4 Бердянськ 2011 (06) ббк 74я5



Сторінка32/39
Дата конвертації08.03.2016
Розмір7.31 Mb.
1   ...   28   29   30   31   32   33   34   35   ...   39

Висновки. Оволодіння означеними уміннями та знаннями з логіки мають вирішальне значення для формування культури логічного мислення майбутніх спеціалістів у процесі фахової підготовки. У контексті реформування сучасної освітньої парадигми висока культура логічного мислення систематизує навчально-виховний процес та науково-дослідну діяльність.

Перспективи подальших пошуків у напрямі дослідження. Розкриття аспектів формування культури логічного мислення, критерії та показники сформованості означеного новоутворення є перспективами подальших пошуків. дозволяє визначити.
ЛІТЕРАТУРА

1. Арутюнов В. X. Логіка : навч. посібник для економістів / В. X. Арутюнов, Д. П. Кирик, В. М. Мішин. – К. : КНЕУ, 2000. – 248 с.

2. Богданова І. М. Професійно-педагогічна підготовка майбутніх вчителів на основі застосування інноваційних технологій / І. М. Богданова. – М. : Омега-Л., 2005. – 418 с.

3. Гетманова А. Д. Учебник по логике / А. Д. Гетьманова. – 3-е изд. – М. : ЧеРо, 2000. – 304 с.

4. Грядовой Д. И. Логика : практический курс основ формальной логики / Д. И. Грядовой. – М. : Щит-М, 2004. – 255 с.

5. Домбровский С. В. Совершенствование подготовки будущих учителей к общественно-педагогической деятельности / С. В. Домбровский. – К. : НАУКА, 1982. – 205 с.

6. Осипова Т. Ю. Формування професійно-орієнтованої особистості майбутнього вчителя / Т. Ю. Осипова. – Одесса : ОДП, 2001. – 248 с.

Дата надходження статті: 14.10.2011 року.

Дата прийняття статті до друку: 21.12.2011 року.

УДК 378.1:303

А. В. Хатько,

старший викладач

(Бердянський державний

педагогічний університет)


МОДЕЛЬ ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИЧНОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ МАЙБУТНЬОГО ІНЖЕНЕРА-ПЕДАГОГА КОМП’ЮТЕРНОГО ПРОФІЛЮ
Постановка проблеми. Загальний характер інформатизації сучасного суспільства виявляє нові завдання і народжує нові тенденції в розвитку педагогічної науки. Постійне поповнення і відновлення знань є необхідною умовою високої кваліфікації і компетентності інженерно-педагогічних кадрів. В рамках компетентісного підходу до навчання майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю основною професійною компетентністю є інформатична компетентність.

Основний зміст інформаційного підходу в педагогічних дослідженнях орієнтований на процеси інформаційного моделювання різних педагогічних процесів, причому, на думку багатьох сучасних вчених, моделювання є засобом пізнання та управління педагогічним процесом [1; 7]. Моделювання створює можливість більш глибокого проникнення в сутність об'єкта дослідження.



Аналіз останніх досліджень і публікацій. B педагогічній науці метод моделювання обґрунтований у працях В Афанасьєва, В. Венікова, Б. Глинського, І. Новик, В. Штофф та ін. Питання моделювання в педагогічних дослідженнях висвітлюються в роботах С. Архангельського, А. Зотова, Ю. Конаржевского, Н. Кузьміної, Є. Павлютенкова та ін.

Проблему формування інформатичної компетентності майбутніх фахівців у різний час досліджували Т. Волкова, М. Головань, М. Жалдак, М. Карпенко, Л. Пєтухова, Є. Смирнова-Трибульська, О. Спірін, О. Федорчук, А. Харківська та ін. Проте недостатньо розглянутим є питання формування інформатичної компетентності інженера-педагога комп’ютерного профілю.



Мета статті полягає у теоретичному обґрунтуванні та практичній розробці моделі формування інформатичної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю.

