CC BY
38
Лебедева И. П. Интеграция качественного и количественного подходов в исследовании психологических факторов..
УДК 378:159.9.072 И. П. Лебедева
ЛЕБЕДЕВА Ирина Павловна
Профессор Пермского военного института войск национальной гвардии Российской Федерации,
доктор педагогических наук, профессор
Адрес: Россия, 614112, Пермь, ул. Гремячий Лог, 1
Тел.: 8 (922) 367-93-02; 8 (342) 270-39-04 E-mail: kafmos2011@yandex.ru
LEBEDEVA Irina Pavlovna
Professor of the Perm Military Institute of the National Guard Forces of the Russian Federation, Doctor of Pedagogical Sciences
Address: Russia, 614112, Russia, Perm, Gryemyatchii Log str., 1
Ph.: +7 (922) 367-93-02; +7 (342) 270-39-04 E-mail: kafmos2011@yandex.ru
Интеграция качественного и количественного подходов в исследовании психологических факторов успешности учебной деятельности
Integration of qualitative and quantitative approaches to psychological factors research of successful learning
Ставится задача интеграции качественного и количественного подходов в исследовании факторов успешности учебной деятельности студентов различных вузов. Предлагается совмещение стратегий исследования: выявление общегрупповых тенденций и изучение индивидуальных вариаций.
Ключевые слова: количественный подход, качественный подход, факторы успешности деятельности, саморегуляция, рефлексивность.
A problem of integrating qualitative and quantitative approaches towards investigating successful research learning factors among students of different institutions of higher learning is discussed. The article offers a research strategy combination: revealing the main trends for groups of students as well as individual learners.
Keywords: quantitative approach, qualitative approach, successful learning factors, self-control, reflexivity.
Проблема вариации различных факторов успешности учебной деятельности студентов, являясь актуальной, определённым образом решается в конкретной педагогической технологии. Среди разнообразия этих факторов особая роль принадлежит психологическим факторам, которые непосредственно связаны с познавательными возможностями обучаемых. В психолого-педагогической литературе в качестве основных факторов успешности учебной деятельности рассматриваются интеллект, мотивация и личностные характеристики, стимулирующие (например, любознательность) и организующие (самоконтроль, саморегуляция, рефлексивность) познавательную деятельность. Важность этих факторов по-разному оценивается авторами с учётом особенностей студентов и специфики изучаемой учебной дисциплины. Однако исследования, оценивающие влияние не только отдельных факторов, но и их взаимодействие, отсутствуют. Одной из причин является сложность постановки факторных экспериментов, поскольку их надёжность и ва-лидность трудно обеспечить в учебном процессе. Чаще всего учитывается влияние «комплексных» факторов, интегрирующих множество независимых переменных, действие которых не представляется возможным рассматривать изолированно, при разработке различных вариантов (технологий, методик обучения). Их эффективность оценивается в процессе сравнительного формирующего педагогического эксперимента.
Нам представляется целесообразным рассматривать указанные факторы (и их взаимодействие) как неполные причины, определяющие успешность учебной деятельности студентов, т.е. причины которые только при взаимодействии с другими причинами могут привести к данному следствию. Поэтому при интерпретации результатов эмпирического исследования возрастает роль определённой теоретической модели, описывающей структуру и дидактическое назначение изучаемых факторов и выступающей ориентиром для формулирования экспериментальных гипотез. При отсутствии такой модели экспериментальные гипотезы имеют локальный характер, определяемый спецификой конкретной ситуации. Учитывая полипарадигмальность психологии и педагогики, а также открытость для дальнейшего развития и проверки истинности соответствующих теорий, экспериментальные гипотезы можно попытаться интерпретировать с позиции разных теоретических моделей. В условиях процесса обучения их полезно тестировать с помощью различных методов.
Обращаясь к различным педагогическим моделям, реализуемым в учебном процессе высшей школы, следует особо выделить индивидуальный подход, предполагающий учёт личностных особенностей и возможностей каждого обучаемого. Этот подход в значительной мере определяет
разработку стратегии педагогического исследования, логическая завершённость которого (последовательное осуществление всех основных этапов научного метода) может быть достигнута с помощью интеграции качественного и количественного подходов, предусматривающую комплексный статистический анализ данных и разные уровни их интерпретации в понимании общегрупповых тенденций в единстве с индивидуальными вариациями [6]. Интеграция данных подходов может быть выполнена по разным направлениям:
- «использование различных конфигураций последовательности количественных и качественных методов;
- применение приёмов методологической триангуляции, подразумевающей исследование одного и того же феномена с использованием разных исследовательских подходов с последующей проверкой согласованности данных, полученных посредством различных вариаций качественных и количественных методов;
- расширение пространства для теоретизирования, формулирование оснований таких концепций, в рамках которых для объяснения психологической феноменологии различия между количественными и качественными методами оказываются несущественными» [5].
