М.П. Карпенко

И.В. Тихомирова

Е.В. Чмыхова

Н.Ф. Шляхта

 

К проблеме создания  типологии  студентов СГА

 

Индивидуализация обучения в высшей школе предполагает в идеале  «адресованность» образовательного процесса с его целевой установкой и методической оснащенностью каждому конкретному студенту.  При дистанционной форме обучения, по сравнению с традиционными, для этого имеются дополнительные, резервы. Однако переход к такому уровню образовательных услуг произойдет не завтра и вероятнее всего, как показывает  зарубежный и отечественный опыт, через этап, когда в виде потребителя образовательных  услуг будет выступать группа обучающихся, характеризующаяся некоторой общностью свойств, отличающаяся от других  по своим индивидуально-психологическим  особенностям.

В НИИ психологии обучения и социологии образования (НИИ ПО и СО) Современной гуманитарной академии (СГА) в течение ряда лет  проводятся  исследования индивидуальных особенностей студентов, которые  характеризуют индивидуальный темп запоминания. Разработаны соответствующие диагностические методики, бланковые и компьютерные формы  тестирования студентов. Накопленный экспериментальный материал требует обобщения и  трансформации в форму,   дающую возможность его использования в практике обучения СГА. Один из наиболее эффективных путей использования  результатов исследований  видится нам в разработке типологии студентов, обучающихся в  СГА.  Составной частью такой  типологии, ее основанием, как нам представляется, может явиться  выделение и качественное описание таксонов обучаемости.  Под обучаемостью мы понимаем  особую восприимчивость к обучающим воздействиям в любой новой ситуации, отвечающую за темп и качество усвоения знаний, умений и навыков.  Модель обучаемости, разрабатываемая в НИИ ПО и СО, представлена двумя параметрами: темпом усвоения знаний (показатель ТУЗ-В) и уровнем интеллектуального развития (IQ).  Графической интерпретацией нашей модели обучаемости может служить некоторое множество  точек в пространстве, направляющими векторами которого являются указанные параметры. Для выделения таксонов обучаемости была использована процедура классификации или таксономии[1] .  Разработанная на  этой основе гипотетическая матрица  представленности  в студенческой популяции разных сочетаний  индивидуальных значений  темпа усвоения знаний и уровня развития  интеллекта имеет вид таблицы, размером 3х3., описание которой представлено на рис.1.

Каждая клетка матрицы представляет собой таксон (всего их 9), характеризующийся определенным сочетанием скорости усвоения новых понятий (низкий, средний, высокий) и уровня интеллектуального развития (низкий, средний, высокий). Название таксона состоит из двух букв – первая обозначает уровень развития интеллекта, вторая – соответственно принадлежность низкому, среднему  или высокому диапазону значений темпа усвоения знаний.

 Процентное соотношение наполняемости отдельных таксонов производилось   на основе  исходных теоретических представлений  и экспериментально полученных  корреляционных зависимостей, свидетельствующих о частично сопряженном характере взаимосвязей  между показателями уровня развития интеллекта и   индивидуальным темпом заучивания ( как правило, коэффициенты корреляции между ними  не превышали значений  0,40 при  р<0,01).

 

значения ТУЗ-В

высокие

  НВ

СВ

ВВ

3%

15%

5%

средние

НС

СС

ВС

8%

40%

10%

низкие

НН

СН

НВ

6%

12%

1%

 

низкий

 интеллект

средний интеллект

высокий

интеллект

Уровень интеллекта IQ  (условные единицы)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1. Гипотетическая матрица распределения студентов по таксонам обучаемости в зависимости от темпа усвоения значений и уровня интеллектуального развития

 

Для  отработки критериев  дифференцирования  таксонов обучаемости и верификации гипотетической матрицы  было предпринято экспериментальное исследование на двух студенческих выборках:  с использованием бланковых методик  при индивидуально-групповой форме тестирования  и компьютерных версий тех же методик на студентах-первокурсниках СГА. В этих целях  решались следующие конкретные задачи:

              1. Получить численные значения показателей темпа усвоения знаний и  индекса интеллектуального развития для таксонов обучаемости.

              2. Провести сравнение выделенных таксонов (процентные соотношения в каждой выборке) с гипотетической матрицей.

