Автореферат («Студенческая вовлеченность» как социальное явление теория и методология исследования), страница 5

В соответствии с представленными основаниями, такие23методы измерения студенческой вовлеченности, как наблюдение, массовыйопрос студентов, глубинные интервью, экспертный опрос преподавателей идневниковый метод были разделены на четыре группы, исходя из ролистудентов в каждом исследовании, использующем определенный метод, истепени объективности / субъективности получаемых с помощью этого методаданных (таблица 1).Таблица 1Классификация методов изучения студенческой вовлеченностиСтудент – объектОбъективные данныеНаблюдениеСубъективные данныеЭкспертный опроспреподавателейРазработаннаяклассификациянеСтудент - субъектАнализ бюджета временистудентов (заполнениедневников)1) Массовый опрос студентов(самооценка собственнойдеятельности в университете)2) Глубинные интервью состудентамирешаетпроблемы,связанныесоперационализацией и измерением студенческой вовлеченности, однакопомогает лучше представить возможности и ограничения каждого из методов ивыбрать тот, который наиболее соответствуетзадачам эмпирическогоисследования.Вовтором параграфе описаны процедурыоперационализациииразработки инструментария исследования и организации полевого этапа, атакжепредставленыограничениядиссертационногоисследования.Операционализацияиндивидуальнойстуденческойвовлеченностипроизводиласьиспользованиечерезгрупппоказателей,отражающихаудиторную активность учащихся, их внеаудиторную подготовку, а такжеобразовательную деятельность, выходящую за рамки учебной программы итребований преподавателя.

Институциональные условия для вовлеченногообучения были операционализированы через индикаторы сложности заданий и24виды деятельности, выполнение которых требуется от студентов. Аспектсоциальной вовлеченности был представлен показателями включенностистудента в совместное обучение, а также через оценку отношений состудентами и преподавателями.Первое ограничение исследования состоит в том, что в опросе студентовнациональногоисследовательскогоинструментарий,которыйотличалсяуниверситетаотанкет,использовалсяиспользовавшихсявисследовании студентов регионального и федерального университетов.

Вторымограничением данного исследования можно считать сроки опроса. Внациональном исследовательском университете он проводился весной 2012года, в то время как в двух других вузах полевой этап проходил в период с 24октября по 30 ноября 2012 г. Таким образом, в федеральном университете ирегиональном вузе студенты отвечали о своей деятельности в текущем учебномгоду, опираясь только на опыт обучения в первом семестре, в то время какстуденты национального исследовательского университета опирались на опытобучения в первом и во втором семестрах.

Однако, учитывая то, что в задачиданногоисследованиястуденческойневовлеченности,входилосравнениеполученныхвзначенийразныхпоказателейвузах,даннымограничением можно пренебречь. Различие в организации опроса представляетсобой третье ограничение. Полевой этап исследования во всех трех вузахпроводился в электронном формате. Различие состоит в том, что врегиональном и национальном исследовательском университете студентамвысылалась ссылка на анкету на их электронные адреса, а в федеральномуниверситете опрос был организован в компьютерных классах. Таким образом,во втором случае, административные работники вуза оказывали давление настудентов, заставляя отвечать на вопросы анкеты, что могло привести ксмещениям в ответах учащихся на оценочные вопросы.В третьем параграфе представлены результата анализа надежностисогласованности инструментария с помощью расчета статистики альфа25Кронбаха для трех изучаемых вузов. На основании полученных значений тестана надежность-согласованность можно сделать вывод, что инструментарийможет быть использован для изучения студенческой вовлеченности вроссийских вузах.

В таблице 2 представлены результаты расчета показателянадежности-согласованности - значения статистики альфа Кронбаха. Также,стоит отметить, что результаты анализа надежности о включении и исключениипоказателей дали одинаковые результаты для всех трех вузов. Все индикаторы,кроме оценки частоты механического заучивания учебных материалов (фактов,идей и т.д.) оказались пригодными для изучения студенческой вовлеченности.Таблица 2Значения статистики альфа Кронбаха для трех групп показателей,измеряющих студенческую вовлеченностьНациональныйисследовательскийуниверситетФедеральныйуниверситетРегиональныйуниверситетПоказатели,измеряющиеиндивидуальнуюстуденческуювовлеченность0,7230,8540,855Показатели,измеряющиеинституциональныеусловиядлявовлеченного обучения0,6790,9130,899Показатели,измеряющиесоциальнуювовлеченность0,7760,8000,797В четвертом параграфе описывается авторская методика построения трехиндексов,которыесоответствуюттремизмерениямвовлеченности, описанным в концептуальной модели:26студенческойИндекс1:индексиндивидуальнойстуденческойвовлеченности,отражающий самостоятельные усилия студента по достижению академическихцелей.

