Смекни!
smekni.com

Компьютерная психодиагностика (стр. 4 из 8)

Стимулы — невербальные статические

Ответы—закрытые, типа "Выбор"

Методики данного типа применяются, например, для исследо­вания пространственного воображения, комбинаторных способно­стей и способностей соотнесения невербальных стимулов к опреде­ленному классу из заданного алфавита классов. Сюда относятся, в частности, некоторые задания теста исследования структуры интеллектаАмтхауэра (адаптированный вариант под названием "тест-Су" нашел применение для изучения уровня интеллектуаль­ного развития учащихся младших классов [Лийметс с соавт., 1974]). Так в заданиях "выбор фигур" в качестве стимулов приводятся разделенные на части геометрические фигуры, которые нужно со­отнести с предполагаемыми изображениями целых фигур.

Обработка результатов в данном случае сводится к оценке количества правильно произведенных выборов. В качестве диагно­стического параметра нередко используется время решения зада­ний теста. Очевидно, что современные компьютеры, обладающие развитыми изобразительными средствами, позволяют полностью автоматизировать подобные методики. При этом в качестве сти­мулов могут выступать не только статические, но и динамические объекты.

Стимулы — вербальные стандартизированные,

невербальные статические

Ответы — закрытые, типа "Восстановление частей"

Психодиагностические методики рассматриваемого типа явля­ются, по сути, модификацией тестов с множественным выбором. Отличительной особенностью этих методик является то, что испы­туемым предлагается самим сформулировать (сконструировать) ответ, не прибегая к меню возможных ответов. Таким образом, испытуемый не ограничен какими-либо рамками в своих ответах. В то же время при данном подходе предполагается, что существуют правильные ответы на задания теста, которые могут быть выраже­ны в достаточно определенной форме.

Примером методик указанного типа может служить субтест на­хождения недостающих деталей Векслера, с помощью которого изучаются особенности зрительного восприятия, наблюдатель­ность, способность отличить существенные детали [Wechsler D. 1958]. В этом субтесте испытуемый должен отыскать какую-либо недостающую деталь или какое-то несоответствие на каждом из 21 рисунке. На ответ отводится не более 20 с. и правильность ответа оценивается одним баллом. Другим примером является субтест Амтхауэра "Ряды чисел", направленный на исследование индук­тивного мышления испытуемого и его способности оперировать с числами. В 20 заданиях субтеста требуется установить закономер­ность числового ряда и продолжить его. Здесь также на выполне­ние заданий вводится лимит времени.

Обработка результатов обследования с помощью психодиагно­стических методик рассматриваемого класса в достаточной степе­ни формализована. Диагностическими признаками здесь выступают количества правильно выполненных заданий. Также в ряде случаев ценная диагностическая информация содержится в параметрах временной динамики выполнения теста.

Стимулы — вербальные стандартизированные,

невербальные статические Ответы — закрытые,

типа "Переконструирование"

Тестовые задания, предполагающие ответы типа "перекон­струирование данных", заключаются в составлении комбинаций из заданного алфавита вербальных или невербальных элементов. Как правило, считается известной "правильная" комбинация элементов, но это не является обязательным условием, так как оценке могут подлежать такие параметры, как, например, оригинальность соз­данной композиции. В качестве типичного примера можно привес­ти субтест последовательности картинок в шкале измерения интеллектаВекслера. С помощью этого субтеста исследуется способ­ность испытуемого к организации фрагментов в логическом поле, пониманию ситуации и предвосхищению событий. В задании предлагается 8 серий картинок, обобщенных каким-либо сюжетом, в соответствии с которым, испытуемый должен разложить картин­ки в определенной последовательности. Оценка в данном субтесте зависит от правильности и времени решения.

