კვლევის მეთოდები განათლებაში
თავი 13
ნაწილი II

კვაზი-ექსპერიმენტული სქემა: არაეკვივალენტური საკონტროლო ჯგუფის სქემა

      განათლების სფეროში წარმოებულ კვლევაში ხშირად უბრალოდ შეუძლებელია ჭეშმარიტი ექსპერიმენტების ჩატარება, მაგალითად, მონაწილეების შემთხვევითობის წესით გადანაწილება საკონტროლო და ექსპერიმენტულ ჯგუფებში. კვაზი-ექსპერიმენტი საველე ექსპერიმენტირების, ანუ, ლაბორატორიის გარეთ წარმოებული ექსპერიმენტული კვლევის მახასიათებელია. საუკეთესო შემთხვევაში, განათლებაში მომუშავე მკვლევრებს ჭეშმარიტ ექსპერიმენტთან მიახლოებული სქემის გამოყენება შეუძლიათ, რომელშიც გააკონტროლებენ იმას, რასაც კემპბელი და სტენლი (1963) „გაზომვის ‚ვინ‘-ს და ‚ვის‘-ს“ უწოდებენ, მაგრამ, მათი კონტროლის მიღმა დარჩება „ჩარევის ‚როდის‘ და ‚ვის‘ “, ან ჩარევის რანდომიზაცია, რასაც არსებითი მნიშვნელობა აქვს ჭეშმარიტი ექსპერიმენტირებისთვის. ეს კვაზი-ექსპერიმენტული სიტუაციებია და მკვლევრების მიერ გამოყენებულ მეთოდოლოგიებს კვაზი-ექსპერიმენტული სქემები ეწოდება. (კერლინგერი (1970) კვაზი-ექსპერიმენტულ სიტუაციებს „კომპრომისულ სქემებს“ უწოდებს; ეს სათანადოდ აღწერს განათლების სფეროში წარმოებული კვლევის დიდ ნაწილს, როდესაც სკოლებისა და კლასების შემთხვევითობის წესით არჩევა ან ამავე წესით გადანაწილება საკმაოდ არაპრაქტიკულია).

      ქვაზი-ექსპერიმენტის რამდენიმე ფორმა არსებობს, მაგალითად:

  • პრე-ექსპერიმენტული დიზაინი: ერთი ჯგუფის პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტი; ერთი ჯგუფის პოსტ-ტესტი; არაეკვივალენტური ჯგუფების პოსტ-ტესტი;
  • არაეკვივალენტური ჯგუფების პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტი;
  • ერთი ჯგუფის დროის სერიები.

      ქვემოთ თითოეულ მათგანს ცალ-ცალკე განვიხილავთ.

პრეექსპერიმენტული დიზაინი: ერთი ჯგუფის პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტი

      ძალიან ხშირად ახალი სასწავლო მეთოდის ღირებულების, სასწავლო პროგრამაში შეტანილი ცვლილებით აღძრული ინტერესის და ა. შ. შესახებ ანგარიშები აჩვენებენ, რომ მკვლევარმა ჯერ დამოუკიდებელი ცვლადის (O1), მაგალითად, უმცირესობებისადმი დამოკიდებულებების, მიხედვით გაზომა ჯგუფი და შემდეგ განახორციელა ექსპერიმენტული მანიპულაცია (X), სავარაუდოდ, ათკვირიანი სასწავლო პროგრამა, რომელიც ეთნიკური უმცირესობებისადამი ტოლერანტობის გაზრდისთვის არის მოწოდებული. ექსპერიმენტის ლოგიკის მიხედვით, მკვლევარმა ხელახლა გაზომა ჯგუფის დამოკიდებულებები (O2) და პრე-ტესტისა და პოსტ-ტესტის ქულებს შორის მიღებული განსხვავების ახსნას X-ის ეფექტებზე მითითებით შეუდგა.

      ერთი ჯგუფის პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტის დიზაინი ასე შეგვიძლია წარმოვადგინოთ:

      დავუშვათ, ახლახან ზუსტად ასეთი პროექტი განხორციელდა და მკვლევარმა აღმოაჩინა, რომ O2 ქულები ეთნიკური უმცირესობებისადმი მეტ ტოლერანტობაზე მიუთითებენ, ვიდრე - O1 ქულები. რამდენად გამართლებული იქნება მკვლევარის მიერ ქულების ამ ორ ჯგუფს შორის მიღებული (O1-O2) განსხვავების ექსპერიმენტული ჩარევისთვის (X) მიწერა? ერთი შეხედვით, მიზეზშედეგობრიობის დაშვება საკმაოდ რაციონალურად გამოიყურება, თუმცა, საქმე არც ისე მარტივადაა, როგორც ჩანს. მოდით, განათლების სფეროდან აღებული ჩვენი ჰიპოთეტური მაგალითი საბუნებისმეტყველო მეცნიერებებში წარმოებული ექსპერიმენტების ტიპურ მაგალითებს შევადაროთ. ფიზიკოსი, რომელიც ლითონის ფირფიტას ცეცხლის ალზე აცხელებს, მის გაფართოებას დარწმუნებით მიაწერს ტემპერატურის მატებას, რომელსაც თავად მართავს, ვინაიდან ლაბორატორიის პირობებში მან ცვალებადობის ყველა სხვა გარეშე წყარო გამორიცხა (ანუ გააკონტროლა) (Pilliner 1973)

      ასეთი კონტროლი ვერასოდეს მიიღწევა განათლების სფეროში ექსპერიმენტირებისას. ამ თვალსაზრისით, ათკვირიანი სასწავლო პროგრამისგან განსხვავებულ, სხვა შესაძლო გავლენებზე უნდა ვიფიქროთ, რომლითაც შეიძლება აიხსნას O1-O2 განსხვავება ჩვენს ჰიპოთეტურ მაგალითში.

      შეიძლება ვიფიქროთ, რომ ისეთი ფაქტორები, რომლებიც უკავშირდება მოსწავლეებს, მასწავლებელს, სკოლას, კლასის სტრუქტურას, სასწავლო მასალებსა და მათი მიწოდების გზებს, საგნებისადმი დამოკიდებულების გაზომვის გზებს, ასევე, იმ ათას სხვა მოვლენას, რომელიც სკოლაში და მის გარეთ მოხდა ამ ათი კვირის განმავლობაში - ყოველივე ამას თავისი გარკვეული წილი შეაქვს დამოკიდებულებაში აღმოჩენილ განსხვავებებში. გარეშე ცვლადები, რომლებიც ერთი ჯგუფის პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტის სქემის პირობებში ექსპერიმენტული კონტროლის მიღმა რჩება, კვლევის ვალიდობას უქმნიან საფრთხეს.

პრეექსპერიმენტული სქემა: ერთი ჯგუფის პოსტ-ტესტი

      ექსპერიმენტული ჯგუფი იღებს ჩარევას და შემდეგ უტარდება პოსტ-ტესტი. მიუხედავად იმისა, რომ ამ სქემას ექსპერიმენტის ზოგიერთი მახასიათებელი აქვს (ჩარევა და პოსტ-ტესტი), პრეტესტის, საკონტროლო ჯგუფის, ჯგუფებში შემთხვევითი გადანაწილებისა და საკონტოლო ჯგუფის არარსებობა მას ნაკლულ მეთოდად აქცევს.

პრეექსპერიმენტული სქემა: არაეკვივალენტური ჯგუფების პოსტ-ტესტი

      აქაც, მიუხედავად იმისა, რომ სქემა ექსპერიმენტს ჰგავს, პრე-ტესტის, შესატყვისი ჯგუფების, შემთხვეთად გადანაწილების და საკონტროლო ჯგუფის არარსებობა მას ნაკლულ მეთოდად აქცევს.

კვაზი-ექსპერიმენტული სქემა: არაეკვივალენტური ჯგუფების პრეტესტ-პოსტ-ტესტი

      კვაზი-ექსპერიმენტის ერთ-ერთი სქემა, რომელსაც ყველაზე მეტად იყენებენ განათლების სფეროში წარმოებულ კვლევებში, სქემატურად შემდეგნაირად შეგვიძლია გამოვსახოთ:

      არაეკვივალენტური საკონტროლო ჯგუფის დიაგრამაში პარალელური სტრიქონების გამყოფი წყვეტილი ხაზი გვიჩვენებს, რომ ექსპერიმენტული და საკონტროლო ჯგუფები არ გათანაბრებულა შემთხვევითი გადანაწილებით, აქედან ტერმინი „არაეკვივალენტური“. საკონტროლო ჯგუფის დამატება მოცემულ სქემას ერთი ჯგუფის პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტის სქემის გაუმჯობესებულ ვარიანტად აქცევს, ვინაიდან ექსპერიმენტატორს შეუძლია, E და C ჯგუფები შეძლებისდაგვარად ეკვივალენტური გახადოს, თავი აარიდოს ორაზროვან ინტერპრეტაციებს, რაც ბევრია ზემოთ განხილულ პრეექსპერიმენტული სქემის პირობებში. ჯგუფების ეკვივალენტობის გამტკიცება წყვილების მორგების შექმნით შეიძლება, რასაც E და C პირობებში ცდის პირების შემთხვევითად გადანაწილება მოჰყვება.

      როდესაც ასეთი შეწყვილება შეუძლებელია, მკვლევარს ერთი პოპულაციიდან აღებული ან მაქსიმალურად მსგავსი შერჩევების გამოყენებას ურჩევენ (Kerlinger 1970). თუმცა, როდესაც ხელუხლებელი ჯგუფები (ანუ ჯგუფები, რომლებზეც ჯერ არ განხორციელებულა ექსპერიმენტული ზემოქმედება) მნიშვნელოვნად განსხვავებიან ერთმანეთისგან, რეგრესიის ეფექტების გამო წყვილების თანხვედრა არადამაკმაყოფილებელია, რასაც პოსტ-ტესტირებაში ჯგუფის განსხვავებული საშუალოების მიღებამდე მივყავართ. კემპბელი და სტენლი (1963) ამას ასე აღწერენ:

      თუ [არაეკვივალენტური საკონტროლო ჯგუფების სქემაში] ჯგუფების საშუალოები არსებითად განსხავდება, მაშინ შედარების პროცესით არა მარტო სასურველი გათანაბრება ვერ ხერხდება, არამედ ის არასასურველი რეგრესიის ეფექტის გაჩენასაც უზრუნველყოფს. სრულიად მოსალოდნელი ხდება, რომ ორ ჯგუფს განსხვავებული ქულები ექნება პოსტ-ტესტში X-ის ნებისმიერი ეფექტისგან დამოუკიდებლად და ეს განსხვავება შეიცვლება იმ პოპულაციებს შორის განსხვავების პირდაპირპროპორციულად, საიდანაც აღებულია ეს შერჩევები და ტესტ-რეტესტის კორელაციის უკუპროპორციულად.
(Campbel and Stanley 1963:49)

ერთი ჯგუფის დროის სერიები

      აქ ერთი ექსპერიმენტული ჯგუფია, რომელიც ერთზე მეტ პრე-ტესტირებასა და ერთზე მეტ პოსტ-ტესტირებას გადის. განმეორებითი ტესტირება ან დაკვირვება ჩარევამდე და ჩარევის შემდეგ ხორცილდება, რაც მონაწილეებს საკუთარი თავის საკონტროლო ჯგუფად აქცევს და რეაქტიულობის ეფექტს ამცირებს. დროის სერიები ტენდენციების დაკვირვების შესაძლებლობას გვაძლევს და მხოლოდ ერთი პრე-ტესტითა და პოსტ-ტესტით მონაცემების მოგროვების იმედად ყოფნისგან გვიცავს. ამ სქემით შესაძლებელია ისეთი ტენდენციებისთვის თვალის გადევნება, როგორიცაა: არავითარი ეფექტი (მაგალითად, არსებული აღმავალი, დაღმავალი ან თანაბარი ტენდენციის შენარჩუნება), მკაფიო ეფექტი (მაგალითად, აკადემიური მიღწევის სტაბილური მატება ან ვარდნა) და გადავადებული ეფექტი (მაგალითად, ჩარევის შემდეგ გარკვეული დროის შემდეგ გამოვლენილი ეფექტი). დროის სერიების სქემას სანდოობის გაზრდის შესაძლებლობა აქვს.

