• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

За каждой переменной стоит элемент реальной жизни

Зачем идти в магистратуру по измерениям, если вы уже учились анализировать количественные данные в бакалавриате? В чем специфика обучения на программе «Измерения в психологии и образовании»? Об этом рассказывает преподаватель программы, научный сотрудник Международной лаборатории анализа образовательной политики Института образования НИУ ВШЭ Татьяна Евгеньевна Хавенсон.

- Какие у вас впечатления от программы «Измерения в психологии и образовании»?

- На этой программе я преподаю пять лет. Позвала меня сюда Юлия Алексеевна Тюменева. На тот момент она искала преподавателя, который бы мог закрыть блок статистики и анализа данных, и ей меня посоветовали. У меня позитивные впечатления от этой программы. Я была среди тех преподавателей, которые ее начинали, и мне кажется, что программа до сих пор в каком-то смысле уникальна для нашей страны. Хотя она называется «Изменения в психологии и образовании», я считаю, что программа шире, она подразумевает измерения в социальных науках. И ее выпускники – уникальные специалисты. Что мне еще нравится в программе – что это такой плавильный котел, потому что приходят студенты с разным бэкграудом: и социологи, и психологи, и математики, и педагоги по разным направлениям. И очень здорово, что программа – это то место, где люди могут немножко сместить фокус и, тем не менее, остаться в своей области. Здорово, что программа удовлетворяет этот запрос для разных групп.

- В чём основные плюсы программы именно для студентов?

- Она «закрывает» область знаний, которую, на мой взгляд, недодают в наших традиционных социологических, психологических и, тем более, педагогических программах. Она закрывает область обоснованного научного подхода к формированию инструментов для измерения мнения, знаний или каких-либо других явлений. Все социальные науки так или иначе сталкиваются с тем, что нужно либо узнать мнение людей, либо произвести какие-то наблюдения общественных явлений, либо померить знания учеников на любом уровне. И эта программа гораздо глубже, чем другие бакалаврские или магистерские программы в социальных науках, закрывает эту предметную область, учит, как измерять, – гораздо глубже, чем любые другие. При этом необязательно рассматривать программу как продвижение именно в академической карьере. Бизнес-карьера тоже требует понимания того, что мы измеряем, что спрашиваем и как мы это спрашиваем у респондентов.

- Есть ли недостатки у этой программы?

- Не знаю, можно ли это назвать недостатком... Но особенность, которая вызывает некоторые трудности, – это большая нагрузка. На программе необходимо освоить много нового, того, что раньше не проходили. В России традиционно есть бакалаврская программа, и студенты идут в магистратуру, продолжая эту бакалаврскую программу. Зачастую магистратура предполагает, что многое студенты-бакалавры уже знают с предыдущих курсов. А эта магистратура получается для многих абсолютно новой, и нагрузка, конечно, большая.

- Какой предмет Вы преподаете и в чем польза от него для будущих специалистов по измерениям?

- Я преподаю предмет, который называется «Многомерные методы анализа данных». Это то, что в западных университетах принято называть статистикой, то есть методы анализа данных, как базовые, так и более продвинутые. Курс является основным в статистическом блоке программы. Это те знания, которые студенты напрямую применяют в своих дальнейших исследовательских проектах. Они учатся анализировать, как разные явления связаны друг с другом. Курс не специфичен для программы: такие курсы читаются в любых исследовательских магистратурах (количественные методы анализа данных, регрессионный анализ, классификация, факторный анализ). Это те методы, которые позволяют студентам обрабатывать уже полученные данные, получать какие-то новые знания, выявлять какие-то связи, иногда – причины тех или иных явлений, изучать ту реальность, которая стоит за собранными данными. С другой стороны, этот курс является базовым. После него студенты начинают изучать более продвинутые методы анализа данных.

- Насколько этот предмет сложен для изучения?

