Подход к оценке эффективности усвоения материалов с помощью бикомпонентной модели на примере курса «Прикладная статистика»
DOI:
https://doi.org/10.33910/2687-0223-2024-6-3-183-191Ключевые слова:
фундаментальная и прикладная лингвистика, бакалавриат, метакогнитивное осознание, бикомпонентная модель, метод цветовых метафорАннотация
Субъективность процесса оценки работы учащихся активно обсуждается в литературе. Именно поэтому мечта любого педагога — студенты, которые осознают процесс собственного познания, а также инструмент, который позволяет проводить оценку таких способностей и описывать тревогу, которую студенты переживают в процессе обучения у данного педагога, или уверенность обучающихся в пройденном материале.
Метакогнитивное осознание — это стремление человека самому контролировать свой процесс познания, осуществлять мониторинг и коррекцию этого процесса. Особое значение метапознание приобретает в условиях, когда педагог предлагает студентам получать знания из разных источников, представленных на разных носителях, что требует дополнительной распределенности познания, что особенно важно при прохождении курса «Прикладная статистика».
Предложен подход на основе построения современной обучаемой модели (например, бикомпонентной — 2B-PLS, Two-Block Partial Least Squares) по результатам Цветовых метафор для студентов, который помогал бы преподавателю для группы:
— формировать целостную картину учебного процесса в целом с включением в нее материалов модуля как подмножества целевой функции;
— повышать мотивацию группы к изучению материалов модуля;
— оценивать степень уверенности в усвоении материала и свободного владения им;
— наглядного примера получения и математической обработки понятных студентам данных с использованием методов математической и психологической лингвистики, а также системного подхода к анализу таких результатов (для последующих занятий).
Анализ результатов метода Цветовых метафор с помощью построения бикомпонентной модели дал важные выводы для подачи материала в учебном модуле и организации учебного процесса в целом. Апробация предложенного подхода «Цветовые метафоры+бикомпонентная модель» показала высокую эффективность, его можно рекомендовать как дополнительный инструмент промежуточного контроля.
Библиографические ссылки
ЛИТЕРАТУРА
Бызова, В. М., Ловягина, А. Е., Перикова, Е. И. (2019) Метакогнитивный подход в диагностике трудностей психической саморегуляции студентов. Российский психологический журнал, т. 16, № 2, с. 25–42. https://doi.org/10.21702/rpj.2019.2.2
Иванников, В. А. (2006) Психологические механизмы волевой регуляции. 3-е изд. СПб.: Питер, 208 с.
Карпов, А. В., Карпов, А. А. (2022) Структура метакогнитивной регуляции информационной деятельности. Ярославль: Филигрань, 816 с.
Морошкина, Н. В., Зверев, И. В., Нездоймышапко, Л. А., Тихонов, Р. В. (2023) Метакогнитивный мониторинг и контроль в ситуации распределенного познания. Вестник Санкт-Петербургского университета. Психология, т. 13, № 3, с. 324–346. https://elibrary.ru/item.asp?id=54504847
Николаева, Е. И. (2012) Метакогнитивная компетенция — в чем проблема? Вестник практической психологии образования, № 3 (32), с. 34–38. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39191815 (дата обращения 01.10.2023).
Николаева, Е. И., Вергунов, Е. Г., Плотников, С. Г. (2014) Соотношение показателей общего и невербального интеллекта и креативности с оценками по предметам у учащихся четвертых классов. Вестник практической психологии образования, № 3 (40), с. 106–109. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38222571 (дата обращения 01.10.2023).
Овчинникова, К. А., Вергунов, Е. Г. (2023) Применение психофизиологического инструментария для изучения понятия «механизм» в лингвистическом исследовании. Комплексные исследования детства, т. 5, № 1, с. 14–25. https://doi.org/10.33910/2687-0223-2023-5-1-14-25
Перикова, Е. И., Бызова, В. М. (2021) Система психической саморегуляции учебной деятельности: метакогнитивный подход. Сибирский психологический журнал, № 79, с. 15–29. https://doi.org/10.17223/17267080/79/2
Соломин, И. Л. (2008) Экспресс-диагностика персонала. СПб.: Речь, 280 с.
Тишков, Д. С. (2020) Метакогнитивный анализ влияния нейробиологического подхода на академическую успеваемость студентов. Азимут научных исследований: педагогика и психология, т. 9, № 4 (33), с. 241– 243. https://doi.org/10.26140/anip-2020-0904-0053
Токарева, В. Б. (2020) Локус контроля как метакогнитивный процесс профессиональной деятельности субъекта. Вестник Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова. Серия Гуманитарные науки, № 1 (51), с. 134–138.
