CC BY-NC-ND
610
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Статья поступила в редакцию в августе 2010 г.
Аннотация
индивидуальнопсихологические предикторы в лонгитюдных
ИССЛЕДОВАНИЯХ
образовательных и профессиональных карьер
Представлены первые результаты Мониторинга образовательных и трудовых траекторий выпускников школ и вузов, начатого Государственным университетом — Высшей школой экономики в 2009 г. С целью определить индивидуальные характеристики, наилучшим образом предсказывающие изменения в образовательной и профессиональной траектории, опрошены студенты выпускных курсов высших учебных заведений двух регионов РФ. Выделены группы учащихся, которые с наибольшей вероятностью сменят образовательную и профессиональную карьеру, начатую в вузе. Обсуждается значимость отобранных независимых переменных в отношении двух основных причин изменения траектории: неуверенности в профессиональной карьере на последнем году обучения и низких академических достижений студентов. Рассматриваются перспективы начатого исследования.
Ключевые слова: лонгитюдные исследования, образовательные траектории, профессиональные карьеры, индивидуальнопсихологические предикторы.
Происходящие во всем мире изменения в государственном управлении, подразумевающие выработку и принятие решений на основе научных данных и аналитических разработок, придали в течение последних 25-30 лет значительный импульс развитию крупномасштабных лонгитюдных исследований. Множество таких проектов общенационального значения запущено в США, Канаде, в ряде государств Евросоюза, в Австралии и других развитых
30
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
странах. В Российской Федерации такого рода исследовательских проектов пока мало. В 1992 г. при участии университета Северной Каролины (США) и Института социологии РАН запущен и до сих пор реализуется усилиями ГУ-ВШЭ Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (RLMS). В 2009 г. Высшая школа экономики начала другой крупный лонгитюдный проект, получивший название Мониторинг образовательных и трудовых траекторий выпускников школ и вузов. Замысел исследования заключается в том, чтобы на основе анализа жизненных траекторий молодых людей в период наиболее сильных изменений выявить процессы, определяющие трансформации образовательных и профессиональных карьер, их своеобразие. С этой целью в ходе опросов получают информацию о социальном и материальном статусе семей школьников и студентов, их образовании, предшествующем опыте учебы и работы, привычках, отношениях и самочувствии. Среди ключевых задач и возможностей проекта стоит упомянуть следующие: 1) исследование связи между рядом экономических, социальных и психологических характеристик участников исследования, их предшествующим образовательным и трудовым опытом с одной стороны и выбором траектории профессионализации — с другой; 2) оценка прогностических возможностей тех или иных факторов в отношении построения карьеры; 3) кластеризация участников исследования по предположительно прогностическим характеристикам; 4) отслеживание траектории каждого кластера; выделение типичных траекторий и групп риска.
Настоящая статья опирается на результаты первого среза Мониторинга образовательных и трудовых траекторий выпускников школ и вузов, реализованного в двух регионах России — в Татарстане и Ярославской области, но в ней рассматривается лишь небольшая часть полученных данных, а именно индивидуально-психологические характеристики опрошенных студентов выпускных курсов высших учебных заведений.
Как правило, исследования соответствия профессиональной карьеры полученному образованию строятся в парадигме сравнения приобретаемых и необходимых для работы навыков. При этом редко обращают внимание на мотивационные, ценностные и другие личностные детерминанты изменения траектории профессионализации в период между завершением образования и профессиональной карьерой. И это при том, что мотивационная сфера и сфера интересов рассматриваются в социальных науках как движущая сила, определяющая направление собственной активности человека [Bandura, 1997; Леонтьев, 1975]. В литературе практически отсутствуют и систематические оценки влияния социально-экономических характеристик индивида на выбор им области работы после завершения профессионального образования. Основной задачей настоящей работы является определение предсказательных возможностей индивидуально-психологических
1. Факторы прогноза образовательной и про-фессиональ-ной карьеры
31
Теоретические и прикладные исследования
Л
1.1. Биографические и когнитивные переменные характеристик в отношении дальнейшей профессиональной траектории студента. С другой стороны, образовательные траектории студентов, особенно в период выхода из вуза, хорошо исследованы. В этой области влияние демографических, семейных и психологических детерминант имеет длительную историю изучения. Поэтому мы сочли необходимым провести подробный анализ предикторов, используемых в мировой исследовательской практике для изучения образовательных и профессиональных карьер. Результат обучения в вузе или колледже можно представить себе в виде трех вариантов событий: студент может завершить курс обучения, выбранный при поступлении; он может перейти в другое учебное заведение или на другую программу в том же учебном заведении; наконец, он может уйти, не закончив учебный курс. эти варианты обычно используются как зависимые переменные в большинстве исследований образовательных траекторий. Кроме ухода (dropout) или продолжения обучения (retention) в качестве зависимой переменной наиболее часто используют академические достижения (attainment). Уход/продолжение обучения (как вариант — время, в течение которого студент состоит в списках обучающихся вплоть до завершения им положенной программы обучения) обычно рассматривают как отдельный от академической успешности маркер образовательного результата [Ronco, 1995]. Академические достижения в зарубежных исследованиях традиционно измеряют при помощи GPA (Grade Point Average, характеристика успеваемости учащихся, определяемая путем деления суммы оценочных баллов на количество затраченных зачетных часов). Несмотря на имеющуюся критику этого показателя, он остается одним из самых важных индикаторов того, как студент справляется с обучением [Robbins et al., 2004]. В качестве независимых переменных используют целый ряд показателей, наиболее важные из них можно объединить в три группы: 1) социально-демографические, когнитивные и биографические данные (так называемый background); 2) навыки, связанные с обучением; 3) психологические характеристики. эту группу составляют некоторые прошлые события или достижения как неизменная данность, зафиксированная к моменту исследования, в частности факты биографии и характеристики семьи. Биографические данные и социально-экономический статус (СэС) семьи включаются в исследования образовательных траекторий в подавляющем большинстве случаев. Социальноэкономический статус семьи студента является одним из самых стабильных и сильных предикторов как академической успеваемости, так и прохождения полного курса обучения: у студентов, чьи родители имеют высокий образовательный и профессиональный статус, значимо больше шансов успешно закончить курс обучения,
32
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
чем у студентов, чьи родители имеют низкий СэС. В рамках какого бы теоретического подхода ни рассматривался механизм этого влияния — теории культурного капитала (П. Бурдье), социального обучения (А. Бандура), лингвистических или мотивационных теорий, — влияние СэС семьи на образовательные перспективы детей фиксируется регулярно [Redford, Johnson, Honnold, 2009; Wildhagen, 2009].