ერთი შემთხვევის კვლევა: ABAB სქემა

      მეთერთმეტე თავის დასაწყისში ვთქვით, რომ მკვლევრები, რომლებიც შემთხვევის შესწავლას იყენებენ, როგორც წესი, აკვირვებიან ცალკეული ერთეულის მახასიათებლებს, იქნება ეს ბავშვი, კლასი, სკოლა თუ მთელი საზოგადოება. ჩვენ ერთმანეთს დავუპირისპირეთ შემთხვევის შესწავლის მეთოდით მომუშავე მკვლევრები და ექსპერიმენტატორები, რომლებიც, ჩვეულებრივ, ცვლადების მიზეზ-შედეგობრივი მნიშვნელოვნების განსასაზღვრად ამ ცვლადების მანიპულაციით არიან დაინტერესებული. როგორც ვნახავთ, ეს განსხვავება მხოლოდ ნაწილობრივ შეესაბამება სიმართლეს.

      უკანასკნელ წლებში ერთი შემთხვევის კვლევა, როგორც ექსპერიმენტული მეთოდოლოგია, სულ უფრო და უფრო მეტად გამოიყენება ისეთ მრავალფეროვან სფეროებში, როგორიცაა კლინიკური ფსიქოლოგია, მედიცინა, განათლება, სოციალური სამუშაო, ფსიქიატრია და კონსულტირება. ამ (და სხვა) სფეროებში განხორციელებული ერთი შემთხვევის შესწავლის კვლევებს შემდეგი მახასიათებლები აერთიანებთ:

  • ისინი მოიცავენ ადამიანის ქცევის უწყვეტ შეფასებას დროის მოცემულ პერიოდში, რაც მკვლევრისგან კვლევის სხვადასხვა ეტაპზე მრავალი შემთხვევის გაზომვის უზრუნველყოფას მოითხოვს;
  • ისინი მოიცავენ „ჩარევის ეფექტებს“, რომლებიც დროთა განმავლობაში მეორდებიან ერთი და იგივე ცდის პირთან (პირებთან)

      უწყვეტი შეფასებით მიღებული გაზომვის შედეგები ჩარევის პროცედურების ეფექტურობის შესახებ დასკვნების გამოტანის საფუძვლად გამოიყენება.

      ერთი შემთხვევის კვლევის მახასიათებლებს კაზდინი (Kazdin 1982) ABAB სქემის ტერმინებით განიხილავს. ეს ერთი შემთხვევის კვლევების ბაზისური ექსპერიმენტული ფორმატია. კაზდინი აღწერს იმ პროცედურების ერთობლიობას, რომლითაც მოცემული კლიენტის, ან კლიენტთა ჯგუფის აკადემიურ მოსწრებაზე გარკვეული დროის განმავლობაში დაკვირვება ხორციელდება. კვლევის პროცესში იცვლება ის ექსპერიმენტული პირობები, რომელშიც თავსდება კლიენტი. ABAB სქემის რაციონალური საფუძველი წარმოდგენილია 13. 4. ჩანართში ეს სწორედ ისაა, რაც ამ სქემის შემთხვევაში ხდება. ჩარევის ეფექტის საკვლევ მდგომარეობას (ფაზა A), რომელშიც არ არის ჩარევის ეფექტი, ცვლის ჩარევის მდგომარეობა (ფაზა B). ამის შემდეგ კი ისევ მეორდება A და B ფაზები. როგორც კაზდინი (1982) ამბობს, ჩარევის ეფექტი აშკარაა, თუ მიღწევა უმჯობესდება პირველი ჩარევის ფაზაზე, ჩარევის მოშორების შემთხვევაში უბრუნდება ან უახლოვდება საწყის მდოგარეობას და ისევ უმჯობესდება მეორე ჩარევის ფაზაზე.

      ABAB სქემის განათლების სფეროში გამოყენების მაგალითს დაიცი (Dietz 1977) გვაძლევს. იგი თავის კვლევაში მოზარდი ვაჟის ხელისშემშლელ ქცევაზე მასწავლებლის ეფექტის გაზომვას ცდილობდა. ის მუდმივად ლაპარაკობდა სპეციალური განათლების გაკვეთილზე და ხელს უშლიდა თანაკლასელებს.

--------------------

ჩანართი 13.4
ABAB სქემა

--------------------

      არასასურველი ქცევის შესამცირებლად შეიმუშავეს განმამტკიცებელი პროგრამა, რომელშიც ლაპარაკში გამოჭერის სიხშირის შემცირებით ვაჟს მასწავლებელთან დამატებითი მეცადინეობების მიღება შეეძლო. მას უთხრეს, რომ როცა ის 55 წუთიან გაკვეთილზე სამჯერ (ან უფრო ნაკლებად) შეუშლიდა კლასს ხელს, მასწავლებელი დამატებით ამეცადინებდა. ქცევის მოდიფიკაციის თეორიის ტექნიკური ენით თუ ვიტყვით, მოსწავლე მიიღებდა განმამტკიცებელ შედეგებს, როდესაც არასასურველი ქცევის დაბალი სიხშირის ჩვენებას შეძლებდა (13. 5 ჩანართში ამას „დაბალი სიხშირეების დიფერენციული განმტკიცება“ ანუ DRL ეწოდება).

      როდესაც ნებისმიერი დადგენილი დროის მანძილზე ვაჟი ახერხებდა წაყენებული პირობის შესრულებას, ანუ, კლასს ყოველ მეცადინეობაზე სამჯერზე მეტად არ უშლიდა ხელს ხმამაღლა ლაპარაკით, ის ჯილდოვდებოდა დამატებითი 15-წუთიანი მეცადინეობით. შედეგები წარმოდგენილია 13.5 ჩანართში და გვიჩვენებს ბიჭის ქცევაში მომხდარ მნიშვნელოვან ცვლილებებს, როცა ჩარევის პროცედურები ხორცილდებოდა. ასევე, თვალსაჩინოა ხელისშემშლელი ქცევის სიხშირის არსებითი მატება და საწყის მდგომარეობასთან მიახლოება, როცა აღარ მუშაობდა დაჯილდოვების სტრატეგია. დაბოლოს, აღდგენილი ჩარევის პირობებში ვაჟის ქცევა ისევ უმჯობესდებოდა.

--------------------

ჩანართი 13.5
ABAB სქემა საგანმანათლებლო გარემოში

წყარო: Kazdin 1982

--------------------

      ერთი შემთხვევის კვლევის სქემა ერთმნიშვნელოვნად მხოლოდ ერთი ცალკეული ცდის პირის ქცევაში ჩარევის შეფასების ექსპერიმენტული ტექნიკაა. ამასთან, ასეთი ჩარევები შეგვიძლია მივმართოთ კონკრეტულ ცდის პირზე, ან ჯგუფზე და დროში ან სხვადასხვა ქცევისთვის, სიტუაციისთვის თუ პიროვნებისთვის გავიმეოროთ. ერთი შემთხვევის კვლევა უფრო ჩვეული, ჯგუფთა შორის სქემაზე აგებული მეთოდოლოგიების ალტერნატიულ სტრატეგიას გვთავაზობს. თუმცა, დგება მთელი რიგი პრობლემებისა, რომლებიც ამ მეთოდის გამოყენებას უკავშირდება და შეეხება ტენდენციების ბუნდოვანებას, საწყისი მდგომარეობის ფაზის მონაცემების ცვალდებადობასა და მიღებული შედეგების განზოგადებადობას. დაინტერესებულ მკითხველს ვურჩევთ გაეცნოს Kazdin (1982), Borg (1981) და Vasta (1979).

ექსპერიმენტული კვლევის წარმოების პროცედურები

      ექსპერიმენტული კვლევა-ძიება ლოგიკური პროცედურების თანმიმდევრობას უნდა წარმოადგენდეს. ახლა რა პროცედურებსაც ჩამოვთვლით, გარკვეული სიფრთხილით უნდა მოვეკიდოთ. უკიდურესად რთულია (და თამამი გადაწყვეტილება) ექსპერიმენტული კვლევის წარმოების მკაფიოდ ჩამოყალიბებული წესების ჩამოწერა. საუკეთესო შემთხვევაში შეგვიძლია იდეალური მარშრუტის დასახვა იმის სრული გაცნობიერებით, რომ განათლების სფეროში კვლევა იშვიათად მიმდინარეობს ასე დალაგებულად და მოწესრიგებულად.

      პირველი - მკვლევარმა შეძლებისდაგვარად ზუსტად უნდა მოახდინოს კვლევის პრობლემის დიფერენციაცია და განსაზღვრა იმის გათვალისწინებით, რომ პრობლემა ექსპერიმენტულ მეთოდებს ექვემდებარებოდეს

      მეორე - მკვლევარმა უნდა ჩამოაყალიბოს ის ჰიპოთეზები, რომელთა შემოწმება სურს. ეს ნიშნავს კონკრეტულ ცვლადებს შორის მიმართების შესახებ წინასწარმეტყველებას და ამავე დროს გადაწყვეტილების მიღებას სხვა ცვლადების თაობაზე, რომლებიც საკონტროლო ჯგუფის მეშვეობით უნდა გამოირიცხონ ექსპერიმენტიდან. უნდა გვახსოვდეს, რომ ცვლადებს ორი თვისება აქვთ. პირველია ის, რომ ცვლადები გაზომვადი უნდა იყოს. ფიზიკურ მომზადებას, მაგალითად, პირდაპირ ვერ გავზომავთ მანამ, ვიდრე ოპერაციულად არ განვსაზღვრავთ. ცვლადის „ფიზიკური ფორმა“ - ოპერაციულად განსაზღვრა - ნიშნავს მის განსაზღვრას რაიმე გაზომვადით. ამ შემთხვევაში ეს, ალბათ, ტრენაჟორის ტესტი იქნება. მეორე თვისებაა ის, რომ ჩამნაცვლებელი ცვლადი ჩვენთვის საინტერესო ჰიპოთეტური ცვლადის ვალიდური ინდიკატორი უნდა იყოს. ანუ, ტრენაჟორის ტესტი, ალბათ, ფიზიკური ფორმისათვის მისაღები ჩამნაცვლებელია, სიმაღლე კი, სრული დარწმუნებით - არა. დროისა და ფულის შეზღუდული რესურსების პირობებში ექსპერიმენტიდან ცვლადების გამორიცხვა გარდაუვალია. აქედან გამომდინარეობს, რომ მკვლევარმა მისთვის საინტერესო ცვლადების რანჟირება პრიორიტეტულობის მიხედვით უნდა მოახდინოს და ექსპერიმენტში ყველაზე მნიშვნელოვანი ცვლადები ცვალოს, დანარჩენები კი, მუდმივად, ანუ უცვლელი სახით შეინარჩუნოს, ანუ, გააკონტროლოს.

