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教育科学研究中的定量化分析
教育科学研究中的定量化分析
摘 要:
本文分析了我国教育科学研究方式的现状,以为传统的定性思辩方式仍然是教育科学研究方式的主流,总结经验是我国教育研究的一大特点。
论述了定量化在教育科学研究中的重要价值,与所面临的一些难以克服的困难。
关键词:
定性分析;定量分析;教育研究
一
20世纪80年代以来,我国教育研究不断深切,但教育科学研究方式仍亟待完善和进展。
有的学者对近20年我国教育研究所采用的研究方式及分析资料的方式进行了研究,郑日昌、崔丽霞选择较有代表性的5种教育类杂志,即《教育研究》、《教育研究与实验》、《电视大学》、《课程、教材、教法》、《湖南教育》。
然后从每种杂志1981至1998年每一年刊登文章中,随机抽取24篇(这24篇文章平均分派在每期里)共检索文章2160篇。
结果表明,大量的文章是解释或综述性的,实证性文章比例很低。
总结经验是我国教育研究的一大特点。
教育经验的总结虽然是教育科学研究的重要方式,但不是惟一的方式,教育科学毕竟是一门实践性很强的科学,需要大量进行实证研究;思辩也必需成立在客观事实的基础上,缺乏事实的乱发议论是科学的大忌。
另一项研究是对16种教育科学核心期刊1999年的2098篇论文的调查结果,其结论是,目前我国教育科研的主要方式,有%是传统的定性思辩方式。
有%的论文用量化方式,其中%论文利用表格、百分比的一般量化方式。
有少量论文应用方差分析、假设查验、回归分析、一般函数等传统定量方式。
其他如差分方程和微分方程模型方式,和系统科学方式,模糊数学方式和灰色数学方式,在教育科学研究领域至今极少有人利用。
另外,研究者还指出,运算机技术虽已经进入社会生活的各个领域,但在教育科学研究领域,运算机似乎大多用于文字输入和排版、用专用运算机软件作数据处置、建模、分析的寥若晨星。
重视定性研究是我国教育研究的传统,可是教育科学若是只停留在定性分析上,很难实现对教育规律的科学熟悉。
因为定性熟悉,只是判定研究对象实体是不是存在、结构如何、各要素之间具有何种联结等。
它往往是熟悉事物的开始,具有某些相对性与局限性。
第一,它缺乏定量化的严格的观察、测量、统计、计算和表述,不能对特定事件给出严格的描述、说明、解释和论述。
所以,它仅仅是给出某种研究的大致方向或趋势,具有不肯定性。
第二,它不具有严格的操作规则或实践规则的约束,因此,研究结构具有专门大的随意性,在主题、对象、时刻、空间和条件等各个因素之间均具有专门大的跳跃性,从而强化了研究者的背景知识对分析结果的“污染”,具有不精准性。
再次,定性分析是以经验描述为基础、以归纳逻辑为核心的方式论系统,它的推理缺乏严格的公理化系统的逻辑约束,因此,在它的前提和结论之间可能不存在逻辑的必然性,即其结论往往具有或然性。
由于定性熟悉具有上述局限性和相对性,故在定性熟悉的基础上,应该对事物进行定量熟悉,也只有如此才能取得清楚、准确、普遍的熟悉。
定量分析的目的在于测定对象目标的数值,求出其与各相关要素间的精准的经验公式。
它是一种具有肯定逻辑结构的熟悉,这些逻辑结构的不断展开就是定量研究方式的实现。
任何事物都同时具有质和量两个方面,是质和量的统一体。
因此,事物的熟悉既需要定性熟悉,又需要定量熟悉。
对于任何科学研究领域来讲,定性分析和定量分析都能够说是两种最大体的分析方式,它们也是两种彼此补充的分析方式。
由于研究目的和研究对象性质的不同,在不同研究领域和研究项目中,定性分析和定量分析各自所占的比例也不相同。
问题是教育科学研究领域重复性的定性分析有余,定量分析则明显不足,当与其它社会科学领域相较时,这一点表现的尤其明显。
