Файл: РОЛЬ ИГРОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РАЗВИТИИ МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЙ ДОШКОЛЬНИКОВ ( Развивающее обучение в начальной школе и формы сотрудничества в ней ).pdf

Привычка к коллективному труду возникает не спонтанно, не приходит сама собою с возрастом учащихся. Формирование навыков коллективного труда требует систематической и целенаправленной организации учебной работы на коллективных началах. При этом очень важно, чтобы коллективная деятельность с самого начала приносила учащимся эмоциональное удовлетворение от самого факта участия в общей работе на уроке.

Далее мы предлагаем фрагменты игровых занятий и их краткий анализ у различных воспитателей-новаторов, работающих в системе развивающего обучения и применяющих на практике коллективную форму организации учебно-воспитательного процесса.

2.2. Анализ эффективности восприятия игровой деятельности дошкольниками

Эффективность определяется путем проведения опроса детей, посещающих частный садик «Зазеркалье» и родителей этих детей.

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 игры на основе описательных статистик основных переменных

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 организации - формирование топ-ответов по шкалам.

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

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

Гипотезы исследования

H1: Медиа и интернет влияет на поведение и выбор технологии игры игры.

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

H3: Существуют различия в принятии решения о применении технологий игровой деятельности между воспитателими и родителями.

H4: Воспитатели сегодня активно используют интернет для планирования игровой деятельности.

Планируемые результаты исследования

1. Определение рейтинговых значений самых популярных технологий игры.
2. Определение степени влияния каждой компании на отрасль в целом.
3. Выявление степени активности учеников на уроках, проводимых с применением новых интерактивных технологий.
4. Определение влияния политических и экономических характеристик на потребительское поведение.
5. Выявление и корреляционный анализ факторов, наиболее значимых для эффективности игровых занятий.
6. 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 2019 гг. году по разработанной анкете.

Основные частотные характеристики выборки детей (частота использования ресурсов Сети, игровой деятельности в Сети, количество интерактивных инструментов). Количество игровых занятий, проведенных с применением технологии игры .

Количество видов приемов игры

Уровень восприятия, %.

Рассчитаем моды по каждой частотной выборке.

Количество игровых занятий:

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

Количество видов технологии игры , применяемых на уроках:

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

Уровень усвояемости, %:

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

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

Всего в течение семестра проводится 37 или немного больше занятий (что соответствует стандарту), применяются разные планы урока, как стандартные, так и с применением технологий игры информации, урок, проводимый с технологией игры , 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  Кронбаха.

Из исследуемой выборки:

 = 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 игры 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

Итак, для российских воспитателей 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 игры – это чистота сделок, отсутствие судебных дел, а также указание на выбор технологии игры при составлении плана урока. А большое значение цены при выборе технологии игры объясняется общим кризисным состоянием экономики страны, ведь оборудование приобретается за свет 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 игры и оборудовании для игровых занятий?» 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 игры ?».

Опрос показывает, что самые востребованные компании, привлекаемые для принятия решения о выборе технологии игры, 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 игры уже занимает значительную долю и растет.

H2: Воспитатели 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 игры . Результаты линейного анализа полученных данных приведены в Таблице.

Оценка влияния положительных или отрицательных отзывов о применяемых технологиях на уроке

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 игры .

Также для удобства расчета принята формула линейной корреляции.

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

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 воспитателями и администрацией ДОУ

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 воспитателей.

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»

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

Дисперсия равна: δ = √∑((Х-Хср.)2*f ) / ∑f = √ 4,235294 или +- 2, 06.

Итоги расчетов можно свести в единую таблицу

Факторы выбора технологий, имеющие неравные дисперсии для респондентов, приведены ниже.

Статистическая значимость теста Ливина для четырех факторов в Таблице не превышает значения 0,05.

Исходная гипотеза тестирования Ливина заключается в том, что дисперсии независимых выборок, в нашем случае — типов выбора — не равны.

При подтверждения результатов теста независимых выборок необходимо провести также дополнительный анализ равенства дисперсий.

Межгрупповая дисперсия =

= ((556, 16-528, 57)2*7+(588, 16-556, 16)2*6)/13=882, 5

Средняя внутригрупповых дисперсий = (2728, 04*7+8851, 14*6)/13 = 5554,09

Общая дисперсия = 882, 5+5554, 09 = 6436, 59

Коэффициент детерминации = 5554, 09/6436, 59*100% = 86, 23 %

Очевидно, что 86,23% выбора технологии игры обусловлено рекомендациями администрации школы.

Таким образом, можно считать, что гипотеза Н3 успешно подтверждается.

H4: Воспитатели активно используют интернет для планирования игровых занятий

Для тестирования данной гипотезы достаточно будет провести линейный частотный анализ, а также сделать классификационный анализ для одной из переменных, имеющий вид шкалы Лейкерта. В анкете для этой цели были предусмотрены вопросы и введены такие переменные, как «Каким гаджетом вы обычно пользуетесь при обеспечении технологии игры ?»