      მესამე - მკვლევარმა უნდა შეარჩიოს სათანადო დონეები, რომელზეც დამოუკიდებელ ცვლადებს შეამოწმებს. მაგალითად, ვთქვათ, განათლების ფსიქოლოგს სურს, დაადგინოს, სკოლაში კითხვისთვის დათმობილი უფრო მცირე დროის მონაკვეთებში აღწევენ მოსწავლეები კითხვის უნარის გაუმჯობესებას, თუ ამისათვის უფრო ხანგრძლივი მეცადინეობა სჭირდებათ (იხილეთ შიმონ 1978). ფსიქოლოგი სათანადო დონეებად ნამდვილად ვერ აიღებს დროის ხუთსაათიან და ხუთწუთიან მონაკვეთებს. უფრო მოსალოდნელია, რომ მან 30-წუთიანი და 60-წუთიანი დონეები აიღოს, რათა ისინი ცხრილში გაწერილ, ჩვეულებრივ 45-წუთიან მეცადინეობებს შეადაროს. სხვა სიტყვებით, ექსპერიმენტატორი ისეთ დონეებზე მოახდენს სტიმულის ვარირებას, რომლებსაც რეალურ ცხოვრებაში პრაქტიკული ღირებულება აქვთ. კითხვის უნარის გაუმჯობესების მაგალითს თუ გავყვებით, ჩვენს წარმოსახვით ექსპერიმენტატორს კეთოლგონიერება ეყოფა და გაზომვადი შედეგები მისაღებად, საკმარისად დიდი ინტერვალებით მოახდენს სტიმულის ვარირებას. სტანდარტულ 45-წუთიან გაკვეთილებთან 44 და 45-წუთიანი პერიოდების შედარება კითხვის უნარის გაუმჯობესებაში თვალსაჩინო განსხვავებას ვერ მოგვცემს.

      მეოთხე - მკვლევარმა უნდა გადაწყვიტოს, რა სახის ექსპერიმენტის ჩატარებას აპირებს. მან, ალბათ, ამ თავში ჩამოთვლილი ვარიანტებიდან უნდა აირჩიოს.

      მეხუთე - ექსპერიმენტის სქემის დაგეგმვისას მკვლევარმა უნდა გაითვალისწინოს ის პოპულაცია, რომელზეც სურს მიღებული შედეგების განზოგადება. აქ შედის გადაწყვეტილებების მიღება შერჩევის მოცულობისა და შერჩევის მეთოდების თაობაზე. შერჩევის მეთოდის შესახებ გადაწყვეტილებებში გასათვალისწინებელია ხელმისაწვდომი ფინანსები, ადამიანური რესურსი და ექსპერიმენტისთვის გათვალისწინებული დრო.

      მეექვსე - ვალიდობის პრობლემების გათვალისწინებით, მკვლევარმა უნდა შეარჩიოს ინსტრუმენტები, აირჩიოს კრიტერიუმები და მიიღოს გადაწყვეტილება ანალიზის ადეკვატური მეთოდების შესახებ.

      მეშვიდე - რეალური ექსპერიმენტის დაწყებამდე მკვლევარმა პილოტური კვლევით უნდა შეამოწმოს ექსპერიმენტის პროცედურები, რათა ნახოს, კვლევის რომელიმე ასპექტში სადმე რაიმე ჩავარდნა ხომ არ აქვს. ეს უკიდურესად მნიშვნელოვანი პროცესია.

      მერვე - თავად ექსპერიმენტის მსვლელობისას მკვლევარი უნდა ცდილობდეს, ზუსტად მიჰყვეს შემოწმებულ და წინასწარ შეთანხმებულ პროცედურებს. ინსტრუქციების სტანდარტიზება, ექსპერიმენტული მიმდევრობების ზუსტი დრო, დაკვირვებების ზედმიწევნით, პედანტურად ჩაწერა და გადამოწმება - ეს ყველაფერი კომპეტენტური მკვლევრის მახასიათებლებია.

      მას შემდეგ, რაც მონაცემები მოგროვდება, მკვლევარი მთელი ამ წამოწყების ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაწილის წინაშე დგება. მონაცემების დამუშავება, შედეგების ანალიზი და ანგარიშის მონახაზის გაკეთება - თითოეული მათგანი შრომატევადი საქმიანობაა როგორც ინტელექტუალური, ისე დროის რესურსების თვალსაზრისით. მთლიან კვლევაში ექსპერიმენტის ამ ბოლო ნაწილს ძალზე მცირე დროს უთმობენ ხოლმე. გამოცდილი მკვლევარი იშვიათად უშვებს ასეთ შეცდომას. კომპიუტერული პროგრამის გაუმართაობა და ათობით სხვა გაუთვალისწინებელი “უბედურება” მწარე გაკვეთილია იმისთვის, რომ ექსპერიმენტული კვლევის შედეგების ანალიზისა და ინტერპრეტაციისთვის უხვად დაიტოვოთ დრო.

      ექსპერიმენტული კვლევის წარმოების ათსაფეხურიანი მოდელი ასე გამოიყურება:

  1. ექსპერიმენტის მიზნის იდენტიფიცირება;
  2. რელევანტური ცვლადების შერჩევა;
  3. ჩარევის დონის (დონეების) (მაგალითად, დაბალი, საშუალო, მაღალი) განსაზღვრა;
  4. ექსპერიმენტული პირობებისა და გარემოს კონტროლი;
  5. შესაბამისი ექსპერიმენტული სქემის შერჩევა;
  6. პრე-ტესტის მიწოდება;
  7. მონაწილეების ჯგუფში (ჯგუფებში) გადანაწილება;
  8. ჩარევა;
  9. პოსტ-ტესტის მიწოდება;
  10. შედეგების ანალიზი.

      მეექვსე და მეშვიდე საფეხურები შეიძლება შეენაცვლონ ერთმანეთს. მათი ამ თანმიმდევრობით წარმოდგენა ორი ჯგუფის შემთხვევით გადანაწილებასა და შედარების უზრუნველყოფის მიზანს ემსახურებოდა. ექსპერიმენტებში და ფიქსირებულ სქემებში მონაცემები კრებსითია და კონკრეტულ ინდივიდებთან არ ასოცირდება. მონაცემები საშუალოების, შედეგების დიაპაზონისა და მათი ცვალებადობის დადგენის საშუალებებია. პრე-ტესტისა და პოსტ-ტესტის ეტაპებზე დამოუკიდებელი შერჩევებისთვის, ჯგუფებს შორის განსხვავებების ან მსგავსებების გამოსათვლელად ხშირად გამოიყენება t კრიტერიუმი.

განათლების სფეროს კვლევის მაგალითები

მაგალითი 1: პრეექსპერიმენტული სქემა

      წინა ექსმერიმენტული სქემა გამოიყენეს კვლევაში, რომელშიც განათლების ჯგუფის 1991-92 წლების კურსდამთავრებულები მონაწილეობდნენ. მათ ბოცვანას საშუალო სკოლის მაღალ კლასებში სოციალური მეცნიერება უნდა ესწავლებინათ. მკვლევარს აინტერესებდა, მის მიერ შემუშავებული სასწავლო პროგრამა ეფეტურად შეცვლიდა თუ არა სოციალური მეცნიერების სწავლებისადმი სტუდენტების ორიენტაციას. ამისათვის მან კვლევის ინსტრუმენტად ბართ-შერმისის მეცნიერებებისადმი პრიორიტეტების სკალა გამოიყენა (BSSPS – Barth-Shermis Studies Preference Scale), რომელსაც ფართოდ იყენებდნენ სხვადასხვა კულტურაში, შეერთებული შტატების, ეგვიპტისა და ნიგერიის ჩათვლით და რომლის სტრუქტურა ვალიდობისა და შინაგანი თანმიმდევრობის სანდოობის ყველა ზოგადად მოთხოვნილ კრიტერიუმს აკმაყოფილებდა.

      BSSPS შედგება ლიკერტის ტიპის (თავი 15) 45 დებულებისგან, რომელიც ზომავს სოციალური მეცნიერების სამ ტრადიციას, ანუ ფილოსოფიურ ორიენტაციას, რომელთაგან უძველესი - მოქალაქეობის გადაცემა - ახალგაზრდა თაობისთვის საზოგადოების ბაზისური ღირებულებების გადაცემას და სწავლებას მოიცავს. მეორე ორიენტაცია - სოციალური მეცნიერება - ცოდნის მოგროვების უნარების შეძენას უკავშირდება, რაც სოციალური მეცნიერების ცნებებისა და პროცესების ათვისებას ეფუძნება. მესამე ტრადიცია, რეფლექსიური კვლევა-ძიება, ჯონ დიუის პრაგმატიზმიდან მომდინარეობს და ძიების პროცესზე აკეთებს აქცენტს. 48 მაგისტრანტმა ერთწლიანი სასწავლო პროგრამის დასაწყისში, BშშPშ-ის დებულებებს პირველივე შეხვედრაზე უპასუხა. პროგრამის დასრულების შემდეგ მათ განმეორებით მისცეს BSSPS, რათა ენახათ, შეიცვალა თუ არა სტუდენტების ფილოსოფიური ორიენტაცია. მოკლედ, პრეტესტსა და პოსტ-ტესტში გაზომვის კრიტერიუმი იყო „პრიორიტეტული ორიენტაცია“, ნაკლებად პრიორიტეტული ორი ორიენტაცია აღარ აინტერესებდათ. ზოგადად თუ ვიტყვით, სწავლის დასაწყისისთვის სტუდენტების უმრავლესობას მოქალაქეობის გადაცემის ორიენტაცია ჰქონდა, კურსის დასასრულს კი სოციალური მეცნიერებისა და რეფლექსიური კვლევა-ძიებისკენ გადახრის ტენდენცია აღენიშნებოდათ. კვლევის სქემის სქემატური წარმოდგენისთვის ზემოთ გამოყენებულ სიმბოლოებსა და გამოთქმებს თუ გამოვიყენებთ, ბოცვანას კვლევა ასე შეგვიძლია გამოვსახოთ:

      მოკლე განხილვაც საკმარისია, რომ ამ კვლევაში ნაკლოვანებები აღმოვაჩინოთ. კემპბელი და სტენლი (1963), ფაქტობრივად, ერთი ჯგუფის პრეტესტ-პოსტ-ტესტ სქემას „ცუდ მაგალითს“ უწოდებენ იმ რამდენიმე გარეშე ცვლადის საჩვენებლად, რომელთაც შეუძლიათ საფრთხე შეუქმნან შინაგან ვალიდობას. ამ ცვლადების მოქმედებით O1-O2 განსხვავების ახსნა სავსებით შესაძლებელია განსხვავების მიზეზის ჰიპოთეზის კონკურენტი ჰიპოთეზით“ (Campbell and Stanley 1963). ზემოთ აღწერილი კვლევის ავტორი სწორად იქცევა, ფრთხილ და წინდახედულ დასკვნებს რომ აკეთებს: „შესაძლებელია ითქვას, რომ სოციალური მეცნიერების კურსს შეეძლო ამ ფენომენის გამოწვევა, თუმცა, სხვა გარეშე ცვლადებსაც შეიძლოთ ემოქმედათ“ (Adeyeme 1992, ხაზგასმა დამატებულია). ის ერთობ გულუბრყვილოდ ადებს ხელს პოტენციურ ახსნას: მომავალ მასწავლებლებში იმიტომ მოხდა ცვლილებები, რომ „რაციონალური გადაწყვეტილების მიღებისკენ აღებული ორიენტაცია სოციალური მეცნიერებების ცხრაწლიანი პროგრამისათვის ბოცვანას განათლების სამინისტროს 1989 წელს წარმოდგენილ რეკომენდაციებს თანხვდებოდა/შეესაბამებოდა“ (Adeyeme 1992).