Є. Павлютенков [9] зазначає, що моделюванню притаманне найбільш глибоке проникнення в теоретичне мислення і практичну діяльність дослідника. Методологічна функція моделювання полягає в тому, що цей метод є універсальним засобом прирощення знання, які дозволяють різко скорочувати затрати праці й час на проведення дослідження.

За Є. Павлютенковим, процес моделювання – це відтворення характеристик одного об’єкта на іншому, спеціально створеному для їх вивчення. За своїми завданнями розробка такої моделі має прикладний характер, тобто моделювання обумовлено раніше визначеною метою та орієнтоване на практичне застосування результатів [9].

Специфічними особливостями моделювання як методу є: цілісність вивчення процесу, тому що можливо побачити не тільки елементи, але і зв'язки між ними; можливість вивчення процесу до його здійснення. При цьому стає можливим виявити негативні наслідки і ліквідувати або послабити їх до реального прояву.

Основним поняттям методу моделювання є модель. Наведемо кілька визначень цього поняття.

Модель – це аналітичний або графічний опис певного процесу [6].

Модель – це штучно створений об'єкт у вигляді схеми, фізичних конструкцій, знакових форм або формул, який будучи подібним до досліджуваного об'єкта (або явища), відображає і відтворює в більш простому вигляді структуру, властивості, взаємозв'язки і відносини між елементами цього об'єкта [5].

Модель – така уявна або матеріально реалізована система, яка відображаючи або відтворюючи об'єкт дослідження, здатна заміщати його таким чином, що її вивчення дає нову інформацію про цей об'єкт [12].

Модель має свій склад, який залежить від мети дослідження і повинна давати можливість простежити певні характеристики об'єкта дослідження.

Для того, щоб модель відповідала своєму призначенню, недостатньо створити просто модель. Необхідно, щоб вона відповідала низці вимог, що забезпечують її функціонування [8]. Першою такою вимогою є інгерентність, тобто достатня ступінь узгодженості створюваної моделі з середовищем, щоб створювана модель була узгоджена з освітнім середовищем, в якому їй належить функціонувати, входила в це середовище як природна складова частина. Друга вимога – простота моделі. Це пов'язано з процесом формалізації в моделюванні – це вибір істотних якостей чи характеристик моделі шляхом відкидання інших, менш важливих і менш суттєвих. Третя вимога, що пред'являється до моделі – її адекватність. Адекватність моделі означає можливість з її допомогою досягти поставленої мети педагогічної діяльності у відповідності зі сформульованими цілями. Адекватність моделі означає, що вона досить повна, точна й істинна.

Практична цінність моделі в будь-якому педагогічному дослідженні в основному визначається її адекватністю досліджуваним характеристикам об'єкта, а також тим, наскільки вірно враховані на етапах побудови моделі основні принципи моделювання – наочність, визначеність, об'єктивність, які багато в чому визначають як можливості і тип моделі, так і її функції в педагогічному дослідженні [2]

Модель має декілька застосувань: по-перше, вона чітко визначає компоненти, які складають систему, по-друге, достатньо схематично та точно подає зв’язки між компонентами, при цьому зв’язки всередині модельованого об’єкта можна порівняти із зв’язками всередині моделі, по-третє, модель генерує і породжує питання, і, нарешті, вона стає інструментом для порівняльного вивчення різних галузей явища, процесу.

На думку Є. Павютенкова, педагогічний зміст моделі виявляється в тому, що вона дозволяє виділити актуальні та перспективні завдання навчально-виховного процесу, виявити, вивчити та науково обґрунтувати умови можливого зближення між вірогідними, очікуваними та бажаними змінами об’єкта, що вивчається [9].

Найбільш поширеним в педагогіці типом моделей є структурно-функціональна модель, в основі якої лежать сутнісні зв'язки і відношення між компонентами системи [4]. Структурні подання різного роду дозволяють розділити складну проблему з великою невизначеністю на більш дрібні, краще піддаються аналізу, що саме по собі можна розглядати як певний метод моделювання, іменований іноді системно-структурним.

