Файл: Компьютер, информационные технологии в жизни школьника (студента): характер использования, роль в развитии (Теоретические аспекты использования информационных технологий в обучении).pdf

2.2. Социологические исследования применения ИТ в школе

Задачи опроса

Задачи: 1. Подготовка данных к анализу: формирование единой таблицы, перекодировка показателей.

2. Формирование номинальных шкал на основе совокупности однотипных бинарных ответов для исследования влияния медиа на поведение.

3．Построение профиля типичного технологии визуализации на фундаменте основных переменных описательных статистик.

4.(H2, H4) Частотный анализ ответов - формирование топ-ответов по каждому номинальному показателю для каждой группы.

5. (H2, H4) Описательная статистика бальных шкал для каждой национальности - формирование топ-ответов по шкалам.

6. (H6) Сравнения по национальности по всем шкалам. Критерии: Хи-квадрат, Манна-Уитни.

7. (H5) Сравнения по полу по всем шкалам внутри каждой национальности. Критерии: Хи-квадрат, Манна-Уитни.

Гипотезы исследования

H1: Медиа и интернет влияет на поведение и выбор технологии визуализации на уроках.

H2: Учителя и методисты принимают решение на основании рекомендаций социального окружения, а также под воздействием отзывов.

H3: Существуют различия в принятии решения о применении технологий визуализации между учителями и администрацией школы.

H4: Учителя сегодня активно используют интернет для планирования уроков.

Планируемые результаты исследования

1. Определение рейтинговых значений самых популярных технологий визуализации, в том числе:

• NYK,
• Evergreen Marine Corporation,
• CMA CGM,
• Maersk Line
• AP Moller-Maersk,
• Другое.

1. Определение степени влияния каждой компании на отрасль в целом.
2. Выявление степени активности учеников на уроках, проводимых с применением новых интерактивных технологий.
3. Определение влияния политических и экономических характеристик на потребительское поведение.
4. Выявление и корреляционный анализ факторов, наиболее значимых для эффективности уроков.
5. Определение общего индекса технологической готовности школы.

Информационная база исследования

Адаптированная и локализованная методика The Center for Hospitality Research (CHR), Cornell University, вторичные источники информации (опрошено 40 человек, анкетирование дополнено глубинными интервью).

---

Результаты проведенного исследования

Исследование было проведено в 2018-2019 гг. году по разработанной анкете. Основные частотные характеристики выборки компаний (частота использования ресурсов Сети, количество интерактивных инструментов).

Количество уроков, проведенных с применением технологии визуализации.

Количество видов приемов визуализации

Уровень восприятия, %.

Рассчитаем моды по каждой частотной выборке.

Количество уроков:

Мо = 35 + 4*(140-98) / ((140-98) + (140-98)) = 37 шт.

Количество видов технологии визуализации, применяемых на уроках:

Мо = 3+1*(145-78) / ((145-78)+(145-135)) = 3,87.

Уровень усвоения, %:

Мо = 45 + 30*(345-15) / ((345-15) + (345-123) = 63.

Анализ значения мод частотного анализа показывает, что типичный портрет урока информатики складывается из следующих характеристик:

Всего в течение семестра проводится 37 или немного больше уроков (что соответствует стандарту), применяются разные планы урока, как стандартные, так и с применением технологий визуализации информации, урок, проводимый с технологией визуализации, включает 3-4 вида такой технологии, уровень понимания материала составляет до 63%.

Результат проверки репрезентативности выборки показывает, что она характеризуется нормальным распределением.

Далее был проведен анализ надежности полученных данных с помощью тестирования по модели α Кронбаха.

Из исследуемой выборки:

α = 27/(27-1) х (1-0,07/0,60) = 1,04 х (1-0,12) = 0,9152

Полученный результат говорит о высокой надежности используемых в анализе данных.

После проведения первых манипуляций с данными в анализе был осуществлен переход к проверке гипотез исследования.

H1: Медиа и интернет влияет на поведение и выбор технологии визуализации на уроках

Для тестирования данной гипотезы был проведен анализ средних по переменным «Факторы, определяющие выбор технологии».

Группировка факторов выбора технологии в зависимости от их важности для респондентов

---

Группы (переменная шкала от 1 до 5)	Мода	Ср. значение
Группа наименее важных факторов
Бренд	1	2,3
Группа факторов средней важности
Реклама	3	2,98
Репутация	3	3,15
Бренд	3	3,47
Цена	3	3,16
Группа важных факторов
Одобрение методическими службами	4	3,52
Соотношение цены и качества	4	3,48
Группа очень важные факторов
Цена	5	3,63
Предыдущий опыт, договор с контрагентом	5	4,25
Качество восприятия	5	4,36

Итак, для российских учителей ценовой фактор, а также факторы, имеющие отношение к ресурсам Интернет и к понятию репутации, являются решающими.

Необходимо отметить, что в одну группу попали факторы, характеризующее репутацию компании, представляющей технологии визуализации – это чистота сделок, отсутствие судебных дел, а также указание на выбор технологии визуализации при составлении плана урока. А большое значение цены при выборе технологии визуализации объясняется общим кризисным состоянием экономики страны, ведь оборудование приобретается за счет бюджета.

Следует отметить также, что фактор «качество восприятия» и фактор «Соотношение цены и качества» коррелируют между собой с коэффициентом Пирсона 0,4. Это говорит о достаточно высокой зависимости.

