Опыт количественного анализа результатов анкетирования студентов по вопросам качества обучения: методика, модели, перспективы
Аннотация
Введение. Актуальность статьи определяется недостаточной научной обоснованностью существующих методик количественного анализа результатов массового анкетирования студентов, что может приводить к ошибочным выводам о качестве получаемых ими образовательных услуг. Авторы впервые применили развиваемый ими вероятностный подход к подготовке данных массового анкетирования студентов для разработки регрессионных и факторных моделей, адекватно отражающих их субъективные суждения по вопросам качества обучения. Цель статьи – оценить эффективность и возможности практического применения авторского подхода к анализу результатов анкетирования студентов методами многомерной статистики на примере разработки количественных моделей оценки качества обучения и субъективного благополучия студентов Орловского государственного аграрного университета.
Материал и методы. В основе предлагаемого подхода лежат методы параметрической многомерной статистики. Эмпирической базой моделирования послужили результаты анкетирования студентов II–IV курсов. В качестве инструментальной базы исследования выбран аналитический программный продукт SPSS Base.
Результаты исследования. На примере разработки корреляционно-регрессионных и факторных моделей субъективного благополучия студентов доказана эффективность предлагаемого подхода к количественному моделированию результатов анкетирования методами многомерной статистики. Все полученные корреляционно-регрессионные модели обладают высокими статистическими характеристиками качества и адекватно отражают моделируемые явления. Особый интерес представляет модель структуры факторов субъективного благополучия студентов, отражающая процесс их профессионально-культурного развития и адаптацию к сложившейся социально-политической среде.
Обсуждение и заключение.Выполненное исследование расширило представление о возможностях количественного анализа результатов массового анкетирования студентов путем моделирования различных аспектов их субъективного благополучия. Предлагаемый авторами подход будет полезен при проведении мониторинга качества образования как в высшей школе, так и в сфере образования в целом, а также при проведении различных социально-экономических исследований.
Литература
Шамионов Р. М. Критерии субъективного благополучия личности: социокультурная детерминация // Известия Саратовского университета. Сер.: Акмеология образования. Психология развития. 2015. Т. 4, вып. 3. С. 213–218. DOI: 10.18500/2304-9790-2015-4-3-213-218
Huang Z., Qiu R. G. A Quantitative and Model-Driven Approach to Assessing Higher Education in the United States of America // Quality in Higher Education. 2016. Vol. 22, Issue 1. Pp. 78–95. DOI: 10.1080/13538322.2016.1147215
Lodge J. M., Bonsanquet A. Evaluating Quality Learning in Higher Education: Re-Examining the Evidence // Quality in Higher Education. 2014. Vol. 20, Issue 1. Pp. 3–23. DOI: 10.1080/13538322.2013.849787
Фомина Е. Е. Обзор программных продуктов, используемых при проведении социологических исследований // Социосфера. 2016. № 2. С. 99–102. URL: http://oaji.net/articles/2016/1834-1467117845.pdf (дата обращения: 27.04.2019).
Фомина Е. Е. Применение факторного анализа для обработки результатов анкетирования // Социосфера. 2016. № 3. С. 122–127. URL: http://oaji.net/articles/2016/1834-1481805159.pdf (дата обращения: 27.04.2019)
Фомина Е. Е. Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования // Гуманитарный вестник. 2017. Вып. 10. DOI: 10.18698/2306-8477-10-473
Фомина Е. Е., Жиганов Н. К. Методика обработки результатов анкетирования с использованием методов многомерной и параметрической статистики // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2017. № 1. С. 106–115. DOI: 10.15593/2224-9354/2017.1.9
Баранов В. В., Белоновская И. Д., Чепасов В. И. Факторный анализ как инструментарий педагогического знания о саморазвитии студента университетского комплекса // Вестник ОГУ. 2012. № 2 (138). С. 21–27. URL: http://vestnik.osu.ru/2012_2/4.pdf (дата обращения: 27.04.2019).
Баранов В. В. Конкурентный ресурс университетского комплекса как фактор саморазвития студента // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 5. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=6953 (дата обращения: 27.04.2019).
Демченко С. Г., Юсупова Г. Р. Использование метода факторного анализа для выявления особенностей образа «идеального вуза» // Университетское управление: практика и анализ. 2009. № 1. С. 84–91. URL: https://www.umj.ru/jour/article/view/758/759 (дата обращения: 27.04.2019).
Yusoff M., Mcleay F., Woodruffe-Burton H. Dimensions Driving Business Student Satisfaction in Higher Education // Quality Assurance in Education. 2015. Vol. 23, Issue 1. Pp. 86–104. DOI: 10.1108/QAE-08-2013-0035
Jehn K. A. A Multimethod Examination of the Benefits and Determinants of Intragroup Conflict // Administrative Science Quarterly. 1995. Vol. 40, No. 2. Pp. 256–282. DOI: 10.2307/2393638
Mulaik S.A. The Foundation of Factor Analysis. N.Y.: McGraw Hill, 1972. 452 p.
Давыдов А. А. Математическая социология: обзор зарубежного опыта // Социологические исследования. 2008. № 4. С. 105–111. URL: http://ecsocman.hse.ru/data/898/067/1217/016_davydov.pdf (дата обращения: 27.04.2019).
Бессокирная Г. П. Факторный анализ: традиции использования и новые возможности // Социология: 4М. 2000. № 12. С. 142–153. URL: http://jour.isras.ru/index.php/soc4m/article/view/3943/3679 (дата обращения: 25.04.2019).
Мальцева А. В., Шилкина Н. Е., Махныткина О. В. Data mining в социологии: опыт и перспективы проведения исследований // Социологические исследования. 2016. № 3. С. 35–44. URL: http://socis.isras.ru/en/article/6098 (дата обращения: 25.04.2019).
Толстова Ю. Н., Воронина Н. Д. О необходимости расширения понятия социологического измерения // Социологические исследования. 2012. № 7. С. 67–77. URL: http://ecsocman.hse.ru/data/2012/11/12/1251376230/Tolstova.pdf (дата обращения: 25.04.2019).
Орлов А. И. Теория измерений как часть методов анализа данных: размышления над переводом статьи П. Ф. Веллемана и Л. Уилкинсона // Социология: 4М. 2012. № 35. С. 155–174. URL: http://jour.isras.ru/index.php/soc4m/article/view/3740/3501 (дата обращения: 25.04.2019).
Веллеман П. Ф., Уилкинсон Л. Типологии номинальных, ординальных, интервальных и относительных шкал вводят в заблуждение // Социология: 4М. 2011. № 33. С. 166–193. URL: http://jour.isras.ru/index.php/soc4m/article/view/3725 (дата обращения: 25.04.2019).
Stevens S. S. On the Theory of Scales of Measurement // Science. 1946. Vol. 103, No. 2684. Pp. 677–680. URL: http://psychology.okstate.edu/faculty/jgrice/psyc3214/Stevens_FourScales_1946.pdf (дата обращения: 25.04.2019).
Tukey J. W. The Collected Works. Belmont, CA: Wadsworth, 1961. Vol. 3. Pp. 187–389. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4612-4380-9_31 (дата обращения: 25.04.2019).
Ильясов Ф. Н. Шкалы и специфика социологического измерения // Мониторинг общественного мнения. 2014. № 1 (119). С. 3–16. URL: https://wciom.ru/fileadmin/file/monitoring/2014/119/2014_119_1_Iliassov.pdf (дата обращения: 25.04.2019).
Copyright (c) 2019 Наталья Викторовна Польшакова, Гуляева Татьяна Ивановна, Коломейченко Алла Сергеевна, Шуметов Вадим Георгиевич, Яковлев Александр Сергеевич
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
