| |||||
The Emissia.Offline Letters Электронное научное издание (педагогические и психологические науки) | |||||
Издается с 7 ноября 1995 г. Учредитель: Российский государственный педагогический университет им. А.И.Герцена, Санкт-Петербург | |||||
|
|||||
_________ Шифр научной специальности 13.00.08 Ерошина Анастасия Александровна Манушкина Маргарита Михайловна Остыловская Оксана Анатольевна Шестаков Вячеслав Николаевич
Аннотация Ключевые слова: профессиональная исследовательская компетенция, анализ данных, задачный подход. ---------------- Anastasia A. Eroshina Margarita M. Manushkinа Оksana А. Ostylovskaia Vyacheslav N. Shestakov
Abstract Key words: professional research competence, data analysis, task approach. ---------------- Федеральный стандарт высшего образования (ФГОС ВО) включает перечень видов деятельности, среди которых - научно-исследовательская, что предполагает наличие определенного уровня сформированности исследовательской компетенции (далее ИК). Вместе с тем, ИК необходима не только для осуществления научно-исследовательской деятельности, она по мнению многих исследователей является элементом общей и профессиональной образованности, частью профессиональной компетенции. Так, А.Т. Каримбаева, отмечает, что ИК является «особенной составляющей профессионализма будущего специалиста, выступает условием его развития и реализации готовности студента к профессиональной деятельности» [1]. В научно-методической литературе отсутствует однозначное определение понятия «исследовательская компетенция». Так, согласно, Л.Б. Кудрявцевой, ИК это «совокупность знаний в определенной области, наличие исследовательских умений, способности применять эти знания и умения в конкретной деятельности» [2]; интегральное личностное качество, выражающееся в готовности и способности самостоятельно осваивать и получать новые знания в результате переноса смыслового контекста деятельности от функционального к преобразовательному. В частности, Л.П. Качалова, ИК видит «интегративным качеством личности, содержательное наполнение которой выражено в совокупности мотивов, ценностных ориентаций, исследовательских знаний, умений и навыков, готовности к исследовательской деятельности» [3]. Формирование ИК это процесс «целенаправленного, закономерного становления способностей, развития умений и навыков целеполагания, целевыполнения в исследовательской деятельности, которую характеризует целостность самоорганизации и синтез деятельностного и личностного опыта» [3], который в системе профессионального образования должен быть направлен на подготовку специалистов, способных самостоятельно организовать решение исследовательских задач в своей профессиональной деятельности. Следовательно, формирование профессиональной ИК выступает необходимым условием подготовки бакалавров. В педагогической практике разработано много форм, способов и технологий обучения, влияющих на формирование ИК и исследовательской культуры студентов в целом. Приобретение навыков анализа данных (далее АД) взаимосвязано с развитием ИК, так как АД есть «этап исследования … самый сложный с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации» [4], знания и навыки по АД являются составляющей ИК. Но, с другой стороны, для проведения качественного АД необходимо обладание ИК, поскольку любая задача АД является исследовательской. В условиях ВУЗа развитие ИК может быть включено в содержание каждой учебной дисциплины. Внесение элементов ИК в частную методику преподавания учебной дисциплины качественно ее обогащает, если соблюдать условия: «…часть содержания предмета должно носить исследовательский характер, … студент наряду с изучением предметного учебного материала приобретает навыки исследовательской деятельности» [5]. В рамках данной статьи будут рассмотрены вопросы методики развития профессиональной ИК при обучении анализу данных, на примере бакалавров направления «Прикладная информатика», профиль «Социальные коммуникации», дисциплина «Компьютерное моделирование и анализ данных». Чтобы в дальнейшем студенты могли применять методы АД для продуктивного решения исследовательских задач в профессиональной сфере, считаем необходимым осуществлять обучение АД в тесной взаимосвязи с профессиональными дисциплинами. Указанное направление предполагает бинаправленность профессиональной деятельности [6], и блок профдисциплин включает дисциплины информатики и профиля, которые являются социальными. Взаимосвязь АД и информатики очевидна, так АД есть «междисциплинарная область знаний, находящаяся на стыке математики, теории алгоритмов и информационных технологий» [7]. Иначе обстоит с социальными дисциплинами. Так, Л.И. Бородкин пишет «…аппарат многих разделов математики не используется в социально-гуманитарных науках. Наибольшее же распространение в этих дисциплинах получили методы математической статистики» [8]. Анализ рабочих программ профильных дисциплин, показал, что методы математической статистики широко используются для анализа эмпирических данных в таких дисциплинах как психодиагностика, экспериментальная психология, инженерная психология, методология социальных исследований и других. Таким образом, была выделена следующая диалектическая взаимосвязь предметных областей анализа данных, информатики и дисциплин профиля (рис. 1).
