Вступ

Електронні ресурси є важливою складовою інформаційного забезпечення навчально-виховного процесу. Вони дозволяють залучити до викладання ресурс Інтернету, що відповідає вимогам часу. Новітні комп’ютерні технології навчання дуже швидко з’являються і застарівають. Використання Інтернету сприяє оперативному впровадженню у практику викладання останніх наукових досягнень та методичних розробок.

Експеримент є надійним (reliable), якщо висновки, отримані в результаті, — не випадкові тобто мають здатність підтверджуватись при повторних випробуваннях або коли, наприклад, інший експериментатор здійснить цей експеримент за аналогічних (тих самих) умов. Є різні типи надійності. Надійність інструментарію означає, що інструмент (вимірювальний прилад) працює вірно. Спостереження вважаються надійними, якщо вони співпадають у різних спостерігачів. Є також надійність тестів, що визначається тим, чи співпадають результати тестів в одному випадку реалізації тесту і в іншому.

На надійність результатів експерименту впливають наступні фактори:

— забезпечення багатократності вимірювань кожного параметру;

— тестування іншого або більшого додаткового набору індивідів;

— використання уніфікованої процедури тестування;

— коректне застосування статистичного інструментарію, що дає можливість поширювати висновки з вибірки на всю сукупність (тестування нуль-гіпотези, довірчі інтервали).

Існують процедури для виявлення надійності та валідності вимірювань, що ґрунтуються на методах кореляції. Наприклад, процедура тест-ретест, що полягає в обчисленні індекса надійності, застосовується для визначення надійності тестів. Індекс обраховується як коефіцієнт кореляції двох різних випробувань, здійснених одним і тим самим тестом за аналогічних умов. Існують різні типи статистичних показників надійності.

1. Комп’ютерні технології в обробці даних експерименту

Намагання досягти якомога вищого рівня деталізації на всіх етапах експерименту, починаючи від підготовки матеріалів, планування та проектування, збору даних, їх подальшої обробки та інтерпретації, і закінчуючи звітністю та впровадженням результатів, привносить у дослідження елементи технологізації і завдяки цьому робить його придатним для найбільш ефективного використання новітніх комп’ютерних засобів.

На підготовчому етапі здійснення експерименту інформаційні та Інтернет-технології можуть бути ефективно застосовані за наступними напрямками:

— для пошуку довідкової, наукової, навчально-методичної літератури;

— для пошуку інформації щодо тестів, методик, педагогічних технологій;

— для пошуку наочно-демонстраційних матеріалів;

— для підготовки друкованих матеріалів, документації, наочно-демонстраційного матеріалу, бланків анкет, протоколів;

— для створення відео-кліпів, анімацій, звукового супроводу, інших мультимедіа-матеріалів, що можуть бути використані в ході експерименту.

На дослідницькому етапі за допомогою комп’ютера може здійснюватись збір, подання та обробка даних.

З метою збору та подання даних можуть бути застосовані комп’ютерні тестові технології. В останні два десятиріччя відбувся фактично перехід від бланкових до електронних технологій тестування. Це дає можливість спростити процедури збору, аналізу даних, зберігання даних, запровадити нові методики тестування, охоплюючи інтерактивні, а також здійснювати обстеження в більших масштабах (на рівні регіону, країни), здійснювати моніторингові дослідження. Якщо навіть збір даних проводився і без застосування комп’ютера, доцільно перевести потім дані у комп’ютерну форму з метою подальшої статистичної обробки.

На етапі обробки даних відповідне програмне забезпечення дає можливість візуалізувати закономірності в даних, застосовувати засоби програмування. Для обробки даних можуть бути розроблені власні комп’ютерні програми, наприклад, для сортування, класифікації, впорядкування масивів даних. Може бути застосований апарат СУБД (систем управління базами даних) тобто готовий програмний продукт, що містить засоби обробки та подання даних. Нарешті, може бути використане спеціалізоване програмне забезпечення для обробки експериментальних даних, що поширюється в Інтернет, наприклад, на сторінці “Software for Psychologists and Psychology students” сайту PsychWeb (див. Інтернет-посилання).

На основі результатів обробки даних можуть бути виявлені деякі закономірності, що можна подати за допомогою графіків, таблиць, діаграм. Це – так званий первинний аналіз даних. Для подання закономірностей можуть бути використані засоби офісного програмного забезпечення (WORD, EXCEL), комп’ютерних презентацій (POWER POINT), а також спеціалізоване програмне забезпечення для візуалізації даних, наприклад, на сайті Visualizing Statistical Concepts.

На етапі статистичного аналізу та інтерпретації результатів даних за допомогою пакетів прикладних програм здійснюється статистична обробка результатів дослідження, аналіз та інтерпретація, встановлення валідності та надійності висновків.

