66609 Ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé Implementing a National Assessment of Educational Achievement National Assessments of Educational Achievement VOLUME3 Implementing a National Assessment of Educational Achievement Editors Vincent Greaney Thomas Kellaghan THE WORLD BANK Washington, DC Национальная оцен а чебных достижений Винсент Грини, Томас Келлаган Ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé КНИГА 3 Ìîñêâà Ëîãîñ 2014 ÓÄÊ 378 Èçäàíèå ïîäãîòîâëåíî ïðè ïîääåðæêå ÁÁÊ 74.58 Ìåæäóíàðîäíîãî áàíêà ðåêîíñòðóêöèè è ðàçâèòèÿ Ã85 Ïåðåâîä ïîäãîòîâëåí ïî èíèöèàòèâå Öåíòðà ìåæäóíàðîäíîãî ñîòðóäíè÷åñòâà ïî ðàçâèòèþ îáðàçîâàíèÿ Ðîññèéñêîé àêàäåìèè íàðîäíîãî õîçÿéñòâà è ãîñóäàðñòâåííîé ñëóæáû ïðè Ïðåçèäåíòå Ðîññèéñêîé Ôåäåðàöèè Ãðèíè, Âèíñåíò Ã85 Ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé / Âèíñåíò Ãðèíè, Òîìàñ Êåëëàãàí; ïåð. ñ àíãë. À. Ìóñèíà; íàó÷. ðåä. Ì.Á. ×åëûøêîâîé. – Ì.: Ëîãîñ, 2014. – 372 ñ.: èë. – (Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé). ISBN 978-5-98704-643-2 Ðàñêðûòû êëþ÷åâûå àñïåêòû ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. Ðàññìîòðåíû åå ëîãèñòèêà, íà÷èíàÿ ñ äèçàéíà è ïëàíèðîâàíèÿ, îòáîðà ïåðñîíàëà, îáúåêòîâ è îáîðóäîâàíèÿ âïëîòü äî ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ â øêîëàõ. Îõàðàêòåðèçîâàíà ìåòîäîëîãèÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè îáó÷àåìûõ äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. Ïðåäñòàâëåíû ïîäãîòîâêà è âàëèäèçàöèÿ äàííûõ îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. Îñâåùåíû âîïðîñû âçâåøèâàíèÿ, îöåíèâàíèÿ è îøèáîê âûáîðêè. Äëÿ îðãàíèçàòîðîâ è ó÷àñòíèêîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé, ðóêîâîäèòåëåé îðãàíîâ óïðàâëåíèÿ îáðàçîâàíèåì è ó÷åáíûõ çàâåäåíèé, ìåòîäèñòîâ è ïåäàãîãîâ. Ìîæåò èñïîëüçîâàòüñÿ â ó÷åáíîì ïðîöåññå âóçîâ, ó÷åáíûõ ïîäðàçäåëåíèÿõ ïîâûøåíèÿ êâàëèôèêàöèè è ïåðåïîä- ãîòîâêè êàäðîâ ïî ïåäàãîãè÷åñêèì íàïðàâëåíèÿì (ñïåöèàëüíîñòÿì), à òàêæå â îáëàñòè ìåíåäæìåíòà â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ. Ïðåäñòàâëÿåò èíòåðåñ äëÿ íàó÷íûõ ðàáîòíèêîâ, èçó÷àþùèõ ïðîáëåìû îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé è ïåäàãîãè÷åñêèõ èçìåðåíèé. ÓÄÊ 378 ÁÁÊ 74.58 ISBN 978-5-98704-643-2 © Ìåæäóíàðîäíûé áàíê ðåêîíñòðóêöèè è ðàçâèòèÿ/ Âñåìèðíûé áàíê, 2008, 2011 © Ëîãîñ, 2014 1818 H Street, NW Washington, DC 20433 Telephone: 202-473-1000 Internet: www.worldbank.org Âñå ïðàâà çàùèùåíû 1 2 3 4 15 14 13 12 Данная книга подготовлена сотрудниками Всемирного банка при участии сторон- них авторов. Представленные в данной книге факты, их трактовка и выводы не обязательно отражают точку зрения Всемирного банка, исполнительных директо- ров Всемирного банка или правительств государств, которые они представляют. Всемирный банк не гарантирует точности данных, приведенных в данной кни- ге. Национальные границы, цвета, обозначения и прочая информация на картах, включенных в настоящее издание, не являются выражением мнения Всемирного банка относительно правового статуса какой-либо территории либо поддержки или признания границ. Àâòîðñêîå ïðàâî è ðàçðåøåíèå íà âîñïðîèçâåäåíèå Данная работа защищена законодательством об авторских правах. Всемирный банк приветствует распространение знаний, которыми он обладает, поэтому дан- ная работа может быть воспроизведена, частично или полностью, для использо- вания в некоммерческих целях при условии указания ссылки на источник. Для получения разрешения на воспроизведение любой части данной публикации в коммерческих целях необходимо направить запрос с предоставлением полной ин- формации в Центр по проверке авторских прав (The Copyright Clearance Center Inc.) по адресу: 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, USA; телефон: 978-750-8400; факс: 978-750-4470; Интернет: www.copyright.com. Все остальные запросы, связанные с получением прав и лицензий, в том числе субсидиарных прав, следует направлять в Отдел публикаций Всемирного банка (The Office of the Publisher, The World Bank) по адресу: 1818 H Street NW, Washington, DC 20433, USA; факс: 202-522-2422; адрес электронной почты: pubrights@worldbank.org. ISBN (печатный вариант): 978-0-8213-8589-0 ISBN (электронная версия): 978-0-8213-8590-6 DOI: 10.1596/978-0-8213-8589-0 Дизайн обложки: Naylor Design (г. Вашингтон, федеральный округ Колумбия) Access, Excel, Office, Windows и Word являются зарегистрированными торговыми знаками или марками корпорации Microsoft в США и/или других странах. SPSS является зарегистрированным торговым знаком компании IBM. WesVar является зарегистрированным торговым знаком компании Westat. Âûðàæåíèå ïðèçíàòåëüíîñòè Íàó÷íûå êîíñóëüòàíòû, ïåðåâîä÷èêè, ðåäàêòîðû Èçäàòåëü- ñêîé ãðóïïû «Ëîãîñ» âûðàæàþò ïðèçíàòåëüíîñòü Ìîñêîâñêîìó ïðåäñòàâèòåëüñòâó Ìåæäóíàðîäíîãî áàíêà ðåêîíñòðóêöèè è ðàçâèòèÿ, îñîáåííî Èñààêó Ôðóìèíó è Òèãðàíó Øìèñó, çà ïî- ìîùü è ïîääåðæêó â ïîäãîòîâêå è âûïóñêå ýòîé êíèãè è âñåé ñåðèè êíèã «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé». Ìû áëàãîäàðèì Â.À. Áîëîòîâà, âèöå-ïðåçèäåíòà Ðîññèéñêîé àêàäå- ìèè îáðàçîâàíèÿ, è Â.À. Ìàó, ðåêòîðà Ðîññèéñêîé àêàäåìèè íàðîäíîãî õîçÿéñòâà è ãîñóäàðñòâåííîé ñëóæáû ïðè Ïðåçèäåí- òå Ðîññèéñêîé Ôåäåðàöèè, êîòîðûå íàïðàâëÿëè íàøè óñèëèÿ íà äîñòèæåíèå öåëåé, èìåþùèõ èñêëþ÷èòåëüíîå çíà÷åíèå äëÿ ðåôîðìèðîâàíèÿ ðîññèéñêîé ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Âûñîêîé îöåíêè çàñëóæèâàåò âêëàä Öåíòðà ìåæäóíàðîäíîãî ñîòðóäíè- ÷åñòâà ïî ðàçâèòèþ îáðàçîâàíèÿ â ëèöå íàó÷íîãî ðóêîâîäèòåëÿ À.Å. Âîëêîâà, êîòîðûé âûñòóïèë èíèöèàòîðîì ïåðåâîäà êíèã ïî îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé íà ðóññêèé ÿçûê. ÑÎÄÅÐÆÀÍÈÅ ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ .......................................... 17 ПРЕДИСЛОВИЕ ...................................................................................... 25 ОБ АВТОРАХ И РЕДАКТОРАХ ............................................................... 29 БЛАГОДАРНОСТИ.................................................................................. 33 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ....................................................................... 35 ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................. 37 ЧАСТЬ I ЛОГИСТИКА НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ............................................ 47 Сара Дж. Хауи, Сильвия Акана ГЛАВА1. ПОДГОТОВКА К НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ: ДИЗАЙН И ПЛАНИРОВАНИЕ.............................................. 49 Íàöèîíàëüíûé ðóêîâîäÿùèé êîìèòåò ........................... 49 Äèçàéí ìåðîïðèÿòèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå................................................... 51 Ïëàíèðîâàíèå ..................................................................... 52 Áþäæåòèðîâàíèå ................................................................ 54 8 СОДЕРЖАНИЕ ГЛАВА 2. ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ................................................ 59 Òðåáîâàíèÿ ê ïåðñîíàëó.................................................... 60 Îáúåêòû è îáîðóäîâàíèå .................................................. 75 ГЛАВА 3. ПОДГОТОВКА К ПРЕДЪЯВЛЕНИЮ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ ............................................................. 79 Óñòàíîâëåíèå êîíòàêòà ñî øêîëàìè ............................... 80 Îðãàíèçàöèÿ èíñòðóìåíòàðèÿ ......................................... 82 Ïîäãîòîâêà øêîë ................................................................ 85 ГЛАВА 4. ПРЕДЪЯВЛЕНИЕ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ .............................. 89 Àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ ................................... 89 Îñíîâíûå ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ ïðåäúÿâëåíèåì òåñòîâ .................................................... 93 Ãàðàíòèè êà÷åñòâà .............................................................. 95 ГЛАВА 5. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ ............................................... 99 Îöåíèâàíèå ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ ......................... 99 Ðåãèñòðàöèÿ äàííûõ ........................................................ 103 Àíàëèç äàííûõ .................................................................. 106 Ñîñòàâëåíèå îò÷åòîâ ....................................................... 109 ЧАСТЬ II МЕТОДОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРОК ПО ШКОЛАМ ........ 113 Жан Дюмей, Дж. Хьюард Гоф ГЛАВА 6. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОПУЛЯЦИИ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩЕЙ ИНТЕРЕС ............................................................................ 115 ГЛАВА 7. СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ ..................................... 119 Ôðåéì âûáîðêè ................................................................ 119 «Çîíòè÷íîå» (âñåîáúåìëþùåå) êåéñ-èññëåäîâàíèå ............................................................ 123 ГЛАВА 8. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК ..................................... 131 Ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ........................................... 132 Ñèñòåìàòè÷åñêàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ........................... 134 СОДЕРЖАНИЕ 9 Êëàñòåðíàÿ âûáîðêà ........................................................ 136 Ñòðàòèôèêàöèÿ ................................................................ 141 Ðàçáèåíèå âûáîðêè íà ñòðàòû ...................................... 148 Ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè âåðîÿòíîñòíî-ïðîïîðöèîíàëüíûì ìåòîäîì ............... 154 Ìíîãîñòàäèéíàÿ âûáîðêà ............................................... 156 Îïèñàíèå âûáîðêè ........................................................... 157 ПРИЛОЖЕНИЕ II.A. ПАПКИ И ФАЙЛЫ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ.................................. 173 ЧАСТЬ III ПОДГОТОВКА И ВАЛИДАЦИЯ ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ ..... 177 Крис Фримен, Кейт О’Мелли ГЛАВА 9. КОДОВЫЕ КНИГИ .............................................................. 183 ГЛАВА 10. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ ................................................ 191 Ââîä äàííûõ ...................................................................... 191 Ïîäãîòîâêà øàáëîíà äëÿ ââîäà äàííûõ â ïðèëîæåíèè Misrosoft Access ....................................... 197 Ââîä èíôîðìàöèè â ïîëÿ ïóñòîé òàáëèöû ................... 199 Ñîçäàíèå äîïîëíèòåëüíûõ ïîëåé.................................. 202 Ïîäãîòîâêà òàáëèöû äëÿ ââîäà äàííûõ ïî çàäàíèÿì òåñòà ............................................................. 206 ГЛАВА 11. ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ ................................................ 227 Äîêóìåíòèðîâàíèå ........................................................... 227 Ñîâìåñòèìîñòü ôàéëîâ ................................................... 228 Âíóòðèôàéëîâàÿ ñîâìåñòèìîñòü ................................... 231 Ñîçäàíèå íîâûõ ïåðåìåííûõ ......................................... 239 ГЛАВА 12. ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ ............................ 241 Ðèñêè ïðè ïåðåäà÷å äàííûõ èç îäíîé ïðîãðàììû â äðóãóþ ....................................... 241 Ýêñïîðò äàííûõ èç SPSS â Access ................................... 243 Èìïîðò äðóãèõ äàííûõ .................................................... 243 10 СОДЕРЖАНИЕ Îáúåäèíåíèå äàííûõ èç íåñêîëüêèõ òàáëèö ñ ïîìîùüþ çàïðîñîâ Access ............................................ 247 Êîíòðîëü íàä âåðñèÿìè................................................... 252 Èíôîðìàöèîííàÿ áåçîïàñíîñòü äàííûõ ...................... 252 ГЛАВА 13. ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ .............................................. 257 Èñïîëüçîâàíèå ïðîãðàììû Access äëÿ âûÿâëåíèÿ ïîâòîðÿþùèõñÿ èäåíòèôèêàòîðîâ (ID) ....................... 257 Àíàëèç äóáëèðîâàííûõ çàïèñåé..................................... 259 Èñïîëüçîâàíèå ïðîãðàììû Access äëÿ âûÿâëåíèÿ äóáëèðîâàíèÿ èìåí .......................................................... 262 ПРИЛОЖЕНИЕ III.A. ЧИСТКА ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: ПАПКИ И ФАЙЛЫ ......................................... 269 ЧАСТЬ IV ВЗВЕШИВАНИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ВЫБОРОЧНЫХ ОШИБОК ............................................................................................... 273 Жан Дюмей, Дж. Хьюард Гоф ГЛАВА 14. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ .... 275 Äèçàéí âûáîðî÷íûõ êîýôôèöèåíòîâ ......................... 275 Ïîäáîð âûáîðî÷íûõ êîýôôèöèåíòîâ äëÿ ïðîïóñêîâ â îòâåòàõ .................................................. 286 Ýêñïîðò è èìïîðò óòî÷íåííûõ äàííûõ ........................ 301 Ïîñòñòðàòèôèêàöèÿ: èñïîëüçîâàíèå âñïîìîãàòåëüíîé èíôîðìàöèè äëÿ ïîâûøåíèÿ òî÷íîñòè îöåíîê ïóòåì êîððåêöèè îöåíî÷íûõ âåñîâ .......................................... 301 ГЛАВА 15. ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК ....................... 309 Ïîëó÷åíèå îáùèõ îöåíîê ïî ïîïóëÿöèè ...................... 311 Ïðèáëèæåííîå îöåíèâàíèå ñðåäíåãî ïî ïîïóëÿöèè ..... 316 Îöåíèâàíèå ïðîïîðöèé ïîïóëÿöèè ............................. 317 Îöåíèâàíèå ïîäãðóïï ïîïóëÿöèè ................................. 317 Çàêëþ÷åíèå ....................................................................... 319 СОДЕРЖАНИЕ 11 ГЛАВА 16. ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ........................................ 321 ГЛАВА 17. ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ ......................................................... 333 Îòñóòñòâóþùèå îòâåòû ................................................... 333 Ñòðàòèôèêàöèÿ, ñîðòèðîâêà ôðåéìà è ôîðìèðîâàíèå âûáîðîê............................................... 335 Øêîëû ñ âûñîêîé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ ................. 337 Øêîëû ñ íèçêîé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ ................... 339 Ñòàíäàðòû äëÿ ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé îá àäåêâàòíîñòè ïðîïîðöèé ïîëó÷åííûõ îòâåòîâ........... 344 ПРИЛОЖЕНИЕ IV.A. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОЦЕНОК ................................................... 345 ПРИЛОЖЕНИЕ. IV.Б. СРАВНЕНИЕ ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ ДЛЯ ПСВ ИЗ 400 УЧАЩИХСЯ, С ДАННЫМИ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ ................................... 347 ПРИЛОЖЕНИЕ IV.В. ОЦЕНИВАНИЕ ОШИБОК ВЫБОРКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПОВТОРНЫХ ВЫБОРОК ................................................... 351 Èñïîëüçîâàíèå ìåòîäà ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê .............................................................................. 352 Èñïîëüçîâàíèå îöåíêè Äæåêíàéô ................................ 353 ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ ...... 359 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ....................................................................... 370 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ 2.1. Ñèñòåìû íóìåðàöèè, èñïîëüçóåìûå äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè........................... 67 2.2. Òðåáîâàíèÿ ïî ðàçìåùåíèþ...................................... 76 3.1. Îáðàçåö ïèñüìà äëÿ øêîëû ....................................... 81 3.2. Óïàêîâêà èíñòðóìåíòàðèÿ ......................................... 86 4.1. Ôîðìà íàáëþäåíèÿ çà ó÷àùèìèñÿ ............................ 92 4.2. Ôîðìà ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ...................................... 96 4.3. Ïðèìåðû âîïðîñîâ äëÿ íàáëþäàòåëåé ïî îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà TIMSS ..................................... 97 5.1. Ôîðìà îòñëåæèâàíèÿ èíñòðóìåíòàðèÿ.................. 100 12 СОДЕРЖАНИЕ ЗАДАНИЯ 7.1. Íà÷àëî ðàáîòû ........................................................... 125 8.1. Ðàñ÷åò ðàçìåðà âûáîðêè è ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ äëÿ ñòðàòû ........................................................ 151 8.2. Ôîðìèðîâàíèå ÏÑ èç 400 ó÷àùèõñÿ .................... 158 8.3. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ â ôàéëàõ ïî øêîëàì... 161 8.4. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: îáúåäèíåíèå ôàéëîâ ïî øêîëàì è ïî ðàñïðåäåëåíèþ øêîë............................................... 162 8.5. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: îòáîð øêîë .............................................................. 163 8.6. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: èäåíòèôèêàöèÿ ïîäõîäÿùèõ êëàññîâ ................. 165 8.7. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: ÷èñòêà ôðåéìà âûáîðêè ........................................ 167 8.8. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ, ñôîðìèðîâàííàÿ ïî ìåòîäó ÂÏÐ: ÷èñòêà ôðåéìà âûáîðêè: âûáîð îäíîãî êëàññà èç êàæäîé øêîëû .................................................. 168 9.1. Ââîä äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè â êîäîâóþ êíèãó................................................................. 190 10.1. Ñîçäàíèå áàçû äàííûõ ............................................ 193 10.2. Ñîçäàíèå ïåðåìåííûõ â áàçå äàííûõ ................... 199 10.3. Ñîçäàíèå äîïîëíèòåëüíûõ ïîëåé â áàçå äàííûõ .................................................................... 202 10.4. Óñòàíîâêà çíà÷åíèÿ ïî óìîë÷àíèþ ...................... 205 10.5. Èñïîëüçîâàíèå ïðàâèëà âàëèäèçàöèè è ñâîéñòâà âàëèäèçèðóþùåãî ñîîáùåíèÿ ................... 207 10.6. Ââîä äàííûõ ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì â ïîëÿ áàçû äàííûõ ......................................................... 211 10.7. Ñîçäàíèå ôîðìû...................................................... 214 СОДЕРЖАНИЕ 13 10.8. Èçìåíåíèå øàáëîíà ôîðìû .................................. 216 10.9. Ââîä äàííûõ â ôîðìó .............................................. 218 10.10. Èìïîðò äàííûõ â ïðîãðàììó SPSS ...................... 224 11.1. Âåðèôèêàöèÿ äàííûõ â ïðîãðàììå Excel ............ 229 11.2. Èñïîëüçîâàíèå êîìàíäû Frequency (×àñòîòíîñòü) â ïðîãðàììå SPSS ................................... 234 11.3. Èñïîëüçîâàíèå êîìàíäû Frequency (×àñòîòíîñòü) äëÿ íàõîæäåíèÿ ïðîïóùåííûõ çíà÷åíèé ............................................................................ 237 12.1. Ýêñïîðò äàííûõ èç SPSS â Access .......................... 244 12.2. Èìïîðò äàííûõ ïî øêîëàì â Access ..................... 246 12.3 Ñîçäàíèå ïðîñòîãî çàïðîñà â ïðèëîæåíèè Access .................................................................................. 248 13.1. Ñîçäàíèå çàïðîñà «Ïîèñê ïîâòîðåíèé» â ïðèëîæåíèè Access ........................................................ 258 13.2. Èñïîëüçîâàíèå çàïðîñà «Ïîèñê ïîâòîðåíèé» äëÿ ïîèñêà ïîâòîðÿþùèõñÿ èìåí ó÷àùèõñÿ .................................................................. 263 14.1. Âåñîâîé êîýôôèöèåíò â ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêå èç 400 ó÷àùèõñÿ ................................................ 277 14.2. Âûñîêèé êîýôôèöèåíò â âûáîðêå øêîë è êëàññîâ, ñôîðìèðîâàííîé ïî ìåòîäó ÂÏÐ ............... 280 14.3. Ñóììèðîâàíèå ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ â ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêå èç 400 ó÷àùèõñÿ .......... 282 14.4 . Ñóììèðîâàíèå ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ äëÿ äèçàéíà âûáîðêè ïî ìåòîäó ÂÏÐ ............................ 284 14.5. Êîððåêöèÿ âåñîâ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ â ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêå èç 400 ó÷àùèõñÿ .......... 290 14.6. Êîððåêöèÿ âåñîâ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ â âûáîðêå ÂÏÐ .................................................................. 296 15.1. Ïîëó÷åíèå îöåíîê ïî ÏÑ èç 400 ó÷àùèõñÿ ................................................................ 311 16.1. Îöåíêà äèñïåðñèè ïî ìåòîäó Äæåêíàéô äëÿ âûáîðêè, ñôîðìèðîâàííîé ïî ìåòîäó ÂÏÐ ................................................................... 323 16.2. Îöåíèâàíèå ãåíäåðíûõ ðàçëè÷èé ïî ðåçóëüòàòàì òåñòèðîâàíèÿ ïî ìàòåìàòèêå ............. 326 14 СОДЕРЖАНИЕ РИСУНКИ 6.1. Ïðîöåíò ó÷àùèõñÿ â æåëàåìîé, óòî÷íåííîé è äîñòèãíóòîé àóäèòîðèÿõ .............................................. 118 7.1 . Êàðòà Ñåíòöà ............................................................. 124 8.1. Ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà øêîë áåç âîçâðàùåíèÿ ............................................................... 133 8.2. Ñèñòåìàòè÷åñêàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà øêîë .......... 136 8.3. Êëàñòåðíàÿ âûáîðêà øêîë ....................................... 137 8.4. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà øêîë ... 