მაგალითი 2: კვაზი-ექსპერიმენტული სქემა

      მასონმა და მისმა კოლეგებმა (1992) 1984-1992 წლებში ლონგიტუდური კვლევა ჩაატარეს. კვლევის ძირითადი მიზანი იყო ენახათ, გააუმჯობესებდა თუ არა მოსწავლეების აკადემიურ მოსწრებას საშუალო სკოლაში სწავლის პერიოდში ზოგადსაგანმანათლებლო სკოლების სახელმძღვანელოებში, საკურსო სამუშაოებსა და გამოცდებში გათვალისწინებული ლინგვისტური მახასიათებლების ექსპლიციტური სწავლება. ნაშრომის სათაური: „ნათელის მომგვრელი/განმანათლებელი ინგლისური: როგორ გააუმჯობესა ზოგადსაგანმანათლებლო სკოლაში ენის ექსპლიციტურმა სწავლებამ საბოლოო გამოცდის შედეგები“, გვაფიქრებინებს, რომ ავტორებს სჯერათ, რომ მიაღწიეს დასახულ მიზანს. თუ კვლევისთვის არჩეულ ექსპერიმენტულ სქემას შევხედავთ, შეგვიძლია ვიკითხოთ კიდეც: მართლაც ისეთი ერთმნიშვნელოვანი და ზუსტია ამ კვლევის შედეგები, როგორც ავტორები აცხადებენ?

      შევინგტონის კვლევაში (შევინგტონი, ჩრდილო-დასავლეთ ინგლისში, სადაც ექსპერიმენტი ჩატარდა) გამოყენებული სქემა ასე შეგვიძლია გამოვსახოთ:

      ცხადია, ეს არაეკვივალენტური საკონტროლო ჯგუფის სქემაა, რომელიც ზემოთ განვიხილეთ. სქემაში პარალელური სტრიქონების გამყოფი წყვეტილი ხაზი გვიჩვენებს, რომ ჯგუფები არ გათანაბრებულა შემთხვევითი გადანაწილებით.

      ერთი სიტყვით, მკვლევრებმა აიღეს მეთოდოლოგია, რომელიც ახლოს დგას ინგლისურის, როგორც უცხო ენის, სწავლების მეთოდოლოგიასთან და VII-IX კლასის/საფეხურის მოსწავლეებთან (ანუ მოსწავლეებთან, რომელთა ასაკი 11-14 წელი იყო) გამოიყენეს შევინგტონის და ორ სხვა, იმავე არეალში, მდებარე საშუალო სკოლაში. მოსწავლეებს სწავლის ყოველ ეტაპზე აკვირდებოდნენ და მათ მიღწევებს სამ საკონტროლო ჯგუფს - თითო სკოლაში თითოს - ადარებდნენ. ვინაიდან ექსპერიმენტული და საკონტროლო ჯგუფები შემთხვევითობის წესით არ აუღიათ, ცხადია, მნიშვნელოვანი განსხვავებები მიიღეს ზოგიერთი ჯგუფის ჩარევამდე განხორციელებული გაზომვის შედეგებში ისეთი მეთოდიკის მიხედვით, როგორიცაა “იორკის ენისკენ მიდრეკილების ტესტი”. მეტიც, ვინაიდან ჩარევის შემდგომი გაზომვისთვის კითხვის საკმარისი სირთულის მქონე არავითარი სტანტარტიზებული ტესტი არ გამოუყენებიათ, მათ თავად მოუწიათ ტესტების შექმნა; თუმცა, ავტორები ამ ტესტების შესახებ არ გვაწვდიან ისეთ დეტალებს, როგორიცაა მათი ვალიდობისა და სანდოობის შესახებ ინფორმაცია. ამ სირთულეების მიუხედავად, ექსპერიმენტული ჯგუფების მოსწავლეებმა 1990 და 1991 წლებში ჩატარებულ საჯარო გამოცდებში მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება აჩვენეს - უფრო მაღალი პროცენტული მაჩვენებლები ჰქონდა მათ, ვინც A-ჩ შეფასება მიიღო. მკვლევრები აღნიშნავენ, რომ სამი წლის განმავლობაში, ანუ 1989-1991 წლებში „სხვა არავითარი განსაკუთრებული ცვლილება არ მომხდარა სკოლის პოლიტიკაში, სტრუქტურაში ან მასწავლებელთა კოლექტივში, რომელსაც ასეთი მნიშვნელოვანი, 50-პროცენტიანი გაუმჯობესების ახსნა შეეძლო “ (Mason et al. 1992).

      მიუხედავად იმისა, რომ შევინგტონის მკლევრებმა გარეშე ცვლადების გაკონტროლება სცადეს, შეგვიძლია სამართლიანად ვიკითხოთ: შინაგანი და გარეგანი ვალიდობის ისეთი საფრთხეები, რომლებზეც ამ წიგნში ადრე ვისაუბრეთ, საკმარისად იყო თუ არა შემცირებული ისეთი კატეგორიული დასკვნების გასაკეთებლად, როგორიცაა - „პროექტში მონაწილეობის შედეგად, მოსწავლეებმა . . . საჯარო გამოცდებზე მეტ წარმატებას მიაღწიეს “ (Mason et al. 1992).

მაგალითი 3: „ჭეშმარიტად“ ექსპერიმენტული სქემა

      განვიხილოთ მოსწავლეების მიღწევის გაუმჯოებესებაზე ორიენტირებული კიდევ ერთი კვლევა (Bჰადწალ and Pანდა 1991). თუმცა, აქ გაუმჯობესების მიღწევას სწავლების სტრატეგიებში შეტანილი ცვლილებებით და უფრო მყარი ექსპერიმენტული სქემით შეეცადნენ. ინდოეთის სოფლის დასახლებებში მკვლევრებმა 78 მოსწავლისგან შემდგარი შერჩევა აიღეს. ეს შერჩევები სოციოეკონომიკური პირობებითა და არავერბალური ინტელექტის კოეფიციენტებით შეესატყვისებოდნენ ერთმანეთს. მოსწავლეები აარჩიეს სამი დაწყებითი სკოლიდან, რომლებიც, თავის მხრივ, ადგილმდებარეობის, ფიზიკური კეთილმოწყობის, მასწავლებლების კვალიფიკაციისა და უნარების, სკოლის შეფასების პროცედურებისა და სასწავლო პროცესში მშობლების ჩართულობის მიხედვით იყვნენ გათანაბრებული. 26 მოსწავლე ექსპერიმენტული ჯგუფისთვის შემთხვევითობის წესით აარჩიეს, ხოლო დარჩენილი 52 - ორ თანაბარ საკონტროლო ჯგუფად გაჰყვეს. ექსპერიმენტული ჯგუფისთვის სწავლების შეცვლილი სტრატეგიების წარდგენამდე სამივე ჯგუფმა სწავლის ჩვევებსა და დამოკიდებულებასთან დაკავშირებული კითხვარები შეავსო. ეს ინსტრუმენტები სპეციალურად იყო შექმნილი უმცროსი ასაკის ბავშვებისთვის და, ჩვეულებრივ, გავლილი ჰქონდათ დავალებების ანალიზი, ასევე, ტესტ-რეტესტისა და შუაზე გახლეჩვის მეთოდით სანდოობის შემოწმების პროცედურები. ბჰადუალისა და პანდას კვლევის სქემა სქემატურად ასე შეიძლება გამოვსახოთ:

      გავიხსენოთ „კარგი“ ექსპერიმენტული სქემის კერლინგისეული (1970) განხილვა და შევხედოთ ამ სქემას: პრე-ტესტ-პოსტ-ტესტის საკონტროლო სქემაში (მეორე მაგალითში გამოყენებული სქემისგან განსხვავებით) გამოყენებულია რანდომიზაციის პროცედურები, რომელიც თეორიაში ყველა შესაძლო დამოუკიდებელ ცვლადს აკონტროლებს. თუმცა, კერლინგერი (1970) ამატებს: „პრაქტიკაში ეს მხოლოდ მაშინ ხდება, როდესაც ექსპერიმენტში საკმარისი რაოდენობის ცდის პირები მონაწილეობენ და რანდომიზაციის პრინციპს შანსი ეძლევა, რომ კონტროლის მძლავრი იარაღის ფუნქცია შეასრულოს“. საკითხავია, ბჰადუალისა და პანდას (1991) კვლევაში რამდენადაა 26 მოსწავლიანი სამი ჯგუფი „საკმარისი ცდის პირი“.

      შერჩევების შედგენისას შედარება-გათანაბრების პროცედურებისა და ექსპერიმენტულ და საკონტროლო ჯგუფებში მოსწავლეების შემთხვევითობის წესით გადანაწილებასთან ერთად მკვლევრებმა კოვარიაციის ანალიზიც გამოიყენეს, როგორც E და C ჯგუფებს შორის იმ საწყისი განსხვავებების კონტროლის კიდევ ერთი საშუალება, რომელიც დამოუკიდებელი ცვლადების, სწავლის ჩვევებისა და დამოკიდებულებების მიხედვით მიღებულ საშუალო ქულებში აღინიშნებოდა.

      ექსპერიმენტული პროგრამა მოიცავდა სწავლების უნარების, კლასის ორგანიზების, სახელმძღვანელოების, მოსწავლეთა მონაწილეობის, გამოსწორებაში დახმარების, წყვილებში ახსნისა და უწყვეტი შეფასების გაუმჯობესებას. ამასთან ერთად, ექსპერიმენტულ ჯგუფში უზრუნველყვეს მშობლების ჩართულობა და დამატებითი საკითხავი მასალების მიწოდება. გასაკვირი იქნებოდა სასწავლო მასალებისა და სწავლების სტრატეგიების ასეთ ნაკრებს მნიშვნელოვანი ცვლილება რომ არ გამოეწვია მოსწავლეებში და მოცემულ ექსპერიმენტში. ზუსტად ასეც მოხდა: ექსპერიმენტულმა ჯგუფმა, II საკონტროლო ჯგუფთან შედარებით, რომელმაც არ აჩვენა მნიშვნელოვანი ცვლილება, სწავლის ჩვევების თვალსაზრისით ძალზე მნიშვნელოვნად წაიწია წინ. ვფიქრობთ, მკვლევრები გააკვირვა იმან, რომ სწავლის ჩვევების მნიშვნლოვანი მატება I საკონტროლო ჯგუფში შეინიშნებოდა. ისინი ფიქრობენ, რომ ეს მოულოდნელი შედეგი შეიძლება იმით ყოფილიყო გამოწვეული, რომ ამ ჯგუფში შემავალი მოსწავლეები უშუალოდ წლიური გამოცდების წინ შეამოწმეს. მეორე მხრივ, მათი აზრით, ზოგიერთ აუხსნელ ცვლადსაც შეეძლო გავლენის მოხდენა. ნათელია, რომ ეს ყველა მკვლევრისთვის კარგი გაკვეთილია!

ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული კვლევა განათლების სფეროში და მეტა-ანალიზი

ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული კვლევა

      განათლების ეპოქაში (Thomas and Pring 2004) ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებულ მეტა-ანალიზს უფრო და უფრო მიმართავენ, როგორც კვლევის მეთოდს, რომელიც ერთად ალაგებს სხვადასხვა კვლევას და პოლიტიკის ინფორმირებულად წარმოებისა და დაგეგმვის საფუველს ქმნის. მეტა-ანალიზი თავისთავად არის კვლევის მეთოდი. ამ პროცესის მნიშვნელოვანი დასტურია ისეთი ორგანიზაციების შექმნა, როოგრიცაა EPPI-ჩენტრე (Evidence for Policy and Practice Information and Coordinating Centre) ლონდონის უნივერსიტეტში ; სოციალური, ფსიქოლოგიური, საგანმანათლებლო, კრიმინოლოგიური და შემოწმებული სასამართლო პროცესების რეგისტრი (SPECTR – Social, Psyhological, Educationa and Criminological Cortroled Trails Register), რომელიც მოგვიანებით Campbell ჩოლლაბორატიონ-ს გადაეცა. მედიცინაში მისი პარალელური სტრუქტურებია: Cochrane Collaboration, რომელიც სისტემატურად ახორციელებს მეციდინაში ექსპერიმენტული მტკიცებულებების გადასინჯვასა და მეტა-ანალიზს: და დურჰამის უნივერსიტეტის კურიკულუმის, შეფასებისა და მენეჯმენტის ცენტრი (CEM). „მტკიცებულება“ აქ, ჩვეულებრივ, ამა თუ იმ სახის რანდომიზებული გაკონტროლებული ცდებიდან მოდის (თყმმს 1999; ჩოე et al. 2000; Thomas and Pring 2004: 95), სადაც აქცენტი ზედმიწევნით შერჩევაზე, გარეშე და კვლევაში ჩართული ცვლადების კონტროლსა და ეფექტის ზომის გაზომვაზე კეთდება. რანდომიზებული, გაკონტროლებული ცდებით მოპოვებული კუმულაციური მტკიცებულება სანდო ცოდნის უზრუნველსაყოფად არის განკუთვნილ. მათზე პოლიტიკა და პრაქტიკა იგება (ჩოე et al. 2000). ამტკიცებენ, რომ ასეთი დაგროვილი, კრებსითი მონაცემები იმის დამამტკიცებელი საბუთია, თუ „რა მუშაობს“, თუმცა, მორისონს ეს მტკიცება საეჭვოდ მიაჩნია.

      ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული პრაქტიკა მედიცინაში ხორციელდება იქ, სადაც ქოჩრანის (1972) რანდომიზებული გაკონტროლებული ცდების აქტიურმა მხარდაჭერამ, სისტემატურმა გადასინჯვამ და დოკუმენტირებამ “კოჰრეინ კოლაბორეიშენის” (Cochrane Collaboration) დაფუძნება მოიტანა შედეგად (Maynard and Chpalmers 1997) და დღეს ეს ორგანიზაცია მთელს მსოფლიოში ფუნცქიონირებს. კარგად დაგეგმილ რაოდენობრივ კვლევებს, რომელთაც ემპირიული მტკიცებულების საფუძვლის განვითარებაში წვლილის შეტანა შეუძლიათ, ხშირად გამოუცდელი, არასაკმარისად შემოწმებული და პრაქტიკაში გადატანილი სქემების ძლიერ ოპოზიციად მიიჩნევენ.

      არც ისე დიდი ხნის წინათ, ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული განათლება სოციალური პოლიტიკის, სოციალური სამუშაოსა (MacDonals 1997) და განათლების (Fith-Gibbon 1997) სფეროებში შევიდა. განათლების სფეროში ამ მიმართულებით წარმოებულ კვლევაში მოწინავე ფიგურები ფიც-გიბონი (1996; 1997; 1999) და ტიმსი (1996) არიან. მათ დურჰამის უნივერსიტეტის კურიკულუმის, შეფასებისა და მენეჯმენტის ცენტრში განათლების სამონიტორინგო ცენტრი დააარსეს. ეს ამ მიმართულებით მომუშავე, მსოფლიოს ერთ-ერთი უმსხვილესი ორგანიზაციაა. ფიც-გიბონის შრომას მრავალდონიან მოდელირებაში გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს. იგი გვასწავლის, როგორ შეიძლება მიზეზშედეგობრიობის ნათელი მტკიცებულებების უზრუნველსაყოფად ექსპერიმენტულ მეთოდებთან ინდიკატორების სისტემების გამოყენება და მზა პასუხს გვაძლევს მის მიერვე დასმულ კითხვაზე: „საიდან ვიცით, რა მუშაობს?“ (Fith-Gibbon 1999: 33)

      ეხმიანება რა ანდერსონსა და ბიდლს (Anderson and Biddle 1991), ფიც-გიბონს მიაჩნია, რომ პოლიტიკოსები თავს არიდებენ მტკიცებულებებს პოლიტიკის წარმოებისას, ხოლო პრაქტიკოსები, ყოველდღიური საქმიანობის აურზაურში, ნაგულისხმევ ცოდნას იყენებენ და არა - რანდომიზებული გაკონტროლებული ცდებით მიღებულს. თუმცა, დამაჯერებელ არგუმენტზე დაყრდნობით (Fith-Gibbon 1997: 35 – 6), ის ამბობს, რომ აუცილებელია ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული მიდგომები, რათა ეჭვქვეშ დავაყენოთ გაუმართავი პრაქტიკების გამოყენება, გადავჭრათ პრობლემები და ავერიდოთ მტკივნეულ პროცედურებს, ასევე, ისეთი ცვლილებები დავნერგოთ, რომლებიც უფრო ეფექტურ სწავლებამდე მიგვიყვანს. გარდა ამისა, ასეთი არგუმენტი, ამტკიცებს იგი, ეფექტის ზომას გვიჩვენებს და არა სტატისტიკურ მნიშვნელოვნებას.

      მიუხედავად იმისა, რომ ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებულ განათლების სფეროში მოპოვებული ინფორმაციის ბუნება საკამათო და საეჭვოა იმ მკვლევარებისთვის, ვისი სიმპათიების (ნებისმიერი მიზეზით) სფეროშიც რანდომიზებული გაკონტროლებული ცდები ვერ ხვდება, ფიც-გიბსონის მოსაზრება ძალაშია და უცვლელი რჩება: განათლების სფეროს მუშაკებს სჭირდებათ მტკიცებულება, რომელზეც თავიანთ მსჯელობებსა და მოქმედებებს დააფუძნებენ. ინდიკატორების სისტემების მთელ მსოფლიოში განვითარება ამის ძალზე სერიოზულ მნიშვნელობას ადასტურებს, მოხდება ეს მონაცემების შეფასებითა და გამოცდით, შედეგების შემოწმებით, მიღწევის დონეების ნაციონალურ და ინტერნაციონალურ დონეზე შედარებით, თუ სასწავლო გარემოს შეფასებით. ემპირიულ მონაცემებზე დაფუძნებული განათლების მიზანი ისაა, რომ სიბნელეში ხელის ცეცების ნაცვლად, პოლიტიკის ფორმირება ინფორმირებული იყოს და პოლიტიკური გადაწყვეტილებების მიღება მოცემული მომენტისთვის არსებულ საუკეთესო მონაცემებს ეფუძნებოდეს და არა - ინტუიციას, იდეოლოგიის, ან პოლიტიკურ ნებას. თითქმის არაეთიკურია განათლების პრაქტიკაში გამოუცდელი და შეუმოწმებელი რეკომენდაციების დანერგვა; ეს ისეთივე არაეთიკურია, როგორც საავადმყოფოს პაციენტთან, მისი თანხმობის გარეშე, შეუმოწმებელი პროდუქტებისა და პროცედურების გამოყენება.

მეტა-ანალიზი

      ბჰადუალისა და პანდას (1991) კვლევა ტიპურია საკლასო სწავლების მეთოდების ეფექტურობის შესწავლისთვის წარმოებული კვლევებისათვის. ასეთი კვლევები ხშირად სააშკარაოზე გამოსვლას ვერ ახერხებენ. განსაკუთრებით მაშინ, როცა ისინი მაღალი დონის კვლევის მოთხოვნებს ვერ აკმაყოფილებენ. მეტა-ანალიზი, მარტივად რომ ვთქვათ, სხვა ანალიზების ანალიზია. ის მოიცავს შედარებადი კვლევების შედეგების მოგროვებასა და ლოგიკურად თანმიმდევრული ანგარიშის სახით გაერთიანებას ძირითადი ეფექტების დასადგენად. ეს ხშირად სტატისტიკური გზით ხდება, თუმცა თვისებრივი ანალიზიც არანაკლებ მნიშვნელოვანია. მეტა-ანალიზის გამოყენების უპირატერობებს შორის ფიც-გიბონი (1985) შემდეგ თვისებებს ასახელებს:

  • მორიდებული, მცირე ზომის ანგარიშები, რომლებიც თაროებზე აწყვია და იმტვერება, შეიძლება გამოსადეგი გახდეს;
  • ცალკეული სტუდენტებისა და ლექტორების ჩატარებული მცირე ზომის კვლევები ღირებული ხდება, ვინაიდან მეტა-ანალიზი მრავალი ასეთი კვლევის შედეგების კოორდინირებას ახდენს თავად კვლევების კოორდინირების გარეშე;
  • კვლევის მთელი ახალი ჟანრი იქმნება ისტორიკოსებისთვის - დროთა განმავლობაში როგორ იცვლება ეფექტის ზომა და ამის ისტორიულ ცვლილებებთან დაკავშირება.

      მაკგოუს (McGaw 1997: 371) მიაჩნია, რომ რაოდენობრივი მეტა-ანალიზი თხრობითი ფორმით წარმოდგენილ ინტუიციას ანაცვლებს ხოლმე (Woods 1995: 389), როგორც სხვადასხვა კვლევის გამჭვირვალედ და გასაგებად სინთეზირების საშუალებას (რაც სასურველია მრავალ სინთეტურ კვლევაში: ჟაცკსონ 1980). კერძოდ, იმ შემთხვევებში, როდესაც ეს კვლევები არსებითად განსხვავდება ერთმანეთისგან. ჯექსონი (1980), კუკი და მისი კოლეგები (Cook et al. 1992: 13), ასევე, ვუდი (1995: 390) მიიჩნევენ, რომ თხრობითი სახით მოცემული მიმოხილვა მიდრეკილია:

  • არ იყოს სრული და ყოველმხრივი, იყოს სელექციური და მხოლოდ კვლევების ქვეჯგუფებს აერთიანებდეს;
  • კვლევის შედეგების მცდარად ინტერპრეტაციისა და დაუწმენდავად, დაუმუშავებლად წარმოდგენისკენ;
  • ტესტების, როგორც ჰიპოთეზების დადასტურების საშუალებების, მნიშვნელოვნებაზე ზედმეტად დაყრდნობისკენ, რის გამოც უყურადღებოდ რჩებათ ის ფაქტი, რომ მნიშვნელოვნების დონეზე ძირითად გავლენას შერჩევის მოცულობა ახდენს და ეფექტის ზომა ყურადღების მიღმა რჩებათ;
  • იმისკენ, რომ მიმომხილველები ვერ აცნობიერებენ, შემთხვევითი შერჩევის შეცდომის წვლილს სხვადასხვა კვლევის შედეგების ცვალებადობაში; 
  • იმისკენ, რომ ყურადღების მიღმა დარჩეთ, რამდენად გაშუალებულია შერჩევის მახასიათებლები კვლევის შედეგებით;
  • იმისკენ, რომ ყურადღების მიღმა რჩებათ კვლევაში შუალედური ცვლადების მნიშვნელობა;
  • არაგამეორებადობისკენ, ვინაიდან გასაგებად არ აღწერენ კვლევის შედეგების ინტეგრირების პროცედურებს.

