Section 6. Pedagogy
Makhova Anna Vladimirovna, Associate Professor of Economics at Kuban State University, Slavyansk-on-Kuban branch, PhD E-mail: makhova.av05@yandex.ru Rybkin Alexey Dmitriyevich, the first-year undergraduate of the course training "Teacher Education", Master's program "Management of educational organization", branch of the Kuban State University in Slavyansk-on-Kuban
E-mail: aleksrybk@yandex.ru
The analysis of the quality of questionnaire for measuring on a linear scale of the aspect of creativity “complexity” in schoolchildren
Absract: In this paper an analysis of the quality of the questionnaire of the Study of personality creative abilities by E. E. Tunik has been drawn for measuring of students’ difficulties, as one of the aspects of creativity. The measuring has been carried out in the framework of the theory of measurement of latent variables based on Rush model. Keywords: creativity, latent variables, Rush model.
Махова Анна Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры социально-экономических дисциплин, филиал Кубанского государственного университета
в г. Славянске-на-Кубани E-mail: mahova.av05@yandex.ru Рыбкин Алексей Дмитриевич, магистрант 1 курса направления подготовки «Педагогическое образование», магистерская программа «Управление образовательной организацией», филиал Кубанского государственного университета
в г. Славянске-на-Кубани E-mail: aleksrybk@yandex.ru
Анализ качества опросника для измерения на линейной шкале аспекта креативности «сложность» у школьников
Аннотация: в данной статье был проведен анализ качества опросника Изучения личностных креативных способностей Е. Е. Туник для измерения у школьников сложности, как одного из аспектов креативности. Измерение проводилось в рамках теории измерения латентных переменных на основе модели Раша.
Ключевые слова: креативность, латентные переменные, модель Раша.
Под понятием креативность принято понимать способность порождать принципиально новые идеи, которые обладают абсолютной новизной. Креативность неоднородна, и состоит из множества составных частей. Дж. Гилфорд выделил четыре ее основных характеристики: продуктивность, гибкость, оригинальность и сложность. Рассмотрим подробнее последнюю из четырех характеристик — сложность.
Ученые, занимающиеся исследованием креативности, считают, что оригинальную идею нельзя считать креативной без доказательства ее полезности. Поэтому важно чтобы креативность была востребована, уместна и жизнеспособна. Креативный человек должен, воплощая свои идеи,
видеть, чувствовать и понимать глубинные процессы, связанные с областью приложения его деятельности. То есть видеть мир во всей его сложности и взаимосвязи.
Конструкт «сложность» задается операционально с помощью набора индикаторов, которые представлены в вопроснике [1]. Целью исследования является анализ качества опросника как измерительного инструмента для оценивания интегрального показателя «сложность». «Сложность» будет измерена на линейной шкале и использована для сравнения учеников в зависимости от класса, пола и возраста.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
66
The analysis of the quality of questionnaire for measuring on a linear scale of the aspect of creativity “complexity” in schoolchildren
- оценить совместимость набора индикаторов, из которых состоит опросник, для измерения конструкта «сложность»;
- определить дифференцирующую способность опросника;
Таблица 1. — Операциональное о
- откорректировать набор индикаторов, если это потребуется.
Индикаторы, использованные для операционального измерения интегрального показателя «сложность»» приведены в таблице 1. эделение конструкта «сложность»
№ п/п Индикаторы
1 Мне не нравится планировать дела заранее.
2 Если что-то не удается с первого раза, я буду работать до тех пор, пока не сделаю это.
3 Лучше я буду делать все как обычно, чем искать новые способы.
4 Я люблю выяснять, так ли все на самом деле.
5 Некоторые мои идеи так захватывают меня, что я забываю обо всем на свете.
6 Я нервничаю, если не знаю, что произойдет дальше.
7 Я люблю то, что необычно.
8 Я выбираю друзей, которые всегда делают все привычным способом.
9 Мне нравится решать даже такую проблему, которая не имеет правильного ответа.
10 Мне нравится, когда все вещи лежат на своих местах.
11 Мне было бы интересно искать ответы на вопросы, которые возникнут в будущем.
12 Я думаю, что на большинство вопросов существует один правильный ответ.
13 У меня есть много интересных дел как на работе (учебном заведении), так и дома.
В исследовании приняли участие 74 ученика 5-х классов МБОУ СОШ № 39 х.Трудобеликовского. Учащимся предлагалось ответить на вопросы теста, и исходя из степени своего согласия с положительным ответом на вопросы, оценить их следующим образом: 3 — в основном верно; 2 — отчасти верно; 0 — нет; 1 — не могу определиться.