143 8.5. Ìíîãîñòàäèéíàÿ âûáîðêà ........................................ 158 8.6. Âûäåðæêà äàííûõ ...................................................... 164 8.7. Ôðåéì êëàññîâ ........................................................... 166 II.A.1. Ñòðóêòóðà ïàïîê è ôàéëîâ äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè.................................................. 176 9.1. Îáðàçåö îáëîæêè òåñòîâîãî áóêëåòà...................... 185 9.2. Êîäîâàÿ êíèãà äëÿ àíêåò ñ äåìîãðàôè÷åñêîé (áèîãðàôè÷åñêîé) èíôîðìàöèåé îá ó÷àùèõñÿ ........... 188 9.3. Êîäîâàÿ êíèãà ïî òåñòàì äëÿ çàäàíèé ïî ìàòåìàòèêå â 3 «À» êëàññå .......................................... 189 10.1 Øàáëîí äëÿ ââîäà äàííûõ (Access 2007) ............... 192 12.1. Ñîîáùåíèå î ìîíîïîëüíîì äîñòóïå..................... 254 13.1. Îòîáðàæåíèå ïîâòîðÿþùèõñÿ çàïèñåé .............. 260 13.2. Äîêóìåíòèðîâàíèå èñïðàâëåíèÿ îøèáîê â èäåíòèôèêàòîðàõ ó÷àùèõñÿ ........................................ 261 13.3. Óäàëåíèå çàïèñè ...................................................... 261 13.4. Îäèíàêîâûå èäåíòèôèêàòîðû ó äâóõ ó÷àùèõñÿ ............................................................................ 262 13.5. Äîêóìåíòèðîâàíèå èñïðàâëåíèÿ îøèáîê â èäåíòèôèêàòîðàõ ó÷àùèõñÿ ........................................ 262 III.A.1. Ñòðóêòóðà êàòàëîãà ôàéëîâ ïî ÷èñòêå äàííûõ è óïðàâëåíèþ äàííûìè ..................................... 271 IV.Ã.1. Ñïèñîê äîñòóïíûõ ïåðåìåííûõ ......................... 364 IV.Ã.2. Çîíû Äæåêíàéô ïî ïðîãðàììå WesVar ............ 366 IV.Ã.3. Ïîâòîðíûå âåñà ïî ïðîãðàììå WesVar ............ 366 IV.Ã.4. Ñîçäàíèå ìåòîê â ïðîãðàììå WesVar ................ 368 IV.Ã.5. Îêíî îòêðûòèÿ ôàéëà â ïðîãðàììå WesVar .... 369 СОДЕРЖАНИЕ 15 ТАБЛИЦЫ 1.1. Âûäåðæêè èç ïðîåêòíîãî ïëàíà íàöèîíàëüíîé îöåíêè ....................................................... 55 1.2. Êîíòðîëüíûé ñïèñîê ïî ôèíàíñèðîâàíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ....................................................... 57 2.1. Ïðåèìóùåñòâà è íåäîñòàòêè ðàçëè÷íûõ êàòåãîðèé ïåðñîíàëà ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ ........... 72 3.1. Ôîðìà ïî íàáëþäåíèþ çà øêîëàìè ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ......................... 83 3.2. Êîíòðîëüíûé ñïèñîê ïî óïàêîâêå ............................ 88 5.1. Ìàêåò òàáëèöû äëÿ ââîäà äàííûõ î ïðåïîäàâàòåëÿõ íà÷àëüíîé øêîëû ............................. 110 7.1. Âàæíåéøèå ýëåìåíòû ôðåéìà âûáîðêè äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè............................................... 121 II.A.1. Îïèñàíèå ñîäåðæèìîãî ïàïîê ............................ 173 9.1. Îáúÿñíåíèå íàèìåíîâàíèé ñòîëáöîâ â êîäîâîé êíèãå ................................................................ 186 10.1. Òèïè÷íûå ïåðåìåííûå, èñïîëüçóåìûå èëè óïîìèíàåìûå â íàöèîíàëüíîì îöåíèâàíèè ........ 198 III.À.1. Çàäàíèÿ .................................................................. 270 III.À.2. Îòâåòû ê çàäàíèÿì .............................................. 270 14.1. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ñ ðàâíûì ðàñïðåäåëåíèåì ìåæäó ñòðàòàìè ................................................................. 278 14.2. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà: ãîðîäñêàÿ è ñåëüñêàÿ ïîïóëÿöèè, ðàçìåðû âûáîðîê è ÷èñëî îòâåòèâøèõ ........................ 294 14.3. Ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà: ãîðîäñêàÿ è ñåëüñêàÿ ïîïóëÿöèè, ðàçìåðû âûáîðîê, ÷èñëî îòâåòèâøèõ è âåñ, ñêîððåêòèðîâàííûé íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ ................ 294 14.4. Èññëåäîâàíèå øêîë: ïîñòñòðàòèôèêàöèÿ ðàñïðåäåëåíèÿ ïåðñîíàëà ïî ãåíäåðíîìó ïðèçíàêó .................................................. 304 14.5. Îöåíêè, ïîëó÷åííûå â èññëåäîâàíèè è ñêîððåêòèðîâàííûå äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ .... 305 16 СОДЕРЖАНИЕ 14.6. Îöåíêè â èññëåäîâàíèè ïîñëå êîððåêöèè äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ äî è ïîñëå ïîñòñòðàòèôèêàöèîííîé êîððåêöèè............................ 308 17.1. Ôðåéì âûáîðêè ñ ÷åðåäóþùèìñÿ ïîðÿäêîì èçìåðåíèé ðàçìåðà îò ñòðàòû ê ñòðàòå ........................ 337 17.2. Ôðåéì âûáîðêè èç 10 øêîë è ñîîòâåòñòâóþùèå âåñîâûå êîýôôèöèåíòû äëÿ ýòèõ øêîë .................................................................... 338 17.3. Ñêîððåêòèðîâàííûé ôðåéì âûáîðêè ................. 339 17.4. Ôðåéì âûáîðêè ....................................................... 341 17.5 Èçìåíåííûé ôðåéì âûáîðêè ................................ 343 IV.Á.1. Äàííûå ïî Ñåíòöó, ïîëó÷åííûå ïî ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè ....................................... 348 IV.Á.2. Ñðàâíåíèå îöåíîê, ïîëó÷åííûõ ïî ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêå ñ èñïîëüçîâàíèåì è áåç èñïîëüçîâàíèÿ âåñîâ, ñ äàííûìè ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè ïî ñîñòîÿíèþ íà íà÷àëî ó÷åáíîãî ãîäà .................................................. 348 IV.Á.3. Ñðàâíåíèå îöåíîê, ïîëó÷åííûõ äëÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè ñ èñïîëüçîâàíèåì è áåç èñïîëüçîâàíèÿ âåñîâ, ñ äàííûìè ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè ïî ñîñòîÿíèþ íà ìîìåíò îöåíêè ............................................................. 349 IV.Â.1. Ïðèáëèæåííàÿ îöåíêà âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè Y ïî ìåòîäó ïîâòîðíûõ âûáîðîê................ 353 IV.Â.2. Ïîäãîòîâêà ê îïðåäåëåíèþ äèñïåðñèè ïî ìåòîäó ðàñùåïëåíèÿ âûáîðêè .................................. 356 IV.Â.3. Îöåíèâàíèå âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà Äæåêíàéô ......................... 358 ÏÐÅÄÈÑËÎÂÈÅ Ê ÐÓÑÑÊÎÌÓ ÈÇÄÀÍÈÞ Âûõîä â ñâåò â ïåðåâîäå íà ðóññêèé ÿçûê ñåðèè èç ïÿòè êíèã «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæå- íèé», ïîäãîòîâëåííîé ïîä ýãèäîé Öåíòðà ìåæäóíàðîäíîãî ñîòðóäíè÷åñòâà ïî ðàçâèòèþ îáðàçîâàíèÿ è Ìåæäóíàðîäíîãî áàíêà ðåêîíñòðóêöèè è ðàçâèòèÿ, ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé âàæíóþ âåõó â ðåôîðìèðîâàíèè ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ Ðîññèéñêîé Ôåäåðàöèè. Áëàãîäàðÿ ýòîìó óíèêàëüíîìó èçäàíèþ ó÷èòåëÿ è ïðåïîäàâàòåëè, ìåòîäèñòû, ðóêîâîäèòåëè ó÷åáíûõ çàâåäåíèé, ñïåöèàëèñòû îðãàíîâ óïðàâëåíèÿ èìè, ïðàâèòåëüñòâåííûå ó÷ðåæäåíèÿ, äà è âñå íàøå îáùåñòâî â öåëîì ïîëó÷èëè íàäåæ- íûé, îáúåêòèâíûé è, ÷òî âåñüìà ñóùåñòâåííî, ïðèçíàííûé â ìèðå èíñòðóìåíòàðèé îöåíêè ðåçóëüòàòîâ îáó÷åíèÿ âñåõ êàòåãîðèé ó÷àùèõñÿ ñ ïåðâîãî êëàññà îáùåîáðàçîâàòåëüíûõ øêîë äî âûïóñêíîãî êóðñà âóçîâ. Óìåñòíî ïðåäïîëîæèòü, ÷òî èçäàíèå ñåðèè êíèã «Íàöèî- íàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» íà ðóññêîì ÿçûêå áóäåò ïîëåçíî äëÿ ïåäàãîãè÷åñêèõ êàäðîâ è ñîòðóäíèêîâ îðãàíîâ óïðàâëåíèÿ ñèñòåì îáðàçîâàíèÿ ñòðàí – ó÷àñòíèö ÑÍÃ. Òåì áîëåå ÷òî âî ìíîãèõ ñòðàíàõ Ñîäðóæåñòâà ðåøàþòñÿ òå æå ïðîáëåìû, ÷òî è â Ðîññèè, à â íåêîòîðûõ èç íèõ øèðîêî èñ- ïîëüçóåòñÿ ðóññêèé ÿçûê, â òîì ÷èñëå â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ. 18 ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ Èçâåñòíî, ÷òî îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé – íåîòúåìëå- ìûé ýëåìåíò ó÷åáíîãî ïðîöåññà â ëþáîì ó÷åáíîì çàâåäåíèè. Îíà âñåãäà ñëóæèëà ñòèìóëîì ó÷åáíîãî òðóäà, ïîêàçàòåëåì åãî ðåçóëüòàòîâ è ðåãóëÿòîðîì âçàèìîîòíîøåíèé òåõ, êòî ó÷èòñÿ, è òåõ, êòî ó÷èò. È òåì íå ìåíåå ñ äðåâíîñòè äî íàøèõ äíåé îöåí- êà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé íîñèò ïðåèìóùåñòâåííî ñóáúåêòèâíûé è îòíîñèòåëüíûé õàðàêòåð. Êàê ïðàâèëî, ïåäàãîã ñòàâèò îöåíêè íà îñíîâå ñóììû ñâî- èõ âïå÷àòëåíèé îá óñïåâàåìîñòè îáó÷àåìîãî è ðåçóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ èì êîíêðåòíîãî çàäàíèÿ, îïðåäåëÿÿ îöåíî÷íûé áàëë ñ ó÷åòîì ñëîæèâøåãîñÿ ìíåíèÿ îá óñïåâàåìîñòè äðóãèõ ó÷àùèõñÿ. Ïîýòîìó øêàëà îöåíîê âñåãäà íîñèëà è ïðîäîëæàåò íîñèòü ðàñïëûâ÷àòûé è ïî÷òè íåäèôôåðåíöèðîâàííûé õàðàê- òåð. Ó íàñ â Ðîññèè ýòî øêîëüíûå îöåíêè «5», «4», «3», à òàêæå «äâîéêà» è «åäèíèöà», êîòîðûå â äåéñòâèòåëüíîñòè íàõîäÿòñÿ óæå çà øêàëîé îöåíêè óñïåâàåìîñòè. Âî ìíîãèõ ñòðàíàõ èñ- ïîëüçóåòñÿ 10-áàëëüíàÿ øêàëà îöåíîê, à áàëëû âûñòàâëÿþòñÿ â îáðàòíîé ïîñëåäîâàòåëüíîñòè, íî ñóòü ïîâñþäó îäíà è òà æå. Äî òåõ ïîð, ïîêà ó÷åáíûå äîñòèæåíèÿ îáó÷àåìûõ íå èìåëè áîëüøîãî îáùåñòâåííîãî çíà÷åíèÿ, à îñòàâàëèñü âíóòðåííèì äåëîì àêàäåìè÷åñêèõ êîëëåêòèâîâ, óñòîÿâøèåñÿ ïîäõîäû ê îöåíêå è ó÷åòó óñïåâàåìîñòè âîñïðèíèìàëèñü êàê íå÷òî ñàìî ñîáîé ðàçóìåþùååñÿ. Íî â ÕÕ âåêå ñèòóàöèÿ ñòàëà ìåíÿòüñÿ.  óñëîâèÿõ âñå áîëåå øèðîêîãî èñïîëüçîâàíèÿ äîñòèæåíèé íàó÷íî-òåõíè÷åñêîãî ïðîãðåññà ðåçêî âîçðîñëè òðåáîâàíèÿ ê êîìïåòåíòíîñòè áîëüøèíñòâà êàòåãîðèé çàíÿòûõ, äà è âñåãî íàñåëåíèÿ îáùåñòâ, íàñûùåííûõ çíàíèÿìè è òåõíèêîé. Óñïå- âàåìîñòü ó÷àùèõñÿ ïðåâðàòèëàñü âî âñå áîëåå âëèÿòåëüíûé ôàêòîð ðàçâèòèÿ öèâèëèçàöèè, ýêîíîìè÷åñêîãî ðîñòà è ëè÷- íîãî óñïåõà ïðåäñòàâèòåëåé âñòóïàþùèõ â æèçíü ïîêîëåíèé. Ðàçóìååòñÿ, ýòî îêàçàëî âëèÿíèå è íà ñôåðó îáðàçîâàíèÿ, ãäå âñòàëè çàäà÷è ïîâûøåíèÿ îáúåêòèâíîñòè îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé îáó÷àåìûõ è îáåñïå÷åíèÿ èõ ñîîòâåòñòâèÿ ïîòðåá- íîñòÿì îáùåñòâà è ýêîíîìèêè.  îòâåò íà ýòè íîâûå çàäà÷è ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ 19 â ðÿäå ñòðàí – â Ñîåäèíåííûõ Øòàòàõ Àìåðèêè, Âåëèêîáðè- òàíèè, Ôðàíöèè è äðóãèõ ââîäèòñÿ â ïðàêòèêó òåñòèðîâàíèå ó÷àùèõñÿ øêîë è ïîñòóïàþùèõ â âûñøèå ó÷åáíûå çàâåäåíèÿ. Äëÿ ðàçðàáîòêè òåñòîâ è îöåíêè èõ âûïîëíåíèÿ øèðîêî èñ- ïîëüçóþòñÿ ìåòîäû ìàòåìàòè÷åñêîé ñòàòèñòèêè è òåîðèè âåðîÿòíîñòåé. Ñîçäàåòñÿ ñòðîéíàÿ íàó÷íàÿ òåîðèÿ òåñòîâ, à â 40-õ ãîäàõ ÕÕ âåêà ñêëàäûâàåòñÿ ñîâðåìåííàÿ òåîðèÿ òåñòîâ, ïîçâîëÿþùàÿ ïîëó÷èòü áîëåå íàäåæíûå è ñîäåðæàòåëüíûå â èíôîðìàöèîííîì îòíîøåíèè äàííûå îá ó÷åáíûõ äîñòèæå- íèÿõ ó÷àùèõñÿ. Ýòîò îïûò ïðèîáðåòàåò èíñòèòóöèîíàëüíûé õàðàêòåð, âîñïðèíèìàåòñÿ äðóãèìè ñòðàíàìè è ìåæäóíàðîäíûìè îðãà- íèçàöèÿìè. Ê íàñòîÿùåìó âðåìåíè âî ìíîãèõ ãîñóäàðñòâàõ, â òîì ÷èñëå è ñòðàíàõ ÑÍÃ, ñîçäàþòñÿ è ñîâåðøåíñòâóþòñÿ íà- öèîíàëüíûå ñèñòåìû îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé îáó÷àåìûõ, êîòîðûå èñïîëüçóþòñÿ äëÿ óïðàâëåíèÿ ðàçâèòèåì îáðàçîâàíèÿ â ýòèõ ñòðàíàõ – îò ðåôîðìèðîâàíèÿ ó÷åáíûõ ïëàíîâ è ïðî- ãðàìì äî ïîâûøåíèÿ êâàëèôèêàöèè ïðåïîäàâàòåëåé è ñîçäàíèÿ îòäåëüíûì êàòåãîðèÿì ó÷àùèõñÿ, ïîêàçàâøèõ ïðîáåëû â çíà- íèÿõ, áîëåå áëàãîïðèÿòíûõ óñëîâèé äëÿ çàíÿòèé.  ñîâåòñêîé Ðîññèè â 20-å ãîäû – ïåðâîé ïîëîâèíå 30-õ ãîäîâ ïðîøëîãî âåêà òåñòèðîâàíèå òàêæå ïîëó÷èëî ðàñïðîñòðàíåíèå è ïðèìåíÿëîñü íå òîëüêî äëÿ îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ, íî è äëÿ âûÿâëåíèÿ íàèáîëåå ñïîñîáíûõ ïðåäñòà- âèòåëåé ïîäðàñòàþùåãî ïîêîëåíèÿ è ðàçâèòèÿ èõ òâîð÷åñêèõ êà÷åñòâ. Íî â êîíöå 1930-õ ãîäîâ ðàáîòû â ýòîì íàïðàâëåíèè áûëè ñâåðíóòû, à èõ íàó÷íàÿ áàçà ïîäâåðãëàñü êðèòèêå, ïðåæäå âñåãî ïî èäåîëîãè÷åñêèì ìîòèâàì. Áîëåå ÷åì ñäåðæàííîå îòíîøåíèå ê ñòðîãèì ìåòîäàì îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé íå ïîøëî íà ïîëüçó ñîâåòñêîé ñèñòåìå îáðàçîâàíèÿ. Ìåäàëèñòû-îòëè÷íèêè – âûïóñêíèêè øêîë ñ ñàìûì ðàçëè÷íûì óðîâíåì ïðåïîäàâàíèÿ – ïî ðåçóëü- òàòàì âñåãî ëèøü îäíîãî ýêçàìåíà ïðèíèìàëèñü â ëó÷øèå âûñ- øèå ó÷åáíûå çàâåäåíèÿ Ìîñêâû, Ëåíèíãðàäà, Íîâîñèáèðñêà 20 ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ è äðóãèõ ïðèçíàííûõ öåíòðîâ âûñøåãî îáðàçîâàíèÿ. Ïðèíè- ìàëèñü, à ïîòîì ìíîãèå èç íèõ íå ìîãëè ñäàòü ïåðâóþ ñåññèþ. Íåâîçìîæíî áûëî äàæå ïîñòàâèòü ðÿäîì âûïóñêíèêîâ ðàçíûõ øêîë, îñîáåííî öåíòðàëüíûõ è óäàëåííûõ, ëèáî ìîëîäûõ ñïåöèàëèñòîâ, ïîëó÷èâøèõ îáðàçîâàíèå ïî îäíîé è òîé æå ñïåöèàëüíîñòè â ðàçíûõ âóçàõ.  ñèëó ýòèõ (è ìíîãèõ èíûõ!) ïðè÷èí Ñîâåòñêèé Ñîþç ñòàë âñå çàìåòíåå îòñòàâàòü â òåìïàõ íàó÷íî-òåõíè÷åñêîãî ðàçâèòèÿ è â ïðîèçâîäèòåëüíîñòè òðóäà îò äðóãèõ ñòðàí ñåâåðíîãî ïîëóøàðèÿ. Òàê îäíà, êàçàëîñü áû, íåïðèìåòíàÿ è íåî÷åâèäíàÿ ïðîáëåìà îáðàçîâàíèÿ ïðèîáðåëà îáùåíàöèîíàëüíîå çíà÷åíèå è ïðèâåëà ê ðàñòðàòå çíà÷èòåëü- íûõ ÷åëîâå÷åñêèõ è ìàòåðèàëüíûõ ðåñóðñîâ. Ñìåíà ãîñóäàðñòâåííî-ïîëèòè÷åñêîãî è ñîöèàëüíî-ýêîíîìè- ÷åñêîãî óñòðîéñòâà Ðîññèè â íà÷àëå 90-õ ãîäîâ ÕÕ âåêà ñîçäàëà âîçìîæíîñòè è îáóñëîâèëà ïîòðåáíîñòè â ðåôîðìèðîâàíèè ñëîæèâøåéñÿ â ïðîøëîì ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ.  õîäå ðåôîðì ðàçâåðíóëñÿ ïîèñê íîâûõ ïîäõîäîâ ê îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòè- æåíèé ó÷àùèõñÿ è ñòóäåíòîâ. Ïîä âëèÿíèåì ñîòðóäíè÷åñòâà ñ ó÷åáíûìè çàâåäåíèÿìè çàðóáåæíûõ ñòðàí ñòàë îñâàèâàòüñÿ ìåæäóíàðîäíûé îïûò â ýòîé îáëàñòè. Ðîññèéñêèå øêîëû íà ðåãóëÿðíîé îñíîâå âîøëè â ÷èñëî ó÷àñòíèêîâ ðàçëè÷íûõ ïðî- ãðàìì ìåæäóíàðîäíîãî îöåíèâàíèÿ ó÷àùèõñÿ (PISA, PIRLS, TIMSS è äð.). Âëèÿòåëüíûì ôàêòîðîì, ñïîñîáñòâóþùèì áîëåå ýíåðãè÷- íîìó îñâîåíèþ âóçàìè ñîâðåìåííûõ ìåòîäîâ îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé ñòóäåíòîâ, ÿâèëîñü ïðèñîåäèíåíèå Ðîññèè ê Áî- ëîíñêîìó ïðîöåññó. Ââåäåíèå åäèíîãî ïðèëîæåíèÿ ê äèïëîìó î âûñøåì îáðàçîâàíèè è îñíîâàííîé íà îáùååâðîïåéñêèõ ïðèíöèïàõ ñèñòåìû çà÷åòíûõ åäèíèö, ðåàëèçàöèÿ êîìïå- òåíòíîñòíîãî ïîäõîäà ê ïîäãîòîâêå êàäðîâ, êàê è íåêîòîðûå äðóãèå ìåðû, ðåàëèçóåìûå â ñòðàíàõ – ó÷àñòíèöàõ Áîëîíñêîãî ïðîöåññà, â êîíå÷íîì ñ÷åòå îïèðàþòñÿ èìåííî íà äîñòîâåð- íûå è îáúåêòèâíûå ìåòîäû îöåíêè ðåçóëüòàòîâ îáó÷åíèÿ ñòóäåíòîâ. ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ 21  èíèöèàòèâíîì ïîðÿäêå è ïðè ïîääåðæêå îðãàíîâ óïðàâ- ëåíèÿ îáðàçîâàíèåì â ñòðàíå ñòàëè ñîçäàâàòüñÿ íàó÷íûå ó÷ðåæ- äåíèÿ, çàíÿâøèåñÿ èññëåäîâàíèÿìè ïðîáëåìàòèêè êà÷åñòâà îáó÷åíèÿ è ïîäãîòîâêè êàäðîâ, ïåäàãîãè÷åñêèõ èçìåðåíèé, ïñèõîäèàãíîñòèêè è äðóãèõ àñïåêòîâ îïðåäåëåíèÿ è îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé.  ÷àñòíîñòè, â ñèñòåìå Ðîññèéñêîé àêà- äåìèè îáðàçîâàíèÿ áûë îðãàíèçîâàí Öåíòð îöåíêè êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ, à â ñèñòåìå Ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ è íàóêè – Ôåäåðàëüíûé èíñòèòóò ïåäàãîãè÷åñêèõ èçìåðåíèé. Íî ïî-íàñòîÿùåìó ïåðåëîìíûå ïîñëåäñòâèÿ èìåë ìàñ- øòàáíûé ñîöèàëüíî-ýêîíîìè÷åñêèé ýêñïåðèìåíò ïî ïðîâå- äåíèþ åäèíîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêçàìåíà, îáúåäèíèâøåãî âûïóñêíûå ýêçàìåíû â îáùåîáðàçîâàòåëüíûõ ó÷ðåæäåíèÿõ è âñòóïèòåëüíûå ýêçàìåíû â âóçàõ. Îí ñòèìóëèðîâàë äèñêóññèþ, îõâàòèâøóþ íå òîëüêî ïåäàãîãè÷åñêèå êðóãè, íî è øèðîêóþ îáùåñòâåííîñòü. Íåñìîòðÿ íà âûÿâëåííîå â õîäå ýòîé äèñ- êóññèè ìíîãîîáðàçèå òî÷åê çðåíèÿ, îíà ïîäòâåðäèëà åäèíñòâî îáùåñòâåííîãî ìíåíèÿ â òîì, ÷òî ìåòîäû è ðåçóëüòàòû îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé äîëæíû íîñèòü òî÷íûé, îáúåêòèâíûé è ñîïîñòàâèìûé õàðàêòåð. Ñîçäàíèå â Ðîññèè ñèñòåìû íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé – ñëåäóþùèé ýòàï ðåôîðìèðîâàíèÿ îáðàçîâàíèÿ â ñòðàíå. Ìû âèäèì, ÷òî îòïðàâíûå ïðåäïîñûëêè äëÿ ýòîãî óæå çàëîæåíû. Áîëåå òîãî, â íåêîòîðûõ àâòîðèòåòíûõ âóçàõ – Íà- öèîíàëüíîì èññëåäîâàòåëüñêîì óíèâåðñèòåòå «Âûñøàÿ øêîëà ýêîíîìèêè», Ìîñêîâñêîé âûñøåé øêîëå ñîöèàëüíûõ è ýêîíî- ìè÷åñêèõ íàóê, Ðîññèéñêîì ãîñóäàðñòâåííîì ïåäàãîãè÷åñêîì óíèâåðñèòåòå èì. À.È. Ãåðöåíà è äðóãèõ â ìàãèñòðàòóðå ïî ïðîôèëþ «Ìåíåäæìåíò îáðàçîâàíèÿ» ðàçâåðíóòà ïîäãîòîâêà êàäðîâ, ñïîñîáíûõ âûñòóïàòü â êà÷åñòâå îðãàíèçàòîðîâ, êëþ- ÷åâûõ ñïåöèàëèñòîâ è ýêñïåðòîâ ýòîé ñèñòåìû. Íåçàìåíèìûì ïîñîáèåì äëÿ ïðîâåäåíèÿ âñåé ýòîé ðàáîòû ïðèçâàíû ñòàòü êíèãè ñåðèè «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé», êîòîðûå áóäóò îñîáåííî ïîëåçíû äëÿ ðåàëèçàöèè 22 ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ ïðîãðàìì ïîäãîòîâêè, ïåðåïîäãîòîâêè è ïîâûøåíèÿ êâàëèôè- êàöèè ïåäàãîãè÷åñêèõ êàäðîâ è ñïåöèàëèñòîâ îðãàíîâ óïðàâëå- íèÿ îáðàçîâàíèåì ïî òåìàòèêå îöåíêè çíàíèé è ìåíåäæìåíòà îáðàçîâàíèÿ.  êíèãàõ ñåðèè ñî âñåé òùàòåëüíîñòüþ îáîáùåí íàöèîíàëüíûé è ìåæäóíàðîäíûé îïûò â ýòîé îáëàñòè. Ïî ñâî- åé òåìàòèêå îíè îáðàçóþò ëîãè÷åñêóþ ïîñëåäîâàòåëüíîñòü, îäíà çà äðóãîé ðàñêðûâàÿ îñíîâíûå ñòàäèè ñòðîèòåëüñòâà íà- öèîíàëüíîé ñèñòåìû îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé, îñâåùàÿ åå ïðèíöèïû, ìåòîäû, ïðîöåäóðû.  íèõ ïðèâîäèòñÿ ìíîæåñòâî êîíêðåòíûõ ïðèìåðîâ óñïåøíîãî ôóíêöèîíèðîâàíèÿ ýòîé ñèñòåìû, à òàêæå àíàëèçèðóþòñÿ òèïè÷íûå òðóäíîñòè è îøèá- êè. Åùå îäíà ïðèâëåêàòåëüíàÿ ñòîðîíà ýòîãî èç äàíèÿ ñîñòîèò â òîì, ÷òî â íåì ïðåäëàãàåòñÿ íå êàêîé-ëèáî åäèíûé øàáëîí, à ïðåäñòàâëåíî øèðîêîå ìíîãîîáðàçèå ìîäåëåé, êîòîðûå ìîãóò èñïîëüçîâàòüñÿ â çàâèñèìîñòè îò êîíêðåòíîé ñèòóàöèè â ñòðà- íå, îáúåìîâ ôèíàíñèðîâàíèÿ, âûäåëÿåìûõ íà íàöèîíàëüíóþ îöåíêó, ñïîñîáîâ èñïîëüçîâàíèÿ åå ðåçóëüòàòîâ. Âñå êíèãè, âîøåäøèå â ñåðèþ, íàïèñàíû ïîíÿòíûì, õîðîøî âîñïðèíèìàåìûì ÿçûêîì. Ïåðåâîä÷èêàì è íàó÷íûì ðåäàê- òîðàì óäàëîñü ñîõðàíèòü ýòî öåííîå êà÷åñòâî àíãëèéñêîãî îðèãèíàëà â ðóññêîé âåðñèè èçäàíèÿ, êîòîðàÿ ïðàêòè÷åñêè ïîëíîñòüþ èäåíòè÷íà ñâîåìó ïðîòîòèïó. Äóìàåì, ÷òî ÷èòàòåëè áóäóò áëàãîäàðíû âñåì, êòî ó÷àñòâîâàë â ïîäãîòîâêå ïåðåâîäà íà ðóññêèé ÿçûê, çà õîðîøóþ ðàáîòó, âûïîëíåííóþ íå òîëüêî ñî çíàíèåì äåëà, íî è ñî âêóñîì, òâîð÷åñêè. ×òî âïðàâå îæèäàòü îò ñîçäàíèÿ â Ðîññèè, äà è â ëþáîé äðóãîé ñòðàíå, íàöèîíàëüíîé ñèñòåìû îöåíêè ó÷åáíûõ äî- ñòèæåíèé? Âî-ïåðâûõ, ïîÿâëåíèÿ íîâîãî èñòî÷íèêà äîñòîâåðíîé èí- ôîðìàöèè î ðåçóëüòàòàõ îáó÷åíèÿ â îòäåëüíûõ ó÷åáíûõ çàâåäå- íèÿõ è èõ òèïàõ, ïðåäíàçíà÷åííîé êàê äëÿ ëèö, ïðèíèìàþùèõ ðåøåíèÿ â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ, òàê è äëÿ çàèíòåðåñîâàííûõ êðóãîâ îáùåñòâåííîñòè. ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ 23 Âî-âòîðûõ, ñîçäàíèÿ óñëîâèé äëÿ áîëåå öåëåíàïðàâëåííîãî ïðîâåäåíèÿ ðåôîðì â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ â èíòåðåñàõ îáåñïå- ÷åíèÿ åãî áîëåå âûñîêîãî êà÷åñòâà è äîñòóïíîñòè íà îñíîâå èñïîëüçîâàíèÿ äàííûõ îá ó÷åáíûõ äîñòèæåíèÿõ ó÷àùèõñÿ äëÿ óëó÷øåíèÿ ðàáîòû îáðàçîâàòåëüíûõ ó÷ðåæäåíèé è ïîâûøåíèÿ ýôôåêòèâíîñòè ó÷åáíîãî ïðîöåññà. Â-òðåòüèõ, ñîâåðøåíñòâîâàíèÿ ñèñòåìû è ïðàêòèêè óïðàâ- ëåíèÿ îáðàçîâàíèåì íà âñåõ óðîâíÿõ è âî âñåõ çâåíüÿõ, ïðè- áëèæåíèÿ åãî ðåçóëüòàòîâ ê ïîòðåáíîñòÿì îáùåñòâà, ëè÷íî- ñòè è ãîñóäàðñòâà, íàøåäøèì îòðàæåíèå â îáðàçîâàòåëüíûõ ñòàíäàðòàõ. Êíèãè ñåðèè «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» íà÷àëè ñâîé ïóòü ê ÷èòàòåëþ. Õîòåëîñü áû ïîæåëàòü, ÷òîáû îíè áûëè áëàãîñêëîííî ïðèíÿòû ñâîåé ÷èòàòåëüñêîé àóäèòîðèåé è ïîâëèÿëè íà ïðàêòè÷åñêóþ äåÿòåëüíîñòü ñèñòåì îáðàçîâàíèÿ Ðîññèè è ñòðàí ÑÍÃ, à ãëàâíîå – ñïîñîáñòâîâàëè áû ïîâûøå- íèþ óðîâíÿ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ íàøèõ ãîñóäàðñòâ. Â.À. Áîëîòîâ, âèöå-ïðåçèäåíò Ðîññèéñêîé àêàäåìèè îáðàçîâàíèÿ È.Ä. Ôðóìèí, ðóêîâîäèòåëü ìåæäóíàðîäíûõ îáðàçîâàòåëüíûõ ïðîãðàìì Ìåæäóíàðîäíîãî áàíêà ðåêîíñòðóêöèè è ðàçâèòèÿ Ðîññèè ÏÐÅÄÈÑËÎÂÈÅ Èçìåðåíèå ðåçóëüòàòîâ îáó÷åíèÿ æèçíåííî íåîáõîäèìî äëÿ ìî- íèòîðèíãà ýôôåêòèâíîñòè øêîëüíîé ñèñòåìû è äëÿ óëó÷øåíèÿ êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ. Äàííûå î äîñòèæåíèÿõ ó÷àùèõñÿ ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû äëÿ ðåøåíèÿ øèðîêîãî êðóãà âîïðîñîâ ïî ôîðìèðîâàíèþ ïîëèòèêè è ïðèíÿòèþ ðåøåíèé â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ, âêëþ÷àÿ ðàçðàáîòêó è ðåàëèçàöèþ ïðîãðàìì, íà- öåëåííûõ íà óëó÷øåíèå êà÷åñòâà îáó÷åíèÿ è óñâîåíèÿ ó÷åáíîãî ìàòåðèàëà â êëàññàõ, íà âûÿâëåíèå îòñòàþùèõ ó÷åíèêîâ, ÷òîáû ïîìî÷ü èì ïîëó÷èòü òó ïîääåðæêó, â êîòîðîé îíè íóæäàþòñÿ, è îêàçàòü ñîîòâåòñòâóþùóþ òåõíè÷åñêóþ ïîääåðæêó òàì, ãäå ýòî íóæíåå âñåãî. Ñåðèÿ ïóáëèêàöèé «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòè- æåíèé», â êîòîðîé äàííàÿ êíèãà ÿâëÿåòñÿ òðåòüåé, ïîñâÿùåíà îïèñàíèþ ïåðåäîâûõ ïðîöåäóð, êîòîðûì íåîáõîäèìî ñëåäî- âàòü, ÷òîáû ãàðàíòèðîâàòü, ÷òî â õîäå ïðîâåäåíèÿ øèðîêî- ìàñøòàáíîé íàöèîíàëüíîé îöåíêè áóäóò ïîëó÷åíû äàííûå (òàêèå êàê: øêàëèðîâàííûå îöåíêè ïî òåñòàì è êîíòåêñòíàÿ èíôîðìàöèÿ) âûñîêîãî êà÷åñòâà. Òàêæå öåëüþ äàííîé ñåðèè ÿâëÿåòñÿ îáñóæäåíèå ïðîáëåì ëèöàìè, îòâåòñòâåííûìè çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ïðèíèìàþùèìè ðåøåíèÿ, è äðóãèõ çà- èíòåðåñîâàííûìè ëèöàìè â ñèñòåìå îáðàçîâàíèÿ. 26 ПРЕДИСЛОВИЕ Â ïåðâîé êíèãå äàííîé ñåðèè îïèñàíû îñíîâíûå öåëè è ôóíêöèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. Ýòà êíè- ãà òàêæå áóäåò ïîëåçíà òåì, êòî ïðèíèìàåò ðåøåíèÿ â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ. Âòîðàÿ êíèãà ïîñâÿùåíà âîïðîñàì ðàçðàáîòêè äâóõ òèïîâ èíñòðóìåíòàðèÿ ïî ñáîðó äàííûõ ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé ïîëèòèêè: òåñòîâ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé è àíêåò, ïðåäíàçíà÷åííûõ äëÿ ïîëó÷åíèÿ êîíòåêñòíûõ äàííûõ. Äàííàÿ êíèãà «Ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» ïðîëèâàåò ñâåò íà îñíîâíûå ïðàêòè÷åñêèå çàäà÷è, ñâÿçàííûå ñ ïðîâåäåíèåì øèðîêîìàñøòàáíîé íàöèîíàëüíîé îöåíêè, è âêëþ÷àåò ïîäðîáíûå ïîøàãîâûå èíñòðóêöèè ïî âî- ïðîñàì ëîãèñòèêè, ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê, ÷èñòêè äàííûõ è óïðàâëåíèÿ. Ïðåäñòàâëåííàÿ âíèìàíèþ ÷èòàòåëåé êíèãà, òàêæå êàê è âòîðàÿ è ÷åòâåðòàÿ êíèãè èç ýòîé ñåðèè, ïðåäíà- çíà÷åíà ãëàâíûì îáðàçîì äëÿ ãðóïï, îñóùåñòâëÿþùèõ äåÿòåëü- íîñòü â ñòðàíàõ ñ ðàçâèâàþùåéñÿ ýêîíîìèêîé è îòâå÷àþùèõ çà ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè. ×åòâåðòàÿ êíèãà äàííîé ñåðèè ïîñâÿùåíà âîïðîñàì ãåíåðè- ðîâàíèÿ èíôîðìàöèè ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì è îöåíêàì, à òàêæå óñòàíîâëåíèþ ñâÿçåé ìåæäó òåñòîâûìè îöåíêàìè è äðóãèìè ôàêòîðàìè, ïðèñóòñòâóþùèìè â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ. È íàêîíåö, â ïÿòîé êíèãå ðàññìîòðåíû òàêèå âîïðîñû, êàê ñîñòàâëåíèå îò÷åòîâ íà îñíîâàíèè äàííûõ, ïîëó÷åííûõ â ðåçóëüòàòå íà- öèîíàëüíîé îöåíêè, è èñïîëüçîâàíèå ïîëó÷åííûõ ðåçóëüòàòîâ äëÿ ïîâûøåíèÿ êà÷åñòâà îáðàçîâàòåëüíîé ïîëèòèêè è ïðîöåññà ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé. Ïÿòàÿ êíèãà äîëæíà îêàçàòüñÿ îñîáåííî ïî- ëåçíîé äëÿ ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ïîäãîòîâêó îò÷åòîâ ïî îöåíêå èëè çà ïåðåäà÷ó è èñïîëüçîâàíèå äàííûõ, ñîäåðæàùèõñÿ â íèõ. Ïî ìåðå ïðî÷òåíèÿ äàííîé êíèãè, ÷èòàòåëü äîëæåí ïðèéòè ê ïîëíîìó îñîçíàíèþ òîãî, ÷òî óñïåøíîå ïðîâåäåíèå íàöèî- íàëüíîé îöåíêè – ýòî íåïðîñòàÿ çàäà÷à, òðåáóþùàÿ ãëóáîêèõ ïîçíàíèé, ìàñòåðñòâà è ðåñóðñîâ.  