Рис. 1. Взаимосвязь предметных областей Считаем, что обучение АД, направленное на решение задач автоматизации статистического анализа эмпирических данных социальных исследований будет способствовать развитию профессиональной исследовательской компетенции студентов. В научно-методической литературе выделяют разные пути обогащения содержания частной методики преподавания дисциплины внесением элементов ИК: подбор многоуровневых компетентностно ориентированных заданий исследовательского характера; соотнесение практической цели формирования ИК целям изучения дисциплины; пересмотр содержания учебно-методического комплекса с точки зрения содержания ИК и другие [5]. Основным методическим приемом обучению АД, способствующим развитию профессиональной ИК был выбран «задачный подход», основанный на систематической работе студентов с комплексом задач, являющихся организующим стержнем данной работы. К задачам, используемым в процессе обучения АД, применялись следующие требования: соответствие профилю (аналогична некоторой классической задаче профильной дисциплины); возможность математического моделирования (содержательную часть можно перевести на математический язык и решить математическими методами); возможность автоматизации (решение поддается алгоритмизации и есть соответствующее программное обеспечение). Решение задач будет способствовать развитию ИК, если «процесс решения отражает логику фаз научного исследования» [9]. В качестве основного инструментария был выбран табличный процессор Microsoft Excel как доступное и уже знакомое студентам программное средство, не требующее затрат времени для первичного ознакомления. Статистический АД предполагает достаточный объем эмпирических данных. Данные могут быть получены из баз данных, которых в интернет достаточное количество. Но, данный прием не дает знания о методах их получения. Более целесообразным, с точки зрения развития профессиональной ИК, нам видится получение массива данных методом имитационного моделирования случайных процессов, с помощью генерации последовательностей псевдослучайных чисел с заданным законом распределения. Пример задания: для измерения показателя интеллекта учащихся психолог применил тест Равена. Осуществите имитационное моделирование результатов исследования с нормальным распределением. Для выполнения студенты должны изучить методику указанного теста, используемые шкалы, интервал возможных значений, интерпретацию результатов, что будет способствовать развитию знаний методических приемов изучения конкретного социального явления, которые необходимы еще на этапе подготовки социального исследования. На следующем этапе АД студенты осуществляют подготовку данных для последующего их анализа: сортировку, группировку, структурирование, визуализацию данных и прочее. Данный этап развивает умение структурировать информацию, которое ряд исследователей выделяют как показатель деятельностного компонента ИК. Далее студенты осуществляют статистический анализ полученных данных, заключающийся, в зависимости от темы, в вычислении статистических характеристик, проверке гипотез, проведении корреляционного, дисперсионного анализа. Анализ проводится средствами программной среды MS Excel. Использование готового программного обеспечение для АД, на наш взгляд, не дает полного понимания статистических методов и алгоритмов их вычислений. Для автоматизации вычисления студентам необходимо изучить инструментарий программной среды и осуществить междисциплинарный перенос математического алгоритма решения на программный язык. После статистического АД студенты выполняют интерпретацию полученных данных и формулирование выводов. Это достаточно сложная часть работы, поскольку необходимо четко выделить то новое и важное, что является результатом работы, дать ему оценку. Интерпретация результатов – это процесс анализа и синтеза фактов с учетом их значимости, актуальная часть всей совокупности методологии исследования, и умение ее осуществлять является важным компонентом ИК. Итоговой работой изучения АД является выполнение расчетно-графического задания, в рамках которого студенты должны осуществить все этапы исследования от сбора данных до интерпретации результатов анализа, с обязательным обоснованием выбора темы, цели, методов статистического анализа, что способствует развитию способности к критическому осмыслению своей деятельности и ее результатов, и развитию рефлексивно-оценочного компонента ИК. На основе рефлексии происходит осознание обучающимися значимости будущей профессиональной деятельности, что обеспечивает развитие мотивационно-ценностного компонента. Таким образом, обучение анализу данных, состоящее в решение задач автоматизации статистического анализа эмпирических данных социальных исследований с обоснованием выбора методов и последующей интерпретацией результатов исследования, позволяет студентам не только осваивать компьютерную обработку экспериментальных данных исследования, но и получить понятие о научно-исследовательской деятельности и ее этапах, и вносит вклад в развитие всех компонентов профессиональной исследовательской компетенции.
Рекомендовано к публикации: Literature
| |||||
| |||||
Copyright (C) 2021, Письма
в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал ISSN 1997-8588 (online). ISSN 2412-5520 (print-smart), ISSN 2500-2244 (CD-R) Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-33379 (000863) от 02.10.2008 от Федеральной службы по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций При перепечатке и цитировании просим ссылаться на " Письма в Эмиссия.Оффлайн ". Эл.почта: emissia@mail.ru Internet: http://www.emissia.org/ Тел.: +7-812-9817711, +7-904-3301873 Адрес редакции: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 48, РГПУ им. А.И.Герцена, корп.11, к.24а Издатель: Консультационное бюро доктора Ахаяна [ИП Ахаян А.А.], гос. рег. 306784721900012 от 07,08,2006. |