Білім беру саласындағы зерттеулерде сипаттамалық статистиканы қолдану
Сипаттамалық статистика білім беру саласындағы зерттеулердің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады, себебі ол қысқа, анық және оңай түсінікті деректерді алуға мүмкіндік береді. Білім беру тұрғысынан деректер көбінесе әртүрлі тақырыптарды қамтиды: оқушылардың тест нәтижелері, мотивациялық сауалнама нәтижелері, қатысу деңгейі, сауаттылық көрсеткіштері және тіпті жас, жыныс және әлеуметтік-экономикалық жағдай сияқты демографиялық деректер. Тиісті өңдеусіз бұл деректер түсіндіру қиын сандарға айналады. Сипаттамалық статистика арқылы зерттеушілер нақты әлемдегі жағдайларды ұсына алады, бастапқы заңдылықтарды анықтай алады және қорытынды талдауға көшпес бұрын берік негіз құра алады.
Сипаттамалық статистиканың анықтамасы және мақсаты
Сипаттамалық статистика - негізгі ақпарат айқын көрінетіндей етіп деректерді жинау, ұйымдастыру, қорытындылау және ұсыну үшін қолданылатын статистикалық әдіс. Оның негізгі мақсаты - нәтижелерді кеңірек халыққа жалпылау емес, керісінше деректердің сипаттамаларын сипаттау. Білім беру саласындағы зерттеулерде сипаттамалық статистика келесі сұрақтарға жауап беруге көмектеседі: оқушылардың бағалары қалай бөлінеді? Оқу мотивациясының орташа ұпайы қандай? Оқушылардың көпшілігі белгілі бір қабілет санатында ма? Немесе оқушылар арасында оқу нәтижелерінде қаншалықты айырмашылық бар?
Басқаша айтқанда, сипаттамалық статистика деректерді түсінудің «қақпасы» болып табылады. Белгілі бір оқу моделінің әсерін немесе айнымалылар арасындағы байланысты қорытындыламас бұрын, зерттеушілер алдымен деректердің жалпы көрінісін түсінуі керек.
Деректер түрлері және олардың білім берудегі маңызы
Сипаттамалық статистиканы қолдану жиналған деректердің түріне үлкен әсер етеді. Білім беру деректеріне әдетте мыналар кіреді:
1. Атаулы деректер, мысалы, жынысы (ер/әйел), мамандығы (жаратылыстану ғылымдары/әлеуметтік ғылымдар), оқу орнының мәртебесі (мемлекеттік/жекеменшік).
2. Реттік деректер, мысалы, «толығымен келісемін» мен «толығымен келіспеймін» арасындағы көзқарас шкаласы немесе жетістік санаттары (жоғары/орташа/төмен).
3. Интервалдық деректер, мысалы, Ликерт шкаласын пайдаланатын және зерттеу тәжірибесінде интервалдар ретінде қарастырылатын психологиялық тест нәтижелері немесе сауалнама нәтижелері.
4. Қатынас деректері, мысалы, емтихан нәтижелері (0–100), қатысу немесе оқу уақыты (сағаттар).
Орташа мән, медиана немесе режим сияқты статистикалық өлшемдерді таңдау, сондай-ақ деректерді визуализациялау әдісі дәлірек түсіндіру үшін деректер шкаласы түріне бейімделуі керек.
Орталықтандыру өлшемдері: орташа, медиана және мода
Орталық үрдістің өлшемдері «орта нүкте» мәнін немесе деректерді ең жақсы көрсететін мәнді көрсетуге қызмет етеді. Білім беру саласындағы зерттеулерде:
– Орташа (орташа) көбінесе тест нәтижелерін сипаттау үшін қолданылады. Мысалы, сегізінші сыныптың математика бойынша орташа бағасы 78. Бұл ақпарат мұғалімдерге немесе зерттеушілерге сыныптың жалпы үлгерімін көруге көмектеседі.
– Медиана деректерде экстремалды мәндер (ауытқулар) болған кезде пайдалы. Мысалы, егер кейбір студенттердің ұпайлары өте төмен немесе өте жоғары болса, медиана орташа мәннен гөрі көбірек репрезентативті болуы мүмкін.
– Режим категориялық деректер үшін пайдалы, мысалы, ең жиі кездесетін оқу стилі санаты немесе мотивацияның ең басым деңгейі.
Оқуды бағалау зерттеулерінде бұл үш өлшем көбінесе толық көрініс алу үшін бірге қолданылады.
Таралу өлшемдері: диапазон, дисперсия және стандартты ауытқу
Деректердің ауырлық центрін білумен қатар, білім беру саласындағы зерттеушілер деректердің қаншалықты әртүрлі екенін де түсінуі керек. Екі сыныптың орташа ұпайы бірдей болуы мүмкін, бірақ олардың таралуы әртүрлі. Дисперсия өлшемдері осы жерде маңызды рөл атқарады.
– Диапазон – ең жоғары және ең төменгі мәндер арасындағы айырмашылық. Мысалы, ең төменгі мән 40, ал ең жоғары мән 95 болса, диапазон 55-ке тең. Диапазон вариацияға қысқаша шолу жасайды, бірақ экстремалды мәндерге сезімтал.
– Дисперсия және стандартты ауытқу жиі қолданылады, себебі олар вариацияның тұрақтырақ өлшемдерін қамтамасыз етеді. Кішкентай стандартты ауытқу оқушылардың салыстырмалы түрде тең бағаларын көрсетеді; үлкен стандартты ауытқу оқу нәтижелеріндегі үлкен алшақтықты көрсетеді.
