Stara vprašanja Flashcards
Kaj narediti ko randomizacija ni učinkovita in kako je z veljavnostjo eksperimenta pri manjših skupinah?
Randomizacija je eden od pogojev za pedagoški eksperiment, ki izenačuje osebe do slučajnostnih razlik glede vplivov. Randomizacija omogoča, da dejavniki in razlike med osebami ne bodo imele vpliva na kriterijsko spremenljivko – znanje. Po domače to pomeni da razvršča osebe v primerjalne skupine slučajnostno. Kar je možno le pri velikih skupinah. Pri manjših skupinah randomizacija ne more zagotoviti izenačenih skupin, zato v tem primeru dodamo kontroliran dejavnik, vezan na posameznike, naredimo analizo kovariance ali multiplo linearno regresijo (izločanje vpliva, ki povzroča najvišji delež neodvisne variance). Večinoma pa pedagoške eksperimente izvajajo med dvema razredoma v šolah. V tem primeru so skupine majhne, večjo reprezentativnost pa lahko dosežemo, če razdelimo učence iz različnih razredov v pare – učencu iz prve skupine najdemo čim bolj podoben par v drugi skupini. S tem ukrepom se nam lahko skupine precej zmanjšajo saj ni mogoče najti para za vse.
- Imamo problem z disciplino. Kako bi raziskovali ta problem?
Eksperiment oz. kvazieksperiment z majhno skupino - razredom, v eks. skupini manipuliramo z enim ali več eksperimentalnim faktorjem? Akcijsko, ker bi učitelj lahko deloval iz svojih vsakdanjih praks in želel spremeniti disciplino v razredu in s temi rezultati izboljšal kakovost pouka in premišljeno uvedel spremembe - čeprou to lahko tud z eksperimentom…? Mogoče če si ravnatelj daš teste učencem da ocenjo učitelje? Nekega raziskovalca ali zunanjega opazovalca zadolžimo za opazovanje ure (hospitacija) ampak mogoče je to preveč subjektivno?
Kako je s posplošitvijo pri kvantitativni in kvalitativni paradigmi?
Pri kvantitativni paradigmi je namen priti do teorij in splošnoveljavnih zaključkov. To dosegamo z ustrezno metodologijo in statističnimi postopki, s katerimi objektivno (neodvisno os subjekta oz. raziskovalca) posplošujemo na osnovno množico (hi2, t- in z- test, analiza variance, ocenjevanje parametrov…). Podlaga so vnaprej postavljene hipoteze, ki jih potrjujemo oziroma zavračamo. Paradigma se opira na pozitivizem, kjer je poudarek na deduktivnem posploševanju (iz vzorca na osnovno množico).
Pri kvalitativni paradigmi pa posploševanje ni cilj raziskovalcev. Po Mescu je edina posplošitev ta, da ni posplošitve. Za posploševanje namreč nimamo ustrezne metodologije, Še vseeno moramo raziskavo zaključiti s formuliranjem teorije, ki ni treba, da je zapleten sistem razlag in pojasnitev, dovolj je že odkrita pravilnost, obrazec, pojem…
Kaj je paradigmatski relativizem?
Načelo paradigmatskega relativizma je uporaba kateregakoli filozofskega ali metodološkega pristopa, ki je uporaben za določen raziskovalni problem, ki ga preučujemo. Pomembno je preseganje okvirov obstoječe paradigme v prid vzpostavitve novega, paradigmatskega koncepta. Razlog za paradigmatski relativizem je razmah in razvoj družboslovnih znanosti, svoje mesto pa si je utrl s praktičnim delom raziskovalcev. Pozitivno je vplival na popuščanje napetosti v paradigmatski vojni in na razvoj raziskovanja, saj se raziskovalcem ni treba opirati več na eno samo metodo, ampak izberejo tisto, ki je primerna. Ne obstaja vseobsegajoče orodje ali samo en metajezik - različni ljudje imamo različne poglede na katere se opiramo, in vsi so ‘pravilni’. Raziskovalna vprašanja so bolj pomembna od metod.
Kdaj lahko priložnostno izbran vzorec posplošimo na hipotetično OM?