Спираючись на проведене нами дослідження, визначимо інформатичну компетентність інженера-педагога комп’ютерного профілю наступним чином.

Інформатична компетентність інженера-педагога комп’ютерного профілю є системним та динамічним утворенням особистості, яке інтегрує володіння знаннями про основні методи інформатики та інформаційних технологій, уміннями, навичками і досвідом їх використання при розв’язуванні певного кола професійних інженерно-педагогічних задач засобами інформаційно-комунікаційних технологій, характеризується певним рівнем розвитку об’єктно-операційного мислення, усвідомленням інформатичної компетентності як однієї з провідних професійних і соціальних цінностей, виявляється у прагненні, здатності і готовності до ефективного застосування сучасних засобів інформаційно-комунікаційних технологій та осмислення, самоаналізу і самооцінки власної інформаційної діяльності та її результатів.

Під моделлю формування інформатичної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю в системі професійної підготовки ми розуміємо схематичну й описову характеристику, що містить такі складові: цілі, завдання, принципи, організаційно-педагогічні умови, зміст, методи, форми, засоби навчання, результат освітньої діяльності (рис.1).

Побудова будь-якої моделі починається з виявлення та формулювання її мети.

Мета проектованої нами моделі – сформувати інформатичну компетентність майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю в процесі професійної підготовки.

Мета досягається через сукупність завдань, які визначають формування у майбутніх інженерів-педагогів компонентів інформатичної компетентності, а саме: розвиток ціннісного ставлення до професійної інформатичної діяльності й особистісного зростання, розуміння інформатичної компетентності як однієї з провідних професійних і соціальних цінностей;сприяння засвоєнню сукупності знань теоретичного й технологічного характеру в галузі інформатики, формуванню об’єктно-операційного мислення;формування умінь та навичок використання інформатичних знань та застосування сучасних засобів інформаційно-комунікаційних технологій для практичного розв’язання задач;формування здатності адекватно оцінювати власний рівень інформатичної компетентності, прагнення до саморозвитку в галузі інформаційних технологій.

Досягнення мети залежить від наступних педагогічних умов: впровадження науково обґрунтованої моделі формування інформатичної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю;комплексного застосування концептуального моделювання навчального матеріалу на основі онтологій в навчальному процесі;застосування мережевих технологій в процесі професійної підготовки засобами віртуального навчального середовища Moodle.

В основі новітніх технологій моделювання змісту навчання можуть бути використані онтології – універсальні ієрархічні структури, що є інваріантними відносно змістових та методичних особливостей сучасної системи освіти.

На сучасному етапі онтологією [3] називають подані деякою мовою знання, про деяку предметну область (середовище, світ), що мають визначені властивості. Онтологію неодмінно супроводить деяка концепція цієї предметної області. Найчастіше ця концепція виражається за допомогою визначення базових об'єктів (індивідуумів, атрибутів, процесів) та відношень між ними. Визначення цих об'єктів та відношень між ними зазвичай називають концептуалізацією. На певному етапі концептуалізація може бути неявною (або ментальною, тобто існуючою лише в чиїйсь голові). Онтологія є явним представленням деякої концептуалізації

Сутність концептуального моделювання на основі онтологій стосовно навчального процесу полягає в поданні теоретичних знань у вигляді концептуальних схем, побудові онтології навчального матеріалу як інструменту пізнання, застосуванні в навчальному процесі онтологічно-орієнтованої системи завдань та отриманні узагальненої структури знань про предметну область, що охоплює зміст навчальної дисципліни.

Наступною педагогічною умовою успішного формування інформатичної компетентності майбутнього інженера-педагога ми бачимо застосування мережевих технологій засобами віртуального навчального середовища Moodle.

