|
|
Тема 29. Проблема возрастной периодизации психического
Тема 37. Планирование и организация психологического исследования
|
Постановка проблемы как основание для проведения исследования. Гипотеза как резюме поставленной проблемы. Виды гипотез. Началом любого исследования является постановка проблемы.Проблема – это вопрос, на который у человека еще нет ответа, и требуется найти ответ в виде нового для человека знания. В отличие от житейской, научная проблема формулируется в терминах определенной научной отрасли. Проблема должна быть операционализирована, в этом случае из формулировки видны средства и способы решения проблемы. Выделяют следующие этапы поиска и формулирования проблемы:
выявление нехватки в научном знании о реальности. В науке формулирование проблемы начинается с обнаружения нехватки знаний в описании или объяснении реальности. Способность обнаружить существующие пробелы в знаниях о мире – одно из главных проявлений таланта исследователя;
описание проблемы на уровне обыденного языка. Второй этап создает предпосылки для выбора конкретной области науки, средствами которой будет решаться проблема;
формулирование проблемы в терминах научной дисциплины. Оно определяет область поиска ее возможных решений, то есть средствами какой науки будет решаться обнаруженная проблема.
Формулировка проблемы в неявном виде содержит гипотезу исследования. Это означает, что в самой формулировке проблемы дается предполагаемый ответ на поставленный вопрос, то есть гипотеза. Гипотеза – это научное предположение, представляющее собой возможный ответ на вопрос, содержащийся в формулировке проблемы, истинность которого необходимо доказать. Формулировка гипотезы должна быть операционализирована.
В зависимости от уровня познания, которому соответствует гипотеза, различают следующие виды гипотез:
теоретические гипотезы, выдвигаемые для устранения существующих в теории внутренних противоречий либо для преодоления рассогласования теории и экспериментальных данных;
экспериментальные гипотезы – предположения, выдвигаемые для решения проблемы методом экспериментального исследования;
эмпирические гипотезы, которые проверяются эмпирическим путем и являются основой построения эмпирического знания.
Процесс выдвижения гипотез является основным и наиболее творческим этапом научного исследования. В его основе лежат имеющиеся теоретические разработки в области изучения выбранной проблемы, накопленные эмпирические сведения, а также опыт и интуиция исследователя, его здравый смысл. В зависимости от того, что из перечисленного выше является источником происхождения гипотезы, различают три типа научных гипотез:
дедуктивные гипотезы, которые представляют собой следствия из некоторых общих теоретических положений;
индуктивные гипотезы, которые представляют результат обобщения некоторой совокупности эмпирических данных;
интуитивные гипотезы, являющиеся результатом неосознаваемой познавательной деятельности исследователя, его интуиции.
Количество и качество выдвигаемых исследователем гипотез определяется не только его креативностью, но, прежде всего, широтой и глубиной переработки имеющегося теоретического и эмпирического материала, накопленного наукой.По содержанию гипотезы можно разделить на три вида: 1) гипотезы о наличии явления; 2) гипотезы о связи между явлениями; 3) гипотезы о причинной связи между явлениями.
Полученные в экспериментах выборочные данные всегда ограничены и носят в значительной мере случайный характер. Использование математической статистики позволяет производить анализ таких данных и оценить возможность обобщения закономерностей, полученных на выборке, и распространения их на генеральную совокупность.
Формальное предположение о случайности или не случайности сходства (или различий) характеристик объектов или связей между ними, носит название статистических гипотез.
Процедура проверки случайности или не случайности различий между переменными или связей между ними предполагает формулирование двух статистических гипотез – нулевой гипотезы (H0) и альтернативной гипотезы (Н1).Принято считать, что нулевая гипотеза H0 – это гипотеза об отсутствии различий или связей между переменными, а альтернативная H1 – гипотеза о наличии различий или связей между переменными. Проверка статистических гипотез состоит в вычислении некоторого статистического критерия по полученным эмпирическим данным и его сравнении с критическим значением, определяемым по соответствующим таблицам математической статистики. Если эмпирическое значение критерия меньше табличного, то принимается истинность гипотезы H0. Эта гипотеза отвергается, если эмпирическое значение критерия равно табличному значению критерия или больше него.