Ker se med priložnotnim vzorcem in OM ne da matematično izražat razmerja, torej ne moremo uporabljati statističnih metod, s katerimi bi sklepali na OM, si zamislimo neko hipotetično OM, ki ni realna, ampak je takšna, kakršno si zamislimo. Iz nje je naš vzorec izbran slučajnostno, to pa naredimo zato, ker lahko le pri slučajnostnih vzorcih uporabljamo statistične metode in z njimi posplošujemo na hipotetično osnovno množico.
Hipotetična osnovna množica je podobna priložnostnemu vzorcu, če je ta izbran slučajnostno. Vanjo sodijo vsi, ki so temu priložnostnemu vzorcu podobni. Vse te ugotovitve so uporabne z vsako podobno množico. Priložnostni vzorec mora biti kar se da dobro opisan in predstavljen. Te ugotovitve kasneje lahko uporabi nekdo, ki je povezan s tem vzorcem.
Vsak priložnostni vzorec lahko obravnavamo kot slučajnostni, če posplošujemo na hipotetično osnovno množico!
Kakšni so problemi pri posploševanju akcijskega raziskovanja in s kakšnimi težavami se sooča učitelj pri svoji akcijski raziskavi?
Pri akcijskem raziskovanju ne gre za statistično posploševanje ampak za prenosljivost po analogiji. Kritičen bralec lahko, ob upoštevanju svoje situacije, prenese v svojo prakso to, kar je mogoče, in če je treba prilagodi okoliščinam. Z dobro študijo primera lahko bralec dobi model, kako so udeleženci neke določene situacije razvili svojo teorijo situacije, reševali dileme in izboljšali ravnanje in okoliščine. Glede znanstvenega razvoja pa so te raziskave preveč partikularne, da bi imele lahko pomen na področju znanstvenega razvoja.
Težave, s katerimi se učitelj lahko sooča so: pisanje o lastni praksi, zadržanost glede tega ali ima kaj vrednega povedati.
Glavni vidiki kritike eksperimenta v pedagoški raziskavi?
Ni uporaben oz. je redko uporaben v družboslovju. Pri eksperimentu raziskovalec močno vpliva na procese preučevanja, saj posega vanje in jih načrtno povzroča. Na rezultat eksperimenta prav tako vplivajo morebitne razlike (sposobnosti, znanja,…) med kontrolno in eksperimentalno skupino. Poleg randomizacije moramo še poskrbeti, da ti dejavniki, ki razlikujejo skupine, čim manj variirajo ali pa jih celo izločimo iz skupine.
Kriteriji za presojanje kakovosti opazovanja?
Notranji: koliko ugotovitve predstavljajo proučevani položaj, ali imajo oporo v gradivu, koliko so vplivali drugi dejavniki in raziskovalec sam
Zunanji: ali lahko ugotovitve, ki smo jih dobili na podlagi opazovanja z udeležbo posplošimo na druge enote iz iste populacije
_
Veljavnost - torej v kolikšni meri zares merimo tisto, kar smo si zadali da bomo izmerili oziroma, da smo z raziskavo resnično zajeli tisto, kar smo hoteli.
Zanesljivost - stopnja natančnosti, s katero je merjen preučevani pojav. Popolnoma zanesljivo opazovanje bi pri ponovnem opazovanju istih oseb moralo dati enake rezultate. Torej manjša varianca napake = večja zanesljivost.
Objektivnost - manjši kot je vpliv raziskovalca na opazovance, bolj objektivni so dobljeni rezultati. Preverjanje objektivnosti v kvantitativnem raziskovanju poteka po načelu intersubjektivne preverljivosti, kar pa zaradi stopnje nestandardiziranosti pri opazovanju ni mogoče.
_
Intersubjektivno podoživljanje - kritična komunikacija o empirični raziskavi, zagotavljanje in preverjanje tega z detajlno dokumentiranostjo celotnega procesa razvijanja kodificiranih postopkov za možno posploševanje.
Indikacija - koliko je izpolnjena zahteva po primernosti predmeta raziskave, metode in metodološke odločitve.
Empirična zasidranost - povezanost med empirijo in teorijo. Teorije se tvorijo in preverjajo na podlagi empirije, neposredno iz empiričnih podatkov.
Limitacija - odkrivanje meje veljavnosti teorij, ki smo jih razvili v procesu, zahteva po kontekstualno vezanih malih teorijah, težnja po čim širših posplošitvah pri katerih pokažemo vse meje teorije.