- Зависит от многих факторов. Когда на программу приходят студенты факультета социологии, они более-менее проходили этот курс в бакалавриате. То же самое с психологами. Когда на программу приходят люди с педагогическим бэкграундом или еще с каким-то, они, скорее всего, никогда не проходили статистику, и для них этот курс более сложный. Для них в большей степени нужны основы. Я много времени уделяю тому, что рассматриваю особенности применения этих методов в области образовательных, социологических и – реже – психологических исследований. При этом я не ставлю своей целью научить студентов технически выполнять эти методы и только. Потому что в современном мире любой думающий человек может найти информацию о том, как технически выполнять любой метод анализа данных в любом статистическом пакете, по учебникам или по онлайн-материалам. Поэтому кроме практики и работы с реальными данными мы на занятиях много обсуждаем, когда и зачем применять тот или иной метод и что нам этот метод даст с точки зрения исследования, а также – чего он не даст. Также я всегда обращаю внимание на то, что кроме правильного выбора статистического метода мы должны учитывать особенности изучаемых данных, как статистические, так и содержательные.  Надо быть внимательным к тому, что за какой-то переменной стоит элемент нашей реальной жизни. И на этапе анализа данных надо серьезно думать о том, что мы моделируем. Я приучаю студентов к тому, что этот процесс наиболее важен. Он пропускается в силу определенных причин в бакалаврских программах: я это вижу по студентам и слышу от тех магистрантов, которые проходили эти методы в бакалавриате. Они говорят, что на нашей программе мы гораздо глубже и богаче обсуждаем материал именно с точки зрения того,  как и когда применять статистические методы, чтобы получать надежные и валидные выводы. Не столько с технической точки зрения, а с упором на то, какие содержательные исследовательские задачи должны перед нами стоять, чтобы мы выбрали тот или иной метод.

- Можете ли вспомнить какой-нибудь интересный случай из практики Вашего преподавания?

- Я провожу экзамен в форме постер-сессии. Студенты делают свои исследовательские проекты и оформляют их в виде постеров. Мы развешиваем их в аудитории, зовем гостей, в ходе защиты все ходят по аудитории, представляют друг другу проекты, задают вопросы… Все очень по-разному делают постеры. Кто-то рисует от руки, кто-то распечатывает, кто-то делает аппликации. Это погружение исследования в какой-то живой контекст. Бывает очень забавно.

- Вы являетесь научным сотрудником Международной лаборатории анализа образовательной политики. Расскажите об этом подразделении Института образования.

- Основной исследовательский фокус нашей лаборатории на данный момент – изучение неравенства в образовании. Почему дети, а позже студенты или абитуриенты из более образованных семей или семей с большим культурным или социальным капиталом выбирают одни траектории образования, а дети из менее образованных семей – другие, даже если они одинаково учатся? Или, что мы тоже пытаемся понять, когда начинается это неравенство, то есть в какой момент одни дети выбирают одни школы и вузы, а другие – другие школы и вузы? Второй фокус лаборатории – это факторы образовательных достижений учащихся. Опять же, школа, семья или образовательная политика воздействуют так, что ученики или достигают более высоких образовательных результатов в широком смысле слова – или не могут их достигнуть.

- Можете ли привести конкретный пример какого-нибудь исследования?

- На прошлой неделе я была на конференции и рассказывала про два наших исследования. У нас есть панельные лонгитюдные исследования. Детей опрашивали в 9 и 11 классах и чуть позже, когда они учились в университетах или где-то еще, потому что не все идут в университеты. Мы определяли роль социально-экономического положения семьи и успеваемости на разных точках. После 9 класса ученики делятся на тех, кто идет в 10 класс школы, и тех, кто идет в профессиональное образование. В России, по статистике, в профессиональное образование после 9 класса уходят где-то 35-40%. Это первая точка перехода, и мы изучали, что играет здесь большую роль: успеваемость (например, баллы ГИА) или социально-экономическое положение семьи ученика. Следующая развилка – после 11 класса, когда выпускники школ выбирают между получением  высшего образования – или же у них опять есть возможность уйти в профессиональное образование. В последние годы в России абсолютное большинство выпускников уходят в высшее образование. Но с вузами складывается другая картина. Они делятся на селективные (часто более престижные) и неселективные. И мы рассматривали это как третью точку перехода. Опять же, баллы по ЕГЭ и социально-экономическое положение играют разную роль в том, выберет ли выпускник селективный или неселективный вуз.

Автор: Алексей Хамин, студент 1 курса факультета коммуникаций, медиа и дизайна НИУ ВШЭ

*****


С 1 марта по 30 мая 2017 г. - предварительная оценка портфолио онлайн для поступающих в магистратуру и аспирантуру Института образования ВШЭ.
Очные магистерские программы для будущих исследователей, аналитиков, разработчиков.
Очно-заочные программы для учителей и директоров школ, специалистов органов управления образованием, руководителей и экспертов-аналитиков высшего образования.