Модель интеграции качественного и количественного подходов определяется в зависимости от специфики предмета исследования и его масштабов. В любом случае её эффективность повышает использование приёмов методологической триангуляции в отношении качественных и количественных методов исследования и способов интерпретации результатов их применения. Триангуляция может осуществляться: а) как сопоставление разных интерпретаций различных исследований; б) как сравнение интерпретаций с позиций разных методов; в) как сопоставление данной ситуации с аналогичными результатами, полученными в других исследованиях; г) как повторение результатов на том же объекте через определённый промежуток времени. В итоге предлагаются два способа понимания триангуляции: триангуляция как кумулятивная оценка достоверности результатов исследования и триангуляция как «дополнительные возможности», позволяющие сделать более полное описание и объяснение объектной области [3].
Приведём пример методологической триангуляции в исследовании взаимодействия факторов «мотивация», «саморегуляция» и «рефлексивность» в процессе обучения студентов. Интеграция качественного и количественного подходов предусматривалась как совмещение их стратегий: выявление общегрупповых тенденций и изучение индивидуальных вариаций, причём выявление общегрупповых тенденций в исследовании закономерностей процесса обучения осуществляется не по
(33 гъ
0
н
1
s *
С
р *
н
СТ\
у тз
м
о «
о м
0 у
1 S X
S н гъ
н р
(33
J3
Р
о о г S S
о
Психология
^ одной выборке (студенческой группе), а по множеству таких 2 выборок, поэтому «индивидуальные» вариации имеет смысл ^ рассматривать и по отношению к студенческим группам.
Интеграция качественных и количественных мето-^ дов заключалась в использовании для сбора информации ^ стандартизированных, полустандартизированных (или ^ нестандартизированных) методик и, соответственно, метри-^ ческих и неметрических шкал. Разнообразие показателей, у характеризующих учебную деятельность студентов, позво-^о лило расширить возможности интерпретации полученных
результатов и представить их с разных сторон. ^ Этапы анализа данных явились основой для реализации
;>| указанной стратегии интеграции качественного и количественен ного подходов. Однако они оказались вариативны и корректиро-5 вались с учётом полученных результатов, которые соотносились § с экспериментальной гипотезой. Заметим, что судить о при-¡^ чинных отношениях можно только в случае экспериментальных ^ данных. Для того, чтобы определить, является ли переменная 8 Х причиной изменения У, должны выполняться три условия: 1) события и факты, связанные с переменной Х, го должны по времени предшествовать событиям и фактам, ° связанным с переменной У;
^ 2) изменение переменной Х должно сопровождаться
^у изменением переменной У;
ю 3) должно быть исключено влияние третьей перемен-
ен ной, которое предполагает альтернативное, конкурирующее си объяснение эмпирически наблюдаемой и статистически ^ подтвержденной связи между переменными Х и У [1].
В данном случае для обоснования причинных отноше-М ний рассматривались известные теоретические положения, и подтверждённые экспериментально, которые конкретизиро-« вались нами по отношению к исследуемой ситуации. Однако Я они не касались проблемы взаимодействия факторов успешен ности деятельности. В основном исследователи изучали д главные эффекты (влияние каждого фактора в отдельности). По мнению авторов используемых нами методик, уровень рефлексивности и саморегуляции являются предикторами успешности профессиональной деятельности, поэтому тестировались гипотезы о взаимосвязях изучаемых показателей.