Reflektivna subjektivnost - vloga subjektivnega raziskovalca pri tvorbi teorije, spodbuda k metodološkem zavestnem ravnanju s subjektivnimi predpostavkami
Koherentnost - minimalni kriterij, ovrednotenje teorije na ravni koherentnih stavkov - logične sintakse.
Relevantnost - ovrednotenje teorije glede na pragmatično pomembnost in uporabnost
Dejavniki, ki vplivajo na zunanjo veljavnost eksperimenta?
Če je eksperiment zunanje veljaven, lahko eksperimentalne izsledke posplošimo zunaj eksperimentalne situacije na OM, s pomočjo statističnih metod (hi2, t-test, Anova). Veljavnost eksperimenta ni nikoli absolutna kategorija - lahko govorimo le o večji ali manjši veljavnosti. Da pa bi bila veljavnost eksperimenta čim večja, moramo izhajati iz reprezentativnega slučajnostnega vzorca ter zadostiti notranji veljavnosti, kar pomeni, da morajo biti razlike med skupinama res posledica ekspewrimentalnega faktorja.
Posploševanje s statistično analizo pove verjetnost sistematičnega pojavljanja prednosti eksperimentalnega tretmaja pred kontrolnim, če bi eksperiment ponavljali. To je posploševanje s statistično indukcijo (iz primera na splošno). Posplošujemo s sklepanjem oprtim na vzročno razlago in na empirično podobnost situaciji.
NOTRANJA IN ZUNANJA VELJAVNOST EKSPERIMENTA:
NOTRANJA: vezana je na konkretno situacijo, v kateri izvajamo eksperiment. Eksperiment je notranje veljaven, če so v eksperimentalni situaciji učinki na kriterijsko spremenljivko ali spremenljivke, ki jih pripisujemo različnim eksperimentalnim in drugim dejanjem res posledica delovanja teh dejanj, ne pa česa drugega. Oziroma, če je postopek tak, da lahko zanesljivo sklepamo, da sta neodvisna in odvisna variabla vzročno povezani v konkretnih pogojih v katerih je potekal eksperiment. Oziroma, če so razlike v dosežkih primerjalnih skupin res posledica delovanja eksperimentalnega faktorja, ne pa kakšnih drugih vplivov. NV zmanjšujejo; dogodki med potekom eksperimenta, zorenje in staranje, dejstvo da merimo odvisno variablo pred in po eksperimentu, način merjenja in zbiranja podatkov, statistična regresija, pristranski izbor, osip, nejasnost glede smeri vzročnega vplivanja, difuzija. Presojanje notranje veljavnosti: raz. mora pred oblikovanjem končnega poročila o opazovanju preveriti, koliko so na ugotovitve vplivali naslednji dej.: zgodovinsko ozadje, razvoj proučevanih oseb, predsodki, ki jih imajo proučevanje osebe, navzočnost po, reaktivni učinki opazovalca, spremembe v opazovalcu in značilnosti položaja v katerem je opazovanje potekalo.
3 dejavniki, ki zmanjšujejo notranjo veljavnost: Dogodki med potekom eksperimenta, če ni randomizacije, če razlike v dosežkih niso posledica delovanja eksperimentalnega faktorja ampak drugih vplivov, nekontrolirani vplivi na odvisno spremenljivko in rezultate, preveč strokovna vprašanja, zorenje in staranje, dejstvo da merimo odvisno variablo pred in po eksperimentu, način merjenja in zbiranja podatkov, statistična regresija, pristranski izbor, osip, nejasnost glede smeri vzročnega vplivanja, difuzija.
ZUNANJA: gre za možnost posploševanja eksperimentalnih izsledkov zunaj dane konkretne eksperimentalne situacije, v kateri smo eksperiment izvedli. Zunanja veljavnost je določena z možnostjo posploševanja eksperimentalnih izsledkov na ustrezne populacije učencev, U, oddelkov… Možnost posploševanja je odvisna od tega, kako reprezentativna je konkretna eksperimentalna situacija glede uč, U.. na katere želimo izsledke posplošiti. Zunanje veljaven je, če lahko ugotovitve posplošimo na druge situacije. ZV zmanjšujejo: posplošljivost, reaktivnost, placebo učinek.
Kaj so znanstvene hipoteze? Kako jih preverjamo?
