяти. При анализе зависимостей между параметрами исследователь базируется на результатах, представленных в численном виде, вычисляя коэффициент корреляции для переменных, которыми те характеризуются. Из дальнейшего вычисления следует исключать те массивы переменных, связь между которыми выражается > 0.20 .Если обнаруженная связь достаточно сильная, то можно предпринять попытку выяснить что-либо о причинно-следственных связях.
Остановимся на этом подробнее. Сам по себе корреляционный анализ не дает достаточно информации для достоверного определения причины и следствия в ряду взаимосвязанных явлений. Но большинство исследователей, которые занимаются корреляционным анализом, все же пытаются делать некоторые предположения, используя для этого базу полученных данных на основе которой строят свои предположения о причинно-следственной зависимости.
В качестве примера ошибочного исследования является поиск зависимости между ожиданием ошибочных ответов от ученика и действительным количеством неправильных ответов. Имеющаяся зависимость может навести на мысль, что эти оба показателя связаны между собой.
Если первая задача корреляционного исследования – это объяснять, то вторая задача – это изучать, чтобы прогнозировать.
Второй задачей, которая решается применением корреляционного анализа, является возможность прогнозирования развития событий или характера протекания тех или иных процессов, лежащих в сфере интересов исследователя. При установлении наличия связи между переменными, характеризующими параметры исследования, становится возможным предсказание величины одной переменной по известной величине другой. Например, установлено наличие сильной позитивной связи между результатами итогового школьного теста и результатами итоговых тестов при окончании первого семестра в колледже. Таким образом, можно для ученика хорошо выдержавшего итоговые школьные экзамены предсказать и хорошие результаты первой сессии в университете. Переменную, величина которой известна, то есть на базе которой делается прогноз, будем называть прогнозирующей, а переменную, величина которой прогнозируется – прогнозируемой. Для сказанного выше количество баллов школьного экзамена – прогнозирующая переменная, а результат показаний в первом семестре – прогнозируемая.
Методику составления прогноза при помощи точечной диаграммы можно продемонстрировать на примере. Допустим, что экспериментатор получил проведя работу с двенадцатью классами следующую информацию:

Класс	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Ожидание учителем неверного ответа (рейтинговая оценка)	10	4	2	4	12	9	8	8	6		5	7
Элемент деструктивного поведения (рейтинг)	11	3	2	6	10	6	9	6	8	5	9	4

Используя эти данные, был вычислен коэффициент корреляции 0,71 между переменными. По числовым значениям можно построить точечную диаграмму, а потом заменить множество точек одной прямой линией, точное расположение которой вычисляется при помощи специальных математических преобразований. Такую линию будем называть линией регрессии. Для диаграммы 13.2 там же построена линия регрессии. Линия регрессии наилучшим образом отражает характер существующей зависимости, в ней как бы сконцентрирован весь смысл точечной диаграммы. Именно по виду этой линии и можно делать прогноз результатов. Пусть для какого-то учителя рейтинг учительского параметра 10. Тогда, используя линию регрессии, можно предположить, что класс, с которым тот работает, покажет деструктивное поведение на уровне 8 единиц. Можно решить и обратную задачу – зная степень деструктивности, определить насколько велик параметр "ожидание неправильного ответа". Возможность получения такого рода информации дает массу дополнительных возможностей в работе. Для рассмотренного примера, при построении линии регрессии на реальном материале, результаты можно использовать для коррекции линии поведения как учителя, так и класса.
На рисунке …… представлен ряд примеров точечных диаграмм. Изучая их, вы поймете, что такое взаимосвязь двух величин, и уясните смысл коэффициента корреляции. Коэффициент корреляции, отражающий степень связи, будем обозначать r. Если r больше 0, то связь позитивная, то есть большим значениям одной переменной соответствуют большие значения другой. А если r меньше 0, то связь негативная и отношение между величинами переменных обратное: большие значения сочетаются с малыми и наоборот.
Коэффициент корреляции изменяется в пределах от +1 до –1, а знак его определяется видом связи. Если два параметра сильно связаны, коэффициент корреляции будет близок к единице. А при слабой связи – коэффициент корреляции близок к 0. Для вычисления коэффициента корреляции необходимо располагать двумя рядами значений переменных и только.
Точечные диаграммы на рисунке 8.16 иллюстрируют различные степени связи:
a, b, c – различные степени позитивной связи
e, f, g – различные степени негативной связи
d – отсутствие связи
Корреляционный анализ выступает в качестве одного из вспомогательных методов решения теоретических задач диагностики и включает в себя комплекс наиболее широко применяемых процедур при разработке тестовых и других методик диагностики, определения их надежности и валидности.
Одним из первых проблему использования корреляционного анализа в педагогическом измерении начал исследовать Б Битинас. После публикации его работы “Многомерный анализ в педагогике и психологии” корреляционный анализ стал довольно широко использоваться в педагогических исследованиях.
Нет смысла подробно излагать сущность и процедуру корреляционного анализа, т.к. все это описано во множестве работ, которые любой читатель этой книги без труда найдет в библиотеке.
Одна из наиболее используемых монографий, посвященных статистическому анализу написана профессором Санкт-Петербургского университета Г.Суходольским “Основы математической статистики для психологов”.Эта много раз переиздавалась, поэтому ее найти в книжных магазинах или в библиотеке не составит труда.
В последнее время появилось большое количество компьютерных программ, использование которых упростило процесс использования корреляционного анализа.
Точечная диаграмма
“Как подарок нам дана
Мыслей неоткрытых глубина,
Своего не знающая дна”.
Н. Гумилев
Будем исследовать два параметра на наличие взаимосвязи. Имея числовые значения для каждого из них, воспользуемся приемом построения точечной диаграммы. Прием пригоден только для данных, представленных в численном виде. Точечная диаграмма изображает существующую связь в виде рисунка. Она легко конструируется, если не делать некоторых ошибок. Первое: наносите на диаграмму точки, отображая каждого испытуемого только одной. Второе: не пропускайте и не переставляйте местами значения исследуемых параметров. Третье: интервалы на осях следует откладывать одинаковые. По данным таблицы 8.7 построена диаграмма 8.15.
Алгоритм построения точечной диаграммы:
·                    выберите, какие параметры вы будете отражать на каждой из осей; не важно, что и где вы разместите;
·                    выберите для каждой из осей масштаб и расположите на них все имеющиеся значения; проверьте, вы ничего не забыли;
·                    каждого испытуемого обозначьте на диаграмме точкой так, чтобы показанные им значения параметров содержались на перпендикулярах к осям, проведенным из этой точки
Обработка диаграммы
“Измерить океан глубокий,
Сочесть пески, лучи планет...”
Г.Державин
Исследователя интересует не только вопрос о наличии связи между параметрами, но и вопрос о степени и характере этой связи. Точечная диаграмма иллюстративно изображает наличие связи. Можно заметить, что большие значения первой переменной дают большие значения и для второй. То же и с малыми значениями. Зная значения одной из переменных для какого-то конкретного случая, не отображенного на данной диаграмме, можно предположить соответствующее ему значение другой переменной.
Допустим, вновь прибывший при испытании по первому параметру показал результат 13. Тогда наиболее вероятное значение параметра 2 для него будет лежать, скорее всего, в интервале 35-45. Построенная нами точечная диаграмма иллюстрирует сильную степень связи. Если точки на диаграмме располагаются приблизительно по прямой, то такую связь называют совершенной или линейной связью. Такая связь на практике получается исключительно редко.
Вычисление коэффициента корреляции Пирсона
“Запрещено заниматься музыкой
более двадцати четырех часов
в сутки”.
Жак Превер
Существуют несколько коэффициентов. Каждый из которых вычисляется по определенной формуле. Вычислим коэффициент корреляции Пирсона. Будем обозначать его r.
При выражении данных в числовом виде он является наиболее подходящим. Он предназначен для анализа данных, представленных в рейтинговом или интервальном виде.
Формула для вычисления коэффициента Пирсона выглядит так:
r =
Не пугайтесь громоздкости формулы. По сути она гораздо проще, чем сначала кажется. Произведем вычисления. В качестве исходных данных, как мы сказали, необходимо два ряда значений для двух переменных.
Пусть в исследовании по двум параметрам X и Y принимали участие пять респондентов A, B, C, D, E и имеется следующий результат, представленный в числовом виде:
Нам необходимо установить, имеется ли между этими двумя переменными связь, какова она и по знаку и по величине. Применим формулу Пирсона.

Промежуточные результаты представим в виде таблицы:
Пользуясь полученными результатами, рассчитаем значение r Пирсона.
умножим на n сумму XY;
умножим åx на åy;
вычтем результат шага 2 из результата шага 1;
умножим åx ² на n;
возведем åx  в квадрат ;
вычтем результат шага 5 из результат шага 4;
умножим åy на n;
возведем åy в квадрат;
умножим результат шага 6 на результат шага 9;
извлечем квадратный корень из результата шага 10;
разделим результат шага 3 на результат шага 11.
Это и будет значение r Пирсона.
ETA-параметр
Другой индекс, определяющий степень корреляции – вычисление параметра ЕТА. Правила вычисления здесь приводить не будем, однако скажем, что применяется ЕТА в случаях, когда точечная диаграмма показывает не прямолинейное, а криволинейное расположение точек (см. рис.8.17). Пределы изменения ЕТА – от 0 до 1. Высокое значение ЕТА дает очень высокую степень связи.
Основные шаги при производстве корреляционного анализа
“От мира благ не жди, а будь трудолюбив”
Рудаки
Проблему, а соответственно и переменные, надлежит выбирать, имея некую теоретическую посылку, подлежащую проверке. Предположение о наличии связи между переменными должно быть обосновано. Неверный выбор параметров ставит под сомнение исход предприятия. В целом при корреляционном анализе рассмотрению, как правило, подвергается проблема одного из следующих типов:
– существует ли связь между переменными;
– какова успешность (точность) прогноза значений одной переменной по величине другой;
– комплексный анализ связей между большим количеством переменных.
Большинство корреляционных исследований будут представлять из себя ответ на один из этих вопросов. Рассмотрим примеры реальных исследований, использующих корреляционный анализ:
-                   достоверность суждений начальства о работе учителя;
-                   ясность объяснений учителя и её связь с успеваемостью;
-                   влияние употребления наркотиков на учеников 5-го – 8-го классов;
-                   влияние духовного развития на уровень профессиональности при оказании психологической помощи;
-                   соотношение между взглядами на здоровье и здоровым образом жизни;
-                   связь способности студентов к взаимодействию с успеваемостью;
-                   прогноз результатов теста на основании восприятия студентами психологической обстановки в классе.
Выбор группы респондентов
“Не ждет ли нас теперь другая эра?”
И. Бродский
Группа респондентов при производстве корреляционного анализа, как и при любом другом психологическом исследовании, должна подбираться с особой тщательностью и, по возможности, представлять из себя случайно сформированную выборку. Респонденты должны быть в состоянии предоставить необходимую информацию о каждой из изучаемых переменных. Минимальная численность группы, рекомендуемая исследователями, 30 человек. При работе с меньшей группой возникают большие ошибки в определении коэффициентов корреляции. Бесконечное увеличение числа респондентов влечет за собой для исследователя опасность “утонуть” в собранной информации.
Выбор экспериментальной методики
Для получения данных можно использовать любую из многочисленных методик. Важно лишь то, чтобы результаты были представлены в численном виде. Иногда привлекается информация, собранная в виде аудио-видео записей. Но наиболее распространенные методики все же – тесты, вопросники и т.д. Само собой, что используемая методика должна быть надежной и многократно проверенной. Если результаты получены с малой степенью достоверности, то дальнейшая работа даст неверные результаты. Для более успешного прогнозирования необходимо к тому же знать, какая переменная прогнозирует, а какая прогнозируется.
Представление данных
Как правило, при производстве корреляционного анализа данные, полученные в результате исследования, удобно оформлять в виде таблицы такого вида:
         