З метою статистичної обробки може бути розроблена спеціальна комп’ютерна програма, призначена для цілей конкретного експерименту, або використане готове програмне забезпечення. Функції статистичного аналізу входять до складу пакетів прикладних програм (наприклад, MATHLAB, STATISTICA, SPSS та інші). Крім того, може бути використане дистанційне програмне забезпечення, що поширюється на сайтах, присвячених статистичному аналізу даних. Посилання на програмні ресурси можна знайти на сайті Research Methods and Statistics Links by Subtopic (див. Інтернет-посилання).

Після отримання результатів тестування, можливо, виникне необхідність обґрунтування валідності використаного інструментарію та надійності отриманих висновків. Особливо це може бути необхідно у тому випадку, якщо для цілей експерименту було розроблено новий тест або методику, або використано тест, стосовно валідності якого нічого не відомо. В цьому випадку можна провести процедуру валідизації, для здійснення якої також існує статистичний інструментарій. Функції встановлення надійності та валідності входять до складу деяких пакетів прикладних програм (наприклад, SPSS), а також теж можуть бути здійснені через спеціалізовані Інтернет-сайти.

Комп’ютерна модель — комп’ютерна програма, що працює на окремому комп’ютері, суперкомп’ютері або безлічі взаємодіючих комп’ютерів (обчислювальних вузлів), що реалізує абстрактну модель деякої системи.

Комп’ютерні моделі стали звичайним інструментом математичного моделювання і застосовуються у фізиці, астрофізиці, механіці, хімії, біології, економіці, соціології, метеорології, інших науках і прикладних задачах в різних областях радіоелектроніки, машинобудування, автомобілебудування тощо. Комп’ютерні моделі використовуються для отримання нових знань про модельований об’єкті або для наближеної оцінки поведінки систем, занадто складних для аналітичного дослідження.

Комп’ютерні експерименти зручніше проводити, коли питання стоїть в, наприклад, фінансовій частині або у неможливості проведення фізичного експерименту, який часто може дати непередбачуваний результат.

Логічність та формалізованість комп’ютерних моделей дозволяє виявити основні фактори, що визначають властивості досліджуваного об’єкта-оригіналу (або цілого класу об’єктів), зокрема, дослідити реакцію фізичної системи, що моделюється на зміну її параметрів і початкових умов.

2. Особливості комп’ютерної обробки даних експерименту

У цілому, спектр комп’ютерних технологій експерименту – досить широкий, тому гостро постає проблема їх оптимального добору та доцільного використання. Це є важливим фактором забезпечення належного рівня організації дослідження, без чого практично неможливо провести сучасний експеримент. Тому систематизація комп’ютерних технологій постала однією із цілей створення ресурсу «Експеримент у навчальному закладі». Окрім співвіднесення різних типів технологій з етапами експерименту, також надається можливість подальшого безпосереднього звертання до електронних ресурсів, що стосуються кожного з типів технологій. Це створює передумови для вибору та опанування необхідної технології згідно до потреб конкретного експерименту.

Можна виокремити етапи математичної обробки даних  дослідження. Вибір математичного апарату обмірковується та визначається ще на початкових етапах дослідження [3, с. 37].

— Після постановки проблеми та вибору гіпотези необхідно скласти математичну модель досліджуваного явища. Моделювання дає змогу виявити найбільш суттєві риси об’єкту або явища, що вивчається, відібрати систему показників, що характеризують об’єкт вивчення;

— Визначитися стосовно способу збору даних: чи буде обстежуватись вся генеральна сукупність піддослідних, чи буде застосовуватись вибірковий метод  обстеження. У випадку використання вибіркового методу визначається також, яким приблизно буде об’єм вибірки (чи буде застосований метод малих вибірок, чи середніх);

— Наступним етапом є вибір статистичного апарату обробки даних дослідження;

— Заключним етапом є вибір комп’ютерного інструментарію обробки,  та подання в узагальненому вигляді результатів дослідження.

Попри те, що в процесі дослідницького етапу експерименту здійснюється первинна кількісна обробка наукових фактів, отриманих в результаті констатувального, формувального, контрольного експериментів, після закінчення дослідницького етапу необхідно ще раз повернутись до обробки даних, вже тепер із врахуванням усього масиву даних.

Можна виокремити первинні та вторинні методи статистичного аналізу. Первинні методи дають можливість отримати  показники, що безпосередньо характеризують результати вимірювань, здійснених в ході педагогічного експерименту. Статистична обробка на цьому етапі передбачає ранжування (тобто вибудовування фактів у певну послідовність), шкалювання, що дає можливість систематизувати дані відповідно до рівнів — високий, низький, середній тощо. Крім того,  характеризують параметри отриманого розподілу випадкових величин — вибіркове середнє, вибіркову дисперсію, моду, медіану, а також його вид, форму, тип (наприклад, нормальний розподіл) тощо.

