План лекции 6 Формализация объекта исследования

системах
2. Отклики
3. Факторы
4. Экспериментальные единицы и способы обработки

в любой предметной области привык описывать свой эксперимент на профессиональном

языке.
Для эффективного использования методов планирования эксперимента необходимо научиться представлять свой эксперимент в стандартной форме, принятой в концепции планирования эксперимента, т.е. формализовать объект исследования.

изготовить по стандарту и сделать их примерно идентичными. Например, химик

изучает покрытия, катализаторы, полимерные материалы, различные ускорители, т.е. все то, что сделано самим человеком по стандарту. Цель исследования - получить заключение, которое может быть сформулировано примерно так: если объекты эксперимента приготовлены по определенной методике, если они подвергались определенным воздействиям (температура, давление, кислотность среды), то тогда получается вполне определенный результат, который будет воспроизводиться во времени и в пространстве при идентичных условиях. Эти утверждения можно проверить на совокупности аналогичных экспериментальных единиц.

живыми организмами или системами. Это могут быть индивиды, сообщества индивидов,

города, классы, школы и т.п. Здесь объекты исследования не изготавливаются по стандарту, а существуют сами по себе и подбираются для эксперимента. Вместо сделанных по воле человека образцов, как это имеет место в точных науках, приходится подыскивать некоторое множество близких по свойствам индивидов, об идентичности которых в большинстве случаев не может быть и речи. От идентичных образцов они отличаются очень большой неоднородностью. Список атрибутов человека очень внушителен - возраст, пол, семейное положение, образование, национальность, состояние здоровья, работоспособность, степень одаренности, рабочий стаж и многое другое. Насколько эти атрибуты существенны в конкретном опыте - это должен решать экспериментатор.

результатов исследования в пространстве и во времени. Результаты педагогических и

психологических исследований, проведенных в западных регионах страны, могут не воспроизводиться в южных и т.д. То же можно сказать о ныне живущих и будущих поколениях. Вывод, полученный на имеющихся индивидах, нельзя безоговорочно распространять на популяцию, которая появится в будущем. Эта популяция может существенным образом отличаться от предыдущей, и невозможно проверить сделанное утверждение в следующем временном отрезке, когда появится новое поколение. Поэтому здесь нужно очень внимательно относиться к тому, как формировать статистический вывод. Обычный прием - интерпретация данных в терминах вывода для совокупности на основе выборки - подходит далеко не всегда.

исследователям в социальных науках применять в своей работе методы математической

статистики по аналогии с тем, как эти методы применяются в естественных или технических науках.
Поэтому одной из задач, возникающих в связи с «математизацией» научных исследований является формализация объекта исследования. Прежде всего, это даст возможность классифицировать по тем или иным критериям сами задачи в области педагогики и психологии. Кроме того, это позволит определить, какие именно методы математической статистики целесообразно использовать для решения той или иной задачи.

не в терминах предметной области, а в терминах кибернетических или

статистических. Такое представление необходимо для изучения объекта исследования и используется тогда, когда точное функционирование объекта неизвестно, а также для того, чтобы обеспечить подготовку эксперимента, учесть все важные переменные, предусмотреть источники неоднородностей и т.п. Эту форму представления объекта в кибернетике называют «черным ящиком» или системой «вход-выход».

это реакция (отклик) на воздействия входных переменных (факторов). Отклик зависит

от специфики исследования и может быть экономическим, статистическим, это может быть оценка успеваемости и т.д. Он должен быть эффективным для целей исследования и иметь ясный смысл. Синонимы: зависимая переменная, результативный признак, целевая функция и др. Мы будем пользоваться термином "отклик".

учебного материала, усвоенного учащимися в течении определенного промежутка времени к

материалу, сообщенному учащимся в течении единицы времени.
2. Скорость усвоения учебного материала или соотношение коэффициента усвоения со временем усвоения.
3. Уровень усвоения учебного материала. Здесь выделяются:
- уровень знания учебного материала;
- уровень понимания учебного материала;
- уровень овладения;
- уровень интеллектуальных навыков.
4. Коэффициент прочности усвоения учебного материала. Он показывает, что осталось в памяти учащегося после прохождения им курса.
Самый распространенный отклик – успеваемость в баллах.
Важной характеристикой отклика является его размерность.