 

Результаты экспериментальных исследований

 

Для выделения таксонов обучаемости по эмпирическим данным вначале  были  определены диапазоны  значений показателей  индивидуального темпа усвоения знаний (ТУЗ-В) и  индекса интеллекта (IQ). В качестве оснований для выделения  трех диапазонов значений для каждого показателя были использованы данные, полученные при индивидуально-групповой форме эксперимента, в которой использовались бланковые формы методик (данные табл. 1).

 

Таблица 1

Описательная статистика  для показателей ТУЗ-В и индекса интеллекта  по бланковой и компьютерной формам тестирования у студентов-первокурсников СГА

 

 

Показатель

Форма

тестирования

Кол-во

испыт-х

Ср. значение

Станд. отклонение

Мин.

значение

Макс. значение

ТУЗ-В

(понятий в ак. час)

Бланковая

127

26,2

17,3

2,5

90

Компьютерная

2255

35,1

22,1

2

89

Индекс интеллекта IQ (усл.ед.)

Бланковая

127

73,8

19,9

31

119

Компьютерная

2377

76,4

20,3

31

119

 

            На основе  применения  квартиль-процентного  критерия  к распределению значений  показателей ТУЗ-В и IQ были выделены три диапазона значений для каждого показателя, которые качественно можно определить как: диапазон  низких значений, диапазон средних значений, диапазон высоких значений. Учет специфичности распределения индивидуальных значений ТУЗ-В (г-распределение с характерной левосторонней асимметрией), для первого диапазона значения были скорректированы: верхняя граница – 12 понятий в ак. час, а не 19,8 [2,5 (минимальное значение) +17,3 (ст. отклонение) =19,8 понятий в ак. час]. Второй диапазон  ТУЗ-В ограничен значениями от 13 до 51 понятий в  ак. час; третий – от 52 до 89 понятий в ак. час.   Аналогичным образом   были  численно определены   три диапазона значений для показателей индекса интеллекта (IQ): первый диапазон – от 31 до 50 баллов; второй – от 51 до 90 баллов; третий – от 91 до 119 баллов. Таким образом были получены количественные значения параметров обучаемости  для каждого из 9 таксонов.

После этого было определено место каждого испытуемого в одном из 9 таксонов матрицы. Результаты по двум выборкам:  с использованием бланковых форм при индивидуально-групповой форме эксперимента и с использованием компьютерной формы представлены на рис. 2.

значения ТУЗ-В (понятий в ак.час)

высокий ТУЗ

 

НВ

 

СВ

 

ВВ

бланковая: 3%

бланковая: 5%

бланковая: 6%

компьютерная: 1,9%

компьютерная: 16,4%

компьютерная: 4,3%

средний ТУЗ

 

НС

 

СС

 

ВС

бланковая: 6%

бланковая: 47%

бланковая: 13%

компьютерная: 5,5%

компьютерная:  35,3%

компьютерная: 21,3%

низкий ТУЗ

 

НН

 

СН

 

ВН

бланковая: 7%

бланковая: 15%

бланковая: 3%

компьютерная: 1,8%

компьютерная: 11,5%

компьютерная: 2%

 

низкий

интеллект

средний

интеллект

высокий

интеллект

Уровень интеллекта IQ  (условные единицы)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 2. Наполненность таксонов обучаемости по экспериментальным данным

 

Напомним, что каждая из 9 клеток таблицы  представляет собой один из таксонов, характеризующийся  определенным сочетанием способностей к заучиванию и уровнем развития интеллекта, то есть определенным сочетанием  значений IQ и  ТУЗ-В  ( НН, НС, НВ, СН, СС, СВ, ВН, ВС, ВВ).  В каждой клетке матрицы, для каждого таксона приведены  данные о количестве студентов,  составивших конкретный таксон  в процентном соотношении к общей численности   студентов, принявших участие в эксперименте.

Сопоставление  матриц  таксонов по количеству вошедших в их  состав студентов, полученных с помощью разных форм  тестирования, показывает, что они в целом похожи, за исключением таксонов: СВ и ВС. Объяснения этого факта могут находиться как в сфере технических  вопросов (вопросы оптимизации процедуры компьютерного тестирования), так и касаться специфических особенностей выборки студентов при индивидуально-групповой форме тестирования (недостаточная репрезентативность). Следует заметить, что для студенческой выборки «связанность», сопряженность уровня интеллектуального развития и  темпа заучивания оказалась  явно выраженной. Это подтверждается наибольшим «удельным весом» таксонов СС, СН и ВС.

Сравнение вероятностной модели  наполненности таксонов  с результатами экспериментального исследования при использовании разных форм тестирования   представлено на рис. 3. Для этого результаты, полученные с помощью разных форм тестирования, были усреднены.

 

Рис. 3. Сопоставление по численности  таксонов обучаемости, выделенных априорно и в результате экспериментального исследования

 

В целом следует заключить, что по  процентному соотношению между таксонами эмпирическая матрица почти повторяет априорную. Различие между гипотезой и эмпирическими результатами обнаружилось по таксону СВ (прогноз по численности этого таксона был 15%, а фактически составил 10,7%) и таксону ВС (прогноз по численности этого таксона был 10%, а фактически составил 17,2%).

 

Следует отметить устойчивое  расположение таксонов по численности входящих в их состав студентов. Наибольший «удельный вес» имеют таксоны: СС, СВ, СН, ВС; а  наименьший –  ВН, НВ, ВВ.

Выявленные факты  ставят ряд вопросов научно-практического и прикладного характера, которые должны стать предметом  дополнительных экспериментальных исследований. В частности, предстоит:

  объяснить механизмы «попадания» конкретного студента в тот или иной таксон;

  определить критерии объединения типов студентов для описания специфики их обучения;

  разработать рекомендации студентам по самоорганизации  обучения в СГА, оптимизации их учебной деятельности;

  верифицировать гипотетическую модель распределения студентов по типам обучаемости  для разных этапов обучения в вузе;

  проанализировать динамику перемещения студентов по таксонам обучаемости в ходе обучения в вузе для  построения «индивидуальных трендов обучаемости»;

  для получения качественного описания каждого таксона, т.е. «превращения»  его в тип, необходимо использовать дополнительные психологические методики.

 

Выводы

 

Подтверждена гипотеза о возможности разделения студентов по параметрам обучаемости на основании индивидуальных значений уровня интеллектуального развития и темпа усвоения знаний.

Установлены количественные границы для таксонов обучаемости:

Для ТУЗ-В – низкий уровень:   2–12 понятий в ак. час;

                       средний уровень: 13–51 понятий в ак. час;

                       высокий уровень: 52–89 понятий в ак. час.

Для IQ        – низкий уровень: 31­–50  условных единиц;

                       средний уровень: 51–90 условных единиц;

                       высокий уровень: 91–119 условных единиц.

Произведена оценка эмпирического распределения студентов по выделенным таксонам обучаемости. Наиболее распространенными  среди первокурсников СГА являются таксоны обучаемости СС, СВ, СН, ВС.

 

Вместо заключения

 

            Как показывает   зарубежный опыт, признание уникальности и неслучайности индивидуальных различий  в познавательной сфере позволяет  сделать обучение студентов более эффективным: повысить не только уровень их достижений в обучении,  но также самооценку и отношение к обучению.

            В Мировой Сети   на сайтах  вузов можно встретить такого рода обращения к студентам:

            Вы испытываете трудности с обучением в колледже? Может быть, вам следует узнать кое-что о  своем стиле обучения? Ваш стиль обучения – это тот способ обучения, который вы предпочитаете. Он  имеет отношение к тем условиям, при которых ваш мозг работает наиболее эффективно при усвоении новой информации.  У всех свой подход к изучению новой информации. Важно знать природу своего стиля обучения. Если вы будете знать, каким образом ваш мозг работает наиболее эффективно, вы будете лучше учиться, что вы обязательно почувствуете, когда придет пора сдавать экзамен.

 Не исключено, что  в скором времени и  студенты СГА смогут  пользоваться  разработанными  специально для них рекомендациями, построенными с учетом их индивидуальных параметров обучаемости.

 



[1] В этом смысле таксономия – это  систематизация, иерархическое построение, базирующееся на важности тех или иных свойств объектов, а  таксон  (от лат. taxon) – систематическая группа любой категории, класс систематики.