В предпринятом нами исследовании приняли участие студенты первого курса экономических специальностей двух образовательных организаций г. Перми (Ы = 76, четыре студенческие группы). В процессе изучения дисциплины «Высшая математика» успешность учебной деятельности оценивалась по результатам решения студентами задач различной сложности, причём полученные показатели отражали различные аспекты учебной деятельности студентов в процессе решения математических задач. Мотивация достижения (мотив стремления к успеху и мотив избегания неудач) измерялась с помощью методики Т. Элерса в начале обучения. Для диагностики рефлексии использована методика А.В. Карпова, В.В. Пономаревой (Карпов, Скитяева, 2005), позволяющая оценить четыре вида рефлексивных процессов, которые разделены авторами на четыре группы: ретроспективная рефлексия деятельности; рефлексия настоящей деятельности, рефлексия будущей деятельности, рефлексия общения и взаимодействия с другими людьми. Первые три шкалы относятся к когнитивной составляющей рефлексии, а четвертая - к коммуникативной. Для диагностики саморегуляции использовался опросник «Стиль саморегуляции поведения» В.И. Моросано-вой (Моросанова, 2000). Выделяются основные регуляторные процессы (планирование, моделирование, программирование, оценка результатов деятельности) и регуляторно-личностные свойства (гибкость и самостоятельность поведения), а также общий уровень регуляторных способностей субъекта.
На первом этапе анализа данных в общей совокупности выявлены взаимосвязи показателей рефлексивности и индивидуальной саморегуляции с успешностью учебной деятельности. В частности, обнаружены статистически значимые средние и умеренные прямые связи показателей основных регуляторных процессов (планирование, моделирование), а также общего показателя индивидуальной саморегуляции со всеми основными показателями успешности учебной деятельности. Такой показатель регуляторных процессов, как «оценка результатов деятельности», имеет умеренную прямую связь только с одним параметром успешности учебной деятельности, причём показатель «планирование» имеет тесные связи с показателем успешности выполнения недетерминированных учебных заданий, а показатель «рефлексивность» с данным показателем успешности имеет умеренную прямую связь. Обращает на себя
внимание также то, что данный показатель имеет значимую прямую связь с показателем «избегание неудач».
Естественно предположить, что непосредственно рефлексивность влияет на выполнение более сложной учебной деятельности, а на успешность выполнения детерминированной учебной деятельности оказывает опосредованное влияние через основные регуляторные процессы. Показатели мотивации достижения успеха и избегания неудач не имеют статистически значимых связей с показателями рефлексивности и саморегуляции. Это означает, что мотивацию и саморегуляцию (и рефлексивность) можно рассматривать как два независимых фактора.
Имея в виду наличие средних и умеренных связей только для трёх компонентов саморегуляции, можно предположить, что студенты не могут эффективно реализовать свои регуляторные и рефлексивные способности в процессе учебной деятельности. Из результатов описательной статистики ясно, что эти способности у большинства студентов являются средними, и лишь единицы имеют их уровень выше среднего. Полученные результаты свидетельствуют о важности создания условий, обеспечивающих реализацию рефлексивных и регуляторных возможностей обучаемых, а также их развитие.
Учитывая спектр выявленных связей, а также уровень мотивации, рефлексивности и саморегуляции студентов, на следующем этапе анализа данных выполнена группировка с помощью кластерного анализа в каждой выборке. В первой выборке студенты разделены на группы в соответствии с уровнем их мотивов с помощью кластерного анализа. Сначала в процессе иерархической кластеризации (метод объединения) выдвинута гипотеза о числе кластеров. Наиболее ясная структура оказалась в случае использования метода Варда и евклидова расстояния. Поэтому целесообразно рассматривать три кластера, которые получены методом К-средних. Две переменные (мотив стремления к успеху и мотив избегания неудач) по результатам дисперсионного анализа дискриминируют выделенные кластеры. Первый кластер составляют студенты с умеренно высоким уровнем мотива достижения и низким уровнем мотива избегания неудач. Во второй кластер входят студенты со средними значениями этих показателей, в третий кластер - с высокими значениями, т.е. студенты из первого кластера имеют низкую мотивацию к защите, а из третьего кластера - склонны к высоким достижениям и имеют слишком высокую мотивацию к защите. Причём распределение студентов по кластерам можно считать равномерным. Возникает вопрос о полноте выделенных кластеров, т.к. возможны и другие комбинации значений показателей мотива достижения. Тогда перспективы продолжения исследования могут быть связаны с более полным представлением в выборке различных вариаций значений анализируемых показателей.