      1970-იანი წლების დასასრულს გლასმა და მისმა კოლეგებმა (Glass and Smith 1978; Glass et al. 1981), ასევე, სხვა მკვლევრებმა (მაგალითად, Hedges and Olkin 1985; Hedges 1990; Rosenthal 1991) ნარატიული ინტუიციის ჩასანაცვლებლად, კვლევის შედეგების სინთეზირების რაოდენობრივი მეთოდი შეიმუშავეს. მეტა-ანალიზი, არსებითად - „ანალიზის ანალიზი“, მთელ რიგ ცალკეულ და განსხვავებულ კვლევებში განზოგადებების რაოდენობრივად გამოსახვის საშუალებებაა. ის უკვე არსებულ კვლევებში ნაკლოვანებების აღმოსაჩენადაც გამოიყენება, რათა სამომავლოდ შესაძლებელი იყოს კვლევით პროექტებში ახალი ელემენტების გათვალისწინება. ის მარტივია გამოსაყენებლად და ადვილი - გასაგებად, თუმცა, სტატისტიკური პროცედურები, რომლებიც ამ მეთოდს ზურგს უმაგრებენ, საკმაოდ რთულია. აქ შედის სხვადასხვა კვლევის შედეგების კვანტიფიკაცია და სინთეზი რომელიმე საერთო საზომის მიხედვით, ჩვეულებრივ, ეს არის ეფექტის ზომის შეფასებების ნაკრები და ეფექტის ზომისა და სინთეზირებაში მონაწილე კვლევების სხვა მახასიათებელთა ურთიერთმიმართების ანალიზი. სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით სუსტდება და ბათილდება სხვა ისეთი გამაჭუჭყიანებელი ფაქტორები, როგორიცაა შერჩევის შეცდომა, გაზომვის შეცდომები და დიაპაზონის შეზღუდვა. კვლევის შედეგები განზოგადებისთვის მნიშვნელოვანი კატეგორიების მიხედვით კოდირდება (Glass et al. 1981) ისე, რომ შესაძლებელი ხდება შედეგების თანმიმდევრულობის დანახვა, რომელიც ტრადიციული ინტუიციისა და ნარატიული მეთოდების გამოყენების შემთხვევაში თვალთახედვის მიღმა დარჩებოდა.

      ფიც-გიბონი (1985: 45) ამ ტექნიკას ასე ხსნის: მეტა-ანალიზში ცვლადების ეფექტები მათი ეფექტის ზომის თვალსაზრისით შეისწავლება. სხვა სიტყვებით, იმის მიხედვით, თუ რამხელა განსხვავებას ქმნიან ისინი და არა მხოლოდ იმის მიხედვით, სტატისტიკურად მნიშვნელოვანია თუ არა ცვლადი ეფექტი ისეთ შემთხვევითად აღებულ დონეზე, როგორიც 5 პროცენტია. ვინაიდან ეფექტის ზომებზე კეთდება აქცენტი, გაცილებით იოლი ხდება, მიღებული შედეგების საგანმანათლებლო მნიშვნელოვნებაზე გავაკეთოთ კონცენტრირება და სტატისტიკური მნიშვნელოვნების მიხედვით არ ვეცადოთ მათი მნიშვნელობის შეფასებას. საბოლოოდ, სტატისტიკურ მნიშვნელოვნებას შეგვიძლია თავისი ადგილი მივუჩინოთ - ეს არის ერთ-ერთი იმ მრავალ საფრთხეთაგანი, რომელიც შინაგან ვალიდობას შეიძლება დაემუქროს. ეფექტის ზომის მნიშვნელოვნების დონეზე ზემოთ დაყენება ძალიან მნიშვნელოვანი ნაბიჯია (ასევე იხილეთ თავი 24) და სარგებლიანობის განსაზღვრის მნიშვნელოვნების დონეებში შემთხვევითად დაწესებული ზღვარის ნაცვლად „მიზნისთვის შესატყვისობის“ აქცენტირებაზე მიგვითითებს (ეფექტის ზომა უნდა ერგებოდეს მკვლევრის მიზნებს).

      ტერმინი „მეტა-ანალიზი“ 1976 წლიდან იღებს სათავეს (Glass 1976). მეტაანალიზის ადრეული ფორმები კომბინირებული ალბათობებისა და სიხშირეების გამოთვლებს იყენებდა და შედეგები განსაზღვრულ კატეგორიებში ხვდებოდა (მაგალითად, მოცემულ დონეებზე სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი), თუმცა, შერჩევების განსხვავებული მოცულობების პრობლემებმა სიმკაცრე დაარღვიეს (მაგალითად, დიდი შერჩევების შემთხვევაში ტრივიალური ეფექტები დააკმაყოფილებდა მნიშვნელოვნების დონეს, ხოლო მცირე მოცულობის შერჩევებიდან მიღებული მნიშვნელოვანი მონაცემები შეუმჩნეველი დარჩებოდა, რადგან ვერ მიაღწევდა სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონეს) (Light and Smith 1972; Glass et al. 1981; McCraw 1997: 371). გლასი (1976) და გლასი და მისი კოლეგები (1981) ანალიზის სამ დონეს გამოყოფენ:

  • მონაცემების პირველადი ანალიზი;
  • მეორადი ანალიზი, განმეორებითი ანალიზი სხვა სტატისტიკების გამოყენებით;
  • მეტა-ანალიზი: შედეგების ინტეგრირებისათვის რამდენიმე კვლევის შედეგების სტატისტიკურად გააანალიზება.

      გლასი და მისი კოლეგები (1981) და ჰანტერი და მისი კოლეგები (1982) ცხრაეტაპიან პროცედურას გვთავაზობენ:

  1. სამიზნე (დამოუკიდებელი და დამოკიდებული) ცვლადების გამოყოფა;
  2. იმ კვლევების იდენტიფიცირება, რომლებიც მკვლევრისთვის საინტერესო ცვლადებით ხასიათდებიან;
  3. თითოეული კვლევის იმ მახასიათებლების მიხედვით კოდირება, რომლებიც შეიძლება შედეგების და ეფექტის ზომების პრედიქტორები იყვნენ (მაგალითად, მონაწილეების ასაკი, სქესი, ეთნიკური წარმომავლობა, ექსპერიმენტული ზემოქმედების ხანგრძლივობა);
  4. ცვლადების თითოეული წყვილისთვის (დამოკიდებული და დამოუკიდებელი ცვლადების) გამოთვლის გამოყენებით ეფექტის ზომების შეფასება (იხილეთ Glass 1977), ეფექტის ზომების შერჩევის მოცულობის მიხედვით შეწონვა;
  5. ყველა კვლევის ეფექტის ზომების საშუალო და სტანდარტული გადახრის ანუ კვლევების დისპერსიის გამოთვლა;
  6. შერჩევის შეცდომების, გაზომვის შეცდომებისა და დიაპაზონის შეზღუდვის ეფექტების განსაზღვრა;
  7. თუ VI ეტაპზე ჩამოთვლილ საკითხებს დისპერსიის დიდი წილი მიეწერება, მაშინ ეფექტის ზომის საშუალო ცვლადების ურთიერთმიმართების ზუსტ შეფასებად შეგვიძლია მივიჩნიოთ;
  8. თუ VI ეტაპზე ჩამოთვლილ საკითხებს არ მიეწერებათ დისპერსიის დიდი წილი, მაშინ განხილულ უნდა იქნას ის სამიზნე მახასიათებლები, რომლებიც კვლევის ეფექტებთან კორელირებენ.

      კუკი და მისი კოლეგები (1992: 7 12) ინტეგრაციული მიმოხილვის, როგორც კვლევის პროცესის, ხუთეტაპიან მოდელს გვთავაზობენ:

  1. პრობლემის ფორმულირება. ამ ეტაპზე ხარისხიანი მეტა-ანალიზი მკაცრი უნდა იყოს და სათანადო ყურადღება მიაქციოს მიმოხილვის სქემას, პროცესსა და ანალიზს;
  2. მონაცემების მოგროვება, როდესაც მიმოხილვისთვის შერჩეული კვლევები მიზნისთვის შესატყვისობით უნდა ხასიათდებოდნენ;
  3. მონაცემების ამოღება და ანალიზი, როდესაც არაექსპერიმენტულ კვლევაში განიხილება, რომლის მაგალითიც ინტეგრაციული მიმოხილვა და ვალიდობის საფრთხეებია. აქ ვალიდობა მიზნისთვის შესატყვისობით, კოდირებაში სანდოობით და ორიგინალური კვლევის მეთოდოლოგიური სიმკაცრისადმი ყურადღებით უნდა ხასიათდებოდეს;
  4. ანალიზი და ინტერპრეტაცია, როდესაც რამდენიმე კვლევის დაგროვილი შედეგები კომპლექსურ მონაცემებად უნდა იქნას განხილული და პედანტური სტატისტიკური ანალიზის გამოყენებით ინტერპრეტირებული.

      ფიც-გიბონი (1984: 141 –2) მეტა-ანალიზის წარმოების ოთხ ეტაპს გამოჰყოფს:

  1. კვლევების მოძებნა (მაგალითად, გამოქვეყნებული, გამოუქვეყნებელი, მიმოხილვები), საიდანაც დაითვლება ეფექტის ზომები;
  2. კვლევის მახასიათებლების კოდირება (მაგალითად, თარიღი, პუბლიკაციის სტატუსი, სქემის მახასიათებლები, სქემის ხარისხი, მკვლევრის სტატუსი);
  3. ეფექტის ზომების ისე გაზომვა (მაგალითად, ექსპერიმენტული ჯგუფის ზქულის სახით საკონტროლო ჯგუფის განაწილებაში ლოკალიზება), რომ შესაძლებელი იყოს შედეგების ერთ სკალაზე გაზომვა, „ხორკლიანი მონაცემების“ გაკონტროლება (მონაცემების დიდი ერთობლიობიდან არადამოუკიდებელი მონაცემები);
  4. ეფექტის ზომების კორელირება კონტექსტის ცვლადებთან (მაგალითად, კარგად და ცუდად გაკონტროლებულ კვლევებს შორის განსხვავებების დადგენა).