Використання інформаційних ресурсів мережі Інтернет здатне підняти на якісно новий рівень практично всі напрямки освітньої та професійної діяльності інженера-педагога комп’ютерного профілю. Навчальна, дослідницька, організаційна та професійна діяльність в багатьох випадках стає більш ефективною та адекватною, якщо її інформаційне забезпечення відбувається з використанням комп’ютерної техніки та телекомунікаційних технологій. Тому при формуванні інформатичної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю особливу увагу, на наш погляд слід звернути на знання та вміння, пов’язані з комунікаційними, мережевими технологіями.

Найцікавішим із погляду формування інформативної компетентності є дистанційне навчання, засноване повністю або переважно на використанні комп'ютерних телекомунікацій [10]. Цьому є кілька причин. По-перше, при дистанційній формі навчання ІКТ використаються в навчальному процесі постійно – для одержання навчальних матеріалів і додаткової інформації, для виконання й відсилки навчальних завдань, для взаємодії з викладачем й іншими студентами, які навчаються. Таким чином, формування навичок в області ІКТ відбувається більш інтенсивно, ніж при будь-якій іншій формі навчання, включаючи очну. По-друге, дистанційна форма припускає наявність у осіб, що навчаються, ще до початку навчання, певної інформатичної компетентності. По-третє, для того, щоб навчатися дистанційно, студент повинен заздалегідь подбати про постійний доступ до комп'ютера й комп'ютерних мереж. Наявність такого доступу саме по собі є передумовою для формування інформатичної компетентності, ще до початку навчання, проте, має переважно стихійний характер. І, нарешті, постійно використовуючи ІКТ і маючи достатні навички, студент починає систематично їх застосовувати й у позанавчальній діяльності – для одержання інформації, що представляє інтерес; для ведення офіційного й особистого листування; для організації й проведення дозвілля тощо. Все це, хоча й не має безпосереднього відношення до навчального процесу, сприяє формуванню інформатичної компетентності особистості.

группа 113

Педагогічні умови досягаються за допомогою змісту, методів, форм та засобів навчання. Зміст навчання в результаті застосування концептуального моделювання удосконалюється таким чином, що у майбутніх фахівців формується узагальнена структура знань про предметну область, що охоплює зміст інформатичних дисциплін. Також для виконання цієї педагогічної умови є необхідним впровадження спецкурсу “Основи розробки онтологій”. Подання теоретичних знань у вигляді онтології, побудова онтологій як інструмент пізнання, застосування онтологічно-орієнтованої системи завдань є удосконаленнями проблемних методів навчання. Застосування мережевих технологій при вивченні інформатичних дисциплін використовуються як додаткові форми навчання. Інформаційними засобами навчання є онтології змісту інформатичних дисциплін, які використовуються при поясненні нового матеріалу [11]

Результатом застосування зазначених педагогічних умов буде сформованість інформатичної компетентності у майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю.

Висновки. У ході нашого дослідження теоретично обґрунтовано та практично розроблено модель формування інформатичної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю.

Перспективи подальших пошуків. У майбутньому будуть більш детально розглянуті педагогічні умови формування інформатичної компетентності, критерії її сформованості та впровадження розробленої моделі в процес професійної підготовки майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю.
ЛІТЕРАТУРА

1. Архангельский С. И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы / С. И. Архангельский.  М. : Высшая школа, 1980. – 36 с.

2. Богатырев А. И. Теоретические основы педагогического моделирования : сущность и эффективность [Електронний ресурс] / Богатырев А.И., Устинова И.М. // Режим доступу :

http://www.rusnauka.com/SND/Pedagogica/2_bogatyrev%20a.i..doc.htm

3. Гаврилова Т. А. Использование онтологии в качестве дидактического средства [Електронний ресурс] / Гаврилова Т. А., Лещева И. А., Лещев Д. В. // Искусственныйинтеллект – 2000. – № 3. –С. 34–38. – Режим доступу до журн. :

http://www.iai.dn.ua/public/JournalAI_2000_3/1/04_Gavrilova_Leshcheva_Leshchev.pdf

4. Горячова М. В. Моделирование педагогических процес сов [Електронний ресурс] / Горячова М.В. // Режим доступу :

http://www.rae.ru/zk/arj/2007/11/Goryachova.pdf

5. Дахин А. Н. Педагогическое моделирование : сущность, эффективность и неопределенность / Дахин А. Н. // Стандарты и мониторинг.  2002.  №4.  С. 2226.