В наиболее известных и крупных лонгитюдных исследованиях образовательных и трудовых траекторий, например Youth Cohort Study (YCS), Longitudinal Study of Young People in England (LSYPE), Longitudinal Surveys of Australian Youth (LSAY), National Education Longitudinal Study (NELS), биографические данные собирают с помощью опроса, причем участникам исследования задают прямые вопросы, чаще всего по одному на каждую исследуемую характеристику (single-item measure). Например: «Каков уровень образования у вашей матери?» Прямой вопрос относительно того или иного факта — это стандартный способ получить биографическую информацию о респонденте, не обращаясь к официальным источникам, и хотя он не исключает возможности искажения сведений (особенно если они имеют личностный смысл для респондента), прямой опрос остается повсеместно распространенным способом собрать данные о жизни участника исследования.
К группе биографических характеристик могут быть отнесены и показатели когнитивных достижений, зафиксированные по стандартизированным шкалам. Факт прошлой или текущей академической неуспеваемости — одна из подтвержденных и, в общем-то, лежащих на поверхности причин ухода студента из вуза. Финансовые трудности и внешние обязательства, например рождение ребенка или болезнь родителей, — также доказанные причины ухода [Pascarella, Terenzini, 1991]. Студенты, посещающие учебное заведение реже, чем требуется по стандарту (part-time students), или проживающие на значительном расстоянии от места учебы, имеют меньше шансов на успех в обучении, потому что они менее интегрированы в систему отношений и со студентами, и с преподавателями. этнические и культурные различия также оказывают влияние на академическую успешность: судя по GPA, группы студентов, этнически и культурно отличные от преобладающей в вузе популяции, относительно более слабо подготовлены к высшему образованию. Хотя возраст и пол не обсуждаются как факторы прямого влияния на достижения, некоторые корреляты этих переменных, такие как семейные или трудовые обязанности, могут иметь значимую связь с академическими достижениями, опосредованную, например, низкой посещаемостью занятий.
Когнитивную готовность к обучению в вузе обычно оценивают через ранжирование выпускников школы или учет баллов по стандартизированным тестам, например SAT в США (сейчас SAT Reasoning Test, или Scholastic Aptitude Test, дословно «тест пригодности к обучению»). Стандартизированные оценки когнитивной
33
Теоретические и прикладные исследования
Л
готовности к обучению обычно показывают умеренные корреляции с академической успешностью в вузе [Astin, 1993]. что касается способа получения сведений о когнитивных достижениях, то для европейских и американских исследователей данные по стандартизированным тестам достижений, как правило, доступны из официальных источников. С другой стороны, есть исследования, опирающиеся на самоотчет респондента о средних баллах на прошлом этапе обучения [Huure et al., 2006], и в них обычно не обсуждается надежность данных самоотчета, в частности их связь со стандартизированными оценками.
1.2. Навыки, Существует ряд связанных с академическими достижениями
связанные параметров, которые, как правило, представляют собой навыки
с обучением или действия, необходимые студенту для организации собствен______________ ной учебной работы и успешного решения возникающих в процессе обучения задач. На эти параметры часто ссылаются в исследованиях отличительных черт успешных студентов как на ранних, так и на поздних стадиях обучения [Ferret, 2000; Yunus, 2007]. Среди них чаще всего называют управление собственным временем, организацию подготовки к экзаменам, использование информационных ресурсов, взаимодействие с однокурсниками и преподавателями. Предпосылкой к использованию этих предикторов при исследовании образовательных траекторий становится гипотеза, согласно которой поведение, связанное с учебной работой, может предопределять успех или неуспех в обучении. Несколько раз было убедительно показано, что перечисленные навыки связаны не со стандартизированными достижениями по когнитивным тестам, а с GPA, тогда как уже GPA коррелирует напрямую с баллами по тестам достижений [Kern, Fagley, Miller, 1998; Robbins, 2004; Noble, 1999].
1.3. Психологические переменные и способы их оценки
Третья группа переменных, попадающих в сферу нашего интереса, — это психологические конструкты, такие как целеполагание и самооценка. это одна из самых проблемных зон во всем корпусе исследований образовательных и профессиональных траекторий. С одной стороны, личностные характеристики представляются перспективными с точки зрения понимания изменений в карьере человека и провоцируют исследователей на разработку все новых инструментов и подходов к их измерению. С другой стороны, самоотчеты о личностных переменных, в отличие от сообщений респондентов о фактах их биографии, имеют гораздо больше факторов, снижающих их надежность. Например, самоотчеты участников исследования относительно причин выбора того или иного образовательного пути (ухода из учебного процесса, перехода или поступления) не могут рассматриваться как однозначно надежный источник данных из-за возможности рационализации и искажения как со стороны респондента, так и со стороны интерпретирующего полученные сведения исследователя. В частности, было
34
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
продемонстрировано, что объяснения неудовлетворенности обучением в двух группах студентов — среди тех, кто впоследствии ушел из вуза, и тех, кто испытывал трудности, но все-таки окончил курс обучения, — различаются очень незначительно, иными словами, студенты давали сходные оценки своей неудовлетворенности вузом, но впоследствии выбрали разные варианты траекторий [Robbins et al., 2004].
Среди наиболее часто встречающихся личностных предикторов академических достижений и ухода из учебного заведения следует упомянуть следующие: мотивация к достижению, академические цели, принятие институциональных обязательств, воспринимаемая социальная поддержка, социальная вовлеченность, самооценка академической эффективности, Я-концепция. что касается связи этих предикторов с уходом из вуза или продолжением обучения, то при условии контроля стандартизированных баллов достижений и обсуждавшихся выше биографических переменных, таких как СэС семьи и иммиграционный статус, психологические факторы показывают умеренную позитивную корреляцию (от 0,301 до 0,212) с шансами студента закончить курс обучения. Исключение составляет только мотивация к достижению, которая продемонстрировала неожиданно низкую, хотя и значимую, положительную связь (0,066) с вероятностью того, что студент останется в вузе [Ibid.].
Прогностическая ценность указанных предикторов в отношении достижений студента в вузе выше, чем в отношении ухода из вуза или продолжения обучения. Мотивация к достижению показывает довольно сильную корреляцию — на уровне 0,300-0,350 — с академической успешностью (при контроле биографических и демографических переменных). Другие психологические параметры из названных выше демонстрируют положительную корреляцию с GPA от слабой до умеренной (от 0,100 до 0,490).
Наиболее строгий способ измерения психологических предикторов — одномерные или многомерные шкалы. Как правило, они создаются независимо от текущего исследования, имеют предварительно доказанную валидность и надежность и хорошо дифференцируют изучаемый конструкт, поскольку изначально были созданы для его измерения. Как вариант исследователи могут создавать более или менее верифицированные специальные шкалы как часть основной анкеты для данного исследования.