      მეტა-ანალიზში ეფექტის ზომაა (მაგალითად, კოჰენის დ და ეტა კვადრატი) პრიორიტეტული სტატისტიკური სიდიდე და არა - სტატისტიკური მნიშვნელოვნება. ამ საკითხს წიგნის მეხუთე ნაწილში განვიხილავთ. ეფექტის ზომა გვიჩვენებს ფენომენის მოცემულობის ხარისხს, ანუ იმას, თუ რამდენად არ დასტურდება ნულოვანი ჰიპოთეზა. ვუდი (1995: 393) გამოთქვამს მოსაზრებას, რომ ეფექტის ზომის გამოთვლა შესაძლებელია მნიშვნელოვნების დონის შერჩევის ზომაზე გაყოფით. გლასი და მისი კოლეგები (1981L 29, 102) ეფექტის ზომას შემდეგნაირად ითვლიან:

      ჰეჯისი (Hedges 1981) და ჰეჯისი და მისი კოლეგები (1982) ალტერნატიულ განტოლებებს გვთავაზობენ შერჩევის მოცულობის ცვალებადობის გამო განხორციელებული დიფერენციალური შეწონვების გასათვალისწინებლად. ეფექტის ზომების ორ ინდექსს, რომელიც ყველაზე ხშირად გამოიყენება, სტანდარტიზებული საშუალოების სხვაობა და კორელაციები წარმოადგენს (Hunter et al. 1982: 373), თუმცა, ისეთი არაპარამეტრული სტატისტიკების გამოყენებაც შეიძლება, როგორიცაა მედიანა. ლიპსი (Lipsey 1992: 93 – 100) ასახელებს სტატისტიკურ ტესტებს, რომლითაც შესაძლებელია ეფექტის ზომებთან, ეფექტის ზომის საშუალოებთან და ჰომოგენურობასთან მუშაობა. აქედან ნათელია, რომ გლასი და სხვები უშვებენ, რომ მეტა-ანალიზი მხოლოდ კონკრეტული სახის - ექსპერიმენტული - კვლევებისთვის შეიძლება განხორციელდეს და არა - ყველანაირი სახის კვლევისთვის. ამან შეიძლება შეიზღუდოს მისი გამოყენების არეალი.

      გლასი და მისი კოლეგები (1981) მიიჩნევენ, რომ მეტა-ანალიზი განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც ის გამოუქვეყნებელ დისერტაციებზე ხორციელდება, ვინაიდან მათში ხშირად უფრო სუსტი კორელაციებია მოცემული, ვიდრე - გამოქვეყნებულ ნაშრომებში და ამიტომ მოქმედებს, როგორც არასწორი და უფრო შთამბეჭდავი განზოგადებების მუხრუჭი. ამტკიცებენ (Cooper and Rosenthal 1980), რომ მეტა-ანალიზი II გვარის შეცდომებისთვის (ეფექტის ვერ აღმოჩენა, როდესაც ის რეალურად არსებობს) თავის არიდების, კვლევის შედეგების უფრო მკაცრად, ზუსტად და სისტემატურად სინთეზირების და სამომავლო კვლევებისთვის ჰიპოთეზების გენერირების საშუალებაა. თუმცა ჰეჯისი და ოლკინი (1980) და კუკი და მისი კოლეგები (1992: 297) აჩვენებენ, რომ შერჩევაში ჩართული კვლევების რაოდენობის ზრდასთან ერთად მატულობს II გვარის შეცდომების დაშვების ალბათობაც.

      ამასთან, როზენთალი (1991) გვთავაზობს I გვარის შეცდომების (ეფექტის აღმოჩენა, რომელიც რეალურად არ არსებობს) თავიდან არიდების მეთოდს. ეს მეთოდი იმის დადგენას ეფუძნება, თუ რამდენი საშუალოდ ნულის ტოლი შედეგის მქონე გამოუქვეყნებელი კვლევა უნდა ჩატარდეს, რომ სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი გამოქვეყნებული კვლევები დააბალანსოს. ერთ-ერთი მაგალითისთვის ის ასახელებს შეფარდებას 277:1, შესაბამისად, გამოუქვეყნებელი და გამოქვეყენებული კვლევებისთვის და ამით გამოქვეყნებულ კვლევებში შეზღუდულ მიკერძოებულობაზე მიუთითებს.

      მეტა-ანალიზსაც ჰყავს თავისი კრიტიკოსები (მაგალითად, Wolf 1986; Elliott 2001: Thimas and Pring 2004). ვულფი (1986:L14-17) ექვს ძირითად სფეროზე მიუთითებს:

  • რთულია ლოგიკური დასკვების გამოტანა კვლევებიდან, რომლებიც განსხვავებულ ექპერიმენტულ ზემოქმედებას, საზომებს, ცვლადების განსაზღვრებებსა და მონაწილეებს იყენებენ;
  • ცუდად დაგეგმილი კვლევების შედეგები უმაღლესი ხარისხის კვლევების შედეგების გვერდით იკავებენ ადგილს;
  • უპირატესობა ენიჭება გამოქვეყნებულ და არა - გამოუქვეყნებელ კვლევას;
  • გამოიყენება ერთ კვლევაში მიღებული რამდენიმე შედეგი, რაც მთლიან მეტაანალიზს უფრო სანდო გარეგნობას სძენს, ვიდრე რეალურადაა, ვინაიდან მონაცემები დამოუკიდებელი არ არის;
  • უპირატესობა ენიჭება ძირითად ეფექტებს და ყურადღების მიღმა რჩება ურთიერთქმედების ეფექტები;
  • მეტა-ანალიზს „მავნე შედეგები“ შეიძლება მოჰყვეს (Wolf 1986: 16), რადგან მისი თვალსაჩინო ობიექტურობა და სიზუსტე შეიძლება კვლევების პროცედურულ არაქმედუნარიანობას ფარავდეს.

      ამ კრიტიკაზე ვულფი (1986) მტკიცე თეორიულ და ემპირიულ პასუხს იძლევა. იგი (1986: 55 – 6) მკაცრი და სწორი მეტა-ანალიზის განხორციელების ათსაფეხურიან პროცესს გვთავაზობს:

  1. 1. ნათლად განსაზღვრეთ ანალიზში კვლევების ჩართვის და გამორიცხვის კრიტერიუმები;
  2. მოძებნეთ გამოუქვეყნებელი კვლევები;
  3. შეიმუშავეთ კოდირების კატეგორიები, რომელიც არჩეული კვლევების ყველაზე ფართო დიაპაზონს მოიცავს;
  4. მოიძიეთ ურთიერთქმედების ეფექტები და ცალ-ცალკე შეისწავლეთ მრავალი დამოუკიდებელი და დამოკიდებული ცვლადი;
  5. შეამოწმეთ შედეგების ჰეტეროგენურობა და ცალკე მდგომი მონაცემების ეფექტები, გრაფიკურად გამოსახეთ შედეგების განაწილებები;
  6. შემოწმეთ შემფასებელთა შორის კოდირებაში თანხმობის სანდოობა;
  7. ეფექტის ზომის ინდიკატორები გამოიყენეთ და არა - სტატისტიკური მნიშვნელოვნება;
  8. მიღებულ შედეგებზე შერჩევის მოცულობის გავლენის სანახავად გამოთვალეთ მოურგებელი (ნედლი) და შეწონილი კრიტერიუმები და ეფექტის ზომები;
  9. გამოიყენეთ მიმოხილვის თვისებრივი და რაოდენობრივი მეთოდები;
  10. დააფიქსირეთ განხორციელებული მეტა-ანალიზის შეზღუდვები.

      ამ ჩამონათვალს შეგვიძლია დავამატოთ კვლევის კითხვები, კვლევის თეორიული ჩარჩო, მიმოხილვის პროცესის აღწერა, ნაშრომების ძიებისა და მოპოვების სტრატეგიები და ის მეთოდები, რომლითაც განხორციელდა რამდენიმე კვლევის შედეგების სინთეზი (Thomas and Pring 2004: 54 – 5)

      გორარდი (2001: 72 – 3) მეტა-ანალიზის წარმოების ოთხსაფეხურიან მოდელს გვთავაზობს:

  1. შეაგროვეთ ყველა სათანადო კვლევა;
  2. შეაფასეთ თითოეული კვლევა „მისი ზომისა და ხარისხის მიხედვით“;
  3. ჩამოწერეთ გამოყენებული შედეგების საზომები;
  4. შეგროვებული მონაცემების ბუნების მიხედვით აარჩიეთ შედეგების დაგროვების მეთოდი (მაგალითად, იმ კვლევების დათვლა, რომლებშიც მიიღეს ეფექტი და რომლებშიც ვერ მიიღეს ეფექტი, ან კვლევების ეფექტის ზომების საშუალოს გამოთვლა)

      ევანსი და ბენეფილდი (Evans and Benefield 2001: 533 – 7) ემპირიული მტკიცებულებების სისტემატური მიმოხილვის ექვს პრინციპს ასახელებს:

  • კვლევის კითხვის ნათლად ფორმულირება;
  • რელევანტური კვლევების სისტემური, სრული და ამომწურავი ძიება;
  • ანალიზში კვლევების ჩართვის და გამორიცხვის ნათელი კრიტერიუმების (მონაცემების ამოღების კრიტერიუმების ჩათვლით) განსაზღვრა და გამოყენება: გამოქვეყნებული, გამოუქვეყნებელი, ციტირების დეტალები, სამეტყველო ენა, სიტყვა-გასაღებები, დაფინანსება, კვლევის ტიპი (მაგალითად, პროცესზე ან შედეგზე ფოკუსირებული, პროსპექტული ან რეტროსპექტული), ექსპერიმენტული ზემოქმედების (ჩარევის) ბუნება, შერჩევის მახასიათებლები, კვლევის დაგეგმვა და პროცესი, შედეგების შეფასება;
  • თითოეულ კვლევაში გამოყენებული მეთოდოლოგიის ხარისხის შეფასება (მაგალითად, ექსპერიმენტისა და შერჩევის სახეობა, შედეგების საზომების წარმოდგენა);
  • სტრატეგიების დაწვრილებითი აღწერა კვლევების არჩევასა და განხილვაში მიკერძოებულობის შემცირების მიზნით;
  • კვლევების მიმოხილვისთვის გამოყენებული მეთოდოლოგიის გამჭვირვალობა.

      გორარდი (2001) აღიარებს, რომ მეტა-ანალიზში შეიძლება სუბიექტურობა შეიპაროს. ვინაიდან, იგი იმდენადაა დამოკიდებული იმ შედეგების ხარისხზე, რომელთა სინთეზირებაც უნდა მოხდეს, რომ დაინტერესებულმა პირებმა მონაცემთა ბაზის ნაკლოვანებები და შერჩევის შეზღუდვები შეიძლება, უბრალოდ, გაამრავლონ (მაგალითად, სცადონ არაშედარებადის შედარება). ჰანტერი და მისი კოლეგები (1982) მიიჩნევენ, რომ გასათვალისწინებელია შერჩევის შეცდომა და სხვა ფაქტორების გავლენა, რომლითაც დადგენილი ეფექტის ზომების დისპერსიის 75 პროცენტზე ნაკლები უნდა აიხსნას, რათა შედეგები მისაღები იყოს და შესაძლებელი გახდეს მათი კოდირების კატეგორიებში გადანაწილება. აქ ყველაფერი ნათელია: კოდირების კატეგორიები უნდა გვიჩვენებდეს მათი სიზუსტის დონეს, მათ სანდოობასა (მაგალითად, შემფასებელთა შორის თანხმობის სანდოობა, იხილეთ თავი 6) და ვალიდობას (McGaw 1997: 376 – 7).

