Именно в связи с такой «неопределенностью» педагогических объектов и встает вопрос о достоверности экстраполяции и границ применения этого метода в педагогических исследованиях. Как известно, педагогические явления подвергаются значительным изменениям под воздействием многочисленных и многообразных факторов. Эти факторы можно разделить на явные, скрытые и случайные.
Явные факторы, воздействие которых в будущем на различные стороны явлений не вызывает сомнения, могут непосредственно подвергаться экстраполяции. К числу явных факторов, влияющих на учебную успеваемость, можно отнести, например, предшествующую подготовку учащихся (достигнутый ими уровень знаний, умений и навыков к концу базового периода), квалификацию данного преподавателя, используемое учебно-лабораторное оборудование и т.п. Эти факторы изменяются медленно, и их влияние может быть экстраполировано на определенный прогнозный период (например, на последующий семестр).
Но экстраполяции одних только явных факторов недостаточно, для получения достоверных сведений, например, о предполагаемой успеваемости учащихся. Значительное влияние здесь будут оказывать многочисленные скрытые факторы, действие которых в базовом периоде еще не проявляется. К ним можно отнести, например, качество расписания учебных занятий, используемые методы и приемы обучения (особенно, если занятия в базовом и прогнозном периодах проводят разные преподаватели), способности учащихся к усвоению разного по своему характеру учебного материала и многие другие.
Для полного и всестороннего учета скрытых факторов необходимо, прежде всего, их выявить и соответствующим образом оценить, приписав тому или иному фактору определенный весовой коэффициент, что в условиях исключительного многообразия и качественной неопределенности этих факторов представляется исключительно сложной задачей. Кроме того, немалое «возмущающее» влияние на конечные результаты прогнозирования успеваемости могут оказать различные случайные факторы, например, психофизиологическое состояние учащегося, неодинаковые критерии оценки знаний, которыми руководствуются различные преподаватели, и т.д.
В связи с таким многообразием воздействующих факторов, экстраполяционное прогнозирование в педагогике всегда очень приблизительно, и в чистом виде применимо лишь на уровне тактического, краткосрочного прогнозирования изменений отдельных параметров педагогических объектов. Однако прогностическая ценность данного метода существенно возрастает, если он используется в сочетании с другими методами прогнозирования.
Методы экспертных оценок
К методам экспертных оценок относят методы получения прогностической информации на основе выявления и специализированной обработки мнений специалистов, входящих в репрезентативную группу экспертов. Основное применение эти методы находят в процессе обоснования и принятия различных управленческих решений.
В настоящее время для оптимального управления сложными объектами и прогнозирования их возможного состояния в будущем используются автоматизированные системы управления (АСУ), автоматизированные информационные системы (АИС) и другие технические средства сбора, обработки и хранения информации на основе широкого использования ЭВМ.
Однако применение технических средств и математических методов не может дать должного эффекта, если объекты прогнозирования и управления полностью или частично не поддаются формализации. Именно в этих случаях особенно большое значение приобретают методы экспертных оценок, основанные на использовании знаний, интуиции и опыта квалифицированных специалистов.
В педагогическом прогнозировании используется метод коллективных экспертных оценок. Коллективные экспертные оценки, или, иначе - обобщенные различные индивидуальные мнения экспертов – существенно повышают достоверность педагогических прогнозов.
Используемые в настоящее время методы получения экспертных оценок весьма разнообразны. Вот самые распространенные из них:
1. метод комиссии (непосредственный обмен мнениями между специалистами с учетом возможности использования каждым отдельным экспертом мнения коллег);
2. метод мозговой атаки или коллективной генерации идей (в этом случае этап генерирования идей и этап их критической оценки отделены друг от друга по времени, что создает благоприятные условия для свободного изъявления мнений);
3. метод Дельфи (последовательное анкетирование мнений экспертов и выявление преобладающего суждения специалистов);
4. публикационный метод прогнозирования (анализ публикаций экспертов, в которых отражены их суждения об исследуемых объектах).