Также факторы «Соотношение цены и качества» и «Цена» имеют высокий коэффициент Пирсона – 0,54.

Анализ переменной «Где вы чаще всего ищете информацию о применении технологии визуализации и оборудовании для уроков?» установил высокую долю интернет-ресурсов, в том числе специальных сайтов, закрытых для общего пользования, в списке источников первичной информации о поставляемом в школы оборудовании, а группа самых востребованных информационных ресурсов выглядит следующим образом:

1. Поисковые системы (Яндекс, Гугл и проч.) – 87 % респондентов.
2. Закрытые медиа (специализированные сайты) – 45% респондентов.
3. Информация от коллег – 33%.
4. Информация от официальных лиц и органов – 24%.

Очевидно, что суммарно закрытые и офф-лайн ресурсы имеют долю в 87% против 13%.

Вызывает интерес анализ переменной «Оказывают ли влияние на ваше решение чужие отзывы о технологии визуализации?».

---

Опрос показывает, что самые востребованные компании, привлекаемые для принятия решения о выборе технологии визуализации, могут быть проранжированы следующим образом:

1. Maersk Line
2. AP Moller-Maersk
3. NYK,
4. Evergreen Marine Corporation,
5. CMA CGM

Соотношение зарубежных технологий и российских: 87 / 13.

Очевидно, что гипотеза Н1 не отвергается.

Модель принятия решения приведена в Приложении 1. Она показывает, что в целом роль интернет-ресурсов с возможностью отзыва в достижении финальной цели – принятия решения о выборе технологии визуализации уже занимает значительную долю и растет.

H2: Учителя и методисты принимают решение на основании рекомендаций социального окружения, а также под воздействием отзывов

Для тестирования Н2 в анкету опроса был включен ряд вопросов, позволяющих отразить влияние положительных и негативных отзывов, содержащихся в интернет-ресурсах, на решение выбрать конкретного поставщика оборудования для технологии визуализации. Результаты линейного анализа полученных данных приведены в Таблице.

Оценка влияния положительных или отрицательных отзывов о применяемых технологиях на уроке.

Шкала: 1 (наименее вероятно)~5(наиболее вероятно)	Мода	Медиана	Ср.Знач.
1. Положительные отзывы — вероятность применения	4	4	3,72
2. Отрицательные отзывы — вероятность применения	2	2	2,37

Полученные результаты позволяют утверждать, что существует определенная зависимость принятия решения от наличия позитивных или негативных отзывов от других технологий. Линейный анализ полученных в ходе опроса данных показал следующие результаты.

Для подтверждения гипотезы Н2 составим корреляционные модели, показывающие зависимости между наличием отзывов, долей положительных он-лайн и офф-лайн отзывов и принятием решения о выборе технологии визуализации.

Также для удобства расчета принята формула линейной корреляции.

В качестве выводов необходимо сказать, что отзывы – это определяющий фактор при выборе собственно технологии визуализации (интерактивная доска, планшеты и проекторы, ресурсы Сети, специальные программы и проч.). Зависимость составляет 81%.

Применение программы STATISTICA

Линейный коэффициент корреляции принимает значения от –1 до +1. 
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 

---

0.1 < r_xy < 0.3: слабая; 

0.3 < r_xy < 0.5: умеренная; 

0.5 < r_xy < 0.7: заметная; 

0.7 < r_xy < 0.9: высокая; 

0.9 < r_xy < 1: весьма высокая.

В нашем случае при рассмотрении тенденций использования интерактивных досок, связь между признаком Y фактором X высокая и прямая. 

Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). 
 
Линейное уравнение регрессии имеет вид y = 1.05 x + 0.0044 

Коэффициент b = 1.05 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с повышением или понижением величины фактора х на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу y повышается в среднем на 1.05. 

Коэффициент a = 0.0044 формально показывает прогнозируемый уровень у, но только в том случае, если х=0 находится близко с выборочными значениями. 

Уравнение регрессии:

Коэффициент корреляции:

=0.8967

Коэффициент детерминации:

Оценивая тесноту связей переменных с помощью коэффициентов корреляции и детерминации, можно сделать вывод, что все уравнения регрессии достаточно качественные (коэффициенты корреляции больше 0,6, а коэффициенты детерминации в большинстве случаев высокие). Самые высокие значения данных коэффициентов у полулогарифмического уравнения парной регрессии.

Итак, подводя итоги тестирования гипотезы Н2, можно сделать вывод, что она также подтверждается, причем наблюдается ярко выраженная корреляционная связь различных типов.

H3: Существуют различия в принятии решения между учителями и администрацией школы

Для подтверждения НЗ в исследовании был проведен t-test независимых выборок Ливина для анализа средних значений переменных «Выбор по решению администрации» и переменной «Собственный выбор».

Зависимость имеет дихотомическую природу вариантов ответа «да» и «нет», что делает возможность сравнения двух тестируемых в НЗ групп учителей.

Необходимо рассчитать и либо доказать, либо опровергнуть равенство дисперсий.

Получаем следующие результаты для расчета параметров с применением программы STATISTICA.

Расчет дисперсии по фактору «Выбор по решению администрации школы»

Находим Хср.: Хср. = 1980 / 132 = 15 разр.

Дисперсия равна: δ = √∑((Х-Хср.)2*f ) / ∑f = √0,893939 или +- 0,95.

Расчет дисперсии по фактору «Собственный выбор»

---