                                      параметры исследования
Здесь – буквами обозначены испытуемые, а 01 и 02 – измеряемые параметры, которые должны быть выражены в численном виде. То есть для каждого участника измеряется и фиксируется каждая из величин, подлежащих изучению. Далее полученные ряды проверяются на наличие связи, и, при её обнаружении, с помощью коэффициента корреляции определяется сила этой связи. Обратим, однако, внимание на то, что сказать что-либо определенное о характере причинно-следственных связей при подобном представлении результатов невозможно. Ранее мы определяли три возможных случая для причинных отношений между параметрами:
– первая переменная, изменяясь, является причиной для изменения второй переменной;
– вторая влияет на первую;
– причиной изменения и первой и второй переменной является некая третья, возможно неизвестная и не измеренная.
При производстве корреляционного исследования может измеряться различное число параметров, но все же основной принцип будет сходным с описанным выше.
Обычно в корреляционных исследованиях все переменные измеряются в течение непродолжительного периода времени – зачастую сразу одна за другой. Так, если предмет интереса исследователя – изучение связи между уровнем развития речи и памятью, то тест на развитие речи и тест на память могли быть проведены непосредственно друг за другом, но в одной и той же группе испытуемых.
Для создания основы прогностических исследований иногда необходимо разносить измерения во времени – сначала измерять прогнозирующий фактор, а потом – прогнозируемый. (Напомним, что прогнозируемый фактор измеряется для группы, и на основании этого измерения делается прогноз для какого-то отдельного индивида, если известен только его результат при измерении прогнозирующих переменных.) Так, например, при прогнозировании результатов итогового теста по математике для студентов на основании их результатов вступительных тестов промежуток между измерениями составил целый учебный год.
Анализ результатов
Вся процедура анализа результатов сводится к работе с полученным коэффициентом корреляции. Некоторые приемы работы с ним рассмотрены выше, а некоторые специфические свойства и границы применимости мы сейчас обсудим.
О чем нам говорит коэффициент корреляции
Очень важно уметь по приведенному в литературе значению коэффициента корреляции уметь делать надлежащие выводы, так как он является чрезвычайно распространенной в литературе характеристикой и весьма информативен. К сожалению, не всегда возможно сопроводить значение коэффициент корреляции точечной диаграммой, которая всё же является наиболее полным описанием результатов исследования. Смысл, который несет в себе коэффициент корреляции полностью определяется его значением. Например коэффициент корреляции = 0,35, показывает только наличие слабой связи. Такая связь не является достаточной для производства на ее основе прогностических исследований. Если же целью является демонстрация отсутствия связи, то такой результат представляется весьма ценным. Примерно такой коэффициент корреляции получается при анализе связи между стажем учителя и уровнем успеваемости в классе. Наиболее часто встречаются результаты, где значение коэффициента корреляции лежит в пределах от 0,40 до 0,60. Такие результаты уже можно использовать для различных дальнейших исследований, но с некими ограничениями.
При проведении прогностических исследований можно использовать ряды данных при значении коэффициента корреляции для этих рядов начиная с 0,50. (Хотя такой коэффициент корреляции дает малую точность прогноза). И только при значении коэффициента корреляции 0,65 и выше он может быть использован для прогнозирования индивидуального поведения и дает результаты достаточной точности. Коэффициент корреляции от 0,85 и выше показывает наличие сильной связи и чрезвычайно хорош для прогнозирования, хотя встречается довольно редко. (Необходима очень хорошо организованная программа исследований и большая аккуратность). Как показывалось выше, корреляционные исследования можно проводить для проверки достоверности результатов тестов, а также для проверки надежности экспериментальной методики. В таких исследованиях коэффициент корреляции называется коэффициентом достоверности и коэффициентом надежности. Его значения, как коэффициента достоверности, должны лежать в районе 0,90, а как коэффициента надежности в районе 0,50, чтобы результаты считались удовлетворительными.
Источники уменьшения недостоверности результатов при производстве корреляционных исследований
Главное, о чем должен всегда заботиться исследователь – быть в состоянии полностью объяснить полученные результаты, как в том случае, когда они совпали с ожидаемыми, так и в противном случае. Экспериментатор должен быть готов к возможному несовпадению предполагаемого результата с реальным. В этом разделе мы рассмотрим ряд факторов, приводящих к такому несовпадению именно при производстве корреляционных исследований.
Субъективные характеристики
Всегда, при наличии связи между двумя характеристиками индивида, имеется возможность того, что некие другие характеристики, относящийся к нему же, могут помочь объяснить эту взаимосвязь. Измерение этих других характеристик производится с помощью методики, называемой частичная корреляция. Проиллюстрируем сказанное. Вернемся к известному примеру о наличии связи между ожиданием ошибок и их количеством в классе. (См. точечную диаграмму А, рис 13,4). Допустим, исследователь хочет уменьшить или вовсе исключить вариации переменной "уровень возможностей", так как предполагается влияние этой переменной на две другие переменные (то есть на их вариации тоже), а следовательно и на точность результата. Далее необходимо измерить уровень способностей для нескольких классов. Тогда возможно сконструировать точечные диаграммы В и С (рис. 13.4), где диаграмма В иллюстрирует связь между уровнем возможностей (способностей) и количеством неправильных ответов, а диаграмма С – связь между уровнем способностей и ожиданием неверного ответа.
Теперь можно прогнозировать количество ошибок, опираясь на уровень возможностей. Далее исследователь регистрирует реальное количество ошибок для класса, результат которого прогнозировался и сравнивает прогноз с реальным результатом. Вычитая одно из другого (прогноз из реального ) можно получить действительную для данного класса (действительную в смысле абсолютной) величину переменной "количество неправильных ответов, исключив влияние переменной "уровень возможностей". Абсолютную величину будем называть приведенной. Для нашего случая приведенное количество неправильных ответов равно 4. Такую же процедуру можно проделать и с другой переменной – уровнем ожидания неправильного ответа и тогда исключить влияние переменной "уровень способностей" на уровень ожидания неправильного ответа.
В результате вычитания прогнозируемого значения (7) из реального (10) получим приведенное относительно уровня способностей ожидание неправильного ответа. Эти процедуры позволили исключить влияние уровня способностей как на переменную "количество неправильных ответов", так и на "ожидание неправильного ответа учителем". Повторяя процедуры, описанные выше, для достаточно большого количества классов можно получить коэффициент корреляции между приведенными параметрами, что дает возможность судить о связи между именно двумя исследуемыми переменными без влияния посторонних факторов.
Влияние условий на результат
Влияние внешних условий (места проведения исследования) на результат имеет место тогда, когда исследование проводилось с переменой места, то есть значения для разных переменных получались в разных условиях. Такое возможно в особенности при работе с одним человеком. Степень комфортности условий, в которых приходится работать испытуемым, существенно влияет на результат, завышая или занижая его. Если все необходимые исследователю данные получались в одинаковых условиях, то степень влияния условий на каждую из переменных будет одинаковой, то есть такое влияние в конечном итоге не скажется на результате. Кроме того, необходимо учитывать содержательную сторону исследований и её приемлемость для данной группы респондентов. Так, например, необъективными с точки зрения показателя деструктивности поведения будет исследование, проведенное на занятиях по биологии в классе с низким уровнем развития интереса к естественным наукам.
Исключается влияние внешних условий введением поправок к результату, смысл которых совпадает со смыслом приведенных значений переменных. Не забывайте, что Вам предстоит разместить для работы не менее 30 человек.
Инструментальные (аппаратные) ошибки
Старение методики. При любом исследовании использование одной и той же методики многократно может приводить к ошибке, связанной именно с этой многократностью – так называемый эффект старения методики. Особенно вероятно возникновение такой ошибки при использовании методик, связанных с наблюдением, так как остальные способы сбора информации в корреляционном анализе исключают использование одного и того же приема многократно. Кроме того, при получении информации из наблюдений необходимо следить, чтобы наблюдатели не были уставшими, не отвлекались и так далее. В еще большей степени это касается исследований, связанных с использованием какой-либо техники.
Ошибки наблюдателя
Особенности наблюдателя, которые становятся источником снижения достоверности результата, очень часто встречаются на практике. Так ошибка наблюдателя возникает, если при одном и том же эксперименте при получении результатов с одной и той же группой работали разные наблюдатели, (здесь наблюдатель – вообще сборщик информации). Ошибка возникает также и при работе с одной и той же группой людей, у которых разный пол, возраст, расовая принадлежность. Избежать появления таких ошибок довольно просто.
Субъективность восприятия наблюдателя – этот источник ошибки возникает при работе с одной и той же группой одного наблюдателя длительное время. В этом случая возможно субъективное восприятие последним кого-то из членов группы и перенос результатов одного исследования в другое. Так, например, если некто показал высокие результаты в каком-то тесте, то при следующей встрече с этой группой наблюдатель будет вновь ожидать от него высоких результатов, что и есть субъективное восприятие. Исключение этой ошибки производится сменой наблюдателей после каждого законченного исследования.
Ошибки тестов – если тест, на базе которого проводится исследование, неграмотно построен по форме или по содержанию то такой тест будет вносить ошибку в получаемый результат. Если непосредственно после просьбы о ранжировании по популярности учителей попросить проранжировать предметы, то в результаты теста войдет ошибка, возникшая из рассуждения, что любить можно только тот предмет, учитель по которому тебе симпатичен. Вероятность же того, что подобное рассуждение будет иметь место весьма велика.
Непостоянство участников. Непостоянство участников зачастую приводит к появлению ошибок. Но это так называемая “внешняя ошибка”, так как причина её возникновения не связана ни коим образом с методикой проведения эксперимента и не зависит от исследователя. Если в процессе работы кто-то из участников выбыл, необходимо исключить его результаты из всех предыдущих этапов исследования. Опасность же непостоянства участников состоит в том , что из группы могут уйти люди, которые являются “носителями” определенных качеств, то есть те, у кого те или иные качества проявлены в наиболее сильной (или слабой) степени. Их уход исказит общие показатели группы и приведет к заметному понижению достоверности результата. Чтобы избежать возникновения ошибки, связанной с этим явлением, надлежит тщательно подбирать группу участников, чтобы обеспечить себе надлежащую степень постоянства состава участников.
Оценка значимости источника ошибки
в корреляционном исследовании
Оценка степени влияния того или иного источника ошибки на конкретный результат в корреляционных исследованиях делается по той же схеме, что и для экспериментальных исследований.
Шаг 1: Определить, какие специфические факторы влияют на ту или иную переменную, значение которой интересует исследователя.
Шаг 2: Определить, какие факторы влияют более, чем на одну переменную (для того, чтобы вносить ошибку в результаты, тот или иной фактор должен влиять более, чем на одну переменную)
Шаг 3: Подумать о путях устранения нежелательных влияний. Чтобы показать, как эти шаги реализуются на практике, рассмотрим пример, в котором будем последовательно анализировать каждый из рассмотренных выше источников ошибки.
Рассматривать будем исследование о наличии связей между уровнем социальной адаптации и степенью успешности в достижениях на работе.
Субъективные характеристики. Рассмотрим четыре наиболее значимых.
Отставание в развитии.
Влияет как на социальную адаптацию, так и на рабочие достижения. Степень вероятности того что фактор снизит достоверность результата – высокая.
Экономическое положение родителей.
Вероятно, связана с социальной адаптацией. Исследования показали, что для данной группы положение родителей практически не влияет на рабочие достижения. Так как использовались социометрические методы исследования, то этот результат можно обобщить на весь социум в целом. Итог: так как фактор влияет только на одну переменную, то не является источником ошибки.
3) Физические данные.
По-видимому связаны с рабочими достижениями и не влияют на социальную адаптацию. Не является источником ошибки.
4) Внешние данные.
Имея привлекательную внешность, легче добиваться успеха на работе и это также влияет на скорость социальной адаптации и развития. Так как фактор влияет на обе переменные, то он является источником ошибки результата.
Влияние внешних условий
Так как условия работы определяют зачастую степень удовлетворения от неё, то и успехи на работе связаны с внешними условиями. В условиях данного эксперимента уровень социализации проверялся наблюдателями на рабочем месте, то есть внешние условия влияли и на эту переменную. Итог – внешние условия (в месте проведения исследований) могут вносить ошибку в окончательный результат.
Инструментальные ошибки
Старение методики.
В данном случае этот источник ошибки трансформируется, а степень аккуратности измерения социальной адаптации, так как о старении говорить не приходится из-за того, что измерения проводились однократно и одновременно для всех участников. Так как степень успешности работы является объективной характеристикой, то на нее не оказывают влияния какие либо инструментальные ошибки. Степень влияния фактора – низкая.
Ошибки наблюдателей
Так как каждый из участников полностью обследовался несколькими наблюдателями, то как оценка социальной адаптации, так и оценка рабочих достижений произведена так, что ошибки наблюдателя сведены к минимуму.
Субъективность восприятия наблюдателя
Оценка рабочих достижений является объективной и не зависит от точки зрения наблюдателя. Степень социальной адаптации никак не может быть оценена наблюдателем неверно, если только он ничего не знает об успехах испытуемого на работе. Степень влияния параметра на достоверность при этих условиях низкая.
Ошибка теста.
Так как оба параметра измеряются в разное время и принципиально разными способами, то возникновение влияния измерений друг на друга практически исключено. Возможность возникновения ошибки – 0.
Как можно более рационально оценить источник ошибки
Мы демонстрируем логику того принципа, что фактор может представлять из себя источник ошибки только тогда, когда он имеет влияние на две или больше переменных, участвующих в исследовании. Как говорилось раньше, точечная диаграмма представляет наиболее полную информацию о связи между переменными. Если в исследовании получена связь между переменными А и В, а также между А и С, это вовсе не означает наличие связи между А и В, то есть фактор С не является потенциальным источником снижения достоверности результата исследования. Наличие парных связей можно проследить построением точечных диаграмм для каждой пары (рис 13.5) или круговых диаграмм (рис 13.6). На круговых диаграммах сила связи отражается степенью перекрытия площадей кругов. Таким образом, как показывают точечные (13.5) и круговые (13.6) диаграммы, фактор С не является источником снижения достоверности для факторов А и В. То есть наиболее обоснованные выводы об источниках снижения достоверности результата можно сделать, построив для каждого фактора пару точечных диаграмм и определив для него степень связи с каждой из переменных, а по ней – степень влияния на достоверность.
Приемы обработки категориальной информации
Частотные таблицы
Предположим, что в ходе исследования испытуемым – учителям школы был предложен вопросник, содержащий различные вопросы, касающиеся их профессиональной деятельности.
Один из вопросов касался предпочтений каждого из респондентов в части организации занятий, различных по форме. Предлагалось рассмотреть такие формы проведения занятий:
-                   лекции,
-                   дискуссии в классе,
-                   устные выступления учащихся,
-                   работа с литературой,
-                   демонстрации,
-                   работа с использованием аудио-видеотехники.
Собрав результаты, исследователь получил возможность представить их в виде частотной таблицы, указав, сколько учителей избрали какой-то из видов организации урока основным. В тесте принимали участие 50 человек.
Построение столбчатых и круговых диаграмм
На основании имеющихся результатов, когда она выражены в процентах от общего числа, то есть предварительно построена частотная таблица, можно построить для графического представления результатов столбчатую диаграмму (гистограмму) рис.8.18, или круговую диаграмму рис.8.19.
Сопоставление таблицы
Если исследователя интересует наличие взаимосвязи между двумя категориальными переменными, такие сведения можно получить путем составления сопоставительных таблиц.
“Идеи выросли тоже.
Их как и прежде великое множество этих великих идей, превосходных идей, идеальных идей.”
Жак Превер
В 1937 году преподаватель Чикагского Университета Лео фон Бертоланфи выступил с докладом, где обосновал основные понятия системного подхода. Он первым ввел в употребление понятие открытой и закрытой системы. Сам системный анализ для Бертоланфи – это способ описания отношений между отдельными элементами, факторами или понятиями.
“Вещи приятней.
В них нет ни зла, ни добра внешне.”
И. Бродский
Когда количество переменных, используемых для характеристики явления достаточно велико, то анализ такой информации становится зачастую невозможен. Для обработки такой информации количество переменных необходимо уменьшить. Это делается путем группировки последних с учетом их смысла. Каждая группа переменных представляет из себя фактор. Большое количество переменных тогда может быть заменено малым количеством факторов. Само понятие фактор в социальные науки ввел Чарльз Спирмен, который на основе статистического анализа тестов выдвинул двухфакторную теорию интеллекта. Согласно этой теории существуют генеральный фактор и специфические факторы, присущие каждой из применяемых методик. В последствии в психологии и в других социальных науках начали использовать комплекс аналитических методов исследования, которые позволили выявлять скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи. Основная цель факторного анализа – это осуществление перехода от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщениям, за которыми стоят комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих систему взаимосвязей исследуемой области явлений.
Использую факторный анализ психологи создали целую плеяду многофакторных тестов, описывающих множество личностных параметров в их взаимосвязи. В социальном исследовании сегодня широко используются различные личностные опросники, которые выявляют особенности личности. Особенно широко они применяются в психодиагностике и медицинской психологии.
“Остается один только ритм
Во всю ширь мирозданья…”
П. Антокольский
Парный анализ применяется для установления вероятности наличия причинно-следственных связей между двумя или несколькими переменными. По сравнению с приемами, описанными раньше, парный анализ дает гораздо более достоверные результаты. Принцип парного анализа: рассматривая группу явлений или событий, давать вероятность происхождения каждого из них и на основе этой вероятности строить предположения о причине и следствии. Допустим исследователь, рассуждая о причинах отчуждения ученика в школе, проходит следующие стадии рассуждения:
– допустим некоторые ученики в школе более отчуждены, так как не получают от учебы удовольствия;
– они не получают удовольствия от учебы отчасти от того, что не имеют в школе друзей, а отчасти от того, что не понимают нужности изучаемого в дальнейшей жизни;
– непонимание необходимости обучения, видимо, таким образом слабо связано с количеством друзей.
Теперь для некоторого количества учеников можно измерить каждый из параметров (степень отчуждения, степень осознания важности обучения, получение радости при учебе и количество друзей). Далее, комбинируя параметры парами, можно вычислить для каждой пары коэффициент корреляции. Пусть в результате проведенных исследований получились следующие коэффициенты корреляции:
Какие же выводы можно сделать из полученной таблицы? Уровень отчуждения оказался в сильной негативной связи с двумя переменными – с осознанием нужности (-0,48) и с получением радостных ощущений (‑0;53). То есть, чем безрадостнее проходит для школьника учеба и чем больше он не осознает, зачем учится, тем сильнее тяготится он школой, тем сильнее степень отчуждения. Напомним, что теперь, зная величину и направление связи, мы можем заниматься прогнозированием, но еще не можем делать напрямую выводов о наличии причинно-следственных связей. Как оказалось, помимо всего прочего, две из прогнозирующих переменных оказались в сильной связи между собой. Это радостность обучения и осознание его нужности. Влечет ли высокая степень отчуждения слабое осознание нужности обучения или наоборот? На эти вопросы помогает ответить парный анализ. Для получения возможности делать заключения о причинах и следствиях экспериментальные результаты необходимо сопоставить с исходными теоретическими рассуждениями. Таким образом парный анализ включает в себя четыре основные ступени:
– Построение цепочки умозаключений и, соответственно, выбор переменных. В нашем примере этот этап сводился к таким рассуждениям: *Когда ученик не понимает, что то, чему его учат, важно для него, его перестает радовать школа.
* Отсутствие друзей уменьшит количество радостных ощущений.
* У тех, кто не любит школу и не имеет там друзей, рано или поздно происходит заметное отчуждение от неё.
– Переменные, выделенные на первом этапе, надлежит измерить так или иначе.
– Необходимо вычислить попарно коэффициенты корреляции.
– Полученные результаты сопоставляются с исходными теоретическими посылками.
На основе сопоставления делается вывод о причинно-следственных связях. Результаты парного анализа можно представить в графическом виде (см. рис …) На нем направление связи показано стрелкой, а величина связи указана над ней. По стрелкам и цифрам можно очень наглядно представить картину причинно-следственных связей, опираясь на теоретические рассуждения.
“Волшебником буду сегодня
И неудачу в удачу я превращу.”
Н. Рерих
Необходимость достоверного предсказания результатов социально-педагогического процесса в реальной педагогической практике заставляет искать способы и методы такого познания педагогических явлений, которое способно определить, что есть оптимальное педагогической воздействие, а так же условия и формы организации деятельности учащихся.
Эти задачи решаются только с использованием моделей исследуемого процесса. В этом прав был замечательный советский психолог и философ К.К.Платонов, который писал в своей книге, что диагностика “из необозримого числа свойств и особенностей личности изучает и определяет только те, что связаны с четко поставленными целями, конкретизирующими изучаемое явление”.
В современной науке наиболее обобщенный подход связан с развитием системных исследований и их объединением с методологией моделей.
В результате такого объединения сформировалась особая сфера модельного познания – системное моделирование.
Системное моделирование в нашем понимании обладает двоякой гносеологической характеристикой: с одной стороны, на него распространяются все гносеологические принципы моделирования, с другой, системное моделирование само формирует специфические черты метода моделей.
Если говорить о наиболее важных принципах метода моделей, то надо выделить три:
§     принцип объективного соответствия, то есть всякая модель должна соответствовать оригиналу не только по форме, но и по содержанию;
§     экстраполябельность модельной информации – возможность переноса информации, полученной на более простой, чем реальный объект, модели на сам оригинал;
§     принцип верифицируемости модельной информации, что подразумевает одновременное формирование модели с выработкой более сложных способов ее формализации и проверки на адекватность.
Системное моделирование расширяет возможности теоретического анализа и модельного эксперимента. Любое педагогическое явление, любой педагогический объект системны. Отсюда и междисциплинарность системного моделирования, которое выходит за рамки любой одной социальной науки.
На примере этой книги мы видим, что невозможно описать фундаментальные основы диагностики педагогических процессов, не выйдя за пределы “чистого”, классического педагогического познания. Системное моделирование все время выводит за пределы педагогики, заставляя описывать педагогические явления с позиций психологии, социологии и других социальных наук, подчеркивая, вольно или не вольно, интердисциплинарность педагогической диагностики.
Системное моделирование важно и тем, что, описывая достаточно сложные системы, оно (моделирование) требует от исследователя формализации, как количественного показателя, с одной стороны, так и алгоритмизации, как показателя качественных характеристик исследуемых процессов, с другой стороны.
При современном росте эвристических возможностей в проведении исследования роль неформализованных утверждений, интуитивных догадок в области моделирования сверхсложных, человековключающих систем все время возрастает.
Любая модель – это упрощение. Еще Гегель говорил, что в основе познания и осмысления реальности лежит ее огрубление, упрощение. Это один из принципов диалектического познания.
От того, что моделирование упрощает исследуемое нами явление, научная ценность этого способа познания реальности не уменьшается. Это подтверждается тем, что, с одной          стороны, модель есть идеальное представление о сущности и структуре исследуемого объекта. С другой стороны, в модели всегда отражаются наиболее значимые стороны и свойства реального объекта.
Слово модель происходит от латинского “modus” – “образец”. Моделями мы привыкли называть самые различные материальные и нематериальные объекты – от одежды, детских игрушек до математических формул, графиков, схем и т.д.
Модели, в научном смысле, не просто копируют какие-либо явления или процессы, а выявляют новую информацию об объекте моделирования, которую другими способами мы получить не смогли бы.
Если обобщить все ранее сказанное, то определить модель педагогического процесса можно следующим образом: модель процесса есть создаваемый мысленный образ этого процесса, где с помощью знаков и символов описываются основные характеристики и связи самого процесса, и только такие, которые могут иметь значение для конкретной воспитательной цели, выдвигаемой педагогом.
Модель процесса воспитания обладает определенными свойствами. Модель должна сочетать в себе различные компоненты, а именно:
-                   необходим определенный субъект моделирования, в роли которого выступает сам исследователь;
-                   моделирование приобретает смысл только тогда, когда есть задача исследования, требующая моделирования. Задача диктует все особенности, виды модели, ее характер. Поэтому вне конкретной задачи моделирование теряет всякий смысл;
-                   каждому реальному педагогическому процессу может соответствовать бесконечное количество более или менее адекватных объекту моделей. Для того, чтобы построить модель, имеющую не только общенаучный смысл, но и конкретно исследовательский, необходимо иметь такой язык описания моделей, который будет максимально соответствовать задаче и объекту моделирования. К примеру, модель воспитательной ситуации мы можем создать, используя схемы, графики, таблицы, но только один из множества вариантов соответствует четко сформулированной задаче исследования.
“Но если птица поет – это хороший признак,
признак, что вашей картиной можете вы гордится.
Жак Превер
Одним из наиболее важных направлений изучения социально-педагогического процесса сегодня становится прогнозирование. В современной научной литературе большое место уделяется методологической и экспериментальной разработке проблем прогнозирования различных социальных процессов. Создание концептуальной понятийной основы прогнозирования позволило в теоретической футурологии определить ряд основных понятий.
Любой учитель, придя в класс в первый день сентября, задумывается, вглядываясь в лица своих учеников: “Что с каждым из них будет через год, пять лет, десять?”, “Кем будет этот мальчик или девочка?” Этот же вопрос мы задаем себе в течение всей жизни. “Куда пойти учиться?”, “Какую выбрать специальность?”, “Что из нас получится?”.
Стремление заглянуть в завтра и послезавтра присуще любому человеку и является одной из наиболее интересных и мало изученных сторон человеческого бытия. Возможно ли предсказывать будущее своих воспитанников? Если возможно, то как и насколько достоверны будут наши прогнозы – вот основной вопрос, на который мы попытаемся ответить в этой главе нашей книги.
Само понятие прогнозирования пришло в русский язык из Греции, где прогнозом называли предсказание о развитии чего-либо, основанное на определении данных. У Владимира Даля мы находим следующее определение: предвидеть – это значит предусматривать, предугадывать, предчувствовать. Для того, чтобы прогнозировать будущее, В.Даль выделяет такие понятия, как пред-смотреть, то есть определять направление, пред-знать, то есть собрать как можно больше знания и пред-чувствовать – опираться на свою интуицию, ощущать возможное изменение.
Современное понимание прогнозирования определяется в “Рабочей книге по прогнозированию” как “вероятностное научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояний того или иного явления в будущем и (или) альтернативных путях и сторонах его осуществления.
Прогнозирование сегодня превратилось в целую самостоятельную область научного познания, которая имеет свой собственный набор понятий и категорий, отражающий различные аспекты прогнозирования. Если до 70-х гг. прогнозирование активно развивалось в экономике, то сейчас прогнозирование стремительно вторгается во все сферы социальной жизни общества, включая образование.
В “Рабочей книге по прогнозированию” рассматриваются около двадцати сфер приложения прогнозирования, начиная от гидрометеорологического прогнозирования, геологического, биологического, экологического, этно-, архео-, культурно-эстетического до внутренне- и внешнеполитического и военного прогнозирования. Естественно, что этот список сфер прогнозирования включает в себя образовательно-педагогическое и психологическое прогнозирование.
Для того, чтобы решать задачи воспитания и обучения каждого поколения, уже недостаточно предвидеть динамику школьных мест или количество детских садов. Сегодня нам нужно уметь предвидеть результат воспитания каждого отдельного человека, понимать и предугадывать возможные последствия тех или иных процессов, происходящих в школе, в семье или в его окружении.
Этой цели служит самостоятельное направление, родившееся на стыке социологии, педагогики, психологии и математики – педагогическое прогнозирование, которое разрабатывает общие принципы, методы и приемы познания и предвидения результатов педагогического воздействия и особенностей самого педагогического процесса, в котором главными действующими лицами являются педагог и воспитуемые.
Педагогическое прогнозирование, как составная часть социально-педагогической диагностики, осуществимо только тогда, когда перед нами стоит четко определенная цель воспитания. Как правило, общие воспитательные цели задаются потребностями общества в определенном типе личности. Эти цели могут достигаться только в результате объединения влияний социальной среды, системы всего образования и определенных индивидуальных особенностей каждого конкретного человека.
Сегодня ни один человек не будет требовать только от школы решения такой глобальной задачи, как формирование всесторонне развитой личности. Всем должно быть понятно, что такая задача доступна только при очень высоком уровне развития, в первую очередь, самого общества.
Педагоги способны решить более конкретные задачи воспитания: привить любовь к труду, освоить необходимый для этого объем знания, сформировать определенный уровень политической культуры и т.д. Поэтому доступный для воспитателя уровень педагогического прогнозирования ограничивается определением таких показателей, как зона ближайшего развития ученика в различных сферах его школьной деятельности. Здесь прогнозирование представляет пошаговое циклическое движение от одной группы целей к другой. Каждый такой шаг предсказывается, связываясь с постановкой цели деятельности, определением средств достижения педагогической цели и возможных результатов. Практическое осуществление воспитательных целей в педагогическом прогнозировании обеспечивается только при условии достоверного предугадывания потенциальных возможностей личности достигнуть эти цели.
Прогнозируя развитие личности, мы определяем стратегию ее воспитания, при этом, как правильно указывает В.А.Богданов в свой монографии “Системологическое моделирование личности в социальной психологии”, необходимо учитывать:
– согласование воспитательных приемов с внутренней логикой развития личности;
– согласование стратегических целей воспитания и содержания конкретной микроцели;
– согласование и гармонизацию психологического склада личности в целом
Под прогнозированием понимается специальное научное исследование, предметом которого является определение перспектив развития явления, процесса.
Целеполагание есть “установление идеально предположенного результата деятельности”. В понятие “цель” включается решение относительно предложенного результата предпринимаемой деятельности.
Анализ типологии прогнозов позволил вычленить в качестве основных следующие виды прогнозов:
а) определяемые задачами прогнозирования – поисковый, нормативный;
б) определяемые формами управления – целевой, плановый программный;
в) проектный, а также организационный;
г) по временной градации – оперативный, краткосрочный, долгосрочный и сверхдолгосрочный.
Прогнозы воспитания и образования, которые используются в социально-педагогической педагогике, могут рассматриваться как подтипы общественноведческого прогноза. Исследование законов и способов прогнозирования помогает определить педагогический смысл понятия “прогностическое моделирование”. Для нас это построение двух моделей – модели самого явления и модели прогноза как способа предсказания путей достижения педагогической, воспитательной цели.
Такая амбивалентность прогностического моделирования, в отличие от прогнозирования объекта или процесса воспитательного воздействия, позволяет, основываясь на материалистическо-диалектической основе, рассматривать основные проблемы прогнозирования целей, результатов и процесса воспитания.
Прогнозирование воспитательного процесса позволяет нам оценить на основе аналогичных процессов или имеющегося опыта перспективы развития и состояния в будущем рассматриваемого явления. Учет существенных для процесса сторон делает возможной экстраполяцию или интерполяцию протекания самого воспитательного процесса. На основе этого можно построить модель процесса, определяющую варианты достижения педагогической цели.
Разработка прогностической модели включает в себя экспертный опрос как метод интуитивистского предсказания, построение динамического ряда изменений значимых сторон воспитательного процесса (с помощью экстраполяции и интерполяции), а также учет вероятного изменения в личности учащегося, основанного на различных данных о направленности изменений.
В педагогике прогнозирование результатов воспитания до последних 20-25 лет, как правило, осуществлялось на основе лишь индивидуального педагогического опыта и интуиции учителя-воспитателя. Только после значительного развития современных объективных научных методов прогнозирования социальных явлений и процессов появилась область прогностики – педагогическая прогностика как область социальной науки, предсказывающая возможные пути развития различных педагогических процессов и изменения личности под влиянием различных воздействий и факторов, определяющих формирование.
Многие педагоги совершают явную методологическую ошибку, пытаясь представить себе прогноз только как искусство, а не как науку. Сущность этой ошибки вовсе не в том, что этими педагогами отрицается возможность научного объективно обоснованного предсказания будущего, и не в том, что вместо прогноза они занимаются “гаданием” на основе своей интуиции, а в том, что будущее ими прогнозируется в виде образа-идеала для своих сегодняшних учеников, совершенно не учитывая изменений, которые могут произойти в системе социальных ценностей и отношений.
Примером может послужить то, что 10-15 лет назад никто, как можно судить по имеющимся работам, не прогнозировал таких педагогических явлений, как появление неформальных групп молодежи, изменение и деформация социальных ценностей в их сознании, столкновение различных школ и направлений в педагогике, исчезновение социалистического государства и приход ему на смену совершенно другой социальной формации, и т.д. В этом самая серьезная проблема, стоящая перед исследователем, и способ ее решения пока не найден, хотя общий принцип решения этой проблемы понятен.
Исследователь в педагогическом прогнозировании отталкивается не от реального состояния, а, скорее, от своего проникновения в основные тенденции развития процесса. В этом наша точка зрения сходна с мнением В.И.Супруна, который указывает на необходимость представлять “границы парадигмы настоящего, улавливать дисфункцию настоящего в “беспорядочной” флюктуации элементов внутри системы и на основе этого “понять” ситуационные “хаосы”, из которых рождается проблема”
Для того, чтобы научно достоверно предсказать развитие воспитательного явления, мы должны совершенно четко представлять себе внутренние и внешние влияния и воздействия на изучаемое явление. Результатом прогнозирования воспитательного процесса является некоторая модель, отражающая реально существующий процесс в более или менее точной форме, зависящей от точности прогноза.
Прежде чем знакомить читателей с методиками прогнозирования, мы познакомимся с основными понятиями и категориями прогнозирования.
Прогноз воспитательного процесса – это наиболее вероятное состояние воспитательной работы через определенный промежуток времени. К прогнозу мы относим и предсказание возможных путей и способов достижения воспитательных целей.
Прогнозирование – определение на основе имеющихся фактов и данных о воспитательном процессе тенденций, детерминирующих развитие и изменение исследуемого нами воспитательного процесса.
Цель прогнозирования – мысленное представление о достигаемом уровне воспитанности учащегося или об определенном пути процесса воспитания.
В теории воспитания выделяются три уровня прогнозирования целей воспитания.
Первый уровень – это прогнозирование локальных целей конкретного развития каких-либо качеств учащихся. Эти цели прогнозируются для осуществления в отдельных воспитательных ситуациях. Если локальное прогнозирование охватывает небольшой промежуток времени и заключается в научном обосновании путей достижения целей ближней перспективы, то значительно более сложно предсказание достижения целей средней и дальней перспективы, что и определяет другие два уровня прогнозирования воспитательного процесса – уровень отдаленного и дальнего прогнозирования. У А.С.Макаренко средняя перспектива развития и воспитания учащегося рассчитывалась на весь период учебного года.
Разбор методов прогнозирования мы начинаем с рассмотрения двух наиболее распространенных – аналитического и экспертного.
Первая группа методов прогностики базируется, в основном, на фактологической информации, то есть для аналитического прогноза мы используем те данные, которые представляют собой определенную закономерность. Например, если нам известно, что один из учеников класса систематически не выполняет домашние задания по какому-то предмету и плохо работает на уроках, мы можем с большей долей вероятности предположить, что выполнение им письменной контрольной будет оценено низкими оценками, то есть успешно справиться с заданиями этой контрольной из-за отсутствия необходимых знаний и навыков наш ученик не сможет. Для исследователя, выбирающего “аналитический способ” прогнозирования, важно помнить, что аналитическая модель может описывать лишь аналитически выражаемые ситуации, то есть такие, где четко выражена существующая закономерность поведения или отношения учащихся, сложившаяся в процессе деятельности. Как правило, аналитические модели описывают изменения, достаточно проявляемые в процессе формирования личности учащихся.
Более сложными являются модели, предсказывающие развитие воспитательных ситуаций, основанные на экспертной информации. Для того, чтобы приступить к описанию методов такого прогнозирования, введем несколько важных для этих методов понятий.
Экспертные прогностические модели строятся на основе сценария прогнозирования. Сценарий прогнозирования для нас является способом установления логической последовательности событий, которые служат основой развития исследуемого процесса.
Второе важное понятие – это фон развития или функционирования объекта прогнозирования. Проводя исследование, мы должны всегда помнить, что помимо нас на ученика оказывают воздействие множество различных факторов, влияющих на формирование целостной личности. Из этих влияний мы выделяем как наиболее значимые следующие:
– наследственно-биологический фон: то есть наследственная предрасположенность к какому-либо виду деятельности, особенности нервно-психической структуры личности, ее темперамент, память и т.д.
– социальный фон, понимаемый нами как совокупность внешних влияний на формирование личности со стороны семьи, окружающих, различных объединений, кружков, средств массовой информации, искусства, литературы и т.п.;
– организационный фон – это влияние способов организации деятельности учащегося, выбранных воспитателем конкретных форм и методов воспитания;
– экономический и научный фон – сюда мы относим воздействие на воспитательный процесс уровня материального обеспечения воспитания и насыщенность его информацией, имеющей научную значимость.
Таким образом, мы видим, что фон – это те окружающие условия, которые определяют функционирование нашего учащегося в системе воспитательного процесса.
Рассматриваемые нами понятия связаны еще с одним понятием – фактор, под которым понимается обобщенная характеристика одной из сторон прогнозируемого процесса. Так, мы видим, что каждый вид фона выступает в прогнозировании как фактор, влияющий на процесс воспитания в целом и на каждую его составляющую.
В методах прогнозирования фон играет совсем немаловажную роль. В отличие от аналитических методов, где прогноз составляется на основе достаточного количества накопленных данных, в экспертном прогнозировании задачи прогноза решаются исследователем почти всегда в условиях неполноты информации. Поэтому мы должны начинать с определения исходного состояния объекта нашего исследования – диагностики достигнутого уровня воспитанности учащегося или уровня развития самого процесса воспитания.
Составляя сценарий на основе этих данных, мы учитываем фон прогноза, то есть те основные факторы, которые не только сами активно взаимодействуют и влияют на воспитание учащегося, но и развиваются и изменяются сами, иначе говоря, проходят собственную эволюцию. Поэтому прогноз будет решать как бы две задачи, которые необходимо отразить в сценарии – прогноз воспитательного процесса и прогноз эволюции наиболее активно воздействующих факторов.
Применяемые экспертные методы чрезвычайно разнообразны. К ним относятся различные методы коллективной генерации идей, так называемый “брейнсторминг” – “мозговой штурм”, где в результате коллективного выдвижения идей рождается путь решения подчас таких сложных задач, которые в одиночку исследователем решены быть не могут, и “синоптические модели”, не имеющие ничего общего с определением погоды, но позволяющие на основе опроса большого количества экспертов определить наиболее вероятный прогноз развития объекта и наиболее активно влияющего на изучаемый нами объект фона. Для опроса экспертов сегодня используются специальные опросные листы, анкеты, таблицы, заполняя которые эксперты опираются не только на свой опыт и специальные знания, но и на свою интуицию. Такие системы методов прогнозирования вместе со средствами реализации этих методов в виде анкет, таблиц, экспертных советов представляют собой прогнозирующие системы.
В прогнозирующие системы мы также должны включать и используемые исследователем или экспертами компьютеры и специально для них разработанные программы. В качестве экспертов обычно выступают хорошо профессионально подготовленные специалисты, чьи знания и эрудиция не вызывают сомнений. Для определения соответствия экспертов возлагаемым на них задачам проводят анкетный опрос компетентности эксперта. Дополнительно к этому опросу добавляется самооценка компетентности, даваемая самим экспертом.
Оценка производится по следующей формуле:
К = SYMBOL 229 \f "Symbol" \s 145кэ / SYMBOL 229 \f "Symbol" \s 145сэ,
где К – коэффициент компетентности ,
SYMBOL 229 \f "Symbol" \s 145кэ – сумма оценок компетентности, даваемых эксперту,
SYMBOL 229 \f "Symbol" \s 145сэ – сумма самооценок эксперта.
В книге американского ученого Артура Кларка “Черты будущего” сформулированы три наиболее общих требования к экспертам, которые ограничивают их использование в прогнозировании в следующих случаях:
– если эксперты являются специалистами в интересующей нас области, но не способны видеть то, что должно обязательно произойти;
– если эксперты не знакомы с опытом предшественников и не знают причин постигших их неудач;
– если эксперты пытаются определить детали будущего, а не тенденции и направления развития
Хотя эти ограничения были описаны в книге Артура Кларка более 30 лет назад, сегодня их значимость ничуть не уменьшилась.
Особое место в прогнозировании занимает морфологический метод. Сущность морфологического метода прогнозирования состоит в расчленении проблемы на ряд основных параметров, определяющих воспитательный процесс. В результате мы получаем возможность исследовать связи между отдельными параметрами и как бы выстраиваем схему-алгоритм всех возможных путей развития изучаемого процесса.
Ценность морфологического анализа в том, что он позволяет перебрать все возможные решения и выбрать те, которые наиболее приемлемы с организационной и содержательной точек зрения. Таким образом, морфологический анализ позволяет прогнозировать новые пути и этапы развития воспитательного процесса. Наиболее близким к морфологическому анализу является метод составления “дерева целей”.
В рассмотренном нами примере главной целью является формирование умения коллективного взаимодействия. На каждом этапе выдвигаются более локальные цели: умение распределить обязанности, умение принять участие в коллективном обсуждении, умение поддерживать положительный эмоциональный тон в классном коллективе и т.д.
Другой пример, построение “дерева целей”, мы приводим для того, чтобы показать, как влияют различные виды педагогической подготовки на формирование профессиональных качеств будущих учителей.
Верхний ярус целей составляет общая цель – педагогическая готовность к работе в школе.
Второй ярус образует более частные цели, такие как мировоззренческая, психолого-педагогическая, специально-методическая и другие виды подготовки.
Третий ярус – еще более частные цели, выступающие в виде обобщенных умений, знаний, системы отношений.
Четвертый ярус – конкретные педагогические умения – диагностические, коммуникативные, организаторские и т.п.
В схематичном виде “дерево целей” можно представить следующим образом ( см. рис.).
Количество ярусов ограничивается только самим экспериментатором и задачами эксперимента.
Построение “дерева целей” близко по своему принципу к разработке сетевых моделей прогнозирования, которые также представляют собой разновидности морфологического анализа воспитательного процесса. Прежде чем говорить о сетевом моделировании, необходимо познакомиться еще с несколькими понятиями. Среди них мы хотим отметить такие методы прогнозирования, как экстраполяция, сетевое моделирования, причинный анализ и метод семантического дифференциала.
В прогнозировании особенно важно определить предел распространения выявляемых закономерностей воспитательного процесса. Это связано с предварительным содержательным анализом достигнутого уровня воспитанности. Такой анализ по своей сути является диагностикой уровня воспитанности. Для проведения такой диагностики необходимо решить несколько исследовательских проблем.
Во-первых, получение диагностических результатов возможно только в реальной жизнедеятельности учащихся. Никакие остановки, нарушающие ход естественного развития школьной жизни, в педагогическом исследовании недопустимы.
Вторая проблема заключается в адекватности собираемой о воспитательном процессе информации. Решение этой проблемы связано с поиском путей получения не только достаточного количества информации, но и высокой степени ее достоверности. Исследовательские данные должны отражать определенное состояние параметров конкретной педагогической ситуации, в которой действует учащийся, то есть отражать устойчивые связи и закономерности различных проявлений деятельности.
Социализацию он определяет как развитие и самоизменение человека в процессе усвоения и воспроизводства культуры, что происходит во взаимодействии человека со стихийными, относительно направляемыми и целенаправленно создаваемыми условиями жизни на всех возрастных этапах. В “Новом Большом англо-русском словаре” под редакцией академика Ю.Апресяна и профессора Э.Медниковой одно из определений социального (social) переводится как имеющий определенное положение в обществе.В этоих определениях мы с вами, уважаемый читатель, видим самое главное-социализация есть стихийный процесс, нерегулируемый вообще, регулируемый лишь в небольших пределах и, наконец, это процесс регулируемый полностью, т.е. процесс воспитания.
Для понимания сути социально-педагогической диагностики нам важно то, как рассмотривает А.Мудрик все факторы социализации: космос, планета, мир, мезофакторы, (город, местность), микрофакторы (семья, школа) и т.д. Таким образом, именно процесс социализации и его научное осмысление составляют предмет социальной педагогики, а отсюда и предмет социально-педагогической диагностики.
Второй подход связан с пониманием социальной педагогики как помогающей обездоленным детям и правонарушителям.
Истоки второго похода в христианских корнях и традициях, которые установились и европейской цивилизации еще в Х веке.
То что с на заре эпохи возрождения начали организовываться воспитательные дома привело к пониманию “призрения и благотворительности” как значимым социальным ценностям.
Второй подход достаточно распространен в российской педагогике, хотя, на мой взгляд, с одной стороны, это придает социальной педагогике социальную остроту, возвышая ее как практически социально необходимое и крайне важное дело, но с другой стороны, снижает уровень социальной педагогики как науки, ограничивая предмет определенным контингентом объектов воздействия. Естественно, я не пытаюсь противопоставить один подход другому. Оба подхода необходимы и важны и их существование закономерно и необходимо для развития педагогической науки в целом.
Для социально-педагогической диагностики важно то, что воспитатель, и его воспитанник изменяются, взаимодействуют, вместе организуя социально-воспитательный процесс. Поэтому, если воспитатель не застыл в своей “непогрешимости”, если он живет жизнью своих воспитанников, то и для него диагностика ученика превращается в диагностику их совместного движения от одной педагогической цели к другой. Так возникает сотрудничество в новой сфере, более широкой, чем учебная и воспитательная деятельность, поэтому для педагога диагностика начинает выполнять сразу две роли:
1) с помощью диагностики прослеживается результативность работы воспитанника и воспитателя,
2) диагностика из инструмента познания превращается в инструмент формирования.
Для того, чтобы понять сущность социально-педагогической диагностики, можно сравнить работу врача и учителя. Врач начинает лечение с выяснения причины болезни, затем прогнозирует ее течение и только после этого выписывает лекарство. Социальный педагог прежде всего “заглядывает” в прошлое своего воспитуемого. После этого он пытается определить его будущее, связывая разные по отдаленности цели воспитания с возможностями их достижениями учащимися. И только на основе анализа прошлого и предвидения будущего диагностируется настоящее.
Педагог и воспитанник живут и действуют не в пустом пространстве: каждый из них тесно связан с окружающей действительностью. Влияние этих связей на воспитательный процесс меняется: одни сильно влияют сегодня, а завтра наоборот, другие станут значимыми лишь в будущем. Но все они должны учитываться в диагностике, если их влияние было, есть и будет значимым. В этом проявляются опыт и интуиция педагога, которые не заменят никакая исследовательская подготовка и научная оснащенность социального педагога.
Все это подводит к определению содержания социально-педагогической диагностики. С одной стороны, диагностика направлена на изучение внешних обстоятельств жизни людей, то есть условий и характера обучения и воспитания, семьи, круга общения, профессии и работы. С другой стороны, для диагностики принципиально значимым становится изучение внутреннего мира .
Стремление к познанию, к исследованию заложено в человеке. Оно проходит через всю его жизнь, помогает определить свое место. Но многие из нас, по мере накопления жизненного опыта, начинают настолько верить в непогрешимость этого опыта, что становятся совершенно неспособными принять другой способ изучения и познания окружающих явлений. Такая переоценка правильности своих суждений для любого человека создает множество проблем для него самого. Но для социального педагога эта ситуация намного сложнее, так как от него во многом зависит судьба и жизнь его воспитанников.
Психологи доказали, что всякая оценка окружающих явлений субъективна, и, в значительной мере, она определяется сложившимися убеждениями. В таком случае может ли социальный педагог остановиться на этом и считать свои взгляды единственно верными? Можно ли основываться только на своих представлениях о духовном мире личности, полученных в результате общения с ним во время общения, думая одновременно, что мы, педагоги, полностью понимаем индивидуальное развитие личности?
Эти вопросы можно задавать до бесконечности, и ответом на них будет убеждение в необходимости глубокого изучения всех сторон, всех движений души воспитанника, определяющих его самобытность и индивидуальность. Причем, чем меньше учитель уверен в правильности своих субъективных суждений, тем больше у него потребность в получении объективных данных о реальном протекании процесса формирования личности своего я.
В этом плане важно вспомнить эксперименты, проведенные В.А. Воробьевым и И.Г. Дубовым.
Эксперимент первый. Во время выполнения учебного задания перед учениками VI класса ставится портрет их учителя.
Выяснилось, что портреты одних учителей стимулировали ребят к более добросовестному выполнению работы, в то же время другие портреты вызывали обратную реакцию, и учащиеся хуже выполняли предложенные задания.
Эксперимент второй. Голоса одних учителей, выступавших в роли комментаторов, вызывали более доброжелательное отношение к оценке взаимоотношений действующих лиц специально снятого фильма, голоса других активизировали негативные оценки.
Следовательно, для понимания процессов, происходящих внутри воспитанника и вне его, социальному педагогу необходимо учитывать и свое собственное влияние на своего воспитуемого.
Удивительно актуально звучат слова К.Д.Ушинского: “Если педагогика хочет воспитывать человека во всех отношениях, то она должна прежде узнать его тоже во всех отношениях”.
Познание личности воспитуемого не есть самоцель. Оно должно способствовать решению большой и значимой задачи, стоящей сегодня перед социальной педагогикой – созданию оптимальных условий для каждой личности в формировании ее социальных качеств, развития его индивидуальных способностей и задатков. Только через индивидуальный путь развития личности можно подойти к решению проблемы оптимизации социально-педагогического процесса.
Диагностика социально-педагогического процесса выполняет ряд функций, обеспечивающих его объективный, независимый характер. Первая из них – функция обратной связи. Не контролируя своих действий, социальный педагог теряет возможность управлять процессом формирования личности. Поэтому ему необходимы такие сведения о педагогическом процессе, которые позволили бы ориентироваться на достижение наилучшего варианта педагогического решения.
Вторая – функция оценки результативности педагогической деятельности, которая основывается на сравнении достигнутых педагогических результатов с критериями и показателями, принимаемыми за идеальный эталон результативности.
Третья – функция социально-педагогической диагностики воспитательно – побуждающая. Диагностика социально-педагогического процесса отличается тем, что ее нельзя оторвать от реальной жизни. При диагностировании педагогу нужно не только получить информацию об воспитуемых (причем о каждом в отдельности), но и активно включиться в их реальную деятельность, в систему сложившихся отношений.
При этом нельзя забывать, что не всякое вмешательство педагогично. Более того, грубое вторжение может разорвать сложнейшие и тончайшие переплетения педагогических отношений, а также исказить подлинную картину исследования.
Четвертая и пятая функции – коммуникативная и конструктивная. Всякое межличностное общение основано на знании и понимании и партнера, и тех людей, через которых это общение осуществляется. Выполнение этих функций становится возможным при условии, что диагностика определяет индивидуально-типологические особенности объекта педагогического воздействия и социального педагога в процессе их взаимодействия, а также в процессе достижения воспитательного результата.
Шестая функция – информация участников педагогического процесса. Результаты социально-педагогической диагностики интересны и важны как для всех педагогов, в той или иной степени участвующих в формировании личности данного воспитанника, так и для его окружающих. Конечно, не всегда диагностические выводы следует сообщать: иногда лучше, чтобы в паре “педагог-воспитанник” сохранялась определенная тайна. Но это лишь подчеркивает значимость информационной функции социально-педагогической диагностики.
Седьмая функция – прогностическая. Любой диагноз подразумевает прогнозирование: определение перспективы развития диагностируемого объекта. Реализация этой функции сопряжена с чрезвычайной ответственностью педагога. Так, если диагностика состояния уровня обученности воспитанника выдает результат резкого их отставания от должного, то имеет ли право педагог спокойно воспринимать это?
Или, если социальному педагогу стало известно, что его воспитанник становится трудным из-за неблагоприятных условий в семье или в окружении, может ли ситуация превратиться в нравственный конфликт, если педагог не располагает средствами устранения факторов неблагоприятного исхода.
К сожалению, не все педагоги выдерживают такой конфликт; многих из них спасает “святое незнание”: зачем устанавливать диагноз, если все равно нет возможности помочь?
Итак, с учетом перечисленных функций социально-педагогической диагностики можно выделить следующие ее направления:
-                   диагностику доступности целей и содержания социально-педагогического процесса;
-                   диагностику способов реализации этих целей и содержания;
-                   диагностику педагогического взаимодействия;
-                   диагностику результативности социально-педагогического процесса.
Таким образом, в структуре педагогического знания диагностика имеет вполне самостоятельное значение и практическую направленность. Практика – материальная основа диагноза и критерий его истинности. Следовательно, педагогическая диагностика подобна зеркалу для педагогической теории, в котором отражается сложнейший процесс формирования личности со своей иерархической структурой, противоречиями, динамикой и соотношением различных компонентов.
Будучи самостоятельной областью педагогической деятельности, педагогическая деятельность позволяет учителю объективно оценивать характер и особенности протекания социально-педагогического процесса как процесса взаимодействия и взаимоизменения воспитателя и воспитанника, определять зону ближайшего развития личности учащегося, направлено осуществлять целеполагание и определение путей достижения принятых целей.
Объект социально-педагогической диагностики Н.К.Голубев, К.Д.Радина
В этот миг перед ним открывалось То, что было незримо доселе
Н. Заболоцкий
Объект социально-педагогической диагностики – существенный и важный ее компонент. Выход на объект социально-педагогической диагностики предполагает ответ на вопрос о том, что диагностируется, то есть социально-педагогическая диагностика есть определение педагогического пространства, на котором разворачивается диагностический поиск. Таким пространством, как это вытекает из определений функций педагогической диагностики, выступает педагогический процесс.
Много лет назад К.С. Станиславский достаточно точно определил различие объектов диагностики в психологии и в педагогике: “Для психолога педагогический процесс – это условие исследования. Для педагога педагогический процесс – это объект исследования”.
Педагогический процесс достаточно сложен и многогранен. Он включает в себя многие компоненты – это педагог и ученик, различные виды их деятельности, детский коллектив, содержание обучения, формы организации педагогической работы и многое другое.
Если обобщить эти компоненты и рассмотреть их в более систематизированном виде, то можно прийти к выводу, что объект социально-педагогической диагностики выступает в своем двуединстве.
С одной стороны, это личность учащегося, с которой происходят определенные изменения. Важность и правомерность такого подхода подтверждается и тем, что педагогическая диагностика, так же как и педагогика в целом, включена в сферу познания человека. С этих позиций может быть доказана правомерность подхода к объекту диагностики как к познанию личности.
Но, с другой стороны, педагогическая диагностика рассматривает личность, включенную в определенные педагогические обстоятельства, педагогическую деятельность, которая составляет существо педагогического процесса во всей сложности и многообразии его компонентов.
“Диагностическое познание, – пишет Б.П. Битинас во “Введении в философию воспитания”, – призвано ответить на вопрос, каково состояние той воспитательной реальности, с которой имеет дело воспитывающий здесь и теперь”. Основным объектом такого познания являются, конечно, особенности воспитанников. Однако диагностическому познанию подлежат и другие компоненты реальности – цели, содержание, методы, формы воспитания, наконец, сам воспитывающий.
Таким образом, двуединым объектом педагогической диагностики выступает педагогический процесс, рассматриваемый, как “внешняя действительность” и развивающаяся личность.
Освоение личностью сферы жизнедеятельности выдвигает педагогическую задачу – определение правильности пути движения личности и способов, содействующих этому движению. Решением этой задачи занимается педагогическая диагностика.
При этом основополагающим для педагогической диагностики выступает положение Л.С.Выготского о том, что развитие личности определяется воспитанием, которое ведет развитие.
Значит важно ориентироваться не только на достигнутый ребенком уровень, но прежде всего на “зону его ближайшего развития” (Л.С.Выготский), видеть в диагностике аспект прогнозирования пространства актуального и возможного развития. Двуединство, дуализм объекта диагностики требует постоянного соотнесения и внимания к внешним обстоятельствам во взаимосвязи с изучением внутренних изменений личности. Однако, следование этому требованию сопряжено с целым рядом трудностей, вытекающих из сложности самого процесса развития и определения тех внешних обстоятельств, которые можно признать существенными для этого развития.
Стоит вспомнить при этом формулу С. Л. Рубинштейна о том, что все в психологии формирующейся личности внешне обусловлено, но ничто не выводимо непосредственно из внешних воздействий. Внешние обстоятельства трансформируются через внутренние условия развития. Значит, определяя объект педагогической диагностики как развивающуюся личность в единстве с внешними обстоятельствами, важно:
1. Иметь научно- обоснованную точку зрения о взаимосвязи между компонентами педагогического процесса, выходящими на внешнюю педагогическую действительность, и результатами в развитии, которые ими определяются.
2. Рассматривать результаты педагогической деятельности в тесной взаимосвязи с теми педагогическими условиями, которые могут определить тот или иной результат.
3. Достаточно осторожно, с большим тактом трактовать полученные результаты, постоянно учитывая интересы и права личности, выступающей с определенных позиций как объект исследования.
Стремление преодолеть трудности, связанные со сложностью и многогранностью процесса развития личности как объекта исследования, и создать условия для диагностики вызвало к жизни целое направление поисков, когда в личности, во всей ее целостности, вычленяются какие – то образования, какие – то стороны, которые и становятся объектом диагностики. Имеющие своим началом поиски еще в дореволюционной психологии детства (Г.И. Рассолимо, А.Ф. Лазурский), эти попытки особенно оживились в 60 – 70 годы в советской педагогике, когда возрос интерес к исследованию общих проблем детства, в частности, диагностики развития школьника.
Третья проблема связана с многозначительностью языка, на котором фиксируются исследовательские данные. Частой ошибкой начинающего исследователя является описание различных сторон воспитательного процесса в разных системах понятий. Эта ошибка происходит из-за трудности найти такой кластер понятий, который полностью смог бы охватить всю структуру исследуемого явления.
Четвертой проблемой, часто встающей перед исследователем, становится поиск таких путей анализа наблюдаемого процесса, при которых к минимуму сводится влияние личностных субъективных установок исследователя.
В педагогическом эксперименте приходится прибегать к сложной системе защиты получаемой информации от субъективного искажения ее в результате восприятия и оценки под влиянием сложившихся представлений, установок, жизненного и исследовательского опыта и т. д. В ряде случаев используют повторный сбор информации, перекрещивающиеся и контрольные группы и другие способы, повышающие валидность и достоверность исследования.
Все методы прогнозирования основываются на экстраполяции имеющихся данных о сущности исследуемого процесса (под экстраполяцией мы понимаем установление значения функции (х) в точках, лежащих вне интервала, образованного известными значениями. Если нам известны значения Х1; Х2; Х3.... Хn, то экстраполяцией мы должны определить значения Хn+1, Хn+2, ....Хm, Хm+1).
В воспитании метод экстраполяции применяется чаще всего для краткосрочного (локального) прогноза. Отсюда и основная трудность прогноза этим методом – обоснование выбора предела экстраполяционного предсказания. Чем отдаленнее прогноз, тем больше вероятность ошибки и ниже надежность и достоверность.
Результаты экстраполяционного прогнозирования, по сравнению с методом экспертов, менее надежны, поэтому в исследовании обычно используется одновременно несколько методов прогнозирования: метод Дельфи, коллективная генерация идей, метод комиссии и т.д.
Применение метода экстраполяции требует от исследователя соблюдения следующих условий:
– определение возможных объектов экстраполяции, то есть выделение таких воспитательных процессов и тенденций, для которых экстраполяция возможна;
– определение временных границ экстраполяции, то есть продолжительности наиболее вероятного прогноза.
Прогнозировать воспитательный процесс можно не только аналитическими методами, но и графическими. Одним из наиболее используемых методов графического прогнозирования является построение сетевых моделей воспитательного процесса.
Теоретической основой сетевого моделирования послужила теория графов. (Теория графов – область математического анализа пространственных фигур, называемых графами). Граф представляет собой совокупность двух различных элементов. Одни называются вершинами, другие – дугами.
На рисунке дается пример сетевой модели и показываются оба вида элементов.
Граф называется ориентированным ( как на рисунке), если дуги направленные.
Начало дуги называется началом пути, а ее окончание – концом пути. Путь на сетевых моделях – есть последовательность дуг, в которой каждая предшествующая дуга совпадает с последующей. Обычно вершинам присваивается какой-либо символ (То, Т1, Т2 . . . Т). Номера вершин устанавливаются последовательно.
Основная цель построения сетевой модели – это представление воспитательного процесса в виде последовательности отдельных ситуаций, которая достаточно описывает основные действия или шаги. Часто с помощью такой сетевой модели определяются связи между отдельными этапами воспитательной деятельности учащихся. В этом случае каждая вершина соответствует этапу деятельности, а дуги обозначают связи между этими этапами.
При построении сетевой модели необходимо соблюдать ряд правил, определяемых тем, что всякая вершина обозначает этап или ситуацию, которая может быть названа нами “событием”. Отсюда:
– правило первое: между двумя “событиями” может быть только одна дуга;
– правило второе: “событие”, происходящее раньше по времени, должно иметь номер меньше, чем более позднее событие;
– правило третье: необходимо избегать двух и более связей между “событиями”, имеющими общее начало и окончание;
– правило четвертое: сетевая модель не может иметь замкнутых циклов, когда начало пути совпадает с его концом, и тупиков – событий, из которых не выходит ни одной дуги, если это “событие” не является завершающим;
– правило пятое: все события объединяются в комплексы, условием функционирования которых является обязательная реализация всех входящих в него ситуаций-событий. “Событие” В не может наступить, если не завершилось “событие” А.
Такие сетевые модели называются детерминированными.
Предшествующие “события” соединяются по принципу “А” и “В” и обозначаются знаком О.
На рисунке мы видим объединение двух воспитательных ситуаций 1 и 2,
в результате которого возникает новая ситуация 3. Сети, в которых происходит выбор пути дальнейшего развития воспитательного процесса, строятся по принципу “или” и называются альтернативными.
Обозначаются такие связи знаком и читаются:

1

2

3

“Событие” 3 происходит или после “события” 1, или после “события” 2.
Основным параметром сетевой модели воспитательного процесса является его продолжительность. Момент начала работы (воспитательная ситуация 1) и момент окончания работы (воспитательная ситуация n) образуют промежуток, который называют продолжительностью модели. Общая продолжительность всего пути является суммой продолжительности каждого отдельно взятого пути, объединяющего значимые для исследователя “события”.
Путь, на который затрачивается минимальное время, называется критическим путем.
Графическое прогнозирование с помощью построения сетевой модели будет заключаться в расчете критического пути решения воспитательный ситуаций. Введение в сетевую модель исходных данных заключается в определении времени выполнения какого-либо задания по реализации воспитательной цели, анализа связей и структуры процесса и определения всего объема необходимой работы. В последнее время издано большое количество литературы по сетевому моделированию, поэтому желающим более подробно познакомиться с принципами такого моделирования мы рекомендуем обратиться к ней.
Любое воспитательное явление вызывается и определяется всегда многими факторами, которые можно рассматривать как элементы общей структуры. Если обозначить в целом воспитательную ситуацию в виде переменной А, то понятно, что есть другие переменные Х, Y, Z, которые причинно определяют ситуацию А.
Для исследователя важно определить значения связей между Х, Y и Z и ситуацией А. Может быть, Х, Y и Z не исчерпают своего влияния на А, тогда появляется некоторая переменная К, которая дополняет рассматриваемые связи. Между этими переменными также существуют определенные зависимости, которые проявляются либо сильно, либо слабо. Тогда перед нами встает вопрос – какие связи надо учитывать, а какие прямо не влияют на изменение ситуации А? Этот вопрос для понимания сущности процессов воспитания чрезвычайно важен, так как воспитание определяется множеством факторов, среди которых нам надо учитывать только значимые.
Поставленные нами вопросы можно разрешить, используя метод причинного анализа, который впервые начал использоваться в социологии Э.Дюркгеймом в 30-х гг.
Если рассматривать характер связей, то мы приходим к следующим зависимостям между каждой парой переменных (для понимания метода причинного анализа обращаем читателя к тем разделам данной работы, где рассматриваются такие понятия, как корреляция, факторный анализ и другие виды статистического анализа получаемых факторов):
X ® Y (X обусловливает Y)
X ¬ Y ( Y обусловливает X)
X ¬® Y ( взаимодействие X и Y)
X — Y (нет связи между X и Y)
Последние два вида связей могут иметь следующие виды корреляционных связей: r ¹0 и r = 0.
Так, если оба значения корреляции могут принимать либо нулевые значения, либо неопределенные, то из получаемых экспериментальным путем данных нельзя определить структуру изучаемой воспитательной ситуации. Если r ¹ 0, то между X и Y есть причинная связь. При случае r = 0 связи нет, а есть какая-то другая переменная (Z), которая влияет на X и Y.
В специальной литературе причинный анализ используют в построении причинных и непричинных моделей предсказания.
Неэкспериментальные модели являются проекцией в будущее установившихся связей, наблюдаемых в прошлых воспитательных ситуациях. В этих построениях мы исходили из того, что прогностическая модель повторяет все связи, установившиеся в прошлом.
Причинные модели имеют смысл, если выдерживаются три условия их построения:
а) имеется конечный набор определенных значимых переменных, достаточно плохо характеризующих воспитательную ситуацию;
б) исследователь либо предполагает, либо имеет экспериментально подтвержденные данные о наличии связей между переменными;
в) если существует влияние неучтенных факторов, то это влияние не влияет на те процессы, которые определяют исследуемую ситуацию.
Для примера проанализируем граф, где есть причинная связь трех переменных Х₁, Х₂, Х₃.
На Х₂ и Х₃ влияют дополнительные факторы а₂ и а₃. Этот граф описывается следующими уравнениями:
Х₁ = а₁
Х₂ = в₂₁Х₁ + а₂
Х₃ = в₃₁Х₁ +в₃₂Х₂ + а₃,
Х₁, Х₂ и Х₃ – изучаемые проявления процесса; а₁, а₂ и а₃ – скрытые или малозначимые факторы; коэффициенты “в” – есть частные коэффициенты регрессии.
Если отсутствует какая-либо связь в причинной модели, то соответствующий коэффициент будет равен нулю. Например, если отсутствует связь Х₂₃, то в = 0, следовательно r₂₃= 0.
Количество измеряемых связей в причинных моделях практически неограниченно. Границы модели определяются системой структурных уравнений, образующих треугольную матрицу произвольного размера.
Для примера рассмотрим причинную модель, объясняющую зависимую переменную положения учащегося в системе внутриколлективных отношений. Обозначим ее “а₆”. Эта переменная должна объясняться ограниченным количеством показателей: а₁ – коллективистской направленностью личности; а₂ – интересом к определенному кругу предметов; а₃ – отношениями в коллективе; а₄ – умениями, значимыми для классного коллектива; а₅ – личностными качествами каждого ученика.
Система уравнений имеет следующий вид:
а₁ = Р₁₁а₁
а₂ = Р₂₁а₁ + Р₂₂а₂
а₃ = Р₃₁а₁ + Р₃₂а₂ + Р₃₃а₃
а₄ = Р₄₁а₁ + Р₄₂а₂ + Р₄₃а₃ +Р₄₄а₄
а₅ = Р₅₁а₁ + Р₅₂а₂ + Р₅₃а₃ + Р₅₄а₄ + Р₅₅а₅
Граф причинной модели может быть изображен, как на следующем рисунке:
Вычисление коэффициентов позволяет сравнить причинные связи с экспериментально полученными данными и тем самым определить степень адекватности модели. (Более подробно методы причинного анализа изложены в следующих работах: Тинтнер Г. Введение в эконометрику. – М., 1965; Кэндол М., Стюарт А. Статистические выводы и связи. – М., 1973).
Используя различные виды причинного анализа, мы можем проследить соотносительные силы влияния каждой переменной (каждого показателя) на исследуемый нами процесс. Помимо этого определяется распределение влияния по всем связям.
К примеру, влияние а₁ на а₆ определяется величиной Рij, а совместное воздействие всех измеряемых величин корреляцией rij. В этом случае разность rij – Pij будет выражать меру влияния а₁, а₂ .....а₅ на а₆. Отсюда из оценочных уравнений можно вычислить опосредованное влияние каждой отдельной связи.
В общем случае модель причинной структуры может включать любое количество исследуемых нами показателей и вполне описывается предлагаемой нами системой уравнений.
 “О мир пойми! Певцом – во сне – открыты
Закон звезды и формула цветка”.
М.Цветаева
Простейший метод прогнозирования, использование точечной диаграммы, непригоден, когда обработке подлежит информация, полученная от очень большого количества испытуемых. В этом случае линия регрессии заменяется математическим уравнением – будем называть его прогностическим. Это уравнение имеет следующий вид:
Yi = A + B Xi , где
– Yi – численное выражение прогнозируемой переменной для испытуемого с № i
– Xi – то же для прогнозирующей переменной
– А, В – математически полученные постоянные, одни и те же в рамках одного исследования.
Выше рассматривался пример о связи результатов итогового школьного теста и итогового теста первого семестра. Применим к имеющейся здесь зависимости прогностическое уравнение. Так здесь:
Yi – результаты первого семестра,
Xi – результаты школьного теста.
И, допустим, что для констант А и В получены значения А=0,18 и В=0,73.
Имея чьи либо результаты школьного теста и подставив их в уравнение, можем получить предполагаемое значение для результатов теста первого семестра (0,18 + 0,73 3,5 = 2,735) (пусть = 3,5). Имея истинные результаты для тестов первого семестра, мы позже сможем сравнить их с предсказанными и убедиться в том, что правильно использовали уравнение прогноза.
Предсказанные значения никогда абсолютно точно не совпадают с теми, которые получаются на самом деле. Любой прогноз предполагает наличие ошибки, которая известна как стандартная ошибка оценки. Стандартная ошибка показывает величину несовпадения предсказанного результата с истинным. Малое её значение свидетельствует о высокой достоверности прогноза. Величина стандартной ошибки уменьшается если при прогнозировании использовать больше данных.
“На берегу канала
Дрожат тростник и сумрак,
А третий – серый ветер”.
Гарсия Лорка
Мультипольное разложение
Мультипольное разложение – прием, позволяющий искать зависимость одного прогнозируемого параметра от нескольких прогнозирующих для более успешного прогнозирования. Вернемся к рассмотренному выше примеру. Ранее мы установили наличие сильной позитивной связи между результатами последнего школьного тестирования и первого семестрового в колледже. Как оказалось, результаты теста первого семестра находятся в позитивной связи с результатами еще двух тестов. С результатами раздела “Вербальное мышление” вступительного теста он связан коэффициентом корреляции 0,61, а с результатами раздела “Математика” этого же теста – с коэффициентом 0,51.
Мультипольное разложение позволяет сделать прогноз о результатах первого семестра на основе всех трех имеющихся прогнозирующих факторов. Формула мультипольного разложения похожа на формулу простейшего прогностического уравнения, хотя и представляется более сложной. Причина этого в том, что смысл мультипольного разложения полностью повторяет смысл прогностического уравнения. Усложнение вызвано тем, что в рассмотрение включается большее количество прогнозирующих переменных. Мультипольное разложение представляется следующей формулой:
Y' = A + B₁ X₁ + В₂ Х₂ + В₃ Х₃ + ... ,
где
– прогнозирующая переменная
– ряд прогнозирующих переменных
– числовые множители, которые, как и для простейшего случая, вычисляются математически и постоянны в рамках одного исследования.
В нашем примере
– Y ' – результат теста первого семестра,
– Х₁ – результат последнего школьного теста
– Х₂ – результат раздела “Вербальное мышление”
– Х₃ – результат раздела “Математика”
Допустим, при расчете получились следующие значения для числовых множителей: А = 0,18, В₁ = 0,73, В₂ = 0,005, В₃ = 0,002, и пусть имеются результаты учащегося по каждому из трех прогнозирующих параметров:
Х₁ (школьный тест) = 3,5, Х₂ (вербальное мышление) = 580, Х_З (математика) = 600
Подставляя результаты в формулу мультипольного разложения, получаем:
Таким образом, предполагаемое значение результатов теста первого семестра для этого ученика будет равно 3,15. Позже мы сравним этот результат с реальным и сделаем заключение о справедливости прогноза.
Коэффициент мультипольной корреляции
Этот коэффициент отражает степень связи между группой прогнозирующих переменных и одной прогнозируемой. Обозначать его будем R . Вычислить его величину можно по формуле Пирсона, где в качестве одной переменной берется ряд значений для прогнозирующей, а в качестве другой – прогнозируемой переменной. Возвращаясь к примеру вспомним, что для прогнозируемой переменной было получено значение 3,15. Проделав подобную процедуру для 100 учащихся получим ряд значений. Затем, обратившись к реальным значениям результатов теста для этих же студентов, получим второй ряд значений. Осуществив расчеты для этих рядов, используя формулу Пирсона, можно будет сделать вывод о том, насколько хорошо реальные значения совпадают с предсказанными в массиве данных. Если полученное значение R₂ будет лежать близко к 1, то это значит, что прогноз сделан достаточно точно и результатами его можно пользоваться. Реальные значения для хорошо проведенного прогностического исследования, конечно, не дают R₂ = 1, а дают его в пределах 0,8.
Коэффициент детерминации
Квадрат значения коэффициента мультипольной корреляции дает значение величины, называемой коэффициентом детерминации. (r₂). Пусть r = 0,70, тогда r₂ будет равно 0,49. Что же это значит? Коэффициент детерминации показывает, какой процент отклонений от истины величины прогнозируемой переменной можно отнести на счет вариаций прогнозирующих. Значение для r₂ = 0,49 говорит о том, что 49% отклонений результатов от истины при прогнозировании результатов теста первого семестра происходит за счет наличия разброса значений для результатов исходных тестов. Когда результаты получаются из мультипольного разложения r₂ – переходит при обозначении в R₂, без перемены смысла. Ценность результатов, даваемых прогностическим уравнением, зависит от того, с какой группой производились исследования (устойчивой или нет), а также к одной ли и той же группе относятся все используемые, данные в прогнозе. Если необходимо работать с разными группами, нужно подбирать их сходными по основным параметрам.
Анализ функции дискриминанты
В большинстве прогностических исследований конечный результат получается в виде числа. Но вариант получения результата в виде категориальной переменной тоже имеет место. Если это так, то прием мултипольного разложения неприменим и применяется анализ функции дискриминанта, который совпадает с мультипольным разложением по смыслу.
“Вот она – пресвятая во все времена,
Возносящая к истине нас – новизна”.
Г. Горбовский
В гуманитарных науках мало методик, которые удовлетворяют всем этим критериям. Задача исследователя заключается в том, чтобы отделить результаты измерений, связанные с реальными отличиями, существующими между испытуемыми, от результатов, полученных за счет случайных влияний, то есть установить ошибку измерения. Исследователь должен знать, какие статистические процедуры позволяют аннулировать эти влияния.
Преднаучные методы
В любой науке мы не можем обойтись без использования как научных, так и преднаучных методов.
Метод “упрямства”. Экспериментатор упрямо верит во что-либо и не расположен к объективному анализу и сравнению.
Интуитивный метод. Считается, что истина постигается с помощью интуиции.
Метод авторитета. Любые утверждения специалиста в какой-либо области принимаются слепо, без критики, и считаются безупречной истиной.
Метод рассуждения. При получении новых знаний экспериментатор выстраивает цепь рассуждений, используя при этом известные логические правила.
Эмпирический метод. Опыт, полученный непосредственно из факта, считается единственным критерием истины. Доверяют только информации, полученной через сенсорный опыт. Этот метод может являться источником ошибок, потому что то, над чем мы экспериментируем, представляет собой только небольшую выборку множества потенциальных ситуаций. Однако из этих пяти методов данный метод является наиболее приемлемым.
Схемы исследования и корреляционный анализ
В 1997 году вышла книга Т.В.Корниловой “Введение в психологический эксперимент”, которая определяет в ней критерии научности с точки зрения применения нормативов исследования
Построить схему исследования – значит подготовить предписания, после выполнения которых исследователь получает ответ по исследуемой проблеме, то есть приобретает большую возможность понимания реальных влияний.
Хорошая схема исследования увеличивает внутреннюю и внешнюю валидность исследования. Идеальная схема исследования позволяет однозначно интерпретировать результаты и отклонить наименее вероятные интерпретации.
Можно выделить различные схемы исследования.
Схемы чисто экспериментальные
Данные схемы характеризуются тем, что экспериментатор полностью контролирует переменную, которая, как он предполагает, находится в причинно-следственной зависимости от результатов эксперимента. При этом используется случайный метод (R-метод) отбора испытуемых как экспериментальной, так и контрольной групп. Случайный отбор не означает, что испытуемые отбираются наугад. Используется систематизированная процедура приписывания испытуемых к одной из групп (экспериментальной или контрольной). Случайно, таким образом, то, что каждый субъект имеет одинаковую вероятность быть приписанным к экспериментальной или контрольной группе.
Метод случайного формирования экспериментальной и контрольной групп дает два преимущества. Прежде всего, обе группы имеют равную вероятность того, что процент испытуемых определенного типа в них будет одним и тем же. Кроме того, низка вероятность того, что обе группы будут слишком различны.
Например, если мы проводим исследование с испытуемыми, которые представлены студентами-психологами, и если при этом приписываем каждого из них к экспериментальной или контрольной группе случайным образом, можно с высокой степенью вероятности считать, что в двух группах будет одинаковое количество студентов различного возраста, пола, уровня подготовки и т. д. Следовательно, две группы не слишком различаются между собой. Необходимо подчеркнуть, что состав группы при случайном отборе не является результатом намеренного отбора, тогда как при использовании метода парного отбора (М-метода) экспериментатор сам принимает решение, например, какое количество мужчин и женщин поместить в каждую группу.
Рассмотрим схему Соломона (Solomon), которая считается идеальной схемой проведения эксперимента.
Схема 1
R                O₁    ´          O₂} G₁
R                O₃      O₄} G₂
R                    ´  O₅} G₃
R                        O₆} G₄
G₁, G₂, G₃, G₄ – четыре группы испытуемых;
R – случайный отбор испытуемых R-методом для каждой группы;
´ – означает использование в группе экспериментального воздействия;
О – означает наблюдение или измерение до или после эксперимента или измерения.
Наблюдения, которые предшествуют экспериментальному воздействию ´, обычно называют пред-тестом (O₁, O₃). Наблюдения или измерения, которые следуют за экспериментальным воздействием, называются пост-тестом (O₂, O₄, O₅, O₆). Как видно из схемы, четыре группы различаются следующим образом: в группах G₁ и G₃ использовалось экспериментальное воздействие, в группах G₂ и G₄ оно не применялось. В группах G₁ и G₂ использовались пред-тесты (O₁, O₃) и пост-тесты (O₂, O₄), тогда как G₃ и G₄ имеют только пост-тест (O₅, O₆).
Схема Соломона считается идеальной схемой исследования, потому что позволяет исключить большое количество альтернативных гипотез, которые понижают внутреннюю валидность исследования.
Предположим, что мы используем схему Соломона в исследовании по влиянию краткой психотерапии, направленной на уменьшение некоторых фобий. Воздействие ´ состоит из цикла в 10 психотерапевтических встреч. Следовательно, мы должны сформировать четыре группы с 10 испытуемыми в каждой из популяций лиц, подверженных одной и той же фобии, например, страху к насекомым. Используя R-метод, сформируем и припишем каждой группе одно условие (см. Схему 3). Таким образом, мы имеем две группы, в каждой из которых осуществляется как пред-тест, так и пост-тест в эксперименте по изучению, например, реакции избегания насекомых. В группе G₁ в интервале между пред-тестом и пост-тестом осуществляется экспериментальное воздействие. Это первая экспериментальная группа. В группе G₂ экспериментальное воздействие не осуществляется. Это первая контрольная группа. Кроме того, в данном эксперименте еще одна группа (G₃) подвергалась экспериментальному воздействию. Это вторая экспериментальная группа, а другая (G₄) – нет (вторая контрольная группа). Влияние экспериментального воздействия может быть проверено путем сравнения результатов пост-теста (О₂, О₅) групп G₁ и G₃, с одной стороны, с результатами пост-тестов О₄ и О₆ контрольных групп G₂ и G₄, с другой стороны. Влияние пред-теста может быть проанализировано путем сравнения пост-тестов О₂ и О₄ с О₅ и О₆. Влияние неэкспериментальных событий может быть непосредственно проанализировано путем сравнения разницы пред-теста и пост-теста в контрольной группе G₂. Если в данной группе наблюдается уменьшение страха к насекомым, то это может свидетельствовать о том, что даже при отсутствии психотерапии у испытуемых имеется тенденция к уменьшению страха к насекомым или же имело место какое-то неэкспериментальное событие, которое помогло уменьшить страх к насекомым – например, сезонные вариации частоты появления насекомых.
Схема Соломона позволяет контролировать большое количество возможных факторов, которые влияют на внутреннюю валидность выводов исследования. Единственным ограничением в применении данной схемы является ее сложность и, как следствие, высокая стоимость. Действительно, проведение исследований по схеме Соломона требует четырех групп для изучения эффекта только одного воздействия.
Наиболее часто используемой экспериментальной схемой является следующая:
Схема 2
R                O₁  ´  O₂ } G₁
R                O₃     O₄ } G₂
Схема 4 соответствует верхней половине схемы Соломона, то есть той ее части, которая касается групп G₁ и G₂. В этой схеме случайное приписывание (R-метод) позволяет исключить интерпретации, связанные с “эффектами регрессии”, “отбора” и “смертности”. Наличие контрольной группы с пред-тестом и пост-тестом, эквивалентной экспериментальной группе, позволяет проанализировать статистически значимое влияние на результаты эксперимента неэкспериментальных факторов, а также ошибки метода. Однако если установлено, что между пред-тестом и экспериментальным воздействием существует зависимость, то это не всегда можно объяснить ошибками метода.
Другим типом схемы является схема, соответствующая нижней половине схемы Соломона, то есть той ее части, которая относится к группам G₃ и G₄ (см. Схему 5).
Схема 3
R                ´  O5 } G3
R                      O6 } G4
Эта схема, в отличие от предыдущей, позволяет преодолеть трудности, связанные с возможным взаимодействием пред-теста и экспериментального воздействия. Действительно, если нет пред-теста, то не может быть взаимодействия между пред-тестом и экспериментальным воздействием. R-метод позволяет сделать вывод о том, что разница, которая возникает между двумя группами, наблюдается за счет экспериментального воздействия ´.
Другие возможные интерпретации могут быть исключены посредством сравнения с контрольной группой, но не могут быть подвергнуты проверке по отдельности, как в случае анализа эксперимента по схемам 5 и 6, рассмотренным выше. Другими словами, если сопоставление результатов по экспериментальной и контрольной группам дает существенное различие, то исследователь может считать, что в экспериментальной группе отсутствовало влияние каких-либо неэкспериментальных факторов, например, факторов “истории” и “”YMBOL 178 \f "Symbol" \s 14_созревания”, при условии, что обе группы формировались с помощью R-метода. Если же различия не наблюдаются, то экспериментатор не в праве сказать, что это является следствием действия неэкспериментальных фактов.
Квазиэкспериментальные схемы
Этот термин был введен в 1966 г. Кэмпбеллом (Campbell) и Стэнли (Stanley). Под квазиэкспериментальными схемами понимаются схемы, в которых не применяется метод случайного приписывания испытуемых к группам. В чисто экспериментальных схемах, как было показано выше, независимая переменная ´ всегда варьируется непосредственно самим исследователем, который приписывает испытуемых к экспериментальной и контрольной группам случайным образом.
Лабораторный эксперимент имеет значительные ограничения по возможности применения его вне лаборатории. Действительно, многие переменные, которые являются объектом исследования в психологии, не могут варьироваться экспериментатором по каким-либо причинам, например, по причинам этического или социального характера. В тех случаях, когда строго лабораторный эксперимент невозможен, необходимо провести такое исследование, которое допускает вмешательство также случайных факторов. Во многих случаях государственное учреждение или частная фирма, которые планируют введение изменения, обращаются к исследователям с тем, чтобы проверить эффективность нововведения. В данных случаях изменение, вводимое государственным учреждением или частной фирмой, выполняет роль экспериментального воздействия.
Тот факт, что в схемах, приведенных ниже, не используется R‑метод, накладывает ограничения на интерпретацию результатов. Однако, в целом, это не препятствует выявлению причинно-следственных связей между переменными. Для этого необходимо, чтобы вместо R‑метода использовался метод парных связей, или М‑метод. Приведем пример данной схемы:
Схема 4
O1     ´       O2 } G1
O3     O4 } G2
Эта схема характеризуется отсутствием случайного отбора испытуемых при формировании экспериментальной и контрольной групп, что предполагает возможность неоднозначной интерпретации результатов исследования и снижает внутреннюю валидность эксперимента. Отсутствие случайного отбора приводит к тому, что контрольная и экспериментальная группы становятся несопоставимыми (или неэквивалентными). Несопоставимость групп означает, что в контрольной и экспериментальной группе доли испытуемых, обладающих определенными характеристиками, различны. Например, в контрольной группе доля (%) лиц с высоким уровнем интеллекта может быть больше, чем в экспериментальной. Или может случиться так, что в экспериментальную группу попадут испытуемые, для которых характерен более высокий темп обучения по сравнению с испытуемыми в контрольной группе. В этих случаях различия между результатами пост-тестов в двух группах могут определяться именно указанными факторами, а не экспериментальным воздействием. Еще одним источником снижения валидности исследования и неоднозначности в интерпретации результатов может являться действие какого-либо неконтролируемого фактора (например, истории) в одной из групп.
Например, при исследовании влияния типа преподавателя на усвоение учебного материала в качестве экспериментальной и контрольной групп взяты два школьных класса. Предположим, что два класса находятся в разных частях школьного здания и один из них расположен рядом со спортивным залом, из которого постоянно слышен шум, мешающий слушать преподавателя. Если класс, на который влияет шум, образует контрольную группу и его оценки в пост-тесте окажутся низкими, то имеются все основания считать, что это результат влияния постоянного шума на процесс обучения в контрольном классе, а не результат экспериментального воздействия на экспериментальный класс.
Предэкспериментальные схемы
Предэкспериментальные схемы исследования, так же как и квазиэкспериментальные, не предусматривают случайного отбора испытуемых в экспериментальные группы. Отсутствие случайного отбора в этом случае приводит к возможности неоднозначной интерпретации результатов, что, в свою очередь, затрудняет подтверждение той или иной гипотезы исследования и его валидности. Различие между предэкспериментальными и квазиэкспериментальными схемами является, скорее, не качественным, а количественным. Квазиэкспериментальные схемы, по сравнению с предэкспериментальными, дают возможность исключить достаточно большое количество факторов, понижающих внутреннюю валидность, тогда как предэкспериментальные схемы, помимо названных выше недостатков, имеют и множество других, снижающих валидность исследования. Предэкспериментальные схемы всегда рассматриваются в методологической литературе как схемы исследования (см. Схему 7), которые не следует применять.
Схема 1
O₁               ´   O₂ } G₁
Эта схема обычно называется схемой с единственной экспериментальной группой, в которой используются пред- и пост-тесты. Схема предусматривает повторение экспериментальных воздействий на одних и тех же испытуемых (см. первую строчку в Схеме Соломона). При этом, независимо от количества экспериментальных воздействий, исследователь должен проводить пред- и пост-тест. Например, в случае терапии по снятию фобий исследователь должен тестировать интенсивность избегания насекомых как до, так и после десяти психотерапевтических занятий. Если при сравнении результатов пред- и пост-тестов отмечается значимая разница, то исследователь может предположить, что произошло снижение (или усиление) страха к насекомым, но не может с полной уверенностью утверждать, что это произошло вследствие психотерапевтического воздействия.
Эта схема допускает выводы, справедливые статистически, но не дает гарантии в плане внутренней валидности. Действительно, изменение страха к насекомым могло бы произойти с равной вероятностью за счет таких факторов, как история, созревание, изменение инструмента измерений, регрессия к среднему и смертность.