Pri znanstvenih hipotezah gre za vnaprejšnje, še ne preverjene domneve o vzročnih zvezah med pojavi. Gre za zveze med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami, ki jih preverjamo s statističnimi postopki, uporabljamo pa pri kvantitativnih raziskavah. Izražajo razlike med kategorijami neodvisne spremenljivke. Lahko so izražene eksplicitno in implicitno.
Implicitne hipoteze predpostavljajo odvisnost spremenljivke oz. razlike med kategorijami neodvisne spremenljivke - predpostavljajo, da razlike/odvisnosti obstajajo (Npr. Med učitelji z manj leti delovne dobe (do 15 let) in med učitelji z več delovne dobe obstajajo razlike v pogostosti uporabe IKT v razredu) .
Eksplicitne hipoteze pa izražajo tudi smer te povezanosti, ne le obstoj odvisne zveze ali razlike. (Npr. Učitelji z manj leti delovne dobe (do 15 let) bolj pogosto uporabljajo IKT kot učitelji z več leti delovne dobe) Preverjamo jih s pomočjo statističnih postopkov, s preizkusi ničelnih hipotez. Ničelne hipoteze o razliki aritmetičnih sredin (strukturnih odstotkov) OM s pomočjo velikih enostavnih slučajnostnih vzorcev lahko preverjamo z z-testom, enake verjetnosti pa lahko preverjamo s hi2 preizkusom, ki pove ali sta spremenljivki v OM odvisni oziroma ali kateri izmed odgovorov v OM prevladuje.
Iz katere metodološke paradigme se je razvil standardiziran intervju? Kaj je namen standardizacije?
Standardiziran intervju ali tudi ustni vprašalnik predstavlja zaprto strukturirano pogovorno situacijo. Vprašanja in možni odgovori so vnaprej pripravljeni in za vse inturvjujanve enotni, kot tudi navodila, ki jih prejmejo in način zapisovanja odgovorov spraševalca. Spraševalec je nevtralen in na noben način ne izraža svojega stališča. Tak način intervjujanja je bolj pogost na velikih vzorcih, v kvantitativnem raziskovanju in pa takrat, ko želimo raziskovati populacijo, ki na pisni vprašalnik nebi mogla odgovarjati (otroci, slepi, starejši…). S temi pogoji zelo pridobimo na standardiziranosti intervjuja kar pomeni, da rezultate lahko primerjamo med seboj in jih kvantitativno obdelamo ter kasneje posplošimo na osnovno množico.
Kaj so personalizirana vprašanja? Za kaj jih uporabljamo? Primer personaliziranega in nepersonaliziranega vprašanja.
Personalizirana vprašanja uporabljamo v anketah, so pa način večanja veljavnosti in zanesljivosti v le tej. Naslovljena so neposredno na tistega, ki odgovarja zato s tem dobimo bolj točne podatke.
Primer personaliziranega: Ali si se, odkar imaš volilno pravico, udeležil vseh volitev za župana svojega mesta?
Primer nepersonaliziranega: Ali meniš, da se mladi, ko pridobijo volilno pravico redno udeležujejo volitev za župana?
Kaj je randomizacija, kdaj je učinkovita in kaj naredimo če ni?
Randomizacija je naključno izbiranje vzorca. Razvrščamo osebe v primerjalne (kontrolno in eksperimentalno) skupine slučajnostno z namenom izenačitve skupin do slučajnostnih razlik glede vplivov oziroma učinkov na kriterijsko spremenljivko. Slučajnostne razlike ne vplivajo na razlike primerjalnih skupin v rezultatih, torej preprečijo vplive posameznikov na kriterijsko spremenljivko (znanje).
Učinkovita je ko sta vzorca/skupini, kjer so posamezniki izbrani slučajnostno, reprezentativna in dovolj velika, da skupini med seboj ne variirata preveč. Učinkovita je tudi ko imamo v skupinah posameznike željne sodelovanja (da ne izstopijo nekje na sredini raziskovanja). V majhnih skupinah z randomizacijo ne moremo zagotoviti izenačevanja skupin so slučajnostnih razlik, saj v majhnih skupinah dobimo neizenačene skupine, kar pomeni da notranja veljavnost eksperimenta ni zagotovljena - veljaven je takrat, kadar so razlike v dosežkih primerjanih skupin zares posledica eksperimentalnega dejavnika in ne katerega drugega.