6. Козырева О. А. Методология моделирования профессиональной компетентности педагога [Електронний ресурс] / Козырева О.А. // Режим доступу : http://ifets.ieee.org/russian/depository/v11_i1/pdf/5.pdf

7. Мизинцев В. П. Применение моделей и методов моделирования в дидактике / Мизинцев В.П. – М., 1977. – 376 с.

8. Новиков А. М. Образовательный проект (методология образовательной деятельности) / А. М. Новиков, Д. А. Новиков. – М. : Эгвес, 2004. – 120 с.

9. Павлютенков Є. М. Моделювання в системі освіти (у схемах і таблицях) / Є. М. Павлютенков. – Х. : Вид. група “Основа”, 2008. – 128 с. – (Б-ка журн. “Управління школою”; Вип 7(67)).

10. Харківська А. А. Формування інформатичної компетентності майбутнього вчителя інформатики в педагогічному ВНЗ [Електронний ресурс] / А. А. Харківська // Режим доступу : http://www.nbuv.gov.ua/portal/soc_gum/Pipo/2009_24-25/09kaacpu.PDF

11. Хатько А. В. Застосування онтологій при формуванні алгоритмічної компетентності майбутніх інженерів-педагогів комп’ютерного профілю / А. В. Хатько // Педагогіка формування творчої особистості у вищій і загальноосвітній школах : зб. наук. пр. – 2010. – № 10 (63). – С. 406–410.

12. Штофф В. А. Моделирование и философия / Штофф В. А. – М.-Л., 1986. – 269 с.

Дата надходження статті: 25.07.2011 року.

Дата прийняття статті до друку: 21.12.2011 року.



УДК 378.147.1:004.9

Хоменко С. В.,

кандидат педагогічних наук, доцент



Павленко Л. В.,

старший викладач

(Бердянський державний педагогічний університет)
ПОБУДОВА УЗАГАЛЬНЕНИХ ОЗНАКОВИХ МОДЕЛЕЙ ОПИСУ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЙНОГО АНАЛІЗУ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИХ ДАНИХ ДЛЯ НАВЧАННЯ МАЙБУТНІХ ІНЖЕНЕРІВ-ПЕДАГОГІВ
Постановка проблеми. Підвищення якості професійної підготовки майбутніх інженерів-педагогів у галузі комп’ютерних технологій, опрацювання експериментальних даних є однією з основних проблем, які стоять перед вищою школою. Сучасний стан розвитку вітчизняної та зарубіжної освіти характеризується великим обсягом статистичних методів опрацювання експериментальних даних. Збільшується кількість інформації щодо статистичних методів опрацювання експериментальних даних, які пов’язані зі специфікою професійної діяльності інженера-педагога в галузі психолого-педагогічних, технічних та економічних досліджень. Все це супроводжується зменшенням термінів на вивчення відповідних статистичних методів.

Отже, можна виявити протиріччя між збільшенням обсягу інформації, яка характеризує статистичні методи опрацювання експериментальних даних, та обмеженими можливостями її засвоєння студентами у визначені часові проміжки. Це протиріччя й обумовило проблему нашого дослідження – теоретичне обґрунтування, практична розробка та впровадження в навчальний процес таких ознакових моделей, які нададуть повну та змістовну інформацію про конкретний метод статистичного аналізу, які можна адекватно застосовувати при аналізі експериментальних даних психолого-педагогічних, технічних та економічних досліджень. Побудова таких моделей, з одного боку, дозволить скоротити витрати навчального часу, а з іншого – сприятиме підвищенню продуктивності навчальної діяльності студентів.