Очень популярным стало вычленение такого свойства личности, как ее направленность. Большой вклад в исследование этого свойства и особенно в его диагностику внесла М.С. Неймарк (См., например, ее статьи о направленности личности в сборнике “Изучение мотивации детей и подростков”). Она исходила из идеи, что направленность характеризует личность ребенка, подростка в целом, выделяя типы направленности (коллективистическая, деловая и эгоистическая) и подробно разрабатывая методику их диагностики.
Другие педагоги-исследователи ведущим свойством личности считали ее воспитанность и на этой основе предлагали целый набор качеств, характеризующих воспитанность, вычленяя ведущие, наиболее и наименее значимые. Все эти направления в исследованиях личности и, в частности, в ее диагностике имели главный недостаток – они ограничивали представление о личности, упрощали сложнейшие процессы ее взаимодействия с действительностью. Отсюда известная настороженность в принятии таких подходов.
В современных условиях личность как объект диагностики выступает в самых различных ракурсах. Существенным является такой аспект как проблема отношений, в которые включен учащийся. Фактически, школьник выступает как субъект деятельности и отношений. С проблемой отношений связан ценностный подход, выход на ценностные ориентации личности учащихся (М.Г.Казакина, А.В.Мудрик, А.В. Кирьянова и др.).
Широко проводимые исследования, в которых объект конкретизируется как исследование ценностных ориентаций, позволили на этапе диагностики создавать довольно обобщенный портрет школьников (детей, подростков, молодежи) с их отношением к ценностям познания, ценностям культуры, ценностям общения и отношений.
Чрезвычайно существенно в диагностических исследованиях выявление отношения школьников разного возраста к ценностям культуры. Большой интерес и важность представляют сравнительный план диагностического исследования, когда по одним и тем же показателям диагностируются параметры изменений, которые произошли на разных временных этапах. Диагностика изменений, к примеру, культурно- эстетических ориентаций школьников разного возраста позволяет ответить на очень острые вопросы в характеристике современного молодого поколения.
В целом, точное определение объекта диагностики, независимо от степени широты и всеохватности или известной узости ее целей и задач, это условие успешности самого процесса диагностики и, в то же время, это показатель готовности исследователя к осуществлению диагностической процедуры.
Точное определение объекта, соответствие его всем другим аспектам диагностического поиска – это “главный, ключевой пункт” (В.В. Краевский) в методологии и методике педагогического исследования.

Структура и уровни социально-педагогической диагностики
“Но для бездны, где летят метеоры Ни большого, ни малого ”
Н. Заболоцкий
Общая теория диагностики выделяет три ее аспекта – семиотический, технический и логический. Очевидно, что эти аспекты имеют место и в педагогической диагностике.
Семиотический аспект предполагает, что исследователь, приступающий к разработке диагностической системы, достаточно четко определил содержание понятий, выражающих конечную ее нацеленность, измеряемые (оцениваемые) признаки и способы объединения диагностической информации в целостную знаковую систему.
Технический аспект подразумевает наличие специальных методов и методик диагностического обследования, адекватных семиотическим, зачастую становясь сдерживающим звеном в разработке диагностической системы.
Дело в том, что на технический уровень переводимо не только понятие, которое поддается операционному определению, указывающему на способ различения состояний объекта. Так, достаточно легко поддаются операционному определению знания и практические умения учащихся.
В то же время, операционализация умственных умений, несмотря на усилия психологов, еще находится на таком уровне, что их включение в систему дидактической диагностики затруднено. Относительно доступна операционализация отношения учащихся к обучению, и, в то же время, пока совсем не понятно, как перевести на операционный язык (и, следовательно, разработать техническое средство диагностики) такое качество личности, как духовность. Логический аспект предполагает специфическое диагностическое мышление, правила построения заключений о диагностируемом объекте. Главная особенность этого мышления – его противоположность теоретическому, обратный ход мысли. Действительно, педагог – теоретик идет от единичного, выделяет общее, осмысливает, отвлекаясь от специфического, и на этой основе устанавливает закономерное. Педагог – диагност идет по обратному пути: опираясь на ряд закономерностей, по предположению характеризующих общее, разрабатывает средство для восстановления того единичного, которое было элиминировано в теоретическом исследовании.
Таким образом, социально-педагогическая диагностика выдвигает особые требования в организации исследования, направленного на разработку диагностической методики. Наиболее важные из них:
а) рассмотрение педагогических явлений, как целостной системы;
б) определение сторон педагогического процесса и воспитательной ситуации, подлежащих социально-педагогической диагностике;
в) анализ основных связей внутри диагностируемого объекта;
г) определение структуры (неизменные характеристики) и организации (направленность процесса, его количественная характеристика) диагностируемого педагогического явления.
Педагогические процессы и явления имеют статистическую природу. Это значит, что закономерности, их определяющие, проявляются лишь как тенденции, относимые только к достаточно большой совокупности педагогических ситуаций.
Можно ли считать, что результаты педагогического процесса непредсказуемы, и из-за влияния разнообразных случайных или просто неизвестных факторов и обстоятельств невозможно установить объективные индивидуальные случаи?
С точки зрения статистического подхода, повторяемость в своих общих чертах педагогических явлений помогает педагогу – исследователю выявить существенные стороны изучаемого объекта и означает невозможность сделать какие – либо научные выводы из анализа одной отдельной педагогической ситуации. Поэтому, только при ее повторении в разных условиях может быть вычленено то общее, что определяет сущность исследуемого процесса и позволяет выработать способ его диагностики.
В науке любой социальный процесс, в т.ч. педагогический процесс рассматривается, как сложный, динамический и системный. Это означает, что ему присуща целостность, взаимосвязанность внешних и внутренних свойств. Помимо этого, внутреннее строение педагогического процесса неотделимо от его целостности, а сам процесс во всех его проявлениях есть часть более общего процесса, более широкой системы. Любая ситуация, как элемент педагогического процесса, через множество связей зависит от других ситуаций.
Поэтому, определяя программу диагностического исследования каких – либо педагогических явлений, исследователь должен исходить из того, что метод исследования (каким бы современным он ни был), взятый отдельно, может быть инструментом анализа лишь одной стороны педагогического процесса.
Следует подчеркнуть, что социально-педагогическая диагностика развернута во времени и прослеживает социально-педагогический процесс как переход из одной воспитательной ситуации в другую, вычленяя при этом циклы реализации поставленных целей. Учитывая разновременность развития и созревания различных качеств личности и цикличность социально-педагогического процесса (то есть гетерохронность и дискретность), диагностика сочетает в себе послойные (срезовые) и протяженные во времени (лонгитюдные) исследования.
Обратимся к обсуждению структурных этапов диагностического процесса. В общей форме эта структура может быть выражена следующим образом (см. таблицу).

Таблица № 1
Уровни социально-педагогической диагностики

Уровень диагностики	Методы исследования	Описательная функция педагогического моделирования	Прогнозирующая функция педагогического моделирования
Компонентная диагностика	Срезы отдельных компонентов исследуемого объекта.	Отдельные проявления и показатели индивидуальных особенностей личности. Отдельные характеристики педагогического влияния.	Малодостоверный прогноз, основанный на интуиции или опыте
Структурная диагностика	Срезы по нескольким компонентам.	Связи между отдельными сторонами процесса или отдельными проявлениями формирующейся личности Создание теоретических моделей	Достоверность краткосрочного прогноза. В предсказании по-прежнему большое место занимает интуиция.
Системная диагностика	Экспериментальные ситуации, генетический метод.	Системы образования и воспитания. Функционирование педагогической системы во времени, выявление существенных связей как внутри исследуемого объекта, так и внешних связей. Создание имитационных моделей.	Определение различных зон развития личности учащихся и перспектив педагогического процесса.
Прогнозирование	Прогностические методы.	Экстраполяция воспитательного процесса. Вероятностное предсказание правильности выбранных средств и путей достижения педагогических целей

