CC BY
174
экспериментального образования. - 2015.- № 11 (Часть 3). -С. 359-361.
2. Фирсин, С.А. Спортивный фестиваль «ГТО-НИКА» / С.А. Фирсин // Физическое воспитание и студенческий спорт глазами студентов: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Казань, 6-8 ноября 2015 г.- Казань : Изд-во КНИТУ-КАИ, 2015. - С. 539-540.
3. Фирсин С.А. Современные технологии игровой рационализации комплекса ГТО в физическом воспитании детей и учащейся молодежи / С.А. Фирсин // Современные здоровьесберега-ющие технологии: материалы международной научно-практической конференции. - Орехово-Зуево : ГГТУ, 2015. -С. 255-260.
REFERENCES
1. Firsin S.A. (2015),The "Sparta- GTO" as the rationalization of GTO complex in physical education and socialization of the students, International Journal of Experimental Education, number 11 (Part 3), pp. 359-361.
2. Firsin S.A. (2015), "Sports festival " GTO-Nika"", Physical education and student sport by eyes of students: Materials of All-Russian scientific-practical conference with international participation, Kazan, 6-8 November 2015, Kazan, Univ KNRTU-KAI, pp. 539-540.
3. Firsin S.A. (2015), "Modern technologies of the game rationalization of GTO set in the physical education of children and young// Modern health-improving technologies: materials of the international scientific-practical conference, Orekhovo- Zuevo: GSTU, pp. 255-260.
Контактная информация: [email protected]
Статья поступила в редакцию 21.02.2016
УДК 378
АНАЛИЗ МЕТОДОВ РАНЖИРОВАНИЯ В ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЯХ
Владимир Анатольевич Чистяков, доктор педагогических наук, профессор, Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья имени П. Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург (НГУ им. П. Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург)
Аннотация
Анализ достаточно большого количества психолого-педагогических статей опубликованных за последние годы в ряде научных журналов позволяет сделать вывод о том, что некоторые авторы не совсем уверенно владеет современными методами анализа сложных систем, к которым относятся психолого-педагогические системы. Основную причину этого мы видим в том, что стандартный курс математической статистики, для гуманитариев имеет более чем двухвековую историю, и слушатели просто не знают о достижениях современной математики и не умеют ими пользоваться. Кроме того достаточно большое число существующих статистических пакетов, позволяет обработать любые наборы числового материала, вопрос о том имеет ли какой либо смысл полученный результат остается за скобками проведенного исследования. В статье проведено сравнение двух методов ранжирования факторов, первый - методом параметрической статистики, второй -современными методами непараметрической статистики
Ключевые слова: параметрическая статистика, факторный анализ, непараметрическая статистика, методы анализа сложных систем.
DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2016.02.132.p197-201
ANALYSIS OF METHODS OF RANGING IN PSYCHOLOGICAL AND PEDAGOGICAL RESEARCHES
Vladimir Anatolyevich Chistyakov, the doctor of pedagogical sciences, professor, The Lesgaft National State University of Physical Education, Sport and Health, St. Petersburg
Аннотация
The analysis of rather large number of the psychological and pedagogical articles published within the recent years in a number of the scientific magazines allows drawing a conclusion that some authors do
not possess the modern methods for the analysis of the difficult systems in which the psychology and pedagogical systems have been included. We see the main reason for it that the standard course of the mathematical statistics for humanitarians has more than two-centuries history, and listeners simply don't know about the achievements of the modern mathematics and they aren't able to use them. Besides, rather large number of the existing statistical packages allows processing any sets of the numerical material and the question upon whether the received result makes any sense remains behind the brackets of the conducted research. The article presents the comparison of two methods of ranging the factors, the first - method of parametrical statistics, and the second - modern methods of nonparametric statistics.
Keywords: parametrical statistics, factorial analysis, nonparametric statistics, methods of the analysis of difficult systems.
