Scientific journal

Научное обозрение. Педагогические науки

ISSN 2500-3402

ПИ №ФС77-57475

Анализ публикаций по проблеме познавательных барьеров, позволяет утверждать, что среди проблем педагогики, формулируемых в рамках принципа развивающегося образования, проблема познавательных затруднений, возможно, является наиболее интригующей. В самом деле, казалось бы очевиден тот факт, что абитуриенты относятся к разряду обучаемых, которые должны быть подготовленными для усвоения предлагаемого им материала. Поэтому третью составляющую триады «чему учить, как учить, как учиться » можно было бы считать если ненадуманной, то играющей подчиненную роль. По крайней мере, по отношению к двум другим частям обозначенной триады она должна быть менее значимой. Однако исследования, выполненные в восьмидесятых – девяностых годах прошлого века показали, что немалый резерв на пути дальнейшего совершенствования методики обучения связан с готовностью (способностью) субъекта усваивать предлагаемый ему материал. Более того, исследователи пришли к заключению, что существуют не только закономерности понимания учебного материала, но и закономерности его непонимания. В результате за счет третьей составляющей триады (как учиться) был расширен круг вопросов, поиск ответов на которые стал необходимым этапом учебного процесса. Естественно, что принципиальным моментом в этом плане является поиск общедидактических аспектов, объясняющих причины познавательных барьеров.

В существующей на сегодня трактовке упомянутая выше педагогическая триада была сформулирована сравнительно недавно – примерно пятнадцать лет назад. Хотя, конечно, исследования в этом направлении начались, по-видимому, порядка двадцати пяти – тридцати лет назад (см. [7,10-12] и приведенную там литературу). Считается, в частности, что этапным оказался предложенный в 1993 году принцип дополнительности в педагогике (аналогично принципу дополнительности Бора в физике). Наконец, в 1997 году были сформулированы познавательные барьеры, обусловливаемые как раз третьей составляющей выше обозначенной триады. Фактически благодаря исследованиям, выполненным, прежде всего, А.А. Пинским, А.И. Пилипенко, Г.Г. Гранатовым, В.А. Попковым, А.В. Коржуевы, Е.В. Шевченко, было обозначено новое научное направление в педагогике, которое представляется чрезвычайно перспективным с точки зрения проведения востребованных научных исследований.

В процессе обучения учебная информация может восприниматься, либо по какой-то причине не восприниматься. Кроме того, она может быть неверно интерпретирована или просто искажена в ходе ее обработки. Вследствие этого вполне закономерно складываются соответствующие негативные явления в учебной мыслительной деятельности обучаемого, которые предлагается идентифицировать как познавательные барьеры, т.е. совокупность явлений, отрицательно влияющих на субъективно-познавательные возможности обучаемого. В реальных условиях индикатором проявления таких барьеров является степень интеллектуальной готовности обучаемого к усвоению учебного материала. Выявив указанную готовность, можно затем констатировать проявление тех или иных познавательных барьеров, с которыми студенты включаются в учебный процесс.

Существует четыре уровня проблемы связанной с третьей составляющей, упоминаемой выше педагогической триады. Первый уровень – это типы барьеров как таковые; второй – признаки их проявления; третий уровень, который мы предлагаем называть технологическим, должен включать методики выявления познавательных барьеров. Если первые два уровня можно считать содержательно наполненными, то третий уровень в этом отношении все еще открыт для исследователей. И, наконец, четвертый уровень, на котором замыкаются первые три, отражает проявление барьеров в реальном учебном процессе. Необходимость проведения таких исследований продиктована актуальностью проблемы познавательных барьеров именно на технологическом уровне.

Можно констатировать, что к концу девяностых годов двадцатого века исследования проблемы познавательных затруднений достигли стадии, когда стала очевидна необходимость непосредственного включения в организацию (планирование) учебного процесса мероприятий, направленных на преодоление упомянутых барьеров. Ясно, что для этого необходимо иметь соответствующие методики, которые к началу наших исследований, результаты которых отражены в работах [1-6] еще не были разработаны. Таким образом, на первый план вышла проблема реализации теоретических разработок. Необходимо подчеркнуть, что это отнюдь не просто техническая задача. В самом деле, совсем не очевидно, каким образом преломить проблему познавательных барьеров к той реальной среде, в которой происходит учебный процесс. Такая среда, как известно, имеет свою специфику в каждом вузе, каждом регионе, наконец, в каждой учебной группе.