При проверке статистических гипотез неизбежен риск принять ложное решение. Различают два рода ошибок, которые возможны при принятии статистических решений:
ошибка 1-го рода – принимается решение отклонить гипотезу H0, которая в действительности оказывается верной;
ошибка 2-го рода – принимается решение принять гипотезу H0, хотя в действительности она является неверной.
Вероятность ошибочного отклонения H0 – это уровень значимости. Другими словами, уровень значимости – это вероятность ошибки первого рода при принятии решения. Для обозначения этой вероятности, как правило, употребляют либо греческую букву , либо латинскую букву p. Стандартные уровни статистической значимости: низший уровень – p = 0,05; достаточный уровень – p = 0,01; высший уровень – p = 0,001. При статистическом анализе экспериментальных данных психолог в зависимости от задач и гипотез должен выбрать необходимый уровень значимости. Таким образом, экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая – для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. Экспериментальная гипотеза – первична, а статистическая – вторична. Формулировка принятия решения заключается в выборе соответствующей гипотезы H0 или H1.
Гипотезы, не опровергнутые в эксперименте, превращаются в компоненты теоретического знания о реальности: факты, закономерности, законы. Организация исследования. В зависимости от состояния знания об изучаемом объекте существуют следующие планы исследования:
а) поисковый
б) описательный
в) экспериментальный.
Поисковый - применяется в случае отсутствия ясного представления о проблеме или объекте исследования. Цель плана - формулировка проблемы. Поисковый план включает три этапа работы: изучение документов, опросы экспертов, наблюдение.
Описательный - применяется тогда, когда имеющиеся знания о проблеме позволяют сформулировать описательную гипотезу. Цель плана - проверка этой гипотезы, получение точных характеристик изучаемого объекта. Этот план предусматривает использование следующего набора исследовательских средств:
n выборочное обследование;
n опрос;
n статистический анализ данных.
Экспериментальный - применяется тогда, когда имеющееся знание об объекте позволяет сформулировать объяснительную гипотезу. Цель плана - выявит причинно-следственные связи в объекте, раскрыть его структуру, причины, обуславливающие его функционирование и развитие. Помимо выше перечисленных стратегических планов существует и методический план исследования, с помощью которого раскрываются методы сбора, обработки и анализа информации. Исследование предполагает составление рабочего плана, который призван упорядочить основные этапы исследования в соответствии с программой, календарными сроками, затратами. Основные звенья рабочего плана:
n пилотажное исследование;
n полевое исследование;
n подготовка данных для обработки;
n обработка данных;
n анализ и интерпретация данных;
n изложение результатов.
Контрольные вопросы
Какие этапы выделяют в процессе исследования?
Перечислите важнейшие этапы научного исследования и кратко изложите основное содержание каждого из них.
Раскройте основные элементы плана исследования
В чём различие между анализом и исследованием?
Что понимают под объектом исследования?
Что понимают под предметом исследования?
В чём заключается формулирование научных выводов?
Литература основная: 1-8.
Литература дополнительная: 2,3,4,6,7,10,16.
Лекция 9. Оформление результатов исследования. Отчет по исследованию
Цель: Познакомить студентов с механизмом и дать навыки грамотного оформления результатов исследования и составления отчета.
1. Оформление результатов научного исследования.
