Диссертация (1097366), страница 27
Текст из файла (страница 27)
В исследовании принял участие 171 школьник: 93 (54,4%) девочки и 78 (45,6 %) мальчиков; учащиеся 4-го (n = 57, 33,3 %) и 8-го(n = 61, 35,70 %) классов общеобразовательных школ одного изрегиональных центров Российской Федерации. Исследование проводилосьпо согласованию с родителями школьников и администрацией школы.Методики и переменные для анализа. Каждая из составляющихмоделиФ—М—О—Зизмеряласьспециальноразработаннымиоригинальными инструментами. Более детально, фонологическая (Ф)составляющая измерялась заданием, состоявшим из 60 триад псевдослов,причем одно из этих слов звучало как реальное слово (его и нужно былоназвать — например, в триаде понце, сонце, сонек сонце звучит какреальноеслово).Врезультирующемпоказателеподсчитывалось164количество правильных ответов (см.
прил. 7.1). Орфографическая (О)составляющая оценивалась заданием, основанным на так называемойзадаче орфографического выбора (Olson, Forsberg, Wise et al., 1994) —задаче, которая позволяет оценить быстрый доступ к правильнойорфографической репрезентации слов даже в присутствии фонологическихпсевдокопий этих слов. Это задание содержало 45 словесных триад(например, суд, сок, соо). В результирующем показателе подсчитывалоськоличество правильных ответов (см.
прил. 7.2). Задание на морфологию(М, см. прил. 7.3) основывалось на работах Карлисе (Carlise, 2000) исостояло из 2 частей: задания на словоизменение (т. е. 28 задач наинфлекционнуюморфологию,см.прил.7.3.1)изаданиянасловодекомпозицию (т. е. 28 задач на деривационную морфологию, см.прил. 7.3.2). В результирующем показателе подсчитывалось количествоправильных ответов в обоих типах задач.
Кроме того, в языках, которыеменее сложны в фонo-графических связях, чем английский (например,русском), согласно примерам в литературе составляющая смысловогозначения (З) может измеряться путем специальной оценки правописания(т. е. когда правописание проверяется в контексте). В данной работезадание на правописание включало 56 задач (см. главу 5 и прил. 5.2); вэтих задачах, для того чтобы грамматически правильно написать слово,необходимо понять контекст предложения, в котором это слова задается. Врезультирующемпоказателеподсчитывалоськоличествоошибок,допущенных при выполнении этого задания.Результаты.
Как указывалось выше, основной идеей данногоисследованиябылаадаптацияконнекционистскоймоделичтения,разработанной для английского языка, к русскому языку путем введенияморфологической составляющей модели. Эта адаптация может бытьверифицирована путем применения инференциальной статистики. Былиоценены2регрессионныемодели,предсказывающиепоказателиправописания в контексте (рассматривающегося как форма З) и165включающие в себя одинаковые наборы переменных: 1) демографическиепоказатели (то есть класс, в котором учится ребенок, и его/ее пол); 2)фонологическуюсоставляющуюмодели(Ф);3)орфографическуюсоставляющую модели (О); 4) морфологическую составляющую модели(М).
В одной регрессионной модели эти переменные вводились пошагово,начиная с (1) и заканчивая (4), а в другой — наоборот (см. табл. 7.1). Еслидопущение о значимости морфологической составляющей в модели длярусского языка верно, то с этой составляющей будет связан независимыйвклад в дисперсию по показателям правописания.§ 7.3. КомментарииКак видно из табл. 7.1, допущение о значимости морфологическойсоставляющей в коннекционистской модели для русского языка оказалосьправильным. Иными словами, независимо от того, вводится ли показательвыполнения морфологических задач последним (Модель 1) или первым(Модель 2), он отвечает за вклад в вариативность показателейправописания; в первом случае этот вклад составляет примерно 8 %, а вовтором — примерно 50 %.
В дополнение к этому общему и основномувыводу было отмечено следующее.Во-первых, в целом общее количество объясненной дисперсиисоставило 59,7 %, что свидетельствует о том, что модель работаетадекватно.Однакокоэффициентыдлякаждойизпеременныхварьируются, показывая, что в полной модели коэффициенты переменныхкласса школьника и индикатора Ф являются статистически незначимыми.Исключение этих переменных из регрессионного уравнения снижаетобщий показатель количества объясненной дисперсии (при удалениипеременной пола — до 59,0 %, при удалении переменной Ф — до 59,4 %, апри удалении обеих переменных — до 58,8 %).Во-вторых, тот факт, что предсказательная сила индикатора Ф вконнекционистской модели для русского является незначимой до такой166степени, что может быть исключена из модели без значимой исущественной потери в объясненной дисперсии, является интересным изаслуживает дальнейшего изучения.
Доминирующая роль индикатора Ф вверсии модели для английского языка считается давно установленной(Wagner, Torgesen, 1987). В последнее время, однако, были высказанысомнения по поводу того, что закономерности, полученные на примереанглийского, переносимы вообще или переносимы даже частично надругие языки мира (Share, 2008). Данная работа подчеркивает важностьвдумчивогоподходаприпереносеконцептуальныхмоделей,выработанных для определенной языковой системы, в другую языковуюсистему.В-третьих, нельзя опять не подчеркнуть тот факт, что «аутпут»,которыйрассматривалсявэтойглаве,представляетсобойненепосредственное понимание слова и либо его прочитывание вслух, либоопознание, а истолкование в контексте других слов и написание.