笔者以为,由于咱们过度地依赖定性分析,在专门大程度上,使我国教育科学研究处于一种理论薄弱或缺乏科学理论的状态。
从严格的意义上讲,一种理论应该包括一系列大体的前提假设,在此前提假设下,进行必然的逻辑推理,取得能够用事实或实验来证明或证伪的结论。
在理论研究中,“要杜绝无谓的推测,就需要咱们最终把理论考察拿出来与真实现象进行比较。
”这种验证或许依赖于直接事实,或许依赖于该理论所附带的逻辑结果。
牛顿万有引力定律,作为一种天体理论,其正确性的一个十分重要的证据在于,人们曾经按照它成功地预测了太阳系中未知行星的存在,并正确地预测出它们的运行轨道。
科学研究的目的,是为了对现实提供一种合理和更强有力的解释,帮忙咱们更好地熟悉和了解有关事实和现象,并在需要的时候预测事物和进程的进展转变,以提高咱们的判断和决策的质量。
但是,在教育科学研究中,很少有什么理论是能够被事实证明或证伪的,咱们见到的大多数教育理论,只是一些不精准的分类法、众口纷纭的界定、对事实的罗列和对原因与影响的分析和猜想。
教育科学刊物上的理论文章,大体上是对个案和某个问题的“就事论事”的分析描述为主,经验和感性判断在其中占据着重要的位置。
其实,咱们在教育理论刊物上读到的一些文章,它们的可取的地方并非在于其思想与研究方式上,而在于其文字风格上的成熟。
这种状况不单单局限在教育科学,其它社会科学领域也是普遍存在的。
这些表述在很多人看来可能有些刻薄,可是所陈述的事实和现象是普遍存在的。
对教育问题进行分析,需要有两个大体的前提,一个是对大体事实和大体数据的准确了解,即事实与数据的前提;另一个是按照分析的目的采用和选择的分析方式与分析手腕,即逻辑与技术手腕的前提。
在教育科学研究领域,咱们面对的问题是,经验事实与材料比较丰硕,而逻辑分析与技术手腕相对不足。
专门是,有许多教育现象的比较研究,只是材料与事实的堆砌和对可能的原因与影响因素的主观罗列。
它们与其被称作是对教育问题的比较研究,不如说是对大体文献资料进行搜集与整理的结果。
二
1971年2月,哈佛大学的卡尔?
多伊奇和两个同事在《科学》杂志上发表了一项研究报告,列举了从1900年到1965年的62项“社会科学方面的进展”。
在他们的研究中,引人注意的是:
初期的成绩全数都是理论性的和定性的。
而后来的成绩,或乃至初期发觉的后来进展,都主如果数学和统计方式的革新,或是由定量分析推导出来的理论。
可见,社会科学研究进展的冲破性成绩愈来愈多地表现为定量研究或定量研究与定性研究相接合。
数量化研究已经成为社会科学研究的大体趋势,专门是统计学和模型方式的进展及运算机的普遍运用,加速了这种趋势。
对于这种趋势,教育研究领域也不能例外。
采用数量化的手腕,能够加深咱们对许多教育问题的理解,使模糊的熟悉清楚化,并能够更准确地揭露和描述许多教育现象的彼此作用和进展趋势。
从其社会作用看,定量研究有助于增进教育决策的科学化,提高决策质量。
对每一个从事教育科学研究的人来讲,掌握程度不同的定量研究方式和手腕是超级有必要的。
进展数量化研究的方式和手腕,是使教育研究走向成熟的一个重要方面。
进行定量分析,常常能够消除一些无谓的争辩,或令人们对问题的讨论具有一路的基础。
在教育科学研究中,量化分析的另一个重要作用是通过它取得更准确和更有效的定性结论,以深化人们对教育规律的熟悉,优化教育决策。
教育科学研究的定量化是教育科学研究领域的重要方式论思想。
它在教育科学研究中具有不可替代的价值,这是因为:
(1)教育科学数量化分析是教育科学成其为科学的重要标志。
数学是研究数量与形式的工具,而成熟的科学都致力于揭露研究对象之间的数量的或形式的关系。
只有在一门科学能对研究对象之间的彼此关系及其大体规律做出数学的(定量的或形式化的)描述以后,它才能算是一门精密的科学。