òî æå âðåìÿ èññëåäîâàíèå ïîêàçàëî, ÷òî õîðîøî ïðîâåäåííàÿ íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ñïî- ñîáíà ïðèíåñòè çíà÷èòåëüíóþ ïîëüçó ñ òî÷êè çðåíèÿ êà÷åñòâà ПРЕДИСЛОВИЕ 27 èíôîðìàöèè îá óðîâíÿõ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé è î øêîëüíûõ è âíåøêîëüíûõ ôàêòîðàõ, êîòîðûå ìîãëè áû ïîìî÷ü ïðåóìíî- æèòü ýòè äîñòèæåíèÿ. È íàîáîðîò, öåíîé ïëîõî ïðîâåäåííîé íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò îêàçàòüñÿ íåòî÷íàÿ èíôîðìàöèÿ îá óðîâíÿõ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé è î ñâÿçàííûõ ñ íèìè ôàê- òîðàõ. Êà÷åñòâåííîå ïðîâåäåíèå îöåíêè ñïîñîáíî ïîâûñèòü óâåðåííîñòü ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, è äðóãèõ çàèíòåðåñîâàííûõ ëèö â äîñòîâåðíîñòè èíôîðìàöèè, ïîëó÷åííîé áëàãîäàðÿ ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Êðî- ìå òîãî, îíà ñïîñîáíà óâåëè÷èòü âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, è äðóãèå çàèíòåðåñî- âàííûå ëèöà èñïîëüçóþò ðåçóëüòàòû íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ÷òî- áû ðàçðàáîòàòü ðàçóìíûå ïëàíû è ïðîãðàììû, íàïðàâëåííûå íà ïîâûøåíèå êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ è äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ â ñâÿçè ñ îáó÷åíèåì. Ìàðãåðèò Êëàðê, ãëàâíûé ñïåöèàëèñò ïî îáðàçîâàíèþ ßíâàðü, 2012 ã. ÎÁ ÀÂÒÎÐÀÕ È ÐÅÄÀÊÒÎÐÀÕ АВТОРЫ Ñèëüâèÿ Àêàíà – ðóêîâîäèòåëü Ïðîãðàììû ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå îáðàçîâàòåëüíîãî ïðîãðåññà (NAPE) â Óãàíäå. Ðàíåå ÿâëÿëàñü ïðåïîäàâàòåëåì åñòåñòâåííûõ íàóê â ñðåäíåé øêîëå è îòâåòñòâåííûì ÷ëåíîì Íàöèîíàëüíîãî ýêçàìåíàöèîííîãî ñîâåòà Óãàíäû. Îêàçûâàëà òåõíè÷åñêóþ ïîääåðæêó Öåíòðó èññëåäîâàíèÿ ýêîíîìè÷åñêîé ïîëèòèêè è ôîíäó «Ñïàñòè äåòåé» ïðè ïðîâåäåíèè èìè îöåíêè. ßâëÿåòñÿ ÷ëåíîì èñïîë- íèòåëüíîãî êîìèòåòà Ìåæäóíàðîäíîé àññîöèàöèè ïî îöåíêå îáðàçîâàíèÿ (IAEA) è âèöå-ïðåçèäåíòîì Ñîâåòà ïîïå÷èòåëåé Öåíòðàëüíîãî êîëëåäæà ïî ïîäãîòîâêå ïðåïîäàâàòåëåé íà÷àëü- íûõ øêîë â Ëîðî. Èìååò ñòåïåíü ìàãèñòðà â îáëàñòè èçìåðåíèÿ è ýâàëþàöèè êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ. Æàí Äþìåé – ïðåäñåäàòåëü êîíñóëüòàòèâíîé ãðóïïû Êàíàä- ñêîãî íàöèîíàëüíîãî ñòàòèñòè÷åñêîãî àãåíòñòâà è ñïåöèàëèñò ïî èññëåäîâàíèþ ñòàòèñòèêè. Îñîáûé èíòåðåñ äëÿ íåãî ïðåä- ñòàâëÿþò âîïðîñû îöåíêè â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ.  òå÷åíèå ïîñëåäíèõ ëåò îñóùåñòâëÿë íàáëþäåíèå çà ôîðìèðîâàíèåì âûáîðîê è îöåíèâàíèåì ïðè ïðîâåäåíèè Ñðàâíèòåëüíîãî èñ- ñëåäîâàíèÿ ïî ïîäãîòîâêå ó÷èòåëåé (TEDS-M) Ìåæäóíàðîäíîé 30 ОБ АВТОРАХ И РЕДАКТОРАХ àññîöèàöèè ïî èçó÷åíèþ ïåäàãîãè÷åñêèõ äîñòèæåíèé, à òàêæå çà ïðîâåäåíèåì Ìåæäóíàðîäíîãî èññëåäîâàíèÿ ïðåïîäàâàíèÿ è îáó÷åíèÿ (TALIS) Îðãàíèçàöèè ýêîíîìè÷åñêîãî ñîòðóäíè÷å- ñòâà è ðàçâèòèÿ (ÎÝÑÐ). Òàêæå âûñòóïàë â êà÷åñòâå àðáèòðà ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðîê ïðè ïðîâåäåíèè ðÿäà ìåæäóíàðîäíûõ ñðàâíèòåëüíûõ èññëåäîâàíèé ïî îöåíêå êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ. Êðèñ Ôðèìåí – ðóêîâîäèòåëü íàó÷íî-èññëåäîâàòåëüñêèõ ðàáîò Àâñòðàëèéñêîãî ñîâåòà ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îá- ëàñòè îáðàçîâàíèÿ. Îñîáîå âíèìàíèå â ñâîåé äåÿòåëüíîñòè óäå- ëÿåò ðàçëè÷íûì àñïåêòàì øèðîêîìàñøòàáíûõ èññëåäîâàíèé, ïðîâîäèìûõ â áîëüøèíñòâå àâñòðàëèéñêèõ øòàòàõ è òåððèòî- ðèÿõ. Äåÿòåëüíîñòü íà íàöèîíàëüíîì óðîâíå âêëþ÷àåò ó÷àñòèå â Ïðîãðàììå ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå â îáëàñòè ãðàìîòíîñòè è äåéñòâèé ñ ÷èñëàìè, â ðÿäå èññëåäîâàíèé ó÷åáíûõ ïëàíîâ â îáëàñòè åñòåñòâîçíàíèÿ, à òàêæå îñóùåñòâëåíèå ðóêîâîäñòâà ïðè ïðîâåäåíèè ïðîãðàìì ÎÝÑÐ. Òàêæå àêòèâíî ó÷àñòâîâàë â íàöèîíàëüíûõ ïðîãðàììàõ ïî ìîíèòîðèíãó â ñòðàíàõ Þæíî- Òèõîîêåàíñêîãî ðåãèîíà è Áëèæíåãî Âîñòîêà. Ñôåðà ïðî- ôåññèîíàëüíûõ èíòåðåñîâ: çíà÷èìîñòü ïðîãíîçèðîâàíèÿ ïðè ïðîâåäåíèè øèðîêîìàñøòàáíûõ ïðîãðàìì ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Äæ. Õüþàðä Ãîô – ñïåöèàëèñò ïî ñòàòèñòèêå âûáîðî÷íûõ èññëåäîâàíèé. Äî íåäàâíåãî âðåìåíè çàíèìàë ïîñò âåäóùåãî êîíñóëüòàíòà ïî ñòàòèñòèêå êîíñóëüòàòèâíîé ãðóïïû Êàíàä- ñêîãî íàöèîíàëüíîãî ñòàòèñòè÷åñêîãî àãåíòñòâà. Îáëàäàåò çíà÷èòåëüíûì îïûòîì â îáëàñòè ðàçðàáîòêè ìåòîäîëîãèè èññëåäîâàíèé è ïðåäîñòàâëåíèÿ êîíñóëüòàöèé ïî âîïðîñàì ñòàòèñòèêè, âêëþ÷àÿ ïÿòèëåòíèé îïûò ðàáîòû â Ëàòèíîàìå- ðèêàíñêîì äåìîãðàôè÷åñêîì öåíòðå ÎÎÍ (CELADE). Ïðåäî- ñòàâëÿë êóðñû ïî îáó÷åíèþ ñòàòèñòè÷åñêèì ìåòîäàì, òåõíèêàì ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê è ìåòîäîëîãèè àíêåòèðîâàíèÿ ðàáîò- íèêàì Êàíàäñêîãî íàöèîíàëüíîãî ñòàòèñòè÷åñêîãî àãåíòñòâà è âíåøíèì êëèåíòàì ïî âñåé òåððèòîðèè Êàíàäû, à òàêæå ðàáîòíèêàì íàöèîíàëüíûõ ñòàòèñòè÷åñêèõ áþðî Êîëóìáèè, ОБ АВТОРАХ И РЕДАКТОРАХ 31 Êóáû, Ýðèòðåè, Ïåðó è Çàìáèè. Ïðèíèìàë ó÷àñòèå â ïðîåêòàõ ïî ïîñòðîåíèþ ñèñòåìû ñòàòèñòèêè â Áóðêèíà-Ôàñî. РЕДАКТОРЫ СЕРИИ Âèíñåíò Ãðèíè – êîíñóëüòàíò ïî âîïðîñàì îáðàçîâàíèÿ. Ðà- íåå çàíèìàë ïîñò âåäóùåãî ñïåöèàëèñòà Âñåìèðíîãî áàíêà è îñóùåñòâëÿë àêòèâíóþ äåÿòåëüíîñòü â ñòðàíàõ Àôðèêè, Àçèè è Áëèæíåãî Âîñòîêà. Òàêæå ÿâëÿëñÿ ïðåïîäàâàòåëåì, íàó÷íûì ñîòðóäíèêîì Öåíòðà èññëåäîâàíèé â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ ïðè Êîëëåäæå ñâÿòîãî Ïàòðèêà â Äóáëèíå è áûë ïðèãëàøåí ïî ïðî- ãðàììå Ôóëáðàéòà äëÿ ÷òåíèÿ ëåêöèé â Çàïàäíî-Ìè÷èãàíñêîì óíèâåðñèòåòå â Êàëàìàçó. ßâëÿåòñÿ ÷ëåíîì ×èòàëüíîãî çàëà ñëàâû Ìåæäóíàðîäíîé àññîöèàöèè ÷òåíèÿ. Ñôåðà ïðîôåññè- îíàëüíûõ èíòåðåñîâ: ïðîâåäåíèå îöåíêè, ïîäãîòîâêà ó÷èòå- ëåé, ÷òåíèå è ñîäåéñòâèå ñîöèàëüíîé ñïëî÷åííîñòè ïîñðåä- ñòâîì ðåôîðìèðîâàíèÿ ó÷åáíèêîâ. Ñàðà Äæ. Õàóè – äèðåêòîð Öåíòðà ýâàëþàöèè è îöåíêè, ïðî- ôåññîð Óíèâåðñèòåòà Ïðåòîðèè â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ. Îñó- ùåñòâëÿëà êîîðäèíàöèþ ìåðîïðèÿòèé ïðè ïðîâåäåíèè ðÿäà ïðîãðàìì ìåæäóíàðîäíîé îöåíêè ïî ãðàìîòíîñòè ÷òåíèÿ è çíà- íèé ïî ìàòåìàòèêå, åñòåñòâåííûì íàóêàì è èíôîðìàöèîííî- êîììóíèêàöèîííûì òåõíîëîãèÿì. Ïîìèìî îáó÷åíèÿ ëèö, ïðî- âîäèâøèõ èññëåäîâàíèÿ â ðÿäå ñòðàí, ÿâëÿëàñü ÷ëåíîì ìåæäó- íàðîäíûõ è íàöèîíàëüíûõ êîìèòåòîâ ïî âîïðîñàì ìîíèòîðèí- ãà è ýâàëþàöèè êà÷åñòâà îáðàçîâàíèÿ. Ñôåðà ïðîôåññèîíàëü- íûõ èíòåðåñîâ: ïðîâåäåíèå øèðîêîìàñøòàáíîé îöåíêè, îöå- íèâàíèå ó÷àùèõñÿ, ïðîâåäåíèå è ýâàëþàöèÿ ïðîãðàìì. Òîìàñ Êåëëàãàí – êîíñóëüòàíò â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ. Ðàíåå ÿâëÿëñÿ äèðåêòîðîì Öåíòðà èññëåäîâàíèé â îáëàñòè îáðàçîâà- íèÿ ïðè Êîëëåäæå ñâÿòîãî Ïàòðèêà â Äóáëèíå. Òàêæå ÿâëÿëñÿ ñîòðóäíèêîì Ìåæäóíàðîäíîé àêàäåìèè îáðàçîâàíèÿ. Ðàáîòàë â óíèâåðñèòåòå ãîðîäà Èáàäàí â Íèãåðèè è Êîðîëåâñêîì óíè- âåðñèòåòå â Áåëôàñòå. Ñôåðà ïðîôåññèîíàëüíûõ èíòåðåñîâ: 32 ОБ АВТОРАХ И РЕДАКТОРАХ ïðîâåäåíèå îöåíêè è ýêçàìåíîâ, âûÿâëåíèå è óñòðàíåíèå íåäîñòàòêîâ ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ è ïðîáëåìû âçàèìîñâÿçåé ìåæäó îáðàçîâàíèåì è äîìàøíåé îáñòàíîâêîé. Çàíèìàë ïîñò ïðåçèäåíòà Ìåæäóíàðîäíîé àññîöèàöèè ïî îöåíêå îáðàçîâà- íèÿ. Ó÷àñòâîâàë â ïðîåêòàõ ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè â Àôðèêå, Àçèè, Ëàòèíñêîé Àìåðèêå è íà Áëèæíåì Âîñòîêå. Êåéò Î’Ìåëëè – íàó÷íûé ñîòðóäíèê Àâñòðàëèéñêîãî ñîâåòà ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ. Ïðèíèìàëà àêòèâíîå ó÷àñòèå ïðè ïðîâåäåíèè ñåðèè ïðîãðàìì ïî íàöèî- íàëüíîé îöåíêå â Àâñòðàëèè; îöåíêè ãðàìîòíîñòè ïî îñíîâàì ãðàæäàíñêîãî ïðàâà, ãðàæäàíñòâà è ÈÊÒ, îñóùåñòâëÿåìîé îäèí ðàç â òðè ãîäà; åæåãîäíîé Íàöèîíàëüíîé ïðîãðàììû ïî îöåíêå ãðàìîòíîñòè è äåéñòâèé ñ ÷èñëàìè (NAPLAN) è Áàçîâîé îöåíêè çíàíèé â îáëàñòè åñòåñòâåííûõ íàóê â ñðåäíåé øêîëå (ESSA). Îñóùåñòâëÿëà êîîðäèíàöèþ àâñòðàëèéñêîãî ñåãìåíòà ïðè ïðîâåäåíèè Âòîðîãî ñðàâíèòåëüíîãî èññëåäîâàíèÿ ïî ïðè- ìåíåíèþ èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé â îáðàçîâàíèè (SITES) Ìåæäóíàðîäíîé àññîöèàöèè ïî èçó÷åíèþ ïåäàãîãè÷åñêèõ äîñòèæåíèé (IEA), à òàêæå Ìåæäóíàðîäíîãî èññëåäîâàíèÿ ïî âîïðîñàì øêîëüíîãî ïðåïîäàâàíèÿ è îáó÷åíèÿ (TALIS) ÎÝÑÐ. ßâëÿåòñÿ ñîàâòîðîì äîêëàäîâ ïî ýòèì äâóì ïðîåêòàì. ÁËÀÃÎÄÀÐÍÎÑÒÈ Ñåðèÿ ïóáëèêàöèé ïîä íàçâàíèåì «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åá- íûõ äîñòèæåíèé», â êîòîðîé äàííàÿ êíèãà ÿâëÿåòñÿ òðåòüèì âûïóñêîì, ïîäãîòîâëåíà êîìàíäîé àâòîðîâ è ðåäàêòîðîâ ïîä ðóêîâîäñòâîì Âèíñåíòà Ãðèíè (êîíñóëüòàíò Ñåòè ðàçâèòèÿ ÷å- ëîâå÷åñêîãî ïîòåíöèàëà, ãðóïïà ïî îáðàçîâàíèþ, Âñåìèðíûé áàíê) è Òîìàñà Êåëëàãàíà (êîíñóëüòàíò Öåíòðà èññëåäîâàíèé â îáðàçîâàíèè, Êîëëåäæ ñâÿòîãî Ïàòðèêà, Äóáëèí).  ïðîåêòå òàêæå ó÷àñòâîâàëè: Ñèëüâèÿ Àêàíà (Íàöèîíàëüíûé ýêçàìåíà- öèîííûé ñîâåò, Óãàíäà), Ïðó Àíäåðñîí (Àâñòðàëèéñêèé ñîâåò ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ), Ôåðíàíäî Êàðòðàéò (Êàíàäñêîå íàöèîíàëüíîå ñòàòèñòè÷åñêîå àãåíòñòâî), Æàí Äþìåé (Êàíàäñêîå íàöèîíàëüíîå ñòàòèñòè÷åñêîå àãåíò- ñòâî), Êðèñ Ôðèìåí (Àâñòðàëèéñêèé ñîâåò ïî íàó÷íûì èññëå- äîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ), Äæ. Õüþàðä Ãîô (Êàíàäñêîå íàöèîíàëüíîå ñòàòèñòè÷åñêîå àãåíòñòâî), Ñàðà Äæ. Õàóè (Óíè- âåðñèòåò Ïðåòîðèè), Äæîðäæ Ìîðãàí (Àâñòðàëèéñêèé ñîâåò ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ), Ò. Ñêîòò Ìþððåé (êîìïàíèÿ Data Angel Policy Research Inc., Êàíàäà), Êåéò Î’Ìåëëè (Àâñòðàëèéñêèé ñîâåò ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíè- ÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ) è Äæåððè Øèë (Öåíòð èññëåäîâàíèé â îáðàçîâàíèè, Êîëëåäæ ñâÿòîãî Ïàòðèêà, Äóáëèí). 34 БЛАГОДАРНОСТИ Îáùåå ðóêîâîäñòâî íàä ïîäãîòîâêîé äàííîé êíèãè îñó- ùåñòâëÿëè: Ðóôü Êàãèà (äèðåêòîð ïî âîïðîñàì îáðàçîâàíèÿ, Âñåìèðíûé áàíê), åå ïðååìíèöà Ýëèçàáåò Êèíã è Ðîáèí Õîðí (ìåíåäæåð Ñåòè ðàçâèòèÿ ÷åëîâå÷åñêîãî ïîòåíöèàëà, Âñåìèð- íûé áàíê).  êà÷åñòâå èíèöèàòîðà ïðîåêòà âûñòóïèë Ðîáåðò Ïðàóòè, ìåíåäæåð Ñåòè ðàçâèòèÿ ÷åëîâå÷åñêîãî ïîòåíöèàëà, Âñåìèðíûé áàíê, êîòîðûé òàêæå ðóêîâîäèë ïðîåêòîì äî àâãóñòà 2007 ãîäà. Íà÷èíàÿ ñ àâãóñòà 2007 ãîäà ðóêîâîäñòâî íàä âûïóñêîì äàííîé êíèãè îñóùåñòâëÿëà Ìàðãåðèò Êëàðê, ïðåäñòàâèâøàÿ ðåöåíçèþ ê ýòîé êíèãå è ïîäãîòîâèâøàÿ èçäàíèå ê âûïóñêó. Ìû âûðàæàåì áëàãîäàðíîñòü çà îñîáûé âêëàä â ðàáîòó ãðóï- ïå ýêñïåðòîâ, à èìåííî: Îëó Áèòîíó (Áîñòîíñêèé êîëëåäæ), Çåó- äó Äæåáðåêèäàíó (êîíñóëüòàíòó ïî îöåíêå, Ýôèîïèÿ), Åóæåíèî Ãîíñàëåçó (Ñëóæáà îáðàçîâàòåëüíîãî òåñòèðîâàíèÿ), Êåëüâèíó Ãðåãîðè (Ó÷åíûé ñîâåò Þæíîãî Íîâîãî Óýëüñà), Ëóèñó Ðèççî (êîìïàíèÿ Westat) è Êàðëîñó Ðîõàñó (Âñåìèðíûé áàíê). Ìàðãå- ðèò Êëàðê è Ðîáèí Õîðí ïðåäñòàâèëè äîïîëíèòåëüíûå, âåñüìà öåííûå êîììåíòàðèè. Õèëàðè Óîëø îêàçàëà çíà÷èòåëüíóþ ïîìîùü ïðè ïîäãîòîâêå ðóêîïèñåé äàííîãî ìàòåðèàëà. Òàêæå ïðîåêò ïîëó÷èë öåííûé âêëàä è ïîääåðæêó îò Ïèòåðà Àð÷åðà, Äæóíã-Õâàí ×îÿ, Ìåðè Ðîõàí, Õàíñà Óîäæåìåéêåðà è Õàíû Éîøèìîòî. Îñîáóþ áëàãîäàðíîñòü ìû âûðàæàåì Àâñòðàëèéñêîìó ñîâåòó ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ, Ìåæäóíà- ðîäíîé àññîöèàöèè ïî îöåíêå îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòèæåíèé è Íàöèîíàëüíîìó àãåíòñòâó ïî ñòàòèñòèêå Êàíàäû çà ðàçðåøå- íèå âîñïðîèçâåñòè ïðèíàäëåæàùèå èì ìàòåðèàëû. Ïðîöåññû ïî ðåäàêòèðîâàíèþ, îôîðìëåíèþ è âûïóñêó êíèãè êîîðäèíèðîâàëè Äæåíèñ Òóòåí è Ïàîë Ñêàëàáðèí, ñîòðóäíèêè îòäåëà ïóáëèêàöèé Âñåìèðíîãî áàíêà, à ïå÷àòü êíèãè – Íîðà Ðèäîëüôè. Àâñòðàëèéñêèé ñîâåò ïî íàó÷íûì èññëåäîâàíèÿì â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ, Ïðîãðàììà ïàðòíåðñòâà Íèäåðëàíäñêîãî áàíêà, Öåíòð èññëåäîâàíèé â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ (Äóáëèí), Èð- ëàíäñêèé îáðàçîâàòåëüíûé äîâåðèòåëüíûé ôîíä, Íàöèîíàëüíîå àãåíòñòâî ïî ñòàòèñòèêå Êàíàäû è Ðîññèéñêàÿ ïðîãðàììà ñîäåé- ñòâèÿ îáðàçîâàíèþ â öåëÿõ ðàçâèòèÿ (READ) îêàçàëè çíà÷èòåëü- íóþ ïîääåðæêó ïðè ïîäãîòîâêå äàííîé ñåðèè êíèã ê ïóáëèêàöèè. ÑÏÈÑÎÊ ÑÎÊÐÀÙÅÍÈÉ ÂÏÐ Âåðîÿòíîñòü, ïðîïîðöèîíàëüíàÿ ðàçìåðó Ì×Ø Ìåðà ÷èñëåííîñòè øêîë ÍÊ Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð ÍÐÊ Íàöèîíàëüíûé ðóêîâîäÿùèé êîìèòåò ÎÌРÎöåíêà ïî ìåòîäó ðàñùåïëåíèÿ âûáîðêè ÏÅ Ïåðâè÷íàÿ åäèíèöà âûáîðêè ÏÑ Ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ÑÑ Ñèñòåìàòè÷åñêàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ÑÓÁÄ Ñèñòåìà óïðàâëåíèÿ áàçàìè äàííûõ ESSA Áàçîâàÿ îöåíêà çíàíèé â îáëàñòè åñòåñòâåííûõ íàóê â ñðåäíåé øêîëå IAEA International Association for Educational Assess- ment: Ìåæäóíàðîäíàÿ àññîöèàöèÿ ïî îöåíêå îá- ðàçîâàíèÿ ID Èäåíòèôèêàòîð IEA International Association for the Evaluation of Educational Achievement: Ìåæäóíàðîäíàÿ àññîöèàöèÿ ïî îöåíêå îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòèæåíèé 36 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ISCED International Standard Classification of Education: Ìåæäóíàðîäíàÿ ñòàíäàðòíàÿ êëàññèôèêàöèÿ îáðàçîâàíèÿ NAMA National Assessment of Mathematics Achievement: Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà äîñòèæåíèé ïî ìàòåìàòèêå NAPE Ïðîãðàììà ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå îáðàçîâà- òåëüíîãî ïðîöåññà NAPLAN Íàöèîíàëüíàÿ ïðîãðàììà ïî îöåíêå ãðàìîòíîñòè è äåéñòâèé ñ ÷èñëàìè PASW Predictive Analytic Software: Ïðîãðàììíîå îáåñïå- ÷åíèå äëÿ óïðåæäàþùåãî àíàëèçà SAS Statistical Analysis Software: Ïðîãðàììíîå îáåñïå÷å- íèå äëÿ ñòàòèñòè÷åñêîãî àíàëèçà SITES Âòîðîå ñðàâíèòåëüíîå èññëåäîâàíèå ïî ïðèìåíå- íèþ èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé â îáðàçîâàíèè SPSS Statistical Package for Social Sciences: Ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê SUDAAN Survey Data Analysis: Àíàëèç âûáîðî÷íûõ äàííûõ TALIS Ìåæäóíàðîäíîå èññëåäîâàíèå ïðåïîäàâàíèÿ è îáó÷åíèÿ TEDS-M Ñðàâíèòåëüíîå èññëåäîâàíèå ïî ïîäãîòîâêå ó÷èòåëåé TIMSS Trends in International Mathematics and Science Study: Ìåæäóíàðîäíîå èññëåäîâàíèå òåíäåíöèé â ìàòåìàòè÷åñêîì è åñòåñòâåííîíàó÷íîì îáðàçî- âàíèè ÂÂÅÄÅÍÈÅ Íà÷èíàÿ ñ 90-õ ãîäîâ XX âåêà îñíîâíûì ëåéòìîòèâîì îáðàçî- âàòåëüíîé ïîëèòèêè ïî âñåìó ìèðó ñòàëà âàæíîñòü ïîëó÷åíèÿ äîñòîâåðíîé èíôîðìàöèè, ñâèäåòåëüñòâóþùåé îá óðîâíå êà÷å- ñòâà îáðàçîâàíèÿ, ïðè÷åì íå òîëüêî ñ òî÷êè çðåíèÿ îáó÷åíèÿ, íî è ñ òî÷êè çðåíèÿ çíàíèé ó÷àùèõñÿ.  òå÷åíèå äëèòåëüíîãî âðåìåíè ñâèäåòåëüñòâà, îñíîâàííûå, ñêîðåå, íà ñóáúåêòèâíûõ îùóùåíèÿõ, à íå íà ðåàëüíûõ ôàêòàõ, ãîâîðèëè î òîì, ÷òî ìíîãèå äåòè ïîëó÷àþò ñëèøêîì ìàëî ïîëüçû îò ó÷åáû â øêîëå, îñîáåííî åñëè èõ øêîëüíûé îïûò îãðàíè÷èâàåòñÿ ëèøü íå- ñêîëüêèìè ãîäàìè çíàêîìñòâà ñ ñèñòåìîé îáðàçîâàíèÿ. Îäíàêî ñåãîäíÿ ìíîãèå ïðàâèòåëüñòâà ïðèçíàþò, ÷òî ïîëó÷åíèå áîëåå îáúåêòèâíûõ è ñèñòåìàòèçèðîâàííûõ äàííûõ î òîì, êàêèì îá- ðàçîì óñïåøíûå øêîëû «ïðåâðàùàþò» ñâîè ðåñóðñû â çíàíèÿ ó÷åíèêîâ, ÿâëÿåòñÿ æèçíåííîé íåîáõîäèìîñòüþ. Ýòè äàííûå íåîáõîäèìû äëÿ òîãî, ÷òîáû: à) ïîëó÷èòü ðåàëüíóþ êàðòèíó óðîâíÿ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé â ñòðàíå, îñîáåííî ýòî êàñàåòñÿ îñíîâíûõ äèñöèïëèí; 38 ВВЕДЕНИЕ á) ñðàâíèòü óðîâíè äîñòèæåíèé ðàçëè÷íûõ ñóáïîïóëÿöèé (íàïðèìåð, ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê, ïðåäñòàâèòåëåé ðàçëè÷íûõ ÿçûêîâûõ èëè ýòíè÷åñêèõ ãðóïï, ïðåäñòàâèòåëåé ãîðîäñêîãî è ñåëüñêîãî íàñåëåíèÿ è ò.ï.), òàê êàê ýòè äàííûå ìîãóò ñåðüåçíî ïîâëèÿòü íà âûíåñåíèå âûâîäîâ î áåñïðèñòðàñòíîñòè ñèñòåìû; â) îòìåòèòü èçìåíåíèÿ ïî ïðîøåñòâèè íåêîòîðîãî âðåìåíè; ã) ïðåäñòàâèòü îñíîâàíèÿ äëÿ âûíåñåíèÿ ïîëèòè÷åñêèõ è óïðàâëåí÷åñêèõ ðåøåíèé ïî âûäåëåíèþ ðåñóðñîâ. Ïðîöåäóðà, êîòîðàÿ èñïîëüçóåòñÿ äëÿ îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé íà ðàçëè÷íûõ óðîâíÿõ ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ, íà- çûâàåòñÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêîé. Óïðàâëåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêîé ÿâëÿåòñÿ ñëîæíîé çàäà÷åé, òðåáóþùåé íàëè÷èÿ ðàç- íîîáðàçíûõ íàâûêîâ è ñðåäñòâ.  îñíîâå îöåíêè ëåæèò ñáîð äàííûõ ïî øêîëàì. Ýòî äåëàåòñÿ ãëàâíûì îáðàçîì ÷åðåç ïî- ëó÷åíèå îòâåòîâ îò ó÷àùèõñÿ, ïðèíàäëåæàùèõ ê ðàçëè÷íûì ãðóïïàì, ñ èñïîëüçîâàíèåì èíñòðóìåíòàðèÿ ïî îöåíêå è àíêåò. Îäíàêî ìåðîïðèÿòèÿ ïî îöåíêå íà÷èíàþòñÿ çàäîëãî äî íà÷àëà ñáîðà äàííûõ è çàêàí÷èâàþòñÿ ãîðàçäî ïîçäíåå åãî çàâåðøåíèÿ. Äëÿ íà÷àëà íåîáõîäèìî íàçíà÷èòü êîíêðåòíîå ó÷ðåæäåíèå, íåñóùåå îòâåòñòâåííîñòü çà ñáîð äàííûõ, ïðèíÿòü ñîîòâåò- ñòâóþùèå ðåøåíèÿ, ñâÿçàííûå ñ ïîëèòèêîé è èññëåäîâàíèÿìè, ðàçðàáîòàòü è àïðîáèðîâàòü òåñòû è àíêåòû. Êðîìå òîãî, â õîäå ïîäãîòîâêè ê ðåàëüíîìó ïðîâåäåíèþ òåñòèðîâàíèÿ íåîáõî- äèìî ñôîðìèðîâàòü ïîïóëÿöèè è âûáîðêè øêîë è ó÷àùèõñÿ, âñòóïèòü â êîíòàêò ñî øêîëàìè, à òàêæå íàçíà÷èòü è îáó÷èòü àä- ìèíèñòðàòîðîâ ïî òåñòèðîâàíèþ. Ïîñëå ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ íåîáõîäèìî çàòðàòèòü íåìàëî âðåìåíè è óñèëèé íà òî, ÷òîáû ïîäãîòîâèòü ïîëó÷åííûå äàííûå ê àíàëèçó, ïðîâåñòè àíàëèç, ñîñòàâèòü îò÷åòû è îãëàñèòü äàííûå î ðåçóëüòàòàõ îöåíêè. Íà÷èíàÿ ñ 1990 ãîäà ìíîãèå ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ âîçëàãàëè âñþ îòâåòñòâåííîñòü çà ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè íà ñàìèõ ñåáÿ, îäíàêî ëèøü íåìíîãèå èç íèõ îáëàäàëè òåì øèðî- êèì äèàïàçîíîì òåõíè÷åñêèõ íàâûêîâ, êîòîðûé íåîáõîäèì äëÿ òîãî, ÷òîáû óñïåøíî ðåøèòü ðÿä ñâÿçàííûõ ñ îöåíêîé çàäà÷. ВВЕДЕНИЕ 39  ðåçóëüòàòå âî ìíîãèõ ñëó÷àÿõ îöåíêà áûëà ïðîâåäåíà íåêà- ÷åñòâåííî. Ñåðèÿ ïóáëèêàöèé «Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé», â êîòîðîé äàííàÿ êíèãà ÿâëÿåòñÿ òðåòüèì âû- ïóñêîì, ðàçðàáîòàíà äëÿ òîãî, ÷òîáû òùàòåëüíî ðàññìîòðåòü ðàçëè÷íûå àñïåêòû îöåíêè, ÷òîáû ïîâûñèòü êà÷åñòâî íàöèî- íàëüíîé îöåíêè.  öåíòðå âíèìàíèÿ äàííîé êíèãè íàõîäÿòñÿ ïåðåäîâûå ïðîöåäóðû, êîòîðûì íåîáõîäèìî ñëåäîâàòü, ÷òîáû ââåñòè ðàçëè÷íûå êîìïîíåíòû îöåíêè â äåéñòâèå. Ýòî, â ñâîþ î÷åðåäü, íåîáõîäèìî äëÿ ãàðàíòèè òîãî, ÷òî â ðåçóëüòàòå îöåíêè áóäåò ïîëó÷åíà èíôîðìàöèÿ ñàìîãî âûñîêîãî êà÷åñòâà, à òàêæå äëÿ òîãî, ÷òîáû ðåøèòü ïðîáëåìû, ñ êîòîðûìè ñòàë- êèâàþòñÿ ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ëèöà, ïðèíèìàþùèå ðåøåíèÿ, è äðóãèå çàèíòåðåñîâàííûå ëèöà ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ.  ïåðâîé êíèãå «Îöåíêà îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòèæåíèé íà íàöèîíàëüíîì óðîâíå» (Ãðèíè è Êåëëàãàí, 2008) ðàññìàòðèâà- þòñÿ êëþ÷åâûå ïîíÿòèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè è ïðîöåäóðû, ñâÿçàííûå ñ íåé. Îíà ïðåäíàçíà÷åíà ãëàâíûì îáðàçîì äëÿ ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, è ëèö, ïðèíèìàþùèõ ðåøåíèÿ â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ.  íåé îñâåùàþòñÿ òàêèå âîïðî- ñû, êàê öåëè è îñíîâíûå îñîáåííîñòè íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ïðè÷èíû, ïî êîòîðûì äîëæíà îñóùåñòâëÿòüñÿ îöåíêà, è îñíîâ- íûå ðåøåíèÿ, êîòîðûå íåîáõîäèìî ïðèíÿòü ïðè ðàçðàáîòêå è ïëàíèðîâàíèè îöåíêè. Òàêæå â êíèãå ðàññìàòðèâàþòñÿ ðàçëè÷íûå àñïåêòû ìåæäóíàðîäíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæå- íèé, èìåþùåé ìíîãî îáùåãî ñ íàöèîíàëüíîé îöåíêîé ñ òî÷êè çðåíèÿ ïðèìåíÿåìûõ ïðîöåäóð (òàêèõ êàê: ôîðìèðîâàíèå âû- áîðêè, ïðåäúÿâëåíèå òåñòîâ è ìåòîäû àíàëèçà). Âî âòîðîé, òðåòüåé è ÷åòâåðòîé êíèãàõ ïðèâåäåíû ïîøàãî- âûå èíñòðóêöèè ïî ïëàíèðîâàíèþ è ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè è àíàëèçó äàííûõ, ñîáðàííûõ â õîäå îöåíêè. Ýòè êíèãè ïðåäíàçíà÷åíû ãëàâíûì îáðàçîì äëÿ ãðóïï, îòâåòñòâåííûõ çà ïðîâåäåíèå îöåíêè è ðàáîòàþùèõ â óñëîâèÿõ ðàçâèâàþùèõñÿ ñòðàí. Âî âòîðîé êíèãå «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèî- 40 ВВЕДЕНИЕ íàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» (Àíäåðñîí è Ìîðãàí, 2008) ïðåäñòàâëåíî îïèñàíèå ïðîöåññà ïî ðàçðàáîòêå òåñòîâ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé, à òàêæå àíêåò è èíñòðóêöèé ïî ïðåäú- ÿâëåíèþ òåñòà. Ê êíèãå ïðèëàãàåòñÿ CD-äèñê ñ çàäàíèÿìè äëÿ òåñòîâ ïî îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé è àíêåò, ðàçðàáîòàííûõ â õîäå ïðîâåäåíèÿ ðàçëè÷íûõ íàöèîíàëüíûõ è ìåæäóíàðîäíûõ îöåíîê. Òàêæå íà äèñêå ïðèâåäåíû èíñòðóêöèè ïî ïðåäúÿâëå- íèþ òåñòîâ. ×åòâåðòàÿ êíèãà «Àíàëèç äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» (Êàðòðàéò è Øèë, îæèäàåò ïóáëèêàöèè) ñîñòîèò èç äâóõ ÷àñòåé. Ïåðâàÿ ÷àñòü ðàçðàáîòàíà òàê, ÷òîáû ïîìî÷ü àíàëèòèêàì ïðîâåñòè áàçîâûé àíàëèç äàííûõ, ñîáðàí- íûõ â õîäå íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Âòîðàÿ ÷àñòü êíèãè îñâåùà- åò ðàçëè÷íûå àñïåêòû ãåíåðèðîâàíèÿ äàííûõ íà óðîâíå çàäà- íèé ñ èñïîëüçîâàíèåì êàê êëàññè÷åñêîé, òàê è ñîâðåìåííîé òå- îðèè òåñòèðîâàíèÿ. (Ïîä ñîâðåìåííîé òåîðèåé ïîíèìàåòñÿ ïî- íÿòèå: Item Response Theory, ñì.: Êðîêåð Ë. Ââåäåíèå â êëàññè÷å- ñêóþ è ñîâðåìåííóþ òåîðèþ òåñòîâ / Ëèíäà Êðîêåð, Äæåéìñ Àëãèíà, Ì.: Ëîãîñ, 2010. – Ïðèìå÷. ðåä.)  