2. Отчет о научном исследовании
Выборка. Выборка в психологии – это ограниченная по численности группа испытуемых, которая специально отбирается из генеральной совокупности с целью изучения её свойств. Все психологические исследования относятся к выборочным, выводы которых распространяются на генеральные совокупности. Изучение свойств генеральной совокупности на выборке получило название выборочного исследования. К генеральной совокупности относятся многочисленные объекты, в отношении которых рассматривается исследовательская гипотеза. Генеральными совокупностями в одном исследовании, например, могут быть все мужчины и все женщины, в другом случае – подростки или младшие школьники. Генеральная совокупность по линейности не бесконечна, но, как правило, для сплошного исследования большого числа потенциальных испытуемых недоступна. Сформулировав гипотезу и определив соответствующие генеральные совокупности, исследователь стоит перед проблемой организации выборки. Выборку надо сделать таким образом, чтобы выводы выборочного исследования были обоснованы. Критериями обоснованности выводов являются репрезентативность и статистическая достоверность результатов. Под репрезентативностью понимается способность выборки представлять изучаемые явления с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности, достаточно полно. Генеральная совокупность дает полное представление об изучаемом явлении, поэтому репрезентативность ограничена, как и выборка в той же мере. Репрезентативность выборки – это основной критерий границ выводов, однако, существуют приемы, которые позволяют исследователю получить достаточную репрезентативность выборки. К первому приёму относится простой случайный отбор, получивший название рандомизированного, он предполагает обеспечить для всех членов генеральной совокупности равные возможности попасть в выборку. ЗАМЕЧАНИЕ 2 Таким образом, случайный отбор дает возможность попадания в выборку разных представителей генеральной совокупности При отборе исключается появление какой-либо закономерности, поэтому в конечном итоге в выборке изучаемое свойство будет представлено в максимально возможном его многообразии. Например, при изучении агрессивности подростков можно остановить выбор на нескольких классах учебных заведений, затем отобрать из каждого класса по 10 школьников случайным образом. Принцип случайности отбора в этой ситуации будет нарушен, если исследователь попросит кого-либо из испытуемых позвать своих друзей на данное обследование. Стратифицированный случайный отбор, является вторым приемом, он предполагает предварительное определение качеств, влияющих на изменчивость изучаемого свойства, например, образование. По различающимся качествам определяется процентное соотношение численности в генеральной совокупности и обеспечивается идентичное процентное соотношение. Затем испытуемые в каждую подгруппу выборки подбираются по принципу простого случайного отбора. Если предположить, например, что по агрессивности и его восприимчивости мальчики и девочки различаются, то исследователь должен обеспечить в выборке соотношение мальчиков и девочек, идентичное генеральной совокупности.
Выбор методов исследования. Основными методами научного исследования являются: наблюдение, эксперимент, моделирование. Выбор методов исследования обусловлен особенностями объекта и предмета исследования и поставленными целями.
Метод - способ выполнения чего-либо, упорядоченная работа с фактами и концепциями, принцип и способ сбора, обработки или анализа данных, а также принцип воздействия на объект.
Методика - форма реализации метода, совокупность приемов и операций (их последовательность и взаимосвязь), процедура или набор процедур для достижения определенной цели. В психологическом исследовании: формализованные правила сбора, обработки и анализа информации. С помощью методики фиксируют характеристики поведения и воздействуют на объект. В большинстве случаев для изучения сходных сторон объекта можно использовать различные методики, что обеспечивает взаимную верификацию данных, получаемых различными методиками.
Этап выбора методов и методик тесно связан с конкретизацией исследовательских гипотез.
При выборе методик следует учитывать возможности и ограничения каждой входящей в набор методики по точности и надежности фиксации выраженности исследуемых качеств. Следует отдавать предпочтение тем методикам, которые достаточно полно описаны в руководствах по их применению. Очень важна степень разработанности методики. В руководстве должны быть представлены достаточно развернутые интерпретации шкал, описана апробация методики, отражены количественные и качественные результаты апробации, даны рекомендации относительно формы и содержания заключения и другие необходимые составляющие руководства в соответствии с требованиями стандартов.
При составлении набора методик целесообразно руководствоваться принципом дополнительности. Друг друга должны дополнять данные качественного и количественного характера, субъективные и объективные показатели.
Более надежные выводы получаются, когда научные факты, полученные по одному методу, одной методике, могут быть подтверждены, продублированы данными, полученными по другим.