教育科学研究对象的复杂性并非可否定它的研究对象的某些内在规律也必然通过量的关系存在,考虑到人的思维的特点,乃至能够说正是因为教育现象的高度复杂性,教育科学可能更需要定量分析方式。
至于采用哪一种数学形式则是具体的技术问题,它由具体教育现象本身的性质和研究需要达到的目的决定。
定量关系或形式关系的分析,司以使教育科学改变以往对教育的表层现象进行描述,而很少揭露教育现象的内在深层结构的适应。
教育科学家们力图像自然科学家那样采用经验的研究程序,通过对可观察的教育现象之间的彼此关系提出解释,成立能够同意实际查验的理论,这就往往意味着将各类解释事物因果关系的命题做出定量的或形式的表示,然后在数学系统的框架下对它们进行查验。
(2)教育科学数量化分析反映了社会对教育科学科学性的迫切需要。
这种需如果伴随着工业文明的成长,社会的全面进展,教育组织复杂程度的增加而增强的,因为社会的进展、转变越深刻和微妙,教育组织越复杂,咱们对教育规律的熟悉、判断和决策就越依赖于对大体情形的准确了解和对未来转变的靠得住性更高的预测,这也需要教育科学理论加倍实用化和精密化。
这种客观需要的存在迫使教育科学工作者尽可能采用更好的定量研究方式来帮忙提高教育理论的准确程度和实用程度。
(3)教育科学数量化分析是多学科综合研究进展趋势的必然结果。
现代科学进展的一个重要特征是,各学科都在融合,向综合化迈进。
由于数学方式在物理学中表现出卓有成效的作用,于是,它的成功唤起并鼓舞了自然科学家在自然科学之外的其他领域做出各类尝试,并取得了一个又一个的成功。
由于各类原因,自然科学家与数学家也常常涉足于教育科学领域,尤其是近几十年来,科学工作者愈来愈关心一些重要的教育问题,如教育投资、教育本钱、教育预测、教育计划、教育决策、教育进展战略等等。
他们出于各类目的,以各类形式对这些问题进行了大量研究,教育科学工作者与他们分享了许多重要的思想功效和研究方式,如控制论、系统论等等,这些思想方式的介入,使教育科学的许多领域发生了根本性的转变。
最近几十年来,科学研究一种愈来愈明显的趋势是,自然科学、系统科学的新理论一旦形成,包括其开创人在内的科学家们竞相把新理论推行应用到社会科学包括教育科学研究中,所谓交叉研究已经蔚然成风。
专门是,在这一潮流中最突出的是被称为“非线性科学”中出现的一些新理论,如耗散结构理论、协同窗、浑沌科学和分形理论等等。
很多自然科学研究人员以为,把这些理论推行到社会现象的研究中,是对它们的普适性和深刻程度的证明。
由于今世自然科学(包括系统科学等)在相当程度上是数学化的,它们不但对“数”,而且对于关系、结构、顺序、演化的研究也进展了专门好的定量研究手腕,所以,当许多新理论把教育现象作为它们的应用对象时,自然科学也就把定量研究的一些新手腕带入了教育科学研究当中。
需要说明的是,这里对定量研究的强调,并非是说定量研究能够代替定性分析,而且大体上不会有人持如此的观点。
定性熟悉与定量熟悉在基础、形式、结构和功能方面是存在不同的。
从本质上说,它们是以方式论的形式展开了两种不同的研究纲领和两种不同的熟悉论框架。
从技术上讲,则是由于研究对象的复杂性和多样性,采取了不同的解题方式。
即便在自然科学中,对力、电场和磁场的某些性质的熟悉和对原子结构的熟悉也都是定性问题,只不过对这些性质的结论要经受严格的实验查验,在化学、生物学、地理学中,定性研究也是很重要的。
要有效地运用数学方式从事科学研究就必需对研究对象在质上的特点有必然的理解。
没有高水平的定性理论,定量研究只不过是盲目的数字游戏,即是在自然科学中,定量分析的方式也只有在与良好的定性分析结合在一路时才能充分发挥其作用。
事实上,有效的理论大多是能把定性分析与定量分析合理地结合起来的理论,而要使定量分析研究与定性分析研究专门好地结合,根本的前途是让研究人员对两种方式都有必然了解。