Концепция познавательных барьеров в обучении ориентирует педагога на интеллектуальные проблемы обучающегося и исходит из того, что учебная деятельность не может осуществляться без целенаправленного и систематического предупреждения и преодоления барьеров, функционирующих в сознании. Таким образом, характерной особенностью указанной концепции является четкое выделение в содержании учебного материала элементов, смысл которых может быть искажен познавательными барьерами, функционирующими в сознании учащегося, или искажен в исходном тексте. Другими словами, системе формируемых знаний, умений и приемов мышления необходимо сопоставить систему познавательных барьеров и соответствующих механизмов учебного сознания. Преподаватель, подготавливая учебный материал, планируя занятия, обязан обдумать вероятные мыслительные проблемы учащихся, предвидеть возможность и выявить точки вероятного рассогласования собственных усилий и мыслительных усилий студентов. С позиции повседневной педагогической практики это означает, что при разработке учебно-методических материалов для той или иной специальности должна быть выполнена такая подготовительная работа, чтобы был учтен весь комплекс условий, выполнение которого и обеспечивает высокий уровень процесса обучения. Необходимым элементом такой работы должно стать установление степени интеллектуальной готовности учащихся освоить учебный материал в необходимом объеме. Проблема как раз и состоит в том, чтобы иметь возможность использовать определенную методику, которая включает процедуру оценки такой готовности при организации учебного процесса для конкретного контингента студентов.

Основная часть данной статьи построена следующим образом. Сначала излагается предложенная нами методика выявления познавательных барьеров студентов. В связи с этим обосновывается выбор оптимального количества признаков сходства, необходимых для анализа результатов опроса, проводимого на основе специально подобранных тестовых заданий. Затем дается анализа собранного массива данных по выбранным признакам сходства с использованием методов математической статистики. Наконец, приводится оценка тесноты связи указанных признаков сходства с помощью коэффициентов взаимной сопряженности Чупрова, которая показала высокую степень их (признаков) однородности. Поэтому они могут быть использованы для совместного анализа с целью получения выводов обобщающего характера. На основании этого в работе делается вывод о характерных познавательных барьерах, присущих основной массе студентов вузов, обучающихся по специальностям гуманитарного и экономического профиля. В заключительной части работы обсуждается учебно-методический комплекс по дисциплине «Концепции современного естествознания» как средство нивелирования выявленных познавательных барьеров.

Обсуждение результатов

Выполненные нами исследования включали три стадии: 1) сбор первичной информации; 2) статистическая сводка и обработка полученной первичной информации; 3) анализ статистической информации. Первая стадия исследования осуществлялась методом опроса на основании тестовых заданий, включающих десять предложенных нами вопросов. Опрос – незаменимый прием получения информации о мире людей, их склонностях, мотивах деятельности, мнениях. В определенном смысле он универсален – с помощью его можно получать информацию о чем угодно. Однако, при этом необходимо принимать во внимание, что получаемая в процессе его проведения информация содержит субъективные мнения и оценки, которые подвержены колебаниям, воздействиям условий опроса и других обстоятельств. Поэтому на второй стадии исследования собранная информация подвергалась статистической обработке – систематизации и группировке по основным признакам сходства. На третьей стадии исследования проводился анализ статистической информации описательным и математическим методами. В эксперименте принимали участие 1417 человек, из них 1191 – студенты очной формы, 226 – заочной формы обучения.