Шкальный метод оценки, при всех его преимуществах с точки зрения надежности получаемых данных, проблематичен в том плане, что количество вопросов для диагностики одного конструкта редко бывает менее двадцати, и это, конечно, существенно удлиняет анкету и значительно усложняет опросную процедуру.
Другой подход к измерению психологических предикторов, в определенном смысле противоположный первому, — прямые вопросы о мотивах выбора, личностно значимых целях, ожиданиях
35
Теоретические и прикладные исследования
Л
от работы и прочих субъективных переживаниях [Yunus, Tarmizi, 2007; Johnson, 1997], обычно по одному вопросу на каждый исследуемый параметр. чаще всего такой подход используется в крупномасштабных лонгитюдных или мониторинговых исследованиях, реализуемых на многотысячных выборках в течение длительного времени. В этой группе исследований индивидуальнопсихологическим характеристикам и надежности их измерения уделяется относительно небольшое внимание. Подобный подход позволяет на больших репрезентативных выборках рассмотреть большое количество личностных конструктов в сжатом промежутке времени и по отношению к большому числу возможных образовательных исходов. Однако прямолинейные способы операци-онализации и отсутствие контроля надежности получаемых данных не могут гарантировать достоверность информации. Строго говоря, любой прямой вопрос относительно ведущей мотивации или значимой цели требует доказательства надежности и валидности получаемых результатов через проведение ряда специальных процедур, что, как правило, не предполагается в массовых опросах.
На основании существующих исследований влияния личностных характеристик (черт характера, например, или мотивации к достижению) на профессиональную траекторию их вклад следует признать довольно скромным. Более перспективными с точки зрения выявления факторов, определяющих профессиональную карьеру, представляются исследования метакогнитивных характеристик личности, объединяющих характерологические, эмоциональные и когнитивные элементы, которые проявляются в комплексе, когда человек решает определенную жизненную задачу [Atkinson, Reynor, 1974; Bandura, 1986; Sternberg, 2004; Salovey, 2004]. Прогностические возможности таких интегрированных личностных образований существенно выше, чем традиционных «одномерных» психологических конструктов (тревожности, сознательности, открытости и др.). Довольно многообещающим с точки зрения прогностической валидности выглядит конструкт «твердость характера» (grit), который понимается не как одномерная черта, а как способность продолжать попытки достичь цели и сохранение ее эмоциональной привлекательности в ситуации неудач и неблагоприятных внешних факторов. этот конструкт частично перекрывается с самоконтролем, но также вовлекает эмоциональную увлеченность и энергичность. Твердость характера лучше многих других психологических факторов объясняет достигнутый уровень образования, образовательные достижения и успешность в длительной деятельности [Duckworth et al., 2007; McClelland, Koestner, Weinberger, 1992]. Возможность измерить эту характеристику довольно короткой валидизированной шкалой облегчает задачу исследования этого конструкта в опросных исследованиях в качестве, например, предиктора совершаемых человеком жизненных выборов.
36
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Наиболее распространенный дизайн мониторингового исследования образовательных и трудовых траекторий предусматривает проведение первого замера на выборке выпускников вузов, тем самым практически исключается возможность оценить вклады независимых переменных в преждевременный уход из вуза. Конечно, бывает, что студенты прерывают обучение и на последнем курсе, но чаще всего это происходит ввиду непредсказуемых внешних обстоятельств (например, в связи с болезнью родителей). Тем не менее можно выделить два возможных итога обучения, по отношению к которым было бы полезным выделить группы риска: последующая работа не по полученной специальности и получение второго высшего образования. С точки зрения образования как инвестиции оба исхода являются потерей денег и времени, поскольку выпускник не применяет полученные квалификационные навыки в производстве товаров или услуг. Здесь не будут рассматриваться личностные или общие когнитивные приобретения, не исключаемые такими исходами, например капитализация тех или иных компетентностей или личностный рост. С точки зрения традиционной логики профессионального образования выбор выпускником иной области работы или последующее получение другого образования, безусловно, является отклонением от оптимальной траектории профессионализации.
В нашем исследовании выделена, хотя и с определенной долей условности, группа риска, т. е. студенты старших курсов, которые имеют наибольшую вероятность покинуть стены вуза без последующего включения в процесс производства, к которому их готовили. На основании первых данных начатого Мониторинга образовательных и трудовых траекторий выпускников школ и вузов мы оценим связь факта принадлежности четверокурсников к этой группе с некоторыми их индивидуально-психологическими характеристиками. Второй вопрос, затронутый в настоящей работе, не менее важный, хотя и скорее технического, чем концептуального характера: он касается разработки наиболее подходящих инструментов оценки. С этой точки зрения данное исследование относится скорее к разряду поисковых, поскольку готовые инструменты для измерения некоторых представляющих интерес переменных к началу проекта отсутствовали. Здесь будут изложены основные результаты оценки надежности использованных процедур и обозначены планируемые шаги по их улучшению.
Данные, использованные в данном исследовании, получены в ходе первого этапа Мониторинга образовательных и трудовых траекторий выпускников школ и вузов, который осуществляется ГУ-ВШЭ. Вопросы анкеты, предлагавшейся респондентам, касались биографических данных, социально-экономического статуса их семей, опыта работы или учебы, достижений и самочувствия в вузе, особенностей выбора вуза и планов студентов на будущее.
2. Организация исследования предикторов образовательной траектории
37
Теоретические и прикладные исследования
Л
2.1. Выбор зависимых и независимых переменных
Для построения выборки студентов вузов двух регионов — Татарстана и Ярославской области — были использованы укрупненные группы специальностей из Общероссийского классификатора специальностей по образованию (ОКСО). Все специальности были сгруппированы в 10 групп. Учитывалось, является вуз государственным или частным.
Опрашивались студенты всех вузов в каждом регионе. Совокупная выборка составила 3500 человек: 2000 студентов в Республике Татарстан и 1500 студентов в Ярославской области. Отбор респондентов на факультетах осуществлялся по принципу случайной выборки.
В идеале зависимой переменной должен был бы стать фактический выбор выпускниками вузов одного из двух вариантов послевузовской траектории жизненного пути: выпускник продолжает профессионализироваться в области полученного образования (работает или продолжает обучение в той же области) или нет (обзаводится семьей и прерывает трудовую деятельность; работает в другой профессиональной области; продолжает обучение в другой области). Границей между этими двумя основными вариантами является отказ выпускника от профессионального будущего, к которому его готовили в течение четырех лет, или его принятие.
