Составители:
Рубрика:
26
Результаты
1. На следующем занятии, специально посвященном количественной
обработке групповых данных, для слов, попавших внутрь каждого ящика, со-
ставляются алфавитно – частотные списки – всего 20 алфавитных списков.
Справа от слова в алфавитном списке суммируется частота встречаемости
данного слова в списке. После этого составляются еще 10 алфавитных спи-
сков – суммарные по двум подгруппам, то есть не учитывающие позиции
стимула в последовательности.
При построении алфавитно – частотных списков одинаковыми счита-
ются ответы, варьирующие в роде, числе, падеже, времени , наклонении. На-
пример, птица, птицы, птицу - один ответ. Варьирование в части речи (на-
пример, сильный – сильно), в суффиксах и приставках (например, птичка и
птица) – следует считать разными ответами.
При наличии ЭВМ операторы параллельно и независимо от студентов
вводят ответы из каждого списка в ЭВМ. Алфавитно – частотные списки, по-
строенные студентами, преподаватель сверяет с построенными компьюте-
ром.
2. Качественная обработка данных. Каждый студент проводит качест-
венный анализ 4 протоколов (студенты для этого предоставляют свои инди-
видуальные протоколы друг другу): по 2 из каждой группы. При этом учиты-
вается данные самоотчета (анализируется индивидуальная тактика ответов),
тип ответа (по классификации Миллера), зависимость типа ответа от очеред-
ности его появления, от категориального статуса слова – стимула. Студент
должен обсудить соответствие этих выборочных данных проверяемым гипо-
тезам, привлекая для этого построенные ассоциативные поля для каждого
слова. Например, испытуемый А ответил на Р2 «метал» словом «драгоцен-
ный», по – видимому, потому, что, предъявленный перед этим видовой тер-
мин В1 «золото» вызвал образование соответствующей категориальной уста-
новки.
3. Количественная обработка алфавитно – частотной списков.
Эта обработка непосредственно направлена на количественную стати-
стическую проверку гипотез 1 – 3.
Во – первых, каждый студент для одного ассоциативного поля (для
списка, который он сам построил) должен посчитать (с помощью микрокаль-
кулятора) показатель Н – энтропии. (Правильность подсчета оценивается
сравнением с результатом компьютера).
Затем каждый студент получает пару списков (для полного перебора
списки необходимо распечатать на ЭВМ в двух – трех экземплярах). Для
этой пары списков студенты подсчитывают: а) коэффициент пересечения К,
б) показатель включенности В (2, 1) – второго списка в первый, в) показатель
включенности В (1, 2) – первого во второй.
В аудитории данные (после проверки с компьютерными коэффициен-
тами) выписываются в свободную таблицу (№ 1):
Результаты 1. На следующем занятии, специально посвященном количественной обработке групповых данных, для слов, попавших внутрь каждого ящика, со- ставляются алфавитно – частотные списки – всего 20 алфавитных списков. Справа от слова в алфавитном списке суммируется частота встречаемости данного слова в списке. После этого составляются еще 10 алфавитных спи- сков – суммарные по двум подгруппам, то есть не учитывающие позиции стимула в последовательности. При построении алфавитно – частотных списков одинаковыми счита- ются ответы, варьирующие в роде, числе, падеже, времени , наклонении. На- пример, птица, птицы, птицу - один ответ. Варьирование в части речи (на- пример, сильный – сильно), в суффиксах и приставках (например, птичка и птица) – следует считать разными ответами. При наличии ЭВМ операторы параллельно и независимо от студентов вводят ответы из каждого списка в ЭВМ. Алфавитно – частотные списки, по- строенные студентами, преподаватель сверяет с построенными компьюте- ром. 2. Качественная обработка данных. Каждый студент проводит качест- венный анализ 4 протоколов (студенты для этого предоставляют свои инди- видуальные протоколы друг другу): по 2 из каждой группы. При этом учиты- вается данные самоотчета (анализируется индивидуальная тактика ответов), тип ответа (по классификации Миллера), зависимость типа ответа от очеред- ности его появления, от категориального статуса слова – стимула. Студент должен обсудить соответствие этих выборочных данных проверяемым гипо- тезам, привлекая для этого построенные ассоциативные поля для каждого слова. Например, испытуемый А ответил на Р2 «метал» словом «драгоцен- ный», по – видимому, потому, что, предъявленный перед этим видовой тер- мин В1 «золото» вызвал образование соответствующей категориальной уста- новки. 3. Количественная обработка алфавитно – частотной списков. Эта обработка непосредственно направлена на количественную стати- стическую проверку гипотез 1 – 3. Во – первых, каждый студент для одного ассоциативного поля (для списка, который он сам построил) должен посчитать (с помощью микрокаль- кулятора) показатель Н – энтропии. (Правильность подсчета оценивается сравнением с результатом компьютера). Затем каждый студент получает пару списков (для полного перебора списки необходимо распечатать на ЭВМ в двух – трех экземплярах). Для этой пары списков студенты подсчитывают: а) коэффициент пересечения К, б) показатель включенности В (2, 1) – второго списка в первый, в) показатель включенности В (1, 2) – первого во второй. В аудитории данные (после проверки с компьютерными коэффициен- тами) выписываются в свободную таблицу (№ 1): 26
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- …
- следующая ›
- последняя »