Вторинні методи застосовуються для того, щоб на базі зібраних даних виявити приховані в них статистичні закономірності. Наприклад, методи дисперсійного, регресійного  аналізу застосовуються для того, щоб визначити динаміку зміни окремих параметрів вибірки. Кореляційний, факторний аналіз здійснюється для встановлення статистичних зв’язків, що існують між змінними величинами, вимірюваними в експерименті.  Методи тестування статистичних гіпотез та визначення довірчих інтервалів дозволяють теоретично обґрунтувати висновки стосовно параметрів та вигляду отриманого розподілу.

Статистичні методи дають можливість довести, що отримано дійсно не випадкові результати і підтвердити існування виявлених залежностей.

При обробці результатів експериментів в вимірювальній техніці (наприклад, для оцінки похибки вимірювань), автоматиці (розв’язування задач ідентифікації, оптимального управління), статистичній радіотехніці виникає необхідність оцінки характеристик випадкової величини.

Щодо методів аналізу та математичної обробки результатів експериментальних досліджень, то їх прийнято поділяти на графічні й аналітичні. Для пошуку функціональних зв’язків між експериментальними даними використовують таблиці та графіки. На відміну від таблиць, які допомагають з’ясовувати функціональні зв’язки, графіки дають можливість спостерігати зміни функцій як на площині, так і в просторі. Графік більш зрозуміло, ніж таблиця відбиває розвиток явища у функціональному зв’язку та закон цього розвитку. Проте таблиці більш точно відображають результати вимірювань (у таблиці можна розташовувати до 10 і навіть більше залежних змінних, у той час як на графіку добре сприймаються лише криві трьох-чотирьох функцій).

На етапі впровадження також можуть бути ефективно застосовані комп’ютерні технології. У результаті дослідження може бути розроблено дистанційний навчальний курс, електронний підручник або комп’ютерний засіб навчання. Створення сайтів експерименту, проведення форумів із питань експерименту дає можливість стеження за процесом упровадження, керування функціонуванням об’єкта впровадження, установлення зворотного зв’язку, поширення інформації щодо результатів впровадження та подальших досліджень.

Таким чином, систематизація комп’ютерних технологій експерименту щодо етапів його реалізації є науково-методичним підґрунтям впровадження та оптимізації сучасних засобів інформатизації експерименту згідно до потреб конкретного дослідження.

Висновки

Під час логіко-змістової обробки та узагальнення теоретичних результатів наукового пошуку головної ролі набуває необхідність обґрунтування їхньої адекватності як придатності для вірного формування й відтворення у мисленні людини уявлень про зв’язки та відношення, відповідні до тих, що існують в об’єктивному світі.

При цьому методологічним інструментарієм перевірки результатів розробки теоретичного знання на адекватність слугують логіка діалектичного мислення, формальна та математична логіка й усі існуючі загальнонаукові та пов’язані з ними конкретнонаукові методи, а сама перевірка носить переважно опосередкований характер.

Експериментальні дані узагальнюють у такій послідовності: знаходять функціональні зв’язки між» досліджуваними характеристиками або параметрами, встановлюють основні закономірності взаємодії розглядуваних параметрів, розкривають природу та сутність причинно-наслідкового зв’язку, Що має місце між аналізованими параметрами, виражають наявний зв’язок у математичній формі, роблять відповідні теоретичні узагальнення.

В основу переважної більшості використовуваних наукою методів узагальнення результатів експериментальних досліджень покладено ідеї ізоморфізму (природна або сутнісна особливість об’єкта, явища чи процесу, завдяки якій характер закономірностей взаємодії причин і наслідків у них є тотожний), та інваріантності (властивість суттєвих характеристик, величин і показників об’єкта чи процесу не змінюватися при їхніх певних перетворюваннях).

Список використаної літератури

1. Бичківський Р. Метрологія, стандартизація, управління якістю і сертифікація [Текст] : Підручник / Роман Бичківський, Петро Столярчук, Павло Гамула; За ред. Романа Бичківського, 2004. — 559 с.
2. Клименко М. Метрологія, стандартизація і сертифікація в екології [Текст] : підручник / Микола Клименко, Петро Скрипчук, 2006. — 366 с. (Введено зміст)
3. Саранча Георгій Архипович Метрологія, стандартизація, відповідність, акредитація та управління якістю [Текст] : Підручник / Георгій Архипович Саранча, 2006. — 668 с.
4. Системи технологій [Текст] : навчальний посібник / Зінаїда Живко [та ін.], 2009. — 199 с.
5. Тарасова В. В. Метрологія, стандартизація і сертифікація [Текст] : Підручник для вищих навчальних закладів / В. В. Тарасова, А. С. Малиновський, М. Ф. Рибак, 2006. — 262 с.
6. Топольник, В. Метрологія, стандартизація, сертифікація і управління якістю: навч. посіб. / Віра Топольник, Микола Котляр, 2012. — 209 с.
7. Цюцюра, С. Метрологія, основи вимірювань, стандартизація та сертифікація [Текст] : Навчальний посібник / Світлана Цюцюра, Володимир Цюцюра, 2005. — 242 с.