Методы моделирования
Способ исследования, при котором изучаются не сами объекты познания, а их модели и результаты исследования переносятся с модели на объект, называется методом моделирования.
Моделирование – это «построение (или выбор) и изучение такого объекта любой природы (называемого моделью), который способен замещать исследуемый объект и изучение которого дает новую информацию об этом объекте» [7].
В настоящее время существует множество различных систем классификации моделей. Одна из таких систем построена на различии в форме воспроизведения оригинала; по данной классификации все модели делят на два больших класса: материальные и мысленные. К числу материальных моделей относятся все те модели, которые сконструированы человеком искусственно или взяты из природы в качестве образцов. Примерами таких моделей могут быть различные предметные модели, воспроизводящие процессы, присущие объектам, только в измененных пространственно-временных масштабах или на другой физической основе (действующие модели различных производственных процессов, электронные модели сердечно - сосудистой и других систем и т.п.).
Мысленные модели отличаются тем, что они конструируются в форме мысленных образов, существующих лишь в голове исследователя. Таким образом, все операции над мысленными моделями, все преобразования и изменения в них осуществляются субъектом на основе мысленного экспериментирования.
Мысленные модели играют исключительно важную роль в научном прогнозировании: они дают возможность исследовать систему, близкую к реальной, в случае, когда непосредственный эксперимент на ней либо невозможен, либо слишком дорог.
В последние годы значительно возрос интерес к методам моделирования и среди педагогов. Большое внимание, уделяемое в настоящее время этим методам, связано, главным образом, с надеждами на то, что с их помощью удастся вплотную подойти к созданию количественных теорий, которые будут адекватно отражать основные качественные аспекты исследуемых педагогических явлений.
Часть III. Частнонаучные методы прогнозирования в педагогике
В настоящее время в общественных и естественных науках применяется множество различных методов прогнозирования. Естественно, что педагогическое прогнозирование в начале своего развития может заимствовать соответствующие методы и приемы из других областей (социологии, психологии, кибернетики и т.д.), приспосабливая их к специфике своего предмета исследования.
Особое значение для педагогического прогнозирования имеет изучение прогностических методов, используемых в социологии и психологии. Связи между социологией, психологией и педагогикой имеют давние и прочные традиции. Эти науки объединяют общность в объекте изучения, в понятийном аппарате и методах исследования. Известно, что педагогика – наука социальная. Образование (воспитание, обучение, развитие учащихся на всех уровнях) в широком смысле этого понятия представляют собой специфический общественный процесс. Кроме того, педагогика как теоретическая и прикладная наука работает в тесной связи с психологией. Поэтому методы, применяемые в социологии и психологии, представляют значительный интерес для педагогического прогнозирования.
Методы социологии
Характерной особенностью социологических исследований является сочетание в них качественного и количественного анализа фактического материала, полученного на основе наблюдений, опроса, анкетирования, интервьюирования, анализа документов и т.п. На этапе обработки этого материала применяются разнообразные методы математической статистики.
Одним из наиболее эффективных методов, используемых для прогностической интерпретации первичной социологической информации, является многофакторный корреляционный и регрессивный анализ. Корреляционная зависимость – это взаимосвязь между признаками, состоящая в том, что в зависимости от изменения одного признака меняется средняя величина другого признака. Корреляционный анализ позволяет по одним факторам вычислять другие, недоступные или малодоступные непосредственному наблюдению и изучению. Подвергая математической обработке статистический материал, можно с известной степенью точности предсказать влияние тех или иных факторов на соответствующий признак рассматриваемого явления.
Правомерность использования методов корреляционного анализа в педагогике определяется тем, что эффективность образовательной деятельности зависит от целого ряда факторов, относящихся к социально-экономическим, педагогическим, психологическим и другим явлениям. Измененные под влиянием этих факторов параметры педагогических процессов или их отдельные признаки можно рассматривать как результативные явления. Статистика, следовательно, не может ограничиться количественным анализом только педагогических явлений, взятых изолированно. Наоборот, она должна охватывать по возможности весь комплекс взаимосвязанных с педагогикой явлений, давать числовое выражение соответствующих связей.