К основным группам методов психологической диагностики можно отнести следующие:
* методы измерения функциональных показателей, использования психофизиологических индикаторов психических явлений;
* обсервационные методы - методы наблюдения и самонаблюдения;
* праксиметрические методы, основанные на анализе продуктов деятельности;
* субъективно-оценочные, основанные на анализе ответов испытуемых на вопросы и суждения опросников, анализе выборов альтернативных суждений, выборов градаций шкал и так далее;
* проективные, связанные с анализом особенностей интерпретации внешне неопределенного материала, становящегося объектом проекции;
* ассоциативные, основанные на анализе ассоциативных ответов и выборов испытуемых. Цветоассоциативные методы, связанные с анализом выборов цветов по степени приятности и по ассоциации с понятиями, перечень которых предложен диагностом.
Обработка данных. Обработка данных психологических исследований – отдельный раздел экспериментальной психологии, тесно связанный с математической статистикой и логикой. Обработка данных направлена на решение следующих задач:
• упорядочивание полученного материала;
• обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;
• выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;
• обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;
• выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.
Различают количественную и качественную обработку данных. Количественная обработка – это работа с измеренными характеристиками изучаемого объекта, его «объективированными» свойствами. Качественная обработка представляет собой способ проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств. Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная – преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов. В качественной обработке преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса – интерпретационном. При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики. Противопоставление друг другу качественной и количественной обработки довольно условно. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание – чисто умозрительная процедура. Единство количественной и качественной обработки наглядно представлено во многих методах обработки данных: факторном и таксономическом анализе, шкалировании, классификации и др. Наиболее распространены такие приемы количественной обработки, как классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика.
Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Проблема повышения качества и эффективности научных исследований в сфере психологии в последние годы выступает предметом исследования большинства ученых, приводит к активному внедрению в практическую психологию современных математических и информационных методов. Методы математической обработки данных используются для обработки данных, установления закономерностей между изучаемыми процессами, психологическими феноменами. Использование математических методов позволяет повысить достоверность, научность результатов исследований. Подобная обработка может осуществляться вручную либо при помощи специального программного обеспечения. Результаты исследования могут быть представлены в графическом виде, в виде таблица, в числовом выражении. На сегодняшний день основными направлениями психологического знания, в которых уровень математизации знаний оказывается наиболее важным, является экспериментальная психология, психометрика и математическая психология. К наиболее распространенным психологическим математическим методам относят регистрацию и шкалирование, ранжирование, факторный, корреляционный анализ, различные методы многомерного представления и анализа данных. Регистрация и шкалирование как метод математической обработки данных в психологии Сущность данного метода заключается в выражении исследуемых феноменов в числовых показателях. Выделяют несколько видов шкал, однако, в рамках практической психологии чаще всего используется количественная, которая позволяет измерять степень выраженности исследуемых свойств у объектов, выразить разницу между ними в числовых показателях. Использование количественной шкалы позволяет осуществлять операцию ранжирования. Под ранжированием в современной научной литературе понимают распределение данных в порядке убывания/ возрастания исследуемого признака. В процессе ранжирования каждому конкретному значению присваивается определенный ранг, что позволяет перевести значения из количественной шкалы в номинальную. Корреляционный анализ в психологии Сущность данного метода математической обработки заключается в установлении зависимости между психологическими феноменами, процессами. В процессе корреляционного анализа измеряется уровень изменений среднего значения одного показателя при изменении параметров, с которыми он находится во взаимосвязи. Связь между феноменами может быть положительной, когда увеличение факторного признака приводит к одновременному увеличению результативного либо отрицательной, при которой зависимость выступает обратной положительной. Зависимость может быть линейной или кривой. Использование корреляционного анализа позволяет выявить и установить взаимосвязи между феноменами, процессами, которые выступают не очевидными на первый взгляд. Факторный анализ в психологии Использование данного метода позволяет прогнозировать вероятное влияние определенных факторов на исследуемый феномен, причем все факторы воздействия изначально принимаются как имеющие равное значение, а степень влияния исследуемого фактора вычисляется математически. Применение факторного анализа позволяет установить общую причину трансформаций нескольких феноменов. Таким образом, внедрение методов математической обработки данных в практическую психологию позволяет существенно повысить объективность результатов исследований, снизить уровень субъективности, влияния личности исследователя на реализацию изучение, анализ и интерпретацию данных. Полученные в процессе математической обработки результаты позволяют лучше понять сущность исследуемых психологических феноменов во всем многообразии их взаимосвязей, осуществлять адекватное прогнозирование в отношении возможных изменений изучаемых феноменов, осуществлять конструирование математических моделей группового и индивидуального поведения и пр. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.