Da ni učinkovita pa vemo takrat, ko so rezultati raziskave odraz razlik med skupinami in ne opazovanega dejavnika tveganja. Torej je variacija med skupinama prevelika in je potrebno te dejavnike, ki povzročajo neučinkovitost raziskave izločiti.
Razlika med slučajnostnim in neslučajnostnim eksperimentom?
Slučajnostni eksperiment: Iz statistične množice izberemo vzorec, ki je dovolj velik in reprezentativen. Slučajnostni vzorec razdelimo na dve skupini, tako da se oblikujeta eksperimentalna in kontrolna skupina. Sledi merjenje, iz katerega razberemo, ali sta skupini med seboj primerljivi. V eksperimentalno skupino nato uvedemo novost, ki ji pravimo eksperimentalni dejavnik (faktorski ali eksperimentalni tretma), v kontrolno skupino pa ne uvedemo nič – je brez novosti in govorimo o ničelnem tretmaju. Ko eksperiment deluje, sledi kriterijsko merjenje, tako pri eksperimentalni kot pri kontrolni skupini, kjer dobimo kriterijski spremenljivki (npr. točke na testu znanja). Med obema skupinama nato izračunamo t-test oz. analizo kovariance. To je najnovejša shema, obstaja pa tudi duo ali več faktorski eksperiment.
Enofaktorski slučajnostni eksperiment je zahteven z organizacijskega vidika, ker moramo imeti seznam vseh sodelujočih, in iz finančnega vidika.
Neslučajnostni eksperiment: Zato so v šolski praksi bolj pogosti neslučajnostni eksperimenti, ki jim pravimo tudi »kvazieksperiment«. To pomeni, da neka osnovna logika eksperimenta prevladuje, a so nekateri elementi, ki so značilni za pravi eksperiment, pri kvazieksperimentu opuščeni. V kvazieksperimentu ni slučajnostnega vzorca. Vzamemo lahko 2 oddelka istega razreda, vsak oddelek pa predstavlja eno skupino. Če delamo z oddelki se pojavi problem, ker nimamo randomizacije in zato so možni pristranski učinki. Pomagamo si lahko na dva načina: lahko kontroliramo dejavnike, ki so vezani na osebo kot posameznika (torej z analizo kovariance ali z multiplo linearno regresijo), lahko pa pogosteje skušamo izenačit eksperimentalno in kontrolno skupino, tako da poiščemo pare. V eksperimentalni skupini poiščemo par nekemu učencu iz kontrolne skupine, po nekih relevantnih spremenljivkah (največkrat se pari tvorijo po oceni pri predmetih). Analiziramo potem le tiste posameznike, katerim smo našli par (in ne celega oddelka) zaradi česar se lahko vzorci še bolj zmanjšajo.
Notranja veljavnost: 3 dejavniki, ki jo zmanjšujejo?
- Preveč strokovna vprašanja
- Nekontrolirani vplivi na odvisno spremenljivko in rezultate
- Če ni randomizacije
- Če razlike v dosežkih niso posledica delovanja eksperimentalnega faktorja ampak drugih vplivov
- Dogodki med potekom eksperimenta
- Osip
- Difuzija
- Način merjenja in zbiranja podatkov
- Nejasna, nesmiselna, dvoumna vprašanja
Na kaj mora biti pozoren učitelj pri sestavljanju večstopenjskih (večstranskih?) vprašanj?
Vprašanje te vrste sestoji iz uvodnega dela in iz več odgovorov. Poleg tega pa je še navodilo za odgovarjanje. Uvodni del lahko ima ali obliko vprašanja ali obliko nedokončane izpovedi. Običajno uporabljamo pri uvodnem delu obliko vprašanja. Primer:
Za uvodni del v obliki vprašanja: Kako so se ti želje pozneje na praksi tudi uresničile?
Navodilo: obkroži črko pred ustreznim odgovorom:
a) v celoti, b) deloma, c) nič se mi niso uresničile.
Za uvodni del v obliki nedokončane izpovedi: v študijskem letu 1992/1993 študiraš na…
Navodilo: obkroži številko ob ustreznem odgovoru:
1)višji šoli 2)visoki šoli 3)fakulteti 4)umetniški akademiji.
