Панчук И.А.

Северо-Казахстанский Государственный университет, Казахстан

К вопросу об использовании статистики и методов обработки данных в педагогике

В последнее время предпринимаются серьезные шаги, направленные на внедрение в педагогику математических методов оценки и измерения педагогических явлений и установления количественных зависимостей между ними. Математические методы позволяют подойти к решению одной из сложнейших задач педагогики - количественной оценки педагогических явлений. Часто лишь обработка количественных данных и полученные при этом выводы могут объективно доказать или опровергнуть выдвинутую гипотезу.

Методами математической или статистической обработки результатов педагогического эксперимента называются математические приемы, формулы,

способы количественных расчетов, с помощью которых количественные показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности. Речь идет о таких закономерностях статистического характера, которые существуют между изучаемыми в педагогическом эксперименте переменными величинами.

Кроме элементарных операций регистрации, ранжирования и шкалирования, методы статистического анализа позволяют вычислять так называемые элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных, например, выборочное среднее, выборочная дисперсия, мода, медиана и ряд других. Другие методы математической статистики, например дисперсионный анализ, регрессионный анализ, позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки. С помощью третьей группы методов — корреляционного анализа, факторного анализа, методов сравнения выборочных данных, можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами, которые исследуют в данном педагогическом эксперименте.

Специфика статистической обработки результатов педагогических исследований заключается в том, что анализируемая база данных характеризуется большим количеством показателей различных типов, их высокой вариативностью под влиянием неконтролируемых случайных факторов, сложностью корреляционных связей между переменными выборки, необходимостью учета объективных и субъективных факторов, влияющих на результаты диагностики, особенно при решении вопроса о репрезентативности выборки и оценке гипотез, касающихся генеральной совокупности.

Данные исследований по их типу можно разбить на 3 группы. Первая - это номинальные переменные (пол, анкетные данные и т. д.). Арифметические операции над такими величинами лишены смысла, так что результаты описательной статистики (среднее, дисперсия) к таким величинам неприменимы. Классический способ их анализа - разбиение на классы сопряженности относительно тех или иных номинальных признаков и проверка значимых различий по классам. Вторая группа данных имеет количественную шкалу измерения, но эта шкала является порядковой (ординальной). При анализе ординальных переменных используется как разбиение на подвыборки, так и ранговые технологии. С некоторыми ограничениями применимы и параметрические методы. Третья группа - количественные переменные, отражающие степень выраженности замеряемого показателя, - это успеваемость и другие оценочные тесты. При работе с переменными этой группы применимы все стандартные виды анализа, и при достаточном объеме выборки их распределение обычно близко к нормальному. Таким образом, разнообразие типов переменных требует применения широкого спектра используемых математических методов.

Одной из главных целей исследования является анализ изменений, происходящих в процессе обучения, оценка значимости и направленности этих изменений и выявление основных факторов, влияющих на процесс. При этом возможны два подхода. Можно рассматривать длительность обучения как случайный параметр и вычислять его корреляцию (линейную или ранговую) с интересующими нас индивидуальными характеристиками испытуемого. Однако проводимые исследования показывают, что в процессе профессионализации изменяются зачастую не сами показатели, а структура взаимосвязей и взаимозависимостей между ними (что, например, при корреляционном анализе проявляется через изменение корреляционных матриц, а при факторном анализе - через изменение факторных нагрузок явных и латентных факторов). Поэтому более предпочтительным методом является разбиение данных на группы (подвыборки), их самостоятельный, а затем сравнительный анализ и проверка значимости различий в группах.

Педагогические явления относятся к числу массовых: они охватывают большие совокупности людей, повторяются из года в год, совершаются непрерывно. Показатели (параметры, результаты) педагогического процесса имеют вероятностный характер: одно и то же педагогическое воздействие может приводить к различным следствиям (случайные события). Тем не менее, при многократном воспроизведении условий определенные следствия появляются чаще других, - это и есть проявление так называемых статистических закономерностей (изучением которых занимаются теория вероятностей и математическая статистика).

Для обработки количественных данных, полученных в ходе анкетирования,

тестирования, ранжирования, регистрации, социометрии, интервью, беседы,

наблюдений и педагогического эксперимента часто применяются математические

методы исследования с использованием компьютера.
Применение методов математической или статистической обработки информации педагогических исследований требует проведения большого числа простых арифметических операций над большим числом исходных данных. Практика показывает, что ручные расчёты (с использованием только записей на бумаге) занимают неимоверно много времени и неизбежно содержат множество ошибок. Сократить трудоёмкость расчётов и уменьшить число ошибок помогает

использование персональных компьютеров.

Сейчас для проведения статистических расчётов обычно используют готовые

вычислительные программы, которые достаточно легко осваиваются

неспециалистами в области компьютерных технологий. Сложные статистические расчёты поводятся с помощью специальных программ для статистических расчётов, например программа STADIA. Для проведения вычислений с помощью этой программы достаточно ввести исходные данные (численные значения наблюдений) в блок редактора данных, имеющего вид таблицы. Все сложные вычисления программа проводит по командам пользователя автоматически. Другие программы с похожими функциями STATISTICA и SPSS.

Необходимо также отметить возможность использования для статистической

обработки данных табличного редактора Microsoft Excel. Данный редактор

позволяет заносить данные исследования в электронные таблицы, создавать

формулы, сортировать, фильтровать, группировать данные, проводить быстрые

вычисления на листе таблицы, используя «Мастер функций». С табличными данными также можно проводить статистические операции, если к Microsoft Excel

подключён пакет анализа данных.

Табличный редактор Microsoft Excel с помощью встроенного мастера диаграмм также даёт возможность построить на основании результатов статистической обработки данных различные графики и гистограммы, которые можно впоследствии

использовать на других этапах исследования.

В заключение можно сказать, что двигателем и источником развития педагогики, как и любой другой науки, является исследовательская работа, для успешного осуществления которой в современных условиях необходимо применение новейших информационных технологий. Ни одно педагогическое исследование не может обойтись сегодня без использования компьютера.

Компьютер, как основное общедоступное средство применения информационных

технологий в разных сферах жизни, может быть эффективно использован почти на

всех стадиях педагогического исследования. Использование компьютера в педагогических исследованиях является обширным полем дальнейших поисков и экспериментов, которые должны происходить в тесном сотрудничестве программистов и педагогов-исследователей. Будущее, безусловно, принадлежит информационным технологиям.

Литература

1. Алексеев А., Евсеев Г., Мураховский В., Симонович С. Новейший

самоучитель работы на компьютере. - М.: Десс, 1999. - 654 с.

2. Армянинова Н.А. История развития и опыт применения математических

методов в отечественной педагогики послевоенного времени. Автореферат

диссертации на соискание учёной степени кандидата педагогических наук.

Санкт-Петербургский Государственный Университет – С.-Пт.,1999. - 22 с.