Основные математические методы анализа эмпирических данных в психологии и способы их применения.
Параметрические и непараметрические критерии. Все критерии различий условно подразделены па две группы: параметрические и непараметрические критерии.
Критерий различия называют параметрическим, если он основан на конкретном типе распределения генеральной совокупности (как правило, нормальном) или использует параметры этой совокупности (средние, дисперсии и т.д.). Критерий различия называют непараметрическим, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Поэтому для непараметрических критериев предлагается также использовать такой термин, как «критерий, свободный от распределения».
При нормальном распределении генеральной совокупности параметрические критерии обладают большей мощностью по сравнению с непараметрическими. Иными словами, они способны с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу, если последняя неверна. По этой причине в тех случаях, когда выборки взяты из нормально распределенных генеральных совокупностей, следует отдавать предпочтение параметрическим критериям.
Однако, как показывает практика, подавляющее большинство данных, получаемых в психологических экспериментах, не распределены нормально, поэтому применение параметрических критериев при анализе результатов психологических исследований может привести к ошибкам в статистических выводах. В таких случаях непараметрические критерии оказываются более мощными, т.е. способными с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу.
Рекомендации к выбору критерия различий. При подготовке экспериментального исследования психолог должен заранее запланировать характеристики сопоставляемых выборок (прежде всего, связность — несвязность и однородность), их величину (объем), тип измерительной шкалы и вид используемого критерия различий. Последовательно это можно представить в виде следующих этапов. Прежде всего, следует определить, является ли выборка связной (зависимой) или несвязной (независимой).
Следует определить однородность — неоднородность выборки. Затем следует оценить объем выборки и, зная ограничения каждого критерия по объему, выбрать соответствующий критерий.
При этом целесообразнее всего начинать работу с выбора наименее трудоемкого критерия. Если используемый критерий не выявил различия, следует применить более мощный, но одновременно и более трудоем к и й кри тер и й. Если в распоряжении психолога имеется несколько критериев, то следует выбирать те из них, которые наиболее полно используют информацию, содержащуюся в экспериментальных данных. При малом объеме выборки следует увеличивать величину уровня значимости (не менее 1%), так как небольшая выборка и низкий уровень значимости приводят к увеличению вероятности принятия ошибочных решений.
Интерпретация: связь с предпосылками и гипотезами. Интерпретация результатов выстраивает связи между результатами, полученными с помощью эмпирических методов и методов статистической обработки данных, с одной стороны, и теоретическими основаниями исследования — с другой. Поэтому если исследование хорошо спланировано, то интерпретировать его результаты исследователю будет несложно. Если же исследование спланировано плохо и небрежно, то в лучшем случае результаты интерпретировать будет трудно, а в худшем случае — невозможно. В любой научной работе (отчете по практикуму, курсовой или дипломной работе, в диссертации и научной статье) порядок интерпретации результатов одинаков. В интерпретации результатов автор отвечает на вопрос, который он поставил в самом начале, при формулировании проблемы исследования. Для этого он делает выводы о том, подтвердилась или не подтвердилась гипотеза исследования.