Pri besednih odgovorih se kaže tendenca, da anketiranci pri izbiri odgovora težijo k izbiri ekstremnih odgovorov (največkrat namreč obkrožujejo tiste na vrhu). To lahko učitelj nevtralizira tako, da sestavi več variant vprašalnika, vsako varianto pa z drugačnim vrstnim redom.
Seznam odgovorov mora biti izčrpen, če hočemo, da bo anketiranec ustrezno odgovoril. Kakšna ideja lahko pri anketiranju dobi malo glasov samo zato, ker je učitelj ni ustrezno vključil v vprašalnik.
Včasih pa je smotrna tudi namerna omejitev števila odgovorov. Tako je v primerih, ko bi kakšna ideja tako prednjačila po glasovih pred drugimi, da sekundarne ideje sploh ne bi prišle do veljave in bi za to ne mogli dobiti vpogleda v njihovo prisotnost med anketiranci. V takih primerih je tako smotrno izpustiti odgovor, ki bi preveč prednjačil pred drugimi.
Vprašanje etičnosti v kvalitativnem raziskovanju?
Etičnost se ne kaže samo v odnosu do raziskovalnega procesa, ampak tudi glede na udeležence v raziskovanju in tudi glede na raziskovalca. Temeljna etična vodila pri raziskovanju morajo biti naslednja: v nobeni stopnji raziskovalnega procesa nobenemu posamezniku, skupini ali instituciji ne sme bit povzročena nikakršna škoda, ne sme biti prevar oz. goljufij, udeleženci morajo biti informirani o raziskavi, nikoli ne sme biti ogrožena zasebnost in zaupnost v raziskavo vključenih oseb, izstop in odvzem podatkov s strani udeležencev je mogoč kadarkoli, sodelovanje v raziskavi mora biti vedno prostovoljno.
Raziskovalec je lahko npr. postavljen v položaj, ko so obveznosti, ki jih ima kot raziskovalec, v nasprotju z obveznostmi, ki jih ima kot državljan. Preučevane osebe mu lahko zaupajo določene informacije (da kršijo zakon), ki bi jih kot državljan moral posredovati ustreznim organom pregona, kot raziskovalec pa je zavezan zaupnosti, ki jo je obljubil proučevanim osebam. Navadno se posamezna etična vprašanja pojavijo med procesom raziskovanja, nekatere etične dileme pa lahko raziskovalec predvidi že pred začetkom raziskovanja.
Kako bi obdelali podatke zbrane z deskriptivno ocenjevalno lestvico in kako tiste zbrane z Likartovo lestvico stališč? Naštej vsaj 2 statistična postopka!
Deskriptivne ocenjevalne stopnje so izražene opisno (»vedno, pogosto,…). Ocenjevalnim stopnjam priredimo numerične vrednosti. Tako tvorijo ordinalno lestvico. Aritmetično sredino dobimo iz ocen, ki jih posameznik dobi in iz skupnih aritmetičnih sredin za vse karakteristike. Rangiramo - to omogoča primerjavo. Napravimo hi2 preizkus za primerjavo.
Likartova lestvica stališč – pred obdelavo vprašanja pregledamo in uredimo. Odgovori so že kategorizirani. Ko nastane seznam kategorij lahko določimo pogostost pojavljanja (frekvence) v vzorcu, ki mora biti reprezentativen.
Kaj je kontrolna lista?
Je opazovalni formular, ki je posebno uporaben za ugotavljanje, kako je z navzočnostjo ali odsotnostjo različnih oblik vedenja, ravnanj pri osebah, učiteljih, učencih ter njihovo pogostost. Sestavljen je iz seznama postavk - karakteristik, opazovalec pa označi pojavljanje določenega vedenja. Ena najbolj znanih kontrolnih list so Flandersove kategorije za analizo verbalne interakcije med učitelji In učenci. Moramo upoštevati da vključujejo vse lastnosti, ki so potrebne, da so dejavnosti natančno opisane, da so opisi kratki in razumljivi. Uporabljajo se kot instrument pri strukturiranem opazovanju.
Npr. Učitelj ima vedno očesni kontakt z učencem. DA/NE.