Примером использования вербальных стандартизированных стимулов может служить субтест "составление предложения по трем предлагаемым словам", входящий в аналитический тест интеллектаР.Мейли [1969] [20,34]. Испытуемый должен за две минуты со­ставить из набора слов как можно больше предложений. Критери­ем оценки выполненного задания служит мысль, объединяющая слова. Если мысль, положенная в основу связки слов неудачна или представленная фраза бессмысленна, испытуемому присваивается 1 балл; банальному содержанию фразы соответствует 2 балла, а за оригинальную мысль дается 3 балла.

Как видно из приведенных примеров, обработка результатов обследования с помощью методик рассматриваемого типа может содержать как количественный, так и качественный компоненты. Но в целом ограниченный алфавит стимулов, подвергающихся переструктурированию, и соответственно, ограниченный и извест­ный набор возможных комбинаций дает основание отнести ука­занные методики к достаточно четко структурированным и допус­кающим сравнительно высокую степень формализуемости проце­дуры обработки экспериментальной информации.

Стимулы — вербальные стандартизированные, невербальные

Ответы — закрытые, типа "Оценивание значения признака по

заданной шкале"

Психодиагностические методики данного типа связаны с оцен­кой различных объектов (словесных утверждений, изобразительно­го материала, конкретных лиц и т.п.) по выраженности в них каче­ства, заданного шкалой (например, "теплый - холодный", "сильный - слабый" и т.д.). В качестве примера характерен метод семантического дифференциала, разработанный Ч.Осгудом[1957] [21,30]. Этот метод предназначен для измерения различий в интерпретации понятий испытуемыми.

Полученные на основании процедуры семантического дифференциала количественные данные изображаются в виде так называемого семантического профиля исследуемого понятия. Точность отражения стимула зависит от числа заданных осей (признаков). Применяя технику семантического дифференциала для оценки множества объектов одним испытуемым или одного объекта группой испытуемых, на выходе получают числовые таблицы вида объект-признак, которые в дальнейшем могут быть подвергнуты анализу многомерных группировок, как объектов, так и признаков.

Технология применения методик данного типа сопряжена с большим количеством вычислений, которые необходимы для реализации любого алгоритма из богатого арсенала алгоритмов анализа таблиц обьект-признак. Поэтому психодиагиосту, желающему использовать ту или иную шкальную технику оценивания, компьютер будет служить эффективным под­спорьем. В то же время интерпретация результатов подобного компьютерного анализа экспериментального материала трудно формализуема и основной акцент в такой интерпретации прихо­дится на психодиагноста, который помимо своих профессиональ­ных знаний должен хорошо представлять особенности алгоритмов выявления структуры многомерных данных. Расширение методик: указанного типа возможно с помощью компьютерного моделиро­вания динамических объектов.

Стимулы — вербальные и невербальные индивидуально

ориентированные

Ответы — закрытые, типа "Оценивание значения признака"

Примером индивидуально ориентированного подхода к субъек­тивному шкалированию является техника репертуарных решеток. Она предложена Г.Келли в 1955 году и направлена на изучение индивидуально-личностных конструктов, опосредующих воспри­ятие и самовосприятие при анализе личностного смысла понятий. Под индивидуальной системой конструктов имеется в виду система отношений и установок к миру. По Г. Келли, "конструкт можно представить себе как референтную ось, основной параметр оцен­ки... На поведенческом уровне его можно рассматривать как от­крытый человеком способ поведения...". Описание конструкта, по Г.Келли, удобнее всего провести в биполярных понятиях, при этом конструкт становится тем, "чем два или несколько объектов сход­ны между собой и, следовательно, отличны от третьего объекта или нескольких других объектов". Биполярность конструктов дает возможность получить матрицу взаимоотношений между ними конструкт-конструкт и применитьдля выявления структуры смы­словых параметров, лежащих в основе восприятия данным челове­ком себя и других людей, объектов и отношений, алгоритмы ана­лиза многомерных данных (факторный и кластерный анализ, мно­гомерное шкалирование, проецирование данных в пространства меньшей размерности и пр.).