Контроль качества обучения при аттестации: компетентностный подход
Шрифт:
Для отражения идеи совмещения количественных и качественных уровней измерения в наши дни отечественные ученые ввели представление о бипарадигмальной методологии, под которой следует понимать систему принципов, способов функционирования и форм научной организации теоретической и практической деятельности в условиях сочетания количественных и качественных уровней измерений, а также учение об этой системе, закладывающее научный базис интеграции результатов измерений различных уровней при их шкалировании и использования в образовании [10].
Второе новое понятие, возникшее в научных трудах наших современников, – бипарадигмальные модели измерения, которые включают совокупность предположений, структурных связей, методов,
Типология бипарадигмальных моделей измерения, охватывающая практически весь спектр задач, решаемых при оценивании качества образования, приводится на рис. 2.9.
Рис. 2.9. Типология бипарадигмальных моделей измерения
Педагогические измерения, основанные на бипарадигмальной методологии, могут включать сочетание и взаимное влияние качественных и количественных подходов на всех стадиях: в рамках планирования измерения, на стадии сбора данных и при анализе данных для формулировки выводов и их интерпретации для нужд управления качеством образования.
Бипарадигмальные методы измерений должны строиться с учетом принципа минимакса и контроля, объединяющего три компонента, которые регламентируют процесс измерений и доминируют в различной степени в зависимости от уровня и стадии измерений. На количественном уровне измерений преобладающим будет первый компонент, содержащий требование максимизации дисперсии наблюдаемых результатов измерения, но не снимающий и не ограничивающий влияние двух других компонентов. Реализация этого компонента означает обеспечение максимального дифференцирующего эффекта измерений для выявления всех значимых различий между оценками конструктов.
Второй компонент, предполагающий минимизацию дисперсии ошибочных компонентов, является наиболее важным на качественном уровне измерений, когда резко возрастает влияние субъективных факторов. Минимизация ошибочного компонента дисперсии на количественном уровне обеспечивает возможность повышения надежности измерения за счет уменьшения влияния случайных ошибок.
Выполнение третьего требования к измерениям означает систематическое осуществление контроля внешней дисперсии, привнесенной посторонними факторами, внешними по отношению к измеряемым переменным, но оказывающим на них значимое неустранимое влияние. Примеры, подтверждающие важность осуществления контроля внешней дисперсии, можно часто встретить в мониторинге, где нередко встречаются случаи неправильной или упрощенной интерпретации данных и проведения обследований без учета дополнительных факторов, например социально-экономических, значимо влияющих на результаты образовательной деятельности.
В целом, контроль внешней дисперсии означает, что необходимо устранить, если это возможно, влияние всех посторонних переменных на оцениваемые конструкты. Если прямое устранение невозможно, то посторонние переменные должны находиться под контролем, и процесс их влияния на измеряемые переменные должен быть управляем.
Проведение оценивания предполагает определенную последовательность получения количественных и качественных данных, собираемых на основе различных дизайнов измерения. Среди многочисленных возможных схем измерений при сочетании количественных и качественных уровней выделяют два основных дизайна, получивших название последовательного и параллельного. В последовательном дизайне качественные измерения сменяют количественные либо, наоборот, вначале идут количественные измерения. При параллельном дизайне количественные и качественные измерения ведутся одновременно с последующим объединением данных на основе единой методологии измерения.
Зачастую количественные и качественные результаты, полученные при одновременном измерении, в процессе анализа подвергаются сопоставлению для повышения обоснованности управленческих выводов. Например, при инспектировании школы можно разработать тест для учителей, содержащий задания с выбором ответов относительно процессов модернизации, происходящих внутри школы. Одновременно те же вопросы, но в форме устной беседы, можно задать администрации школы, используя протокол интервью с открытым форматом. Анализ количественных данных тестирования и качественных, полученных в процессе интервью, позволяет найти точки соприкосновения или расхождения мнений.
В целом, возможны многочисленные схемы измерения, строящиеся на вариации количественных и качественных этапов оценивания изучаемых переменных и применяемые на различных уровнях агрегирования данных измерения. Для бипарадигмальных методов измерения, предполагающих сочетание количественных и качественных подходов, можно предложить определенную типологию схем взаимодействия уровней измерения, приведенную на рис. 2.10–2.13.
Рис. 2.10. Первая схема реализации бипарадигмальных методов измерения
Первая схема (рис. 2.10) указывает наиболее нежелательный путь с точки зрения корректности последующих управленческих решений, но она жизнеспособна в силу простоты и распространена в практике. Измерение начинается с качественного сбора данных и их последующего анализа, который предваряет этап перевода качественных данных в некоторые числовые символы, носящие условный характер и обычно выражающие отношение порядка по измеряемой переменной. Количественная интерпретация полученных числовых символов, их упорядочение, рейтингование и вычисление ранговой корреляции входят в число возможных преобразований, с помощью которых качественные данные переводятся в удобную шкалу и используются в управлении качеством образования.
Примеры реализации первой схемы довольно многочисленны. Они сплошь и рядом встречаются в повседневном контроле знаний студентов, когда преподаватель выставляет оценки во время устных опросов или традиционных контрольных работ без применения тестов, а затем подвергает баллы студентов в четырехбалльной шкале количественной интерпретации, сравнивая результаты. В ЕГЭ примером количественной интерпретации качественных результатов может служить обработка данных экспертов по результатам проверки заданий КИМ со свободно конструируемым ответом на основе моделей IRT и последующее представление результатов выпускников в метрической шкале.