Любое социально-педагогическое явление и социально-педагогический процесс в целом описываются большим числом свойств, признаков, параметров. В них трудно ориентироваться не только начинающему исследователю, но и опытному ученому, обладающему большим научным багажом.
Как правило, каждый ученый считает “правилом хорошего тона” разрабатывать собственную диагностическую методику изучаемого параметра, совершенно не задумываясь, насколько его методика лучше, чем предшествующие или аналогичные.
Для примера возьмем часто используемую в исследованиях социометрическую методику, предусматривающую определение количества выборов для каждого члена изучаемой группы. По сумме выборов мы можем судить о статусе каждого учащегося и особенностях внутригрупповых отношений, складывающихся в процессе совместной групповой деятельности. Однако, если попытаться провести исследование с помощью всех известных в педагогике методов, то нам придется учесть более тысячи различных свойств и качеств личности.
Этот пример свидетельствует о том, что компонентная диагностика, исходный уровень социально-педагогической диагностики, обладает низкой практической отдачей.
Чтобы диагностическая методика приобрела практическое значение, ее разработку следует продолжить.
Переход на уровень структурной диагностики усложняет задачу исследователя. От определения состояний отдельных компонентов социально-педагогического процесса он должен проделать путь к установлению связей между ними. Другими словами, на данном уровне определяется структура процесса, а, следовательно, появляется возможность выдвигать гипотезы, выявляющие разные степени зависимости между отдельными компонентами и характеристиками педагогического процесса.
На этом уровне на смену квантификации, группировке, определению частот приходят способы анализа, позволяющие подтвердить или опровергнуть наличие зависимости между участием в какой – либо деятельности и ее педагогической результативностью, правильностью выбранных условий формирования отдельных сторон личности школьника.
Разработанная на этом уровне диагностическая система включает сокращенное количество параметров (некоторые из исходных отброшены, как несущественные, другие объединены в обобщенные параметры). Следовательно, она уже ближе к практическому применению. Тем не менее, только на следующем уровне она приобретает контуры завершенности.
Уровень системной диагностики позволяет определять функции отдельных сторон педагогического процесса как целостного системного явления, а также функцию развития этого процесса. На данном уровне не только устанавливается полная картина связей между отдельными компонентами, но и ставиться задача выявления взаимосвязей различных педагогических подсистем.
Многие любят разглядывать свои фотографии, вспоминая себя в прошлом. Но каждую фотографию разделяет какой-то промежуток времени, который может быть настолько значительным, что восстановить то, что происходило между одним и другим моментами съемки затруднительно. Поэтому кино выгодно отличается от фотографии: чередование кадров с большой скоростью создает иллюзию непрерывности.
Так и педагогическая диагностика, сочетающая срезовые исследования с протяженным во времени наблюдением, позволяет объективно прослеживать, как разворачивается цепочка педагогических ситуаций от принятия цели к достижению конечного результата. При этом фиксируются как внешние проявления деятельности педагогов и учащихся, так и личностные индивидуальные особенности взаимодействия участников педагогического процесса, проявляющиеся не только в совокупности их совместной деятельности, но и в совокупности их отношений. Поэтому лонгитюдное исследование обеспечивает состоятельность диагностической системы.
На системном уровне разработка диагностической методики завершается. Последний уровень, уровень прогнозирования, означает применение методики в практических целях.
К сожалению, этот уровень, на котором педагогическая теория и социально-педагогическая диагностика образуют развивающуюся систему, еще слабо разработан. Например, даже дидактические теории, такие, как проблемное обучение, оптимизация обучения, привлекали педагогическую диагностику в качестве вспомогательного инструмента, не оказывая на нее существенного влияния. И только за последнее время обнаруживается тенденция более тесного взаимодействия между дидактической теорией и дидактической диагностикой.( И.Я. Лернер, В.П. Мизинцев и др.)
Различные уровни диагностического исследования (и, соответственно, диагностической практики) вовсе не означают, что исследователю необходимо стремиться к более сложной организации своего исследования из-за того, что системный уровень диагностики лучше, чем компонентный. На всех уровнях педагогическая диагностика выполняет определенную функцию, достаточную для достижения ограниченных целей. Выбор уровня анализа педагогического явления зависит только от того, какой результат хочет получить исследователь. В одних ситуациях педагогу нужна одномоментная экспресс- диагностика сложившийся педагогической ситуации, в других – необходимо провести длительное изучение результативности педагогического процесса. Ясно, что эти задачи предполагают и различные уровни социально-педагогической диагностики.
На любом из перечисленных уровней анализа педагогических явлений диагностика не может существовать вне создания моделей.
Педагогическая диагностика, осуществляемая на низших уровнях, строится на более упрощенных моделях. Чем выше уровень сложности педагогической диагностики, тем больше структурных элементов добавляется в модель.
Поэтому диагностика, осуществляемая на основе ретрогенетического и прогностического моделирования, выдвигает проблему педагогического моделирования как особую область педагогического процесса.
Моделирование в социально-педагогической диагностике выполняет две функции: функцию объективно–истинного отражения и конструктивно–техническую функцию. Первая функция способствует получению знаний, отражающих педагогическую действительность, ее закономерности и связи. Вторая – связана с таким идеальным конструированием педагогического процесса, который отвечал бы нашим идеальным представлениям о нем.
Все уровни диагностики предполагают теоретические модели, так как даже компонентная диагностика опирается на представления о структуре отдельных компонентов педагогического процесса. Создание идеальных, нормативных моделей, выполняющих вторую функцию, требует от исследователя понимания всего изучаемого объекта как системы. Поэтому нормативное моделирование может начинаться с уровня системной диагностики. Наконец, на прогностическом уровне диагностическая система становится средством моделирования.
При рассмотрении социально-педагогической диагностики как особой области педагогического знания следует исходить из того, что ее уровень определяется степенью оснащенности такими методами теоретического или практического исследования, которые позволяют описывать реальные и предсказываемые процессы с помощью логико – языковых символов. А это означает появление индикатора уровня развития диагностики, в качестве которого выступает степень математизации этой науки.
Когда мы собираемся исследовать теоретический, идеализированный объект, то есть объект, описываемый в терминах теоретической или математической модели, то этот объект, как правило, описывается в свойствах, относящихся к гипотетическому представлению об объекте.
Например, такой объект может характеризоваться в модельном описании “ненаблюдаемыми” свойствами идеального объекта, которые используются для объяснения и предсказания “поведения” реальных объектов. В педагогической диагностике мы имеем дело и с теоретическими, и с социальными объектами, но здесь нет взаимно однозначного соответствия между “ненаблюдаемыми” свойствами теоретических объектов и наблюдаемыми свойствами реальных объектов. К примеру, таким свойствам как сплоченность, психологический климат коллектива, установки, уровень интеллекта не соответствуют никакие “ненаблюдаемые” свойства.
Поэтому важно путем выявления эмпирических проявлений получить эмпирические индикаторы соответствующих “ненаблюдаемых” (гипотетических, латентных) свойств.
Многолетний опыт исследовательской работы показывает, что имеются различия и в экспериментальных процедурах, используемых для измерения свойств в педагогических исследованиях. В естественных науках мы можем повторить одну и ту же процедуру измерения одного и того же объекта в одних и тех же условиях много раз и получить один и тот же результат. В педагогике, как и в других социальных науках, при измерении свойств индивидов повторение эмпирических процедур приводит к систематическим смещениям результатов, вызываемым различными нерелевантными факторами, такими как усталость испытуемого или его научение в процессе предыдущих измерений.
Вторая особенность социально-педагогической диагностики определяется огромной сложностью и системностью изучаемых объектов. В них, вместо линейных, однонаправленных причинно-следственных связей, возникает намного более сложная, нелинейная структура взаимосвязей, в которой все связано со всем через петли положительных и отрицательных обратных связей.
Для исследователя простые теоретические гипотезы, предполагающие линейные взаимосвязи двух переменных (типа корреляционных исследований связи двух показателей), могут быть лишь ступенькой в познании системного объекта.
Третья особенность связана с различием функционирования динамических законов в живой и в неживой природе, в частности в социуме.
Все динамические процессы в живой и в неживой природе основаны на, так называемых, законах сохранения. Например, основными законами физики являются законы сохранения массы, энергии, импульса и т.д. На более высоком уровне организации материи, на уровне биологических систем, начинают действовать новые, специфические законы сохранения. При этом, законы, описывающие организацию материи более низкого уровня, продолжают действовать и сохраняют свою силу, но их роль в определении биологических процессов отходит на второй план, и они перестают быть теми исходными теоретическими принципами, из которых можно вывести гипотетические или диагностические модели определенных процессов.
На этом уровне динамику процесса определяют принципы гомеостазиса, то есть тенденция системы к сохранению своей устойчивости на основе обратной   связи, возникающей в ответ на внешнее возмущение, нарушающее устойчивость состояния системы. В биологических системах эта обратная связь имеет характер простого рефлекса и включается в описательную модель объекта или процесса.
В отличие от “целесообразного” поведения биосистем поведение социальных систем имеет “целенаправленный” характер. В этих системах принципы стремления к гомеостатической устойчивости сохраняют силу, но имеют другой смысл. Не биологическая, а социальная или социально-психологическая адаптация является значительно более сложным уровнем деятельности системы, так как управляется самими субъектами. В этом случае для исследователя важна разработка гипотез и концепций динамических процессов, имеющих нерефлекторный характер, учитывающий конфликты целей, интересов, мотивов участников процесса.
В педагогической диагностике мы рассматриваем измерение как процесс, состоящий в определении степени, в которой объект или совокупность объектов обладают определенной характеристикой. Если измерение касается свойства или характеристики, присущих человеку, то естественно, что данное свойство может быть присуще ему в различной степени.
Таким образом, измерение есть способ размещения характеристик индивидуума или группы индивидуумов на континууме (шкале) относительно одной из его характеристик. Измерение является преимущественно количественным процессом и состоит в приписывании числовых величин явлениям или объектам. Правила, с помощью которых числовые величины приписываются событиям, определяют полезность измерения.
Например, если приписать “0” любому лицу, имеющему высокую успеваемость, а “1” любому лицу с неудовлетворительной успеваемостью, то после обследования некоторой выборки можно подсчитать количество людей, которое входит в каждую из этих категорий.
Тем не менее, рассматриваемый способ измерения позволяет выразить всего лишь зависимость типа “все” или “ничего”, но не позволяет описать степень нормальности, ее продолжительность и т. д. Для этого необходимо использовать шкалу с большим числом градаций, например, шкалу от 1 до 9, на которой следует расположить данные, полученные в дифференцированном эксперименте, как это делается с помощью шкал семантического дифференциала.
Каждое измерение должно быть связано с чисто описательной процедурой и не должно являться всего лишь суждением об измеряемой величине, то есть оценкой. Измерение, в отличие от оценки, есть описательное суждение об эмпирическом факте. Еще раз хочу подчеркнуть, что педагогическая диагностика становится наукой, когда строгое наблюдение, базирующееся на измерении, заменяет произвольную оценку.
Значение исследования зависит как от уровня применяемых методов измерения, так и от плана самого исследования. Необходимо проверить, соответствует ли метод, выбранный для исследования, предмету исследования и обеспечивает ли он соответствующее измерение рассматриваемых переменных.
Чтобы быть полезными, методы должны обеспечивать точность и надежность информации. Точность научной информации, в свою очередь, зависит от критериев, выделенных ниже.
1. Достоверность. Процесс измерения является тем более достоверным, чем слабее влияние случайных факторов и чем более постоянные результаты он дает. При создании методов, предназначенных для измерения переменных характеристик (например, поведения, успеваемости) считается, что нестабильность результатов во времени необязательно является показателем ошибки.
Понятие достоверности следует расширить и включить в него также понятие стабильности и однородности. Под стабильностью подразумевается постоянство полученных результатов при различных условиях применения одного и того же инструмента. Необходимо различать изменчивость как результат реальных модификаций изучаемой характеристики и изменчивость как результат модификаций, вызываемых инструментом.
Наиболее привычная и часто употребляемая характеристика инструментария – это достоверность (обоснованность) инструментария, которая заключается в том, что он измеряет то, что вы собираетесь измерять. Это распространенное определение сегодня уже несколько устарело. Более точное определение достоверности содержит указание на оправданность тех выводов, которые исследователь делает, обрабатывая те или иные сведения с помощью выбранного метода.
В повышении достоверности огромное влияние оказывает инструмент исследования. Исследователи, используя полученные данные, делают заключения о характеристиках исследуемых объектов (определенных характеристиках людей, групп или других педагогических явлений) вне зависимости от используемого метода, и эти выводы должны быть верны. Поэтому все хотят использовать тот инструмент, который позволит им вынести подтвержденные, имеющие силу заключения, касающиеся исследуемых педагогических объектов.
Например, для того, чтобы измерить математические способности, исследователю нужна уверенность в том, что тот инструмент, который он намерен использовать, действительно может измерить нужные характеристики объекта.
Другой исследователь, который хочет знать мнение учащихся старших классов по какому-либо вопросу, должен быть уверен в том, что используемый метод позволит сделать достоверные выводы.
В науке существуют и методологические ограничения использования инструмента исследования. Во-первых, инструмент исследования должен быть сложнее объекта исследования, и, во-вторых, инструмент исследования должен быть адекватен объекту исследования.
Существует несколько способов проверки достоверности используемых методов. Это можно сделать путем получения согласующихся результатов. Если исследователь проверял математические способности школьников несколько раз, он должен каждый раз получать достаточно близкие друг другу результаты. Эта согласованность данных дает исследователю уверенность в том, что результаты действительны.
2. Объективность. Каждое измерение, проведенное человеком, допускает определенную степень субъективности. Существуют статистические методы для определения степени объективности измерения. Но в целом объективность измерения определяется путем оценки достоверности, поскольку считается, что достоверность методики обусловлена ее объективностью.
Сущность объективности заключается в минимизации влияния на результаты чьих-либо субъективных суждений. Где это возможно, исследователь должен устранить любое субъективное влияние на свои выводы, которые он делает о параметрах, характеристиках изучаемых объектов диагностики. К сожалению, в силу природы человека, объективность полностью никогда не достигается, но стремиться к ней не только можно, но и необходимо.
3. Валидность. В данном случае оценивается, измеряется ли рассматриваемая характеристика или, напротив, измерение отражает влияние других факторов, то есть валидность инструмента измерений оценивается в зависимости от степени соответствия результатов другим фактам. Таким образом, валидность устанавливается относительно результатов использования другого инструмента измерений.
Каждый исследователь вынужден думать о практичности тех методов, которые он решил использовать. Иными словами, он для себя должен решить, насколько легко будет использовать те инструменты, которые он выбрал или сконструировал сам, и как долго придется ими пользоваться? Ясны ли объяснения, подходит ли этот метод для избранной исследователем группы? Насколько легко оценить или объяснить результаты? и т.д. Ответы на эти вопросы экономят время исследователя и защищают от многих проблем в будущем.
Гипотезы и решения
“Я, как древний Коперник, разрушил Пифагорово пенье светил...”
Н. Заболоцкий
В социально-педагогической диагностике большое место занимает создание мысленных конструктов или того, что мы называем гипотезами. Гипотеза – есть наше предположение о наличие или отсутствие в исследуемом явлении тех или иных характеристик и взаимосвязей.
Всякое исследование начинается с выдвижения гипотезы, которая в результате его подтверждается или опровергается. Все гипотезы можно разделить на каузальные (причинно-следственные) и структурно-функциональные (которые определяют проведение формирующих экспериментов, широко используемых в педагогике).
В отличие от реального эксперимента гипотезы имеют дело не с наблюдаемыми и измеряемыми величинами, а с предположениями об их значениях и взаимосвязях. В этом отношении гипотеза как вид мысленного эксперимента значительно меньше связывает исследователя в конструировании исследуемого процесса, чем эмпирическое исследование.
Первая особенность гипотезы заключается в том, что исследователь может в мысленном эксперименте найти взаимосвязи между такими показателями, которые в принципе не могут быть на данном этапе эмпирически проверены, а могут быть только представлены на уровне предположения.
Вторая особенность гипотезы состоит в том, что в процессе исследования мы можем проверить зависимость между различными характеристиками исследуемого процесса, то есть определить соотношение между предполагаемым и реальным результатом нашего исследования.
В любой области знаний профессиональный исследователь заранее знает о некоторых вопросах, которые в настоящее время не могут быть экспериментально проверены в силу несовершенства теории или методики, но могут быть “проиграны” на уровне гипотетической модели исследуемого процесса. Таким образом, мысленный эксперимент, каким является гипотеза, становится критическим посредником в разработке или постановке проблем, переводимых или непереводимых на уровень эмпирического исследования.
Третья особенность гипотезы заключается в том, что она, как мысленный эксперимент, определяет разработку плана исследования и последующего проведения самого эксперимента. В реальном эксперименте осуществляется не последовательность размышлений, которые лежали в основе создания гипотезы, а последовательность взаимосвязи гипотез разного уровня (теоретических, экспериментальных, контр-гипотез, статистических и др.)
Существует, однако, общенаучный метод, который применяется во всех науках и состоит в формулировании гипотез, построении теорий и в проверке теоретических построений. В данном процессе различают следующие этапы:
-                   формулировка вопроса;
-                   предполагаемый ответ в свете того, что уже известно, то есть формулировка гипотез;
-                   вывод эмпирических последствий, связанных с данными гипотезами;
-                   определение методик для подтверждения или опровержения гипотез;
-                   проверка адекватности и достоверности использованных методик;
-                   проверка гипотез и интерпретация результатов;
-                   установление областей, к которым применимы данные гипотезы.
Этот процесс является общим для любого научного исследования и не зависит от объекта. Каждая научная дисциплина характеризуется совокупностью проблем, рассматриваемых с помощью совокупности методик, и именно по специфике используемых методик различаются дисциплины.
Наука не может быть чисто теоретической или чисто эмпирической. Для движения вперед она использует как теории, так и эмпирические пробы, то есть эксперименты. Теория является продуктом научной деятельности и ее исходным пунктом. Она всегда должна рассматриваться как ложная априори, потому что не может быть ничем иным, как упрощением реальности.
При создании теории могут быть использованы индуктивный и дедуктивный методы. Индуктивный метод предполагает движение от частного к общему, то есть от фактов к теории. Выводы, сделанные на основе анализа единичного факта или явления, считаются справедливыми для всех других аналогичных фактов и явлений. Общее теоретическое знание выводится исходя из закономерности, полученной в единичном, эмпирическом случае (от частного к общему). Строго говоря, понятие, выведенное индуктивным путем, является недоказуемым, потому что не доказано само положение о том, что можно делать универсальные (общие) утверждения, исходя из отдельных и частных утверждений. Исследование, базирующееся исключительно на индукции, никогда не могло бы начаться. Действительно, бессмысленно обобщать данные, которые не управляются гипотезами об отношениях между изучаемыми фактами. Закон, полученный с помощью индукции, есть не что иное, как хорошая гипотеза, которую надо проверить возможно большим количеством исследований.
Согласно дедуктивному методу, гипотеза, напротив, есть, в первую очередь, общее утверждение, которое затем подвергается эмпирической проверке. Сначала исследователь формулирует более или менее специфические постулаты и гипотезы, а затем собирает данные с целью проверки этих гипотез.
Оба метода дополняют друг друга, пересекаются и используются взаимосвязано. Отношение между теорией и экспериментом является очень тесным. Эксперименты проводятся для познания действительности и выработки теорий.
Если же теория не подтверждается, существуют две возможности:
1) теория может быть модифицирована для объяснения новых данных;
2) эксперимент может быть изменен для более тщательной проверки теории.
В любом случае после того, как на основе результатов эксперимента сделаны выводы, необходимо вернуться к блоку “реальный мир” и решить, что нужно модифицировать: теорию, экспериментальный метод или и то, и другое. Поэтому стрелка, которая ведет от блока “выводы” к блоку “реальный мир”, обозначает, что наука есть непрерывный процесс.
На самом деле крайне редко отдельный эксперимент позволяет ответить на все вопросы, поставленные научной проблемой. Ученые непрерывно формулируют теории, объясняющие явления реального мира, и постоянно проводят эксперименты для того, чтобы проверить эти теории. Роль теории заключается прежде всего в организации познания и в объяснении законов. Закон есть утверждение, согласно которому регулярно связываются между собой определенные события. Теория соединяет описания и законы и служит для объяснения выявленных законов. Роль теории предусматривает также предсказание новых законов. Хорошая теория объясняет различные законы и предсказывает, каким образом искать новые. Действенность теории связана с тем количеством событий и законов, которые она может объяснить. Считается, что, чем более специфично объяснение, тем лучше теория. Однако социально-педагогическая диагностика интересуется не только теорией, но и практическими проблемами.
Гипотеза является частью теории. В целом это утверждение, которое устанавливает отношение между двумя понятиями или переменными. Например, можно сказать, что, если произойдет событие X, то с определенной вероятностью будет наблюдаться событие Y. Научная гипотеза должна соединять теоретические понятия, которые, по определению, являются ненаблюдаемыми, со случаями поведения, которые являются наблюдаемыми. Иными словами, исследователь должен измерить через наблюдаемые проявления определенную концептуальную переменную в определенном эксперименте.
Существуют различные возможности операционального определения концептуальных переменных. Поэтому при отрицательных результатах исследователь должен спросить себя, соответствует ли то, что он наблюдал и измерял, тому, что он намеревался исследовать. Даже в рамках одной и той же теории всегда возможны различные операциональные определения одной и той же концептуальной переменной. Например, в эксперименте по разочарованию само оно может быть определено различными способами.
Помимо характеристики “операциональности” и, следовательно, возможности быть подвергнутой эмпирической проверке, хорошая научная гипотеза должна также удовлетворять требованию простоты. То есть должна предлагать более простое объяснение рассматриваемого явления. Кроме того, она должна иметь средний уровень обобщенности, так как слишком общие гипотезы имеют риск не стать операциональными, а слишком ограниченные теории рискуют разрушить само значение изучаемого явления. Речь здесь идет о гипотезах типа: если происходит X, то будет наблюдаться Y. В таких исследованиях X варьируется исследователем и наблюдается Y. Напротив, часто эмпирическое исследование в педагогике касается изучения динамики одной или более переменных, то есть установления отношения между двумя или более переменными. В данном случае речь идет о корреляционных гипотезах.
Исследователь формулирует значимые гипотезы, базирующиеся на знаниях, уже накопленных по данному вопросу другими авторами или исследователями. Данный подход является важным для изложения гипотез, когерентных по отношению к уже существующим знаниям.
Не все гипотезы одинаково убедительны. Только гипотезы, строго базирующиеся на предшествующих знаниях, могут эффективно использоваться для интерпретации результатов. Гипотезы вырабатываются постепенно. Можно выделить три типа гипотез: общие гипотезы, гипотезы исследования и статистические гипотезы.
1. Общие гипотезы отражают основное содержание исследования, которое выводится из общих знаний и теорий и служит в качестве руководства для более глубоких размышлений.
2. Гипотезы исследования являются конкретизацией общих для данного исследования гипотез. Гипотезы исследования являются операциональными, если относятся к конкретным операциям, которые должны быть реализованы для того, чтобы можно было измерить явления, интересующие исследователя. В этом смысле гипотеза должна быть строгой, иметь определенную теоретическую преемственность (то есть включать в себя предшествующие теоретические элементы) и быть проверяемой (то есть подтверждаться или опровергаться на основе анализа собранных данных).
3. Что касается статистической гипотезы, после того, как она сформулирована, необходимо решить, как это установить, какие эмпирические факты подтверждают или опровергают ее. Различные способы статистического анализа служат для определения существующих взаимосвязей и установления того, дают ли полученные величины действенную оценку явлений, то есть определяют, подтверждена гипотеза исследования или она должна быть опровергнута.
Гипотезы существенно отличаются в зависимости от типа проводимого исследования, природы исследуемых явлений и степени прогресса познания в выбранной области. Кроме того, гипотезы меняются в зависимости от метода получения знаний, который использует исследователь. Например, в случае экспериментального метода гипотеза является предсказанием причинного отношения между переменными, внешними по отношению к субъекту, введенными исследователем, и вариациями, измеренными последовательно в данном субъекте. В случае систематических наблюдений гипотеза укажет, какой переменной исследователь должен уделить внимание.
Этика и исследователь (личностные и нравственно-этические аспекты исследования) К.Д.Радина
“Коль знаньем овладеть ты смог,
дари его другим,
Костру, что сам в душе зажег,
Не дай растаять в дым”
Джами
В каждом исследовании в том или другом аспекте проявляются особенности личности самого исследователя. Достаточно отчетливо эти особенности проявляют себя в области человекознания, к которой относится и педагогика. Эти особенности личности педагога-исследователя определяются самой сущностью исследовательской деятельности. Известно, что исследование – это творческий поиск, творчество, предполагающее открытие нового, хотя уровень этой новизны может быть различным.
Субъективно это проявляется прежде всего в том, что интеллектуальная деятельность позволяет видеть наличие знания и незнания, констатировать недостаточность знания, восполнять пробелы. Исследовательская деятельность – это и сомнения в правильности выбранных путей, и мужество в признании ошибочности выбранных способов и сделанных на каком-то этапе поиска выводов, и выбор новых дорог поиска.
В исследовании проблем человека и, в частности, путей его развития очень важна система взглядов самого исследователя на фундаментальные основы бытия, такие как природа и сущность человека, его место в мире, смысл и цель его жизни, смерть и бессмертие.
Во взглядах исследователя в области человекознания важно понимание и признание им духовного мира человека. В педагогике как области человекознания проявляются связи педагогики и философии.
Здесь можно проследить две линии связи. Одна линия, о которой чаще всего говорят ученые, это философия как основа методологических постулатов педагогики, общефилософские ее основания. Но есть как бы субъектная, личностная линия связи – это философские взгляды самого педагога-исследователя. В свое время русский философ Розанов писал о том, что всякая теория, особенно если речь идет об образовании и воспитании, должна опираться на фундаментальные проблемы, которые решает философия. Это проблемы бытия, природы и сущности человека, его духовного мира. В недалеком прошлом такой основой для исследователя была марксистско-ленинская философия, диалектический и исторический материализм, утверждавший первичность материального и вторичность духовного в развитии человека, классовый подход к воспитанию как общественному явлению. А идея классовости, писал Бердяев, убивала в образовании человека диалектико-материалистические основания исследования, как единственные и обязательные, ставили исследователя-педагога в жесткие рамки, предопределяли выводы и оценки.
В современных условиях разработка проблем педагогики происходит на широкой мировоззренческой основе, что подробно обосновывается в книге Б.П.Битинаса “Введение в философию воспитания”, Автор раскрывает возможные опоры на идеализм, неотомизм, прагматизм и другие философские системы, не отрицая однако и возможности опоры на материалистическую концепцию воспитания. В личностных основаниях исследовательского процесса необычайно важен нравственный аспект. Это как бы принятие ученым нравственных ценностей педагогического знания и процесса движения к нему. Это и принятие педагогом-исследователем гуманистических ценностей педагогической науки и, прежде всего, ценностей детства. Однако, как подчеркивает В.В.Краевский в своей книге о методологии педагогического исследования, этим нравственный аспект в исследовательском процессе не исчерпывается. Он проявляется через феномен, который можно обозначить понятием “нравственная культура исследователя”. Эта культура проявляется в построении процедуры исследования не как общее требование, а как действие, имеющее значение и в диагностической процедуре. Как считает С.Л.Рубинштейн, проблема познания это не какой-то обособленный психологический аспект отношения человека и деятельности. Это отношение опосредуется человеческими добродетелями и пороками.
Нравственная культура педагога-исследователя включает такие его качества как честность и принципиальность в научном поиске, как принципиальность утверждения чистоты эксперимента и невозможность пойти на “подгонку” диагностических данных, когда они противоречат научным положениям, значимым для исследователя. Это уважительность к другим точкам зрения и невозможность утверждать значимость собственных взглядов как истину в последней инстанции. Нравственная культура исследователя – это его порядочность, когда он просто неспособен выдать чужое за свое, даже в мелочах обогатить себя за счет других. Нравственная культура исследователя – это трезвый взгляд на свое исследование в пространстве науки, понимание значимости научного поиска других ученых, обоснованное определение значения своего исследования, его места в общем строго научных поисков по данной проблеме. Проявление всех аспектов нравственной культуры педагога-исследователя обогащает его как личность, поднимает его авторитет. Таковы некоторые личностные, нравственно-этические аспекты исследовательского поиска.
С позиции личностных мировоззренческих аспектов остановимся на таком феномене как вера. К сожалению, в раскрытии особенностей исследовательской деятельности этот личностный феномен чаще всего не упоминается. А, между тем, он имеет немаловажное значение и для самого исследователя, и для науки. В последние годы это понятие нашло отражение в психологической литературе. Вера, согласно словарю, это эмоционально-окрашенное, пронизанное чувствами отношение к явлениям действительности. Следовательно, в исследовании веру можно определить как эмоционально-окрашенное, пронизанное чувствами отношение к предмету своей исследовательской деятельности во всех ее ипостасях: к ее целям, ее содержанию, процессу, результатам. Вера – это уверенность в нужности и значимости предмета исследования и правильности избранного пути.
Однако не надо все эти положения принимать без оговорок, ибо на долгом пути есть немало подводных рифов, а главное – есть риск оказаться в противоречии со всем тем, на что ориентирует нравственная культура исследовательского поиска. Надо всегда помнить, что соотношение веры и разума в сознании исследователя может быть разным. Может быть вера, убивающая разумные доводы, слепая вера, определяемая только чувствами. Слепая вера означает сон разума, человек живет и действует на основе силы эмоциональных побуждений. А сон разума рождает чудовищ, и история человеческий цивилизаций дает в этом плане немало свидетельств. Конечно, в исследовательской работе исследователь до такой слепой веры не доходит. Но бездоказательная вера в исключительность своих идей, значимость собственных утверждений может иметь место и у исследователя. Значит, вера должна обязательно подкрепляться разумными и доказательными доводами, которые выдвигает активная мыслительная деятельность. В целом, в исследовательском поиске, в личностных его проявлениях, противоречиво сочетаются критическая мысль человека, открывающего новое и подвергающего сомнению собственные открытия, видящего уязвимые места своих находок и верящего в то, что не все так плохо. Вера как бы ставит заслон ненужным сомнениям и разъедающей душу неуверенности, вера поддерживает творческий тонус. В этом сочетании, совместимости разумного и эмоционального в научном поиске кроется удивительная привлекательность научной деятельности, возможность жить ею, видеть в ней смысл своего существования. И еще важное положение: на этом стыке погруженности мыслью в проблему и веры в нее и возможна, на наш взгляд, интуиция. Как определяет психологический словарь, интуиция – это знание, возникающие без осознания путей и условий его возникновения, это рождение новой идеи, нового знания, быстро, сразу, как озарение. Но и при этом, интуиция – это результат “погружения” человека в свою проблему, работа мысли, умственного напряжения и веры. На этом стыке и возникает новое, часто очень ценное знание как замечательный результат творческого поиска.
Остановимся еще на особенностях движения по исследовательскому пути, на самых первых его ступенях (в частности, при определении проблемы и темы исследования) и раскроем некоторые личностные аспекты этого движения. Всякое исследование начинается с постановки проблемы, с ответа на вопрос, что надо изучить, чтобы заполнить белые пятна в науке. В постановке проблемы в области педагогики исследователь чаще всего идет от практики, от ее потребностей, от современных проблем воспитания и образования. Но на этом он не может остановиться и сразу обозначить свою узкую проблему (чаще всего как тему исследования). На наш взгляд, это движение фиксируется на трех уровнях, И на каждом из них реализуется какое-то личностное отношение, личностные качества исследователя.
Первый уровень – это социальная ситуация общественной жизни, место в ней воспитательно-образовательных проблем. В наши дни появилось какая-то мода рисовать мрачную картину общественных противоречий, не видеть никакого просвета в этой современной ситуации, в том числе и в сфере воспитания и образования. Нередко, как бы на основе этой мрачной картины, формулируется совершенно узкая проблема исследования, и при этом совершенно непонятно, как данная узкая исследовательская проблема разрешит эти вопиющие противоречия общественного развития.
Поэтому на первом этапе, когда в более или менее общем плане дается характеристика социальной ситуации, необходимо также соблюдать требования диагностики, а следовательно, точно выделять в этой ситуации тот план, который связан с вашей проблемой исследователя, и сдержанно и доказательно его представлять.
Так, если ваша проблема выходит на проблему ценностей поколений, то можно говорить об известных расхождениях в этой проблеме, если речь идет об отношении к образованию, но опять-таки нужна доказательность в этих характеристиках и т. д. И сразу надо переходить ко второму, более конкретному, уровню движения к вашей проблеме, когда определяется сама сущность проблемы и дается доказательный ответ на вопрос о его исследованности в науке и о том, что же осталось за пределами выполненных исследований, и насколько важно закрыть эти “белые пятна”. Здесь, на этом уровне, исследователь диагностирует степень и содержательное наполнение данной проблемы, стремясь доказательно включить свое исследование в это общее пространство.
И, наконец, на третьем уровне точно определяются тема, цель, задачи и особенно объект исследования как пространство научных потоков. Третий этап – это полная конкретность и доказательность значимости нашего исследования, которое определяется раскрытием, в виде прогноза, основного его содержания.
В целом, в этом движении от первого к третьему уровню определения пространства собственного исследования, диагностические аспекты постоянно проявляют себя и как “диагностика познания”, и как диагностика состояния научного знания по данной проблеме, и как диагностика значимости собственного исследования.
И это не противоречит определению понятия диагностики как измерения, ибо здесь также имеет место измерение, но уже в своих качественных характеристиках.
Таковы возможные связи личностных аспектов исследовательской деятельности и во всем богатстве проявления личности (и даже индивидуальности) исследователя, и исследовательских процедур. Остановимся на более частных сторонах процедуры исследования, которые связаны с самим процессом его проведения и, в частности, отношениях исследователя и испытуемых, ибо психолого-педагогические науки обычно имеют в качестве испытуемых детей, подростков, взрослых, так или иначе включенных в среду воспитания.
Важным моментом является этический аспект исследования. В этическом кодексе Американской психологической ассоциации (American Psychological Association) представлен ряд моральных правил проведения исследования. Прежде всего, в них говорится о том, что решение провести исследование должно базироваться на оценке вклада, который оно может внести в психологию и человеческое благосостояние. Иногда возникают противоречия между предполагаемым вкладом исследования и его ценностью. Исследователи должны проводить исследование, уважая испытуемых, которые участвуют в эксперименте. Исследователь должен обеспечить психофизическое благополучие испытуемых, участвующих в эксперименте. Кроме того, при планировании исследования исследователь несет ответственность за его этическую приемлемость и соблюдение мер предосторожности, защищающих права испытуемых. Исследователь должен сообщить участникам исследования об аспектах исследования, которые могут повлиять на их желание участвовать в исследовании.
Если методика эксперимента требует, чтобы цель исследования на время проведения была скрыта от испытуемых, поскольку в противном случае, зная о них, испытуемые будут отвечать по-другому или так, чтобы удовлетворить экспериментатора и произвести хорошее впечатление, то сразу после эксперимента исследователь должен сказать об истинных целях исследования.
Исследователь должен уважать свободу человека и его право не участвовать в эксперименте или выйти из эксперимента в любой момент, когда он того пожелает. Необходимо учитывать, находится ли испытуемый в положении подчинения относительно экспериментатора (например, в случае, если исследователь – преподаватель, а испытуемый – студент). Испытуемые имеют право не предоставлять личную информацию.
Исследователь должен защищать испытуемых от чрезмерных физических, умственных или эмоциональных нагрузок. Поэтому все необходимые измерения проводятся так, чтобы свести к минимуму физический, психологический и иной риск для испытуемых, а также максимально устранить возможные неудобства. Запрещено использовать процедуры, которые могут нанести какой-либо вред испытуемым. Также необходимо учитывать, что любая новая ситуация, например, такая, как психологический эксперимент, может вызывать стресс у испытуемых. Поэтому после исследования необходимо предоставить испытуемым необходимую информацию и исключить все недоразумения, которые возникли во время эксперимента.
Информация об испытуемых, полученная во время исследования, является конфиденциальной. Субъекты имеют право не называть себя. Это особенно важно при исследовании лиц с девиантным поведением, преступников и т. д. Кроме того, известно, что испытуемые часто в ходе эксперимента ведут себя таким образом, чтобы удовлетворить социальное ожидание, или дают такие ответы, чтобы произвести впечатление на экспериментатора.