ïÿòîé êíèãå «Èñïîëüçîâàíèå ðåçóëüòàòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» (Êåëëàãàí, Ãðèíè, Ìþððåé, 2009), êîòîðàÿ ÿâëÿåòñÿ ïîñëåäíåé êíèãîé â äàííîé ñåðèè, ïðåäñòàâëåíà èíñòðóêöèÿ ïî îïèñàíèþ ðåçóëüòàòîâ íàöèî- íàëüíîé îöåíêè â òåõíè÷åñêèõ îò÷åòàõ, ïðåññ-ðåëèçàõ è íà áðèôèíãàõ äëÿ ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, à òàêæå â îò÷åòàõ äëÿ ó÷èòåëåé è ãðóïï ñïåöèàëèñòîâ. Òàêæå â íåé îáñóæäàåòñÿ, êàêèì îáðàçîì ðåçóëüòàòû íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû â ïîëèòèêå è óïðàâëåíèè ñèñòåìîé îáðàçîâàíèÿ äëÿ âîçäåéñòâèÿ íà ó÷åáíûå ïëàíû è ïðåïîäàâà- íèå â êëàññàõ è äëÿ ïîäíÿòèÿ óðîâíÿ îáùåñòâåííîãî ñîçíàíèÿ â âîïðîñàõ îáðàçîâàíèÿ. Ìàòåðèàë ýòîé êíèãè áóäåò îñîáî ïî- ëåçåí äëÿ: à) ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ïîäãîòîâêó îò÷åòîâ, à òàêæå çà îãëàøåíèå è ðàñïðîñòðàíåíèå ðåçóëüòàòîâ îöåíêè; á) ëèö, èñïîëüçóþùèõ ðåçóëüòàòû îöåíêè (ò.å. ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ВВЕДЕНИЕ 41 ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ìåíåäæåðîâ ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ è ðà- áîòíèêîâ øêîëû). Äàííàÿ êíèãà «Ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» òàê æå, êàê è âòîðàÿ è ÷åòâåðòàÿ êíèãè, ïîñâÿùå- íà ïðàêòè÷åñêèì çàäà÷àì, ñâÿçàííûì ñ ðåàëèçàöèåé øèðîêîìàñ- øòàáíîé ïðîãðàììû ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Êíèãà ñîñòîèò èç ÷åòûðåõ ÷àñòåé.  ïåðâîé ÷àñòè «Ëîãèñòèêà íàöèîíàëüíîé îöåíêè» ïðåäñòàâëåí îáçîð ìåðîïðèÿòèé, ñâÿçàííûõ ñ ïðîâåäå- íèåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè: îðãàíèçàöèÿ è ðåàëèçàöèÿ îñíîâ- íûõ ìåðîïðèÿòèé ïî îöåíêå, êîìïëåêòàöèÿ ïåðñîíàëà è ðåñóð- ñîâ, íåîáõîäèìûõ äëÿ ýòîãî, è ðåøåíèå çàäà÷, êîòîðûì íåîá- õîäèìî óäåëèòü âíèìàíèå ïîñëå ñáîðà äàííûõ. Âî âòîðîé ÷àñòè «Ìåòîäîëîãèÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê ïî øêîëàì» ïðèâåäåíî îïèñàíèå ìåòîäîëîãèè ôîðìèðîâàíèÿ òàêîé âûáîðêè ó÷àùèõñÿ, êîòîðàÿ îòðàæàëà áû âñþ ñîâîêóï- íîñòü ó÷àùèõñÿ ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Òàêæå â íåé îïèñàíû ïðèíöèïû ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè è ïîøàãîâûå ïðîöåäóðû, ïðèìåíèìûå ïðàêòè÷åñêè äëÿ ëþáîé íàöèîíàëüíîé îöåíêè. ×èòàòåëü ñìîæåò â ïîëíîé ìåðå îñâîèòü ïðîöåäóðû ôîðìè- ðîâàíèÿ âûáîðêè, âûïîëíèâ çàäàíèÿ ó÷åáíîãî ìàòåðèàëà, ðåàëèñòè÷íûå ïî ñâîåé ïðèðîäå, è ïðîâåðèòü ñâîè çíàíèÿ, ñâåðèâ ðåøåíèå ýòèõ çàäàíèé ñî ñêðèíøîòàìè è ôàéëàìè äàííûõ. Ïðèëîæåííûé ê êíèãå CD-äèñê ñîäåðæèò ôàéëû äàííûõ. ×òîáû âîñïðîèçâåñòè øàãè äåìîíñòðàöèîííîé îöåíêè, ïîëüçîâàòåëü äîëæåí ïðèîáðåñòè ïðîãðàììó SPSS (Statistical Package for Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåð- íûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê) ñ ìîäóëåì ðàñøèðåíèÿ ïî êîìïëåêñíîé âûáîðêå (Complex Samples add-on module) è ïðîãðàììó WesVar êîìïàíèè Westat. Ïðîãðàììó WesVar è ðóêîâîäñòâî ïî èñïîëüçîâàíèþ ýòîé ïðîãðàììû ìîæíî çà- ãðóçèòü ÷åðåç ñàéò êîìïàíèè Westat. Îïèñàíèå äåéñòâèé ïî îïðåäåëåíèþ ïîïóëÿöèè ñîïðîâîæäàåòñÿ øàãàìè ïî ñîçäàíèþ ôðåéìà âûáîðêè.  çàäàíèÿõ, ïðèâåäåííûõ â ìàòåðèàëå êíè- 42 ВВЕДЕНИЕ ãè, èñïîëüçóþòñÿ äàííûå ïî íåáîëüøîé âîîáðàæàåìîé ñòðàíå (Ñåíòö).  çàâåðøåíèå ýòîé ÷àñòè êíèãè ïðèâåäåíî îïèñàíèå îñíîâíûõ ïîíÿòèé è ìåòîäîâ ôîðìèðîâàíèÿ âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêè.  òðåòüåé ÷àñòè «Ïîäãîòîâêà è âàëèäàöèÿ äàííûõ è óïðàâ- ëåíèå èìè» îïèñàíû ïðîöåäóðû ïî î÷èñòêå äàííûõ, ñîáðàí- íûõ â õîäå íàöèîíàëüíîé ïðîâåðêè, è ïî óïðàâëåíèþ èìè. Ýòè ïðîöåäóðû ÿâëÿþòñÿ âàæíåéøèì êîìïîíåíòîì ïðîöåññà ïî îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà. Çäåñü òàêæå ðàññìàòðèâàþòñÿ äåé- ñòâèÿ ïî ýêñïîðòó è èìïîðòó äàííûõ (ò.å. ïî îáåñïå÷åíèþ äî- ñòóïà ê ýòèì äàííûì â ôîðìàòå, ïðèåìëåìîì äëÿ ïîëüçîâàòå- ëÿ ñòàòèñòè÷åñêèõ ïðîãðàìì, òàêèõ êàê: Microsoft Access, SPSS, WesVar èëè Microsoft Excel). Ýòà ÷àñòü êíèãè ïðåäíàçíà÷åíà ãëàâíûì îáðàçîì äëÿ òîãî, ÷òîáû ãðóïïà ïî ïðîâåäåíèþ íàöè- îíàëüíîé îöåíêè, îçíàêîìèâøèñü ñ ìàòåðèàëîì, ñìîãëà ðàçðà- áàòûâàòü è âûïîëíÿòü ñèñòåìàòè÷åñêèå ïðîöåäóðû è îáåñïå- ÷èâàòü òî÷íîñòü è äîñòîâåðíîñòü äàííûõ îöåíêè. Ñëåäóþùèé øàã ïîñëå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, ïðåäúÿâëå- íèÿ òåñòà, ââîäà äàííûõ è î÷èñòêè äàííûõ çàêëþ÷àåòñÿ â ïîä- ãîòîâêå äàííûõ äëÿ àíàëèçà.  ÷åòâåðòîé ÷àñòè «Âçâåøèâàíèå è îïðåäåëåíèå îöåíîê è âûáîðî÷íûõ îøèáîê» îïèñàíà ñåðèÿ âàæíûõ øàãîâ, êîòîðûå íåîáõîäèìî ïðåäïðèíÿòü äî ïðîâåäå- íèÿ àíàëèçà, âêëþ÷àÿ ðàñ÷åòû, êàëüêóëÿöèþ, èñïîëüçîâàíèå âåñîâ è îöåíèâàíèå. Çàäàíèÿ ïîñòðîåíû íà îñíîâàíèè âûïîë- íåííîé ðàíåå ðàáîòû è ñèñòåìû äàííûõ ïî Ñåíòö (ñì. ÷àñòü II).  ðàçäåëå ïî ïîäñ÷åòó îöåíîê îïèñàíî, êàêèì îáðàçîì íàõîäèòü îöåíêè è îøèáêè âûáîðîê ïðè ôîðìèðîâàíèè òàêèõ ïðîñòûõ è êîìïëåêñíûõ âûáîðîê, êàê â ïðèìåðå ñ Ñåíòö.  êîíöå ãëàâû îáñóæäàþòñÿ îñîáûå âîïðîñû, ñâÿçàííûå ñ íåïîëó÷åíèåì îòâå- òîâ è ñî øêîëàìè ñ áîëüøîé èëè ìàëîé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ. Ïðîöåäóðû, îïèñàííûå â äàííîé êíèãå (à òàêæå âî âòîðîé è ÷åòâåðòîé êíèãàõ), áûëè ðàçðàáîòàíû ñ öåëüþ îáåñïå÷åíèÿ êà÷åñòâà íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Âàæíîñòü ïðèìåíåíèÿ ïîäõî- ВВЕДЕНИЕ 43 äÿùèõ ïðîöåäóð íåîäíîêðàòíî îáñóæäàåòñÿ â ïåðâîé ÷àñòè ïðè îïèñàíèè ðàçëè÷íûõ êîìïîíåíòîâ îöåíêè, à èìåííî:  ôîðìèðîâàíèÿ êîìïåòåíòíîé ãðóïïû äëÿ ïðîâåäåíèÿ îöåíêè;  ðåøåíèÿ âîïðîñîâ, ñâÿçàííûõ ñ êîìïëåêòàöèåé ïåðñîíàëà, îáúåêòîâ è îáîðóäîâàíèÿ, íåîáõîäèìûõ äëÿ ïðîâåäåíèÿ øèðîêîìàñøòàáíîãî èññëåäîâàíèÿ;  ìîíèòîðèíãà êà÷åñòâà çàäàíèé, íàïèñàííûõ àâòîðàìè çà- äàíèé;  îáó÷åíèÿ ëèö, êîòîðûå áóäóò çàíèìàòüñÿ ñáîðîì äàííûõ â øêîëàõ, è íàáëþäåíèÿ çà èõ ðàáîòîé;  ìîíèòîðèíãà òî÷íîñòè îöåíèâàíèÿ òåñòîâ è ââîäà äàííûõ;  îáåñïå÷åíèÿ òîãî, ÷òîáû ñòàòèñòè÷åñêèé àíàëèç äàííûõ, ñîáðàííûõ â õîäå îöåíêè, áûë ñâÿçàí ñ ïðîáëåìàìè, ñ êî- òîðûìè ñòàëêèâàþòñÿ ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ìåíåäæåðû ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ è äðóãèå çà- èíòåðåñîâàííûå ëèöà. Êà÷åñòâî íåêîòîðûõ êîìïîíåíòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè íåðåäêî âîñïðèíèìàþò êàê äîëæíîå, òàê êàê áûòóåò ìíåíèå, ÷òî ïåðñîíàë, îòâå÷àþùèé çà ýòè êîìïîíåíòû, óæå îáëàäàåò âñåì íåîáõîäèìûì ìàñòåðñòâîì. Íî ýòî ïðåäïîëîæåíèå íå âñåãäà îáîñíîâàíî. Íàïðèìåð, ìîæíî ïðåäïîëîæèòü, ÷òî ëèöà, èìåþùèå îïûò ïëàíèðîâàíèÿ ãîñóäàðñòâåííîé ýêñïåðòèçû, óæå îáëàäàþò âñåìè íåîáõîäèìûìè íàâûêàìè äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, íî íà ñàìîì äåëå ïðè ðàçðàáîòêå òåñòîâ äëÿ âûáîðà ó÷àùèõñÿ è ïðè ðàçðàáîòêå òåñòîâ äëÿ îïèñàíèÿ óðîâíåé äîñòèæåíèé ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ èñïîëüçóþòñÿ ñî- âåðøåííî äðóãèå ïîäõîäû. Íåçàâèñèìî îò îêðóæåíèÿ, çíàíèé èëè íàâûêîâ ïåðñîíàëà, êîòîðûé áóäåò îñóùåñòâëÿòü íàöèî- íàëüíóþ îöåíêó, âñåãäà ñóùåñòâóåò ïîòðåáíîñòü â ïðîâåäåíèè èññëåäîâàíèé èëè îáçîðà, âîçìîæíî, ïóòåì ïðèâëå÷åíèÿ âíåøíåãî êîíñóëüòàíòà, ÷òîáû îöåíèòü êà÷åñòâî íåêîòîðûõ êîìïîíåíòîâ îöåíêè (íàïðèìåð, òåñòîâ, èñïîëüçóåìûõ äëÿ 44 ВВЕДЕНИЕ îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé, èëè óìåñòíîñòè èñïîëüçóåìûõ ïðîöåäóð ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè). Îáåñïå÷åíèå êà÷åñòâà òðåáóåò ñïëàíèðîâàííûõ è ñèñòå- ìàòè÷åñêèõ äåéñòâèé â êà÷åñòâå ñâèäåòåëüñòâà òîãî, ÷òî íà- öèîíàëüíàÿ îöåíêà áûëà ïðîâåäåíà â ñîîòâåòñòâèè ñ âûñîêèìè ïðîôåññèîíàëüíûìè ñòàíäàðòàìè.  ïÿòîé ãëàâå ïåðâîé êíèãè äàííîé ñåðèè «Îöåíêà îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòèæåíèé íà íàöèî- íàëüíîì óðîâíå» îïðåäåëåí êðóã âîïðîñîâ, ñâÿçàííûõ ñ óâåðåí- íîñòüþ çàèíòåðåñîâàííûõ ëèö â ðåçóëüòàòàõ îöåíêè. ×òîáû óêðåïèòü ýòó óâåðåííîñòü, áûëè ðàçðàáîòàíû ìåðîïðèÿòèÿ äëÿ ïÿòè êîìïîíåíòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè (ïëàíèðîâàíèå îöåí- êè, ïðîâåäåíèå îöåíêè, àíàëèç äàííûõ, ñîñòàâëåíèå îò÷åòîâ, îãëàøåíèå è èñïîëüçîâàíèå ðåçóëüòàòîâ). Òàêæå áûëè îïðåäå- ëåíû îáùèå îøèáêè äëÿ êàæäîãî êîìïîíåíòà ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíûõ îöåíîê. Ýòè äàííûå ìîæíî ïðèìåíèòü äëÿ ñî- ñòàâëåíèÿ êîíòðîëüíîãî ñïèñêà, êîòîðûé ìîæåò èñïîëüçîâàòü ãðóïïà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ÷òîáû îöåíèòü êà÷åñòâî ñâîåé ðàáîòû. Îñîáûå ìåðû ïî îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà îáû÷íî ÿâëÿþòñÿ íåîòúåìëåìîé ÷àñòüþ íåêîòîðûõ êîìïîíåíòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, òàêèõ êàê: ðàçðàáîòêà òåñòîâ, ïðåäúÿâëåíèå òåñòîâ â øêîëàõ, ïîëó÷åíèå îöåíîê ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì, ââîä è ÷èñò- êà äàííûõ. Ìåðû ïî îáó÷åíèþ ðàçðàáîò÷èêîâ òåñòîâ è ëèö, êî- òîðûå áóäóò çàíèìàòüñÿ îöåíèâàíèåì òåñòîâ, à òàêæå ìåðû ïî ìîíèòîðèíãó êà÷åñòâà îöåíèâàíèÿ òåñòîâûõ çàäàíèé îïèñàíû âî âòîðîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé». Âîïðîñû îáåñïå- ÷åíèÿ êà÷åñòâà ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ â øêîëàõ çàñëóæèâà- þò îñîáîãî âíèìàíèÿ, òàê êàê â ýòîé îáëàñòè ëåãêî îòêëîíèòü- ñÿ îò ñòàíäàðòîâ. Ýòè âîïðîñû ðàññìàòðèâàþòñÿ â ÷åòâåðòîé ãëàâå äàííîé êíèãè. Ïðîöåäóðû ïî ðåøåíèþ ïðîáëåì ïðè ââî- äå äàííûõ, î÷èñòêå äàííûõ è óïðàâëåíèè äàííûìè îïèñàíû â òðåòüåé ÷àñòè (â ãëàâàõ 9–13). ВВЕДЕНИЕ 45 Õîòÿ ñòàíäàðòû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè óæå óñòàíîâëåíû, ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà åå ïðîâåäåíèå, âðåìÿ îò âðåìåíè áóäóò íóæäàòüñÿ â íåçàâèñèìîì ñóæäåíèè (íàïðèìåð, ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðêè èëè ïðîâåäåíèè àíàëèçà). Êðîìå òîãî, èíîãäà èì áóäåò íåîáõîäèìî ïîëó÷èòü ñîâåò îò áîëåå îïûòíûõ ïðàêòèêóþùèõ ñïåöèàëèñòîâ ïðè ôîðìèðîâàíèè çàêëþ÷åíèé. È îíè äîëæíû áûòü âñåãäà ãîòîâû ê ïåðåñìîòðó ñîáñòâåííîé ïðàêòèêè â ñâåòå íîâûõ çíàíèé è òåõíîëîãèé, êîòîðûå íåèçáåæíî ïîÿâÿòñÿ â áëèæàéøèå ãîäû. Ссылки 1. Ïåðâîå ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ SPSS, ðàçðàáîòàííîå â 2009–2010 ãîäàõ, íîñèëî íàçâàíèå PASW (Predictive Analytic Soft- ware: ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ óïðåæäàþùåãî àíàëèçà). 2. Ñàéò êîìïàíèè Westat: http://www.westat.com/westat/statistical_software/WesVar/index.cfm. ×ÀÑÒÜ I ËÎÃÈÑÒÈÊÀ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ ÑÀÐÀ ÄÆ. ÕÀÓÈ, ÑÈËÜÂÈß ÀÊÀÍÀ  ïåðâîé ÷àñòè ïðåäñòàâëåí îáçîð çàäà÷, ñâÿçàííûõ ñ ïðîâå- äåíèåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè.  íåé îáñóæäàåòñÿ âàæíîñòü íàöèîíàëüíîãî ðóêîâîäÿùåãî èëè êîíñóëüòàòèâíîãî êîìèòåòà, ñîñòîÿùåãî èç ïðåäñòàâèòåëåé îñíîâíûõ çàèíòåðåñîâàííûõ ñòîðîí ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ, ñïîñîáíîãî ñóùåñòâåííî ïî- âëèÿòü íà ðàçðàáîòêó, ïëàíèðîâàíèå è ïðîâåäåíèå îöåíêè è îãëàøåíèå ðåçóëüòàòîâ ïî íåé. Êðîìå òîãî, â ïåðâîé ÷àñòè îáñóæäàþòñÿ âîïðîñû, ñâÿçàííûå ñ ïåðñîíàëîì, îáúåêòàìè è îáîðóäîâàíèåì, íåîáõîäèìûì äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, à òàêæå ìåðîïðèÿòèÿ ïî ïîäãîòîâêå ê îöåíêå, ïðåäú- ÿâëåíèþ òåñòîâ â øêîëàõ è ïîñëåäóþùåìó àäìèíèñòðèðîâàíèþ. Íà ðàçëè÷íûõ ýòàïàõ îöåíêè íåîáõîäèìî ïðèíèìàòü ðàçëè÷- íûå ðåøåíèÿ, êîòîðûå ÷àñòî çàâèñÿò îò ìåñòíûõ óñëîâèé, íî èñïîëüçóåìûå ïðîöåäóðû äîëæíû â ëþáîì ñëó÷àå ñîîòâåòñòâî- âàòü áàçîâûì ñòàíäàðòàì, èíà÷å êà÷åñòâî îöåíêè áóäåò ñëèøêîì íèçêèì, è, êàê ñëåäñòâèå, öåííîñòü ïîëó÷åííûõ ðåçóëüòàòîâ áóäåò ñëèøêîì ìàëà. Ìíîãèå òåìû, ðàññìàòðèâàåìûå â ïåðâîé ÷àñòè, îáñóæäà- þòñÿ áîëåå äåòàëüíî â ïîñëåäóþùèõ ÷àñòÿõ äàííîé êíèãè, à òàêæå â äðóãèõ âûïóñêàõ ýòîé ñåðèè. ÃËÀÂÀ 1 ÏÎÄÃÎÒÎÂÊÀ Ê ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÅ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ: ÄÈÇÀÉÍ È ÏËÀÍÈÐÎÂÀÍÈÅ Â äàííîé ãëàâå ïðèâîäÿòñÿ îñíîâíûå âîïðî- ñû, êîòîðûå íåîáõîäèìî ðàññìîòðåòü ïðè ïëàíèðîâàíèè ïðî- öåññà îñóùåñòâëåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Îñîáîå âíèìàíèå óäåëÿåòñÿ âàæíîñòè ó÷ðåæäåíèÿ êîìèòåòà ïî íàäçîðó íàä ïëà- íèðîâàíèåì è ðåàëèçàöèåé ýòîãî ïëàíà. Òàêæå çäåñü îïèñàíû îñíîâíûå ïðîáëåìû ïëàíèðîâàíèÿ è ñîñòàâëåíèÿ áþäæåòà íàöèîíàëüíîé îöåíêè. НАЦИОНАЛЬНЫЙ РУКОВОДЯЩИЙ КОМИТЕТ Äîâîëüíî ÷àñòî (õîòÿ è íå âñåãäà) ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé Ìèíèñòåðñòâî îáðàçîâàíèÿ ó÷ðåæ- äàåò íàöèîíàëüíûå ðóêîâîäÿùèå êîìèòåòû (ÍÐÊ) èëè êîíñóëü- òàòèâíûå êîìèòåòû äëÿ íàäçîðà çà ïëàíèðîâàíèåì è îñóùåñò- âëåíèåì ìåðîïðèÿòèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Ñîçäàíèå ïî- äîáíûõ êîìèòåòîâ äàåò ðÿä ïðåèìóùåñòâ. Âî-ïåðâûõ, êîìèòåò ñïîñîáåí ïðèäàòü íàöèîíàëüíîé îöåíêå îñîáûé ñòàòóñ è çíà- ÷èìîñòü â ãëàçàõ ïðåäñòàâèòåëåé ïðàâèòåëüñòâåííûõ ó÷ðåæäå- íèé, ó÷ðåæäåíèé ïî ïîäãîòîâêå ïðåïîäàâàòåëåé, îðãàíèçàöèé, êîòîðûå ïðåäñòàâëÿþò èíòåðåñû ïðåïîäàâàòåëåé, è äðóãèõ êëþ- ÷åâûõ ëèö â ïðîôåññèîíàëüíîì ñîîáùåñòâå. Âî-âòîðûõ, êîìè- 50 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ òåò ñïîñîáåí âíåñòè îñîáûé âêëàä â îïðåäåëåíèå êðóãà êëþ÷å- âûõ ñòðàòåãè÷åñêèõ âîïðîñîâ, êîòîðûå íåîáõîäèìî ó÷èòûâàòü ïðè ïðîâåäåíèè îöåíêè. Â-òðåòüèõ, êîìèòåò ìîæåò áûòü èñïîëü- çîâàí â êà÷åñòâå êàíàëà ñâÿçè ìåæäó çàèíòåðåñîâàííûìè êðó- ãàìè è ëèöàìè â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ. Ýòî îñîáåííî âàæíî êàê äëÿ ïëàíèðîâàíèÿ ìåðîïðèÿòèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå, òàê è äëÿ óâåëè÷åíèÿ âåðîÿòíîñòè òîãî, ÷òî åå ðåçóëüòàòû ñûãðàþò âàæíóþ ðîëü â ôîðìèðîâàíèè ñòðàòåãèè è ïðèíÿòèè ðåøåíèé. Â-÷åòâåðòûõ, ÍÐÊ ìîæåò îêàçàòü ñîäåéñòâèå â óðåãóëèðîâàíèè àäìèíèñòðàòèâíûõ è ôèíàíñîâûõ ïðîáëåì, êîòîðûå ìîãóò âîç- íèêíóòü â õîäå ïðîâåäåíèÿ îöåíêè. Â-ïÿòûõ, êîìèòåò ìîæåò ñû- ãðàòü çíà÷èòåëüíóþ ðîëü ïðè óëàæèâàíèè âîçìîæíûõ íåãàòèâ- íûõ ðåàêöèé ïî îòíîøåíèþ ê íàöèîíàëüíîé îöåíêå ñî ñòîðîíû ïîëèòèêîâ, êîòîðûå ìîãóò îïàñàòüñÿ òîãî, ÷òî ïóáëèêàöèÿ ïîëó- ÷åííûõ ñâåäåíèé ïîâëå÷åò çà ñîáîé ïîëèòè÷åñêèå äåáàòû, ñïî- ñîáíûå ïðåäñòàâèòü èõ äåÿòåëüíîñòü â íåâûãîäíîì ñâåòå, èëè ñî ñòîðîíû ïðåïîäàâàòåëåé, êîòîðûå ìîãóò âîñïðèíÿòü íàöèî- íàëüíóþ îöåíêó êàê íîâóþ ôîðìó êîíòðîëÿ íàä íèìè.  ðàçëè÷íûõ ñèñòåìàõ îáðàçîâàíèÿ ÍÐÊ ìîæåò èìåòü ðàç- ëè÷íóþ ñòðóêòóðó. Ýòî çàâèñèò îò îðãàíèçàöèè ñèñòåìû îáðàçî- âàíèÿ è îò ñòðóêòóðû óïðàâëåíèÿ â îáðàçîâàíèè. Âïîëíå ìîæ- íî îæèäàòü, ÷òî â ñîñòàâ êîìèòåòà âîéäóò ïðåäñòàâèòåëè ìèíè- ñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ (ñïåöèàëèñòû ïî ïîëèòè÷åñêîìó àíàëèçó èëè ñïåöèàëèñòû ïî ïðîãðàììàì îáó÷åíèÿ), à òàêæå ðàáîòíè- êè àãåíòñòâ ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè, ïðåïîäàâàòåëè, ñïåöèàëè- ñòû ïî ïîäãîòîâêå ïðåïîäàâàòåëåé, ðîäèòåëè ó÷àùèõñÿ øêîë è ïðåäñòàâèòåëè îñíîâíûõ ýòíè÷åñêèõ, ðåëèãèîçíûõ è ëèíã- âèñòè÷åñêèõ ãðóïï (ñì. êíèãà 1: «Îöåíêà îáðàçîâàòåëüíûõ äî- ñòèæåíèé íà íàöèîíàëüíîì óðîâíå»). Ðàçìåðû êîìèòåòà äîëæíû îòðàæàòü ïîòðåáíîñòè â íàõîæ- äåíèè áàëàíñà ìåæäó ìèíèìàëüíûì ÷èñëîì çàèíòåðåñîâàííûõ ëèö, êîòîðûå äîëæíû áûòü â íåì ïðåäñòàâëåíû, è çàòðàòàìè ñðåäñòâ è óñèëèé ïî îðãàíèçàöèè çàñåäàíèé êîìèòåòà. Ïîñëåäíåå îñîáåííî ñïðàâåäëèâî äëÿ ñòðàí, ãäå ÷ëåíû êîìèòåòà äîëæíû ПОДГОТОВКА К НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ: ДИЗАЙН И ПЛАНИРОВАНИЕ 51 áóäóò ñîâåðøàòü äàëüíèå ïîåçäêè è íà ïðîòÿæåíèè äëèòåëüíîãî âðåìåíè ó÷àñòâîâàòü â çàñåäàíèÿõ.  ïåðâîé êíèãå äàííîé ñåðèè áûëî îòìå÷åíî, ÷òî ÷èñëî çàñåäàíèé ÍÐÊ äîëæíî áûòü îãðàíè- ÷åííûì. Ïî âñåé âèäèìîñòè, ïîòðåáíîñòü â ïðîâåäåíèè çàñåäà- íèé íàèáîëåå âûñîêà íà íà÷àëüíîì è êîíå÷íîì ýòàïàõ îöåíêè. ДИЗАЙН МЕРОПРИЯТИЙ ПО НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ Ãðóïïà, íàçíà÷åííàÿ äëÿ ïðîâåäåíèÿ îöåíêè, äîëæíà òåñíî ñî- òðóäíè÷àòü ñ ÍÐÊ (åñëè îí áûë ó÷ðåæäåí) ñ ñàìîãî íà÷àëà ðàáî- òû. Ãðóïïà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè è ÍÐÊ, à òàê- æå ó÷ðåæäåíèÿ, ôèíàíñèðóþùèå îöåíêó (êàê ïðàâèëî, â ýòîé ðîëè âûñòóïàþò ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ), äîëæíû ïðèéòè ê ñîãëàñèþ â îòíîøåíèè öåëåé, îáùåé ñòðóêòóðû è ìàñøòàáîâ îöåíêè. Ïðè ýòîì îíè äîëæíû ó÷èòûâàòü ðàçìåðû èìåþùèõ- ñÿ ðåñóðñîâ, âêëþ÷àÿ ïåðñîíàë è áþäæåò. Ñîñòàâëåíèå ïðîåê- òà ñëåäóåò ïîðó÷èòü ÍÐÊ èëè ãðóïïå ïî ïðîâåäåíèþ íàöèî- íàëüíîé îöåíêè. Ïëàíèðîâàíèå äîëæíî ïðåäóñìàòðèâàòü ðå- øåíèå ñëåäóþùèõ çàäà÷:  îïðåäåëåíèå êðóãà ïîëèòè÷åñêèõ âîïðîñîâ, êîòîðûå íåîá- õîäèìî ðàññìîòðåòü;  îïðåäåëåíèå öåëåâîé ïîïóëÿöèè äëÿ îöåíêè;  îïðåäåëåíèå òîãî, äîëæíà ëè îöåíêà áàçèðîâàòüñÿ íà îò- äåëüíîé âûáîðêå èëè íà äàííûõ ïî âñåé öåëåâîé ïîïóëÿöèè (ñîãëàñíî äàííûì ïåðåïèñè);  îïðåäåëåíèå îáëàñòåé ó÷åáíûõ ïðîãðàìì èëè êîíñòðóêòîâ, ïîäëåæàùèõ îöåíêå (êîíñòðóêò – ïåðåìåííàÿ èëè ïåðåìåí- íûå èçìåðåíèÿ. – Ïðèì. ðåä.);  îïèñàíèå èíñòðóìåíòàðèÿ ïî ñáîðó äàííûõ (òåñòîâ è àí- êåò), à òàêæå ìåòîäîâ, êîòîðûå äîëæíû áûòü èñïîëüçîâàíû ïðè ñáîðå äàííûõ;  íàçíà÷åíèå ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó òåñòîâ è àíêåò;  îïðåäåëåíèå êîíêðåòíûõ âîïðîñîâ, êîòîðûå äîëæíû áûòü ðåøåíû ïóòåì àíàëèçà; 52 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ  íàçíà÷åíèå ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ïîäãîòîâêó èòîãîâûõ îò÷åòîâ è èíûõ äîêóìåíòîâ (íàïðèìåð, ïðåäíàçíà÷åííûõ äëÿ âûñîêîïîñòàâëåííûõ äîëæíîñòíûõ ëèö), è îïðåäåëåíèå êîëè÷åñòâà êîïèé êàæäîãî îò÷åòà;  îïðåäåëåíèå ñôåðû ðàñïðîñòðàíåíèÿ äåÿòåëüíîñòè äëÿ ïî- ëó÷åíèÿ äàííûõ î ïðèãîäíîñòè îáðàçîâàòåëüíîé ñèñòåìû ïðè åå îöåíèâàíèè.  õîäå ïëàíèðîâàíèÿ èññëåäîâàíèé òàêæå íåîáõîäèìî óòî÷- íèòü, ñóùåñòâóåò ëè íåîáõîäèìîñòü â ìîíèòîðèíãå èçìåíåíèé ñ òå÷åíèåì âðåìåíè. Åñëè ýòà íåîáõîäèìîñòü ñóùåñòâóåò, òî íàáëþäåíèå äîëæíî îñóùåñòâëÿòüñÿ ïóòåì ïðîâåäåíèÿ ïîâòî- ðÿþùåãîñÿ îöåíèâàíèÿ. Òàêæå âàæíî îïðåäåëèòü, äîëæíà ëè îöåíêà âêëþ÷èòü àíàëèç èíôîðìàöèè ïî îäíîìó óðîâíþ îáó- ÷åíèÿ èëè îíà äîëæíà îõâàòûâàòü íåñêîëüêî óðîâíåé, òàê êàê èíîãäà âîçíèêàåò íåîáõîäèìîñòü â ïîëó÷åíèè èíôîðìàöèè îá ó÷åáíûõ äîñòèæåíèÿõ íà ðàçëè÷íûõ óðîâíÿõ îáðàçîâàòåëüíîé ñèñòåìû. Êðîìå òîãî, ñëåäóåò ïðèíÿòü âî âíèìàíèå ðàçìåð áþäæåòà, êîòîðûé äîëæåí áûòü âûäåëåí íà ýòè öåëè, è âîçìîæ- íîñòü îðãàíèçàöèè áåñïëàòíîé ñëóæáû ïîääåðæêè. ПЛАНИРОВАНИЕ Ïîäðîáíûé ïëàí ïî îñóùåñòâëåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîë- æåí áûòü âûñòðîåí íà îñíîâàíèè îáùåãî çàìûñëà è ÿâëÿòüñÿ åãî îòðàæåíèåì. Ïðîåêòíûé ïëàí – ýòî äîêóìåíò, îïèñûâàþ- ùèé ìåðîïðèÿòèÿ, çàäà÷è, ñðîêè, âðåìåííûå ðàìêè è ñîñòàâ ó÷àñòíèêîâ.  ïëàíå äîëæíû áûòü ïðåäóñìîòðåíû ñëåäóþùèå ìîìåíòû:  ìàñøòàáû íàöèîíàëüíîé îöåíêè;  îñíîâíûå ìåðîïðèÿòèÿ è çàäà÷è;  ðåñóðñû, âûäåëÿåìûå äëÿ êàæäîãî ìåðîïðèÿòèÿ (â òîì ÷èñ- ëå îòâåòñòâåííûå çà èõ ïðîâåäåíèå ëèöà);  ãðàôèê ðàáîò ñ óêàçàíèåì äàòû íà÷àëà è äàòû çàâåðøåíèÿ êàæäîãî ìåðîïðèÿòèÿ. ПОДГОТОВКА К НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ: ДИЗАЙН И ПЛАНИРОВАНИЕ 53 Ýòîò ïëàí äîëæåí ñëóæèòü â êà÷åñòâå ðóêîâîäñòâà äëÿ ðåà- ëèçàöèè âñåãî ïðîåêòà è ÿâëÿòüñÿ îñíîâàíèåì äëÿ ìîíèòîðèíãà åãî ïðîãðåññà. Íàïðèìåð, ÍÐÊ ìîæåò èñïîëüçîâàòü ýòîò ïëàí, ÷òîáû ñëåäèòü çà ðàñõîæäåíèÿìè ìåæäó ïëàíîâûìè è ôàêòè÷å- ñêèìè ñðîêàìè çàâåðøåíèÿ ðàáîò. Ýòî, â ñâîþ î÷åðåäü, äîëæíî ñïîñîáñòâîâàòü ýôôåêòèâíîìó óïðàâëåíèþ ïðîöåññîì îöåíêè.  òàáë. 1.1 ïðèâåäåí ïðèìåð ðàçáèâêè ïðîåêòíîãî ïëàíà, ðàçðàáîòàííîãî äëÿ ÞÀÐ. Ïîëíûé ïëàí âêëþ÷àåò ãîðàçäî áîëü- øå ìåðîïðèÿòèé, ÷åì ïðåäñòàâëåíî â òàáëèöå, è îõâàòûâàåò ïåðèîä ñ íà÷àëà 2004 ãîäà ïî äåêàáðü 2006 ãîäà. Ïëàí ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæåí òàêæå ó÷è- òûâàòü ñðîêè ôèíàíñèðîâàíèÿ. Äåéñòâèÿ ïî íàéìó ïåðñîíàëà è ïðèîáðåòåíèþ óñëóã è îáîðóäîâàíèÿ ñîâåðøåííî áåññìûñ- ëåííû ïðè îòñóòñòâèè ãàðàíòèé ïîëó÷åíèÿ ñðåäñòâ íà ïåðèî- äè÷åñêèå èçäåðæêè è êàïèòàëüíûå âëîæåíèÿ. Íåðåäêî â ïëàíàõ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå óêàçûâàþòñÿ íå- ðåàëüíûå âðåìåííûå ðàìêè. Îäíàêî ïðè ñîñòàâëåíèè ïëàíîâ, îñîáåííî â ðàçâèâàþùèõñÿ ñòðàíàõ, ñëåäóåò ïðåäóñìîòðåòü âîçìîæíîñòü âîçíèêíîâåíèÿ ðàçëè÷íûõ ïðîáëåì, ñâÿçàííûõ ñ çàäåðæêàìè ïðè íàéìå ïåðñîíàëà; çàòðóäíåíèÿìè ïðè ïîèñêå êâàëèôèöèðîâàííûõ ñïåöèàëèñòîâ; ïîëó÷åíèåì îáíîâëåííûõ è òî÷íûõ äàííûõ î øêîëàõ è î ÷èñëå ó÷àùèõñÿ; íåîáõîäèìîñòüþ îáó÷åíèÿ ìåñòíûõ ñîòðóäíèêîâ íåêîòîðûì ïðèåìàì (íàïèñà- íèþ çàäàíèé, ôîðìèðîâàíèþ âûáîðîê è ïðîâåäåíèþ ñòàòèñòè- ÷åñêîãî àíàëèçà); àïðîáàöèåé è ðàçðàáîòêîé îêîí÷àòåëüíûõ âàðèàíòîâ òåñòîâ äîñòèæåíèé; ïîëó÷åíèåì ðàçðåøåíèé íà ïðîâåäåíèå òåñòèðîâàíèÿ è àíêåòèðîâàíèÿ; íàêîïëåíèåì ìà- òåðèàëîâ; âåðèôèêàöèåé äàííûõ. Î÷åâèäíî, ÷òî îïðåäåëåíèå âðåìåííûõ ðàìîê íà îñíîâàíèè ðåçóëüòàòîâ ìåæäóíàðîäíûõ èññëåäîâàíèé â îáëàñòè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé èëè èññëåäî- âàíèé, ïðîâîäèâøèõñÿ â ïðîìûøëåííî ðàçâèòûõ ñòðàíàõ, â äàííîì ñëó÷àå ñîâåðøåííî íåóìåñòíî. Ýòî ñâÿçàíî ñ òåì, ÷òî ïðè ïðîâåäåíèè ïîäîáíûõ èññëåäîâàíèé ñïåöèàëèñòû, êàê ïðàâèëî, íå ñòàëêèâàþòñÿ ñ òàêèìè ïðîáëåìàìè, êàê îòñóòñòâèå 54 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ñèñòåì êîììóíèêàöèé è òðàíñïîðòà, ñáîè â ïîñòàâêàõ ýëåêòðî- ýíåðãèè, è äðóãèìè ïðîáëåìàìè, êîòîðûå óìåíüøàþò âðåìÿ, âûäåëåííîå íà ðåøåíèå ïðîáëåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè. БЮДЖЕТИРОВАНИЕ Äëÿ óñïåøíîãî ïðîâåäåíèÿ øèðîêîìàñøòàáíûõ îöåíîê î÷åíü âàæíî ðàñïîëàãàòü ñîîòâåòñòâóþùèì áþäæåòîì è äîñòàòî÷íûì ôèíàíñèðîâàíèåì. Âñå óñèëèÿ ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîãóò ïðîâàëèòüñÿ èç-çà äåôèöèòà áþäæåòà.  íàñòîÿ- ùåå âðåìÿ íå ñóùåñòâóåò óñòàíîâëåííîé ôîðìóëû äëÿ ïîäñ÷åòà ðàñõîäîâ íà íàöèîíàëüíóþ îöåíêó. Íî ãðóïïà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò íà÷àòü ðàáîòó ñ ãðóáîé îöåíêè áþäæåòà äëÿ ðàçëè÷íûõ ôàç ïðîåêòà, à çàòåì ïðèñòóïèòü ê åå óëó÷øåíèþ. Ïëàíû ïî îöåíêå äîëæíû îòðàæàòü èìåþùèéñÿ â íàëè÷èè áþäæåò.