Аналіз досліджень і публікацій. Розглянемо методи кореляційного аналізу. Одним із важливих завдань аналізу даних є пошук та оцінка взаємозв'язків між окремими ознаками для певної сукупності об'єктів. Якщо певному значенню однієї величини відповідає сукупність значень другої, то між цими двома величинами існує кореляційний зв'язок. Він зустрічається тоді, коли на досліджуване явище впливає не один, а багато факторів. Наприклад, стаж впливає на продуктивність праці, але не остаточно визначає її, бо залежить і від рівня освіти, віку, кваліфікації працівника та інших факторів. Оскільки явища суспільного життя складні та багатофакторні, зв'язок між ознаками практично завжди кореляційний.

Кореляційний аналіз – метод обробки статистичних даних, що полягає у вивченні коефіцієнтів кореляції між змінними. При цьому порівнюються коефіцієнти кореляції між однією парою або множиною пар змінних для встановлення між ними статистичних взаємозв'язків. Цей метод обробки статистичних даних дуже популярний в економіці та соціальних науках (зокрема, в психології й соціології), хоча сфера застосування коефіцієнтів кореляції велика: контроль якості промислової продукції, металознавство, агрохімія, гідробіологія, біометрія тощо.

Обмеження кореляційного аналізу: застосування можливе при наявності достатньої кількості випадків для вивчення: для конкретного виду коефіцієнта кореляції складає від 25 до 100 пар спостережень; друге обмеження витікає з гіпотези кореляційного аналізу, в яку закладена лінійна залежність змінних. У багатьох випадках, коли достовірно відомо, що залежність існує, кореляційний аналіз може не дати результатів просто з огляду на те, що залежність нелінійна (виражена, наприклад, у вигляді параболи); сам по собі факт кореляційної залежності не дає основи стверджувати, яка із змінних передує або є причиною змін, або що між змінними взагалі існує причино-наслідковий зв’язок, наприклад, зважаючи на дію третього чинника.

Залежно від типу даних застосовуються різні методи кореляційного аналізу. Ми ставимо за мету представити методи кореляційного аналізу в вигляді таких моделей, за допомогою яких студенти залежно від типу даних, зможуть швидко, коректно визначати доцільність застосування методу кореляційного аналізу до тих чи інших даних.

Розглянемо методи кореляційного аналізу, найбільш поширені в психолого-педагогічних дослідженнях.

На думку Р. Нємова [5, c. 579], більшість показників, які отримують у психолого-педагогічних дослідженнях, відносяться до порядкових, а не до інтервальних шкал (наприклад, оцінки типу “так”, “ні”, “швидше ні, ніж так” тощо, які можна переводити в бали), тому коефіцієнт лінійної кореляції до них не застосовується. У цьому випадку звертаються до використання коефіцієнта рангової кореляції (кореляція Спірмена). Також Р. Нємов зазначає, що у випадках, коли досліджуються декілька показників, які впливають на результативну ознаку, доцільно застосовувати метод множинних кореляцій, який, на відміну від методу парних кореляцій дозволяє виявити загальну структуру кореляційних залежностей, наявних усередині багатовимірного експериментального матеріалу, що включає більше двох змінних, і представити ці кореляційні залежності у вигляді деякої системи.

О. Сидоренко у своїй праці зазначає [7, c. 205], що в психологічних дослідженнях найчастіше застосовується коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона. Проте цей метод є параметричним і тому не позбавлений недоліків, властивих йому. Та все ж, якщо дослідник хоче застосувати метод кореляцій, пропонується використовувати коефіцієнт рангової кореляції Спірмена. Підставою для вибору цього коефіцієнта служать: його універсальність, простота, широкі можливості в розв’язанні завдань порівняння індивідуальних або групових ієрархій ознак.