Рис. 1
Переменные, включенные в исследование
Независимые переменные -предикторы
Используемые зависимые переменные -репрезентанты «истинного критерия»
«Истинный критерий» -недоступный на этой волне исследования
38
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Такого рода выбор служил бы абсолютно ясным результатом полученного в вузе образования, по отношению к которому можно было бы отобрать лучшие предикторы. Однако, поскольку исследование базировалось на данных стартовой волны мониторинга, речь шла только о студентах выпускных курсов, которые свой выбор (послевузовский) еще не сделали. Так что этот анализ вынужденно ограничен неким репрезентантом будущего фактического выбора, имеющим уже доказанную связь с принятием своего профессионального пути или отказом от него. В качестве таких представителей будущего фактического поведения выступили: самооценка достижений в вузе, четкость представлений о своем профессиональном будущем и желание/нежелание получать второе высшее образование. Основанием рассматривать эти конструкты как критериальные послужили данные исследований, в которых показана значимая и стабильная связь этих показателей с уходом из вуза или продолжением обучения в вузе [Robbins et al., 2004;
Sedlacek, 1989].
Итоговый статус переменных исследования показан на рис. 1.
этот набор переменных позволит на следующей волне исследования включить нынешние зависимые переменные в перечень независимых либо на отдельном уровне, либо наряду с остальными независимыми переменными и исследовать их прогностические возможности по отношению к фактически совершенному выбору пути профессионализации.
Спутанность профессиональной перспективы оценивалась 2.2. Инстру-специальной подшкалой, основанной на Опроснике студенче- менты изме-ского прогресса (Student progress questionnaire, SPQ1), который рения
в оригинальном варианте содержит 20 вопросов [Springett, 1986]. _________
Ответы кодировались значениями от 1 до 4 в зависимости от степени согласия с утверждениями. Опросник был создан для оценки удовлетворенности студента различными областями вузовской жизни, такими как процесс учебы, социальная жизнь, поддержка преподавателей. Подшкала, измеряющая ясность профессиональной карьеры, состояла из трех вопросов — «Я уверен(а) в том, чем я буду заниматься, когда закончу обучение», «У меня сейчас есть ясное представление о моей карьере», «Я чувствую беспокойство относительно своего будущего» (обратный вопрос) — и сопровождалась 5-балльной ликертовской шкалой ответов от «полностью согласен» до «полностью не согласен». Надежность всей шкалы (альфа Кронбаха) составила 0,813, подшкалы «спутанность профессиональной перспективы» — 0,643.
Индекс академических достижений получался на основании двух самооценочных шкал. Первая шкала — результат выбора, который респондент сделал из следующих трех возможных вариантов ответа.
1. Получаю высшие баллы по большинству предметов.
2. Учусь хорошо, пересдач и «хвостов» практически не бывает.
39
Теоретические и прикладные исследования
Л
3. Учусь удовлетворительно, но бывают пересдачи и (или) «хвосты» по двум или более предметам.
Вторая шкала включала пять утверждений, среди которых нужно было отметить те виды экстраучебной деятельности, которые фактически совершал респондент за последние три года.
1. Выступал на конференциях с докладом.
2. Брал дополнительные предметы для изучения сверх обязательного плана.
3. Был награжден за успехи в учебе.
4. Имел научные публикации.
5. Отправлял свои работы на конкурс (указать, на какой).
Индекс академических достижений мог принимать три значения: высокий, низкий, средний.
Высоким признавался индекс академических достижений респондентов, которые отвечали, что получают высшие баллы, и выбирали хотя бы один вариант из перечня экстраучебной деятельности, а также тех, кто отвечал, что учится хорошо, и выбирал более трех вариантов из перечня экстраучебной деятельности.
Индекс академических достижений считался низким, если респондент отвечал, что учится с пересдачами, и выбирал не более одного варианта из перечня экстраучебной деятельности.
Средним признавался индекс при всех остальных вариантах выбора.
Согласованность общей шкалы «Самооценка академических достижений» альфа 0,68.
Планирование второго высшего образования оценивалось на основании выбора варианта ответа «Получить второе высшее образование» на вопрос анкеты «что вы собираетесь делать после окончания вуза?». Использование одного вопроса в качестве измерителя обычно критикуется как ненадежное и допускается, только если конструкт, который должен быть измерен, достаточно узкий или недвусмысленный, ясный для респондента [Wanous, Reichers, Hudy, 1997]. В нашем случае речь идет об узком сегменте поведения, так что измерение, состоящее из одного вопроса, было допустимо.
В качестве предикторов несоответствия последующего пути профессионализации студента получаемому образованию (операционально определяемых как планы на послевузовскую трудовую траекторию) выступили следующие независимые переменные:
1) слабая информированность студента относительно выбранной специальности при поступлении в вуз;
2) поспешность решения при выборе специальности;
3) нежелание работать по выбранной специальности на старте обучения в вузе;
4) работа на полную ставку по другой специальности во время обучения;
5) неустойчивость интересов как личностная черта.
40
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Первые три характеристики были оценены ретроспективно, поскольку, как было указано выше, первая волна исследования захватывала только четверокурсников.
Информированность студента относительно выбранной специальности при поступлении в вуз оценивалась на основании согла-сия/несогласия с утверждением «Я практически не имел(а) информации об этой специальности на момент поступления». Логично предположить, что недостаток изначальной информации о специальности обучения может в последующем стать причиной разочарования и ухода студента с выбранной программы обучения или работы не по полученной специальности.
Поспешность решения при выборе специальности выявлялась по ответу на вопрос анкеты «Как давно было принято решение о выборе данной специальности?». Выбор ответа «За месяц или меньше до поступления» был индикатором поспешного решения. Представляется обоснованным предположение о том, что решение о выборе специальности, принятое непосредственно перед поступлением в вуз, сопряжено с недостаточной мотивированностью и продуманностью выбора и может повлечь за собой смену пути профессионализации.
Нежелание работать по выбранной специальности на старте обучения в вузе оценивалось по ответу на вопрос «К моменту поступления вы хотели работать по этой специальности?». Изначальное отсутствие интереса к работе по выбранной специальности обучения может рассматриваться как предпосылка смены образовательной или трудовой траектории в дальнейшем.