Экспериментатор, иногда неосознанно, может влиять на ответы испытуемых, следовательно, необходимо быть внимательным и не допускать этого. Также необходимо учитывать, что испытуемые практически всегда в ходе эксперимента беспокоятся по поводу оценки их интеллектуального или личностного уровня. Поэтому лучше не сообщать им результаты тестов (особенно отрицательные результаты), если эти результаты (по тестам на интеллектуальность или личностным тестам) могут волновать испытуемого.
Методы сбора первичной информации
“Сокровища не соберешь без горя и без муки,Бутоны розы не сорвешь, не оцарапав руки”.
Джами
Всякое исследование начинается со сбора первичной информации об исследуемом процессе. Первое, что мы делаем – это выясняем, что представляют собой собираемые нами данные.
Все методы сбора информации направлены на определение компонентов исследуемого процесса, то есть в основе методов сбора первичной информации лежит сбор данных. Термин "данные" относится к тем видам информации, которые исследователи получают от изучаемых объектов. Демографические сведения: возраст, пол, национальность, религия и т.д. – один вид данных.
Результаты по пригодности к определенному виду деятельности, полученные с помощью психологических тестов – другой вид. Ответы на вопросы исследователя в устной форме или письменные ответы на различные анкеты – следующая разновидность данных. Сочинения школьников или их оценки, взятые из дневников, характеристики, которые пишут классные руководители, записи, которые сохраняют учителя – все это составляет разные виды данных, которые ученый может собрать в качестве части научного исследования. Следовательно, важным решением для каждого исследователя будет то, как он определит, какие данные и в какой форме должны быть получены им для будущего исследования.
Отдельные методы, такие как фиксация наблюдения, тесты, анкеты, рейтинговые шкалы, которые мы используем для сбора информации, в этой главе в дальнейшем будут называться инструментом педагогического исследования.
В этой главе мы будем рассматривать такие факторы, влияющие на результаты исследования, как достоверность, объективность и валидность. Поэтому, определяя процесс исследования, мы должны не только тщательно продумывать для себя выбор или создание инструментов, но и определение условий, при которых они будут использоваться. В этой связи у исследователя возникает несколько вопросов:
1) Где могут собираться данные первичной информации? Иными словами, этот вопрос относится к месту сбора сведений. Где это может происходить:
– в классе,
– на школьном дворе,
– в отдельной комнате,
– на улице?
2) Когда они могут собираться? Это вопрос времени сбора. Когда это происходит:
– утром,
– днем,
– вечером,
– на выходных?
3) Как часто собирается информация? Это вопрос, относящийся к частоте сбора. Сколько раз собираются данные:
– только один раз,
– дважды,
– больше?
4) Кто собирает информацию? Это вопрос касается пользователя инструмента. Кто это: сам исследователь или кто-то, кого он выбрал для этого?
Эти вопросы очень важны, и от того, как исследователь отвечает на них, зависят собранные данные.
Ошибочно полагать, что исследователь нуждается только в разработке "хорошей методики".
Сведения, представленные разными способами, могут находиться под влиянием одного или всех вышеуказанных условий. Инструмент, который считается самым лучшим, может предоставлять нам бесполезные данные. Например, если использование было неверным: исследователь не понравился респондентам, сбор данных проходил в шумных, не располагающих условиях или же объекты изучения были уставшими. Следовательно, на все эти вопросы необходимо ответить до того, как начнется сбор информации.
Выбор исследователем места, времени, частоты и самих исследуемых всегда влияет на метод, инструмент, который используется. Любой способ сбора данных должен позволять исследователю делать обоснованные и тщательные заключения о способностях или других характеристиках изучаемых людей.
Для исследователя наиболее значимы три характеристики исследовательского инструментария: обоснованность, достоверность и объективность.
Существует несколько способов классификации методов сбора информации. Здесь представлены наиболее часто используемые и разработанные – наблюдение и эксперимент. Тем не менее, исследователи используют множество методов и создают множество классификаций методов исследования.
Наблюдение
“Звезды в небесах.
О, какие крупные!
О, как высоко!”
Сехеку
Наблюдение – организованное восприятие процессов и явлений, связанных с целенаправленным формированием личности школьника. Роль исследователя проявляется в том, что он активно и сознательно ищет факты, руководствуясь целью распознавания признаков исследуемого объекта. Полученные в результате наблюдения данные способствуют проверке той или иной гипотезы, помогают подтвердить или опровергнуть предположения педагога о качествах, характеристиках или параметрах исследуемого.
Главное условие результативности наблюдения заключается в проведении устойчивого и обоснованного контроля.
В литературе по проблемам организации исследований достаточно часто наблюдения разделяются на две группы: включенные и невключенные наблюдения. Под включенными понимаются такие, когда исследователь анализирует исследуемый процесс как бы изнутри. Невключенное наблюдение – это когда исследователь регистрирует все увиденное “со стороны”.
Сегодня такое разделение, несомненно, является довольно искусственным, но, тем не менее, встречается достаточно часто.
Наблюдение состоит в том, чтобы идентифицировать, назвать, сравнить и описать поведение. Метод наблюдения с переменным успехом применялся в ходе исторического развития психологии и наиболее активно использовался в рамках возрастной психологии. В педагогике этот метод используется столько же, сколько он известен психологам.
На заре психологии и педагогики многие ученые, наблюдавшие за развитием своих детей, вели дневниковые записи. И далее, вплоть до конца ХIХ века, ученые предпочитали исследовать поведение детей с помощью метода наблюдения. Однако в последующий период, в связи с широким распространением бихевиористского подхода и утверждением экспериментального метода и лабораторных исследований, метод наблюдения отодвигается на второй план. С 60-х годов XX века ученые начинают вновь обращаться к детскому поведению, как предмету исследования, и это приводит к повышению значимости метода наблюдения. Усиление интереса ученых к методу наблюдения вызвано неудовлетворением и негативными эффектами от преимущественного использования в психологии лабораторных экспериментов.
В 1982 г. Байли (Bailey) предложил классификацию различных типов наблюдения на основании:
1.       Степени структурированности окружающей среды. Среда, в которой проводятся наблюдения, может быть естественной или искусственной.
2.       Степени структурированности самого процесса наблюдения. Заданность наблюдения позволяет регистрировать только формы поведения и ответы испытуемых на изменяющиеся стимулы, вводимые исследователем, в то время как отсутствие заданности позволяет вести наблюдение за тем, что происходит, более свободно и полно.
В педагогической литературе начиная с А.Ф. Лазурского и Л.С.Выгодского, затем в 30 – 40 годы и в сотнях исследований последнего времени (и, в том числе, наших “Методах и методиках педагогических исследований”, в “Диагностике и прогнозировании воспитательного процесса” и во “Введении в диагностику воспитания”) достаточно подробно изложено место наблюдения в диагностико-педагогическом познании, поэтому в этой книге будут рассмотрены только некоторые аспекты применения наблюдения.
Метод наблюдения, в отличие от экспериментального, имеет описательные цели, то есть не предусматривает манипуляцию независимой переменной и выявление причины и следствия. Наблюдение используется в основном в возрастной психологии и в педагогике. Недостатком в применении этого метода является субъективность, избежать которой можно, используя систематические процедуры и строгое планирование наблюдения.
Цель наблюдения – определить, что такое поведение. Это трудная задача, потому что поведение – очень широкое понятие. Поведение имеет, с одной стороны, неврологическую, физиологическую и анатомическую основу, с другой социально-психологическую и социально-педагогическую основу, а также включает индивидуальные действия и взаимодействия со средой, трудом (производством) и другими индивидами.
Наблюдать – означает также и классифицировать. Классификация может быть проведена на основании конкретных или абстрактных критериев. Под конкретными критериями понимаются формальные, топологические и кинетические свойства поведения (например, поза, локализация в пространстве, ориентация). Кроме того, к конкретным критериям относится влияние поведения на саму среду (социальную, педагогическую или биологическую) – индивид может деформировать среду и сместить ее элементы. Абстрактные критерии предполагают теоретическую интерпретацию конкретных показателей. Таким образом, исследуются не только причины, но и функции поведения.
Существует три основных типа наблюдения: наблюдение в естественных условиях, наблюдение в контролируемых условиях и косвенные методы наблюдения.
1. Наблюдение в естественных условиях предполагает проведение исследования таким образом, что поведение объекта исследования не нарушается. Обычно оно проводится в среде, привычной для испытуемого, что подразумевает сохранение естественных для него условий. При естественном наблюдении можно использовать такие средства регистрации информации, как кинокамера и магнитофон (особенно для регистрации вербальной информации). Этот вид наблюдения может проводиться либо как скрытое (включенное), либо как открытое (невключенное) наблюдение.
При включенном наблюдении исследования проводятся в естественных условиях путем подробного и объективного описания происходящего. Такое наблюдение проходит при условии, что наблюдатель является участником происходящего и полностью адаптирован к группе. Члены группы могут знать, что за ними ведется наблюдение, но, чаще всего, наблюдатель, пытаясь войти в группу, скрывает то, что он собирается вести наблюдение и играет роль члена группы. Однако такого рода наблюдение создает проблемы двух типов. Прежде всего это этическая проблема вторжения в личную жизнь человека. Кроме того, фактом вхождения в группу наблюдатель неизбежно изменяет ее. Этого не происходит только в случае многочисленности группы. Поэтому данный тип наблюдения особенно пригоден для групп с большим количеством участников.
2.       Второй тип наблюдения – это наблюдение в контролируемых условиях, которое подразумевает определенный контроль за зависимой переменной, даже если независимая переменная не меняется экспериментатором. Данное наблюдение имеет описательные цели и допускает использование контрольных групп.
3. Третий тип наблюдения – косвенные методы наблюдения (интервью, анкеты, опросники). Этот тип наблюдения может проводиться во всех возрастных группах. Иногда он сочетается с непосредственным наблюдением.
Существуют некоторые проблемы применения этого метода, особенно в случае, если, например, интервью с детьми проводят родители, так как родители могут субъективно интерпретировать поведение своих детей. Зачастую также родители хотят угодить исследователю или показать высокий уровень компетентности.
Если интервью или анкеты проводятся с детьми, то прежде всего возникает проблема понимания (то есть насколько дети понимают то, о чем их спрашивают в задании, анкете, интервью), а также проблема мотивации для выполнения задания. Довольно часто дети упрямятся выполнять задания такого типа. Тогда хорошим методом для выполнения задания является стимулирование.
Основные преимущества наблюдения – это тщательное описание исследуемого явления или поведения так, как они существуют в природе. Недостаток заключается в том, что наблюдение, в отличие от экспериментального метода, не может выявить причинно-следственную связь. Кроме того, довольно часто при наблюдении отсутствуют гипотезы.
Источниками ошибок наблюдения могут являться, прежде всего, реакции испытуемых, то есть их поведение может меняться в зависимости от присутствия наблюдателя. Для того, чтобы избежать этих ошибок, необходимо использовать методы наблюдения, при которых наблюдатель не вмешивается в происходящее, или использовать наблюдателей, которые уже присутствуют в естественном окружении испытуемого, например, преподавателей.
Другой источник ошибок связан с поведением самого наблюдателя и зависит от его физических и психологических свойств, (например, способности к наблюдению, его ожиданий).
Действительно, результаты наблюдений могут быть связаны с ожиданием, которое сам наблюдатель имеет относительно ситуации. Следовательно, можно сказать, что валидность наблюдений зависит как от наблюдателя, так и от надежности используемого метода. Следующим источником ошибок является сложность наблюдаемого поведения. Чем сложнее поведение, тем больше возможность ошибок. Поэтому в процессе исследования важно использовать простые виды кодирования материала, которые позволяют наиболее точно зарегистрировать наблюдаемое поведение.
Олпорт (Allport) в 1937 году выделил некоторые характеристики, которые присущи хорошему наблюдателю. Эти характеристики остаются важными до настоящего момента:
опыт;
интеллект;
интуиция;
независимость от того, за чем (или кем) ведется наблюдение;
понимание сложности объекта.
Планируя наблюдение, исследователь должен сделать несколько выборов. Прежде всего ему необходимо выбрать группы, за которыми будет вестись наблюдение. Данные группы должны принадлежать к одной категории, иметь свойства, отличающие их от тех групп, которые принадлежат к другой категории. Каждая группа должна включать лиц с однородным поведением. В конечном итоге лучше иметь большое количество групп, также избегать абстрактных принципов классификации.
Но так как трудно наблюдать одновременно за многими группами, необходимо выбрать те, которые являются важными для целей исследования. Выбор группы наблюдения подразумевает ясное определение целей исследования и поведения, за которым будет вестись наблюдение.
Следующее, что необходимо сделать, это:
– Выбор таксономии, то есть того, какие виды поведения будут наблюдаться. Это зависит от целей исследования.
– Выбор, связанный с временными характеристиками, то есть помимо типа наблюдения необходимо решить, когда и сколько времени наблюдать.
– Выбор способов записи, то есть использование “живой” записи или других видов записи, например, с помощью магнитофона, видеомагнитофона и т. д. Это также зависит от целей исследования.
– Выбор системы кодирования, то есть системы обозначений для регистрации наблюдаемых аспектов поведения. При этом лучше использовать код, который ускоряет запись.
– Выбор вспомогательных технических средств, то есть бумаги, ручки, магнитофона, телекамеры и т. д.
– Выбор степени обобщения, которую необходимо получить. Если необходимо обобщить большое количество случаев, то потребуется большое количество испытуемых и наблюдаемых ситуаций.
– Выбор контролируемых факторов исследования, то есть необходимо исключить все то, что “загрязняет” результаты (например, вмешательство наблюдателя, ожидания которого могут привести к искажению результатов).
Существуют различные типы выборок, используемых при наблюдениях. Неструктурированная выборка – это такая выборка, в которой не накладываются никакие ограничения на испытуемых, на порядок наблюдения, на методику наблюдения. Она является оптимальной для описательных работ, то есть работ, которые не предполагают проведения количественного анализа результатов и позволяют ознакомиться с окружением.
Полная непрерывная выборка. Кратко описывается природа наблюдаемого поведения, момент появления данного типа поведения и его продолжительность, а также данные об исследователе. Метод дает наибольшее количество информации.
Выборка для последующих фокусированных наблюдений. В группе начинают с отдельного индивида и наблюдают за ним в течение заданного времени. Затем последовательно каждый член группы наблюдается таким же образом то же самое количество времени. Этот метод используется тогда, когда невозможно наблюдать одновременно за всеми испытуемыми.
Выборка по порядку. Обычно в данном случае исследователя интересует порядок появления определенных форм поведения. Следовательно, регистрируется не момент появления тех или иных форм поведения, а только порядок появления (раньше или позже другого).
Выборка по наличию-отсутствию. Наблюдается, присутствует или отсутствует определенное поведение в определенный период времени. Не представляет интереса ни продолжительность, ни частота поведения. Однако при этом методе лучше использовать более полные записи.
Заполнение матрицы. Этот метод позволяет представить в таблице взаимосвязь между поведением различных испытуемых. Такой тип выборки в большей степени подходит для исследования отношений между испытуемыми, чем для исследования индивидуального поведения (отношения доминантности, коммуникативные отношения и т. д.).
На практике применяется не какой-либо из указанных методов отдельно, а комбинация нескольких методов в зависимости от ситуаций и целей исследования.
Довольно часто наблюдение проводится не одним, а несколькими наблюдателями, результаты которых сравниваются. В этом случае основной проблемой является проблема согласованности результатов нескольких наблюдателей (экспертов).
Обычно считается, что согласованность высока, когда имеется совпадение примерно по 85% материала. До сих пор неизвестно, насколько полным должно быть совпадение, чтобы исследование считалось валидным. Обычно согласование наблюдений делается не по всему объему данных, а приблизительно по 15% всего материала.
Социометрия
“Недостижимое, как это близко –Ни развязать нельзя, ни посмотреть”.
О. Мандельштам
Социометрия – метод изучения взаимоотношений. Социограмма является визуальным представлением, обычно с помощью стрелок, тех выборов, которые ученик делает среди своих одноклассников, с которыми взаимодействует. Часто используется для оценивания климата и структуры межличностных отношений внутри класса, но это не ограничивает использование социограммы. Каждый ученик представлен либо кружком (для девочек), либо треугольником (для мальчиков). а стрелки, затем поставленные, показывают различные предпочтения ученика при ответе на заданный вопрос. Например, учеников могли попросить отметить тех людей, которые, как они считают, являются лидерами в классе, которыми восхищаются больше всего, находят особо полезными, которых хотелось бы иметь в друзьях, в партнерах в исследовательском проекте и т.д. Затем ответы учащихся используются для построения социограммы.
Другой версией социометрического способа является назначение на листе бумаги разным людям разных ролей в групповой игре. Учащихся просят распределить разных членов класса по ролям в игре, с целью иллюстрации их взаимоотношений. На бумаге составляется список ролей, а затем учеников просят вписать имена тех людей, которых, по их мнению, роль описывает лучше всего. Может быть предложен практически любой тип ролей. Распределение предпочтений и выборов, которые делают люди, часто проливает свет на то, как одни личности видятся другими.
Лонгитюдный метод
“Не драгоценную ли яшму я нашла?
Подумала – и руку протянула.
Но тут же блеск пропал.
То белая роса,
Ложась на землю, яшмою блеснула”
Идзуми Сикейу
Под лонгитюдным методом подразумеваются неоднократные наблюдения за явлением во времени с целью выявления постоянных аспектов и изменений и их объяснения.
Можно заметить, что лонгитюдный метод является особым типом наблюдения. Его целью является установление причин внутренних индивидуальных изменений у одного индивидуума, различных индивидуумов и в различных группах. Многие считают, что этот метод является идеальным для возрастной психологии, которая может быть определена как наука, предметом которой являются изменения, происходящие в человеческом поведении в зависимости от возраста.
В начале развития возрастной психологии в педагогике послевоенного периода широко использовался лонгитюдный метод. Действительно, имеется много дневников и биографий, в которых описывается поведение детей в ходе их развития. Тем не менее, до 20-х годов этот метод не использовался широко по причине отсутствия методов анализа текстов. И только с развитием тестологии, используемой Терманом (Terman) с 1916 года, лонгитюдный метод вновь начал широко применяться. Однако после первых исследований в 30-х–40-х годах из-за требуемых больших финансовых затрат этот метод наблюдений стал использоваться все реже и реже. В последние 30 лет ученые снова открыли лонгитюдный метод.
Для получения данных при лонгитюдном методе можно использовать тесты, анкеты или метод наблюдения. Некоторые исследования подразумевают также измерение непсихологических данных (например, физических характеристик испытуемых или данных, относящихся к их среде обитания). Временная дистанция между измерениями при лонгитюдном исследовании зависит от рассматриваемого периода жизни. Например, для взрослого неделя – это очень короткий промежуток времени, в то время как для новорожденного – это очень значительный промежуток времени. Однако, несмотря на это, лучше всего проводить наблюдения с постоянными интервалами.
Преимущества лонгитюдного метода
“Мы сводим счеты, вводим счет.
Лишь цифры соблюдают век.
Одной природе чужд просчет…”
В. Соснора
Лонгитюдный метод не только фиксирует, но и объясняет изменение, которое происходит с возрастом. Лонгитюдный метод предусматривает наблюдение или измерение на одних и тех же испытуемых. Наблюдение за ними ведется в течение определенного времени. Следовательно, внимание уделяется изменению “внутри” самого индивидуума, а не изменению между индивидуумами.
Данный метод позволяет сравнение с другими испытуемыми.
Данный метод позволяет сравнивать изменения, которые происходят при различных внешних условиях.
Недостатки лонгитюдного метода
“Столько не разобрано бумаг,
Столько не досказано историй!”
Н. Гумилев
Время. Требуется много времени, чтобы завершить исследование.
Отсев. Может случиться так, что некоторые испытуемые выйдут из исследования или их по различным причинам нельзя будет найти.
Повторение проб. Может случиться нечто, что снизит валидность исследования, например, испытуемые выучат правильные ответы или со временем догадаются о целях экспериментатора и начнут играть роль “хорошего” испытуемого.
Устаревание теоретико-методологического аппарата, который использовался в начале исследования.
Эквивалентность используемых тестов, если они повторяются несколько раз.
Гипотеза, которая лежит в основе лонгитюдного метода, состоит в том, что развитие человека определяется его возрастом, биологическими причинами, индивидуальными и историческими событиями и условиями окружающей среды.
Согласно “лайф–спэн” (life–span), возрастные изменения происходят в зависимости от возраста и когорты. Под когортой подразумевается совокупность индивидов, принадлежащих к определенному слою населения, которые прожили одинаковые исторические события в один и тот же промежуток времени. Можно исследовать различное поведение в рамках одной и той же когорты, разницу между различными группами одной и той же когорты или разницу между различными когортами.
Для лонгитюдного метода важно выделить факторы, которые могут влиять на исследование. Если данные факторы определены до начала исследования, то можно включить их в исследование и учитывать их влияние. Если же они определены после исследования, то, как правило, это факторы, которые возникли во время исследования, например, изменение здоровья некоторых испытуемых.
Существуют различные типы лонгитюдных методов.
При использовании метода первого типа внимание уделяется спонтанным изменениям, которые происходят у испытуемых относительно определенных переменных или поведения.
При втором типе лонгитюдных методов исследуются отношения между двумя или более переменными.
Третий тип приближается к экспериментальному методу в том смысле, что между моментами наблюдения вводятся воздействия. Однако, данный тип метода не подразумевает использование контрольных групп и отличается от экспериментального метода, так как не позволяет точно выявить причинно-следственные связи.
Метод поперечных срезов
 “Подует ветер и встает волна,
Стихает ветер – волна спадает”
Кино Цураюки
Альтернативой лонгитюдному методу является метод поперечных срезов.
Этот метод подразумевает сравнение выборки испытуемых различного возраста. Это сравнение может быть полезным при условии, что уже проведено лонгитюдное сравнение малого количества испытуемых.
Преимущество метода поперечных срезов заключается в том, что он позволяет получить за короткое время сравнение субъектов различного возраста. Проблема заключается в создании эквивалентных групп относительно многих переменных, таких как пол, уровень образования, социальный слой и т.д. Кроме того, если испытуемые принадлежат к различным когортам, то, несомненно, они имеют и различный опыт.
Выбор между лонгитюдным и методом поперечных срезов зависит, однако, от целей исследования.
Исторические методы
“Как между нами сходство описать?”
Н.Заболоцкий
Еще одним методом является историческое исследование. Данный метод используется для изучения прошедших событий или актуальных проблем путем исследования предшествующих исторических событий. Данный метод может быть использован для проверки того, каким образом настоящие события соотносятся с прошедшими событиями.
Исторический метод имеет ограничения, поскольку невозможно быть уверенным, что два ряда данных или ситуаций, которые сравниваются, являются одинаковыми. Особенность данного метода заключается в том, что он основан на использовании наблюдений, которые не могут быть воспроизведены. Обычно исторический метод используется только одним исследователем, что очень редко позволяет проверить гипотезы исследования, поскольку оно построено на индуктивных рассуждениях.
Данный метод подразумевает также работу с архивными документами. Архивное исследование уместно или тогда, когда уже собраны данные, относящиеся к гипотезам, при этом сбор новых данных не имеет смысла, или в случае, если эксперимент с переменными, представляющими интерес, невозможно осуществить по этическим или бытовым мотивам.
Ограничивает применение архивных данных то, что они, как правило, собирались не для научных целей. Например, частные организации, которые собирали данные, осуществляли это для своих целей, часто используя способ, не приспособленный к потребностям исследования. Поскольку архивные данные имеют научную ценность, организации, которые собирают эти данные, должны ставить задачи, подобные тем, которые поставил бы ученый.
Кроме того, архивное исследование всегда проводится после того, как произошли события, что затрудняет интерпретацию особенностей наблюдаемых отношений. Исследователь, который опирается на архивные данные, сталкивается со всеми теми ошибками, которые только могли произойти при сборе данных.
Метод исследования отдельного случая
“Плоды унификации – зловещи:
Везде стоят одни и те же вещи”.
А.Межиров
Другим типом метода является метод исследования отдельного случая. Данный метод используется для интенсивного изучения одного человека с целью сбора значительного количества информации о нем. Исследование отдельных испытуемых имеет давнюю традицию. Фехнер (Fechner), которого некоторые исследователи считают основоположником экспериментальной психологии, работая с отдельными испытуемыми, открыл основные законы психофизики и изобрел базовые психофизические методы, которые и сегодня используются для измерения сенсорных порогов.
Данный метод эксперимента с отдельными испытуемыми, в отличие от метода расчета средних показателей, полученных на многих испытуемых, дает более достоверное представление о поведении отдельных индивидов. Кроме того, в экспериментах с отдельными людьми менее вероятно обнаружить влияние мало значимой переменной, поэтому экспериментатор должен внимательно отслеживать переменные, влияющие на эксперимент.
Если проводится эксперимент с использованием схем исследования для групп, то сравниваются результаты одной группы испытуемых с другой или результаты той же самой группы в различных условиях. Если в эксперименте участвует испытуемый, то сравнивается его поведение, предшествующее введению экспериментальной манипуляции, с поведением того же испытуемого после экспериментальной манипуляции.
Данный метод особенно часто используется в психологии личности, медицинской психологии и, к сожалению, не очень часто – в педагогике. Он предусматривает четыре этапа:
-                   полное описание действительного состояния проблемы;
-                   получение информации об обстоятельствах, которые привели к нынешней ситуации;
-                   оценка гипотез, построенных на базе собранной информации;
-                   проверка одной или более гипотез и установление формы терапевтического воздействия.
Экспериментальный метод
“Тихо, тихо ползи,
Улитка, по склону Фудзи
Вверх, до самых высот”.
Исса
Экспериментальный метод подразумевает манипуляцию несколькими переменными, что позволяет установить отношения причинности, то есть экспериментальный метод обладает особенностями, которые делают возможным установление причинно-следственных связей или каузальных отношений между событиями.
Применение этого метода требует от исследователя проведения эксперимента с соблюдением всех требований, предъявляемых к такого рода исследовательской деятельности (выбор независимых переменных, определение величин независимых переменных, выбор способа измерения ответов и реакций испытуемого, контроль за ходом эксперимента, устранение помех, выбор метода математической обработки результатов и т. д.).
Также подразумевается систематический контроль за всеми факторами, которые отличаются от независимых переменных, но которые могут влиять на исследуемое явление.
Экспериментальный метод имеет некоторые преимущества.
Прежде всего это возможность экспериментатора манипулировать одной или несколькими переменными, что позволяет получить достаточно ясную интерпретацию результатов. Кроме того, это почти полный контроль за ситуацией исследования. Данный метод дал в прошлом хорошие результаты.
Однако этот метод был подвергнут критике, потому что результаты лабораторных экспериментов всегда являются результатами, полученными в искусственных условиях, и не могут быть перенесены на естественные ситуации. Большая часть исследователей знает об этом и понимает, что лабораторные данные являются показательными только в том смысле, что демонстрируют вариант того, что может произойти в обыденной жизни.
Следовательно, необходимо тщательно изучить возможность обобщения результатов, которые получены в лабораторных искусственных ситуациях, хотя необходимо заметить, что искусственность собранных результатов зависит от используемой стратегии исследований.
В рамках экспериментального метода различают три основные стратегии исследования.
1. Полевые эксперименты предполагают систематические наблюдения за релевантными величинами, а также прямое манипулирование одной или несколькими величинами. При полевом методе требуется сотрудничество с официальными учреждениями.
2. Лабораторный эксперимент – это стратегия, которая помогает экспериментатору максимально контролировать условия, в которых ведутся наблюдения за поведением. Исследователи, выбирающие эту стратегию, чаще интересуются общими аспектами поведения и когнитивных процессов. Они стремятся создать в лабораторных условиях как бы наиболее общий случай. Эта стратегия считается единственной истинно научной. Однако, в настоящее время эта стратегия подверглась критике со стороны многих ученых. Известна роль, которую играют социальные условия в когнитивных процессах. Была также подчеркнута особая роль субъектов исследования и тенденция испытуемых доставить удовольствие исследователю. Поэтому считается, что данная стратегия исследования (лабораторный эксперимент) имеет слабую валидность. Она характеризуется глубоким проникновением в процесс и трудностью сравнения результатов эксперимента с результатами, возможными в реальной жизни.
3.Выборочные исследования и оценочные задания – обе эти стратегии изучают отчеты, которые субъекты представляют о себе, своей вере, о своем мнении и т. д. То есть исследуется поведение, которое является ответом на вопросы исследователя, а не реакцией на специфический контекст. Например, заполнение шкалы поведения. Разница между выборочным исследованием и оценочным заданием заключается в том, что в выборочных исследованиях используются обычно процедуры представления стимулов и условий, знакомых испытуемым, в то время как в оценочных заданиях используются комплексные стимулы и незнакомые контексты. Однако предполагается, что контекст, поддерживаемый максимально нейтральным, в отличие от лабораторного эксперимента, не оказывает влияния на поведение.
В экспериментальном исследовании может быть одна или более независимых переменных. Если имеется только одна независимая переменная, то эта переменная должна иметь по крайней мере два значения. Формируется и изучается столько групп объектов, сколько имеется значений.
Например, если независимой переменной является пол и эта переменная имеет два значения – мужской и женский, то у нас будет две группы субъектов: одна состоящая из мужчин, другая – из женщин. Однако довольно часто изучается комбинированный эффект двух или более переменных, потому что исследователь имеет несколько больше гипотез или считает, что влияние одной переменной может зависеть от значения другой. Схема исследования, в которой имеется более одной независимой переменной, называется факториальной. Факториальная схема – это схема, в которой используются две или более переменные таким образом, чтобы рассмотреть все возможные комбинации значений каждой переменной. В наиболее простом случае имеется две независимые переменные, каждая из которых имеет два значения. Схема данного типа называется 2´2, то есть мы имеем две переменные, каждая из которых имеет два значения.
Другим случаем является схема 2´3. В этом случае мы также имеем две независимые переменные, однако первая имеет два значения, а вторая три значения. Пример факториальной схемы: исследование запоминания вербального и невербального материала с отвлекающим заданием на 3, 10 и 20 минут, которое испытуемый выполняет в промежутке между предъявлением ему материала для запоминания и измерением памяти. В схеме данного типа 2´3 имеем две независимые переменные – запоминание материала и отвлекающее задание. Первая независимая переменная – запоминание материала – имеет два уровня, то есть материал может быть вербальным или визуальным.
Вторая независимая переменная – отвлекающее задание – имеет три значения, потому что отвлекающее задание может быть на 3, 10 или 20 минут. В данном случае имеем шесть групп субъектов: 3 группы должны запомнить вербальный материал, 3 – визуальный.
В трех группах испытуемых, которые должны запомнить вербальный материал, одна имеет отвлекающее задание на 3 минуты, другая – на 10 минут, третья – на 20 минут. В трех группах испытуемых, которые должны запомнить визуальный материал, также одна группа с отвлекающим заданием на 3 минуты, другая – на 10 минут и третья – на 20 минут.
Преимущество факториальных схем заключается в том, что они позволяют оценить как основное влияние каждой независимой переменной, так и влияние взаимодействия различных рассматриваемых независимых переменных. Под основным влиянием понимается специфическое влияние одной переменной независимо от других.
В примере, который мы привели, можно оценить специфическое влияние типа материала (вербального или визуального) и времени отвлечения (3, 10 или 20 минут) на запоминание материала. Что касается влияния взаимодействия, то можно определить совместное влияние всех независимых переменных через взаимодействие каждый раз, когда влияние независимой переменной отличается в зависимости от того, связана ли она с одним или другим значением другой независимой переменной.
В приведенном примере можно оценить взаимосвязь между определенным типом материала запоминания и временем отвлечения, а также сравнить это особое условие с другим.
Экспериментальное исследование характеризуется в целом тремя фазами.
В первой фазе мы имеем пред-тест, то есть одна или две переменные измеряются до применения экспериментального вмешательства по отношению к субъектам.
Вторая фаза представлена экспериментальным вмешательством, то есть тем, что делает экспериментатор с испытуемыми в ходе эксперимента. Обычно имеется экспериментальная и контрольная группы. Экспериментальная группа – это та, которая подвергается экспериментальному вмешательству. Контрольная группа не подвержена экспериментальному вмешательству и служит для контроля за результатами, полученными в экспериментальной группе. Таким образом, сравниваются результаты группы, которая была подвергнута воздействию, с результатами группы, не подвергнутой экспериментальному воздействию.
Третья фаза представлена пост-тестом, в котором измеряются те же самые переменные, которые измерялись в пред-тесте, и устанавливается, произошли ли какие-либо изменения в данных переменных относительно пред-теста, то есть устанавливается, вызвало ли экспериментальное вмешательство изменения.
В начале данной главы уже указывалось, что в педагогических исследованиях используют три основных источника сбора информации:
а) от самого исследователя;
б) непосредственно из изучаемого;
в) от других лиц, связанных с исследуемым объектом, часто называемых информантами, которые имеют достаточное количество достоверной информации об исследуемом объекте.
В качестве примера давайте рассмотрим ситуацию, когда исследователь хочет проверить свою гипотезу, по которой разработанный им исследовательский метод (А) изучения истории позволяет формировать более высокий уровень способности размышлять, чем в классах, где работа построена по другому, более традиционному (Б) (лекционному) методу.
Если исследователь использует метод А, то в этом случае он наблюдает за учениками в классе, отмечая частоту проявления более высокого уровня способности размышлять. Или можно проверить существующие школьные записи, которые включают в себя результаты тестов и/или небольшие материалы, которые, по мнению наблюдателя, демонстрируют способность размышлять.
Выбрав метод Б, исследователь проводит тесты или просит для обоснования заключения/вывода различные работы учащихся (сочинения, доклады). Также можно использовать собеседование, с применением таких вопросов, которые вызвали бы размышление учеников о предмете преподавания (в данном случае – истории).
Наконец, если исследователь выбирает третий метод, то он беседует с людьми (учителями или другими учениками) или просит их заполнить рейтинговую шкалу, в которой опрашиваемые должны оценить способность учащихся размышлять.
Трудно не согласиться, что источник получения информации определяет и способ ее получения. Таким образом, имея три источника получения информации мы имеем три способа получения первичной информации.
Пример 1. Информация от исследователя.
Психолог-педагог, интересующийся обучением и развитием памяти детей, считает, сколько времени в детском саду требуется, чтобы научить детей правильно проходить через лабиринт, нарисованный в углу двора. Он записывает свои данные в специальном листе подсчетов.
Исследователь, изучающий взаимоотношения людей, фиксирует, как различается в разных ситуациях поведение людей, которые долгое время работают вместе.
Пример 2. Предметный способ.
Учитель в начальной школе использует недельную контрольную работу, проверяющую, насколько правильно ученики запоминают правописание новых слова, выученных в течение недели.
По просьбе исследователя по старшим классам одной из санкт-петербургских школ были разосланы анкеты, в которых учащихся просили выразить свое отношение к новому учебному плану по математике.
Преподаватель английского языка, по просьбе исследователя, предложил своим учащимся вести еженедельно дневник, в котором они записывали бы свои впечатления о произведениях, которые были прочитаны как домашнее чтение за неделю.
Пример 3. Информантный или информационный способ.
Учителям предложено использование рейтинговой шкалы для того, чтобы оценить способности ученика к выразительному чтению.
Исследователь просит родителей вести эпизодические записи, в которых они описывали бы, как их дети спонтанно обыгрывают телевизионных героев.
Важнейшим для исследователя является вопрос, откуда им взяты методы сбора информации.
Обычно подавляющее большинство педагогов и психологов, работающих со школьникам, используют два основных способа поиска методов сбора данных:
а) находят, адаптируют к своим условиям и используют ранее существовавшую методику;
б) создают свою собственную.
Создание своего инструмента самим исследователем имеем определенные сложности. Конструирование своей собственной методики занимает изрядное количество времени, усилий, не говоря уже о невероятном количестве необходимых умений и способностей и просто очень высокой квалификации исследователя. Начинающему исследователю лучше несколько дней или недель покопаться в библиотеке и найти многократно проверенную методику, наилучшим образом подходящую к задачам исследования, чем создавать свою собственную.
Выбор уже известной методики более предпочтителен, так как она разработаны экспертами, обладающими необходимыми знаниями. Выбор уже созданного инструмента занимает меньше времени, чем проектирование нового, для измерения одного и того же предмета.
Методы первичного оценивания
“...только так могу я получить
оттиск мира”
Тадеуш Ружевич
Проявления свойств воспринимаемых объектов могут быть обозначены определенными числами. Поэтому приписывание чисел определенным сторонам объектов, явлений или событий в соответствии с какими-либо правилами создает некоторую шкалу. Использование различных правил в приписывании чисел различным свойствам объектов дает различные измерения и различные шкалы.
Таким образом, измерение величин, понимаемое в самом широком смысле, – это метод, с помощью которого мы устанавливаем взаимно однозначное соответствие между величинами, с одной стороны, и между всеми числами, с другой.
Это соответствие может устанавливаться на четырех уровнях, в основе которых лежат различные эмпирические операции и которые отражают разные шкалы измерений.
Первый уровень – это установление отношений равенства между объектами. Эта операция создает шкалу наименований.
Второй уровень – операция установления отношений “больше – меньше”, что лежит в основе шкалы порядка.
Третий уровень – установление интервалов или разностей типа 15 = 21 – 6, что создает шкалу интервалов.
Четвертый уровень – операции установления равенства отношений типа
25 : 5 = 75 : 15, что соответствует шкале отношений.