Для выделенных кластеров проведён дисперсионный анализ. Мотив достижения рассматривается как фактор, который может влиять на успешность учебной деятельности. Предварительно выполнена проверка допущений дисперсионного анализа. Результаты дисперсионного анализа свидетельствуют о том, что данный фактор влияет только на успешность решения простых задач. Характер этого влияния в процессе апостериорного сравнения средних определён с помощью теста Фишера: среднее значение показателя успешности решения задач в первом кластере достоверно отличается от аналогичного показателя в третьем кластере. Анализ величин средних показывает, что в первом кластере значения этого показателя выше, т.е. студенты, не склонные к защите (возможно, склонные к риску), добиваются лучших результатов при решении простых задач, чем студенты, склонные к избеганию неудач (или к защите).
Таким образом, чрезмерное избегание неудач вредит учебной деятельности. Нужно не бояться решать простые задачи, поэтому необходимо создание ситуации успеха для студентов второго и третьего кластеров. Но поскольку для сложных задач такая ситуация не имеет места, значит, только мотивации достижения для их решения недостаточно. Её целесообразно рассматривать во взаимодействии с другими факторами учебной деятельности, в т.ч. характеризующими мотивационно-потребностную сферу студентов.
Однако разбиение на кластеры в этой же выборке по показателям мотивации, рефлексивности и саморегуляции одновременно не привело к адекватному и устойчивому результату. Он был получен в результате кластерного анализа методом К-средних только для показателей саморегуляции и рефлексивности. Аналогично предыдущему результату задано три кластера. Об уровне сформированности рефлексивности и саморегуляции студентов в каждом кластере можно судить по конечным кластерным центрам (средним показателям). Они представлены в табл. 1.
Лебедева И. П. Интеграция качественного и количественного подходов в исследовании психологических факторов.
Таблица 1
Конечные центры кластеров
Показатели Кластер
1 2 3
Рефлексивность 112,09 127,80 156,00
Саморегуляция 29,36 38.40 35,50
Конечные центры кластеров приводятся для исходных шкал, поскольку так удобнее интерпретировать результаты. Однако диапазон изменения показателя «рефлексивность» больше, чем «саморегуляция», и следовательно, его вклад в кластеризацию данных более весом. Поэтому разбиение на кластеры выполнено и для стандартизированных показателей. Полученные кластеры оказались аналогичными (по соотношению величин конечных центров), но структура кластеров изменилась, т.к. 20 % испытуемых попали в другие кластеры с более высоким уровнем либо рефлексивности, либо саморегуляции. Для анализа единичных случаев (в частности, нетипичных) полезно рассматривать оба варианта кластеризации.
Для студентов других выборок саморегуляция не дискриминирует кластеры при разбиении на два или три кластера. Поэтому для них выполнена структурная группировка по уровню рефлексивности.
В третий кластер попали студенты с высоким уровнем рефлексивности и средним уровнем саморегуляции, во второй кластер с аналогичными средними показателями, а в первый кластер - с низкими. Но третий кластер оказался очень малочисленным - в него попали всего два студента, поэтому они были выделены для анализа индивидуальных вариаций. Других предпосылок по результатам кластерного анализа для изучения нетипичных случаев не возникло. В остальных выборках тоже оказалось мало студентов с высоким уровнем рефлексивности, их учебно-познавательные возможности также не превышают среднего уровня.
Заметим, что в данных выборках реализованы разные варианты обучения математике. В двух выборках предусматривалась рефлексия деятельности, операционализация которой осуществлялась в разных вариантах. В первой выборке предполагалось оценивание всех видов деятельности у всех студентов на каждом занятии и выполнение рефлексии в процессе решения типовых математических задач, причём особое внимание уделялось индивидуальной рефлексии, сопровождаемой оказанием помощи в решении задач. Во второй выборке реализован более мягкий подход к оценке аналогичных видов деятельности. В данном варианте обучения в основном осуществлялась общегрупповая рефлексия, т.е. обсуждение с группой в целом всех возникающих вопросов и ошибок, причём она была дифференцирована с учётом сложности задач. В оставшихся двух выборках использован традиционный (не предусматривающий специальной вариации фактора «рефлексивность») вариант обучения.
Кроме того, уровни данных факторов просто диагностировались, а не контролировались, как это предусматривают условия факторного эксперимента, поэтому в конечном итоге результаты данного исследования можно рассматривать как предварительные, необходимые для конкретизации и формулировки гипотез о влиянии соответствующих факторов для указанных условий обучения.
Это важно было учесть в процессе выполнения дисперсионного анализа. Поскольку факторный эксперимент не проводился (и даже группировка оказалась удачной, если отдельно рассматривались показатели мотивации и рефлексивности), то возможным оказался только однофакторный дисперсионный анализ.