Універсальність коефіцієнта рангової кореляції проявляється в тому, що він застосовується до будь-яких кількісно виміряних або ранжованих даних. Унікальність методу рангової кореляції полягає в тому, що він дозволяє зіставляти не індивідуальні показники, а індивідуальні ієрархії, або профілі, що недоступно жодному з інших статистичних методів, включаючи метод лінійної кореляції [6, с. 167].

Л. Шишляннікова у своїй праці [9, с. 103] вважає, що коефіцієнт Спірмена широко використовується в психологічних дослідженнях. Наприклад, Ю. Бушов і Н. Несмєлов [1]: для вивчення залежності точності оцінки і відтворення тривалості звукових сигналів від індивідуальних особливостей людини використовували саме його. Оскільки цей коефіцієнт – аналог r Пірсона, то і застосування його для перевірки гіпотез аналогічно застосуванню коефіцієнта r Пірсона. Тобто статистична гіпотеза, що перевіряється, порядок ухвалення статистичного рішення і формулювання змістовного висновку аналогічні.

У комп'ютерних програмах (SPSS, Statistica) рівні значущості для однакових коефіцієнтів r Пірсона і r Спірмена завжди збігаються. Перевага коефіцієнта r Спирмена в порівнянні з коефіцієнтом r Пірсону – в більшій чутливості до зв'язку. Л. Шишляннікова пропонує використовувати його в таких випадках: наявність істотного відхилення розподілу хоча б однієї змінної від нормального виду (асиметрія, викиди); поява криволінійного (монотонного) зв'язку.

Обмеженням для застосування коефіцієнта r Спірмена є: для кожної змінної не менше п’яти спостережень; коефіцієнт при великій кількості однакових рангів по одній або обох змінних дає приблизне значення.

Л. Тіткова у своїй праці [8, с. 44] зазначає, що в якості мір кореляції використовуються:

1. емпіричні заходи тісноти зв'язку, багато з яких були отримані ще до відкриття методу кореляції, а саме: коефіцієнт асоціації, або тетрахоричний показник зв'язку; коефіцієнти взаємної зв'язаності Пірсона і Чупрова; коефіцієнт Фехнера; коефіцієнт кореляції рангів;

2. лінійний коефіцієнт кореляції r;

3. кореляційне відношення η;

4. множинні коефіцієнти кореляції та ін.

У психолого-педагогічних дослідженнях,як зазначає Л. Тіткова [8, с. 45], найчастіше застосовується коефіцієнт лінійної кореляції r – Пірсона і методи рангової кореляції Спірмена і Кендала. Метод Пірсона є параметричним і тому необхідно, щоб дані були виміряні в інтервальних шкалах або розподіл не відрізнявся від нормального, тому його застосування обмежене. Параметричними є також методи визначення кореляційного відношення і підрахунку множинних коефіцієнтів кореляції. Метод рангової кореляції Спірмена є непараметричним, а універсальним методом, який працює з даними виміряними в будь-яких шкалах і простий в застосуванні.

Проведений аналіз свідчить, що найбільш розповсюдженими методами кореляційного аналізу в психолого-педагогічних дослідження є коефіцієнт кореляції Спірмена, Кендела, Пірсона.

Перейдемо до аналізу методів кореляції, які доцільно застосовувати для досліджень економічних та технічних експериментальних даних з метою виділення найбільш часто вживаних методів кореляційного аналізу.

Так як переважна більшість економічних та технічних даних вимірюється за допомогою кількісних даних, мають одиниці виміру, до них доцільно застосовувати найбільш поширений коефіцієнт кореляції – Пірсона [3, с. 84].

Отже, в результаті проведеного аналізу можна зробити висновок, що найбільш поширеними методами оцінки щільності зв’язку між досліджуваними змінними в психолого-педагогічних, технічних та економічних дослідженнях є коефіцієнти кореляції Спірмена, Кендела, Пірсона та Фехнера. Тому візьмемо обрані методи як еталонні при виділенні необхідних ознак, які репрезентують умови вибору методу кореляційного аналізу.