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû ìîæíî çàðàíåå óñòàíîâèòü áþäæåò, à â äàëüíåéøåì îñóùåñòâëÿòü êîððåêòèðîâ- êè â íåì. Ýêñïåðòû ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè è ëèöà, ïðèíèìàþ- ùèå ðåøåíèÿ ïî âîïðîñàì ôèíàíñîâ, äîëæíû ïî âîçìîæíîñòè ïðèíèìàòü ó÷àñòèå â îáñóæäåíèè âîïðîñîâ áþäæåòèðîâàíèÿ. Ïðè ðàçðàáîòêå áþäæåòà â ïëàí îöåíêè äîëæíû áûòü âêëþ- ÷åíû âñå îñíîâíûå ìåðîïðèÿòèÿ è ñðîêè èõ èñïîëíåíèÿ. Äëÿ êàæäîé îòäåëüíîé ïîçèöèè ïëàíà (ò.å. äëÿ îñíîâíûõ è âòîðî- ñòåïåííûõ ìåðîïðèÿòèé è çàäà÷) äîëæíû áûòü îïðåäåëåíû ðàñõîäû (ñì.: Ãðèíè è Êýëëàõàí, 2008; Àéëîí, 1996). Íà çàâåð- øåíèå ýòîãî ïðîöåññà ìîæåò ïîòðåáîâàòüñÿ íåñêîëüêî äíåé.  êàæäîé îòäåëüíîé ñòðàíå óñëîâèÿ è çàòðàòû ðàçëè÷àþòñÿ. Êàê ïðàâèëî, ïðè ïëàíèðîâàíèè áþäæåòà ó÷èòûâàþòñÿ íîð- ìû îïëàòû òðóäà çà âûïîëíåíèå êîíêðåòíûõ çàäà÷ â äàííîé ñòðàíå.  íåêîòîðûõ ñëó÷àÿõ ïðè íåäîñòàòî÷íîé êâàëèôèêà- öèè ïåðñîíàëà â êëþ÷åâûõ ïðîôåññèîíàëüíûõ ñôåðàõ (òàêèõ êàê ñòàòèñòè÷åñêèé àíàëèç) ìîæíî ïðîâåñòè äîïîëíèòåëüíóþ êîððåêòèðîâêó. Òàêæå íåîáõîäèìî ïðåäóñìîòðåòü ðåçåðâ áþä- æåòà íà ñëó÷àé âîçìîæíîãî óâåëè÷åíèÿ ðàçìåðà îïëàòû òðóäà ПОДГОТОВКА К НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ: ДИЗАЙН И ПЛАНИРОВАНИЕ 55 ТАБЛИЦА 1.1 Выдержки из проектного плана национальной оценки Основные Продолжи- тельность заверше- ственное Кол-во начала Ответ- и второстепенные часов лицо Дата Дата ния мероприятия Запланировать и собрать 1 месяц 40 05/01/04 05/02/04 заседание НРК Определить круг участников проекта и связаться с ними Определить подходящую дату для заседания Организовать приезд, размещение, встречу и питание участников заседания Разослать приглашения Определить структуру 1 месяц 120 05/01/04 05/02/04 оценки Определить выборку школ 2 месяца 160 05/02/04 05/04/04 Выявить целевую популяцию Получить в департаменте образования информацию по школам Подготовить процедуры по определению выборки среди школ, а также внутри школ Описать выборку Придать выборке окончательную форму Разработать 4 месяца 640 20/02/04 30/06/04 инструментарий Разработать, отредактировать и окончательно оформить тестовые задания и правила оценивания 56 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ О к о н ча н и е т а бл . 1 .1 Основные Продолжи- тельность заверше- ственное Кол-во начала Ответ- и второстепенные часов лицо Дата Дата ния мероприятия Определить круг авторов заданий Утвердить авторов заданий Обучить авторов заданий Подготовить предварительные варианты тестовых заданий и инструкций по предъявлению теста Провести экспертизу тестовых заданий Провести апробацию тестовых заданий Разработать руководство по оцениванию Получить оценки по тестовым заданиям После формализованной экспертизы выбрать окончательный набор тестовых заданий и сформировать выборку заданий Завершить иллюстративный материал и протестировать схему Определить время, отведенное на каждый тест Подготовить инструкцию по предъявлению теста и инструкцию по подсчету баллов Источник: выдержка из работ Хоуи (2004). ПОДГОТОВКА К НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ УЧЕБНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ: ДИЗАЙН И ПЛАНИРОВАНИЕ 57 â ïåðèîä ïðîâåäåíèÿ îöåíêè (êîòîðûé îáû÷íî ñîñòàâëÿåò äâà èëè òðè ãîäà), èíôëÿöèè è âîçíèêíîâåíèÿ íåïðåäâèäåííûõ îá- ñòîÿòåëüñòâ (íåïðåäâèäåííûõ ðàñõîäîâ). Контрольный список по финансированию  êîíòðîëüíîì ñïèñêå, ïðåäñòàâëåííîì â òàáë. 1.2, ïðèâåäåíû îñíîâíûå ñòàòüè ðàñõîäîâ, êîòîðûå îáû÷íî ñâÿçàíû ñ ïðîâåäå- íèåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Òàê êàê óñëîâèÿ â îòäåëüíûõ ñòðà- íàõ ðàçëè÷àþòñÿ, íåêîòîðûå ïóíêòû ïðè îñóùåñòâëåíèè îöåí- êè ìîãóò îêàçàòüñÿ íåóìåñòíûìè.  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ ðàñõî- äû ïî ñáîðó äàííûõ â öåëÿõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ñîñòàâèëè äî 50 % áþäæåòà, òîãäà êàê â îäíîé ñòðàíå ðàñõîäû íà ðåãèñòðà- öèþ äàííûõ ñîñòàâèëè îêîëî 20 % îò îáùåãî áþäæåòà. Ðàñõî- äû óæå ñóùåñòâóþùèõ ó÷ðåæäåíèé äîëæíû áûòü îïðåäåëåíû â ñàìîì íà÷àëå ïðîöåññà. Íàïðèìåð, Ìèíèñòåðñòâî îáðàçîâà- íèÿ ìîæåò ïîíåñòè ðàñõîäû ïî îïëàòå âðåìåíè ðàáîòû øêîëü- íûõ èíñïåêòîðîâ, çàòðà÷èâàåìîãî íà ïðåäúÿâëåíèå èíñòðóìåí- òàðèÿ îöåíêè, à íàöèîíàëüíîå áþðî ïåðåïèñè íàñåëåíèÿ ìî- æåò îáåñïå÷èòü óñëóãè ýêñïåðòà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè. ТАБЛИЦА 1.2 Контрольный список по финансированию национальной оценки Статьи расходов Источники финансирования Специальные Другие Источники фонды для фонды финансиро- финансирования вания отсут- национальной ствуют оценки Персонал Объекты и оборудование Разработка структуры оценки 58 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ О к о н ча н и е т а бл . 1 .2 Статьи расходов Источники финансирования Специальные Другие Источники фонды для фонды финансиро- финансирования вания отсут- национальной ствуют оценки Планирование и разработка инструментария Обучение (например, написание заданий или сбор данных) Апробация Перевод Печать Национальный руководящий комитет Местные передвижения (в школы) Сбор данных Оценка данных (для заданий с открытым ответом) Регистрация данных Обработка и верификация данных Анализ данных Составление отчетов Печать отчетов Пресс-релизы и информирова- ние аудитории Конференция по результатам оценки Расходные материалы Связь Дальнейшие мероприятия Источник: скомпилировано автором. ÃËÀÂÀ 2 ÏÅÐÑÎÍÀË, ÎÁÚÅÊÒÛ È ÎÁÎÐÓÄÎÂÀÍÈÅ, ÍÅÎÁÕÎÄÈÌÛÅ ÄËß ÎÑÓÙÅÑÒÂËÅÍÈß ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Åñëè ïîëíîñòüþ ñîãëàñèòüñÿ ñ èäååé î òîì, ÷òî íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ïðîâîäèòñÿ ñ öåëüþ ïîëó÷åíèÿ âàëèäíîé èíôîðìàöèè î äîñòèæåíèÿõ ó÷àùèõñÿ â ñèñòåìå îá- ðàçîâàíèÿ, ñòàíîâèòñÿ î÷åâèäíûì, ÷òî ðåøåíèÿ, êàñàþùèåñÿ ïåðñîíàëà, ïðîâîäÿùåãî îöåíêó, à òàêæå îáúåêòîâ è îáîðóäî- âàíèÿ, â êîòîðûõ îí íóæäàåòñÿ, íà ñàìîì äåëå î÷åíü âàæíû. Ìîæíî îæèäàòü ïîÿâëåíèÿ âñåâîçìîæíûõ ïðîáëåì, åñëè ïåð- ñîíàë íåäîñòàòî÷íî êîìïåòåíòåí èëè åñëè èìåþùèõñÿ â íàëè- ÷èè îáúåêòîâ è îáîðóäîâàíèÿ íåäîñòàòî÷íî. Ê ïðèìåðó, ìîãóò âîçíèêíóòü ñëåäóþùèå ñèòóàöèè: èñïîëüçóåìûé òåñò íå äàåò âàëèäíóþ è íàäåæíóþ èíôîðìàöèþ îá ó÷åáíûõ äîñòèæåíèÿõ ïî îöåíèâàåìîìó ó÷åáíîìó ïëàíó èëè êîíñòðóêòó; îòîáðàííûå âûáîðêè íåäîñòàòî÷íî ïîëíî îòðàæàþò öåëåâóþ àóäèòîðèþ; òåñòû âûïîëíÿþò íå òå ñòóäåíòû, êîòîðûõ îòîáðàëè äëÿ îöåí- êè; àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ íåäîñòàòî÷íî òî÷íî âûïîëíÿþò èíñòðóêöèè, ðàçðàáîòàííûå äëÿ ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ; äàííûå, ñîáðàííûå â øêîëàõ, ââîäÿòñÿ â áàçó äàííûõ íåïðàâèëüíî; ñòàòèñòè÷åñêèé àíàëèç äàííûõ ìîæåò áûòü íå àäåêâàòíûì; çàêëþ÷åíèÿ âûâåäåíû ïðîèçâîëüíî (íàïðè- ìåð, ýòî êàñàåòñÿ ïðè÷èííî-ñëåäñòâåííûõ ñâÿçåé); â îò÷åòàõ ïðèâåäåíî íåäîñòàòî÷íî äàííûõ ïî ìåòîäè÷åñêèì àñïåêòàì 60 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ îáó÷åíèÿ, ñîäåðæàíèþ òåñòîâ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé, èñïîëüçî- âàííûì ìåòîäàì èëè ñëó÷àéíûì è ñèñòåìàòè÷åñêèì îøèáêàì ïðèáëèæåííûõ îöåíîê.  äàííîé ãëàâå îïèñàíû ïðèíöèïû ïîäáîðà è ðàññòàíîâêè ïåðñîíàëà è îñíîâíûõ îáúåêòîâ è îáî- ðóäîâàíèÿ, íåîáõîäèìûõ äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äëÿ ïðåäîòâðàùåíèÿ âîçíèêíîâåíèÿ ïîäîáíûõ ïðîáëåì, ÷òîáû ñïîñîáñòâîâàòü îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà ýêñïåðèìåíòàëüíûõ äàííûõ. Ïëàíèðîâàíèå êîíòðîëÿ êà÷åñòâà äîëæíî íà÷èíàòüñÿ îäíîâðåìåííî ñ ïëàíèðîâàíèåì ïðîåêòà. ТРЕБОВАНИЯ К ПЕРСОНАЛУ Îáùèé ïðèíöèï ïîäáîðà ïåðñîíàëà çàêëþ÷àåòñÿ â òîì, ÷òî ñîòðóäíèêè äîëæíû íå ïðîñòî èìåòü ñïåöèàëüíûå íàâûêè, íî è áûòü ïðåäàíû ñâîåìó äåëó, èìåòü øèðîêèé êðóãîçîð, áûòü âíèìàòåëüíûìè ê äåòàëÿì è áûòü ãîòîâûìè ê òîìó, ÷òîáû ïîñâÿòèòü ðàáîòå äîïîëíèòåëüíîå âðåìÿ, ïîìèìî îáû÷íîãî ðàáî÷åãî ãðàôèêà. Åñëè ñóäèòü ñ òî÷êè çðåíèÿ òåõíè÷åñêîãî ñîîòâåòñòâèÿ è ýôôåêòèâíîñòè ïåðñîíàëà, òî ýòè êà÷åñòâà ãîðàçäî âàæíåå, ÷åì ðàíã â ïðàâèòåëüñòâåííîì äåïàðòàìåíòå èëè àêàäåìè÷åñêîì çàâåäåíèè. Îáúåì ôèíàíñèðîâàíèÿ, âûäåëåííîãî íà ïðîâåäåíèå íàöèîíàëüíîé îöåíêè, â çíà÷èòåëüíîé ñòåïåíè âëèÿåò íà êîëè÷åñòâî îñíîâíûõ øòàòíûõ ñîòðóäíèêîâ è íà óðîâåíü èõ êâàëèôèêàöèè. Ïëàíû ïî ðàçðàáîòêå èëè ïëàíèðîâàíèþ îöåíêè ìîãóò ïîìî÷ü ïðîÿñíèòü ðîëè è ôóíêöèè øòàòíûõ ñî- òðóäíèêîâ. Òàêèì îáðàçîì, îïðåäåëåíèå öåëåâîé àóäèòîðèè (íàïðèìåð, îïðåäåëåííîãî êëàññà â øêîëå) è ïðåäìåòíûõ îá- ëàñòåé ó÷åáíîãî ïëàíà èëè êîíñòðóêòîâ, ïîäëåæàùèõ îöåíêå, óêàæåò íà òî, êàêèìè çíàíèÿìè è íàâûêàìè äîëæíû îáëàäàòü àâòîðû çàäàíèé. Ðåøåíèå î ïðîâåäåíèè îöåíêè íà êàêîé-ëèáî âûáîðêå âûÿâèò ïîòðåáíîñòü â ïðèâëå÷åíèè ëèöà, âëàäåþùåãî íàâûêàìè ôîðìèðîâàíèÿ âåðîÿòíîñòíûõ âûáîðîê. Íåêîòîðûå ñîòðóäíèêè (íàïðèìåð, àâòîðû çàäàíèé, àäìèíèñòðàòîðû ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 61 ïî òåñòèðîâàíèþ èëè ïåðñîíàë ïî ââîäó äàííûõ) áóäóò ïðè- âëåêàòüñÿ íà âðåìåííîé îñíîâå íà ðàçëè÷íûõ ýòàïàõ ðàáîòû.  äàííîì ðàçäåëå ïðèâåäåíî îïèñàíèå ðîëè êëþ÷åâûõ èëè íàèáîëåå âàæíûõ ñîòðóäíèêîâ (íàïðèìåð, íàöèîíàëüíîãî êîîðäèíàòîðà), à òàêæå ðîëè äîïîëíèòåëüíîãî ïåðñîíàëà (íà- ïðèìåð, àäìèíèñòðàòîðîâ ïî òåñòèðîâàíèþ), êîòîðûé áóäåò çàäåéñòâîâàí ïðè ïðîâåäåíèè îöåíêè. Национальный координатор Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð (ÍÊ) äîëæåí îñóùåñòâëÿòü îáùåå íàïðàâëåíèå ðàáîò è ðóêîâîäèòü ïðîåêòîì íà âñåõ ýòàïàõ ïëà- íèðîâàíèÿ è ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. ÍÊ äîëæåí äîáèâàòüñÿ òîãî, ÷òîáû îöåíêà:  äàâàëà îòâåòû íà êëþ÷åâûå ïîëèòè÷åñêèå âîïðîñû, êîòîðûå çàïðàøèâàþò ìèíèñòåðñòâà;  áûëà àäåêâàòíîé ñ ìåòîäè÷åñêîé òî÷êè çðåíèÿ;  áûëà ïðîâåäåíà âîâðåìÿ è â ïðåäåëàõ áþäæåòà. ÍÊ äîëæíû ïîëüçîâàòüñÿ óâàæåíèåì â îáðàçîâàòåëüíîì ñîîáùåñòâå è èìåòü äîñòóï ê êëþ÷åâûì çàèíòåðåñîâàííûì ëèöàì â îáðàçîâàíèè è îñíîâíûì èñòî÷íèêàì ôèíàíñèðîâà- íèÿ. Îíè äîëæíû îáëàäàòü ñïîñîáíîñòüþ ê âèäåíèþ îáùåé êàðòèíû. ÍÊ èçáèðàþòñÿ èç ÷ëåíîâ ñîâåòîâ ïî ãîñóäàðñòâåí- íûì ýêçàìåíàì èëè ðàáîòíèêîâ íàöèîíàëüíûõ ìèíèñòåðñòâ îáðàçîâàíèÿ, óíèâåðñèòåòîâ èëè íàó÷íî-èññëåäîâàòåëüñêèõ èíñòèòóòîâ. ÍÊ äîëæíû áûòü çíàêîìû ñ êëþ÷åâûìè ïîíÿ- òèÿìè òåîðèè ïåäàãîãè÷åñêèõ èçìåðåíèé è ñ ó÷åáíûì ïëàíîì èëè êîíñòðóêòîì, ïîäëåæàùèìè îöåíêå. Îíè äîëæíû èìåòü áîëüøîé îïûò â ðàçðàáîòêå òåñòîâ, à òàêæå â îáëàñòè óïðàâëå- íèÿ ïðîåêòàìè è êîîðäèíàöèè äåÿòåëüíîñòè áîëüøèõ ãðóïï ëþäåé. Òàêæå íåîáõîäèìî îáëàäàòü ëèäåðñêèìè êà÷åñòâàìè è êîììóíèêàòèâíîñòüþ. Êðóã îñíîâíûõ îáÿçàííîñòåé ÍÊ ìîæåò âêëþ÷àòü: 62 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ  îñóùåñòâëåíèå ñâÿçè ñ íàöèîíàëüíûìè îðãàíèçàöèÿìè è ó÷ðåæäåíèÿìè, ñâÿçàííûìè ñ îáðàçîâàíèåì, è ïðåäîñòàâ- ëåíèå îò÷åòîâ íàöèîíàëüíîìó ðóêîâîäÿùåìó êîìèòåòó;  óïðàâëåíèå ïåðñîíàëîì è áþäæåòîì íà êàæäîì ýòàïå îöåíêè;  îáó÷åíèå àâòîðîâ çàäàíèé è îçíàêîìëåíèå ðóêîâîäñòâà ñ èõ ðàáîòîé;  êîððåêöèþ òåñòîâ, àíêåò è äðóãèõ ñâÿçàííûõ ñ îöåíêîé ìàòåðèàëîâ ñ öåëüþ ïðåîáðàçîâàíèÿ ñîäåðæàíèÿ, ÷òîáû îíè íå ïðèâîäèëè ê ñèñòåìàòè÷åñêèì îøèáêàì ïðè èç- ìåðåíèè (íàïðèìåð, ïî îòíîøåíèþ ê ó÷àùèìñÿ ìóæñêîãî èëè æåíñêîãî ïîëà, ãîðîäñêèì èëè ñåëüñêèì æèòåëÿì èëè ó÷àùèìñÿ, ïðèíàäëåæàùèì ê îòäåëüíûì ýòíè÷åñêèì ãðóïïàì);  êîíñóëüòèðîâàíèå ïî âîïðîñàì èíòåðïðåòàöèè ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ;  êîîðäèíàöèþ è îáåñïå÷åíèå êà÷åñòâà ïóáëèêàöèé, êîòîðûå áóäóò èçäàíû ïîñëå ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè;  óïðàâëåíèå ñâÿçÿìè ñ îáùåñòâåííîñòüþ, âêëþ÷àÿ ïðîâå- äåíèå ñåìèíàðîâ ïî âîïðîñàì îáåñïå÷åíèÿ èíôîðìèðî- âàííîñòè è âîñïðèÿòèÿ ðåçóëüòàòîâ âî âðåìÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè è ïîñëå åå çàâåðøåíèÿ. Помощник национального координатора  çàâèñèìîñòè îò ñòðóêòóðû ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ, ìàñøòàáîâ îöåíêè, âðåìåíè, êîòîðîå ÍÊ äîëæåí ïîñâÿòèòü âîïðîñàì îöåíêè, à òàêæå ôèíàíñèðîâàíèÿ, ìîæåò âîçíèêíóòü ïî- òðåáíîñòü â ñîòðóäíèêå, êîòîðûé áóäåò âûïîëíÿòü ôóíêöèþ ïîìîùíèêà íàöèîíàëüíîãî êîîðäèíàòîðà. Ïîìîùíèê ÍÊ äîëæåí îáëàäàòü êà÷åñòâàìè, êîòîðûìè îáëàäàåò ÍÊ, òàê êàê îí äîëæåí çàìåíÿòü åãî ïðè íåîáõîäèìîñòè. Îñíîâíàÿ äåÿ- òåëüíîñòü ìîæåò çàòðàãèâàòü îïðåäåëåííûå àñïåêòû îöåíêè, òàêèå êàê: ðàçðàáîòêà òåñòîâ è óïðàâëåíèå äàííûìè; îí ìîæåò áûòü ïðèâëå÷åí äëÿ ðåøåíèÿ îïåðàòèâíûõ ïðîáëåì, ïðîáëåì ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 63 ëîãèñòèêè. Äëÿ ïîìîùíèêà ÍÊ âàæíî äåòàëüíî çíàòü âåñü ïëàí íàöèîíàëüíîãî îöåíèâàíèÿ. Региональные координаторы  áîëüøèõ ñòðàíàõ, îáëàäàþùèõ ðåãèîíàëüíîé àäìèíèñòðàòèâ- íîé ñèñòåìîé, êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ðàññìàòðèâàòü âîçìîæíîñòè íàçíà÷åíèÿ ðåãèîíàëüíûõ êîîðäèíàòîðîâ äëÿ îðãàíèçàöèè òåñòèðîâàíèÿ è ïîääåðæêè ñâÿçè ñî øêîëàìè è àäìèíèñòðàòîðàìè ïî òåñòèðîâàíèþ. Ðå- ãèîíàëüíûå êîîðäèíàòîðû äîëæíû íåñòè îòâåòñòâåííîñòü çà ðàñïðåäåëåíèå è äîñòàâêó ìàòåðèàëîâ ê àäìèíèñòðàòîðàì ïî òåñòèðîâàíèþ è çà ïðîâåðêó ñîäåðæèìîãî êîðîáîê, äîñòàâ- ëÿåìûõ èç öåíòðàëüíîãî îôèñà. Òàêæå îíè äîëæíû íåñòè îò- âåòñòâåííîñòü çà ìàòåðèàëû, âîçâðàùàþùèåñÿ èç øêîë ïîñëå ïðîâåäåíèÿ òåñòîâ è çàïîëíåíèÿ àíêåò.  ýòèõ óñëîâèÿõ îôèñ ðåãèîíàëüíîãî êîîðäèíàòîðà ìîæåò ñëóæèòü â êà÷åñòâå ðåãèî- íàëüíîãî îôèñà è ìåñòà õðàíåíèÿ èíñòðóìåíòàðèÿ ïî îöåíêå. Авторы заданий Îïûò ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïîäñêàçûâàåò, ÷òî ïðàêòèêóþùèå ïðåïîäàâàòåëè, õîðîøî âëàäåþùèå ó÷åáíû- ìè ïðåäìåòàìè, ÿâëÿþòñÿ ýôôåêòèâíûìè àâòîðàìè çàäàíèé. Áûëî áû íåïëîõî îáåñïå÷èòü, ÷òîáû ïðåïîäàâàòåëè îòáè- ðàëèñü èç øêîë ðàçëè÷íîãî âèäà, â òîì ÷èñëå èç ñåëüñêèõ è óäàëåííûõ øêîë. Ïðè ðåàëèçàöèè íåêîòîðûõ ïðîåêòîâ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå â êà÷åñòâå ðàçðàáîò÷èêîâ ïèëîòíîé âåðñèè òåñòîâûõ çàäàíèé áûëè ïðèâëå÷åíû ïðåïîäàâàòåëè, ÷ëåíû ñîâåòîâ ïî ãîñóäàðñòâåííûì ýêçàìåíàì è èíñïåêòîðû øêîë. Îäíàêî ýòî íå âñåãäà äàâàëî ïîëîæèòåëüíûå ðåçóëüòà- òû, òàê êàê ýòè ëèöà ÷àñòî äàëåêè îò ðåàëèé øêîëüíîãî êëàññà è ïîýòîìó ïðåäúÿâëÿþò çàâûøåííûå òðåáîâàíèÿ ê ñòàíäàðòàì ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. 64 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Àâòîðû çàäàíèé äîëæíû áûòü îáó÷åíû òîìó, êàê àíàëèçè- ðîâàòü ó÷åáíûå ïëàíû, îïðåäåëÿòü ó÷åáíûå öåëè, âûÿâëÿòü ðàñïðîñòðàíåííûå ïðîáåëû â çíàíèÿõ è îøèáêè ó÷àùèõñÿ, ðàçðàáàòûâàòü çàäàíèÿ, êîòîðûå â áóäóùåì äàäóò äèàãíîñòè÷å- ñêóþ èíôîðìàöèþ, è âûíîñèòü ñóæäåíèÿ î êà÷åñòâå ïèëîòíûõ òåñòîâûõ çàäàíèé êàê ñ òî÷êè çðåíèÿ ñîäåðæàíèÿ, òàê è ñ òî÷êè çðåíèÿ ñòàòèñòè÷åñêèõ ñâîéñòâ. Êàê ïðàâèëî, èõ ïðèâëåêàþò íà âðåìåííîé îñíîâå. Ïîñëå ïðîõîæäåíèÿ èñïûòàòåëüíîãî ñðîêà êîîðäèíàòîð ïî ðàçðàáîòêå òåñòîâ äîëæåí áóäåò îòñåèâàòü íå- ñïîñîáíûõ ñîñòàâëÿòü êà÷åñòâåííûå çàäàíèÿ, íåâíèìàòåëüíûõ ê äåòàëÿì èëè òåõ, êòî íåñïîñîáåí ïðàâèëüíî çàíîñèòü äàííûå â êàðòîòåêè èëè ôàéëû. Специалист по статистике Ñïåöèàëèñò ïî ñòàòèñòèêå íåñåò îòâåòñòâåííîñòü çà ñîîòâåò- ñòâèå ñòàòèñòè÷åñêîãî àíàëèçà ìåòîäè÷åñêèì òðåáîâàíèÿì. Ñêîðåå âñåãî, îí áóäåò çàäåéñòâîâàí ïðè ðàçðàáîòêå ïðîåêòà ïî îöåíêå ïðè ñîçäàíèè ôðåéìà íàöèîíàëüíîé âûáîðêè è ïðè îïèñàíèè ðåïðåçåíòàòèâíîé âûáîðêè, êîòîðàÿ áóäåò èñïîëü- çîâàòüñÿ äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Òàêæå îí ìîæåò áûòü ïðèâëå÷åí äëÿ îêàçàíèÿ ïîìîùè â èíòåðïðåòàöèè ðåçóëüòàòîâ àïðîáàöèîííîãî è îêîí÷àòåëüíîãî òåñòèðîâàíèÿ, êîíñòðóèðîâàíèÿ áàçû äàííûõ è ðóêîâîäñòâ ïî àíàëèçó ðåçóëü- òàòîâ òåñòèðîâàíèÿ.  ÷åòâåðòîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Àíàëèç äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» ïðèâåäåíî îïèñàíèå ìíîãèõ ñòàòèñòè÷åñêèõ çàäà÷, ñâÿçàííûõ ñ îöåíêîé. Ñïåöèàëèñò ïî ñòàòèñòèêå äîëæåí èìåòü íàâûêè ðàáîòû â ïðî- ãðàììàõ SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè- ÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê), äèñïåðñèîííîãî àíàëèçà, Excel è Access. Ïðèâëå÷åíèå ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå íà ïîëíîå âðåìÿ ñóùåñòâîâàíèÿ ïðîåêòà ìîæåò îêàçàòüñÿ íåöåëåñîîáðàçíûì. Ñêîðåå âñåãî, çàãðóæåííîñòü ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå áóäåò ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 65 ìàêñèìàëüíîé íà íà÷àëüíîì ýòàïå ðàáîòû, êîãäà îñíîâíîå âíèìàíèå â ðàáîòå áóäåò óäåëÿòüñÿ äèçàéíó, îñîáåííî ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðîê è àïðîáàöèè èíñòðóìåíòàðèÿ. Äàëåå áîëüøîé îáúåì ðàáîòû åìó ïðåäñòîèò âûïîëíèòü óæå ïîñëå ñáîðà è ÷èñòêè äàííûõ. Êâàëèôèöèðîâàííûõ ñïåöèàëèñòîâ ïî ñòàòèñòèêå ìîæíî íàéòè â óíèâåðñèòåòàõ è â íåêîòîðûõ ïðàâèòåëüñòâåííûõ ó÷ðåæäåíèÿõ. Íàöèîíàëüíîå áþðî ïåðåïèñè íàñåëåíèÿ òàêæå ìîæåò ñëóæèòü îòëè÷íûì èñòî÷íèêîì äëÿ ïðèâëå÷åíèÿ ñïå- öèàëèñòîâ. Òàêæå ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäèìîñòü â ïðèâëå- ÷åíèè èíîñòðàííîãî ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå äëÿ ïîëó÷åíèÿ ïîìîùè ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðîê, àíàëèçå è èíòåðïðåòà- öèè ðåçóëüòàòîâ.  ñëó÷àå ïðèâëå÷åíèÿ âíåøíåãî ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå îò íåãî îæèäàåòñÿ, ÷òî îí áóäåò ñïîñîáñòâîâàòü ñîçäàíèþ ìåòîäè÷åñêîãî ïîòåíöèàëà â êîìàíäå ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Администратор базы данных Àäìèíèñòðàòîð áàçû äàííûõ íåñåò áîëüøóþ îòâåòñòâåííîñòü çà êà÷åñòâî äàííûõ, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàíû ïðè àíàëèçå.  ÷àñòíîñòè, îí îòâåòñòâåíåí çà òî÷íîñòü äàííûõ – îñîáåííî çà ïðàâèëüíîñòü êîäèðîâàíèÿ, ÷èñòêó è âíåñåíèå äàííûõ òå- ñòèðîâàíèÿ è àíêåòèðîâàíèÿ. Îí äîëæåí îáëàäàòü ïðàêòè÷å- ñêèìè íàâûêàìè ïî èñïîëüçîâàíèþ ïðîãðàìì Microsoft Word, Excel è Access, à òàêæå SPSS è WesVar (äèñïåðñèîííûé àíàëèç).  èäåàëå îí äîëæåí òàêæå èìåòü áîãàòûé îïûò óïðàâëåíèÿ äàí- íûìè. Àäìèíèñòðàòîðà áàçû äàííûõ ñëåäóåò íàçíà÷àòü â ñàìîì íà÷àëå îöåíêè; îí äîëæåí ïðèíèìàòü ó÷àñòèå â ôîðìèðîâàíèè âûáîðîê è â ðàçðàáîòêå è êîäèðîâàíèè èíñòðóìåíòàðèÿ. Ïîñëå ñîãëàñîâàíèÿ ñ íàöèîíàëüíûì êîîðäèíàòîðîì àäìè- íèñòðàòîð áàçû äàííûõ ïðè ñîòðóäíè÷åñòâå ñî ñïåöèàëèñòîì ïî ñòàòèñòè÷åñêîé îáðàáîòêå, ðàáîòàþùèì íàä ñîçäàíèåì ôðåéìà âûáîðêè è äèçàéíîì, äîëæåí ïîäãîòîâèòü ñõåìó 66 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ íóìåðàöèè è ïðîöåäóðû, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàíû ïðè ïðîâåäåíèè îöåíêè. Ñõåìà äîëæíà áûòü ïðèìåíèìà ïî îòíî- øåíèþ ê øêîëàì, êëàññàì è ó÷àùèìñÿ. Ñõåìà íóìåðàöèè – ýòî êëþ÷åâîé êîìïîíåíò êîíòðîëÿ êà÷åñòâà. Îíà íåîáõîäèìà äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, ïîýòîìó äîëæíà áûòü ðàçðàáîòàíà íå ïîçäíåå ïåðèîäà ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê. Àäìèíèñòðàòîð áàçû äàííûõ äîëæåí óáåäèòüñÿ â òîì, ÷òî êàæäûé áóêëåò, àíêåòà èëè áëàíê äëÿ îòâåòîâ (â ñëó÷àå åãî èñïîëüçîâàíèÿ) ìîæíî èäåíòèôèöèðîâàòü ïóòåì ïðèñâîåíèÿ íîìåðîâ ïåðåä îòïðàâêîé ìàòåðèàëîâ äëÿ ïðåäúÿâëåíèÿ. Ïðåäâàðèòåëüíîå ïðèñâîåíèå íîìåðîâ ÿâëÿåòñÿ âàæíûì óñëîâèåì äëÿ ìîíèòî- ðèíãà ó÷àñòèÿ ó÷àùèõñÿ â îöåíèâàíèè è äëÿ ïðîâåðêè ñîõðàí- íîñòè ìàòåðèàëîâ. Øêîëüíûå èäåíòèôèêàöèîííûå íîìåðà, âçÿòûå èç óïðàâ- ëåí÷åñêîé èíôîðìàöèîííîé ñèñòåìû â ñôåðå îáðàçîâàíèÿ, òàêæå ìîãóò èñïîëüçîâàòüñÿ äëÿ èäåíòèôèêàöèè øêîë, îòî- áðàííûõ äëÿ îöåíêè.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû ìîæíî êàòàëî- ãèçèðîâàòü øêîëû, èñïîëüçóÿ ñèñòåìó íóìåðàöèè ïî îáëàñòÿì, ðåãèîíàì, øêîëàì è îòäåëüíûì ó÷åíèêàì.  äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 2.1 ïðèâåäåíû ïðèìåðû äâóõ ïîäîáíûõ ñèñòåì íó- ìåðàöèè. Ïåðâàÿ ñõåìà ïðåäóñìàòðèâàåò èäåíòèôèêàöèþ îò- äåëüíûõ øêîë, à âòîðàÿ èäåíòèôèöèðóåò íå òîëüêî îòäåëüíûå øêîëû, íî è îòäåëüíûõ ó÷àùèõñÿ, îòîáðàííûõ äëÿ òåñòèðîâà- íèÿ âíóòðè øêîë.  êðèòè÷åñêèå ìîìåíòû â ïåðèîä ïðîâåäåíèÿ îöåíêè ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäèìîñòü â ïðèâëå÷åíèè ïðîãðàììèñòà èëè ëèöà, îáëàäàþùåãî äîñòàòî÷íûìè çíàíèÿìè è îïûòîì ïî ñîç- äàíèþ áàç äàííûõ è óïðàâëåíèþ èìè.  îòäåëüíûõ ñëó÷àÿõ ýòî æå ëèöî ìîæåò áûòü çàäåéñòâîâàíî â êà÷åñòâå ïðîãðàììèñòà è àäìèíèñòðàòîðà áàçû äàííûõ, â êà÷åñòâå àäìèíèñòðàòîðà äàííûõ è ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå è äð., â çàâèñèìîñòè îò óðîâíÿ êâàëèôèêàöèè óæå èìåþùåãîñÿ ïåðñîíàëà.  òðåòüåé ÷àñòè äàííîé êíèãè îïèñàíû ïðîöåññû ÷èñòêè äàííûõ è óïðàâ- ëåíèÿ äàííûìè. ×èñòêà äàííûõ è óïðàâëåíèå äàííûìè – ýòî ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 67 êëþ÷åâûå íàâûêè, êîòîðûìè äîëæåí îáëàäàòü àäìèíèñòðàòîð áàçû äàííûõ. Дизайнер или специалист по графике Äèçàéíåð èëè ñïåöèàëèñò ïî ãðàôèêå îòâåòñòâåíåí çà ïðîôåñ- ñèîíàëüíîå îôîðìëåíèå òåñòîâ, àíêåò, èíñòðóêöèé, ðóêîâîäñòâ è îò÷åòîâ, ñâÿçàííûõ ñ ïðîâåäåíèåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Îí äîëæåí ïðåäîñòàâèòü ãðàôè÷åñêèå èçîáðàæåíèÿ ïî çàäàíèÿì òåñòîâ, à òàêæå òàáëèöû, ÷åðòåæè, äèàãðàììû, ãðàôèêè è äðó- ãîé ãðàôè÷åñêèé ìàòåðèàë, èñïîëüçóåìûé â îò÷åòàõ. Îïûòíûõ ñïåöèàëèñòîâ ìîæíî íàéòè â ñïåöèàëèçèðîâàííûõ ôèðìàõ èëè èçäàòåëüñêèõ äîìàõ. Äèçàéíåð èëè ñïåöèàëèñò ïî ãðàôèêå äîëæåí áûòü äîñòóïåí âñåãäà, êîãäà ýòî íåîáõîäèìî; åãî ñëåäóåò ïîñòàâèòü â èçâåñòíîñòü î âðåìåíè âîçìîæíûõ âûâîçîâ. Дополнительный материал 2.1 Системы нумерации, используемые для проведения национальной оценки Ниже представлены примеры систем нумерации, которые могут быть ис- пользованы при проведении национальной оценки: • Система с использованием четырехзначных кодов. Первая цифра кода обо- значает регион, вторая – зону, третья – район, а четвертая – школу. Номер 5342 означает школу 2, расположенную в районе 4, зоне 3 и регионе 5. • Система с использованием шестизначных кодов. Первая цифра кода обозначает область, следующие три цифры – номер школы, а последние две цифры – идентификационный код учащегося. Например, учащийся № 200537 – это учащийся из области 2, из пятой по списку школе, и он (она) является 37-м по счету учеником (ученицей) в списке класса. Источник: скомпилировано автором. 