В соответствии с существующими представлениями успех использования статистических методов для анализа экспериментальных результатов очень часто зависит от того, насколько успешно удается совместить выполнение двух условий. Первое из них – использовать по возможности небольшое количество параметров (критериев), на основании которых собирается предполагаемая затем для обработки база данных; второе – выбранные критерии должны наиболее полно отражать ту информацию, которую предполагается получить в процессе статистической обработки. Проведенный нами анализ ответов на нашу анкету, полученных в течение трехлетнего цикла, позволил подобрать именно такое количество критериев интегрального характера: 1) уровень подготовки опрашиваемых студентов в школе; 2) желания учиться; 3) склонность к изучению дисциплин естественнонаучного и (или) гуманитарного цикла; 4) интерес к предмету. Проведенный на основе указанных критериев анализ позволил, в конечном счете, обозначить познавательные барьеры (затруднения), возникающие у студентов при изучении предметов цикла математических и естественнонаучных дисциплин, в том числе и дисциплины «Концепции современного естествознания» (КСЕ). Это комплексная дисциплина. Ее изучение базируется на знании определенного объема конкретного материала нескольких дисциплин естественнонаучного цикла (прежде всего, конечно, физики). Отсюда вытекает проблема, обусловливающая затруднения (барьеры) в изучении указанного предмета. Речь идет о готовности приступающих к изучению КСЕ интегрально осмысливать (к умению обобщать) основополагающие знания, на которых базируются современные представления, лежащие в основе естественнонаучной картины мира. Приведенные ниже результаты статистического анализа отражают проведенные нами на этот счет исследования.

Оценка уровня подготовки в школе

Данная оценка проводилась на основании ответов на вопрос: «Какие оценки Вы имели в школе по дисциплинам естественнонаучного цикла?» Затем проводился статистической анализ полученной в результате опроса информации, результаты которого отражены в таблице 1.

Таблица 1

Оценка уровня подготовки в школе

Анализ проводился на основании существующих методик обработки базы данных [8,9]. Здесь уместно замечание о том, что в ходе ответов на предложенные вопросы студенты могли давать не совсем точную информацию относительно своих оценок в школе. Данное обстоятельство указывает на необходимость проведения соответствующей количественной обработке результатов опроса, чтобы делать на их основе достаточно адекватные выводы. Речь идет об использовании статистических методов, которые позволяют (при соответствующем их применении) делать обобщающие (прогнозные) выводы на основании сравнительно небольшого фактического материала. Использованные нами методики предполагают сначала нахождение среднего выборочного (хср) значения соответствующего параметра и среднего квадратичного отклонения (σ2) отдельно для каждой из групп. Значения хср и σ2 позволяют оценить степень однородности анализируемых оценок на основании коэффициента вариации (V) и моды (M).

Здесь необходимы пояснения. Однородность – это свойство, которое показывает близость характеристик отдельных явлений, образующих данную (рассматриваемую) совокупность. Для оценки однородности используется коэффициент вариации (V) по факторным признакам, который равен отношению среднего квадратичного отклонения к среднему выборочному значению. Если коэффициент вариации меньше 33%, то совокупность однородная. В однородной совокупности значения признака типичны (близки по значению). Естественно, что в неоднородной совокупности (коэффициент вариации > 33%) значения признака нетипичны (противоположные по значению).

Таким образом, определение однородности нам необходимо для того, чтобы выяснить, совпадают ли мнения студентов относительно того или иного вопроса. Естественно, что совокупность студентов многообразна с точки зрения социальных, биологических, семейных, экономических и других причин, но качественно однородна относительно процесса учебы, в результате которого формируются специалисты высокой квалификации.

Использованные нами параметры для статистической обработки полученного массива экспериментальных данных вычислялись с использованием ниже приведенных формул [9].

; (1)

; (2)

; (3)

(4)

где XM – нижняя граница модального интервала;

fM – частота модального интервала;

f(M–1) – частота интервала, предшествующего модальному;

f(M+1) – частота интервала, следующего за модальным;

i – величина модального интервала.

Целесообразно вычислять моду, когда изучаемая совокупность содержит некоторое количество единиц с очень большим или очень малым значением варьирующего признака. Эти, не очень характерные для совокупности значения вариантов, влияя на среднее арифметическое, в существенно меньшей степени определяют значения мод, что делает последние ценными для статистического анализа показателями. В таблице № 2 приведены исходные данные для расчета моды взяты из таблицы № 1, исходя из следующих допущений.

Таблица 2

Исходные данные для расчета моды

Таблица 3

Расчетные характеристики массива данных

Частота модального интервала в нашем случае соответствует количеству студентов, включаемых в расчет. В соответствии с выше приведенным замечанием о целесообразности использования медианы в качестве усредненной характеристики массива данных какого-либо параметра при оценке величины fM нами не принимался во внимание интервалы ответов 2, 3, 4, 5 и 5 с небольшим (или даже нулевым) значением f. Поэтому xM = 3, а iM = 2.