По его результатам уставлено, что величина показа- щ телей успешности учебной деятельности студентов (причём с среди этих показателей есть характеристики недетерми- ^ нированнной деятельности) различна для разных уровней и таких характеристик саморегуляции, как «моделирование» и С «планирование». Для характеристики «оценка результатов де- р ятельности» обнаружен эффект только в отношении показа- к телей успешности детерминированной учебной деятельности. -
Апостериорные сравнения средних показали, что Я средняя успешность учебной деятельности (интегратив- е ный показатель) для студентов третьего кластера ниже, тз чем для второго кластера. Это значит, что студенты, име- у ющие высокий уровень рефлексивности (их всего двое), в г среднем менее успешны, чем студенты со средним уровнем к рефлексивности и саморегуляции. Для объяснения воз- г никшей ситуации необходим дополнительный анализ у индивидуальных учебно-познавательных возможностей к студентов. Они оказались ниже среднего. Можно пред- в положить, что компенсировать это только за счёт уровня р рефлексивности не удается. и
Для показателя, отражающего успешность недетер- е минированной учебной деятельности, требующей как по- а нимания, так и выполнения сложных вычислений, ситуация м другая: средняя успешность такой деятельности для студен- щ тов первого кластера ниже, чем для второго кластера. Это ка- & жется понятным, поскольку у студентов во втором кластере р более высокий уровень саморегуляции и рефлексивности. с
В других выборках результаты мало отличаются, И поскольку наибольший эффект обнаружен для недетерми- 3 нированной деятельности в отношении саморегуляции и рефлексивности, а для детерминированной деятельности - ( мотивации. Можно считать, что представленные результаты 5 первой выборки отражают общегрупповые тенденции, т.к. 3 вариации действия исследуемых факторов по выборкам оказа- 0 лись незначительными, хотя для организации учебной работы 7 с каждой студенческой группой индивидуальные вариации разного уровня (по выборкам и обучаемым) представляют практический интерес.
Эффект взаимодействия рассмотренных факторов не определялся в силу ограниченности экспериментального плана. Учитывая природу данных, более корректным будет утверждение не о влиянии, а о разной успешности учебной деятельности для студентов с разным уровнем саморегуляции, рефлексивности и мотивации.
В целом можно считать, что данное исследование имело констатирующий характер, и его результаты свидетельствуют о необходимости целенаправленного развития у студентов рефлексивности и саморегуляции в условиях учебного процесса, а также специального формирования их мотивации. Для оценки эффективности такого развития необходим факторный эксперимент или формирующий педагогический эксперимент, в котором используется конкретный вариант сочетания факторов мотивации, рефлексивности и саморегуляции, причём объяснение возможных причинных отношений предполагает интеграцию качественного и количественного подходов, которая оказывается эффективной, например, в описанном выше варианте.
Результаты данного исследования могут быть использованы на практике с целью оперирования факторами «рефлексивность» и «саморегуляция» в процессе обучения математическим дисциплинам, причём естественно ожидать, что эффект этих факторов в отношении успешности учебной деятельности не зависит от профиля образовательной организации высшего образования и будет иметь место в любой учебной ситуации, актуализирующей применение регуляторных механизмов личности.
Список литературы
1. Высоков, И. Е. Математические методы в психологии : учебник и практикум для академического бакалавриата. -М.: Юрайт, 2014. - 386 с.
2. Колесников, А. К., Лебедева, И. П. Интеграция качественного и количественного подходов на основе статистических методов в социально-психологическом исследовании // Европейский журнал социальных наук, - 2015. - № 3. - С. 180-187.
3. Лаба, Л. Я. Способы интеграции качественных и количественных методов // Социс. - 2004. - № 2.
4. Чернов, А. Ю. Качественный подход в психологическом исследовании : дис. ... докт. психол. наук : 19.00.01 / Чернов А. Ю. - Ярославль, 2012.
5. Чернов, А. Ю. Методологическое введение в проблему качественных методов // Методология и история психологии. - 2007. - Т. 2. - Вып. 1. - С. 118-129.
6. Kolesnikov, A. K., Lebedeva, I. P. Investigation of causality based on complex use of statistical methods (case study of social research) // Quality&Quantity. - 2013. - V. 47. - Issue 6. - P. 3043-3050.
© Лебедева И. П., 2017
