VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Математическое моделирование как инвариантный инструмент исследований может быть применен к достаточному широкому классу задач как экспериментально-технологических, так и педагогических, в частности, к задачам оценки педагогических экспериментов. К тому же на современном этапе развития образования в качестве одного из перспективных направлений выступает повышение информативности педагогических исследований, с использованием методов математической оценки и измерения педагогических явлений. К числу основных математических методов в педагогике можно отнести методы математической статистики, допускающие количественную и качественную оценку ситуации, позволяющие объективно доказать или опровергнуть выдвинутую педагогическую гипотезу.

Здесь рассматривается реализация некоторых инструментов математической статистики в изучении мотивации и удовлетворенности учебной деятельностью студентов среднего специального образования (СПО). Известно, что учебные заведения СПО как правило принадлежат определенному вузу, при поступлении в которых выпускники СПО в большинстве случаев имеют определенные привилегии, например, более выигрышные позиции в конкурсе. На наш взгляд здесь возникает определенный вопрос. Насколько этот фактор может влиять на мотивацию и удовлетворенность учебной деятельностью, есть ли различие этого фактора для студентов первых и старших курсов?

Для выявления особенности мотива и уровня удовлетворенности учебной деятельностью использованы разработанные методики А.А.Реана и В.А.Якунина, Л.В.Мищенко [1] с привлечением дополнительных параметров с соблюдением соответствующей технологии. [2] Анкета включала в себя несколько блоков. Первая часть анкеты направлена на выявление особенностей мотивов учебной деятельности студентов. Вторая часть анкеты касалась собственно отношения к удовлетворенности учебной деятельностью в педагогическом вузе, программы, педагогической базы обучения и ожидаемой цели. Выборочную совокупность составили студенты 1 и 2 года обучения СПО ФГБОУ ВО НГПУ направления 09.02.05 и 44.02.02.

Статистическая обработка результатов осуществлялась с использованием методов кластерного анализа и критерии различия. Вычисления проводились в программных средах статистического анализа Statistica 6.0 (производитель StatSoft) и SPSS Statistics (компания IBM).

Диагностирование по методике А. А. Реана и В. А. Якунина позволяет оценивать мотивы учебной деятельности 16 параметрами, такими как стремление стать высококвалифицированным специалистом получить диплом успешно продолжить обучение на последующих курсах , успешно учиться , постоянно получать стипендию , приобрести глубокие и прочные знания , быть постоянно готовым к очередным занятиям , не запускать изучение предметов учебного цикла , не отставать от сокурсников , обеспечить успешность будущей профессиональной деятельности , выполнять педагогические требования , достичь уважения преподавателей , быть примером для сокурсников, добиться одобрения родителей и окружающих , избежать осуждения и наказания за плохую учебу , получить интеллектуальное удовлетворение . Для исследования уровня удовлетворенности студентов учебной деятельностью применена в основе методика из семи шкал Л.В.Мищенко [3], а также в тест-опросник добавлены утверждения, характеризующие мотивы и удовлетворенность выбором специальности и вуза. Обработка и измерение признаков производится по количественной шкале (шкала вероятностей).

В исследовании применили иерархический кластерный анализ. Используя метод средней связи кластеризации, получена следующая дендрограмма.

Рис.1 Дендрограмма для 16 переменных (метод средней связи)

Из дендрограммы видно (рис.1), что можно выделить три основных кластера. Показатели можно оценить по близости. Например, в первом кластере близки такие показатели: быть примером для сокурсников и избежать осуждения и наказания за плохую учебу . С другой стороны в этот же кластер входят такие показатели, как не запускать изучение предметов учебного цикла , выполнять педагогические требования . Второй кластер содержит такие показатели, как успешно продолжить обучение на последующих курсах и получить интеллектуальное удовлетворение , получить диплом Третий кластер содержит такие показатели, как добиться одобрения родителей и окружающих , приобрести глубокие и прочные знания .

Для анализа однородности групп респондентов методом их разбиения на кластеры применена евклидова метрика многомерного пространства и метод средней связи.

Рис.2 Дендрограмма групп респондентов по мотивации (метод средней связи)

Дендрограмма (рис.2) показывает, что большинство респондентов могут быть распределены не более чем на три кластера. Значит, по отношению к мотивации к учебной деятельности, группа респондентов достаточно однородная.

Предполагалось, что уровень удовлетворенности учебной деятельностью респондентов может отличаться у студентов 1-го и 2-го курсов. Для проверки этой гипотезы результаты тестирования подверглись обработке по непараметрическому критерию U Вилкоксона–Манна–Уитни. Предварительно респонденты 1-го и 2-го курсов были разбиты на 9 подгрупп и 11 подгрупп соответственно.

Полученные баллы были упорядочены по возрастанию показателей: 29, 33, 36, 36, 38, 40, 41, 46, 47, 53, 61 – группа студентов 1-го курса (); 30, 31, 32, 33, 40, 41, 45, 49, 49, 49, 50, 51, 51, 53, 53, 53, 56, 58, 60 – группа студентов 2-го курса (). Получено эмпирическое значение по формуле:

.

Используя критическое значение критерия U Вилкоксона–Манна–Уитни при уровне статистической значимости 1, убеждаемся, что эмпирическое значение находится в зоне незначимости. Значит, нет особых различий в уровне удовлетворённости учебной деятельностью у студентов 1-го и 2-го курсов. По результатам тестирования также выяснилось, что у студентов преобладает средний уровень удовлетворенности, что близко по значению с модальным значением распределения (распределение не бимодальное) и среди опрошенных нет студентов с низким уровнем удовлетворенности учебной деятельностью.

Список литературы:

1. Ильин Е.П. Мотивация и мотивы. – СПб.: «Питер», 2002 – 512 с.

2. Майоров А. Н. Теория и практика создания тестов для системы образования. - М.: «Интеллект центр», 2011. – 296 с.

3. Мищенко Л. В. К проблеме диагностики отношения студентов к учебной деятельности // Вестник практической психологии образования, 2007г. N3.

4. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. 2-е изд., испр. - М.: МПСИ, Флинта, 2003 - 336 с

Код для цитирования: Скопировать