Полученные в процессе вычисления значения M собраны в таблице 3, в которой приведены также параметры σ2, σ, V, свидетельствующие о том, что анализируемый нами массив экспериментальных данных является однородным. а большинство участвующих в опросе студентов имели в школе в среднем хорошую оценку по предметам естественно-научного цикла.

Желание учиться

На первый взгляд может показаться, что данная оценка надумана – ведь если студент поступил в вуз, значит он хочет учиться.

Однако проведенный нами опрос показал, что нередко студент обучается не по той специальности, которую он хотел бы иметь. Тому имеется две причины: 1) высокий конкурс (как правило, это относится к бюджетным местам) препятствует поступлению всех желающих на ту или иную специальность; 2) порой будущую профессию выбирают не сами студенты, а их родители (особенно это характерно для студентов, обучающихся на платной основе). В результате выясняется, что студенты не стремятся к глубокому изучению необходимых (согласно учебному плану) предметов, проявляя, однако, повышенный интерес к предметам из другой области знаний (таблица 4).

Таблица 4

Ответы на вопрос о желании углубленного изучения предметов

Чтобы определить, хотят ли студенты познавать новое, мы воспользовались ответами на вопрос: «Хотели бы Вы изучать какой-нибудь предмет углубленно?» Имелись ввиду предметы естественно-научного цикла. Из полученных на поставленный вопрос ответов (таблица 4) следует, что примерно шестьдесят процентов студентов дневной формы обучения и пятьдесят процентов заочного отделения выразили желание получать углубленные знания в процессе обучения в вузе. Обращает на себя внимание тот факт, что значительная группа из опрошенных студентов отнеслись довольно индифирентно к ответу на поставленный вопрос.

Склонность к изучению дисциплин естественно-научного и (или) гуманитарного цикла

Третьим критерием, которым мы пользовались при решении проблемы познавательных затруднений, встречающихся в процессе изучения студентами КСЕ, был их интерес (склонность) к тем или иным учебным предметам (таблица 5).

Нам представлялось, что данный критерий важен хотя бы потому, что успех в усвоении представлений о естественнонаучной картине мира на уровне требований, определяемых учебными планами вуза, в немалой степени зависит также и от возможности изучать дисциплины естественнонаучного цикла. Конечно, сама по себе указанная склонность является, если использовать точную математическую формулировку, еще не достаточным условием для успешной учебы. В конце концов, студент обязан (может он или хочет того или нет) изучать предусмотренные учебным планом дисциплины. Тем не менее, и эти данные также увеличивают степень адекватности знаний абитуриентов требованиям, необходимым для усвоения вузовской программы, т.е., в конечном счете, чтобы стать специалистом высшей квалификации. Естественно, что у преподавателя, начинающего работать с данными студентами, появляется дополнительная информация, которая (по крайней мере, в принципе) позволяет более эффективно организовывать учебный процесс.

Прежде, чем проводить опрос, мы разделили предметы на две группы – гуманитарные и естественнонаучные. Конечно, в этом делении есть определенный элемент условности, поэтому нами давалось пояснение студентам относительно того, что означает это деление. Естественно, принимался во внимание тот факт, что окажутся и такие студенты, которые проявляют интерес к предметам обоих групп.

Результаты данного опроса показали, что студенты, участвующие в опросе, явно отдают предпочтение предметам естественно-научного цикла (соотношение ответов 595/47 для очной и 193/ 33 для заочной форме обучения).

Интерес к предмету

Стремясь получить более полное представление о готовности студентов к изучению КСЕ, мы предложили ответить студентам на вопрос о том, почему им импонировало изучение того или иного предмета (какой именно – в данном случае не принципиально) в школе (таблица 6). По нашему мнению, ответы на подобные вопросы, возможно косвенно, но также способствуют составлению более адекватного представления о потенциальных возможностях студентов, с которыми приходится работать преподавателю.