Шкала наименований (номинальная)
“На разноцветные квадраты распался мир передо мной”.
В. Шефнер
Эта шкала наипростейшая и, в то же время, самая низкая по качеству шкала, которую может использовать исследователь. При работе с этой шкалой ученый просто присваивает число разным категориям для того, чтобы показать разницу. Например, социолог может перевести две переменные: пол и группа, в две категории, женщина и мужчина, и присвоить "1" женщинам, а мужчинам "2". Другой исследователь, анализируя обучение чтению, назначает показатель "1" методу, основанному на чтении целого слова, число "2" фонетическому методу, и "3" смешанному.
В большинстве случаев преимущество шкалы наименований в том, что это облегчает компьютерный анализ. Классификационный критерий для шкалы наименований – группа перестановок X' = f (x), где f(x) означает любую взаимно однозначную подстановку.
Допустимая статистика для шкал наименований – это число случаев, мода, корреляция случайных событий.
Типичные примеры номинальной шкалы – нумерация участников спортивных соревнований, нумерация домов и квартир, номера телефонов и т.п.
Для постройки и использования шкалы наименований необходимо провести классификацию данных на определенное число классов.
Ординальная шкала
По ней данные могут быть упорядочены несколькими способами: от высокого к низкому или от наименьшего к наибольшему. Например, исследователь может упорядочить результаты успеваемости учеников по биологии от высокого к низкому. Однако заметим, что различие в результатах или действительных способностях у первого в ряду и второго и у пятнадцатого и шестнадцатого не может быть одинаковым. Ординальная шкала вскрывает связь между индивидуумами.
Интервальная шкала
Эта шкала сохраняет все характеристики ординальной шкалы с одним дополнением: интервалы между точками в шкале равны. Например, в большинстве доступных математических тестах на достижения расстояния между результатами обычно равны. Таким образом, интервал между точками 70 и 80 будет таким же, как между 80 и 90. Заметим, что нулевая отметка на интервальной шкале не означает полное отсутствие измеряемого явления, то есть ноль градусов по шкале Фаренгейта не значит, что нет температуры. Для дальнейшего объяснения возьмем чаще всего используемый показатель умственного развития IQ. Будет ли разница между IQ 90 и 100 (10) равна разнице между IQ 40 и 50 ( также 10 точек)? Или разнице между IQ 120 и 130? Если мы принимаем, что результаты составляют интервальную шкалу, то мы должны предположить, что 10 точек – одинаковое значение на участках шкалы. Но знаем ли мы это? Нет, и ниже мы это объясним. Мы можем продемонстрировать равные интервалы, обратясь к некоторым измерениям, приняв стандартные единицы. Эта одна из причин существования Института метрологии, находящегося в Санкт-Петербурге. Каждый желающий может посетить его и действительно "увидеть" стандартные “метры” (“килограммы”, “граммы” и т.д.), которые определяют эти единицы. Так как это не просто, вы можете предположительно проверить вашу школьную линейку, используя “стандартные сантиметры”, чтобы увидеть, что один сантиметр равен другому на протяжении всей линейки. Вы можете буквенно обозначить “стандартный сантиметр” на разных отметках линейки. Но подобных стандартных единиц нет для IQ или любой другой переменной, используемой в педагогических исследованиях. Годы спустя, были разработаны сложные и умные технологии, чтобы создать интервальные шкалы для исследований. Детали остаются за скобками этой книги, но нужно знать, что все они основываются на очень спорных допущениях.
В действительной практике большинство исследователей предпочитают действовать так, как если бы они имели интервальную шкалу, потому что она позволяет использовать более восприимчивые процедуры анализа данных и также потому, что с годами использование интервальной шкалы стало иметь смысл. Но в любом случае, действие, "как если бы" мы имели интервальную шкалу, предполагает допущения ( а в конечном итоге и данные), которые не могут быть доказаны.
Соотносительная шкала
Интервальная шкала не обладает достоверностью, если у нее нет нулевой отметки. Шкала, имеющая нулевую отметку, или точку отсчета, называется соотносительной. Например, шкала, созданная для измерения высоты, будет соотносительной, так нулевая отметка на ней представляет полное отсутствие возвышенности. Нулевая отметка на весах будет обозначать отсутствие веса (массы). Соотносительная шкала почти никогда не используется в педагогических исследованиях, так как исследователи редко используют измерения, имеющие действительно нулевую точку. Даже в редких случаях, когда ученик не получил ни одного балла за ответ на уроке, это не значит, что у него нет того, что измеряется. К другим переменным, включающим соотносительную шкалу, относятся заработок, время на задание, возраст и т.д.
Здесь уместен вопрос:" Хорошо, но что дальше? Почему эти различия так важны?". Существует, по крайней мере, две причины, по которым вы должны получить элементарное понимание разницы между этими четырьмя методами первичной оценки информации. Соотносительная шкала представляет больше информации, чем интервальная, которая предоставляет больше информации, чем ординальная, ну а ординальная -больше, чем номинальная. Из этого следует, что, по возможности, исследователи должны использовать тот тип измерений, который предоставит максимум сведений для ответа на изучаемые вопросы. Вторая причина в том, что некоторые виды статистических процедур не подходят для разных шкал. Способ, по которому данные в исследованиях организуются, диктует определенный единственный тип статистического анализа (более подробно см. в главе, посвященной описательной статистике).
Иногда исследователи имеют свободу выбора. Они могут рассмотреть данные как в ординальной, так и в интервальной шкалах. Например, исследователь использует самостоятельно заполняемую анкету для измерения самооценки. Обработанная по количеству отмеченных пунктов (да/нет) анкета показывает высокую самооценку. Для данной модели 60, исследователь обнаружил колебание результатов от 30 до 75. Можно обработать данные по интервальной шкале, при этом необходимо принять, что равные интервалы в результатах (30-34,35-39,40-44) представляют равные различия в самооценке. Заметим, что исследователь не может использовать соотносительную шкалу, так как результат 0 не может быть принят в качестве нулевой самооценки. Если работать с этим допущением неудобно, то можно использовать результаты для выстраивания их в модели от самого высокого (категория №1) до самого низкого (категория №60). Если в последующем анализе пользоваться только этими категориями, то предполагается, что эта методика включает только ординальную шкалу.
К счастью, исследователи могут избежать этого выбора. У них есть право работать с данными, отдельно обращаясь к обоим шкалам. Важной для понимания вещью является то, что исследователь должен быть готов доказать те положения, которые лежали в основе выбора той или иной шкалы измерений для сбора и организации данных.
.