Если гипотеза исследования подтверждается, то в интерпретации результатов исследователь не только констатирует этот факт, но и перечисляет все те результаты и данные их обработки, которые подтверждают гипотезу. Однако в любом эмпирическом исследовании помимо результатов, подтверждающих гипотезу, нередко имеются также результаты, которые противоречат гипотезе или не вполне согласуются с ней. Обязанность любого исследователя — интерпретируя результаты исследования, учесть и трактовать те результаты, которые не согласуются с гипотезой, дать им объяснение. Без этого интерпретация результатов не будет полной, а значит, отчет, курсовая, диплом, диссертация или статья будут отправлены на доработку.
Исследователь должен не только проинтерпретировать все результаты, но и сформулировать ту содержательную идею, которую они подтверждают. Если результаты подтверждают эту идею частично, то он должен сформулировать эту идею в том виде, с такими изменениями, которые будут соответствовать результатам. Основным критерием качества интерпретации результатов является соответствие интерпретации эмпирическим данным: она, во-первых, должна полностью описывать полученные в исследовании результаты и, во-вторых, не должна содержать утверждений, не подкрепленных этими результатами.
Если гипотеза исследования не подтверждается, то это еще не значит, что результаты нужно игнорировать. Если гипотеза была сформулирована правильно и теоретически обоснована, а ее эмпирическая проверка была проведена корректно, то информация о том, что гипотеза не верна, будет существенной и важной. Она указывает на ограничения и возможную несостоятельность теоретических оснований гипотезы, на те обстоятельства, при которых эти ограничения проявляются, из-за которых на данную теорию не следует опираться при объяснении поведения людей. В этом случае интерпретация результатов включает в себя ссылку на результаты, свидетельствующие против гипотезы, а также выводы из них. Эти выводы могут быть разными, в зависимости от особенностей результатов, и их формулирование сильно упрощается, если на этане планирования были сформулированы контргипотеза, конкурирующая и альтернативные гипотезы. Результаты исследования, опровергающие основную гипотезу, могут свидетельствовать о том, что верна одна или некоторые из этих дополнительных гипотез.
Так, если результаты прямо противоположны гипотезе исследования, это означает, что верна конкурирующая гипотеза. В этом случае интерпретация результатов предполагает обоснование правоты конкурирующей гипотезы и выводы, которые можно сделать из ее подтверждения в отношении проблемы исследования. Например, если исследователь предполагал в гипотезе, что усиление мотивации работников приведет к увеличению их продуктивности, а получил снижение продуктивности, то он сделает вывод, что продуктивность зависит не от величины мотивации (основная гипотеза), а от соответствия величины мотивации сложности задачи (конкурирующая гипотеза). Другими словами, что продуктивность труда обеспечивается не абсолютной силой, а оптимумом мотивации. Если результаты не подтверждают гипотезу и не противоположны ей, это значит, что верна контргипотеза. В примере с мотивацией контргипотеза предполагает, что увеличение мотивации никак не скажется на производительности труда — ни в сторону се повышения, ни в сторону ее понижения. При интерпретации таких результатов исследователь должен, во-первых, констатировать тот факт, что исследование не выявило никакой связи между мотивацией и продуктивностью, а во-вторых, указать на объективные причины того, почему эту связь не удалось выявить. Такими причинами могут быть объективное отсутствие искомой связи или ограничения и ошибки при проведении исследования. Иначе говоря, связь не удается обнаружить в тех случаях, когда ее реально не существует или когда ее плохо искали.
Если связи между исследуемыми явлениями реально нет, то при интерпретации результатов обсуждаются обоснования гипотезы, т.е. то, почему исследователь подумал, что изучаемые им явления вообще связаны, и был настолько в этом уверен, что пошел на трату сил, времени и денег, проводя исследование.
Если же связь между явлениями не удалось установить, то при интерпретации результатов исследователь обсуждает те причины, те ошибки в построении исследования, которые помешали получению результата, предполагавшегося в гипотезе. Например, связь между мотивацией и продуктивностью деятельности не удалось установить потому, что продуктивность зависит не от поведения работника, а от скорости работы станка, производящего продукт. В этом случае как работника ни мотивируй, продуктивность не повысится.
