Педагогические науки /2. Проблемы подготовки специалистов

К.п.н. Мищик С.А.

Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф.Ушакова , Россия

Педагогометрика – наука о математическом моделировании целостно-системного учебного процесса

Дальнейшее развитие теории деятельности, системного анализа, теории формирования интеллекта определяет математическое моделирование целостно-системного учебного процесса в рамках новой науки – ПЕДАГОГОМЕТРИКИ, аналогичной ЭКОНОМЕТРИКЕ применяемой в экономическе.

В настоящее время в практике психолого-педагогических исследований применяются следующие методы математического моделирования и исследования: 1) метод знаков, метод серий, метод Манна – Уитни (Уилкоксона); 2) экспертное оценивание; 3) коэффициент конкордации; 4) основные типы шкал; 5)шкалирование латентных параметров; 6) модели и методы сравнительного шкалирования; 7) попарные сравнения; 8) шкалирование по Гуттману; 9)Q-сортировка; 10) шкалирование по Тёрстоуну; 11) несравнительное шкалирование; 12) шкала Лайкерта; 13) шкала семантического дифференциала; 14) шкала Стэпела; 15) визуализация результатов многомерного шкалирования и карты восприятия; 16) исследования надежности;17) исследования валидности; 18) таблицы сопряженности и меры связи признаков; 18) сравнительный анализ различных мер связи в таблицах сопряженности; 19) дисперсионный анализ; 20) модель латинского квадрата; 21) модель регрессионного анализа; 22) модель номинального регрессионного анализа; 23) оценивание качества регрессионной модели; 24) полная, множественная, частная корреляции при интерпретации базы данных; 25)модель главных компонентов в анализе базы данных; 26) модель факторного анализа в анализе данных социологического исследования; 26)интерпретация результатов факторного анализа с помощью атрибутивной карты восприятия; 27) модель канонических корреляций; 28) модель кластерного анализа базы данных; 29) модель дискриминантного анализа базы данных; 30) модель конджойнт-анализа базы данных; 31) модель пат-анализа базы данных; 32) модель лонгитюдного анализа базы данных; 33) модель контент-анализа базы данных.

При автоматизации процесса обработки базы данных психолого-педагогических исследований применяют программу SPSS. При помощи этой программы можно создавать и редактировать базы данных, считывать их из файлов любого типа и работать с ними, создавая табличные отчеты, строя графики и диаграммы различных распределений и временных рядов, вычислять описательные статистики и выполнять статистический анализ.

Программа SPSS позволяет проводить: агрегирование данных; разделять переменные; формировать агрегируемые переменные; создавать новые файлы данных; выражать агрегирующие функции; отбирать подмножества наблюдений по условию; использовать переменный фильтр; генерировать случайные выборки; выбирать интервалы наблюдений.

На базе программы SPSS можно анализировать одномерные частотные распределения, получать значения частот и статистик, частотные статистики, диаграммы частот, организовывать работу с таблицами, расчитывать среднее арифметическое, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение, процентили распределения; вычислять доверительный интервал среднего значения, для оценки доли и t-статистику; формировать математическую модель и статистики одномерного распределения - показатели качества модели.

Программа SPSS позволяет исследовать двумерные частотные распределения; формировать модели статистической связи в двумерных таблицах; устанавливать идею коэффициента связи; определять коэффициент связи Хи-квадрат и производные от него коэффициенты для номинальных шкал; устанавливать идею коэффициента ранговой корреляции; анализировать коэффициенты гамма, Спирмена, Кендалла и коэффициент корреляции Пирсона; формировать множественную зависимость и вычисление частные коэффициенты корреляции и детерминации; строить таблицы сопряженности, слои таблиц, пучковые столбиковые диаграммы для таблиц сопряженности; формировать содержание клеток таблиц и статистики, вычисляемые для таблиц сопряженности и форматировать таблицы.

При помощи программы SPSS можно анализировать регрессионные модели; формировать простую и множественную линейную регрессию; рассчитывать коэффициент множественной корреляции и регрессионные коэффициенты; исследовать возможности и ограничения регрессионной модели; рассчитывать мультиколлинеарность и гомоскедастичность; устанавливать социологический смысл ограничений; анализировать остатки в регрессионной модели; устанавливать требование нормальности распределения остатков; учитывать особенности интерпретации результатов регрессионного анализа; организовывать конструирование условных переменных (dummy); форммровать модели нелинейной регрессии и логистической регрессии.

Программа SPSS позволяет исследовать модели дисперсионного анализа; проводить оценку значимости различия средних с помощью теста Стьюдента; анализировать возможности и ограничения дисперсионного анализа; формировать однофакторную и многофакторную дисперсионные модели; исследовать модели факторного анализа; выделять явные и латентные переменные; проводить поиск латентных переменных; решать проблему возможности и ограничения факторного анализа; анализировать проблему определения числа факторов; интерпретировать результаты факторного анализа.

На базе программы SPSS можно анализировать модели кластерного анализа; устанавливать возможности и ограничения кластерного анализа; формировать различные алгоритмы для кластеризации; выделять понятие формы кластера и функции расстояния; исследовать иерархический кластерный анализ; организовывать анализ объектов и анализ переменных; проводить многомерное шкалирование; выявлять возможности и ограничения многомерного шкалирования; проводить неметрическое многомерное шкалирование; организовывать визуализация результатов; проектировать модели; проводить вторичный анализ базы данных.