68 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Переводчики  ðÿäå ñòðàí ïðîæèâàåò ìíîæåñòâî ó÷àùèõñÿ, ïðèíàäëåæàùèõ ê ðàçëè÷íûì ÿçûêîâûì ãðóïïàì, ïîýòîìó èíñòðóìåíòàðèé äëÿ ó÷àùèõñÿ äîëæåí áûòü ïåðåâåäåí íà âñå ÿçûêè, íà êîòîðûõ îíè ðàçãîâàðèâàþò. Ñàìî ñîáîé ðàçóìååòñÿ, ÷òî ïåðåâîä÷èêè äîëæíû ïðåêðàñíî âëàäåòü ÿçûêîì, íà êîòîðûé áóäåò îñóùåñò- âëÿòüñÿ ïåðåâîä. Òàêæå îíè äîëæíû áûòü õîðîøî çíàêîìû ñ ñî- äåðæàíèåì ìàòåðèàëà, êîòîðûé îíè ïåðåâîäÿò. Äëÿ ïåðåâîäà ìàòåðèàëîâ íà êàêîé-ëèáî ÿçûê ðåêîìåíäóåòñÿ çàäåéñòâîâàòü êàê ìèíèìóì äâóõ ïåðåâîä÷èêîâ. Îáà ïåðåâîä÷èêà ìîãóò ïåðå- âîäèòü îäèí è òîò æå òåñò îäíîâðåìåííî, à çàòåì ñðàâíèòü ðå- çóëüòàòû è ïðè íåîáõîäèìîñòè îáñóäèòü ïåðåâîä äî âçàèìíîãî ñîãëàñèÿ. Ýòîò ïðîöåññ íàçûâàåòñÿ ïàðàëëåëüíûì ïåðåâîäîì.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû îäèí ïåðåâîä÷èê ìîæåò îñóùåñòâèòü ïåðåâîä ñ ïåðâîãî ÿçûêà íà âòîðîé, à çàòåì ïåðåäàòü ãîòîâûé ïåðåâîä òåñòà äðóãîìó ïåðåâîä÷èêó, ÷òîáû îí ïåðåâåë òåñò ñî âòîðîãî ÿçûêà íà ïåðâûé. Âåðñèè ñðàâíèâàþò ìåæäó ñîáîé è ïðè âûÿâëåíèè ñìûñëîâûõ ðàñõîæäåíèé ýòè íåäîñòàòêè îáñóæäàþò è óñòðàíÿþò. Ýòîò ïðîöåññ íàçûâàåòñÿ ïîâòîðíûì ïåðåâîäîì. Íåñìîòðÿ íà âñå óñèëèÿ ïåðåâîä÷èêîâ, äîñòèæåíèå ïîëíîãî ñîîòâåòñòâèÿ ìåæäó òåñòîì è ïåðåâåäåííîé âåðñèåé ìîæåò îêàçàòüñÿ î÷åíü ñëîæíîé è äàæå íåâûïîëíèìîé çàäà÷åé. Ýòî ìîæåò áûòü îáóñëîâëåíî ðÿäîì ïðè÷èí, íàïðèìåð ñòðóê- òóðíûìè ðàçëè÷èÿìè ÿçûêîâ. Àïðîáàöèÿ òåñòîâ ìîæåò îêàçàòüñÿ îòëè÷íîé âîçìîæíî- ñòüþ äëÿ óñòðàíåíèÿ ëèíãâèñòè÷åñêè ñëîæíûõ òåðìèíîâ èëè ñëîâ. Ê ïðèìåðó, â Ãàíå âî âðåìÿ àïðîáàöèè òåñòîâ ó÷åíèêîâ øêîë ïîïðîñèëè ïåðåâåñòè íåêîòîðûå ñëîâà (ñ àíãëèéñêî- ãî ÿçûêà) íà ìåñòíûå ÿçûêè, ÷òîáû íàéòè ñëîâà, êîòîðûå ÷àùå âñåãî îêàçûâàþòñÿ íåïîíÿòûìè. Ïîäîáíûì îáðàçîì âî âðåìÿ àïðîáàöèè ôðàç â ÞÀÐ äåòåé ïîïðîñèëè ïîä÷åð- êíóòü ñëîâà, êîòîðûå îíè íå ïîíèìàþò. Ïîëó÷åííàÿ èíôîð- ìàöèÿ ïîìîãëà ïåðåôîðìóëèðîâàòü çàäàíèÿ äëÿ îñíîâíîãî ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 69 èññëåäîâàíèÿ. Ïîòðåáíîñòü â ïåðåâîä÷èêàõ, êàê ïðàâèëî, âîçíèêàåò ëèøü âî âðåìÿ ïîäãîòîâêè ïðîáíûõ èëè îêîí- ÷àòåëüíûõ âåðñèé òåñòîâ è àíêåò, à òàêæå ïðè ïîäãîòîâêå îò÷åòîâ ê ïóáëèêàöèè. Связной по школе Ñâÿçíîé ïî øêîëå èëè êîîðäèíàòîð øêîëû ìîæåò áûòü èç- áðàí èç ÷èñëà ïðåïîäàâàòåëåé èëè ìåòîäèñòîâ øêîëû, îäíàêî îí íå äîëæåí ïðåïîäàâàòü ó÷àùèìñÿ, îòîáðàííûì äëÿ îöåíêè.  ýòîé ðîëè ÷àñòî âûñòóïàþò äèðåêòîðà øêîë. Ñâÿçíîé ïî øêîëå âûïîëíÿåò ôóíêöèè êîíòàêòíîãî ëèöà øêîëû, ÷òîáû ïîääåðæèâàòü ñâÿçü ñ êîìàíäîé ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, à òàêæå èíôîðìèðóåò ðàáîòíèêîâ øêîëû ïî âîïðîñàì îöåíêè.  åãî îáÿçàííîñòè âõîäèò ñîãëàñîâàíèå ìåñòà, äàòû è âðåìåíè òåñòèðîâàíèÿ ñî øêîëüíèêàìè è ïðåïîäàâàòåëÿ- ìè è âñòðå÷à êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè â äåíü òåñòèðîâàíèÿ. Ñâÿçíîé ïî øêîëå îáÿçàí îáåñïå÷èòü, ÷òîáû ôîðìû íàáëþäåíèÿ çà ó÷àùèìèñÿ áûëè çàïîëíåíû è ÷òîáû àíêåòû äëÿ ïðåïîäàâàòåëåé è øêîëüíûå àíêåòû áûëè ðîçäàíû. Îí äîëæåí îáåñïå÷èòü, ÷òîáû âñå ìàòåðèàëû ïî òåñòèðîâàíèþ áûëè ïîëó÷åíû, õðàíèëèñü íàäëåæàùèì îáðà- çîì è áûëè âîçâðàùåíû â íàöèîíàëüíûé èëè ðåãèîíàëüíûé öåíòð ïîñëå ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ. Òàêæå îí äîëæåí îáåñïå- ÷èòü, ÷òîáû êëàññ, èñïîëüçóåìûé äëÿ îöåíêè, áûë äîñòàòî÷íî áîëüøèì, ÷òîáû ðàçìåñòèòü âñåõ ó÷àùèõñÿ, îòîáðàííûõ äëÿ âûïîëíåíèÿ òåñòîâ, è ÷òîáû ìåæäó ó÷àùèìèñÿ îñòàâàëîñü äîñòàòî÷íîå ïðîñòðàíñòâî, ÷òîáû èñêëþ÷èòü âîçìîæíîñòü îáùåíèÿ ó÷àùèõñÿ ìåæäó ñîáîé è ñïèñûâàíèÿ îòâåòîâ. Ñâÿç- íîé ïî øêîëå îêàçûâàåò çíà÷èòåëüíóþ ïîääåðæêó êîìàíäå ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè, îñóùåñòâëÿÿ âñþ íåîáõîäèìóþ ïîä- ãîòîâêó, ÷òîáû äîáèòüñÿ ïðàâèëüíîãî è óïîðÿäî÷åííîãî ïðîâåäåíèÿ îöåíêè â øêîëå. 70 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Регистраторы данных Íåêîòîðûå êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïðèáåãàþò ê óñëóãàì êâàëèôèöèðîâàííûõ ñïåöèàëèñòîâ ïî çà- ïèñè èëè ââîäó äàííûõ ïî òåñòàì è àíêåòàì. Ëèöà, âûáðàííûå äëÿ âûïîëíåíèÿ ýòîé çàäà÷è, äîëæíû îáëàäàòü äîñòàòî÷íûì îïûòîì, à òàêæå âûñîêîé ñêîðîñòüþ è òî÷íîñòüþ ââîäà äàííûõ. Íåáðåæíûé ââîä äàííûõ ìîæåò çíà÷èòåëüíî ñíèçèòü êà÷åñòâî îöåíêè.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû ââîäó äàííûõ ñîáñòâåííûìè ñèëàìè ìîæíî çàäåéñòâîâàòü âíåøíèõ ñïåöèàëèñòîâ.  ýòîì ñëó- ÷àå îäèí èëè äâà ÷ëåíà ãðóïïû ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè äîëæíû ðåãóëÿðíî îñóùåñòâëÿòü ïðîâåðêó êà÷åñòâà èõ ðàáîòû. Íåçà- âèñèìî îò òîãî, îñóùåñòâëÿåòñÿ ëè ââîä äàííûõ ñîáñòâåííûìè ñèëàìè èëè ïóòåì ïðèâëå÷åíèÿ âíåøíèõ ñïåöèàëèñòîâ, î÷åíü âàæíî îáåñïå÷èòü êîíòðîëü êà÷åñòâà. Äëÿ çàïèñè äàííûõ ïî òåñòàì è àíêåòàì âñå ÷àùå ñòàëè èñïîëüçîâàòü ýëåêòðîííûå ñêàíåðû; ïîñëå ñêàíèðîâàíèÿ äàííûå çàíîñÿòñÿ â ôàéëû äëÿ ÷èñòêè äàííûõ è äëÿ àíàëèçà. Îäíàêî â íåêîòîðûõ ñòðàíàõ èñïîëüçîâàíèå ñêàíåðîâ è ãàðàíòèéíîå òåõíè÷åñêîå îáñëó- æèâàíèå, íåîáõîäèìîå ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòèõ ïðèáîðîâ, íå ïðåäñòàâëÿåòñÿ âîçìîæíûì. Администраторы по тестированию  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ øêîëüíûå ïðåïîäàâàòåëè ïðåäúÿâëÿþò òåñòû ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå ñîáñòâåííûì ó÷åíèêàì. Îäíàêî ýòó çàäà÷ó ÷àùå ïîðó÷àþò äðóãèì ïðåïîäàâàòåëÿì, êîòîðûå íå ïðåïîäàþò ó÷àùèìñÿ, âûïîëíÿþùèì òåñòèðîâàíèå, èëè ëèöàì, íå ÿâëÿþùèìñÿ ðàáîòíèêàìè äàííîé øêîëû. Ñóùåñòâåííîå âëèÿíèå íà âûáîð àäìèíèñòðàòîðîâ ïî òåñòèðîâàíèþ îêà- çûâàåò ìåñòíàÿ ïðàêòèêà, à òàêæå îáúåìû ôèíàíñèðîâàíèÿ è íàëè÷èå ïåðñîíàëà. Ëèöà, êîòîðûå áóäóò îñóùåñòâëÿòü ïðåäú- ÿâëåíèå òåñòîâ, ìîãóò áûòü îòîáðàíû èç ÷èñëà ïðåïîäàâàòåëåé (âêëþ÷àÿ ïðåïîäàâàòåëåé, â íàñòîÿùåå âðåìÿ íàõîäÿùèõñÿ íà ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 71 ïåíñèè), èíñïåêòîðîâ øêîë, ëèö, çàíèìàþùèõñÿ ïîäãîòîâêîé ïðåïîäàâàòåëåé, äîëæíîñòíûõ ëèö, îñóùåñòâëÿþùèõ ãîñóäàð- ñòâåííóþ ýêñïåðòèçó, è ñòóäåíòîâ óíèâåðñèòåòîâ (îñîáåííî ñòóäåíòîâ ïåäàãîãè÷åñêèõ ôàêóëüòåòîâ èëè ôàêóëüòåòîâ ïñèõî- ëîãèè).  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ ñáîðîì äàííûõ çàíèìàþòñÿ îðãà- íèçàöèè, ñïåöèàëèçèðóþùèåñÿ â ýòîé îáëàñòè, íà êîíòðàêòíîé îñíîâå. Ïîòåíöèàëüíûå àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæíû îáëàäàòü ñëåäóþùèìè êà÷åñòâàìè:  õîðîøèìè îðãàíèçàòîðñêèìè ñïîñîáíîñòÿìè è ñïîñîáíî- ñòüþ ê îáùåíèþ;  îïûòîì ðàáîòû â øêîëàõ;  íàäåæíîñòüþ, à òàêæå ñïîñîáíîñòüþ è ãîòîâíîñòüþ òî÷íî ñëåäîâàòü èíñòðóêöèÿì.  òàáë. 2.1 ïåðå÷èñëåíû íåêîòîðûå âîçìîæíûå ïðåèìó- ùåñòâà è íåäîñòàòêè ðàáîòíèêîâ ðàçëè÷íîé êâàëèôèêàöèè. Ñ ñóùåñòâóþùèìè íåäîñòàòêàìè ìîæíî ñïðàâèòüñÿ ñ ïîìîùüþ òî÷íûõ èíñòðóêöèé è òùàòåëüíîãî îáó÷åíèÿ.  ñâÿçè ñ òåì ÷òî íåêà÷åñòâåííîå ïðåäúÿâëåíèå òåñòîâ ÿâ- ëÿåòñÿ íàèáîëåå ðàñïðîñòðàíåííûì èñòî÷íèêîì îøèáîê ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè, îñîáîå âíèìàíèå ñëåäóåò óäåëèòü îòáîðó è îáó÷åíèþ àäìèíèñòðàòîðîâ ïî íàáëþäåíèþ çà òåñòèðîâàíèåì è àíêåòèðîâàíèåì. Ïîìèìî âñåãî ïðî÷åãî ëèöà, íàçíà÷åííûå äëÿ âûïîëíåíèÿ ýòîãî, ïðåæäå âñåãî, äîëæ- íû çàñëóæèâàòü äîâåðèÿ è áûòü îòâåòñòâåííûìè è ïðåäàííûìè ñâîåìó äåëó. Администратор по тестированию должен:  îáåñïå÷èòü ãàðàíòèè òîãî, ÷òî ïðåïîäàâàòåëè è äðóãèå ñîòðóäíèêè áóäóò îòñóòñòâîâàòü â ïîìåùåíèè, ãäå ïðîèç- âîäèòñÿ ïðåäúÿâëåíèå òåñòîâ;  óáåäèòüñÿ, ÷òî òåñòû çàïîëíÿþò ëèøü òå ó÷àùèåñÿ, êîòîðûå áûëè îòîáðàíû äëÿ òåñòèðîâàíèÿ;  îçíàêîìèòüñÿ ñ èíñòðóêöèÿìè ïî ïðåäúÿâëåíèþ òåñòîâ è òî÷íî ñëåäîâàòü èì; ТАБЛИЦА 2.1 72 Преимущества и недостатки различных категорий персонала при предъявлении тестов Категория Преимущества Недостатки Преподаватели Обладают всеми необходимыми профессио- Могут испытывать затруднения при отходе от привычной нальными навыками практики (например, практики оказания помощи учащим- ся) и при усвоении новых способов общения с учениками Хорошо знают детей Могут считать, что их оценивают так же, как и учащихся, поэтому могут предпринимать попытки оказания помощи детям (если в оценке участвует их собственный класс) Оплата их труда обойдется дешевле, в отличие Могут возникнуть сложности при организации и обуче- от других специалистов, особенно с точки зре- нии. Это может привести к лишним расходам ния командировочных расходов и обеспечения Часто владеют местными языками и диалектами ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Инспекторы школ Часто имеют опыт работы в классе Могут быть слишком авторитарными или специалисты Участвуют в национальной оценке в качестве Могут испытывать необходимость в проведении инспек- по подготовке партнеров, поэтому могут быть заинтересованы ций в дополнение к предъявлению тестов преподавателей в результатах Часто знакомы с месторасположением боль- Оплата их услуг требует больших затрат, чем преподава- шинства школ телей Могут считать, что не обязаны точно следовать инструк- циям О к он ча н и е таб л. 2. 1. Студенты Всегда готовы участвовать, особенно во время Могут оказаться не слишком надежными университетов университетских каникул Часто готовы следовать инструкциям Могут быть недостаточно влиятельными для общения с менеджерами, директорами школ и другими лицами Более чем кто-либо другой способны От них трудно добиться подотчетности выдерживать тяготы командировок Часто используют возможность поработать Могут недостаточно хорошо владеть местным языком Сравнительно недорого обходятся Могут не вызывать чувства уважения и власти у учащихся Члены советов Имеют все необходимые профессиональные Могут быть слишком авторитарными, особенно если уча- по оценке или навыки ствовали в проведении государственной экспертизы экзаменационных комиссий Подчиняются непосредственно тем лицам, кото- Могут не иметь опыта работы в классе, поэтому могут рые их назначили вызывать у учащихся чувство авторитарности Как правило, надежны Могут не иметь опыта работы на том уровне обучения, по которому проводится тестирование Отлично справляются с ведением записей Слишком дорого обходятся Склонны консультироваться перед принятием Могут недостаточно хорошо владеть местным языком основных решений ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ Источник: скомпилировано автором. 73 74 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ  äàòü óêàçàíèÿ ãðîìêî è âíÿòíî;  äîáèòüñÿ ïîëíîãî ïîíèìàíèÿ ó÷àùèìèñÿ ïðîöåäóðû çàïèñè îòâåòîâ;  ñòðîãî ïðèäåðæèâàòüñÿ âðåìåííûõ ðàìîê;  ïðîñëåäèòü çà òåì, ÷òîáû ó÷åíèêè íå ñïèñûâàëè äðóã ó äðóãà îòâåòû è íå îáùàëèñü ìåæäó ñîáîé;  ïî çàâåðøåíèè òåñòèðîâàíèÿ ñîáðàòü âñå ìàòåðèàëû;  îòìåòèòü ëþáûå íàðóøåíèÿ äî, âî âðåìÿ è ïîñëå òåñòèðî- âàíèÿ è ñîîáùèòü î íèõ. Оценщики тестов Ïðè ïðîâåäåíèè ìíîãèõ íàöèîíàëüíûõ îöåíîê îòâåòû íà âñå èëè íà áîëüøèíñòâî çàäàíèé ââîäÿòñÿ â ñèñòåìó ââîäà äàííûõ, ïîñëå ÷åãî èõ îöåíèâàåò êîìïüþòåð.  çàäàíèÿõ ñ êîíñòðóèðóå- ìûì îòâåòîì íåîáõîäèìî çàäåéñòâîâàòü ëèö äëÿ îöåíèâàíèÿ òåñòîâ. Îöåíùèêè òåñòîâ äîëæíû áûòü õîðîøî çíàêîìû ñ ïðåä- ìåòîì, ïî êîòîðîìó ïðîâîäèòñÿ òåñòèðîâàíèå. Âî ìíîãèõ ñòðàíàõ äëÿ îöåíèâàíèÿ òåñòîâ èñïîëüçóþò ïðåïîäàâàòåëåé. Îäíàêî ïðèâëå÷åíèå ïðåïîäàâàòåëåé â ó÷åáíîå âðåìÿ ìîæåò îêàçàòüñÿ âåñüìà çàòðóäíèòåëüíûì, òàê êàê âî âðåìÿ ó÷åáíîé ÷åòâåðòè îíè áûâàþò äîñòóïíûìè ëèøü âî âíåóðî÷íîå âðåìÿ. Èíîãäà ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè â ýòîì êà÷åñòâå èñïîëüçóþò ÷ëåíîâ ýêçàìåíàöèîííîé êîìèññèè.  äðóãèõ ñëó÷à- ÿõ ïðèáåãàþò ê óñëóãàì ðàáîòíèêîâ ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ èëè ñòóäåíòîâ óíèâåðñèòåòîâ. Íåçàâèñèìî îò äîëæíîñòè èëè ñòàòóñà ëèöà, êîòîðûå áóäóò îöåíèâàòü òåñòû, äîëæíû áûòü ñïåöèàëüíî îáó÷åíû äëÿ îöåíèâàíèÿ êîíêðåòíûõ òåñòîâ íà- öèîíàëüíîé îöåíêè. ×ëåí âåäóùåé êîìàíäû äîëæåí îñóùåñò- âëÿòü ìîíèòîðèíã êà÷åñòâà îöåíèâàíèÿ ñ ïðèâëå÷åíèåì íà ïîëíûé ðàáî÷èé äåíü è îòñåèâàòü ëèö, îöåíèâàþùèõ òåñòû íåóäîâëåòâîðèòåëüíî. ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 75 ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ Ëèöà, çàíèìàþùèåñÿ ïðîâåäåíèåì íàöèîíàëüíîé îöåíêè, íóæ- äàþòñÿ â ïîìåùåíèÿõ äëÿ ðàáîòû è â îáîðóäîâàíèè. Помещения для персонала Äëÿ êëþ÷åâûõ ðàáîòíèêîâ íåîáõîäèìî âûäåëèòü ïîìåùå- íèÿ, áåçîïàñíûå è îáîðóäîâàííûå êîìïüþòåðàìè. Òàêæå íåîáõîäèìî ïðåäîñòàâèòü ïðîñòðàíñòâî äëÿ êíèã è ôàéëîâ. Äëÿ ëèö, ðàáîòàþùèõ íåïîëíûé äåíü, òàêæå äîëæíî áûòü âûäåëåíî ðàáî÷åå ïðîñòðàíñòâî. Òàê êàê ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ÷àñòî ïðîâîäÿòñÿ çàñåäàíèÿ ñ ïðèâëå- ÷åíèåì ñïåöèàëèñòîâ â êàêîé-ëèáî îáëàñòè, àâòîðîâ çàäàíèé è äðóãèõ ëèö, æåëàòåëüíî ïðåäîñòàâèòü äëÿ íèõ ïîìåùåíèÿ, ïðè÷åì äîñòàòî÷íî áîëüøèå, ÷òîáû ðàçìåñòèòü âñåõ ó÷àñò- íèêîâ ñîáðàíèÿ. Пространство для организации и хранения инструментария Íåîáõîäèìî îáåñïå÷èòü äîñòàòî÷íîå ïðîñòðàíñòâî äëÿ óïàêîâ- êè òåñòîâ è èõ ðàñïðåäåëåíèÿ ïî øêîëàì.  õîäå ïðîâåäåíèÿ íåêîòîðûõ íàöèîíàëüíûõ îöåíîê äëÿ ýòèõ öåëåé èñïîëüçîâàëñÿ âåñòèáþëü è äðóãèå ïðîñòðàíñòâà ó÷åáíûõ çàâåäåíèé. Òðåáîâà- íèÿ ïî ðàçìåùåíèþ ìîãóò áûòü äîñòàòî÷íî ñòðîãèìè (ñì. äî- ïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 2.2). Ìîæåò îêàçàòüñÿ ïîëåçíûì ïî- ëó÷èòü íåêîòîðîå ïðåäñòàâëåíèå î ïðîñòðàíñòâå, íåîáõîäèìîì äëÿ ðàñïàêîâêè òåñòîâûõ áóêëåòîâ è äðóãèõ ñîîòâåòñòâóþùèõ ìàòåðèàëîâ, õîòÿ áû äëÿ îäíîé øêîëû, ÷òîáû îöåíèòü, ñêîëüêî ïðîñòðàíñòâà ïîòðåáóåòñÿ äëÿ ðàñïàêîâêè ìàòåðèàëîâ ïî âñåì øêîëàì, ó÷àñòâóþùèì â íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Äëÿ õðàíåíèÿ ìàòåðèàëîâ äî è ïîñëå îöåíèâàíèÿ òåñòîâ, ââîäà äàííûõ è ÷èñòêè äàííûõ íåîáõîäèìî âûäåëèòü äîâîëüíî áîëüøîå ïðîñòðàíñòâî. Äëÿ çàïèñè äàííûõ æåëàòåëüíî âûäå- 76 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ëèòü ñïåöèàëüíóþ êîìíàòó.  íåé äîëæíû ñòîÿòü ïèñüìåííûå ñòîëû, â òîì ÷èñëå ñòîëû äëÿ êîìïüþòåðîâ è ëèö, çàíèìàþ- ùèõñÿ ââîäîì äàííûõ. Äëÿ õðàíåíèÿ è îðãàíèçàöèè áóêëåòîâ, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàòüñÿ ïðè ïðîâåäåíèè îöåíêè, ïî- òðåáóåòñÿ äîïîëíèòåëüíîå ïðîñòðàíñòâî. Òåñòîâûå áóêëåòû è àíêåòû äîëæíû íàõîäèòüñÿ â áûñòðîé äîñòóïíîñòè, òàê êàê íåêîòîðûå çàäàíèÿ, âîçìîæíî, ïîòðåáóþò äîïîëíèòåëüíîé ïðîâåðêè. Дополнительный материал 2.2 Требования по размещению Высота и глубина стеллажей, используемых для хранения материалов, за- висит от размера тестовых буклетов и анкет. Тестовые буклеты обычно пе- чатают на листах формата А4 (210 × 297 мм или 8,27 × 11,69 дюймов). Чаще всего буклеты сгруппированы по классам и школам. Если тестовый буклет по какому-либо предмету имеет толщину 1,5 мм, а национальная выборка вклю- чает 5000 учащихся, то для хранения тестовых буклетов потребуется как ми- нимум 7,5 м пространства. Также дополнительное пространство необходимо выделить для хранения тестовых буклетов по другим дисциплинам, анкет для учеников и учителей, инструкций по предъявлению тестов, инструкций для координаторов школ, корреспонденции и других документов, связанных с национальной оценкой, а также для хранения упаковочного материала. Источник: скомпилировано автором. Оборудование и материальные запасы Êîëè÷åñòâî è õàðàêòåð íåîáõîäèìîãî îáîðóäîâàíèÿ è çàïàñîâ ìîãóò ðàçëè÷àòüñÿ â çàâèñèìîñòè îò îáúåìà íàöèîíàëüíîé îöåíêè è ìåñòíûõ óñëîâèé. Îñíîâíîå áàçîâîå îáîðóäîâàíèå âêëþ÷àåò:  òåëåôîíû, ñòîëû, ñòóëüÿ, øêàôû, ñòåëëàæè, óïàêîâî÷íûå ñòîëû, ïîëêè è òåëåæêè äëÿ òðàíñïîðòèðîâêè èíñòðóìåí- òàðèÿ; ПЕРСОНАЛ, ОБЪЕКТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ 77  ñòàíäàðòíûå îôèñíûå ïðèíàäëåæíîñòè (áëîêíîòû, êàð- òðèäæè äëÿ ïðèíòåðîâ, äèñêè, ñêîò÷, äûðîêîëû, íîæíèöû, ñòåïëåðû, ðó÷êè, êàðàíäàøè, óïàêîâî÷íóþ ëèïêóþ ëåíòó, âåðåâêè, ÿðëûêè, êëåé è ìàðêåðû);  óïàêîâî÷íóþ áóìàãó, êîðîáêè è ïàêåòû;  òðàíñïîðòíûå ñðåäñòâà äëÿ ïåðåâîçêè òåñòîâ è äðóãèõ ìà- òåðèàëîâ (ïðè íåîáõîäèìîñòè). Êîëè÷åñòâî è êà÷åñòâî òåõíèêè, îáîðóäîâàíèÿ è ìàòå- ðèàëîâ ìîæíî îöåíèòü ñ òî÷êè çðåíèÿ èìåþùåãîñÿ áþäæåòà. Íåêîòîðûå êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè (íàïðèìåð, ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ èëè óíèâåðñèòåòû) óæå èìåþò äîñòóï ê ýëåêòðîííîìó îáîðóäîâàíèþ, òàêîìó êàê: êîìïüþòåðû, ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå (Microsoft Office, SPSS è äð.), ïðèíòåðû, êñåðîêñû, ñêàíåðû è ôàêñèìèëüíûå àïïàðàòû. Äðóãèå êîìàíäû äîëæíû áóäóò ïðèîáðåñòè èëè ñíÿòü â àðåíäó êàêîå-òî îáîðóäîâàíèå. Ñîîòâåòñòâóþùåå îáîðóäîâà- íèå ìîæåò ñïîñîáñòâîâàòü òî÷íîñòè è ýôôåêòèâíîñòè îöåíêè, îñîáåííî â òàêèõ îáëàñòÿõ, êàê çàïèñü, ââîä, ÷èñòêà è àíàëèç äàííûõ èëè ãðàôè÷åñêèé äèçàéí. ÃËÀÂÀ 3 ÏÎÄÃÎÒÎÂÊÀ Ê ÏÐÅÄÚßÂËÅÍÈÞ ÒÅÑÒΠ ØÊÎËÀÕ Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð êàê ìîæíî ðàíü- øå ïîñëå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè äîëæåí ïîñòàâèòü øêîëû â èçâåñòíîñòü î òîì, ÷òî îíè áûëè âûáðàíû äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ïðèãëàøåíèå øêîë ê ó÷àñòèþ – ýòî ïðîÿâëåíèå óâàæåíèÿ. Îïûò ñåãîäíÿøíåãî äíÿ ïîäñêàçûâàåò, ÷òî ïîäàâëÿþùåå áîëüøèíñòâî ãîñóäàðñòâåííûõ ñðåäíèõ øêîë â ðàçâèâàþùèõñÿ ñòðàíàõ îõîòíî ïðèíèìàåò ó÷àñòèå â íàöèî- íàëüíîé îöåíêå.  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ øêîëû èìåþò ïðàâî íà îòêàç îò ó÷àñòèÿ â îöåíêå. ×àñòíûå øêîëû (êîòîðûå, îäíàêî, ÷àñòî íå âêëþ÷àþòñÿ â ïðîãðàììû ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå) ÷àùå âñåãî ïîëó÷àþò ýòî ïðàâî. Âî ìíîãèõ þðèñäèêöèÿõ ãîñó- äàðñòâåííûå øêîëû íå èìåþò ïðàâà íà îòêàç.  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ òðåáóåòñÿ ïîëó÷èòü ðàçðåøåíèå îò ðîäèòåëåé íà ó÷àñòèå èõ äåòåé â îöåíêå.  ýòîì ñëó÷àå ñëåäóåò ïðåäïðèíÿòü âñå íåîáõîäèìûå ìåðû, ÷òîáû ïîëó÷èòü ñîãëàñèå. Ìîæåò îêàçàòüñÿ âïîëíå äîñòàòî÷íûì îáðàòèòüñÿ ê ðîäèòåëÿì ñ âîïðîñîì î òîì, íå îòêàçûâàþò ëè îíè â ýòîì ðàçðåøåíèè. Åñëè ðîäèòåëè íå îòâå÷àþò, èõ ìîë÷àíèå âîñïðèíèìàåòñÿ êàê ñîãëàñèå.  äàííîé ãëàâå îïèñàíû øàãè, ïðåäøåñòâóþùèå ïðåäúÿâ- ëåíèþ òåñòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, à èìåííî: óñòàíîâëåíèå 80 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ êîíòàêòà ñî øêîëàìè, îðãàíèçàöèÿ èíñòðóìåíòàðèÿ è ïîäãî- òîâêà øêîë. УСТАНОВЛЕНИЕ КОНТАКТА СО ШКОЛАМИ Â ñëó÷àå íåîáõîäèìîñòè ïåðåä óñòàíîâëåíèåì êîíòàêòà ñî øêî- ëàìè íåîáõîäèìî ïîëó÷èòü ñîîòâåòñòâóþùåå ðàçðåøåíèå îò ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ èëè ðåãèîíàëüíîãî îðãàíà ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Ïîñëå òîãî êàê ñî øêîëàìè áûë óñòàíîâëåí êîí- òàêò è îíè áûëè ïðèãëàøåíû ê ó÷àñòèþ â îöåíêå, ê íèì ñëåäóåò îáðàòèòüñÿ ñ ïðîñüáîé ïîäòâåðäèòü, ÷òî îíè ïîëó÷èëè ïðèãëà- øåíèÿ. Ñâÿçü ñî øêîëàìè íåîáõîäèìî ïîääåðæèâàòü âïëîòü äî ïîñëåäíåãî äíÿ ïåðåä òåñòèðîâàíèåì. Òàêæå ê øêîëàì ñëåäóåò îáðàòèòüñÿ ñ ïðîñüáîé íàçíà÷èòü êîíòàêòíîå ëèöî, ñâÿçíîãî ïî øêîëå èëè êîîðäèíàòîðà ïî îöåíêå. Êîìàíäà ïî ïðîâåäå- íèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ñòðåìèòüñÿ ê óñòàíîâëåíèþ è ïîääåðæàíèþ õîðîøèõ îòíîøåíèé ñ ìåñòíûìè îðãàíàìè ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ (åñëè îíè ñóùåñòâóþò). Информирование школ Ìíîãèå øêîëû ïðåäïî÷èòàþò ïîëó÷àòü ñîîáùåíèÿ â âèäå ïèñåì, òàê êàê â ýòîì ñëó÷àå îíè ìîãóò ïîìåñòèòü èõ â ñâîè ïîäøèâêè ñ äîêóìåíòàìè. Àãåíòñòâî ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëü- íîé îöåíêè â Óãàíäå íàïðàâëÿåò ïèñüìà â êàæäóþ âûáðàííóþ øêîëó, à òàêæå â êàæäûé ðàéîííûé îðãàí ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Ýòîò øàã ñîïðîâîæäàåòñÿ òåëåôîííûìè çâîíêàìè è îòïðàâêîé ïèñüìåííûõ ñîîáùåíèé ÷åðåç áîäà-áîäà (âåëîñèïåäíîå òàêñè) èëè ìîòîöèêëèñòîâ, êîòîðûõ íàíèìàþò äëÿ ïåðåâîçêè ëþäåé èëè áàãàæà. Ïðè ïåðâîì êîíòàêòå ñî øêîëîé íåîáõîäèìî ñîîáùèòü, ÷òî îíà áûëà âûáðàíà äëÿ ó÷àñòèÿ â íàöèîíàëüíîé îöåíêå (ñì. äî- ïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 3.1). Ïðè ýòîì òàêæå íåîáõîäèìî óêàçàòü ïðåäïîëàãàåìóþ äàòó ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ. Ïðèìåðíî ПОДГОТОВКА К ПРЕДЪЯВЛЕНИЮ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 81 Дополнительный материал 3.1 Образец письма для школы Уважаемый _______________________! Настоящим письмом я выражаю надежду на то, что Вы не откажетесь ока- зать содействие проведению Национальной оценки учебных достижений по математике (NAMA) 2012 года, которую проводит Национальный центр исследований в области образования. Возможно, Вам уже известно, что оценка уровня учебных достижений по математике в данной системе образования проводится через каждые пять лет. В октябре 2012 года будут собраны данные по достижениям учащихся шестых классов 160 школ по всей стране. Тестирование учащихся будет проведено в течение третьей недели октября в два подхода по одному часу. Ваша школа была выбрана для участия в этом важном национальном ис- следовании методом случайного отбора. Местный школьный инспектор Вашего района посетит Вас в течение после- дующих двух месяцев, чтобы ответить на любые вопросы, которые могли у Вас возникнуть, а также обсудить участие Вашей школы в оценке. Точные даты тестирования будут объявлены по местному радио. Представитель Национального центра исследований в области образования предъявит учащимся тест и небольшую анкету, а также попросит заполнить анкеты Вас и преподавателя класса. Мы гарантируем конфиденциальность всей информации, которая будет собрана в Вашей школе; результаты, получен- ные по отдельным учащимся или школам, не будут доступны ни для кого. Напротив, вся собранная информация будет использована Министерством образования для того, чтобы выявить сильные и слабые стороны обучения в данной системе. Министерство нуждается в получении этой информации, чтобы содействовать улучшению качества знаний наших учащихся, а На- циональный союз учителей поддерживает NAMA и одобряет ее проведение. Нет никакой необходимости в том, чтобы Вы осуществляли тщательные при- готовления к оценке, однако мы просим Вас проинформировать учащихся за неделю до оценки. Учащиеся не должны готовиться к оценке. Каждому учащемуся дадут карандаш для заполнения теста и анкеты, а по завершении оценки ему разрешат оставить карандаш себе. С уважением, Директор Национального центра исследований в области образования Источник: скомпилировано автором. 