Фомин, А. Е., Богомолова, Е. А. (2019) Влияние рассуждений о знании на метакогнитивный мониторинг решения проверочных заданий. Экспериментальная психология, т. 12, № 1, с. 126–138. https://doi.org/10.17759/exppsy.2019120110
Ackerman, R. (2019) Heuristic cues for meta-reasoning judgments: Review and methodology. Psihologijske teme, vol. 28, no. 1, pp. 1–20. https://doi.org/10.31820/pt.28.1.1
Boldt, A., Blundell, C., de Martino, B. (2019) Confidence modulates exploration and exploitation in value-based learning. Neuroscience of Consciousness, vol. 2019, no. 1, article niz004. https://doi.org/10.1093/nc/niz004
Flavell, J. H. (1976) Metacognitive aspects of problem solving. In: L. B. Resnick (ed.). The nature of intelligence. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Publ., pp. 231–235.
Hacker, D. J., Bol, L., Keener, M. C. (2008) Metacognition in education: A focus on calibration. In: J. Dunlosky, R. A. Bjork (eds.). Handbook of metamemory and memory. New York: Psychology Press, pp. 429–455.
Metcalfe, J., Shimamura, A. P. (eds.). (1994) Metacognition: Knowing about knowing. Cambridge: The MIT Press, 334 p. https://doi.org/10.7551/mitpress/4561.001.0001
Polunin, D., Shtaiger, I., Efimov, V. (2019) JACOBI4 software for multivariate analysis of biological data. bioRxiv, article 803684. https://doi.org/10.1101/803684
Rännar, S., Lindgren, F., Geladi, P., Wold, S. (1994) A PLS kernel algorithm for data sets with many variables and fewer objects. Part 1: Theory and algorithm. Journal of Chemometrics, vol. 8, no. 2, pp. 111–125. https://doi.org/10.1002/cem.1180080204
Rohlf, F. J., Corti, M. (2000) Use of two-block partial least-squares to study covariation in shape. Systematic Biology, vol. 49, no. 4, pp. 740–753. https://doi.org/10.1080/106351500750049806
Westley, D. N. (2008) Accuracy of student calibration on specific topics: Very good students vs. others. In: Proceedings of the informing science & IT education conference (InSITE). Abu Dhabi: Petroleum Institute Publ., pp. 119–123. [Online]. Available at: https://doi.org/10.28945/3287 (accessed 01.10.2023).
Zhao, Q., Linderholm, T. (2011) Anchoring effects on prospective and retrospective metacomprehension judgments as a function of peer performance information. Metacognition and Learning, vol. 6, no. 1, pp. 25–43. https://doi.org/10.1007/s11409-010-9065-1
REFERENCES
Ackerman, R. (2019) Heuristic cues for meta-reasoning judgments: Review and methodology. Psihologijske teme, vol. 28, no. 1, pp. 1–20. https://doi.org/10.31820/pt.28.1.1 (In English)
Boldt, A., Blundell, C., de Martino, B. (2019) Confidence modulates exploration and exploitation in value-based learning. Neuroscience of Consciousness, vol. 2019, no. 1, article niz004. https://doi.org/10.1093/nc/niz004 (In English)
Byzova, V. M., Lovyagina, A. E., Perikova, E. I. (2019) Metakognitivnyj podkhod v diagnostike trudnostej psikhicheskoj samoregulyatsii studentov [A metacognitive approach to diagnosing difficulties in students’ mental self-regulation]. Rossiiskij psikhologicheskij zhurnal — Russian Psychological Journal, vol. 16, no. 2, pp. 25–42. https://doi.org/10.21702/rpj.2019.2.2 (In Russian)
Flavell, J. H. (1976) Metacognitive aspects of problem solving. In: L. B. Resnick (ed.). The nature of intelligence. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Publ., pp. 231–235. (In English)
Fomin, A. E., Bogomolova, E. A. (2019) Vliyanie rassuzhdenij o znanii na metakognitivnyj monitoring resheniya proverochnykh zadanij [Influence of reasoning on knowledge on metacognitive monitoring of the solution of test tasks]. Eksperimental’naya psikhologiya — Experimental Psychology (Russia), vol. 12, no. 1, pp. 126–138. https://doi.org/10.17759/exppsy.2019120110 (In Russian)
Hacker, D. J., Bol, L., Keener, M. C. (2008) Metacognition in education: A focus on calibration. In: J. Dunlosky, R. A. Bjork (eds.). Handbook of metamemory and memory. New York: Psychology Press, pp. 429–455. (In English)
Ivannikov, V. A. (2006) Psikhologicheskie mekhanizmy volevoj regulyatsii [Psychological mechanisms of volitional regulation]. 3rd ed. Saint Petersburg: Piter Publ., 208 p. (In Russian)
Karpov, A. V, Karpov, A. A. (2022) Struktura metakognitivnoj regulyatsii informatsionnoj deyatel’nosti [The structure of metacognitive regulation of information activity]. Yaroslavl: Filigran’ Publ., 816 p. (In Russian)
Metcalfe, J., Shimamura, A. P. (eds.). (1994) Metacognition: Knowing about knowing. Cambridge: The MIT Press, 334 p. https://doi.org/10.7551/mitpress/4561.001.0001 (In English)