Работа на полную ставку по другой специальности во время обучения фиксировалась в анкете. По данным предшествующих исследований, работа на полную ставку во время обучения повышает риск плохой успеваемости и соответственно уменьшает шансы завершить курс обучения. Данных относительно влияния работы не по специальности на дальнейшую профессиональную траекторию в литературе обнаружить не удалось, и эта переменная была включена в анализ. Она оценивалась на основании ответов студентов на два вопроса: «Приходилось ли вам работать/под-рабатывать в период обучения в вузе?» (варианты ответа: «Да, работал(а) полный рабочий день начиная с первого-второго курса» — критериальный ответ в нашем исследовании, «Да, работал(а) полный рабочий день, но на старших курсах», «Да, работал(а) неполный рабочий день или неделю», «Да, время от времени подрабатывал(а)», «Нет, не работал(а)»); «Соответствовала ли ваша последняя работа той специальности, по которой вы обучаетесь в вузе?» (варианты ответа: от «Полностью соответствовала» до «Полностью не соответствовала» — последний вариант выступал как критериальный). Совпадение выборов «работа на полный рабочий день» и «работа полностью не соответствовала специальности» позволяло отнести студента к группе риска по этому критерию.
41
Теоретические и прикладные исследования
Л
Устойчивость интересов как личностная черта измерялась самооценочной подшкалой «Устойчивость интересов» опросника «Твердость характера» (Grit Scale) [Duckworth et al., 2007]. В ряде исследований было показано, что этот показатель имеет наилучшую прогностическую силу в отношении успешности в профессиональной деятельности среди других некогнитивных предикторов [McClelland, Koestner, Weinberger, 1992; Duckworth et al., 2007]. В то же время не было найдено данных о влиянии этой переменной на специфику перехода «учеба — работа» и на соответствие выбора области трудовой деятельности полученной квалификации. Шкала имеет хорошие психометрические характеристики, включая высокий коэффициент прогностической валидности по критерию высоких достижений в профессиональной области и низкую вероятность «потолочного эффекта» в группах высокоуспешных людей. Она состоит из двух подшкал: «Устойчивость интересов», данные по которой были использованы в этом анализе, и «Упорство в попытках достичь цели». В нашем исследовании была подтверждена двухфакторная структура шкалы, соответствующая оригинальным подшкалам. Использованная подшкала «Устойчивость интересов» (альфа 0,69 на нашей выборке) состояла из шести утверждений: «Какая-то определенная идея владеет мной короткое время, а потом я теряю интерес к ней», «Мои интересы меняются год от года», «Как правило, я ставлю какую-то цель, но потом меняю ее на какую-то другую», «Новые идеи и новые проекты иногда уводят меня в строну от прежних», «Каждые несколько месяцев я начинаю интересоваться какими-то новыми делами», «Я не в ладах с проектами, которые тянутся много месяцев, например больше года». Использовалась 5-балльная ликертовская шкала ответов от «полностью согласен» до «полностью не согласен». Критериальными по шкале «Устойчивость интересов» были низкие результаты, свидетельствующие о склонности к постоянной смене интересов.
3. Анализ результатов Анализ данных состоял из двух этапов. На первом этапе основной целью было исследовать изменения в значениях зависимых переменных — спутанность профессиональной перспективы, желание получить второе высшее образование и индекс академиче-
3.1. Стратегия анализа ской успешности — в связи со вкладом независимых переменных: поспешности принятия решения о выборе специальности, слабой информированности о выбранной специальности и нежелания работать по специальности перед началом обучения, наличия работы не по специальности во время обучения и неустойчивости интересов. С этой целью на первом этапе сравнивались средние показатели зависимых переменных и зафиксирован эффект предикторов. На втором этапе анализа было важно проверить, насколько найденный эффект каждой независимой переменной был «чистым», самостоятельным, а не являлся результатом одновременного
42
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
воздействия другой независимой переменной или нескольких. Взять под контроль воздействие «третьих» переменных и оценить эффект отдельного предиктора, или, иными словами, оценить вклад предиктора «при прочих равных», было возможно с помощью регрессионного анализа, который и был проведен последовательно с тремя зависимыми переменными.
В табл. 1 приведены результаты частотного анализа ответов студентов на вопросы анкеты, отражающие наши независимые переменные.
Слабая информированность студента относительно выбранной специальности при поступлении в вуз. Доля студентов, оценивших свою информированность на момент поступления как
Таблица 1 Распределение характеристик — предикторов
будущей смены образовательной траектории
Независимые переменные —■—■ ' —■—■—' ' Критериальные группы Доля студентов (% выборки)
Как давно было принято решение о выборе специальности?
За месяц или меньше до поступления* 28,3
За полгода до поступления 28,4
За год до поступления 20,5
За полтора-два года до поступления 10,1
Более чем за два года до поступления 12,4
К моменту поступления вы хотели работать по выбранной специальности?
Да, хотел(а) 65,3
Не уверен(а), что хотел(а), или мне было, скорее, все равно 26,9
Нет, не хотел(а) 7,4
Приходилось ли вам подрабатывать во время обучения в вузе?
Да, работал(а) полный рабочий день начиная с первого-второго курса 10,1
Да, работал(а) полный рабочий день, но на старших курсах 11,6
Да, работал(а) неполный рабочий день или неделю 20,9
Да, время от времени подрабатывал(а) 27,6
Нет, не работал(а) 29,5
Соответствовала ли работа выбранной специальности?
Полностью соответствовала 9,8
Скорее соответствовала 11,3
Скорее не соответствовала 10,4
Не соответствовала 35,5
Значения по шкале «Устойчивость интересов»
Высокие 12
Средние 75
Низкие 13
3.2. Результаты описательного анализа независимых переменных
Жирным шрифтом отмечены характеристики студентов, позволяющие отнести их к группам риска по тому или иному критерию.
43
Теоретические и прикладные исследования
Л
«Я практически не имел информации по этой специальности», составила 13 % выборки. это группа риска по данному критерию.
Поспешность решения при выборе специальности. Студенты, считающие, что они приняли решение о выборе специальности обучения за месяц и меньше до поступления, — группа риска по этому критерию. Было зарегистрировано 28,3 % таких ответов.
Нежелание работать по выбранной специальности на старте обучения в вузе. Группа риска — около 7,5 % четверокурсников, которые оценивают свою изначальную установку на последующую работу по специальности как негативную.
Работа на полную ставку по другой специальности во время обучения.
Студентов, давших критериальные ответы на оба вопроса (работа на полный рабочий день и несоответствие работы специальности обучения), — 11 % от числа опрошенных. Они отнесены к группе риска по данному критерию. В табл. 1 представлены частоты тех или иных ответов на вопросы о работе во время обучения без указания частот пересечения ответов на оба вопроса.
Неустойчивость интересов как личностная черта. В соответствии с характером распределения ответов по выборке определены границы низких, средних и высоких значений, частота встречаемости которых приведена в табл. 1. По данному критерию к группе риска могут быть отнесены 13 % студентов.