является одномерной, если откликов несколько - многомерной. Соответственно используются одномерные

или многомерные методы анализа. На практике чаще используются одномерные методы анализа, даже если отклик является многомерным: каждая компонента отклика анализируется отдельно. Это объясняется тем, что интерпретация результатов одномерного анализа значительно проще, чем многомерного. Однако, если информации, содержащейся в каждом отдельном отклике недостаточно для суждения об объекте, то необходимо использовать многомерный анализ, в котором учитываются взаимосвязи между откликами. На планирование и анализ эксперимента влияет также способ получения отклика.

статистической обработке (например отметки).
Вычисление отклика. Часто бывает необходимо анализировать не

сами экспериментальные данные, а некоторые параметры, вычисленные по этим данным, например коэффициент интеллектуальности.
Отклик-суждение человека. Среди способов получения отклика выделяется психометрический. В этом случае значение отклика является результатом некоторого умозаключения человека: рейтинги и турниры, анкетные опросы и т. п.
Важное значение для характеристики вида эксперимента имеет шкала измерения отклика.

(факторы), влияние которых нужно оценить, и неуправляемые, выступающие чаще всего

в роли мешающих переменных. Фактор - это входная переменная, с помощью которой исследователь влияет на объект. Требования к фактору - управляемость и однозначность.

его значение (уровень) и поддерживать такое значение постоянным в течение

одного опыта (или менять по заданной программе). Если изучается влияние одного фактора, эксперимент называется однофакторным, если двух - двухфакторным, если k факторов, то речь идет о k-факторном эксперименте. Требование к множеству факторов - совместимость и некоррелируемость.

для измерения откликов, могут использоваться все выше рассмотренные шкалы.
Если

факторы измеряются с помощью шкалы наименований или шкалы порядка, – то это качественные факторы.
Если факторы измеряются с помощью интервальной шкалы или шкалы отношений, – то это количественные факторы.

фактора может встречаться с каждым уровнем другого. Фактор является иерархическим,

по отношению к другому, если каждый уровень одного фактора встречается только на одном уровне другого. Например, при сравнительном изучении четырех методик обучения иностранному языку выбирается по три учителя - всего двенадцать учителей. Если каждый учитель использует только одну методику, то фактор "учитель" является иерархическим по отношению к фактору "методика обучения".

их измерения, - это поможет выбрать адекватные статистические методы анализа

и определить какого типа результаты можно получить в результате проведения исследования.
Результаты формализации объекта исследования играют решающую роль при выборе методов планирования и анализа эксперимента, что и обуславливает рассмотрение элементов формального описания объекта в данной предметной области.

решения между противоречивыми требованиями точности, общности и экономичности.
С точностью

связаны надежность и достоверность результатов и статистических выводов.
С понятием общности - возможность распространения полученных результатов на э.е. не участвовавшие в эксперименте.
С экономичностью - сокращение материальных и временных затрат.

Описательный эксперимент
5. Классифицирующий эксперимент
6. Эксперимент «состав-свойство»
7. Динамический эксперимент
8. Кинетический эксперимент

аппарата не только на стадии обработки данных, но и при

построении плана эксперимента;
3. Представление экспериментальных данных в виде математических моделей, параметры которых проверяются на статистическую значимость;
4. Формулировка статистических гипотез о влиянии факторов и их проверка с помощью математико-статистических методов;
5. Выбор четкой стратегии, позволяющей принимать обоснованное решение после каждой серии экспериментов;
6. Стремление к сокращению числа опытов.

и психологии. Пер. с англ. – М.: Издательство «Прогресс», 1976.

-496 с.
2. Маслак А.А. Основы планирования и анализа сравнительного эксперимента в педагогике и психологии. – Курск: РОСИ, 1998. – 167 с.
3. Маслак А.А., Маркова Е.В., Самуйленко А.Я., Сергиенко А.И. Компьютерные системы биотехнологических исследований. – М.: ВНИИТИБП, 1993. – 432 с.