82 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ çà ìåñÿö äî òåñòèðîâàíèÿ øêîëû äîëæíû ïîëó÷èòü ïèñüìåííûå íàïîìèíàíèÿ î ïðîâåäåíèè ýòîãî ìåðîïðèÿòèÿ ñ óêàçàíèåì òî÷íîé äàòû è ïîäðîáíîé èíôîðìàöèè î ïðîöåäóðàõ ïðîâåäå- íèÿ îöåíêè. Ðåêîìåíäóåòñÿ ïîäòâåðäèòü ó÷àñòèå øêîëû çà äâå íåäåëè äî äàòû òåñòèðîâàíèÿ, à òàêæå çà äåíü äî íåãî. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ïîääåðæèâàòü ñïèñîê èëè ôîðìó íàáëþäåíèÿ çà øêîëàìè, ó÷àñòâóþùèìè â îöåíêå, â àêòèâíîì ñîñòîÿíèè, ÷òîáû ïîä- äåðæèâàòü ìîíèòîðèíã ðàçâèòèÿ ñîáûòèé íà ìåñòàõ. Ôîðìà äîëæíà ñîäåðæàòü èíôîðìàöèþ î øêîëàõ: íàçâàíèå øêîëû, åå ðàçìåð è êîíòàêòíóþ èíôîðìàöèþ (òàáë. 3.1). Замена школ Ïîñëå òîãî êàê øêîëû áûëè îòîáðàíû äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, èõ çàìåíà èëè èñêëþ÷åíèå èç ñïèñêà êðàéíå íåæåëà- òåëüíû. Îäíàêî íåñìîòðÿ íà âñå óñèëèÿ êîìàíäû ïî ïðîâåäå- íèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäèìîñòü â çàìåíå íåêîòîðûõ øêîë. Ïðè ëþáûõ îïàñåíèÿõ, ÷òî ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäèìîñòü â çàìåíå øêîë, ýòî ñëåäóåò îáñóäèòü ñî ñïåöèàëèñòîì ïî ñòàòèñòèêå, ôîðìèðóþùèì âûáîðêè, ÷òîáû îí ñìîã âûïîëíèòü ñîîòâåòñòâóþùèå ïðîöåäóðû ïî ôîðìèðî- âàíèþ âûáîðêè è îòîáðàòü ïîäõîäÿùèå øêîëû äëÿ çàìåíû. Íè ïðè êàêèõ óñëîâèÿõ âûáîð øêîëû íà çàìåíó íå äîëæåí áûòü ïðåäîñòàâëåí íà óñìîòðåíèå àäìèíèñòðàòîðà ïî òåñòèðîâàíèþ èëè äîëæíîñòíîãî ëèöà ìåñòíîé øêîëû. Ýòîò âîïðîñ áîëåå ïîä- ðîáíî ðàññìàòðèâàåòñÿ äàëåå – âî âòîðîé ÷àñòè äàííîé êíèãè. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАРИЯ Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð (èëè ëèöî, íàçíà÷åííîå èì) äîëæåí ïðîâåðèòü êà÷åñòâî âñåõ òåñòîâ, àíêåò, èíñòðóêöèé è ðóêîâîäñòâ, ÷òîáû óáåäèòüñÿ â âûïîëíåíèè ñëåäóþùèõ óñëîâèé: ТАБЛИЦА 3.1 Форма по наблюдению за школами при проведении национальной оценки Приоритет Иденти- Название, Имя и номер Размер Статус Отправленные Полученные Дата школы1 фикатор адрес телефона школы школы материалы материалы тестиро- школы и номер координатора (участвует / вания телефона школы не участвует) школы 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ПОДГОТОВКА К ПРЕДЪЯВЛЕНИЮ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 2 Источник: взято из TIMSS, 1998. 83 1 Øêîëû, âîøåäøèå â âûáîðêó, èìåþò ïðèîðèòåò 1, à øêîëû äëÿ çàìåí – ïðèîðèòåò 2. 84 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ  Âñå ãðàììàòè÷åñêèå è òèïîãðàôè÷åñêèå îøèáêè óñòðàíåíû.  Ìàòåðèàë òåñòîâûõ áóêëåòîâ íàáðàí äîñòàòî÷íî êðóïíûì øðèôòîì. Ðàçìåð øðèôòà îñîáåííî âàæåí ïðè òåñòèðîâà- íèè ó÷àùèõñÿ ìëàäøåãî øêîëüíîãî âîçðàñòà. Äëÿ òåñòèðî- âàíèÿ ó÷àùèõñÿ 3–4-õ êëàññîâ ðåêîìåíäóåòñÿ èñïîëüçîâàòü øðèôò ðàçìåðîì 14 ïò, à äëÿ ó÷àùèõñÿ áîëåå ñòàðøèõ êëàññîâ – ðàçìåðîì 12 ïò.  îäíîì èç íàáîðîâ òåñòîâ äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé áûë èñïîëü- çîâàí øðèôò ðàçìåðîì 16 ïò äëÿ ó÷àùèõñÿ 1–2-õ êëàññîâ, 13 ïò – äëÿ ó÷àùèõñÿ 3–5-õ êëàññîâ è 12 ïò – äëÿ ó÷àùèõñÿ 6-õ êëàññîâ. Äëÿ íîìåðîâ âîïðîñîâ èëè çàäàíèé äîëæåí áûòü èñïîëüçîâàí øðèôò áîëüøåãî ðàçìåðà.  Ðàññòîÿíèå ìåæäó ñòðîêàìè òåêñòà äîñòàòî÷íî âåëèêî.  Äèàãðàììû ïðîñòû è ÿñíû. Âåçäå, ãäå ýòî âîçìîæíî, îíè äîëæíû ðàñïîëàãàòüñÿ íà òîé æå ñòðàíèöå, ÷òî è òåêñò, ê êîòîðîìó îíè îòíîñÿòñÿ. Êâàëèôèöèðîâàííûé ñïåöèàëèñò, çàíèìàþùèéñÿ ââîäîì äàííûõ è èìåþùèé îïûò èñïîëüçîâàíèÿ òàêèõ ïàêåòîâ ïðî- ãðàìì, êàê Microsoft Office, äîëæåí ðàñïå÷àòàòü òåñòû, àíêå- òû è äðóãèå ìàòåðèàëû. Ñåêðåòàðè ïî ðóêîïèñÿì, íàíÿòûå ýêçàìåíàöèîííûìè êîìèññèÿìè, èìåþò çíà÷èòåëüíûé îïûò êàê â âûêëàäêå âîïðîñîâ è ñîïðîâîæäàþùåé èõ ãðàôèêè, òàê è â îáåñïå÷åíèè ñîõðàííîñòè òåñòîâ. Íà ýòîì ýòàïå íåîáõîäèìî ó÷åñòü âîçìîæíîñòü ýêîíîìèè ñðåäñòâ ïóòåì:  ðàçðàáîòêè ìàêåòà òåñòîâûõ áóêëåòîâ ñ ÷åòíûì êîëè÷åñòâîì ñòðàíèö;  òùàòåëüíîé êîððåêòóðû (îñîáåííî îêîí÷àòåëüíûõ âàðè- àíòîâ), ÷òîáû èçáåæàòü ïåðåïå÷àòêè òåñòîâûõ áóêëåòîâ â ñâÿçè ñ ñåðüåçíûìè òèïîãðàôñêèìè èëè ãðàôè÷åñêèìè îøèáêàìè;  âûäåëåíèÿ ëèöó, ðàñïå÷àòûâàþùåìó ìàòåðèàëû, äîñòàòî÷- íîãî âðåìåíè íà ðàñïå÷àòêó òåñòîâ è àíêåò, ÷òîáû èçáåæàòü îïëàòû çà ñâåðõñðî÷íîå âðåìÿ ðàáîòû, åñëè ðàñïðåäåëåíèå äîëæíî áûòü îñóùåñòâëåíî â òå÷åíèå ñðàâíèòåëüíî êîðîò- ПОДГОТОВКА К ПРЕДЪЯВЛЕНИЮ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 85 êîãî âðåìåíè èëè åñëè ëèöî, çàíèìàþùååñÿ ðàñïå÷àòêîé, èìååò äðóãèå ïðèîðèòåòû â ðàáîòå. Êîððåêòóðó îêîí÷àòåëüíûõ âàðèàíòîâ âñåõ ìàòåðèàëîâ, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàíû â õîäå íàöèîíàëüíîé îöåíêè, äîëæíû îñóùåñòâëÿòü òðè ÷åëîâåêà íåçàâèñèìî äðóã îò äðóãà. Òàêàÿ ñèñòåìà áîëåå ïðåäïî÷òèòåëüíà, ÷åì ñèñòåìà, êîãäà îäèí è òîò æå êîððåêòîð òðèæäû ïðîâåðÿåò êàæäûé äîêóìåíò. Ïðè îòïðàâêå ìàòåðèàëîâ â ïå÷àòü ñëåäóåò òàêæå çàêàçàòü äîïîë- íèòåëüíûå êîïèè äëÿ êàæäîãî ïàêåòà íà ñëó÷àé çàìåíû øêîë è ïîð÷è èëè áðàêà ìàòåðèàëîâ. Âî âòîðóþ êíèãó äàííîé ñåðèè «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» âêëþ÷åí áîëüøîé ðàçäåë, ïîñâÿùåííûé âîïðîñàì ñîñòàâëåíèÿ ìàêåòîâ è ïå÷àòè ìàòåðèàëîâ. ПОДГОТОВКА ШКОЛ Ðóêîâîäèòåëè êîìàíä ïî ýôôåêòèâíîìó ïðîâåäåíèþ íà- öèîíàëüíîé îöåíêè îñóùåñòâëÿþò òùàòåëüíîå ïëàíèðîâàíèå ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ â øêîëàõ çàäîëãî äî äàòû òåñòèðîâàíèÿ. Êàê ïðàâèëî, îíè äåëåãèðóþò îáÿçàííîñòè äðóãèì ó÷àñòíèêàì, íî ïðè ýòîì îñóùåñòâëÿþò öåíòðàëèçîâàííîå óïðàâëåíèå ïðî- öåññîì ïîäãîòîâêè, èñïîëüçóÿ ðàçëè÷íûå ìåðû ïî êîíòðîëþ êà÷åñòâà, â ÷àñòíîñòè âûáîðî÷íóþ ïðîâåðêó ðàáîòû äðóãèõ ÷ëåíîâ ãðóïïû. Упаковка Ñèñòåìà ïðîöåäóð ïî óïàêîâêå ìàòåðèàëîâ äîëæíà áûòü çà- ðàíåå óñòàíîâëåíà è çàäîêóìåíòèðîâàíà.  äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 3.2 ïðåäñòàâëåí îáðàçåö ñèñòåìû ïðîöåäóð. Òàêæå íåîáõîäèìî ñîñòàâèòü êîíòðîëüíûé ñïèñîê ïî óïàêîâêå. Ñî- òðóäíèêè, ó÷àñòâóþùèå â ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè, äîëæíû ïðîñòàâëÿòü ïîäïèñè è äàòû â ñîîòâåòñòâóþùèõ ÿ÷åé- êàõ ñòîëáöîâ «Óïàêîâàíî» è «Âîçâðàùåíî» â êîíòðîëüíîì ñïè- 86 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ñêå ïî óïàêîâêå. Îæèäàåòñÿ, ÷òî ïîñëå ïðîâåðêè ìàòåðèàëîâ, äîñòàâëåííûõ èç îôèñà íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ñâÿçíîé ïî øêîëå òàêæå ïðîñòàâèò äàòû è ïîäïèñè â ñîîòâåòñòâóþùèõ ÿ÷åéêàõ ñòîëáöà «Ïîëó÷åíî».  òàáë. 3.2 ïðåäñòàâëåíà êîïèÿ êîíòðîëüíîãî ñïèñêà, èñïîëüçîâàííîãî ïðè ïðîâåäåíèè íà- öèîíàëüíîé îöåíêè â ÞÀÐ. Дополнительный материал 3.2 Упаковка инструментария •Ниже приведены типовые действия по упаковке инструментария: •Разложить буклеты по 20 штук. •Перед упаковкой в конверты расположить буклеты по порядку. •Проверить количество экземпляров вручную, если количество буклетов подсчитывается с помощью механического устройства. •Добавить дополнительные тесты на случай непредвиденных обстоятельств (например, при тестировании дополнительных учащихся). •Использовать прочные, но недорогие упаковочные материалы (например, пластиковые конверты). •После упаковки каждого набора материалов описать содержимое каждо- го пакета; пусть упаковщики распишутся на листах. •Наклеить на каждый пакет ярлык с ясной и четкой надписью. •Наклеить цветной стикер или поставить отметку, чтобы указать на то, что упаковка завершена. •Наклеить ярлык на каждую картонную коробку по крайней мере с двух сто- рон. •Подготовить контрольный список по упаковке (см. табл. 3.2), чтобы админи- страторы тестов могли отмечать, что получили все необходимые материалы. •Составить по одному набору материалов для каждой школы. •Упаковать материалы по отдельному району в прочную картонную короб- ку или пакет. Источник: скомпилировано автором. ПОДГОТОВКА К ПРЕДЪЯВЛЕНИЮ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 87 Доставка Íàèáîëåå ýôôåêòèâíûå è ýêîíîìíûå ñïîñîáû äîñòàâêè è ñáî- ðà ìàòåðèàëîâ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå çàâèñÿò îò ìåñòíûõ óñëîâèé.  íåêîòîðûõ ñëó÷àÿõ ìàòåðèàëû äîñòàâëÿþò â íàäåæ- íûå öåíòðàëüíûå îôèñû (íàïðèìåð, â îôèñ ðàéîííîãî îðãàíà ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ èëè îôèñ ìåñòíîãî ïðàâèòåëüñòâåííîãî ó÷ðåæäåíèÿ), îòêóäà èõ çàáèðàþò àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðî- âàíèþ, èñïîëüçóÿ îáùåñòâåííûé òðàíñïîðò.  äðóãèõ ñëó÷àÿõ èñïîëüçóþò áåçîïàñíûå è íàäåæíûå ñèñòåìû äîñòàâêè: ìàòåðè- àëû äîñòàâëÿþò ïî äîìàøíåìó àäðåñó àäìèíèñòðàòîðîâ ïî òå- ñòèðîâàíèþ. Èíîãäà êîìàíäû àäìèíèñòðàòîðîâ åäóò â òðàíñ- ïîðòå ñ èíñòðóìåíòàðèåì, à çàòåì èõ âûñàæèâàþò âîçëå èõ øêîë âìåñòå ñî âñåìè íåîáõîäèìûìè ìàòåðèàëàìè. Руководство по предъявлению теста  öåëÿõ ýôôåêòèâíîñòè è îãðàíè÷åíèÿ êîëè÷åñòâà äîêóìåíòîâ, êîòîðûå äîëæíû âåñòè àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ, âñÿ êëþ÷åâàÿ èíôîðìàöèÿ î ñðîêàõ, ïîäãîòîâêå ó÷àùèõñÿ, óïà- êîâêå è âîçâðàòó òåñòîâ è àíêåò, à òàêæå èíñòðóêöèè ïî ïðåäú- ÿâëåíèþ äîëæíû áûòü îáúåäèíåíû â îäèí äîêóìåíò – ó÷åáíîå ðóêîâîäñòâî ïî ïðåäúÿâëåíèþ òåñòîâ. Èíñòðóêöèè, êîòîðûå çà÷èòûâàþò ó÷àùèìñÿ âñëóõ, äîëæíû áûòü îòïå÷àòàíû êðóïíûì è æèðíûì øðèôòîì. Ëèöî, íà êîòîðîå âîçëîæåíà îòâåòñòâåí- íîñòü çà îáó÷åíèå àäìèíèñòðàòîðîâ, äîëæåí ïðîñìîòðåòü âñå ó÷åáíîå ðóêîâîäñòâî âìåñòå ñ íèìè (õîòÿ áû ñ íåñêîëüêèìè èç íèõ) ïåðåä îôèöèàëüíûì îáó÷åíèåì. Íåçàâèñèìî îò òîãî íà- ñêîëüêî, êàê çàÿâëÿþò ñàìè àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ, îíè êâàëèôèöèðîâàíû äëÿ âûïîëíåíèÿ ýòèõ ôóíêöèé, îíè íå äîëæíû çàíèìàòüñÿ èçó÷åíèåì ðóêîâîäñòâà ñàìîñòîÿòåëüíî. Âî âòîðîé êíèãå «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé» ïðîöåññ ïî ñîñòàâëåíèþ ðóêî- âîäñòâ ïî ïðåäúÿâëåíèþ òåñòîâ îïèñàí áîëåå äåòàëüíî. 88 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Таблица 3.2 Контрольный список по упаковке Количество Наименование Упаковано Получено Возвращено 40 Буклеты для учащихся 40 Анкеты для учащихся 45 Карандаши 45 Ластики Дополнительные 5 буклеты Дополнительные 5 анкеты 45 Резиновые кольца Конверты с обратным 3 адресом Формы предъявления 2 тестов Формы наблюдения 1 за учащимися Источник: скомпилировано автором. Место для обучения Ìåñòî äëÿ îáó÷åíèÿ àäìèíèñòðàòîðîâ ïî òåñòèðîâàíèþ çàâèñèò îò ðàçìåðîâ ñòðàíû è îò êîëè÷åñòâà àäìèíèñòðàòîðîâ. Åñëè ýòî âîçìîæíî, îáó÷åíèå ëó÷øå âñåãî îñóùåñòâëÿòü â îäíîì èç öåíòðîâ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîãî îöåíèâàíèÿ.  ñòðàíàõ, çàíèìàþùèõ îáøèðíûå òåððèòîðèè, îáó÷åíèå ìîæíî îñóùåñò- âëÿòü â íåñêîëüêèõ öåíòðàõ. ÃËÀÂÀ 4 ÏÐÅÄÚßÂËÅÍÈÅ ÒÅÑÒΠ ØÊÎËÀÕ Â äàííîé ãëàâå îïèñàíà ðîëü àäìèíèñòðàòîðà ïî òåñòèðîâàíèþ. Òàêæå â íåé ðàññìàòðèâàþòñÿ ïðîáëåìû, êîòîðûå ÷àñòî âîçíèêàþò ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ, à òàêæå ïðîöåäóðû ïîâûøåíèÿ êà÷åñòâà ýòîãî ïðîöåññà. АДМИНИСТРАТОР ПО ТЕСТИРОВАНИЮ Àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ, íå ÿâëÿþùèéñÿ ñîòðóäíèêîì øêîëû, äîëæåí ïðèäåðæèâàòüñÿ òðàäèöèîííûõ ïðîöåäóð ïî ïîñåùåíèþ øêîë, âêëþ÷àÿ èíôîðìèðîâàíèå äèðåêòîðà øêîëû è åãî ñåêðåòàðÿ. Íåêîòîðûå ïðîåêòû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïðåäóñìàòðèâàþò îäíîâðåìåííîå ïðåäúÿâëåíèå òåñòà âî âñåõ îòîáðàííûõ øêîëàõ, êîòîðîå îáû÷íî îñóùåñòâëÿåòñÿ â òå÷å- íèå îäíîãî èëè äâóõ äíåé. Ïðè îñóùåñòâëåíèè äðóãèõ ïðî- åêòîâ ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ â òå÷åíèå êîðîòêîãî ïåðèîäà êóðñèðóþò èç îäíîé øêîëû â äðóãóþ.  ïîñëåäíåì ñëó÷àå îñîáîå âíèìàíèå íåîáõîäèìî óäåëèòü èíôîðìàöèîííîé áåçîïàñíîñòè ìàòåðèà- ëîâ è îáåñïå÷åíèþ òîãî, ÷òîáû øêîëû íå îáìåíèâàëèñü ìåæäó ñîáîé èíôîðìàöèåé ïî òåñòàì. Èñêóøåíèå ïîëó÷èòü èíôîðìà- 90 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ öèþ ïî òåñòàì äî èõ ïðåäúÿâëåíèÿ ìîæåò îêàçàòüñÿ îñîáåííî ñèëüíûì â ñèñòåìàõ îáðàçîâàíèÿ, ïðèäåðæèâàþùèõñÿ òðàäè- öèé òåñòèðîâàíèÿ â öåëÿõ ïðèíÿòèÿ âàæíûõ àäìèíèñòðàòèâíî- óïðàâëåí÷åñêèõ ðåøåíèé, òàê êàê â òàêèõ ñèòóàöèÿõ íåêîòîðûå ïðåïîäàâàòåëè ìîãóò îïàñàòüñÿ òîãî, ÷òî îíè èëè èõ øêîëû òàêæå ïîäâåðãàþòñÿ îöåíêå. Ïîäîáíàÿ ñèòóàöèÿ ìîæåò âîç- íèêíóòü äàæå òîãäà, êîãäà òåêñò ïåðâîãî ïèñüìà â øêîëó èëè èíôîðìàöèÿ ñðåäñòâ ìàññîâîé èíôîðìàöèè íåäâóñìûñëåííî ãîâîðèò î òîì, ÷òî áóäåò îöåíèâàòüñÿ ñèñòåìà îáðàçîâàíèÿ â öåëîì, à íå îòäåëüíûå ïðåïîäàâàòåëè èëè øêîëû. Åñëè àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ îòïðàâëÿþòñÿ â êàêîé-ëèáî ðåãèîí è ïðîâîäÿò òåñòèðîâàíèå â ðÿäå øêîë, ðàñïîëîæåííûõ â îäíîé è òîé æå ìåñòíîñòè, â òå÷åíèå îäíîé íåäåëè, îíè, êàê ïðàâèëî, ïåðåâîçÿò ñ ñîáîé òîëüêî òå ìàòå- ðèàëû, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàíû â òå÷åíèå îäíîãî äíÿ òåñòèðîâàíèÿ. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà îáåñïå÷èòü, ÷òîáû ó êàæäîãî àäìèíèñòðàòîðà ïî òåñòèðîâà- íèþ áûë òàéìåð (èëè äîñòóï ê òàéìåðó), ÷òîáû èñïîëüçîâàòü åãî ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ.  îäíîì èç ïðîåêòîâ ïî íàöèî- íàëüíîé îöåíêå, ãäå ýòîìó òðåáîâàíèþ íå óäåëèëè äîëæíîãî âíèìàíèÿ, ïî÷òè 50 % àäìèíèñòðàòîðîâ ïî òåñòèðîâàíèþ ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ, êàê îêàçàëîñü, áûëè ëèøåíû äîñòóïà êàê ê ðó÷íûì, òàê è ê íàñòåííûì ÷àñàì. Ðîëü àäìèíèñòðàòîðà ïî òåñòèðîâàíèþ ïîäðîáíî ðàññìàòðèâàåòñÿ âî âòîðîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé». Òàêæå â íåé îïèñàíû ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ èíñòðóêöèÿìè ïî òåñòàì, ñòåïåíüþ äîïóñòèìîé ïîìîùè ó÷àùèìñÿ, âðåìåííûìè ðàìêàìè è ìàòåðèàëàìè, ðàç- ðåøåííûìè äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ íà ìåñòå òåñòèðîâàíèÿ. Àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæåí îáåñïå÷èòü òà- êèå óñëîâèÿ, ÷òîáû ïðåïîäàâàòåëè íå ïîìîãàëè ó÷àùèìñÿ, à ó÷àùèåñÿ íå ñïèñûâàëè äðóã ó äðóãà îòâåòû è íå ïðîíîñèëè íåðàçðåøåííûå ìàòåðèàëû â ïîìåùåíèå äëÿ òåñòèðîâàíèÿ. ПРЕДЪЯВЛЕНИЕ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 91 Âîçìîæíîñòè ðàñïîëîæåíèÿ ïîñàäî÷íûõ ìåñò çàâèñÿò îò èìåþ- ùèõñÿ óñëîâèé â øêîëå. Ïåðåä òåñòèðîâàíèåì àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæåí ïðîâåðèòü: íåò ëè íà ïàðòàõ êíèã èëè äðóãèõ ìàòåðèàëîâ. Ïðîãðàììû íàöèîíàëüíîé îöåíêè ñ èñïîëüçîâàíèåì áîëåå îäíîãî âàðèàíòà òåñòîâ ñíèæàþò âîç- ìîæíîñòü ñïèñûâàíèÿ, òàê êàê â ýòîì ñëó÷àå ïðåäúÿâëÿåòñÿ òðåáîâàíèå, ÷òîáû ó÷àùèåñÿ, ñèäÿùèå ðÿäîì, âûïîëíÿëè ðàç- ëè÷íûå âàðèàíòû òåñòîâ. Форма наблюдения за учащимися Äèçàéí íàöèîíàëüíîé îöåíêè ñîäåðæèò îïèñàíèå òîãî, êàê ó÷àùèåñÿ áóäóò îòáèðàòüñÿ âíóòðè øêîëû. Åñëè ïðîöåäóðà îòáîðà ïðåäóñìàòðèâàåò, ÷òî â âûáîðêó äîëæåí áûòü âêëþ÷åí êàêîé-ëèáî îäèí êëàññ øêîëû, òî ïåðåä ïðåäúÿâëåíèåì òåñòîâ ýòîò êëàññ ìîæåò áûòü âûáðàí ëèáî öåíòðîì ïî ïðîâåäåíèþ íà- öèîíàëüíîé îöåíêè, ëèáî àäìèíèñòðàòîðîì ïî òåñòèðîâàíèþ, êîòîðîìó áûëè äàíû èíñòðóêöèè î òîì, êàêèì îáðàçîì îí äîë- æåí âûáèðàòü êëàññ. Åñëè äèçàéí îöåíêè ïðåäóñìàòðèâàåò, ÷òî âûáîðêà äîëæíà âêëþ÷àòü ó÷àùèõñÿ èç ðàçíûõ êëàññîâ øêîëû êàêîãî-ëèáî îäíîãî ýòàïà îáó÷åíèÿ, îïÿòü æå ïåðåä ïðåäúÿâëå- íèåì òåñòîâ ó÷àùèåñÿ ìîãóò áûòü îòîáðàíû ëèáî öåíòðîì ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ëèáî àäìèíèñòðàòîðîì ïî òåñòèðîâàíèþ, êîòîðîìó áûëè äàíû èíñòðóêöèè î òîì, êàêèì îáðàçîì èõ ñëåäóåò âûáèðàòü. Âî âðåìÿ ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðî- âàíèþ äîëæåí çàïîëíèòü ôîðìó íàáëþäåíèÿ çà ó÷àùèìèñÿ, äî- ñòàâëåííóþ â øêîëó âìåñòå ñ òåñòîâûìè áóêëåòàìè è àíêåòàìè. Èíôîðìàöèÿ èç ýòîé ôîðìû áóäåò ïîëåçíà íà ýòàïàõ ÷èñòêè äàííûõ è èõ àíàëèçà (íàïðèìåð, ïðè âçâåøèâàíèè äàííûõ). Èí- ôîðìàöèÿ, âíåñåííàÿ â ôîðìó íàáëþäåíèÿ, îáû÷íî âêëþ÷àåò: Ô.È.Î. âñåõ ó÷àùèõñÿ, ïðèñâîåííûå èì èäåíòèôèêàöèîííûå íîìåðà (ID), äàòó ðîæäåíèÿ, ïîë è îòìåòêè î ïðèñóòñòâèè íà ñåññèè òåñòèðîâàíèÿ è, ãäå ýòî íåîáõîäèìî, íà ñåññèè çàìåíû 92 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ (ñì. äîïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 4.1). Ïðè íåîáõîäèìîñòè ïðî- âåäåíèÿ áîëåå îäíîé ñåññèè òåñòèðîâàíèÿ ïðèñóòñòâèå ó÷à- ùåãîñÿ äîëæíî áûòü îòìå÷åíî äëÿ êàæäîé îòäåëüíîé ñåññèè òåñòèðîâàíèÿ. Ôîðìà, ïðèâåäåííàÿ â äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 4.1, òàê- æå ñîäåðæèò ñòîëáåö ïî èñêëþ÷åííûì ó÷àùèìñÿ. Èç âûáîðêè ìîãóò áûòü èñêëþ÷åíû ó÷àùèåñÿ, èìåþùèå èíâàëèäíîñòü; íåäàâíî ïðèáûâøèå èììèãðàíòû èëè ó÷åíèêè, íå âëàäåþùèå ÿçûêîì, íà êîòîðîì íàïèñàí òåñò, íà òîì îñíîâàíèè, ÷òî èõ îöåíèâàíèå ìîæåò îêàçàòüñÿ íåñïðàâåäëèâûì äëÿ íèõ. Ôîðìà òàêæå ñîäåðæèò ñòîëáåö ïî âûáûâøèì èç øêîëû ó÷àùèìñÿ, òî åñòü ïî ó÷àùèìñÿ, âîøåäøèì â ñïèñîê ïîïóëÿöèè, êîòîðûé áûë ñêîìïèëèðîâàí â íà÷àëå ó÷åáíîãî ãîäà, íî âïîñëåäñòâèè ïîêèíóâøèì øêîëó. Дополнительный материал 4.1 Форма наблюдения за учащимися Название школы: ________________________________________ ID школы ID класса Название класса Уровень обучения Ф.И.О. ID Дата Пол Исключен Выбыл Сессия Сессия учащегося учащегося рождения замены Источник: скомпилировано автором. ПРЕДЪЯВЛЕНИЕ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 93 Возврат инструментария Àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæåí îáåñïå÷èòü, ÷òîáû âñå òåñòû è àíêåòû, èñïîëüçîâàííûå è íåèñïîëüçîâàííûå, íàõîäè- ëèñü â ïîëíîé ñîõðàííîñòè è áûëè âîçâðàùåíû â öåíòð ïî ïðî- âåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ýòîò øàã âàæåí, òàê êàê çàäàíèÿ èëè òåñòû â ïîëíîì îáúåìå, êàê ýòî èíîãäà áûâàåò, ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû ïðè ïðîâåäåíèè ñëåäóþùåé íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Íî åñëè êòî-òî èç ïðåïîäàâàòåëåé è ó÷àùèõñÿ áóäåò çàðàíåå èìåòü äîñòóï ê ýòèì çàäàíèÿì, äîñòîâåðíîñòü ñëåäóþùåé íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò îêàçàòüñÿ ïîä óãðîçîé. Ëèñòû áóìàãè è ÷åðíîâè- êè, èñïîëüçîâàííûå ó÷àùèìèñÿ âî âðåìÿ òåñòèðîâàíèÿ, òàêæå äîëæíû áûòü îòïðàâëåíû â îôèñ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Àäìè- íèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæíû ïîëó÷èòü èíñòðóêöèþ ïî óïàêîâêå ìàòåðèàëîâ (ñì. äîïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 3.2). Ïðè âîçâðàòå ìàòåðèàëîâ, ñêîðåå âñåãî, áóäóò èñïîëüçîâàíû òå æå ìåòîäû, ÷òî è ïðè äîñòàâêå èíñòðóìåíòàðèÿ â øêîëû. Òàêæå íåîáõîäèìî ñîñòàâèòü ÷åòêèå èíñòðóêöèè ïî îðãà- íèçàöèè âîçâðàòà èíñòðóìåíòàðèÿ èç øêîë â öåíòð ïî ïðîâå- äåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ñëåäóåò îáåñïå÷èòü äîñòàòî÷íî îáøèðíîå ïðîñòðàíñòâî, ÷òîáû ïîìåñòèòü âñå âîçâðàùåííûå ìàòåðèàëû. Âîçâðàùåííûé èíñòðóìåíòàðèé äîëæåí áûòü ðàñ- ñîðòèðîâàí è ïîìåùåí íà ïîëêè ñ ÿñíûìè ÿðëûêàìè. Òåñòû è àíêåòû äîëæíû õðàíèòüñÿ òàê, ÷òîáû èõ ìîæíî áûëî ëåãêî íàéòè äëÿ ââîäà è ÷èñòêè äàííûõ. Âñå âîçâðàùåííûå ìàòåðèà- ëû äîëæíû áûòü âíåñåíû â êíèãó ïî âîçâðàòó ìàòåðèàëîâ èëè â êîìïüþòåðíóþ áàçó äàííûõ (à íå íà ëèñòêå áóìàãè). ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ, СВЯЗАННЫЕ С ПРЕДЪЯВЛЕНИЕМ ТЕСТОВ Ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ ïðåäúÿâëåíèåì òåñòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, êàê ïðàâèëî, ìåíÿþòñÿ â çàâèñèìîñòè îò ñòðàíû êàê ïî õàðàêòåðó, òàê è ïî ìàñøòàáàì. ×åì ñåðüåçíåå ïðîáëåìà, òåì ñèëüíåå îíà ïîäðûâàåò îñíîâû íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Êî- 94 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ñ ñàìîãî íà÷àëà ñëåäèòü çà òåì, ÷òîáû îòîáðàííûå øêîëû îêàçàëèñü èìåííî òåìè øêîëàìè, ó÷àùèåñÿ êîòîðûõ ó÷àñòâóþò â îöåíêå. Ê ïðèìåðó, ñòàëî èçâåñòíî, ÷òî â îäíîé ñòðàíå, óæå ïîñëå òîãî êàê áûëà ñôîðìèðîâàíà íàöèîíàëüíàÿ âûáîðêà, äîëæíîñòíûå ëèöà ðåãèîíàëüíûõ îðãàíîâ îáðàçîâàíèÿ íàñòàèâàëè íà òîì, ÷òîáû â îêîí÷àòåëüíîé âûáîðêå áûëè ïðåäñòàâëåíû øêîëû èç äðóãèõ ïîëèòè÷åñêèõ èçáèðàòåëüíûõ ó÷àñòêîâ. À íåêîòîðûå êîìàíäû, ïîñëå òîãî êàê îíè îáðàòèëèñü ê íàöèîíàëüíûì èñ- òî÷íèêàì äàííûõ â öåëÿõ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê, îáíàðóæèëè «øêîëû-ïðèçðàêè» (ôèêòèâíûå øêîëû). Àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ è ñâÿçíîé ïî øêîëå äîëæíû óñòàíîâèòü, ÷òî ó÷à- ùèåñÿ, âûïîëíÿþùèå òåñòû, – ýòî äåéñòâèòåëüíî òå ó÷àùèåñÿ, êîòîðûå áûëè îòîáðàíû äëÿ ó÷àñòèÿ â îöåíêå. Ñïèñêè øêîë èëè äàííûå èç ñïèñêîâ ìîãóò îêàçàòüñÿ ðàçäóòûìè, îñîáåííî â óñëîâèÿõ, êîãäà ðàñïðåäåëåíèå øêîëüíûõ ãðàíòîâ ïðîèçâî- äèòñÿ íà îñíîâå çàïèñè ó÷àùèõñÿ â øêîëó. Òàêæå íå ÿâëÿåòñÿ ÷åì-òî íåîáû÷íûì, åñëè ïðåïîäàâàòåëè èñïûòûâàþò æåëàíèå çàìåíèòü ó÷àùèõñÿ, íà îñíîâàíèè òîãî, ÷òî â âûáîðêó ïîïàëè òîëüêî ñàìûå ñëàáûå ó÷åíèêè. Ïîìèìî ïåðå÷èñëåííûõ âûøå ñèòóàöèé, ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ âîçíèêàëè ñëåäóþùèå ïðîáëåìû:  óêàçàííûå äàòû òåñòèðîâàíèÿ ðàñõîäèëèñü ñ ôàêòè÷åñêèìè äàòàìè òåñòèðîâàíèÿ â øêîëàõ;  ó÷àùèåñÿ, âûïîëíèâøèå ïåðâûé ðàçäåë òåñòà, óõîäèëè èç øêîëû äî âûïîëíåíèÿ âòîðîãî ðàçäåëà òåñòà;  ïðåïîäàâàòåëè è ó÷àùèåñÿ îïàçäûâàëè íà òåñòèðîâàíèå;  ïðåïîäàâàòåëè è äàæå äèðåêòîðà øêîë íàñòàèâàëè íà òîì, ÷òî îíè äîëæíû îñòàâàòüñÿ â êëàññå, ïîêà ó÷àùèåñÿ âûïîë- íÿþò òåñò;  íå áûëî ïðåäóñìîòðåíî äîñòàòî÷íîãî êîëè÷åñòâà ïîñàäî÷- íûõ ìåñò äëÿ ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòà;  âðåìåííûå ðàìêè íå ñîáëþäàëèñü; ПРЕДЪЯВЛЕНИЕ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 95  àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ èëè äðóãèå ëèöà ïîìî- ãàëè ó÷àùèìñÿ;  ó÷àùèåñÿ ñïèñûâàëè îòâåòû. Низкий уровень участия Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà òðåáóåò âûñîêîãî óðîâíÿ ó÷àñòèÿ â òå- ñòèðîâàíèè. Ýòî íåîáõîäèìî äëÿ ïîëó÷åíèÿ äîñòîâåðíîé èí- ôîðìàöèè ïî ó÷åáíûì äîñòèæåíèÿì â äàííîé ñèñòåìå îáðàçî- âàíèÿ. Ê ïðèìåðó, ïðè ïðîâåäåíèè ñâîèõ èññëåäîâàíèé Ìåæ- äóíàðîäíàÿ àññîöèàöèÿ ïî ýâàëþàöèè îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòè- æåíèé (IEA) òðåáóåò, ÷òîáû â îöåíêå ïðèíÿëî ó÷àñòèå íå ìå- íåå 85 % êàê øêîë, òàê è ó÷àùèõñÿ èëè ÷òîáû êîìáèíèðîâàí- íàÿ íîðìà (ïðîèçâåäåíèå ÷èñëà ó÷àñòâóþùèõ øêîë è ÷èñëà ó÷à- ùèõñÿ) ñîñòàâèëà 75 % (ñì. ÷àñòü 4). IEA òàêæå óñòàíîâèëà âåðõ- íèé ïîðîã èñêëþ÷åíèÿ (â ñâÿçè ñ óäàëåííûì ðàñïîëîæåíèåì øêîëû èëè èíâàëèäíîñòüþ ó÷àùèõñÿ) â ðàçìåðå 5 % îò ïëàíè- ðóåìîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè.  