Подспорьем для объяснения частичного подтверждения гипотезы или ее неподтверждения являются альтернативные гипотезы. Альтернативные гипотезы описывают те воздействия, которые совместно, не исключая, а подкрепляя друг друга, приводят к тому эффекту, который ожидался в основной гипотезе. Возможное объяснение того, почему основная гипотеза не подтвердилась, состоит в том, что предполагавшийся в гипотезе эффект обеспечивается действием не одного, а нескольких факторов. И тот фактор, который был заложен в гипотезу, слишком слаб, недостаточен, чтобы в одиночку обеспечить желаемый эффект. Например, одно только усиление мотивации не привело к повышению продуктивности труда, потому что продуктивность труда зависит не только от мотивации, но и от состояния здоровья работника, наличия проблем у него в семье, исправности рабочего инструмента, отношений в коллективе работников и т.п. Поэтому усиление одной только мотивации не привело к предполагавшемуся в гипотезе эффекту или этот эффект был слишком слабым для того, чтобы подтвердить гипотезу.
Таким образом, интерпретация результатов сильно упрощается, если возможные исходы исследования и их объяснения продуманы заранее в форме дополнительных гипотез. Такое продумывание позволяет не просто объяснять любые результаты исследования, но и заранее учесть и по возможности устранить такие факторы, которые представляют реальную угрозу для гипотезы исследования, скорректировать как саму гипотезу, так и процедуры получения результатов.
Постановка новых исследовательских проблем как результат интерпретации. Интерпретация(от лат. interpretatio) в науке — толкование, раскрытие смысла, разъяснение; в искусстве — творческое исполнение художественного произведения, авторская трактовка текста или сценария. По существу, интерпретация должна служить приближению к истине, т. е. к раскрытию сущности исследуемого процесса или объекта. Мы полагаем, что в основе интерпретации лежит процедура объяснения полученных результатов на основе принятой в исследовании концепции, причем объяснения в чем-то нового, нетривиального. Например, факт резкого снижения учебной успеваемости учащихся при переходе из начальной школы в основную традиционно объясняется изменением системы отношений, снятием опеки педагога, трудностями привлечения к предметному (многопредметному) обучению. Процедура интерпретации, однако, требует сверки принятого концептуального толкования с иными, альтернативными толкованиями, с проверкой разных версий истолкования результатов. В случае с выпускниками начальной школы требует проверки версия о влиянии возрастных психофизиологических изменений на работоспособность учащихся, версия об их недостаточной подготовке к систематическому овладению более сложным и значительным по объему материалом вследствие несформированности основных познавательных умений. Первоначальная интерпретация связана с объяснением результатов на основе рабочей гипотезы, однако последующее выведение следствий, мысленное проигрывание ситуаций зависит от изменения влияющих факторов и модернизации, а иногда и изменения гипотезы, уточнения концептуальных установок. Особая роль в интерпретации четко зафиксированных явлений принадлежит статистическим методам, а в истолковании целей, идеалов, уровня развития социальной и мо-тивационной сфер, творческих способностей — интерпретации герменевтического характера при активной роли выразительных средств языка, выполняющих фиксирующую, диагностирующую и эвристическую функции.В задачи интерпретации входит выявление объективного значения полученных результатов для теории и практики обучения и воспитания, степени их новизны и предполагаемой эффективности в использовании, а также выявление смысла, т. е. значения для самого исследователя или заинтересованного в результатах исследования круга лиц. Особую трудность представляет интерпретация результатов парадоксальных, не соответствующих ожиданиям, принятой концепции. Возникает необходимость их перепроверки или пересмотра концептуальных оснований. Несет в себе опасность и полное совпадение полученных результатов с ожидаемыми, ибо это не стимулирует дальнейшие поиски, вызывает соблазны поддаться «вектору» инерции, пойти по привычному пути.
| |
|
|
Скачать 475.97 Kb.