3.3. Исследование связи между независимыми переменными и зависимой переменной «спутанность профессиональной перспективы»
чтобы оценить, значительно ли отличаются студенты, относящиеся к группе риска по тому или иному критерию, от тех, кто не относится ни к одной критериальной группе, в отношении ясности для них собственной будущей карьеры, было проведено несколько аналитических процедур. T-тест использовался для определения значимости различий в показателях зависимой переменной (спутанность профессиональной перспективы) при исследовании эффекта дихотомических независимых переменных: информированность (считает ли респондент, что у него была информация о выбранной специальности на момент поступления вуз), работа на полную ставку не по специальности (работал ли на полную ставку не по специальности во время обучения) и нежелание рабо * 1
тать по выбранной специальности на старте обучения (считает ли респондент, что он хотел работать по специальности, когда поступал в вуз). Средние показатели, стандартное отклонение (указано в скобках) и уровень значимости различий отображены в табл. 2.
Как видно из табл. 2, в целом значения зависимой переменной «спутанность профессиональной перспективы» значимо выше в критериальных группах (группах риска), т. е. у студентов, которые:
1) работают на полную ставку не по специальности;
2) считают, что не хотели работать по выбранной специальности на старте обучения;
3) считают, что не имели достаточной информации о выбранной специальности перед поступлением.
44
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Таблица 2 Средние, стандартные отклонения и значимость различий
в значениях показателя «спутанность профессиональной перспективы» у студентов, относящихся и не относящихся к группам риска
Переменная Не в группе риска В группе риска Значимость групповых различий
Слабая информированность 22,7 (7,1) 26 (7,3) p < 0,000
Работа на полную ставку не по специальности 23 (7,2) 24 (7,3) p < 0,006
Нежелание работать по выбранной специальности 22,9 (7,1) 26,3 (7,4) p < 0,000
Исследование связи между зависимой переменной и независимой порядковой переменной «сроки принятия решения о выборе специальности» проводилось с помощью однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA), который показал, что значения переменной «спутанность профессиональной перспективы» значимо различаются в группах студентов с разными сроками принятия решения. По мере уменьшения сроков принятия решения о выборе специальности значения показателей спутанности профессионального будущего возрастали. Апостериорный тест Дункана показал, что есть значимые различия во всех группах респондентов (табл. 3).
Из табл. 3 видно, что выделяются четыре гомогенные группы студентов, значимо различающиеся между собой по значению показателя «спутанность профессиональной перспективы». В группе респондентов, считающих, что они определились с выбором специальности за месяц и менее, показатели по этой переменной значимо выше, чем в остальных.
Влияние независимой переменной «неустойчивость интересов» на спутанность профессиональной перспективы было оценено через ее включение в регрессионную модель наряду с другими независимыми переменными. Регрессионный анализ использовался
Таблица 3 Различия в средних показателях спутанности профессиональной
перспективы у студентов, считающих, что приняли решение о выборе специальности за тот или иной промежуток времени до поступления в вуз
Как давно было принято решение о выборе данной специальности? Гомогенные группы
1 2 3 4
Более чем за два года до поступления 20,7
За полтора-два года до поступления 22,2
За год до поступления 22,2
За полгода до поступления 23,2
За месяц или меньше до поступления 25,3
45
Теоретические и прикладные исследования
Л
Таблица 4 Результаты линейного регрессионного анализа (зависимая
переменная — «спутанность профессиональной перспективы»)
Независимые переменные Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты
B Std. error Beta
Поспешность принятия решения -0,77 0,09 -0,143
Неустойчивость интересов -1,77 0,18 -0,161
Слабая информированность 2,30 0,36 0,107
Нежелание работать по выбранной специальности 2,05 0,46 0,074
здесь для следующей цели: представлялось важным увидеть самостоятельный вклад каждой независимой переменной в спутанность профессиональной перспективы при контроле эффекта действия остальных четырех независимых переменных. Выше было показано, что средние показатели по шкале «спутанность профессиональной перспективы» различаются почти во всех случаях действия независимых переменных. Но насколько действие каждой независимой переменной было «чистым», не связанным с одновременными эффектами остальных предикторов? Для прояснения этого вопроса и был проведен регрессионный анализ, результаты которого в сокращенном виде отражены в табл. 4.
Независимая переменная «работа на полную ставку не по специальности в период обучения» была исключена в результате анализа как не вносящая значимого вклада в зависимую переменную. это означает, что вышеуказанные различия в средних баллах по шкале «спутанность профессиональной перспективы», появляющиеся как бы под влиянием независимой переменной «работа на полную ставку не по специальности в период обучения», были обязаны своим возникновением совокупному эффекту разных независимых переменных, тогда как «чистый» эффект этой характеристики незначим. Все остальные независимые переменные показали значимый самостоятельный эффект.
Показатели стандартизованных коэффициентов бета позволяют сравнить между собой вклады независимых переменных в зависимую переменную. Наибольший вклад в изменение зависимой переменной вносит неустойчивость интересов: чем в большей степени респондент склонен менять свои интересы, тем больше у него шансов иметь высокие показатели по шкале «спутанность профессиональной перспективы». За ней следуют переменные «сроки принятия решения» (чем меньше промежуток времени между принятием респондентом решения о выборе специальности и поступлением, тем больше вероятность не иметь ясного представления о своем профессиональном будущем к концу срока обучения) и «слабая информированность» (если респондент считает, что у него практически не было информации о специальности
46
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
на старте обучения, то его шансы иметь смутное представление о своей профессиональной карьере выше, чем у других студентов). Наименьший значимый вклад вносит нежелание работать по специальности на старте обучения: если респондент отмечает, что не испытывал желания работать по специальности, когда поступал учиться, то его шансы иметь спутанные представления о профессиональном будущем в конце обучения выше, чем у других студентов.
Уровни индекса академических достижений распределялись по-разному в разных критериальных группах (табл. 5). Можно видеть, что всякий раз студенты из группы риска имеют больше шансов на низкий индекс достижений и меньше шансов на высокий индекс достижений, чем студенты, не относящиеся к группе риска. Более того, студенты, не относящиеся к группе риска (также по каждому из предикторов), имеют больше шансов иметь высокий индекс достижений, чем низкий.
Полученные значимые различия во влиянии каждого предиктора на индекс академических достижений требуют дополнительной проверки на его независимость от воздействия других предикторов. С целью проверить независимость эффекта каждого предиктора и сравнить вклады каждого предиктора в зависимую переменную был проведен порядковый регрессионный анализ, результаты которого в сокращенном виде представлены в табл. 6.
Не имел значимого самостоятельного вклада в зависимую переменную предиктор «слабая информированность о специальности на старте обучения», он был удален из дальнейшего анализа.