Существует множество способов конструирования интегральных показателей (такие как метод взвешивания, экспертные оценки, индексы). Но все они имеют недостатки, такие как субъективность весов экспертов и нелинейность шкалы. Это делает использование статистических методов анализа, предполагающих линейную шкалу измерения затруднительной. В связи с этим, оценка конструкта «сложность» проводилась в рамках теории измерения латентных переменных. Данная теория на русском представлена в [2].
Для измерения латентной переменной «сложность», была использована модель с фиксированной длиной категорий (модель RSA-Rating Scale Analysis) датского математика Георга Раша. Свойства этой модели подробно рассмотрены в [4].
Выше упомянутая модель с фиксированными промежуточными категориями выполнения заданий имеет следующий вид:
ln
( P г Л
Ф P
\rij(k-D у
ß -(j+Tk )
где Pjjk — вероятность выбора i-м учеником к-й категории в j-ом индикаторе; ßi — местоположение i-го ученика на шкале «сложность»; Sj — местоположение j-го индикатора на той же шкале; тк — длина к-ой категории в каждом индикаторе.
Обработка данных опроса проводилась с использованием диалоговой системы ИЛП, разработанной в
лаборатории объективных измерений Кубанского государственного университета [3].
При измерении латентной переменной, главной задачей является проверка совместимости индикаторов, т. е. оценка того, в какой мере индикаторы измеряют одну и ту же латентную переменную, в данном случае «сложность». Совместимость индикаторных переменных проверялась на основе критерия Хи-квадрат. Значение данного критерия оказалось равным 33,68 при степени свободы 26. Эмпирический уровень значимости соответственно равен 0,143, что говорит о совместимости набора индикаторных переменных, а значит, и о пригодности опросника для измерения латентной переменной «сложность». В таблице 2 приведена статистическая характеристика набора индикаторов.
Индикаторы в таблице упорядочены по убыванию их значений на шкале латентной переменной — от наибольшего значения (+0,433), к наименьшему (-0,512).
Не менее важным условием для применения теории измерения латентных переменных является адекватность индикаторов модели измерения. Проверка выполнения данного условия проводилась на основе критерия Хи-квадрат. На практике это реализовывалось следующим образом. Все испытуемые, на основе модели Раша, были разделены на три группы: с высоким, низким и средним уровнями. Далее, определяется среднее значение для каждой из групп и при помощи критерия Хи-квадрат проверяется соответствие этих точек теоретическим значениям, полученным на основе модели Раша.
Значение статистики Хи-квадрат равное 0,05 является критическим для уровня значимости. Если статистика Хи-квадрат для данной переменной меньше этого значения, то ее необходимо исключить из набора.
67
Section 6. Pedagogy
Таблица 2. - Статистическая характеристика индикаторов
Номер индикатора Значение индикатора (логит) Стандартная ошибка (логит) Значение статистики Хи-квадрат Уровень значимости статистики Хи-квадрат
1 0,433 0,096 3,365 0,185
3 0,366 0,105 3,629 0,162
5 0,286 0,099 2,398 0,301
8 0,280 0,109 4,264 0,118
9 0,275 0,100 0,576 0,749
12 0,115 0,111 1,312 0,518
6 0,055 0,103 1,264 0,531
11 -0,156 0,114 1,239 0,538
7 -0,226 0,115 2,476 0,289
13 -0,266 0,118 4,416 0,109
2 -0,273 0,135 7,447 0,024
4 -0,377 0,123 0,981 0,612
10 -0,512 0,136 0,313 0,854
Анализируя данные таблицы можно заметить, что все индикаторы, за исключением индикатора № 2, имеют значение статистики Хи-квадрат больше чем 0,05. Но и индикаторная переменная номер 2 совместима с остальными на уровне значимости 0,01. Поэтому можно сделать вывод, что все индикаторные переменные совместимы, и их можно использовать в качестве измерительного инструмента для измерения конструкта «сложность» у учеников.
Для наглядности проанализируем отличительные индикаторы:
- индикатор, который лучше других дифференцирует учеников с низким уровнем сформированности конструкта «Сложность»;
- индикатор, который лучше других дифференцирует учеников с высоким уровнем конструкта «сложность»;
- наиболее адекватный модели измерения индикатор;
- наименее адекватный модели измерения индикатор.