При построении индекса использовалось 12 показателей.Индекс 2: индекс институциональных условий для «вовлеченного»обучения, отражающий то, насколько существующие в университете условия,формат занятий, используемые преподавателями методики и пр. способствуютвовлечению студентов в учебный процесс.

В индекс вошло 4 показателя.Индекс 3: индекс социальной интеграции – включенность студентов всоциальные группы в университете. В данный индекс было включено 7показателей.Методика построения каждого индекса включала в себя следующие этапы:1. На основании показателей, относящихся к определенному аспектустуденческой вовлеченности, проводился категориальный факторный анализ2(Categorical Principal Components Analysis, CatPCA) для получения одногофактора.Восноведанногометодалежитпринципоптимальногошкалирования, который позволяет приписать количественные значениякачественным признакам3.2.

Для оцифрованных показателей проводилась проверка надежностисогласованности, с помощью расчета статистики альфа Кронбаха.3.Еслистатистикапоказывалавысокийуровеньнадежности-согласованности, то оцифрованные значения вопросов-пунктов переводились встобалльную шкалу и индекс рассчитывался с помощью вычисления среднейвзвешенной полученных в конечном итоге показателей, где весовымикоэффициентами выступали факторные нагрузки. Таким образом, итоговыеиндексы имели значения от 0 до 100.2Главная особенность метода состоит в том, что оцифровка оптимальна только для конкретного решения ибазы данных. То есть, если мы изменим размерность модели или количество исходных переменных, то изначения оцифрованных переменных получим другие.3Критерий сходимости - 0,00001, максимальное количество итераций – 10027Разработанная методика оказалась применимой для анализа вовлеченностив зависимости от характеристик студентов. Об этом свидетельствуетпроведенныйкорреляционныйанализ,демонстрирующийконструктнуювалидность индексов, а также анализ значений индексов в зависимости отналичия у студента оплачиваемой работы и его курса обучения.

Разработаннаяметодика имеет преимущества при сравнении групп студентов, а также привыявленииразличийстуденческойвовлеченностивзависимостиотхарактеристик студента. Однако она не может быть применима для изучениядинамики уровня вовлеченности учащихся.В пятом параграфе приводится описание методологических основаниймоделирующегоподхода,основанногонаидеяхХ.М. Блейлокаовспомогательной теории измерения и его предшественников, а также показаныпреимущества применения данного подхода при разработке методологииизучения студенческой вовлеченности. Идеи структурного моделированияпозволили по-новому ответить на вопрос о связи латентного конструкта инаблюдаемых переменных, а также преодолеть сложности, связанные соценкойкачестваэкспериментальныхизмерения,обоснованиемисследованиях,введениемпричиннойвмодельсвязивнепричинных(формативных) индикаторов.

Помимо этого, важный вклад моделирующегоподхода в развитие социологической методологии состоит в том, что онпозволил уточнить традиционные психометрические подходы к оценкекачества измерения, а также предложил новый способ оценки валидности. Таккак студенческая вовлеченность является многомерным конструктом, точностьее измерения зависит от построения вспомогательной теории измерения.Поэтому оценка конструктной валидности через использование методаструктурного моделирования представляется наиболее подходящим способомпроверки качества измерения студенческой вовлеченности с помощьюразработанного в рамках диссертационного исследования инструментария.28В третьей главе диссертационной работы представлены результатыоценки конструктной валидности инструментария через анализ соответствияпредставленной в первой главе концептуальной модели эмпирическим данным,собранным в трех российских вузах.В первом параграфе описаны основные положения метода структурногомоделирования, с помощью которого осуществлялся анализ.

Данный методпозволяет осуществить проверку теоретических положений исследователя насоответствие эмпирическим данным, а также может предоставить информациюо возможных путях их модификации.Вовторомпараграфеработыприводятсярезультатыпроверкиконцептуальной модели вовлеченности на данных, собранных в национальномисследовательском университете. Первая структурная модель, которая былапостроена для этого вуза, отражает представленные нами теоретическиеположения относительно студенческой вовлеченности. В ней предполагалосьналичие трех латентных факторов, отражающих три измерения студенческойвовлеченности:индивидуальнуюстуденческуювовлеченность,институциональные условия для вовлеченного обучения и социальнуювовлеченность.