Такойвариант «аутпута», или индикатора индивидуальных различий попоказателям овладения письменной речью, часто используется в языках,где фонографическое картирование не является таким сложным, как ванглийском языке. К таким «прозрачным» языкам относятся, например,немецкий, где используются формы «аутпута» (Landerl, Wimmer, 2008),сопоставимые с теми, которые использовались в данном исследовании.Вполне возможно, что роль составляющей Ф будет другой для болеетрадиционной для английских коннекционистских моделей формы«аутпута» (для этого надо формировать выборку участников, находящихсяна более ранних ступенях овладения чтением).
Вариативность попоказателюдекодированиясловв«прозрачных»языкахрезкоуменьшается, когда навыки чтения и правописания автоматизируются.В целом данное исследование делает вклад в изучение когнитивнойструктуры навыка чтения, ее реализации в разных языках и в контекстеразличных теоретических подходов.149Таблица 7.1. Результаты регрессионного анализаХарактеристикиМодель 1Модель 2моделейБлокиR2F(p)ΔR2β1t(p)R2F(p)ΔR2β1t(p)переменных0,32239,9 (0,00)0,3220,091,75 (0,08) –0,59748,9 (0,00)0,0790,091,75 (0,08)Класс–0,315,33(0,00)-0,31–5,33(0,00)Пол0,35931,1 (0,00)0,037–0,06–1,06 (0,29)0,51859,9 (0,00)0,008-0,06–1,06 (0,29)Ф0,51944,8 (0,00)0,160–0,19–2,80 (0,01)0,51187,7 (0,00)0,011-0,19–2,80 (0,01)О0,59748,9(0,00)0,078–0,42–5,66(0,00)0,500168,8(0,00)0,500-0,42–5,66 (0,00)МПримечание. Коэффициенты приведены для полной модели. Пол кодировался следующим образом: 0 — девочки, 1 — мальчики.150Глава 8.
Новая психометрика и оценка понимания прочитанного§ 8.1. ВведениеСоздание психометрически адекватного инструментария, которыймог бы использоваться как в исследовательской, так и в практическойдеятельности, является одной из основных задач психодиагностики ипсихологии индивидуальных различий. В России, где в этих двухподразделахпсихологиипо-прежнемупроявляютсяпоследствияПостановления о педологии (ЦК ВКП (б), 1936) (см.
главу 2), отсутствиенеобходимого специального инструментария часто является камнемпреткновенияприпроведенииисследований,сопоставимыхпосодержанию и составу инструментария с исследованиями в западнойпсихологии.С начала ХХI в. западные психология образования и психологияразвития стали уделять большое внимание изучению психологическогопроцесса понимания прочитанного (Oakhill, Cain, 2007). Психологическаятекстура понимания прочитанного сложна; этот процесс возникает как бына стыке развития компонентных составляющих чтения, необходимых длядекодированияиозначиванияединичныхслов,метакогнитивныхпроцессов — инференциальных процессов, а также внимания и памяти,регулирующих продвижение по связному тексту и его осмысление.Значениепосколькупроцессаонакадемическихпониманияявляетсязнаний,и,прочитанногофундаментомкрометого,сложноусвоениявинекоторыхпереоценить,накопленияпарадигмахтестирования используется как прокси для IQ.
Именно процесс пониманиятестируется в таких международных сравнительно-оценочных проектах(Болотов, Ковалева, 2011; Цукерман, Ермакова, Кудина и др., 2005), какPIRLS — Международное исследование прогресса в области грамотностичтения (Progress in International Reading Literacy Study) и PISA —151Международная программа по оценке образовательных достиженийучащихся (Programme for International Student Assessment) (см. главу 2).В контексте подобных проектов, как известно, российские старшиешкольники выглядят не очень благополучно. Очевидно, что, чтобы понятьи, желательно, изменить эту картину, процесс понимания прочитанногонеобходимо исследовать.
В России, к сожалению, таких исследованийпроведено крайне мало (в качестве примера см.: Гончарова, 2009; Корнев,2003). Одной из причин «недозаселенности» этой области исследованийявляется отсутствие необходимого инструментария для оценки процессовпонимания прочитанного.При разработке тестов на понимание необходимо использованиегибких и многофункциональных психометрических подходов, которые быобеспечили создание инструмента, учитывающего разные типы пониманияи временную динамику различных показателей понимания, которые,безусловно, очень меняются под влиянием формального обучения и впроцессе развития. В этой главе приведена иллюстрация того, какиспользование так называемой «новой психометрики» (НП), основаннойна моделях Раша, позволяет, в отличие от «классической психометрики»(КП), разрешить некоторые из описанных выше сложностей и создать тестна понимание прочитанного, который может использоваться при решениикак практических, так и исследовательских задач.Одно из принципиальных отличий между НП и КП заключается втом, что в КП задания/утверждения/вопросы тестов и характеристики тех,кто отвечает на эти вопросы, неотделимы друг от друга.
Иными словами, вКП индикатор утверждения/вопроса теста (так называемый показательсложности или трудности утверждения) неотделим от индикаторатестируемого (так называемого уровня способностей тестируемого). Врамкам КП разделение этих индикаторов невозможно, а вот в рамках НПмодели Раша это разделение позволяется. Важность такого разделенияневозможно переоценить (Bond, Fox, 2001; Wright, Mok, 2000): если 2152ученика решают 10 задач нарастающей трудности и при этом первыйученик решает 5 первых более легких задач, а второй — 5 последних болеетрудных, то в КП их результаты будут одинаковыми (каждый из нихполучит по 5 баллов), а в НП их результаты будут отличаться (оценкалатентый способности второго ученика будет выше, чем первого).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