Самыми наглядными отображениями зависимости уровня индикатора от измеряемой латентной переменной, являются характеристические кривые. Рассмотрим характеристические кривые этих индикаторов.
Индикатор № 10 «Мне нравится, когда все вещи лежат на своих местах» характеризует наименьший уровень сформированности конструкта «сложность». Характеристическая кривая данного индикатора изображена на рис. 1.
Приведенный на рисунке график характеристической кривой, как и другие рисунки с аналогичными кривыми имеют следующую структуру.
На оси абсцисс отложены значения латентной переменной «сложность» учеников (в логитах).
На оси ординат отмечены ожидаемые значения индикатора. В данном случае значение индикатора варьируется от 0 до 3.
Рис. 1. Характеристическая кривая для индикатора № 10 «Мне нравится, когда все вещи лежат на своих местах»
68
The analysis of the quality of questionnaire for measuring on a linear scale of the aspect of creativity “complexity” in schoolchildren
В верхней части рисунка содержится следующая информация:
- порядковый номер индикаторной переменной (Номер 10);
- название индикатора, в данном, конкретном случае название индикатора выбрано по умолчанию (Индикатор: Инд.10);
- местоположение индикатора на шкале измеряемой латентной переменной (Оценка = -0,513);
- значение статистики Хи-квадрат (Хи-кв. = 0,314);
- уровень значимости статистики Хи-квадрат Р (Хи-кв. = 0,855);
- объем выборки (N = 74).
Этот индикатор лучше других дифференцирует учеников с низким уровнем интегрального показателя «Сложность», об этом свидетельствуют значения индикаторной переменной.
Самый высокий уровень «Сложности» характеризует индикатор № 1 «Мне не нравится планировать дела заранее». Это говорит о том, что данный индикатор лучше других дифференцирует учеников с высоким уровнем «Сложности». Характеристическая кривая индикатора представлена на рис. 2.
Наиболее адекватным модели измерения является индикатор № 10 «Мне нравится, когда все вещи лежат на своих местах». Анализируя рис. 1, можно легко заметить, что экспериментальные точки практически совпадают с теоретической кривой, это подтверждает высокое значение уровня значимости статистики Хи-квадрат (0,855).
Наименее адекватным модели измерения является индикатор № 2 «Если что-то не удается с первого раза, я буду работать до тех пор, пока не сделаю это». Характеристическая кривая этого индикатора представлена на рисунке 3.
Рис. 2. Характеристическая кривая индикатора № 1 «Мне не нравится планировать дела заранее»
Номер: 2 Индоссатор: Инд02 Оценка: -0.273 Хи-кв.: 7.448 Р(Хи-кв): 0.024 N>74 3
2,5
1.5
О
0,5 •
•
•
•
L J L
■3,0 -2,0 -1,0 0.0 1,0 2,0
Местоположение объекта (логит)
3,0
4,0
Рис. 3. Характеристическая кривая индикатора № 2 «Если что-то не удается с первого раза, я буду работать до тех пор, пока не сделаю это»
69
Section 6. Pedagogy
На графике отчетливо видно, что экспериментальные точки не совпадают с теоретической кривой. Статистика Хи-квадрат (0,024) также говорит о низком уровне значимости данного индикатора, поэтому следует сделать вывод, что индикатор № 2 адекватен модели на низком уровне
На рисунке 4 графически изображено распределение оценок конструкта «сложность» студентов и индикаторов, характеризующих данный интегральный показатель.
В верхней половине рисунка изображена гистограмма с оценками конструкта «сложность» учеников, в нижней —
значимости.
распределение оценок индикаторов на этой же шкале.
Рис. 4. Местоположение испытуемых и индикаторов на шкале «сложность»
Основываясь на данных диаграммы (рис. 4), можно сказать, что:
- оценки конструкта «сложность» варьируются в диапазоне 3 логит (от -1 логит, до +2 логит);
- диапазон варьирования индикаторов гораздо меньше диапазона варьирования оценок испытуемых — 1,0 логит (от — 0,75 до 0,5 логит);
- индикаторы варьируются в узком диапазоне, поэтому необходимо найти способы расширить диапазон их варьирование. Но, несмотря на все это, методика позволяет эффективно дифференцировать учеников по уровню «сложности».
В связи с тем, что факторы класс (фактор А), пол (фактор В) и возраст (фактор С) качественные, они обрабатывались методом дисперсионного анализа. Полученные в ходе данной процедуры данные представлены в табл. 3.