三
在科学进展历程中,教育科学在数量化研究的进展方面远远落在自然科学后面。
乃至落在经济学、社会学、人口学等其它社会科学后面。
这种现象主如果有以下原因造成的:
(1)教育科学研究对象的复杂性使得数量化研究所面临的困难较大。
(2)担忧某些人为数字而数字、片面追求高深数学技术的偏向会使一般人难以判断各个计算步骤的有效性,他们以为即即是简单地用数学关系来表示各类教育现象,也可能令人忘记被数字掩盖起来的实质发觉内容。
与自然科学中的量化相较,教育科学研究中的量化确实面临着难以克服的困难,这些困难主要表此刻以下一些方面:
(I)对软指标量化的可行性。
例如一所中学的教学质量、学生的学习动机、农村小学教师的苦恼、大学生所关心的问题等等。
很多教育科学的研究人员因此而否定量化在教育科学研究中的作用,否定对这些因素进行量化的可能性,这种观点无疑是片面的。
应该说,要使这些因素量化的准确程度达到类似于自然科学中的量化所达到的水平大体上是不可能的,可是对于具体应用来讲足够有效的量化是可能的。
例如,咱们明白,“学生所学知识的掌握程度”是一个很难把握和衡量的量。
可是在现实生活中,人们仍然通过考试的方式来对其进行衡量,而且,量化的结果也被社会较为普遍地同意,并被作为很多决策的重要依据。
如此的例子还有很多,例如体操比赛时的动作评分,音乐、美术学院对学生作品的分值和品级评价等等。
(2)数据的不可重复性。
由于教育现象在时刻上具有不可逆性,使得咱们对于取得的很多数据,不能够再回过头去作严格的查验,也不能够通过可控实验,来发觉数据中可能存在的问题。
而在物理学中,当咱们测量某一物体的长度时,常常能够通过测量多次,取测量数据的平均值等方式来减少和控制测量误差。
在教育科学的测量中,许多类似的成熟方式难以借用。
教育现象的这一性质要求咱们在利用有关数据时,需要加倍小心。
(3)概念的不确切性。
自然科学中量化的主如果一些有确切规定性,并具有客观基准的量,如长度、温度、时刻、速度等等。
而教育科学中的许多量,在界定上是含糊的。
有些量即便在界定上是清楚的,在具体统计时也难以掌握。
严格地讲,在教育科学中,要杜绝在分类与测度真实现象时产生不确切的概念是不可能的。
这不仅是咱们的实物测度技术不够精准,在大多数情形下也因为咱们对所利用的测度方式给不出确切的描述的缘故。
对此咱们能够举个简单的例子加以说明:
假设咱们要测量我国大学毕业生的质量,咱们立刻碰着的困难是“大学生的质量”那个概念不是准确的概念,不同大学相同专业的毕业生质量并非相同,同一大学不同专业的毕业生质量也不相同,如此对它们的数量尺度的内容就会产生争议。
咱们最终即便给出了一个量化值,这一量化值在精准程度上也成问题,因此,在具体利用各类量值的时候,咱们应该了解这些值是如何测定的。
(4)其统计口径的不一致性。
对于自然科学中的大多数问题,在统计口径上大体是一致的,在统计标准上的争议也少得多。
对于教育研究中的很多指标,联合国教科文组织、国家教育部和各个地域,往往都有自己的不同的统计数据,具体选用哪个数据,由采用这些数据的人来选择。
(5)统计进程中的时差性。
例如,对于大学生在校人数的统计来讲,它所反映的应该是某一时点的数据,可是,实际的统计进程的周期很长,各所学校呈报数据的时刻是不一致的,而由于各学校的实际情形又处于不断的变更进程中,因此,实际的数据并非能够真正说是某一较短时刻段的数据。
这也对教育科学中的许多基础数据的准确性造成了不利影响。
虽然对教育现象进行量化有很多难以克服的困难,可是,对于进行量化分析的重要性,学术界仍是存在着比较普遍的共识。
事实上,进行量化的困难与是不是量化是两个性质不同的问题。
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