Диссертация (1136762), страница 28
Текст из файла (страница 28)
в качестве латентных переменных. Они имеютназвания «Методический фактор 1», «Методический фактор 2» и т.д.Их ключевая задача состоит в уменьшении ошибки измерения,которая связана с использованием определенных форматов иформулировок вопросов. Добавление в спецификацию методическихфакторов было сделано аналогично тому способу, который былописан в руководстве по структурному моделированию в MplusБарбары Бёрн [Byrne 2012]. Дисперсия всех факторов фиксироваласьравной единице.Оценки качества моделиСогласнопринципамоцениваниякачествамодели,предложенным Болленом и Лонгом [Bollen, Long 1993], перед тем какперейти к оценке общих индексов согласия модели, следуетрассмотреть то, насколько рассчитанные значения параметровсоответствуют теоретическим представлениям работы, а такженасколько доли объясненных моделью дисперсий переменных (R2)отличаются от нуля.
Параметры модели, за исключением ковариациймеждуостаткамипеременных,представленынарис. 6.Всесодержательные факторы имеют положительные значимые нагрузки,что полностью соответствует теоретическим положениям. Значенияобъясненных дисперсий отражены в таблице 2В в Приложение В, онитакже говорят о высоком качестве модели: все переменные,включенные в модель вносят свой вклад в дисперсии латентныхпеременных.Приэтомобъясненныедисперсиипоказателей178различаются от 0,2 до 0,9, что еще раз свидетельствует о том, чтоинтегральный показатель студенческой вовлеченности не может бытьполученврезультатесуммированиязначенийотдельныхиндикаторов, поскольку эти индикаторы в разной степени отражаютизмеряемый конструкт.Оценки согласия модели студенческой вовлеченности говорят отом, насколько разработанная теоретическая модель соответствуетэмпирическим данным, собранным в результате опроса студентовуниверситета.
О качестве построенной модели обычно судят не поодной статистике, а по набору показателей согласия, поскольку ниодна из статистик не может сказать с определенной точностью, стоитли принять или отвергнуть модель. Обычно оцениваются следующиеиндексы согласия модели:1. Статистика хи-квадрат для построенной модели и моделинезависимости, а также ее уровень значимости (p-value);2.
Сравнительные индексы:CFI – сравнительный индексБентлера (Bentler’s Comparative Fit Index) и TLI - индексТакера-Льюисасравнении(Tucker-LewisзначенияIndex),статистикиоснованныехи-квадрат инастепенейсвободы исследуемой модели с моделью независимости;3. RMSEA – корень среднего квадрата ошибки аппроксимации(root mean square error of approximation);4. WRMR – взвешенный корень среднего квадрата остатка(weighted root mean square residual).Значениястатистиксогласиядлямоделистуденческойвовлеченности в национальном исследовательском университетепредставлены в таблице 23.
Значение статистики хи-квадрат и p-valueдля модели независимости указывает на то, что эта модель не может179быть принята, что говорит о том, что отсутствие модели невоспроизводит данные для рассматриваемого университета.Индексы согласия построенной модели (CFI, TLI, RMSEA)принимают рекомендованные значения, что также является хорошимзнаком (в таблице 23 представлен интервал значений, которые могутприниматьданныеобщепризнаностатистики,считаютсяатакжезначения,рекомендованнымикоторыедляпринятияположительного заключения относительно модели).Несоответствующимирекомендованнымзначениямможносчитать значение статистики WRMR и p-value. Однако значение хиквадратачувствительнокиспользуемомуметодуоценкиинекорректно отражает результаты при WLSMV.