      იმ ბრალდების საპასუხოდ, რომ მიკერძოებულობა არჩევისას ისეთივე ძლიერი იქნება გამოქვეყნებული და გამოუქვეყნებელი კვლევების მომცველ მეტა-ანალიზში, როგორც ერთი ავტორის მიერ გამოქვეყნებულ ნაშრომში, გლასი და მისი კოლეგები (1981: 226 – 9) ამტკიცებენ, რომ აუცილებელია გამოქვეყნებულ ნაშრომებში გაკეთებული ხმამაღალი განაცხადებისა და გამოუქვეყნებელ ნაშრომებში ნაპოვნი მორიდებული განცხადებების დაპირისპირება.

      ტრიპის თქმით (Tripp 1985), ვინაიდან (ბევრი) კვლევის რაოდენობრივი ბუნება თითოეულ შემთხვევაში მხოლოდ რამდენიმე საერთო ცვლადის გაზომვას მოითხოვს, ის, ცვლადების რაოდენობის თვალსაზრისით, შერჩევის მოცულობას უფრო ზრდის, ვიდრე - მონაცემების კომპლექსურობას. მეტა-ანალიზი რისკავს და ისეთი კვლევების სინთეზირებას ცდილობს, რომლებიც საკმარისად არ ჰგვანან ერთმანეთს იმისათვის, რომ ამის კანონიერად გაკეთების საშუალებას იძლეოდნენ (Glass et al. 1981: 22; McGaw 1997: 372). ამის ანალოგიური სიტუაცია გვექნება, ზეთისა და წყლის „სითხეების“ კატეგორიაში გაერთიანება რომ მოვინდომოთ. მეტა-ანალიზი იტყოდა, რომ შესაძლებელია კვლევებს შორის განსხვავებებისა და შედეგებისადმი მათი დამოკიდებულებების კოდირება და მეტა-ანალიზისთვის დაქვემდებარება. აიზენკს (Eysenck 1978) მიაჩნია, რომ ადრეული მეტა-შეფასების კვლევები ვაშლებს ფორთოხლებთან ურევდნენ. მორისონი (2001b) კითხულობს:

      როგორ უნდა დავრწმუნდეთ, რომ მეტა-ანალიზი სამართლიანია, თუ ცალკეული ექსპერიმენტების ჰიპოთეზები არაიდენტურია, თუ ჰიპოთეზები იდენტური კონსტრუქტებით არ იყო ოპერაციონალიზებული და თუ არ იყო იდენტური ცალკეული რანდომიზებული, გაკონტროლებული ცდების მიმდინარეობა (მაგალითად, ვადები, ექსპერიმენტული ზემოქმედებები და პროგრამები, საკონტროლო ჯგუფები, ჯგუფების შედგენის პროცედურები, მონაწილეების მახასიათებლები და გამოყენებული საზომები)?
(Morrisson 2001b: 78)

      მიუხედავად იმისა, რომ გლასი და მისი კოლეგები (1982: 218 – 20) პასუხობენ ასეთ ბრალდებებს, ფაქტი მაინც სახეზეა (McGaw 1997): მეტა-ანალიზში არსებობს რისკი იმისა, რომ განურჩევლად განიხილონ დიდი მოცულობისა და ზოგჯერ არათანმიმდევრული კვლევითი ლიტერატურა.

      ასევე, გაუგებარია, მეტა-ანალიზის დროს როგორ განასხვავებენ ერთმანეთისგან „კარგ“ და „ცუდ“ კვლევებს, მაგალითად, მეთოდოლოგიურად მყარ და ცუდად აგებულ კვლევებს (Cook et al. 1992: 297). სმითი და გლასი (1977) და ლევაჩიცი და გლატერი (Levačić and Glatter 2000) მიიჩნევენ, რომ კვლევის მეთოდოლოგიის ხარისხის მიუხედავად, შესაძლებელია მისი შედეგების გამოყენება, თუმცა, გლასი და სმითი (1978) და სლავინი (1984A; 1984G) კლასის ზომის ეფექტების კვლევაში მიუთითებენ, რომ მეთოდოლოგიის ხარისხი ქმნის განსხვავებას. გლასი და მისი კოლეგები (1981: 220 – 6) ეფექტურად პასუხობენ „ცუდი“ კვლევებიდან მონაცემების გამოყენების ბრალდებას, ამტკიცებენ რა, რომ, სხვა მოსაზრებებთან ერთად, ერთად აღებული ბევრი სუსტი კვლევა ძლიერ დასკვნას ქმნის და რომ ვალიდური და ნაკლებად ვალიდური კვლევების ექსპერიმენტულ ეფექტთა ზომებს შორის გასაოცრად მცირე განსხვავებაა (Glass et al. 1981: 221, 226).

      გარდა ამისა, ვუდი (1995: 296) გამოთქვამს მოსაზრებას, რომ მეტა-ანალიზი ზედმეტად ამარტივებს შედეგებს იმით, რომ საერთო ეფექტებზე კონცენტრირდება და უყურადღებოდ ტოვებს შუალედური ცვლადების ურთიერთქმედებას. იმ ბრალდების საპასუხოდ, რომ მეტა-ანალიზი ხშირად მონაცემების დიდ მასივებზე ტარდება, სადაც ერთი კვლევიდან რამდენიმე შედეგი მიიღება (ანუ მონაცემები არ არის დამოუკიდებელი) და ამიტომ არასანდოა, გლასი და მისი კოლეგები (1981: 153 - 216) მიუთითებენ, თუ როგორ შეიძლება ამის დაძლევა მონაცემების ანალიზის დახვეწილი და კარგად დამუშავებული ტექნიკებით. და ბოლო, პრაქტიკული საკითხია ის დრო, რომელიც სჭირდება არა მარტო ადვილად საპოვნელი კვლევების გამოყენებას (როგორც წესი, დიდმასშტაბიანი გამოქვეყნებული ნაშრომები), არამედ უფრო მცირე ზომის გამოუქვეყნებელი კვლევების მოძიებას და ანალიზში ჩართვას. ამ უკანასკნელის უარყოფის ეფექტი შეიძლება მეტა-ანალიზის იმთავითვე ტენდენციურობის სახით გამოვლინდეს.

      ყველაზე მეტად სწორედ ყოველი რაოდენობრივი კვლევიდან განზოგადებებისკენ ტრადიციული სწრაფვა აფერხებს მონაცემთა ისეთი ბაზის შექმნას, რომელიც ადეკვატურად ასახავდა განათლების სოციალური ბუნების სირთულეს. „კარგი“ და „ცუდი“ ექსპერიმენტული კვლევების კუმულაციური ეფექტები გრაფიკულად არის წარმოდგენილი 13.6. ჩანართში

--------------------

ჩანართი 13.6
კლასის ზომა და სწავლა კარგად და ცუდად გაკონტროლებულ კვლევებში

წყარო: ადაპტირებულია Glass and Smith 1978

--------------------

მეტა-ანალიზის მაგალითი განათლების სფეროდან

      გლასი და სმითი (1978) და გლასი და მისი კოლეგები (1981: 35 – 44) გამოყოფენ 77 ემპირიულ კვლევას, რომელიც კლასის ზომისა და მოსწავლეების სწავლის ურთიერთმიმართებას შეეხება. ამ კვლევებში გაკეთებულია უფრო დიდი და უფრო პატარა კლასების 725 შედარება. ეს შედარებები თითქმის 900,000 ყველა ასაკისა და ყველანაირი სასკოლო საგნების სწავლისადმი მიდრეკილების მოსწავლისგან მიღებულ მონაცემებს ეყრდნობა. რეგრესიული ანალიზის გამოყენებით 725 შედარება ერთ მრუდში გაერთიანდა, რომელიც ზოგადად კლასის ზომასა და მიღწევას შორის მიმართებას გვიჩვენებს. მრუდმა გამოავლინა გარკვეული უკუკავშირი კლასის ზომასა და მოსწავლის სწავლას შორის. როდესაც მკვლევრებმა ჰიპოთეზაში გათვალისწინებული სხვადასხვა პირობებისთვის მსგავსი მრუდები მიიღეს, ბაზისური ურთიერთმიმართება უნდა შეცვლილიყო (მაგალითად, სწავლის საფეხური, საგანი, მოსწავლის უნარი და ა. შ.), თუმცა რეალურად არც ერთმა ამ კონკრეტულმა ვითარებამ არ შეცვალა ბაზისური ურთიერთმიმართება. მრუდს, არსებითად, მხოლოდ ერთი ფაქტორი ცვლის - ორიგინალური კვლევა ექსპერიმენტული თვალსაზრისით ადეკვატურად იყო თუ არა გაკონტროლებული უფრო მცირე და უფრო დიდ კლსებში მოხვედრილ მოსწავლეებსა და მასწავლებლებს შორის საწყისი განსხვავებების მიხედვით.

ტეგები: Qwelly, ანალიზი, ექსპერიმენტი, კვლევის_მეთოდები, სოციოლოგია

ნახვა: 3766

ღონისძიებები

ბლოგ პოსტები

Dive In to the Beat: An Introduction to Hearing Rap Audio

გამოაქვეყნა EFTcheat_მ.
თარიღი: მარტი 28, 2024.
საათი: 4:30am 0 კომენტარი







Rap tunes, with its infectious beats, poetic lyrics, and charming storytelling, happens to be a dominant pressure within the audio business and a cultural phenomenon throughout the world. From its humble beginnings from the streets of New York City to its latest standing as a worldwide genre influencing vogue, language, and social actions, rap has progressed into a diverse and dynamic art type embraced by hundreds of thousands. For anyone who is new to rap or seeking to…

გაგრძელება

Study Recombinant Protein Creation

გამოაქვეყნა EFTcheat_მ.
თარიღი: მარტი 27, 2024.
საათი: 12:00am 0 კომენტარი







Proteins tend to be the workhorse molecules that generate nearly each Organic program. Using the escalating recognition of the purpose of proteins in numerous investigate and production things to do, basically isolating them from their natural host cells are unable to meet the escalating need of the market. Chemical synthesis can be not a practical option for this endeavor a result of the size and complexity of proteins. As a substitute, the developments manufactured…

გაგრძელება

Gradient Media in Biomedical Investigate

გამოაქვეყნა EFTcheat_მ.
თარიღი: მარტი 26, 2024.
საათი: 11:30pm 0 კომენტარი







In the realm of biomedical study, the quest for precise separation and isolation methods has led scientists to explore revolutionary solutions. Among these, Axis-Protect Density Gradient Media stands out to be a formidable Device, revolutionizing the best way we isolate cells, organelles, and particles in various applications starting from medical diagnostics to standard analysis.



Density gradient centrifugation has extended been a cornerstone system in Organic…

გაგრძელება

კანონი ოჯახური ღირებულებებით და საუმცირესობოდ, ხელმომწერების მარში და პრემიერი სომხეთში

გამოაქვეყნა Giorgi_მ.
თარიღი: მარტი 25, 2024.
საათი: 11:32pm 0 კომენტარი

დღეს საქართველოს ეკლესიის ავტოკეფალიის აღდგენის დღეა. ცხადია, ამ საკითხზე ტრადიციული მილოცვები გავრცელდა. თუმცა დღის მთავარ თემად კვლავ პოლიტიკური ამბები ლიდერობდა და საარჩევნო წელს, არჩევნებისთვის მოფიქრებული და რედაქტირებული კანონები. გამორჩეული იყო ოჯახური ღირებულებებით წარმოდგენილი კანონპროექტი ლჯბთ თემის უფლებების შემცირებით, ასევე, საარჩევნო ბარიერები, უმცირესობათა დღესასწაულები და ა.შ. დღის მთავარი…

გაგრძელება

Qwelly World

free counters