Фактор - (от лат. factor - делающий - производящий), причина, движущая сила какого-либо процесса, явления, определяющая его характер или отдельные его черты (http://tolkslovar.ru/f202.htm). Из этого определения следует, что под фактором следует понимать не только нечто простейшее, но и более сложное понятие, например, раскрывающее причины, движущие силы какого-либо процесса или явления.
Под методами ранжирования обычно понимается расположение причин, движущих сил, свойств какого-либо процесса, явления по степени их влияния на этот процесс или явление. Таким образом, немедленно возникает проблема наделения качественных характеристик определенным весом - рангом, т.е. создание количественной шкалы, позволяющей упорядочить факторы (по возрастанию или убыванию),
Неявно, базовым аппаратом шкалирования в психолого-педагогических исследованиях является статистический анализ.
«Статистика как таковая не создает новой научной информации. Эта информация либо содержится, либо не содержится (к сожалению, и так бывает) в полученных исследователем материалах. ... Статистические методы раскрывают связи между изучаемыми явлениями. Однако необходимо твердо знать, что как бы ни была высока вероятность таких связей, они не дают права исследователю признать их причинно-следственными отношениями» (http://pedlib.ru/Books/6/0425/6-0425-260.shtml).
В своей статье А.Н. Алехин [1] провел методологический анализ методик психологической диагностики и критике их вненаучных оснований. Им было обосновано, что отсутствие критики оснований методик психологического исследования способствует формированию мнимого знания, не имеющего практической значимости, и обозначены мотивы широкого использования психодиагностических и статистических процедур в психологическом исследовании. И далее «Следствием слепой веры в познавательную мощь статистики становится погоня за большим числом признаков и испытуемых при наивной убежденности в том, что то, что названо, - есть, а числовые выражения непосредственно выражают реальные переживания человека. ... И вот уже вместо одного качественного признака в его распоряжении множество количественно измеренных «шкал»" [1, с. 5].
Аналогичная ситуация наблюдается и в педагогических исследованиях.
В частности с термином «фактор», обычно ассоциируется факторный анализ [2]. Однако, применение факторного анализа, априори, предполагает целый ряд допущений.
Основное допущение, о котором обычно забывают, - это предположение о наличии линейной связи между исследуемым процессом, явлением и факторами (причинами, движущими силами, признаками и т.п.), т.е. изначально предполагается линейная модель реального процесса, явления и факторов, на него влияющих, что вряд ли выдерживает какую либо критику. Но это только начало, фактор должен быть шкалирован (случайное число, подчиняющееся нормальному закону распределения)
В математической статистике главными целями факторного анализа являются: сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными, т.е. классификация переменных. Поэтому факторный анализ используется или как метод сокращения данных или как метод классификации.
По стандартной методике методом вращения находятся главные компоненты, которые также часто называются «факторами», определяется факторный вес (нагрузку фактора). Главные компоненты, полученные в результате, вращения матрицы являются линейными функциями факторов, с которых и начиналось педагогическое исследование. Главным компонентам придумывается более или менее вразумительное название и процесс «научного поиска» считается завершенным.
Второе допущение, предположение о нормальном законе распределения переменных (шкалирование факторов уже должно быть сделано) в модели реального процесса, явления, имеет под собой определенную базу. Центральные предельные теоремы - класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному
(http://edu.dvgups.rU/metdoc/enf/vmatem/semestr4/4.9.htm). Рассмотрение генеральной совокупности, выборки из одной генеральной совокупности, уровня значимости мы рассматривать не будем, так как эти вопросы обычно не вызывают вопросов в психолого-педагогических исследованиях.
В психологическо-педагогическом исследовании первичным является исследование системы на качественном уровне. Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, обычно называют созданием сценария.