В целом из данных табл. 6 можно заключить, что все предикторы, кроме слабой информированности о специальности на старте обучения, вносят независимый вклад в изменения зависимой переменной «индекс академических достижений». чем выше показатель устойчивости интересов, тем больше вероятность попадания студента в группу с высоким индексом академических достижений. Если респондент работал (работает) по специальности или не имел работы, то вероятность его попадания в группу с высоким показателем индекса академических достижений выше, чем у тех, кто работает полный день не по специальности. эффект срока принятия решения о выборе специальности значим только для группы респондентов, принявших решение за месяц до поступления в вуз или меньше чем за месяц, т. е. для выделенной нами группы риска. Респонденты из этой группы имеют большую вероятность попадания в группу c низкими показателями индекса академических достижений, чем респонденты, принявшие решение заблаговременно. Те, кто на старте обучения хотел работать по выбранной специальности, имеют большую вероятность попадания в группу с высоким показателем индекса академических достижений.
3.4. Исследование связи между независимыми переменными и зависимой переменной «индекс академических достижений»
47
Теоретические и прикладные исследования
Л
Таблица 5 Доля студентов с низким, средним и высоким индексом
академических достижений в разных критериальных группах
Независимые переменные Критериальные группы Индекс(%) Статистическая значимость
Низкий Средний Высокий
Информированность X2 = 9,661, р < 0,008
Не было информации 17а* 55 27
Была информация из разных источников 12б 58 30
Сроки принятия решения X2 = 64,771 р < 0,000
За месяц или меньше до поступления 19а 56 25
За полгода до поступления 12б 61 27
За год до поступления 8б 61 31
За полтора-два года до поступления 11б 50 39
Более чем за два года до поступления 10б 56 34
Желание работать по специальности X2=20,327 р < 0,000
Хотели работать по специальности 21б 58 30
Не хотели работать по специальности 12а 56 23
Работа во время обучения X2 = 55,053 р < 0,000
Не работают или работают по специальности 12б 57 31
Работают полный день не по специальности со см 60 17
Устойчивость интересов X2 = 28,508 р < 0,000
Низкая 15а 61 24
Средняя 13 58 29
Высокая 10в 51 39
Жирным шрифтом показан наибольший процент низкого, среднего или высокого индекса в каждой группе студентов. Значки а и в отмечают проценты, значимо отличающиеся друг от друга в рамках одной группы студентов.
Таблица 6 Результаты порядкового регрессионного анализа
(зависимая переменная — индекс академических достижений
Независимые переменные Коэффициент регрессии (Логит) Std. error Значимость
Устойчивость интересов 0,264 0,052 p < 0,000
Работа на полную ставку 0,728 0,111 p < 0,000
Нежелание работать по специальности 0,308 0,135 p < 0,022
Поспешность принятия решения -0,350 0,118 p < 0,003
48
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Проведенный анализ (t-тест, ANOVA и регрессионный) не показал значимых различий в значениях переменной «желание получить второе высшее образование», которые бы появлялись как эффект независимых переменных. Возможные причины независимости этой переменной от включенных в анализ предикторов обсуждаются ниже.
3.5. Переменная «желание получить второе высшее образование»
В общем можно видеть, что не все переменные, отобранные в этом исследовании как независимые, могут использоваться в качестве предикторов одновременно и неуверенности в профессиональной карьере на четвертом году обучения, и академических достижений. Развернем этот вывод более детально.
Информированность. Если ретроспективно студент указывает, что практически не имел информации о выбранной специальности при поступлении в вуз, то вероятность того, что на четвертом курсе обучения его представления о профессиональных перспективах будут размытыми, значимо выше, чем для других студентов. При этом данный фактор не оказывает влияния на академическую успешность в вузе.
Желание работать по специальности. Респонденты, которые на старте обучения не испытывали желания работать по выбранной специальности в дальнейшем, имеют больше шансов не определиться со своим профессиональным будущим к концу четвертого курса и хуже учиться, чем другие студенты.
Сроки принятия решения о специальности обучения. Если студент принял решение о выборе специальности за месяц или менее чем за месяц до начала обучения, то он имеет более высокую вероятность не определиться к четвертому курсу относительно своей дальнейшей карьеры и хуже успевать в учебе, чем другие студенты.
Работа на полную ставку не по специальности в период обучения снижает академические достижения, но не влияет на четкость представлений о своей карьере.
Устойчивость интересов как личностная особенность. Студенты, склонные к частой смене интересов, хуже учатся и не имеют четкого представления о своей карьере на четвертом году обучения в вузе.
Нужно отметить, что обнаруженное неравнозначное влияние предикторов на две разные характеристики — академическую успешность и четкость представления о карьере — вполне согласуется с выводами других исследований, в которых, например, установлено, что работающие студенты, как правило, хуже учатся, но частота перехода в другой вуз по причинам, не связанным с низкими достижениями, у них такая же, как у студентов, не работающих во время обучения.
что касается отсутствия значимых связей между пятью независимыми переменными, включенными в анализ, и планированием второго высшего образования как зависимой переменной, то сам конструкт «планирование второго высшего образования»
4. Обсуждение результатов
49
Теоретические и прикладные исследования
Л
позволяет объяснить отсутствие влияния отобранных предикторов. Хотя планы на второе высшее образование однозначно означают смену траектории (т. е. человек отказывается от выбранного пути, по которому двигается сейчас, в пользу начала другого пути), получение второго высшего образования вовлекает многочисленные иные элементы, помимо нежелания профессионализироваться по полученной специальности. Намерение занять позицию обучаемого еще как минимум на четыре года означает кроме уже отмеченных общих планов изменить профессиональную траекторию и нежелания продолжать начатый путь наличие материальных и личностных ресурсов для этого шага. Кроме того, планировать получение второго высшего образования можно только при условии ясного представления о второй специальности. эта ясность относительно того, «что я хочу», существенно больше, чем просто понимание «чего я не хочу», это следующий шаг в планировании. Г руппа людей, планирующих второе высшее образование, по определению должна быть уже группы неудовлетворенных текущей специальностью. Так что исход «планирование второго высшего образования» может и не предсказываться факторами, пригодными для предсказания смены траектории в общем виде.
Необходимо развернуть интерпретацию этих результатов в трех направлениях.