Результаты дисперсионного анализа свидетельствуют о том, что факторы А, Б, и С являются статистически незначимыми. Исходя из этого, можно сделать вывод, что класс, пол и возраст не влияют на значение интегрального показателя «сложность».
В таблице 4 представлены средние значения показателя «сложность» в зависимости от класса, в котором обучаются испытуемые.
Таблица 3. - Дисперсионный анализ интегрального показателя «сложность» в зависимости от пола, возраста и класса испытуемых
Источник дисперсии Сумма квадратов Степени свободы Средний квадрат Бэксп. р
Фактор А 0,373 2 0,186 0,825 0,443
Фактор В 0,246 2 0,123 0,544 0,583
Фактор С 0,517 1 0,517 2,291 0,135
Ошибка 15,358 68 0,226
Всего 16,675 73
Таблица 4. - Средние значения латентной переменной «сложность» в зависимости от класса
Класс Среднее (логит) Объем выборки Стандартная ошибка (логит) Нижний порг Верхний порг
5 «А» 0,342 26 0,123 0,097 0,587
5 «Б» 0,172 24 0,108 -0,043 0,388
5 «В» 0,314 24 0,121 0,072 0,556
70
The translation of legal and economic texts: distinguishing features of special terms
Данные, представленные в таблице, позволяют судить о том, что классы несколько различаются по уровню сформированности латентной переменной «сложность»: 5 «А» класс — 0,342 логит; 5 «В» — 0,314; 5 «Б» — 0,172. Но все же данные различия несущественны, и не могут влиять на общую картину.
Таким образом, проведение измерения уровня сформированности интегрального показателя «сложность» у школьников, как составной части их креативности, с использованием латентной переменной «сложность», которая определялась операционально — через набор индикаторов, в рамках теории латентных переменных,
показывает, что методика изучения личностных креативных способностей Е. Е. Туник, адаптированная авторами, подтвердила свою способность дифференцировать учеников по уровню сформированности интегрального показателя «сложность». Это подтверждается анализом полученных данных. Выбранная методика позволяет дифференцировать испытуемых по уровню сформированности показателя «сложность», хотя индикаторы варьируются в узком диапазоне. С целью повышения качества опросника, набор переменных можно изменить, добиваясь более широкого диапазона варьирования индикаторов.
Список литературы:
1. Диагностика личностной креативности (Е. Е. Туник)/Фетискин Н. П., Козлов В. В., Мануйлов Г. М. Социальнопсихологическая диагностика развития личности и малых групп. - М., 2002. - C. 59-64.
2. Маслак А. А. Измерение латентных переменных в социально-экономических системах: теория и практика [Текст]: монография/А. А. Маслак. - Славянск-на-Кубани: Издательский центр СГПИ, 2007. - 424 с.
3. Маслак А. А., Осипов С. А. Измерение латентных переменных.//Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013618487. Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 10 сентября 2013 г.
4. Wright B. D., Masters G. N. Rating Scale Analysis. - Chicago: MESA PRESS, 1982. - 206 p.
Melnichuk Marina Vladimirovna, Financial University, Doctor of Sciences, Professor, Head of the Chair of Foreign Languages-3 E-mail: mvmelnichuk@gmail.com Osipova Valentina Mihkailovna, Assistant Professor, Chair of Foreign Languages-3 E-mail: valentinaios-2012@yandex.ru
The translation of legal and economic texts: distinguishing features of special terms
Abstract: When translating a text of economic or financial nature the translator should be able to process and understand the information to avoid ambiguities in the produced document. It implies an analysis in the contextual area which has a specific mission of confirming the correct meaning of a given term.
Keywords: translation, economic text, special terms.
Мельничук Марина Владимировна, Финансовый университет, Доктор наук, профессор, заведующий кафедрой "Иностранные языки-3" E-mail: mvmelnichuk@gmail.com Осипова Валентина Михайловна, Доцент кафедры «Иностранные языки-3» E-mail: valentinaios-2012@yandex.ru
Проблемы перевода экономических и юридических текстов в контексте особенностей специальных терминов
Аннотация: При переводе экономических и финансовых текстов, чтобы избежать неточностей в завершенном переводе, переводчик должен, в целом, понимать содержание текста. Для точного перевода необходимо проанализировать контекст, который в значительной мере определяет значение термина. Ключевые слова: перевод, экономический текст, специальные термины.
71