Одним из наиболее распространенных качественных методов в психолого-педагогических исследованиях являются методы экспертных оценок. Группа методов экспертных оценок наиболее часто используется в практике оценивания сложных систем на качественном уровне. Экспертные методы имеют несомненное преимущество перед прямыми статистическими методами: нет необходимости изначально предполагать, что реальному процессу, явлению соответствует линейная модель, и нет необходимости изобретать более или менее правдоподобную шкалу при переводе факторов (причин, движущих сил и т.п.) в конкретные числа.
Мы считаем, что методы экспертных оценок дают более точные и правильные результаты по сравнению со стандартными статистическими методами по следующим соображениям: при формулировке проблемы и поиске причин, влияющих на нее, разработчику приходится использовать все свой свои знания и накопленный опыт. Фактор, сформулированный в виде некоего утверждения, несет в себе значительно больший объем полезной информации. Это совершенно естественно. Методы математической статистики, которые в подавляющем большинстве психолого-педагогических исследований, относятся к параметрической статистике [4], (изначально предполагается, что все статистические переменные подчиняются нормальному закону распределения). «Именно из таких соображений критиковал параметрическую статистику академик АН СССР С.Н. Бернштейн в 1927 г. в своем докладе на Всероссийском съезде математиков. Однако эта теория, к сожалению, до сих пор остается основой преподавания статистических методов и продолжает использоваться основной массой прикладников, использующих статистические методы в различных отраслях народного хозяйства и областях науки, но далеких от новых достижений в статистической науке» [4, с 8].
Научные методы экспертных оценок получили развитие во второй половине ХХ
века.
Остановимся подробнее на этой группе методов (подробности в [3]).
«Этапы экспертизы: формирование цели, разработка процедуры экспертизы, формирование группы экспертов, опрос, анализ и обработка информации.
При формулировке цели экспертизы разработчик должен выработать четкое представление о том, кем и для каких целей будут использованы результаты.
При обработке материалов коллективной экспертной оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется коэффициент конкордации W, который позволяет оценить, насколько согласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым экспертом. Его значение находится в пределах 0 < W < 1, где W=0 означает полную противоположность, a W = 1 - полное совпадение ранжировок. На практике достоверность считается хорошей, если W ~ 0,7^0,8.» (http://cf17.hc.ru/~area7ru/referat.php714006, с.115)
В психолого-педагогических исследованиях наибольшее распространение получили следующие процедуры экспертных измерений:
- ранжирование. В этом методе каждому эксперту предлагается расположить факторы (причины, движущие силы и т. п.) по их влиянию на исследуемый процесс, явление. В этом случае шкала формируется автоматически: от 1 до N, где N - число выбранных разработчиком факторов (причин, движущих сил и т.п.), после проведения процедуры ранжирования порядковый номер в выборке, обычно называют, рангом. Усредняя по всем экспертам, мы получаем средний ранг. Усредняя по количеству рангов, имеем оценку вероятности влияния конкретного фактора на исследуемый процесс, т.е. значение, имеющее конкретный смысл. В настоящее время метод ранжирования в психолого-педагогических исследованиях широко применяется в теории и методике профессионального образования и успешно замещает стандартные методы математической статистики.
- метод парного сравнения. Этот метод в процедуры экспертного сравнения ввел Терстоун [6]. Упорядочить N факторов по степени их влияния достаточно сложный процесс для любого эксперта. Значительно проще сравнить два фактора между собой по степени их влияния на исследуемый процесс, явление. Данная процедура формализуется следующим образом: создается квадратная матрица размером N*N, элементы которой
11, если a . ^ a.,
' _, где ^ означает, что a. оказы-
0, если a .х a., i, j = 1, N. вает больше влияния на изучаемый процесс, явление, чем a.. Сумма по строкам дает ранг
N
i-го фактора, т.е. ri = ^ X. . В психолого-педагогических исследованиях метод парных
j=1
(попарных) сравнений начал применяться сравнительно недавно, вследствие своей трудоемкости (плата за простоту сравнения), всего нужно провести N(N -1) операций, что
2
компенсируется значительно более высокой надежностью.