Таблица 6

Данные опроса студентов о причинах интереса к изучению предметов

Начиная опрос, мы поясняли студентам, что они сами должны назвать причину интереса к изучению в школе того или иного предмета. Такими причинами назывались: личный интерес к предмету, интересное преподавание, предметы были более понятны по сравнению с другими. Вместе с тем были студенты, которые затруднялись ответить что-либо на поставленный вопрос. Таким образом, если судить по полученным нами ответам на указанный выше вопрос, большинство опрошенных студентов потенциально оказались подготовленными для того, чтобы осознанно учиться в вузе. В то же время существенный процент опрошенных (39% и 43% для дневной и заочной формы обучения соответственно), не давших какого-либо конкретного ответа, может свидетельствовать о пассивном отношении этих студентов к учебному процессу в школе.

Оценка корреляционной связи с использованием коэффициента Чупрова

В соответствии с существующими представлениями статистический анализ массива (банка) данных в конечном счете проводится с целью получения модели, которая могла бы достаточно адекватно описывать рассматриваемые явления и (или) процессы, к которым относится анализируемый массив. В случае, когда используется для этой цели несколько признаков (факторов), необходимо проводить оценку тесноты их связи с помощью коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона или Чупрова [9]. При этом первичная или исходная статистическая информация, необходимая для количественного анализа тесноты связи используемых в процессе моделирования признаков, собирается в таблицы, аналогичные таблице 7.

Таблица 7

Таблица исходных данных для расчета коэффициентов взаимной сопряженности

Примечание: fij – частоты взаимного сочетания двух атрибутивных признаков;

n – суммарное число парных наблюдений.

Коэффициенты Пирсона (C) находятся по формуле:

, (5)

где φ2 – показатель средней квадратичной сопряженности. Он определяется как сумма отношений квадрата частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки за минусом единицы:

, (6)

где fij – частота каждой клетки, i – номер строки, Ai – суммарные частоты по строкам, Aj – суммарные частоты по столбцам, j – номер столбца.

Таблица 8

Таблица исходных данных для оценки коэффициента Чупрова

Считается, что в исследованиях, подобных проведенными нами, более приемлемым является использование коэффициентов Чупрова (K), определяемых выражением:

, (7)

где φ имеет тот же смысл, что и в выражении (6),

K1 – число групп по столбцам таблицы,

K2 – число групп по строкам таблицы.

Коэффициенты C и K изменяются в пределах от нуля до единицы. Отличное от нуля значение свидетельствует о наличии связи между рассматриваемыми признаками, при чем бóльшее значение C и (или) K соответствует и бóльшей тесноты связи между ними [9].

Нами проведен анализ с целью установления корреляционной связи между четырьмя использованными нами признаками. Ниже приводится расчет коэффициента Чупрова при сопоставлении двух признаков – оценки уровня подготовки в школе и желания учиться. Исходные для этого данные, взятые из таблиц 1 и 4, собраны в таблице 8 (отдельно по каждому году). Оба рассматриваемых признака являются альтернативными по своему смыслу, т.е. единицы изучаемой совокупности могут либо обладать ими, либо не обладать. В таких случаях наличие признака обозначается единицей, а его отсутствие – нулем.

На основании таблицы 8 находились парные наблюдения n, собранные в таблице 9. Они получены путем суммирования соответствующих частот для каждого года (отдельно для очной и заочной формы обучения). При этом значения fij из столбца «2,3,4,5», существенно меньшие аналогичных значений из других колонок, не принимались во внимание.

Таблица 9

Сводная таблица парных наблюдений

Данные таблицы 9 являлись исходными значениями для нахождения показателя среднеквадратичной сопряженности φ2 и коэффициента связи Чупроав K между сопоставляемыми признаками (уровнем подготовки в школе и желанием учиться) с использованием выражений (6) и (7). Ниже приведен пример такого расчета.

Следующим шагом в установлении корреляционной связи стало попарное сопоставление остальных факторов. Здесь уместно еще раз отметить, что речь идет о критериях интегрального характера, использованные нами для выявления познавательных барьеров (затруднений), возникающих у студентов при изучении предметов цикла математических и естественнонаучных дисциплин, в том числе и КСЕ. Как и в случае сопоставления факторов (признаков) «уровень подготовки в школе» и «желание учиться», сначала делалась выборка (из полученных нами в результате опроса ответов) соответствующих парных значений по каждому году в отдельности (аналог таблицы 8). Эти данные сводились в таблицу (аналог таблицы 9), содержащую суммарные значения частот fij за три года отдельно для очной и заочной форм обучения. Затем вычислялся показателя среднеквадратичной сопряженности φ2 и коэффициента связи Чупрова K между сопоставляемыми признаками с использованием выражений (6) и (7). Найденные таким образом коэффициенты, характеризующие уровень связи различных факторов между собой, собраны в таблице 10.