Валидность исследования
“Лишь в истине – и цель,и красота”
И.Бунин
Валидность исследования была определена Куком (Cook) и Кэмпбеллом (Campbell) в 1979 году как наилучшая из имеющихся апроксимаций истинных высказываний, включая высказывания затрагивающие причинно-следственные связи. Данное определение относится к установлению точности выводов исследования и подчеркивает относительный характер истины, которой возможно достичь в социальных науках. В любом научном исследовании нужно уметь ответить на следующие вопросы:
¨                 существует ли зависимость между двумя переменными;
¨                 носит ли эта зависимость причинный характер;
¨                 является ли данная зависимость значимой;
¨                 действительно ли процедуры измерения и наблюдения относятся к исследуемым конструктам;
¨                 могут ли быть обобщены причинные зависимости, выявленные в ходе исследования.
Поэтому выделим следующие типы валидности, относящиеся к этим вопросам.
Валидность статистических выводов
 “Блажен, кто менее зависит
от людей”.
Г.Державин
Этот тип валидности соответствует проверке статистической значимости зависимости между двумя переменными. Такие выводы всегда являются вероятностными. Действительно, можно совершить два типа ошибок: решить, что зависимость является значимой, в то время, когда это не так, или решить, что значимая зависимость между переменными отсутствует, когда, напротив, она имеется.
Существуют некоторые факторы, которые могут снижать валидность статистических выводов:
слабая чувствительность исследований, которая проявляется при недостаточной по численности выборке или при большой изменчивости в сравниваемых группах, то есть испытуемые являются слишком разными и сильно отличаются друг от друга относительно некоторых переменных;
низкая надежность методик измерения или процедур манипулирования переменными, которые используются в исследовании;
факторы помех, присутствующие в условиях эксперимента;
нарушение принятых правил проведения и обработки, которые установлены для различных статистических методов.
Стратегия повышения валидности статистических выводов состоит в уменьшении вариативности ошибки путем применения, например, схемы исследования с повторными пробами или использования однородных групп. Статистическая состоятельность исследования может диагностироваться как на стадии проектирования исследования (например, проверка расчета величины выборки), так и после исследования для оценки его результатов.
Внутренняя валидность
 “От слов своих бывал я огорченным.
Бывал я рад словам неизреченным”.
Рудаки
Внутренняя валидность – один из самых важных типов валидности, который действительно касается отношений между зависимыми и независимыми переменными. Эта валидность связана с особым процедурами, которые позволяют определить, насколько выводы, сделанные в данном исследовании, достоверны. После того, как установлено существование зависимости между переменной X и переменной Y, необходимо решить, какая из переменных является причиной, а какая следствием, то есть определить направление данной взаимосвязи. Если Y наблюдается после X, то можно сказать, что X является причиной Y.
Однако может оказаться, что отношение зависимости между X и Y вызвано третьей переменной С. Для установления внутренней валидности необходимо рассмотреть все возможности влияния третьей переменной С на переменные X и Y и исключить их. Считается, что исследование обладает внутренней валидностью, если доказано, что существует зависимость причинно-следственного типа между зависимыми и независимыми переменными.
Причины снижения внутренней валидности исследования:
1. Смешение переменных. Это одна из наибольших опасностей для валидности эксперимента. Если в ходе эксперимента какой-либо случайный фактор (неэкспериментальная переменная) взаимодействует с зависимой переменной, и это взаимодействие не может быть измерено отдельно от взаимодействия зависимой и независимой переменных, то влияние случайной и независимой переменных неразличимо. Проблема смешения переменных является особенно острой в тех исследованиях, где экспериментатор не может контролировать независимую переменную.
2. Изменения, связанные с испытуемыми. При проверке зависимых переменных изменения, произошедшие между двумя моментами наблюдения, могут быть вызваны не независимыми переменными, а изменениями, произошедшими с самими испытуемыми (например, событиями личной жизни, изменением тех или иных свойств личности и т. д.), то есть факторами "зрелости" и "истории".
Под "зрелостью" понимаются изменения, которые произошли с испытуемым между моментом пред-теста и моментом пост-теста и которые не были связаны с влиянием независимых переменных. Например, в экспериментах по моторной координации у испытуемых может наблюдаться ее улучшение за счет тренировок в период между экспериментами. Данное влияние нельзя смешивать с влиянием независимой переменной. Под фактором "истории" подразумеваются события, которые произошли с испытуемыми и которые повлияли на результаты эксперимента.
3. Влияние пред-теста. Пред-тест вызывает изменения испытуемых, и, следовательно, результаты эксперимента в некоторых случаях могут в основном зависеть от пред-теста, а не от зависимой переменной.
4. Изменение навыков исследователя. Например, исследователь, спустя некоторое время, может стать более опытным в наблюдениях и, следовательно, по-другому интерпретировать поведение испытуемых. Кроме того, на исследователя могут влиять такие факторы, как усталость, что может привести к ошибкам в экспериментах.
Регрессия к среднему. Это явление наблюдается тогда, когда индивиды подвергаются повторным испытаниям относительно одной и той же переменной. Установлено, что, если испытуемые получили в первом испытании результаты, по величине близкие к высшим показателям шкалы, то при повторном эксперименте их результаты снижаются и становятся ближе к средним показателям, в то время как испытуемые, получившие в первом испытании результаты, близкие к низшим, при повторном измерении достигают лучших показателей. Регрессия к среднему наблюдается также в случае ошибок, связанных с изменением переменной.
6. Отсев. Известно, что в ходе исследования некоторые испытуемые покидают группу. Оставшиеся испытуемые, естественно, отличаются от выбывших.
Предположим, что исследуется два метода модификации поведения для контроля за весом тела. Группе 1 предписана диета. Причем, испытуемые первой группы должны ежедневно записывать в дневник все, что они едят, точно взвешивать все блюда и подсчитывать калорийность пищи. Группе 2 была просто предписана диета. Очевидно, что некоторые испытуемые группы с более обременительным заданием выйдут из эксперимента. В конце эксперимента процент испытуемых с высокой мотивацией в этой группе будет больше.
У испытуемых с более высокой мотивацией больше вероятность похудения. Поэтому исследователь может прийти к ошибочному выводу о том, что условия в первой группе более эффективны для похудения.
Некоторые авторы говорят также о конструктной валидности. Конструктная валидность подобна внутренней валидности и подразумевает соответствие между полученными результатами и теорией, которая лежит в основе исследования. Для того, чтобы оценить конструктную валидность, необходимо исключить другие возможные теоретические объяснения результатов. Если есть сомнения в том, насколько экспериментальные результаты соотносятся с теоретическими, необходимо спланировать новый эксперимент, который позволит выбрать одно из нескольких теоретических объяснений результатов. Этот тип валидности наиболее трудно получить, потому что имеются многочисленные теории, с помощью которых можно объяснить соотношение переменных, полученное в эксперименте.
Рассмотрим две причины снижения конструктной валидности. Первая – слабая связь между теорией и экспериментом. Действительно, во многих психологических исследованиях даются нечеткие операционные определения теоретических понятий. Вторая причина определяется, во‑первых, тем, что испытуемые очень часто начинают играть роль "хорошего" объекта исследования и ведут себя таким образом, чтобы доставить удовольствие экспериментатору, и во-вторых, тем, что у испытуемых, особенно в экспериментах, замеряющих их умственные способности или эмоциональную стабильность, развивается высокая тревожность относительно ожидаемой оценки.
Валидность процедур
Третий тип валидности – это валидность процедур, которые позволяют варьировать и измерять переменные. Даже необходимость определить в операциональных терминах концептуальные переменные, значимые для исследования, уже является источником риска. Действительно, "перевод" понятия на уровень конкретных операций может неадекватно отразить теоретические положения исследования.
Существуют, так называемые, "переменные-паразиты", которые могут активизировать изменения переменных. "Переменные-паразиты" бывают двух типов:
"Переменные-паразиты" особого типа, то есть переменные, связанные только с определенными операциями, производимыми в данном исследовании.
"Переменные-паразиты" общего типа, то есть переменные, связанные с экспериментальными условиями косвенно, например, с ожиданиями исследователя.
Часто исследователь неосознанно стимулирует ответ, который он ожидает получить. Избежать этого можно, используя стратегии невмешательства в исследования и соответствующие методы измерения. При этом испытуемые не должны знать, что за ними наблюдают, что позволяет снять нежелательную мотивировку по отношению к эксперименту.
Внешняя валидность
“Взойдите на вершину и взгляните,
Как ваши разногласия малы!”
Н.Старшинов
Под внешней валидностью понимается возможность обобщать результаты исследования, то есть распространять выводы, полученные на экспериментальной выборке, на всю генеральную совокупность. Внешняя валидность существенно зависит от способа формирования выборки. Существует три основных типа выборки:
1. Случайная выборка. Например, результаты исследования группы подростков, сформированной случайным способом, будут справедливы с некоторой степенью вероятности для всех подростков. Однако такое исследование может оказаться очень сложным и дорогостоящим, так как выборка должна быть многочисленной и однородной.
2. Гетерогенная (неоднородная) выборка. В соответствии с целями исследования выделяются различные группы населения, на которых предполагается получить результаты исследования. Затем анализируется случайная выборка с тем, чтобы убедиться, что она содержит достаточное количество представителей каждой группы.
3. Выборка типичного случая. Например, дается определение среднего молодого человека. Для исследования используется выборка, состоящая из индивидов, удовлетворяющих этому определению. Тогда, если проводится эксперимент со студентами университета, например, на способность к ведению переговоров, то нельзя рассчитывать на то, что полученные выводы будут применимы для глав государств.
Внешнюю валидность снижает также несоответствие между явлениями, наблюдаемыми в лаборатории, и явлениями в естественных условиях. Трудно определить, имеет ли место выявленная зависимость только в лаборатории или она наблюдается и вне лаборатории. Внешняя валидность обеспечивается неоднократным проведением эксперимента в гетерогенных условиях.
Необходимо решить, какой тип валидности является главным для данного исследования. Действительно, процедуры, используемые для повышения одного типа валидности, могут снижать другие типы валидности.
Например, для повышения валидности статистических выводов исследователь должен использовать максимально разнородные объекты, снижая таким образом возможность ошибки. При этом внешняя валидность уменьшается.
Тип приоритетной валидности зависит от типа проводимого исследования. Например, если в экспериментальном исследовании устанавливается причинно-следственная зависимость между переменными, то в этом случае внутренняя валидность является основной. Напротив, при вычислении корреляционных связей между переменными невозможно установить направление причинно-следственных отношений, поэтому в данном случае внутренняя валидность не представляет интереса по сравнению с другими типами валидности.
С понятием валидности связано понятие контроля. Под контролем понимается любое средство, используемое для исключения возможности снижения валидности исследования. На практике исследователь проверяет, какие факторы могут снизить валидность исследования и какие методы могут быть использованы для нейтрализации этих факторов.