Проведенный сравнительный анализ методов ранжирования позволяет надеяться, переход от математической статистики к прикладной статистике [4], произойдет и в психолого-педагогических исследованиях.
ЛИТЕРАТУРА
1. Алехин, А.Н. К критике оснований психологической диагностики / А.Н. Алехин // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. - 1010. - № 6 (97). - С. 3-7.
2. Кендалл, М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кендалл, А. Стьюарт. - М. : Наука, 1976. - 736 с.
3. Кендалл, М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл, А. Стьюарт. - М. : Наука, 1973. - 900 с.
4. Орлов, А.И. Основные этапы становления статистических методов [Электронный ресурс] / А.И. Орлов // Научный журнал КубГАУ. - 2014. - № 97 (03). - URL : http://ei.kubagro.ru/2014/03/pdf/86.pdf. - Дата обращения 22.02.2016.
5. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Кернс. - М. : Радио и связь, 1991. - 224 с.
6. Татарова, Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение) / Г.Г. Татарова. -М. : NOTA BENE, 1999. - 224 с.
REFERENCES
1. Alekhin, A.N. (2010), "Contribution to the criticism of the psychological diagnostics bases", Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta, Vo. 97, No. 6, pp. 3-7.
2. Kendall, M. and (1976), Multidimensional statistical analysis and temporary ranks, Science, Moscow.
3. Kendall, M. and Styuart, A. (1973), Statistical conclusions and communications, Science, Moscow.
4. Orlov, A.I. (2014), "Main stages of formation of statistical methods", Scientific magazine of KUBGAU, No. 97 (03), available at: http://ej.kubagro.ru/2014/03/pdf/86.pdf.
5. Saati T. and Kearns, T. Analytical planning. Organization of systems, Radio and communication, Moscow.
6. Tatarova, G.G. (1999), Methodology of the analysis (Introductions), given in sociology, NOTA BENE, Moscow.
Контактная информация: [email protected]
Статья поступила в редакцию 20.02.2016
УДК 796.03
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ОЗДОРОВИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РАБОТЕ СО СТУДЕНТАМИ СПЕЦИАЛЬНОГО МЕДИЦИНСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ В ВУЗЕ (НА ПРИМЕРЕ ZUMBA FITNESS)
Мария Игоревна Шепелева, кандидат педагогических наук, Мария Аркадьевна Кривцова, старший преподаватель, Санкт-Петербургский государственный институт культуры (СПбГИК)
Аннотация
В данной статье рассматривается опыт использования инновационной оздоровительной программы Zumba Fitness на занятиях со студентами специального медицинского отделения с диагнозом вегето-сосудистая дистония. Представлены результаты проведенного исследования.
Ключевые слова: физическое воспитание студентов, оздоровительная физическая культура, вегето-сосудистая дистония, Zumba Fitness.
DOI: 10.5930/issn.1994-4683.2016.02.132.p201-205
APPLICATION OF MODERN WELLNESS TECHNOLOGIES AT WORK IN SPECIAL MEDICAL GROUPS AT THE UNIVERSITY (ON THE EXAMPLE OF
ZUMBA FITNESS) Maria Igorevna Shepeleva, the candidate of pedagogical sciences, Maria Arkadievna Krivtsova, the senior teacher, Saint-Petersburg State Institute of Culture, Saint-Petersburg
Annotation
This article discusses the experience of using the innovation wellness program Zumba Fitness in classes with the students of the special medical department with the diagnosis of the vegetative-vascular dystonia. It presents the results of the study.
Keywords: the physical education of students, wellness physical education, vegetative-vascular dystonia, Zumba Fitness.
ВВЕДЕНИЕ
По результатам медицинского обследования первокурсников Санкт-Петербургского государственного института культуры было выявлено, что одним из основных диагнозов у студентов специальной медицинской группы «А» является вегето-