Поэтому, несмотря нато, что не все статистики свидетельствуют о согласованности модели,мы будем считать, что модель с определенными ограничениями,соответствуетданнымнациональногоисследовательскогоуниверситета.Таблица 23Оценки согласия модели студенческой вовлеченности длянационального исследовательского университетаСтатистики согласияХи-квадрат моделиDfP-ValueCFITLIRMSEAPclose (вероятность,что RMSEA < 0,05)WRMRХи-квадратмоделинезависимостиИнтервал длязначенийстатистикиРекомендованноезначение0-10-1> 0,05> 0,9> 0,9< 0,05Значениестатистики длямодели1609,211*3050,0000,9460,9330,0470-1> 0,90,989< 0,9-11,70524531,838df=377p-value 0,000180Работали над групповым заданием в аудиторное время0,43(0,04)Методи- 0,66ческий (0,04)фактор 3 0,84(0,04)0,24(0,03)Коллективно готовились кзанятиям0,43(0,02)0,42(0,03)0,60(0,02)Работали над групп.
заданием во внеаудиторное времяМетоди- 0,70ческий (0,02)0,90фактор 4 (0,02)0,64(0,02)Задавали вопросыпреподавателю0,35(0,03)0,25(0,03)0,29Помогали другим студентам(0,03)с учебой0,45(0,02)От. с одногруппниками0,26(0,03)Отн. с однокурсниками0,24Социальная(0,03)Отн. с другимистудентами факультетавовлеченность0,23(0,03)0,12Отн.
со студентамидругих факультетов(0,03)0,48(0,03)0,47Обсуждали с преподава(0,03)телями оценки и задания0,54Обсуждали с преподавате(0,03)лями карьерные планы0,33(0,03) 0,40Обсуждали спреподавателем учебные0,50 (0,03)вопросы(0,03) 0,40(0,03)Получали письмен. ком-ии0,59(0,03)Методи0,50ческий(0,03)0,26фактор 5 (0,03)0,340,55(0,04)(0,03)Получали устные ком-ии0,46(0,04)Обсуждали неучеб. вопросы0,94(0,04)0,64(0,04)-0,22(0,07)Пол0,26(0,06)0,55(0,02)Анализ концепцийи кейсов0,64(0,03) Выступали с докладом0,48(0,04) Решали задачи у доски0,54 /отвечали на вопроспреподавателя(0,03)Индивидуальнаястуденческая0,65вовлеченность (0,02)0,30(0,03)0,54(0,03)0,39(0,03)Институциона0,09льные условия (0,01)дляКурсвовлеченногообучения0,75(0,02)Синтез идей иинформацииУчаствовали вдискуссиях0,60(0,02)Работали наддополнительнымзаданиемПриходили насеминар сневыполненнымзаданиемНе слушалипреподавателяческийфактор 10,57(0,05)0,32(0,04)-0,11(0,02)0,39(0,05)0,88(0,10)Методическийфактор 20,61(0,02)Оценка надежностиинформации0,11(0,05)0,39(0,05) Методи-Применение теориина практикеОбсуждали черновикиписьменных работРис.
6. Модель студенческой вовлеченности в национальном исследовательскомуниверситете181Содержательные выводы о модели студенческой вовлеченности длянационального исследовательского университетаВ результате построения модели, было решено исключить из анализанесколько наблюдаемых переменных, которые ухудшали оценки качествамодели.
К таким переменным, в частности, относилась степень, в которойработа в рамках учебных курсов предполагала запоминание фактов, идей иметодов. Данный показатель имел отрицательную нагрузку на латентнуюпеременную «институциональные условия для вовлеченного обучения», чтоеще раз подтверждает, что «заучивание» как метод обучения не являетсяхорошим способом вовлечь студентов в учебный процесс.Также в целях улучшения качества модели из нее была исключенанаблюдаемая переменная «Объединяли идеи разных дисциплин приподготовке заданий или во время участия в дискуссиях на занятиях».