Во-первых, это ограничения на распространение выводов нашего исследования. Нужно еще раз уточнить, что подразумевается под сменой траектории в этом исследовании. Выбор человеком пути профессионализации рассматривается как смена траектории, когда его последующая деятельность не соответствует той, к которой его готовили на протяжении предыдущего этапа. К примеру, переход после четвертого курса и получения диплома к работе по полученной специальности или продолжение образования по этой же специальности не будет сменой, тогда как работа или продолжение обучения по другой специальности или отказ работать будут означать смену траектории. Ввиду отсутствия данных о фактически совершенных выборах в анализ были включены их репрезентанты — спутанность профессиональной перспективы, низкие академические достижения и планы на второе высшее образование. Эти критерии не лишены погрешностей в силу их самооценочного характера, и поэтому это исследование следует рассматривать скорее как поисковое, чем как констатирующее. По причине единственного имеющегося сейчас среза проведенный анализ был ограничен двумя ретроспективно оцененными независимыми переменными: информированность о выбранной специальности и желание работать по специальности на момент поступления. Это накладывает дополнительные ограничения на экологическую валидность исследования.
50
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
Второе направление работы с полученными данными — это учет их на дальнейших этапах исследования. Строго говоря, есть необходимость уточнить прогностическую силу самой этой зависимой переменной по отношению к реально состоявшимся выборам. это возможно будет сделать на следующем этапе лонгитюда.
Если сделанные допущения относительно предикторов подтвердятся обнаруженной связью с реально сделанными выборами, это будет означать, что систематическая оценка предикторов на старте обучения позволит уверенно идентифицировать группы риска задолго до того, как студенты фактически сделают свой выбор.
Третье направление использования полученных данных связано с тем, что на данном этапе целенаправленно были отобраны только индивидуально-психологические предикторы. За рамками исследования остались такие ключевые характеристики, как социально-экономические особенности семьи респондентов, профессиональный и образовательный статус их родителей, здоровье, семейное положение респондента и др. Все эти биографические параметры будут в дальнейшем включены в анализ. Тем не менее, не преувеличивая значения личностных характеристик для прогноза профессиональных траекторий молодых людей, важно максимально прояснить их вес и механизм их влияния в ряду других, фактологических и, возможно, более сильных предикторов. Так что этот этап и этот аспект анализа должен быть использован как поиск лучших из индивидуально-психологических прогностических переменных и лучших способов их измерения.
1. Леонтьев А. H. Деятельность. Сознание. Личность. М.: Политиздат, Литература
1975. ______________
2. Astin A. (1993) Research in higher education. Vol. 34. No. 5.
P.569-579.
3. Atkinson J.W., Raynor J. O. (eds.) (1974) Motivation and achievement.
Washington, DC: Winston.
4. Bandura A. (1986) Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. NJ: Prentice-Hall.
5. Bandura A. (1997) Self-efficacy: The exercise of control. N. Y.,
Freeman.
6. Duckworth A., Peterson Ch., Matthews M., Kelly D. (2007). Grit:
Perseverance and passion for long-term goals // Journal of Personality and Social Psychology. Vol. 92. P. 1087-1101.
7. Ferret S. (2000) Peak performance: Success in college and beyond.
N. Y.: Glencoe: McGraw-Hill.
8. Huurre T., Aro H., Rahkonen O., Komulainen E. (2006) Health, lifestyle, family and school factors in adolescence: Predicting adult educational level // Educational Research. Vol. 48. No. 1. P. 41-53.
9. Johnson J. (1997) Commuter college students: What factors determine who will persist or who will drop out? // College Student Journal.
Vol. 31. Iss. 3. P. 306-313.
51
Теоретические и прикладные исследования
Л
10. Kern C.W., Fagley N. S., Miller P. M. (1998) Correlates of college retention and GPA: Learning and study strategies, testwiseness, attitudes, and ACT // Journal of College Counseling. Vol. 1. P. 26-34.
11. McClelland D. C., Koestner R., Weinberger J. (1992) How do self-attributed and implicit motives differ? N. Y.: Cambridge University Press.
12. Noble J., Davenport M., Schiel J., Pommerich M. (1999) Relationship between noncognitive characteristics, high school course work and grades, and test scores of ACT-tested students / ACT Research Rep. No. 99-4. Iowa City, IA: ACT.
13. Pascarella E. T., Terenzini P. T. (1991) How college affects students? San Francisco: Jossey-Bass.
14. Peterson C. H., Casillas A., Robbins S. B. (2006) The student readiness inventory and the big five: Examining social desirability and college academic performance // Personality and Individual Differences. Vol. 41. P. 663-673.
15. Redford J., Johnson J., Honnold J. (2009) Parenting practices, cultural capital and educational outcomes: Cultivation on academic achievement // Race, Gender and Class. Vol. 16. No. 1-2. P. 25-44.
16. Richardson M., Abraham Ch. (2009) Conscientiousness and achievement motivation predict performance // European Journal of Personality. Vol. 23. P. 589-605.
17. Robbins S., Lauver K., Le H., Davis D., Langley R., Carlstrom A. (2004) Do psychosocial and study skill factors predict college outcomes? A meta-analysis // Psychological Bulletin. Vol. 130. No. 2. P. 261-288.
18. Robbins S., Allen J., Casillas A., Peterson C., Le H. (2006) Unraveling the differential effects of motivational and skills, social, and selfmanagement measures from traditional predictors of college outcomes // Journal of Educational Psychology. Vol. 98. P. 598-616.
19. Ronco Sh. L. (1995) How enrollment ends: Analyzing the correlates of student graduation, transfer and dropout with a competing risk model/Report at the Annual Forum of Association for Institutional Research. Boston, May 28-31.
20. Salovey P. (ed.) (2004) Emotional intelligence. N. Y.: Dude Publishing.
21. Sedlacek W. (1989) Non cognitive predictors // The Journal of College Admissions. Vol. 125. P. 2-10.
22. Springett N. R. (1986) Course satisfaction and occupational ego-identity among undergraduates // Higher Education. Vol. 15. No. 3(4). P.323-331.
23. Sternberg R. (ed.) (2004) Practical intelligence in everyday life. N. Y: Cambridge University Press.
24. Tinto V. (1993) Leaving college: Rethinking the cause and cures of student attrition (2nd ed.). Chicago: University of Chicago.
25. Understanding the Social Outcomes of Learning (2007). OECD.
26. Wanous J., Reichers A., Hudy M. (1997) Overall job satisfaction: How good are single-item measures? // Journal of Applied Psychology. Vol. 82. No. 2. P. 247-252.
52
Д. С. Попов, Ю. А. Тюменева, Ю. В. Кузьмина
Индивидуально-психологические предикторы в лонгитюдных исследованиях...
Л
27. Wildhagen T. (2009) Why does cultural capital matter for high school academic performance? An empirical assessment of teacher-selection and self-selection mechanisms as explanations of the cultural capital effect // Sociological Quarterly. Vol. 50. P. 173-200.
28. Yunus A., Tarmizi (2007) Necessary skills for success in higher learning // International Journal Qf Learning. Vol. 13. P. 41-55.