Таблица 10

Сводная таблица коэффициентов Чупрова

Данные таблицы 10 однозначно указывают на то, что анализируемый нами массив экспериментальных данных (ответы на заданные вопросы) обладает высокой степенью однородности. В свою очередь это означает, что предложенные нами критерии интегрального характера – уровень подготовки опрашиваемых студентов в школе, желания учиться, склонность к изучению дисциплин естественнонаучного и (или) гуманитарного цикла, интерес к предмету – могут быть использованы для совместного их анализа с целью получения выводов обобщающего характера.

С позиции теории познавательных барьеров, полученные экспериментальные данные следует рассматривать как признаки существования у студентов познавательных барьеров, обуславливаемых технологическим стилем мышления, т.е. рецептурным мышлением, который оказывается тормозом для развития более глубокого продуктивного мышления. В этом случае даже хорошо усвоенная система знаний, умений и навыков воспринимается обучаемым как игра в правильные ответы на правильные вопросы. Но поставив «правильный» вопрос в непривычной формулировке и обучающийся оказывается в беспомощном положении.

Проведенный нами анализ собранного банка данных позволяет также констатировать и существование познавательных барьеров исторического типа у абитуриентов, поступающих в высшие учебные заведения. С методической точки зрения эти результаты дают повод для того, чтобы исторический аспект развития науки использовать для оптимизации учебного процесса.

Схема, приведенная на рисунке, иллюстрирует предложенную и обоснованную нами методику выявления познавательных барьеров у студентов гуманитарных, экономических и художественных специальностей, приступающих к изучению дисциплин естественнонаучного циклов.

Схема, иллюстрирующая этапы выявления познавательных барьеров у студентов

В широком смысле ее можно рассматривать как модель, позволяющую выявлять уровень интеллектуальной готовности обучающихся.

На основании полученных выводов относительно познавательных барьеров, присущих студентам вузов, разработан учебно-методический комплекс по дисциплине КСЕ как средство их нивелирования. Основу его составляет курс лекций, опирающийся на фундаментальные положения физики, сформулированные к настоящему времени наиболее определенно в концептуальном плане.

Заключение

В качестве резюме данной статьи могут стать следующие замечания.

1. Проведенные в девяностых годах двадцатого века исследования показали, что существуют не только закономерности понимания учебного материала, но и закономерности его непонимания (принцип дополнительности Бора в педагогике). Вследствие этого вполне закономерно складываются соответствующие негативные явления в учебной мыслительной деятельности обучаемого, которые предлагается идентифицировать как познавательные барьеры.

2. Предложена и отработана методика выявления познавательных барьеров студентов. Ее реализация предполагает выполнение трех последовательных этапов. Первый этап исследования осуществляется методом опроса на основании тестовых заданий. На втором этапе исследования собранная информация подвергается систематизации и группировке по основным признакам сходства. На третьем этапе исследования проводится обработка экспериментальных данных методами математической статистики путем оценки тесноты связи признаков сходства с помощью коэффициентов взаимной сопряженности Чупрова. Показано, что предложенные нами критерии и показатели действительно характеризуют познавательные барьеры студентов. Эффективность предложенной нами методики была продемонстрирована в процессе выявления наиболее характерных познавательных барьеров, присущих основной массе абитуриентов, поступающих в вузы на специальности гуманитарного и экономического профиля.

3. Разработано конкретное методическое обеспечение для проведения занятий по дисциплине «Концепции современного естествознания» со студентами специальностей экономического и гуманитарного профиля высших учебных заведений. Основу предлагаемой методики преподавания упомянутой дисциплины составляет теоретический курс, опирающийся на фундаментальные положения физики, сформулированные к настоящему времени наиболее определенно в концептуальном плане.