Moroshkina, N. V., Zverev, I. V., Nezdoimyshapko, L. A., Tikhonov, R. V. (2023) Metakognitivnyj monitoring i kontrol’ v situatsii raspredelennogo poznaniya [Metacognitive monitoring and control in distributed cognition]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Psikhologiya — Vestnik of Saint Petersburg University. Psychology, vol. 13, no. 3, pp. 324–346. https://doi.org/10.21638/spbu16.2023.303 (In Russian)
Nikolaeva, E. I. (2012) Metakognitivnaya kompetentsiya — v chem problema? [Metacognitive competence — what is the problem?]. Vestnik prakticheskoj psikhologii obrazovaniya — Bulletin of Practical Psychology of Education, no. 3 (32), pp. 34–38. [Online]. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39191815 (accessed 01.10.2023). (In Russian)
Nikolaeva, E. I., Vergunov, E. G., Plotnikov, S. G. (2014) Sootnoshenie pokazatelej obshchego i neverbal’nogo intellekta i kreativnosti s otsenkami po predmetam u uchashchikhsya chetvertykh klassov [The ratio of indicators of general and non-verbal intelligence and creativity with grades in subjects in fourth grade students]. Vestnik prakticheskoj psikhologii obrazovaniya — Bulletin of Practical Psychology of Education, no. 3 (40), pp. 106–109. [Online]. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38222571 (accessed 01.10.2023). (In Russian)
Ovchinnikova, K. A., Vergunov, E. G. (2023) Primenenie psihofiziologicheskogo instrumentariya dlya izucheniya ponyatiya «mekhanizm» v lingvisticheskom issledovanii. [The use of psychophysiological tools to study the concept of “mechanism” in linguistic research.]. Kompleksnye issledovaniya detstva — Comprehensive Child Studies, vol. 5, no. 1, pp. 14–25 https://doi.org/10.33910/2687-0223-2022-5-1-5-12 (In Russian)
Perikova, E. I., Bysova, V. M. (2021) Sistema psikhicheskoj samoregulyatsii uchebnoj deyatel’nosti: metakognitivnyj podkhod [Mental self-regulatory system of educational activities: Metacognitive approach]. Sibirskij psikhologicheskij zhurnal — Siberian Journal of Psychology, no. 79. pp. 15–29. https://doi.org/10.17223/17267080/79/2 (In Russian)
Polunin, D., Shtaiger, I., Efimov, V. (2019) JACOBI4 software for multivariate analysis of biological data. bioRxiv, article 803684. https://doi.org/10.1101/803684 (In English)
Rännar, S., Lindgren, F., Geladi, P., Wold, S. (1994) A PLS kernel algorithm for data sets with many variables and fewer objects. Part 1: Theory and algorithm. Journal of Chemometrics, vol. 8, no. 2, pp. 111–125. https://doi.org/10.1002/cem.1180080204 (In English)
Rohlf, F. J., Corti, M. (2000) Use of two-block partial least-squares to study covariation in shape. Systematic Biology, vol. 49, no. 4, pp. 740–753. https://doi.org/10.1080/106351500750049806 (In English)
Solomin, I. L. (2008) Ekspress-diagnostika personala [Express diagnostics of personnel]. Saint Petersburg: Rech’ Publ., 280 p. (In Russian)
Tishkov, D. S (2020) Metakognitivnyj analiz vliyaniya nejrobiologicheskogo podkhoda na akademicheskuyu uspevaemost’ studentov [Metacognitive analysis of the impact of the neurobiological approach on students’ academic performance]. Azimut nauchnykh issledovanij: pedagogika i psikhologiya — Azimuth of Scientific Research: Pedagogy and Psychology, vol. 9, no. 4 (33), pp. 241–243. https://doi.org/10.26140/anip-2020-0904-0053 (In Russian)
Tokareva, V. B. (2020) Lokus kontrolya kak metakognitivnyj protsess professional’noj deyatel’nosti sub’ekta [Locus of control as a metacognitive process subject’s professional activities]. Vestnik Yaroslavskogo gosudarstvennogo universiteta im. P. G. Demidova. Seriya Gumanitarnye nauki, no. 1 (51), pp. 134–138. (In Russian)
Westley, D. N. (2008) Accuracy of student calibration on specific topics: Very good students vs. others. In: Proceedings of the informing science & IT education conference (InSITE). Abu Dhabi: Petroleum Institute Publ., pp. 119–123. [Online]. Available at: https://doi.org/10.28945/3287 (accessed 01.10.2023). (In English)
Zhao, Q., Linderholm, T. (2011) Anchoring effects on prospective and retrospective metacomprehension judgments as a function of peer performance information. Metacognition and Learning, vol. 6, no. 1, pp. 25–43. https://doi.org/10.1007/s11409-010-9065-1 (In English)
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Евгений Геннадьевич Вергунов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Автор предоставляет материалы на условиях публичной оферты и лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. После публикации все статьи находятся в открытом доступе.
Авторы сохраняют авторские права на статью и могут использовать материалы опубликованной статьи при подготовке других публикаций, а также пользоваться печатными или электронными копиями статьи в научных, образовательных и иных целях. Право на номер журнала как составное произведение принадлежит издателю.