Metoda snežene kepe? (Vogrinc)
Pri vzorčenju s pomočjo snežene kepe raziskovalec poišče eno osebo, za katero ve ali predpostavlja, da pozna preučevano tematiko (je npr. članica določene skupine, ki jo raziskovalec proučuje, ima natanko določene značilnosti, potrebne informacije). Nato pa to osebo prosi, naj mu priporoči naslednjo osebo itd. Pri vsakem naslednjem stiku raziskovalec osebo vpraša po nadaljnjih znancih in znankah in jo prosi, naj mu posreduje imena drugih oseb, ki so po njeni presoji primerne za njegovo raziskavo. Vzorec relevantnih oseb se po vsakem in intervjuju veča. Tako vzorčenje je primerno predvsem za skupine, ki so za poučevanje težje dostopne, člani skupin pa so medsebojno povezani (npr. uživalci drog, alkoholiki, istospolno usmerjeni..).
Pri vzorčenju snežene kepe se pojavi tudi etično vprašanje. Raziskovalec osebe, ki jih intervjuja prosi za podatke o drugih osebah, ki niso odobrile posredovanja svojih osebnih podatkov. Številne osebe ne želijo biti identificirane oz. ne želijo, da bi kdorkoli vedel, da so člani določenih skupin.
Načelo vrednotne nevtralnosti – kdo jo je uvedel, zakaj, argumenti za/proti.
Eden prvih zagovornikov je Max Weber, predstavlja pa koncept, naravnan proti družbenim in idejnim gibanjem (feminizem, socialna demokracija, socialni darvinizem…), ki so dobivala politično moč. Njegovo kritično mišljenje je bilo, da mora biti spoj med znanjem in vrednotami za znanstveno objektivnost nujno negativen. Mešanje vzročne in vrednotne razlage ogroža znanost.
Znanost namreč ne more sama vzpostaviti nobenih veljavnih vrednot in ne more biti pristranska pri opredelitvah, ki vladajo svetu. Kako naj se človek odloči ali katere vrednote naj sprejme niso vprašanja na katera bi lahko odgovorila znanost. Vrednotna nevtralnost pomeni zavzemanje za vrednote znanstvenosti in zavračanje kakršnih koli zunaj znanstvenih vrednostnih povezav.
Argumenti:
Logični argument je vezan na znanstveno prakso in dokazuje, da norme in vrednote ne morejo biti izpeljane iz stvarnih izjav o dejstvih. Znanost odkriva le tisto ‘kar je’.
Možnost prikrivanja vrednostnih sodb s spretnim jezikovnim izražanjem pa govori o tem, da je pogoj za neko zakonitost, da je sprejeta kot znanstvena odvisno od tega ali jo lahko podvržemo objektivnim empiričnim preizkusom, ki jih lahko ponovi vsak znanstvenik. Načelo vrednotne nevtralnosti je lahko razumljeno kot posledica zahteve po intersubjektivni preverljivosti.
Kritika: načelo temelji na dualizmu dejstev in socialnih norm. Pozitivisti menijo, da sta obe področji avtonomni.
Kaj je zunanja veljavnost v kvantitativnem raziskovanju in dilema metodologov glede tega.
Zunanja veljavnost se nanaša na posplošljivost raziskovalnih rezultatov. O tovrstni veljavnosti govorimo, če rezultati neke raziskave niso veljavni le v specifičnih pogojih v katerih so bili izpeljani, ampak jih je mogoče posploševati. Generalizacija je močno vezana na reprezentativnost vzorca.
Vprašanje, ki ostaja pa je, v kolikšni meri je mogoče prenesti princip validnosti v kvalitativno raziskovanje. To je možno na ravni ugotavljanja in analiziranja vzročnih povezav, vendar ne v smislu klasičnega induktivizma, ampak v smislu enoznačne interpretativnosti rezultatov. Drugi vidik je v cilju generalizacije - teorije, ki izhaja iz rezultatov kvalitativnih raziskav imajo lokalni značaj.
Analiza variance pri eksperimentu – čemu služi, opiši podroben potek.