Перейдемо до виділення ознак з метою побудови ознакових моделей, які характеризують критерії методів кореляційного аналізу.

Спираючись на процес розробки узагальненої ознакової моделі аналізу експериментальних даних в умовах задач [5, c. 125], виділимо основні етапи, які слід здійснювати при аналізі найбільш поширених статистичних методів у майбутніх професійній діяльності інженерів-педагогів.

Перший етап аналізу статистичного методу полягає у виділенні факторної й результативної ознак, які позначимо через Z. Ці ознаки поділяються на такі: Z1 – незалежні дані (Х – факторна ознака) – обираються дослідником; Z2 – залежні дані (Y – результативна ознака) – вимірюються або реєструються дослідником.

На другому етапі слід виділити два типи даних: якісні (H1) та кількісні (H2). Якісні дані представлені ознаками, які містять дві шкали вимірювання: шкала найменувань (H1,1) та порядкова шкала (H1,2). До кількісних даних належать такі типи шкал: інтервальна шкала (H2,1) та шкала відношень (H2,2).

На третьому етапі визначаємо закон розподілу (G), необхідний для коректного застосування методу статистичного аналізу. Найбільш поширеним є випадок, коли статистичний метод аналізу потребує нормального закону розподілу (G1) досліджуваних даних. G2 – статистичний метод аналізу не залежить від закону розподілу змінних.

На четвертому етапі необхідно визначити ознаку інтерпретації статистичного методу аналізу експериментальних даних (І), для кожного методу доцільно використати власний індекс.

Розглянемо характеристики рангової кореляції Спірмена з метою виділення ознак. А. Бююль та П. Цьофель дають таке визначення кореляції Спірмена: для даних, заданих в порядкових шкалах або не підпорядкованих нормальному закону розподілу, а також для змінних, що належать до інтервальної шкали, замість коефіцієнта кореляції Пірсона обчислюють коефіцієнт рангової кореляції Спірмена, для цього окремим значення змінних надаються рангові місця. Коефіцієнт кореляції Спірмена набуває значення між -1 та 1 та інтерпретується так само, як і коефіцієнт кореляції Пірсона [2].

Якщо хоча б одна з двох змінних має порядкову шкалу або не підпорядковується нормально закону розподілу, необхідно застосовувати рангову кореляцію Спірмена.

З наведених визначень виділимо ознаки, що описують коефіцієнт кореляції Спірмена, позначимо його як MKc.

На першому етапі визначаємо ознаки, які характеризують наявність та вид змінних (ознака Z). Змінні слід розглядати як факторну (Z1) й результативну (Z2) ознаки: Z1 – незалежні дані (Х – факторна ознака) – обирається дослідником; Z2 – залежні дані (Y – результативна ознака) – вимірюється або реєструється дослідником.

Спираючись на визначення методу кореляції Спірмена, пропонуємо виділити таку ознаку – якісні дані (H1). Визначення кореляції Спірмена уточнює, що дані однієї із змінних можуть належати до порядкової шкали виміру, яку позначимо через H1.2 (“порядкова шкала виміру об’єкта дослідження”).

З визначень виходить, якщо дані не підпорядковуються нормальному закону розподілу, а належать до інтервальної шкали, необхідно використовувати коефіцієнт кореляції Спірмена. Тобто можна виділити ознаку “інтервальна шкала виміру об’єкта дослідження” (H2,1).

Однією з важливих ознак кореляції Спірмена є “закон розподілу значень ознаки об’єкта”, який позначимо через G та визначимо ознаку, яка його характеризує: G2 – область значень ознаки об’єкта не підпорядковується нормальному закону розподілу.

Виділимо ознаку характеристики методу кореляції Спірмена – “характеристика критерію” - Ic.


1   ...   28   29   30   31   32   33   34   35   ...   39


База даних захищена авторським правом ©refs.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка