Содержание и условия процесса подготовки педагогов профессионального обучения к инновационной деятельности в вузе

Рис. 3 Диаграмма изменения уровня готовности студентов к инновационной профессионально-педагогической деятельности по результатам экспертных оценок по профессионально-педагогическому компоненту подготовки

Рис. 4 Диаграмма изменения уровня готовности

студентов к инновационной профессионально-педагогической деятельности по результатам экспертных оценок по инженерно-техническому компоненту подготовки

Рис. 5 Диаграмма изменения уровня готовности студентов к инновационной профессионально-педагогической деятельности по результатам экспертных оценок по производственно-технологическому компоненту подготовки

Рис. 6 Диаграмма изменения уровня готовности студентов к инновационной профессионально-педагогической деятельности по результатам экспертных оценок по интегративному компоненту подготовки

Для анализа полученных результатов воспользуемся одним из наиболее мощных статистических критериев – многофункциональным критерием Фишера. Многофункциональные критерии позволяют одновременно решать несколько задач: выявление наличия и величины сдвига в значениях изучаемого признака, изучение и сравнение распределений значений изучаемого признака. Кроме того, многофункциональные критерии могут использоваться к данным, представленным в любой шкале измерений (в нашем случае – в порядковой шкале измерений), для независимых и «связанных» выборок, то есть в наибольшей степени подходят для обработки результатов проводимого нами эксперимента.

Суть критерия Фишера состоим в том, какая доля изучаемых единиц выборки характеризуется исследуемым эффектом, и какая доля не характеризуется. Таким образом, путем сведения любых данных к альтернативной (дихотомической) шкале, возможно, решить одновременно три важнейших задачи сопоставлений:

сравнение уровней;

сравнение сдвигов;

сравнение распределений.

Особенностью φ - критерия является то, что оценивается достоверность различий между процентными долями двух выборок, в которых зарегистрирован изучаемый эффект. При этом процентные доли переводятся в величины центрального угла, измеряемого в радианах.

Угловое преобразование позволяет перевести процентные доли, которые сами по себе имеют распределение далекое от нормального в величину , распределение которой близко к нормальному. Большей процентной доле соответствует больший угол φ, но отношения между ними нелинейные, то есть , где p – процентная доля, выражаемая в долях единицы.

Рис. 7. График зависимости угла φ от процентной доли

Как видно на рис. 7, φ нарастает в общем пропорционально процентной доле, но при этом на крайних значениях φ кривая характеризуется большей крутизной. Благодаря этому, для малых долей (менее 20%) и больших долей (более 80%) определение достоверности разности по соответствующим углам φ, даёт более правильные результаты, а для значений лежащих в пределах от 20% до 80% замена их углами φ даёт такие же результаты, какие получаются и без этой замены, но с упрощенной техникой расчета.

Сущность измерения состоит в том, что φ измеряется в радианах. Радиан – угол, являющийся центральным для дуги (l), длина которой равна радиусу окружности (r) (рис. 8).

Рис. 8. Графическое представление угла φ,измеряемого в радианах

Существует несколько способов расчета величины φ. Мы воспользовались формулой Гублера, дающей наиболее точные результаты. Формула, которая придерживается Гублер, предполагает, что 100% составляет угол φ=3.142, то есть округленную величину числа π. Это позволяет представить сопоставленные выборки в виде полукругов, каждый из которых символизирует 100% численности своей выборки (рис. 9).

Рис. 9. Сопоставление выборки в виде полукругов

Критерий φ позволяет определить действительно ли угол, соответствующий определенной процентной доле, превосходит другой угол при данных объемах выборок.

Эмпирическое значение φ* определяют по формуле:

,

где:

φ1 – угол, соответствующий большей процентной доле;

φ2 – угол, соответствующий меньшей промежуточной доле;

n1 – количество наблюдений в выборке 1 (то есть в выборке дающей большую процентную долю эффекта);

n2 – количество наблюдений в выборке 2 (то есть в выборке дающей меньшую процентную долю эффекта).

Эмпирические значения сопоставляются с критическими [148].

φ 1* ≤ 1,64 (р ≤ 0,05)

φ2* ≤ 2,31 (р ≤ 0,01),

где р – вероятность ошибки 1 рода, позволяющая сделать вывод с вероятностью либо 95% (р ≤ 0,05), либо 99% (р ≤ 0,01).

Угловое преобразование Фишера,

,

для которого выдвигаются следующие статистические гипотезы:

нулевая гипотеза

Н0 – доля единиц, у которых проявляется исследуемый эффект в первой выборке, т.е. в экспериментальной группе (р) не превосходит долю единиц, у которых проявляется исследуемый эффект в контрольной группе второй выборке (g);

альтернативная гипотеза

Н1 – доля единиц, у которых проявляется исследуемый эффект в экспериментальной группе первой выборке превосходит долю единиц, у которых проявляется исследуемый эффект в контрольной группе второй выборке [141].

Эмпирические значения критерия Фишера, характеризующие результаты педагогического эксперимента по профессионально-педагогическому, инженерно-техническому, производственно-технологическому и интегративному компонентам готовности к инновационной профессионально-педагогической деятельности представлены в таблицах 7, 8, 9, 10.

Таблица 7 Эмпирические значения критерия Фишера для данных по профессионально-педагогическому компоненту готовности к инновационной профессионально-педагогической деятельности