Analiza variance pri ‘kvazieksperimentu’ služi za zagotavljanje izenačenosti manjših eksperimentalnih in kontrolnih skupin. Uporabimo jo za kontroliranje dejavnikov, vezanih na posameznika. Uporabimo pa jo lahko tudi pri obdelavi podatkov pridobljenih z več primerjalnimi skupinami. Potek: če na osnovi katerega od izidov splošnega F-testa zavrnemo ničelno hipotezo o razlikah v učinkovitosti med modalitetami eksperimentalnega faktorja, sledi preizkušanje statistične pomembnosti med po dvema prilagojenima skupinskima aritmetičnima sredinama. Pri 2-faktorskem/1-faktorskem eksperimentu si zamislimo, da bi izvedli eksperiment v podobnih ali enakih razmerah neštetokrat, vsakič na drugih učencih. Pri obdelai podatkov za spremenljivke uporabimo analizo variance za 2 faktorja, če dodatno statistično kontroliramo eno ali več spremenljivk pa uporabimo analizo kovariance (preverjanje zanesljivosti eksperimenta). Te metode pa seveda lahko uporabimo le v primeru, da so primerjalne skupine enostavni slučajnostni vzorci iz potencialnih osnovnih populacij, v katerih je kriterijska spremenljivka porazdeljena normalno in v vseh z enako varianco. Analizo variance (Anovo) uporabimo kadar imamo več kot 2 neodvisna vzorca v eksperimentalni raziskavi in želimo preverit ali se njihove aritmetične sredine glede določene spremenljivke med seboj statistično pomembno razlikujejo (α<0,05) se vrnemo in izberemo enega od alternativnih preizkusov (Brown-Forsytle ali Welch). Nadaljujemo z interpretacijo Anove, kjer je pomembna statistična pomembnost. Če je do 5% (α<0,05) zaključimo, da so razlike med vzorčnimi skupinami pomembne, če pa je stopnja statistične pomembnosti večja od 5% (α>0,05) se aritmetične sredine vzorčnih skupin ne razlikujejo statistično pomembno.
Tylerjev model evalvacije in njegove kritike?
Evalvacija je po Tylerju proces določanja v kolikšni meri so uresničeni cilji, pri katerih pride do nekih zaželjenih sprememb v vedenjskih vzorcih. Njegov model je zasnovan behavioristično, govorimo pa lahko tudi o formativni evalvaciji. Tylerjeva evalvacija vključuje notranjo primerjavo rezultatov s cilji - tu ne gre za drage primerjave eksperimentalne in kontrolne skupine, kot je značilno za komparativni eksperimentalni pristop. Tylerjev pristop pokriva tudi mnogo širše območje spremenljivk rezultatov kot ocenjevanje učinkovitosti s standardiziranimi testi. Tyler testiranja ni ovrgel, toda najprej je opredelil cilje in želene spremembe v vedenjskih vzorcih učencev, vzgojo in izobraževanje namreč razume kot spreminjanje vedenjskih vzorcev, vedenje pa kot nekaj širšega od le delovanja - tudi mišljenje, čustvovanje… Pouk razume kot proces spreminjanja vedenja. Evalvacijo je tako preusmeril od osredotočenosti na individualne sposobnosti k oblikovanju kurikuluma.
Njegovi 4 koraki evalvacije: 1. Opredelitev ciljev (opredelimo vedenjske cilje, da bomo vedeli kaj bomo
opazovali in evalvirali)
2. Identifikacija situacij, primernih za preverjanje (v katerih je mogoče preveriti
cilje, situacije, ki izzovejo vedenje)
3. Sestavljanje, preizkušanje instrumenta (nejprej preizkusimo ustreznost
podlage za preverjanje neke teme, ki nas zanima)
4. Uporaba instrumenta, obdelava podatkov, interpretacija, primerjava
rezultatov s postavljenimi cilji (sprašujemo po vzrokih in možnih spremembah v
kurikulu)
Kritike:
Stake: zajeti bi bilo potrebno še podatke o predpostavkah, procesih, rezultatih. Novost je torej upoštevanje predpostavk, torej vse kar obstaja pred poukom, učenjem in vpliva na rezultate (npr. sposobnosti, izkušnje, interese…). Tylerju očita, da so se osredotočili samo na rezultate, ne pa tudi na vpliv poteka pouka na učitelje, psihologe, druge strokovne delavce, vpliv stroškov, učnih razmer itd.
Cronbach: pomembno bi bilo analizirati uspeh učencev pri posameznih testnih nalogah, ne le celoten rezultat za vse naloge. Celosten rezultat nam da pozitivno/negativno oceno kurikula, ne pa tudi kako kurikul izboljšati.