Онаимела высокую корреляцию с переменными, входящими в факторсоциальной вовлеченности, что снижало значения статистик согласия всеймодели. Такая высокая корреляция данной переменной с показателямисоциальной вовлеченности, скорее всего, объясняется не содержательнымипричинами, а ошибками измерения, поскольку в исследовательскоминструментарии вопрос, соответствующий рассматриваемому показателю,был расположен между показателями «Выполняли групповое задание содногруппниками во внеаудиторное время» и «Помогали другим студентам сдомашним заданием, подготовкой к контрольной работе или экзамену»,которыйотноситсякблокусоциальнойвовлеченности.Поэтому,респонденты, при оценке частоты объединения идей разных дисциплин,могли быть подвержены влиянию предыдущих вопросов о социальнойвовлеченности.В целом, полученная модель студенческой вовлеченности соответствуетописанным в первой главе гипотезам о студенческой вовлеченности, чтосвидетельствует о конструктной валидности разработанных показателей дляизмерения студенческой вовлеченности в учебный процесс.
Латентные182переменные,отражающиеаспектыстуденческойвовлеченности,коррелируют между собой, в то время как все наблюдаемые индикаторыимеют значимые положительные нагрузки на латентные переменные,отражающие три аспекта студенческой вовлеченности.МодельобучениядлянациональногоисследовательскогоуниверситетаСпецификация моделиСпецификация модели обучения включала в себя модель студенческойвовлеченности, описанную ранее, а также взаимосвязь трех факторовстуденческой вовлеченности с институциональными характеристиками иобразовательными результатами.
Итоговая модель представлена на рис. 7. Внее,помимолатентныхпеременных,отражающихтриизмерениястуденческой вовлеченности, были добавлены два фактора: исходныеинституциональные условия и накопленные компетенции. Кроме того, вкачестве показателей образовательных результатов, были использованыпеременные - средняя оценка за текущий учебный год и уровеньудовлетворенности обучением.Оценка качества моделиТакже как и при оценке качества модели студенческой вовлеченностидля национального исследовательского университета, при рассмотрениимодели обучения, обратим внимание на показатели качества для каждойпеременной и на общие статистики согласия модели.Структурные коэффициенты и параметры модели представлены нарис. 7. Как мы видим, все факторные нагрузки содержательных латентныхпеременных имеют положительное значение, как и взаимосвязи междулатентнымиинаблюдаемымипеременными.Значенияобъясненныхдисперсий отражены в таблице 3В в Приложение В, они определены (т.е.имеют положительную дисперсию остатков25) и отличны от нуля.25При построении структурной модели программа в некоторых случаях показывает отрицательныедисперсии остатков.
Обычно, данный факт свидетельствует о неправильной спецификации модели.183Оценки статистик согласия для модели обучения в национальномисследовательском университете представлены в таблице 24. Значениестатистики хи-квадрат и p-value для модели независимости указывает на то,что эта модель не может быть принята. Индексы согласия построенноймодели, CFI и TLI, немного ниже рекомендованных значений, однакоRMSEA равна 0,047, а доверительная вероятность для RMSEA быть ниже0,05 равна 1,000.Такжекакивслучаемоделистуденческойвовлеченности,рекомендованным значениям данной модели не соответствуют статистикиWRMR и p-value. Однако, несмотря на это, мы будем считать, что модельотражаетданныенациональногоисследовательскогоуниверситета,поскольку все структурные коэффициенты и параметры модели отражаюттеоретические представления об учебном процессе в университете.Таблица 24Оценки согласия модели обучения для национального исследовательскогоуниверситетаСтатистики согласияИнтервал длязначений статистикиРекомендованноезначение0–10–1> 0,05> 0,9> 0,9<0,05Значение статистикидля модели4967,369*9330,0000,8960,8850,0470–1> 0,91,000< 0,9-12,11839961,645df=1034p-value 0,000Хи-квадрат моделиDfP-ValueCFITLIRMSEAPclose (вероятность,что RMSEA < 0,05)WRMRХи-квадрат моделинезависимостиСодержательные выводы о модели обучения для национальногоисследовательского университетаИзначально, мы предполагали, что исходные институциональныеусловияивсеположительноефакторывлияниенастуденческойпоказателивовлеченностиоказываютобразовательныхрезультатов184студентов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