Білім беру саласындағы зерттеулерде стандартты ауытқу көбінесе сыныптың біртекті немесе гетерогенді екенін бағалау үшін қолданылады, мысалы, эксперименттік және бақылау топтарын анықтамас бұрын.
Деректерді тарату: көлбеу және шыңы
Деректердің таралу үлгілері де маңызды. Ұпай деректері солға қарай (көптеген жоғары баллдар) немесе оңға қарай (көптеген төмен баллдар) ығысуы мүмкін. Оқуды бағалауда бұл таралу түрі тесттің қиындық деңгейінің көрсеткіші бола алады. Егер оқушылардың көп пайызы төмен балл алса және таралу оңға қарай ығысқан болса, бұл материалдың түсінілмегенін, оқу әдісінің тиімсіз екенін немесе құралдың тым қиын екенін көрсетуі мүмкін.
Куртозды деректердің орталықта тым «кластерленгенін» немесе шашыраңқы екенін анықтау үшін де талдауға болады. Бұл талдау техникалық сипатта болғанымен, таралуды түсіну зерттеушілерге тиісті озық талдау әдістерін таңдауға көмектеседі.
Деректерді ұсыну: кестелер және визуализациялар
Сипаттамалық статистиканың күшті жақтарының бірі - деректерді қызықты және коммуникативті түрде ұсыну мүмкіндігі. Білім беру саласындағы зерттеулерде жиі қолданылатын презентация форматтарына мыналар жатады:
1. Жиілік үлестірім кестесі: белгілі бір мәндер диапазонындағы студенттер санын көрсетеді, мысалы, 0–59, 60–69, 70–79 және т.б.
2. Бағаналық диаграмма: мотивация деңгейі (жоғары/орташа/төмен) немесе сауалнама жауаптарының нұсқалары сияқты категориялық деректерге жарамды.
3. Гистограмма: тест нәтижелері сияқты сандық деректердің таралуын көру үшін қолданылады.
4. Дөңгелек диаграмма: пропорцияларды көрсетеді, мысалы, жынысы немесе қатысу санаты бойынша оқушылардың пайыздық үлесі.
5. Қорап сызбасы: медиананы, квартильдерді және ауытқуларды қысқаша көруге көмектеседі, бұл бірнеше кластарды немесе топтарды салыстырған кезде пайдалы.
Дұрыс визуализациялау мұғалімдерге, директорларға және саясаткерлерге зерттеу нәтижелерін оқуды жеңілдетеді.
Білім беру саласындағы зерттеулерде қолдану мысалдары
Мысалы, зерттеуші бейнеге негізделген оқу құралдарын пайдаланғаннан кейін тоғызыншы сынып оқушыларының жаратылыстану ғылымдарын оқу нәтижелерін түсінгісі келеді. Жиналған деректер 30 оқушының тесттен кейінгі нәтижелері болып табылады.
Сипаттамалық статистиканы қолдану қадамдары келесідей болуы мүмкін:
– Орташа сынып жетістігін анықтау үшін орташа мәнді есептеңіз.
– Экстремалды мәндерге төзімдірек болатын орташа мәнді көру үшін медиананы есептеңіз.
– Оқу нәтижелерінің біркелкі екенін бағалау үшін стандартты ауытқуды есептеңіз.
– Мәндердің таралуын көру үшін гистограмма жасаңыз.
– Түсіндіруді жеңілдету үшін санат кестесін жасаңыз (мысалы: өте жақсы, жақсы, жеткілікті, аз).
Осы нәтижелерден зерттеушілер, мысалы, орташа бағаның өскенін және оқушылардың көпшілігі жақсы санатта екенін қорытындылай алады, дегенмен әлі де қосымша көмекке мұқтаж оқушылар бар.
Білім беру саласындағы зерттеушілер мен мамандар үшін сипаттамалық статистиканың артықшылықтары
Сипаттамалық статистиканы қолдану нақты артықшылықтар береді, соның ішінде:
1. Оқу араласуы жүргізілмес бұрын (тестілеу алдында) және одан кейін (тестілеуден кейін) бастапқы жағдайларды түсіну.
2. Деректердің өзгеруі арқылы оқушылар арасындағы немесе сыныптар арасындағы алшақтықты анықтау.
3. Үлкен деректерді қысқа және мағыналы ақпаратқа айналдырыңыз.
4. Шешім қабылдауды қолдау, мысалы, түзету бағдарламаларын анықтау, оқыту стратегияларын байыту немесе жетілдіру.
5. Алдымен деректердің таралуы мен сипаттамаларын қарастыру арқылы t-тесті немесе ANOVA сияқты қосымша талдаудың орындылығын тексеріңіз.
Жабу
Сипаттамалық статистика білім беру саласындағы зерттеулердің маңызды негізі болып табылады. Орталық үрдіс, шашыраңқылық, таралу және деректерді ұсынудың әртүрлі формалары арқылы зерттеушілер оқу жағдайларын объективті және жүйелі түрде сипаттай алады. Оны қолдану тек академиялық мақсаттар үшін ғана емес, сонымен қатар күнделікті білім беру тәжірибесіне де ықпал етеді: мұғалімдерге оқушылардың қажеттіліктерін түсінуге көмектеседі, мектептерге бағдарламаларды бағалауға көмектеседі және саясаткерлерге сапаны жақсарту стратегияларын әзірлеуге көмектеседі. Сипаттамалық статистиканы терең түсіну арқылы білім беру саласындағы зерттеулер оқыту мен оқу процесін жақсарту үшін күштірек, ақпараттық және маңыздырақ болады.