îäíîé èç ñòðàí äëÿ óñèëåíèÿ æå- ëàíèÿ øêîë ñîòðóäíè÷àòü ïîñëå äàòû òåñòèðîâàíèÿ áûëè ïðî- âåäåíû ñåññèè äîïîëíèòåëüíîãî òåñòèðîâàíèÿ äëÿ îöåíêè ó÷à- ùèõñÿ, íå ïðèñóòñòâîâàâøèõ íà ïîñëåäíåé ñåññèè òåñòèðîâà- íèÿ. Ýòîò îïûò ïîäñêàçàë, ÷òî ó÷àùèåñÿ è øêîëû áîëåå ñêëîí- íû ê ñîòðóäíè÷åñòâó, åñëè îñîçíàþò, ÷òî àäìèíèñòðàòîðû ïî òåñòèðîâàíèþ áóäóò âîçâðàùàòüñÿ â øêîëó äî òåõ ïîð, ïîêà íå áóäóò ïðîòåñòèðîâàíû âñå îòîáðàííûå ó÷àùèåñÿ. ГАРАНТИИ КАЧЕСТВА Äëÿ ìîíèòîðèíãà êà÷åñòâà ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ ïîñëå çà- âåðøåíèÿ ðàáîòû â îòäåëüíîé øêîëå àäìèíèñòðàòîð ïî òå- ñòèðîâàíèþ äîëæåí çàïîëíèòü ôîðìó ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ (ñì. äîïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 4.2). Äàííàÿ ôîðìà ñîäåðæèò äàííûå î ñòåïåíè ñîáëþäåíèÿ ñîîòâåòñòâóþùèõ ïðîöåäóð ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòîâ. 96 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Дополнительный материал 4.2 Форма предъявления тестов Для каждой сессии тестирования должна быть заполнена отдельная форма. Ф.И.О. администратора по тестированию: ______________________________ ID школы: ______________________________________________________________ Наименование школы: __________________________________________________ Наименование класса: _________________________________________________ Связной по школе: _____________________________________________________ Оригинальная сессия тестирования: ____________________________________ Сессия замены (в случае проведения): _________________________________ Дата тестирования: ____________________________________________________ Время тестирования: Время начала Время завершения Описание Предъявление материалов тестирования Сессия тестирования 1 Сессия тестирования 2 Сессия тестирования 3 Сессия тестирования 4 Возникали ли во время сессии какие-либо инциденты или необычные об- стоятельства? НЕТ _______________ ДА ________________ Подробное описание ________________________________________________________________________ Возникали у учащихся какие-либо особые проблемы с тестированием (на- пример, тесты были слишком трудны; было отведено недостаточно времени; возникали проблемы, связанные с языком; появлялась усталость; инструкции были непонятными)? НЕТ _______________ ДА ________________ Подробное описание ________________________________________________________________________ Возникали ли какие-либо проблемы в связи с материалами тестирования (например, наличие опечаток, ошибок, пустых страниц; использован не тот язык; имеются упущения в формах наблюдения за учащимися; количество тестов или анкет было недостаточным)? НЕТ _______________ ДА ________________ Подробное описание ________________________________________________________________________ Источник: TIMSS, 1998. Перепечатано с разрешения владельца авторских прав. ПРЕДЪЯВЛЕНИЕ ТЕСТОВ В ШКОЛАХ 97 ×òîáû óäîñòîâåðèòüñÿ â òîì, ÷òî òåñòèðîâàíèå îñóùåñòâëÿ- åòñÿ â ñîîòâåòñòâèè ñ ïðåäïèñàííûìè ïðîöåäóðàìè, â õîäå ðåà- ëèçàöèè ìíîãèõ ïðîåêòîâ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå íàçíà÷àëàñü íåáîëüøàÿ ãðóïïà íàáëþäàòåëåé ïî êîíòðîëþ êà÷åñòâà, äåëàâ- øèõ íåîæèäàííûå âèçèòû â øêîëû. Êàæäûé àäìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ äîëæåí çíàòü î âîçìîæíîñòè íåîæèäàííîãî âèçè- òà, îäíàêî íà äåëå íàáëþäàòåëè ïîñåùàþò ëèøü 10–20 % øêîë. Ïåðñîíàë, îáåñïå÷èâàþùèé êîíòðîëü êà÷åñòâà, äîëæåí õîðîøî ðàçáèðàòüñÿ â öåëÿõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, äèçàéíå ôîðìèðîâà- íèÿ âûáîðêè è åãî âàæíîñòè, ðîëè êîîðäèíàòîðà øêîëû è àäìè- íèñòðàòîðà ïî òåñòèðîâàíèþ, ñîäåðæàíèè òåñòîâ è àíêåò è âå- äåíèè çàïèñåé íàáëþäåíèÿ çà êëàññíûìè êîìíàòàìè. Îí äîë- æåí áûòü îáó÷åí òîìó, êàê íàíîñèòü âèçèòû, ÷òîáû íå ìåøàòü ñàìîé îöåíêå. Íàáëþäàòåëè äîëæíû çàïîëíèòü ôîðìó îá óñëî- âèÿõ ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ è î äðóãèõ óñëîâèÿõ â êàæäîé øêîëå, êîòîðóþ îíè ïîñåòèëè.  äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 4.3 îïèñà- íû äåéñòâèÿ, â îòíîøåíèè êîòîðûõ âåäóòñÿ çàïèñè â ôîðìàõ äëÿ Ìåæäóíàðîäíîãî èññëåäîâàíèÿ ïî îöåíêå êà÷åñòâà ìàòåìàòè÷å- ñêîãî è åñòåñòâåííîíàó÷íîãî îáðàçîâàíèÿ (TIMSS). Дополнительный материал 4.3 Примеры вопросов для наблюдателей по обеспечению качества TIMSS 1. Подготовительные действия администратора по тестированию Убедился ли администратор в получении достаточного количества тестовых буклетов? Были ли целыми все печати, проставленные на тестовых буклетах, в момент раздачи? Было ли предоставлено достаточное пространство для учащихся, чтобы они могли, не отвлекаясь, выполнять тесты? Имелся ли у администратора по тестированию секундомер или таймер? Имел ли администратор по тестированию достаточный запас карандашей и других материалов? (см. окончание) 98 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Дополнительный материал 4.3 (окончание) 2. Действия во время сессии тестирования Точно ли следовал администратор по тестированию сценарию, предусмо- тренному для администраторов по тестированию: а) при подготовке учащих- ся; б) при раздаче материалов; в) в начале тестирования? Правильно ли отметил администратор по тестированию присутствующих учащихся? Было ли тестирование завершено в отведенное для него время? Собрал ли администратор по тестированию тестовые буклеты у каждого учащегося? 3. Общие впечатления Перемещался ли администратор по тестированию по классу во время сессии тестирования, чтобы удостовериться, что учащиеся выполняют правильные варианты тестов и правильно себя ведут? Правильно ли, по вашему мнению, администратор по тестированию справ- лялся с вопросами учащихся? Заметили ли вы какие-либо свидетельства того, что учащиеся пытались нарушить правила по выполнению тестов (например, списывали ответы у учащихся, сидящих рядом)? 4. Вопросы для интервью со школьным координатором Получили ли вы правильное количество инструментария? Быстро ли реагировал национальный координатор на ваши вопросы и проб- лемы? Удалось ли вам собрать заполненные анкеты для преподавателей до предъ- явления тестов? Были ли вы удовлетворены помещением для тестирования (комнатой для тестирования)? Возникало ли у вас подозрение, что в вашей школе потребуется провести дополнительные сессии? Получали ли учащиеся особые указания, мотивирующее общение или сти- мулы, направленные на то, чтобы подготовить их к оценке? Давали ли учащимся какую-либо возможность практиковаться, отвечая на вопросы, подобные тем, что были использованы в тестах, до сессии тести- рования? Источник: TIMSS, 1998. Перепечатано с разрешения владельца авторских прав. ÃËÀÂÀ 5 ÄÀËÜÍÅÉØÈÅ ÇÀÄÀ×È Â ÏÐÅÄÚßÂËÅÍÈÈ ÒÅÑÒΠ äàííîé ãëàâå ðàññìàòðèâàþòñÿ çàäà÷è, êîòîðûå íåîáõîäèìî âûïîëíèòü ïîñëå ïðåäúÿâëåíèÿ èíñòðó- ìåíòàðèÿ â øêîëàõ è èõ âîçâðàùåíèÿ â öåíòð ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, à èìåííî: îöåíèâàíèå ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ, ðåãèñòðàöèÿ äàííûõ, àíàëèç äàííûõ è ñîñòàâ- ëåíèå îò÷åòîâ. ОЦЕНИВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ Íåêîòîðûå ïðîãðàììû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïðåäóñìàòðèâàþò èñêëþ÷èòåëüíîå èñïîëüçîâàíèå çàäàíèé ñ ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì; â ýòîì ñëó÷àå áëàíêè äëÿ îòâåòîâ èíîãäà îáðàáàòûâàþò ïóòåì ýëåêòðîííîãî ñêàíèðîâàíèÿ. Äðó- ãèå ïðîãðàììû ïî îöåíêå ïðåäóñìàòðèâàþò èñïîëüçîâàíèå êîìáèíàöèè çàäàíèé ñ ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì è çàäàíèé ñ êîíñòðóèðóåìûì îòâåòîì.  ýòîì ñëó÷àå îöåíèâàíèå âñåõ çà- äàíèé ïðîèçâîäèòñÿ âðó÷íóþ, à ýòî îçíà÷àåò, ÷òî ýòîò ïðîöåññ ïîòðåáóåò çíà÷èòåëüíûõ âðåìåííûõ çàòðàò. Åñëè â òåñò áûëî âêëþ÷åíî áîëåå îäíîãî âèäà çàäàíèé, íå- îáõîäèìî îïðåäåëèòü ïîðÿäîê îöåíèâàíèÿ èëè ìàðêèðîâêè îò- âåòîâ ïî çàäàíèÿì. Íåçàâèñèìî îò ìåòîäà, êîòîðûé áóäåò èñ- 100 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïîëüçîâàí, îöåíèâàíèå ðåçóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ òåñòîâ ó÷à- ùèìèñÿ èç îäíîãî ðåãèîíà (øòàòà èëè îáëàñòè) îáû÷íî çàâåð- øàåòñÿ ïðåæäå, ÷åì êîìàíäà ïî îöåíèâàíèþ ïåðåõîäèò ê îöå- íèâàíèþ ðåçóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ òåñòîâ ó÷àùèìèñÿ èç äðóãî- ãî ðåãèîíà.  èäåàëå â ïîìåùåíèè, èñïîëüçóåìîì äëÿ îöåíè- âàíèÿ, äîëæíû íàõîäèòüñÿ òîëüêî ìàòåðèàëû èç îäíîãî ðåãè- îíà. Ïî çàâåðøåíèè ðàáîòû ïî îäíîìó ðåãèîíó îöåíåííûå òå- ñòû ìîãóò áûòü îòïðàâëåíû äëÿ ââîäà äàííûõ. Íàáëþäåíèå çà êîëè÷åñòâîì èíñòðóìåíòàðèÿ, îöåíèâà- åìîãî âðó÷íóþ èëè ââîäèìîãî â áàçó äàííûõ ýëåêòðîííûìè ìåòîäàìè â òå÷åíèå îäíîãî ÷àñà, ïîçâîëèò ïðèáëèçèòåëüíî îöåíèòü, ñêîëüêî âðåìåíè çàéìåò âåñü ïðîöåññ. Ýòî òàêæå ìîæåò ñïîñîáñòâîâàòü ïîëó÷åíèþ ðàçóìíîé îöåíêè ñòîèìî- ñòè ðàáîò. Ïðîñòàÿ ôîðìà (òàêàÿ êàê: ôîðìà, ïðèâåäåííàÿ â äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 5.1 â êà÷åñòâå ïðèìåðà) ìîæåò îêàçàòüñÿ âåñüìà ïîëåçíîé äëÿ íàáëþäåíèÿ çà ñêîðîñòüþ è òî÷íîñòüþ, êîãäà îöåíèâàþòñÿ ðåçóëüòàòû âûïîëíåíèÿ âñåõ òåñòîâ èç îäíîé øêîëû. Дополнительный материал 5.1 Форма отслеживания инструментария Название школы: ______________________________________________________ Номер школы: _________________________________________________________ Число заданий инструментария А: ______________________________________ Число заданий инструментария Б: ______________________________________ Время начала: _________________________________________________________ Время завершения: ____________________________________________________ Ф.И.О. и код сотрудника, оценивавшего тесты: ________________________________________________________________________ Ф.И.О. и код специалиста по контролю качества: _______________________________________________________________________ Источник: скомпилировано автором. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 101 Использование руководства по оцениванию Êîìàíäà ïî ðàçðàáîòêå òåñòîâ äîëæíà ïîäãîòîâèòü ðóêîâîäñòâî ïî îöåíèâàíèþ çàäàíèé. Ðóêîâîäñòâî ïî îöåíèâàíèþ (èëè ïî ìàðêèðîâêå îòâåòîâ ïî çàäàíèÿì) çàäàíèé ñ êîíñòðóèðóåìûì îòâåòîì äîëæíî ÷åòêî îïðåäåëÿòü äîïóñòèìûå è íåäîïóñòèìûå âèäû îòâåòîâ. Îäíàêî, âîçìîæíî, ïîñëå ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ â ðóêîâîäñòâî áóäåò íåîáõîäèìî âíåñòè íåáîëüøèå èçìåíåíèÿ, òàê êàê íåêîòîðûå ó÷àùèåñÿ ìîãëè äàòü îòâåòû, êîòîðûå íå áûëè ïðåäóñìîòðåíû íà ýòàïå ðàçðàáîòêè òåñòîâ.  ýòîì ñëó÷àå âíåñåíèå èçìåíåíèé â ðóêîâîäñòâî íå äîëæíî áûòü îñòàâëåíî íà óñìîòðåíèå ñîòðóäíèêîâ, çàíèìàþùèõñÿ îöåíèâàíèåì ðå- çóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ òåñòîâ èëè ââîäîì äàííûõ â êîìïüþòåð. Îêîí÷àòåëüíîå ðåøåíèå î òîì, ìîãóò ëè íåîæèäàííûå îòâåòû íà çàäàíèÿ ñ êîíñòðóèðóåìûì îòâåòîì ñ÷èòàòüñÿ äåéñòâèòåëü- íûìè, äîëæíà ïðèíÿòü êîìàíäà ïî ðàçðàáîòêå òåñòîâ. Ðóêîâîä- ñòâî ïî îöåíèâàíèþ äîëæíî áûòü ïðèâåäåíî â îêîí÷àòåëüíóþ ôîðìó äî íà÷àëà îöåíèâàíèÿ è ïðåäñòàâëåíî íà âñåõ ÿçûêàõ, èñïîëüçóåìûõ â íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Íà CD-äèñêå, ïðèëîæåí- íîì êî âòîðîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé», ïðèâåäåíû îáðàçöû ðóêîâîäñòâ ïî îöåíèâàíèþ çàäàíèé. Оценивание Ïåðñîíàë ïî îöåíèâàíèþ ðåçóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ çàäàíèé è ââîäó äàííûõ äîëæåí èìåòü â ðàñïîðÿæåíèè äîñòàòî÷íî áîëüøîå ïðîñòðàíñòâî, ÷òîáû ðàáîòàòü â êîìôîðòíûõ óñëî- âèÿõ. Ñ ó÷åòîì áîëüøèõ îáúåìîâ ìàòåðèàëà äëÿ îáðàáîòêè è âî èçáåæàíèå âîçíèêíîâåíèÿ áåñïîðÿäêà â ïîìåùåíèè äëÿ îáðàáîòêè ìàòåðèàëà âàæíî óñòàíîâèòü ÷åòêóþ ñèñòåìó îá- ðàùåíèÿ ñ èíñòðóìåíòàðèåì. Îáíàðóæåíî, ÷òî ðàñïîëîæåíèå ñîòðóäíèêîâ â ðÿä (òàê, ÷òîáû îíè ñèäåëè áîê î áîê), íàèáîëåå ýôôåêòèâíî äëÿ ðàáîòû; ýòî ïîçâîëÿåò èçáåæàòü èçëèøíåé 102 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ áîëòîâíè âî âðåìÿ îöåíèâàíèÿ. Êðîìå òîãî, ýòî ïîìîãàåò îò- äåëüíûì ñîòðóäíèêàì, çàíèìàþùèìñÿ îöåíèâàíèåì äàííûõ, ïðîÿñíèòü íåêîòîðûå âîïðîñû ñ êîëëåãàìè.  ïîìåùåíèè äëÿ îöåíèâàíèÿ äîëæíî íàõîäèòüñÿ äîñòàòî÷íîå êîëè÷åñòâî ñòîëîâ è êîðîáîê äëÿ óïàêîâêè òåñòîâ ïîñëå îöåíèâàíèÿ, ÷òîáû èõ ìîæíî áûëî îòïðàâèòü äàëüøå äëÿ ââîäà äàííûõ. Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð íåñåò îêîí÷àòåëüíóþ îò- âåòñòâåííîñòü çà êà÷åñòâî îöåíèâàíèÿ çàäàíèé. Îí äîëæåí ðàçðàáîòàòü ïðîöåäóðó ïî êîíòðîëþ êà÷åñòâà äëÿ îáåñïå÷å- íèÿ òî÷íîñòè è ïîñëåäîâàòåëüíîñòè îöåíèâàíèÿ. Ïðîöåäóðà äîëæíà âêëþ÷àòü ïîâòîðíîå îöåíèâàíèå âûáîðêè òåñòîâ, ðàçìåð êîòîðîé ìîæåò âàðüèðîâàòüñÿ îò îäíîé ïðîãðàììû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ê äðóãîé.  íåêîòîðûõ ñëó÷àÿõ âåäóùèå ñïåöèàëèñòû ïî îöåíèâàíèþ ïðîâåðÿëè 50 % òåñòîâûõ áóêëåòîâ, òîãäà êàê â äðóãèõ ñëó÷àÿõ ýòîò ïîêàçàòåëü ñîñòàâëÿë ëèøü 10 %. Ôàêòîðû, êîòîðûå ðàññìàòðèâàþòñÿ ïðè îïðåäåëåíèè ðàçìåðà âûáîðêè äëÿ êîíòðîëÿ êà÷åñòâà, âêëþ- ÷àþò: îïûò ñîòðóäíèêîâ ïî îöåíèâàíèþ äàííûõ, êîëè÷åñòâî îöåíèâàåìûõ ó÷àùèõñÿ, âðåìåííûå îãðàíè÷åíèÿ è îáúåì áþäæåòà. Îòâåòû íà òåñòîâûå çàäàíèÿ, îöåíèâàåìûå ñ ïî- ìîùüþ êîìïüþòåðà, ìîãóò ââîäèòüñÿ äâàæäû ñ ïîñëåäóþùèì ñðàâíåíèåì ðåçóëüòàòîâ.  õîäå îäíîé èç ïðîãðàìì ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ñîòðóäíèêè ïðîñòàâëÿëè îöåíêè ïî çàäàíèÿì ñ ìíî- æåñòâåííûì âûáîðîì â òåñòîâûå áóêëåòû, à ïðè îöåíèâàíèè çàäàíèé ñ êîíñòðóèðóåìûì îòâåòîì áûëî ïðîâåðåíî 100 % çà- äàíèé.  õîäå ðåàëèçàöèè äðóãîé ïðîãðàììû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïðîñòàâëÿëè íà îòäåëüíûõ êîíòðîëüíûõ ëèñòàõ, à çàòåì êîëëåãè ìàðêèðîâàëè îòâåòû ïî òåì æå çàäàíè- ÿì, íå çíàÿ îöåíîê ïðåäûäóùèõ ñîòðóäíèêîâ ïî îöåíèâàíèþ. Çàòåì äâå îöåíêè ñðàâíèâàëè, à ðàñõîæäåíèÿ óñòðàíÿëè. Êîíò- ðîëüíûé ëèñò òàêæå ïîìîã âûÿâèòü îòäåëüíûõ ñîòðóäíèêîâ, ðåãóëÿðíî ñîâåðøàâøèõ ñåðüåçíûå îøèáêè ïðè îöåíèâàíèè ðåçóëüòàòîâ âûïîëíåíèÿ òåñòîâ. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 103 Íåîáõîäèìî ïðåäóñìîòðåòü ïåðåðûâû â ðàáîòå ñîòðóä- íèêîâ, òàê êàê êà÷åñòâî îöåíèâàíèÿ è ââîäà äàííûõ ìîæåò ïîñòðàäàòü, åñëè ñïåöèàëèñòû ïî îöåíèâàíèþ áóäóò óñòàâàòü è ñòàíîâèòüñÿ ðàññåÿííûìè. Òàêæå èì íåîáõîäèìî ïðåäî- ñòàâèòü îñâåæàþùèå íàïèòêè è çàêóñêó.  õîäå îäíîé èç ïðî- ãðàìì ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ãîñóäàðñòâåííûå ñïåöèàëèñòû ïî îöåíèâàíèþ óãðîæàëè çàáàñòîâêîé íà òîì îñíîâàíèè, ÷òî èì íå äàâàëè åäû â ïåðåðûâàõ ìåæäó îñíîâíûìè ïðèåìàìè ïèùè. Èíîãäà, åñëè çàäàíèÿ ñ ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì îöåíèâà- þòñÿ âðó÷íóþ, ñïåöèàëèñòû ïî îöåíèâàíèþ ìîãóò îêàçàòüñÿ íå â ñîñòîÿíèè ðàçîáðàòü èëè ïîíÿòü íåêîòîðûå îòâåòû èëè ìîãóò ñòîëêíóòüñÿ ñ äâîéíûì îòâåòîì íà íåêîòîðûå çàäàíèÿ. Âìåñòî òîãî ÷òîáû îñòàâëÿòü ðåøåíèå ïîäîáíûõ ïðîáëåì äî íà÷àëà ïðîöåññà ââîäà äàííûõ, ñîòðóäíèêè ïî îöåíèâàíèþ äîëæíû ðåøèòü ýòè ïðîáëåìû è çàïèñàòü ñâîè ðåøåíèÿ.  ñëó÷àå åñëè îáùåå ñîãëàñèå òàê è íå áûëî äîñòèãíóòî, îêîí÷àòåëüíîå ðå- øåíèå äîëæåí ïðèíÿòü âåäóùèé ñïåöèàëèñò ïî îöåíèâàíèþ. Åñëè çàäàíèÿ ñî ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì îöåíèâàþòñÿ ñ ïî- ìîùüþ êîìïüþòåðà, ïðîöåäóðû ïî ïðèíÿòèþ ðåøåíèé ïî äâóñìûñëåííûì îòâåòàì äîëæíû áûòü âñòðîåíû â ïðîãðàììó ïî îöåíèâàíèþ. РЕГИСТРАЦИЯ ДАННЫХ Òùàòåëüíûé è âíèìàòåëüíûé ïîäõîä ê ââîäó äàííûõ ïîìîãàåò ñîêðàòèòü âðåìåííûå çàòðàòû íà ÷èñòêó äàííûõ è èñïðàâëåíèå îøèáîê.  äàííîì ðàçäåëå ðàññìàòðèâàþòñÿ îáùèå ïðèíöèïû ïî èñïîëüçîâàíèþ îáîðóäîâàíèÿ è ïåðñîíàëà äëÿ ââîäà äàííûõ, à òàêæå ïî îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà, ÷èñòêå äàííûõ è õðàíåíèþ äàííûõ. Ïðîöåäóðû ïî ÷èñòêå äàííûõ è óïðàâëåíèþ èìè ïîäðîáíî îïèñàíû â òðåòüåé ÷àñòè äàííîé êíèãè (ñì. òàêæå: TIMSS, 1998). 104 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Оборудование для занесения данных Ïðè ïëàíèðîâàíèè çàíåñåíèÿ äàííûõ íåîáõîäèìî ó÷èòûâàòü äîñòóïíûé áþäæåò è ñðîêè, ê êîòîðûì äîëæíû áûòü ïîëó÷åíû äàííûå. Îïðåäåëåíèå âðåìåííûõ çàòðàò íà ââîä è ïðîâåðêó äàííûõ ïî êàæäîìó òåñòó (íàïðèìåð, ïî îäíîìó òåñòîâîìó áóêëåòó ïî ìàòåìàòèêå è îäíîìó òåñòîâîìó áóêëåòó ïî ÿçûêó) è ïî êàæäîé àíêåòå (íàïðèìåð, ïî àíêåòàì äëÿ ó÷àùèõñÿ è ïðå- ïîäàâàòåëåé) ïîìîæåò ïðèáëèçèòåëüíî îöåíèòü, ñêîëüêî ñî- òðóäíèêîâ äëÿ ââîäà äàííûõ íåîáõîäèìî çàäåéñòâîâàòü, ÷òîáû âûïîëíèòü çàäà÷ó â ñðîê. Ïîñëå îïðåäåëåíèÿ ÷èñëåííîñòè íåîáõîäèìîãî ïåðñîíàëà äëÿ êàæäîãî ñîòðóäíèêà ïî ââîäó äàííûõ, à òàêæå äëÿ êàæäîãî íàáëþäàòåëÿ äîëæíî áûòü âûäåëåíî ïî îäíîìó êîìïüþòåðó.  èäåàëå êîìïüþòåðû äîëæíû áûòü ïîäñîåäèíåíû ê îáùåé ñåòè. Íåêîòîðûå êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè èñïîëüçóþò çàêàçíîå ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ ââîäà äàííûõ (íàïðèìåð, Ìåæäóíàðîäíàÿ àññîöèàöèÿ ïî ýâàëþàöèè îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòèæåíèé èñïîëüçóåò ïðî- ãðàììû WinDem èëè EpiData); äðóãèå êîìàíäû èñïîëüçóþò òàêèå ïàêåòû áàç äàííûõ, êàê Access è Excel.  ÷àñòè 3 äàííîé êíèãè ïðèâåäåíû ïðèìåðû ââîäà äàííûõ ïðè èñïîëüçîâàíèè ïðîãðàììû Access. Ìåáåëü äîëæíà âêëþ÷àòü óäîáíûå ñòóëüÿ (òàê êàê ñîòðóäíè- êè ïî ââîäó äàííûõ áóäóò íàõîäèòüñÿ íà ñâîèõ ðàáî÷èõ ìåñòàõ â òå÷åíèå ìíîãèõ ÷àñîâ) è äëèííûå ñòîëû äëÿ îðãàíèçàöèè òåñ- òîâ è àíêåò. Êðîìå òîãî, êàæäîìó ñîòðóäíèêó ïî ââîäó äàííûõ íåîáõîäèìî ïðåäîñòàâèòü äîñòàòî÷íîå ðàáî÷åå ïðîñòðàíñòâî: à) äëÿ ìàòåðèàëîâ, äàííûå ïî êîòîðûì äîëæíû áûòü ââåäåíû â êîìïüþòåð; á) äëÿ ìàòåðèàëîâ, äàííûå ïî êîòîðûì óæå áûëè ââåäåíû; â) äëÿ ïðîáëåìíûõ äîêóìåíòîâ, ïîäëåæàùèõ îáñóæ- äåíèþ ñ íàáëþäàòåëåì, àäìèíèñòðàòîðîì áàçû äàííûõ èëè ðóêîâîäèòåëåì. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 105 Персонал для ввода данных Àäìèíèñòðàòîð áàçû äàííûõ èãðàåò âàæíåéøóþ ðîëü â ïðîöåñ- ñå ââîäà äàííûõ, ïîýòîìó îí äîëæåí ðåãóëÿðíî ïîëó÷àòü êîí- ñóëüòàöèè. Ïî âîçìîæíîñòè îí äîëæåí ó÷àñòâîâàòü â ïîäáîðå ïåðñîíàëà äëÿ ââîäà äàííûõ.  öåëîì êîìïåòåíòíûé àäìèíè- ñòðàòîð áàçû äàííûõ âûÿâëÿåò ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ íèçêèì êà÷åñòâîì ðàáîòû èëè îòñóòñòâèåì îïûòà. Àäìèíèñòðàòîð áàçû äàííûõ äîëæåí íåñòè îòâåòñòâåííîñòü çà îáåñïå÷åíèå è àäåêâàòíîñòü îáîðóäîâàíèÿ è ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ, êîòîðîå áóäåò èñïîëüçîâàíî äëÿ ââîäà äàííûõ. Âåçäå, ãäå ýòî âîçìîæíî, êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà èñïîëüçîâàòü äëÿ ââîäà äàííûõ îïûòíûé ïåðñîíàë, ñïîñîáíûé âíèìàòåëüíî âûïîëíÿòü ñâîè îáÿçàííîñòè. Ïðè- âëå÷åíèå íåîïûòíîãî ïåðñîíàëà ñ íèçêîé îïëàòîé òðóäà ìîæåò ïîêàçàòüñÿ ýêîíîìè÷åñêè öåëåñîîáðàçíûì, îäíàêî â êîíå÷íîì èòîãå ýòè ñîòðóäíèêè ìîãóò îáîéòèñü äîðîæå ïðîôåññèîíàëîâ. Ввод данных и обеспечение качества Øàáëîíû äëÿ ââîäà äàííûõ ïî êàæäîìó òèïó èíñòðóìåíòàðèÿ äîëæíû áûòü ïîäãîòîâëåíû ñðàçó ïîñëå ðàçðàáîòêè èíñòðó- ìåíòàðèÿ. Øàáëîí – ýòî ìàòðèöà, â êîòîðóþ ââîäÿòñÿ äàííûå. Øàáëîíû ðàçëè÷íûõ ïðîãðàìì äëÿ ââîäà äàííûõ âûãëÿäÿò ïî-ðàçíîìó. Âîïðîñû ñîçäàíèÿ è èñïîëüçîâàíèÿ øàáëîíîâ äëÿ ââîäà äàííûõ ïîäðîáíî îáñóæäàþòñÿ â ÷àñòè 3 äàííîé êíèãè. Âíîñèòü èçìåíåíèÿ â øàáëîíû ïîñëå òîãî, êàê ââîä äàííûõ óæå íà÷àëñÿ, íå ðåêîìåíäóåòñÿ. Ïåðñîíàë ïî ââîäó äàííûõ íåèçáåæíî áóäåò ñîâåðøàòü îøèáêè. ×òîáû îáåñïå÷èòü êà÷åñòâî äàííûõ, êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ðåøèòü (íà ýòàïå îïðåäåëåíèÿ áþäæåòíûõ ïîòðåáíîñòåé), êàêàÿ äîëÿ (âîçìîæíî îò 6 äî 10 %) òåñòîâûõ äàííûõ äîëæíà áûòü ââåäåíà äâàæäû. Ïîâòîðíûé ââîä äàííûõ ïîìîãàåò âûÿâèòü ñóùåñòâîâàíèå 106 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ øèðîêî ðàñïðîñòðàíåííûõ ïðîáëåì, à òàêæå âûÿñíèòü, íå ñîâåðøàåòñÿ ëè áîëüøèíñòâî îøèáîê ëèøü îäíèì èëè äâóìÿ ñîòðóäíèêàìè ïî ââîäó äàííûõ. Чистка данных Ïîñëå çàíåñåíèÿ äàííûõ òåñòû è àíêåòû äîëæíû áûòü àêêó- ðàòíî ðàçìåùåíû íà õðàíåíèå óïîðÿäî÷åííûì îáðàçîì, òàê êàê íåêîòîðûå äîêóìåíòû, âîçìîæíî, áóäåò íåîáõîäèìî íàéòè ïðè ÷èñòêå äàííûõ. ×èñòêà äàííûõ (ïîäðîáíî îïèñàííàÿ â ÷àñ- òè 3) – ýòî êðîïîòëèâàÿ ðàáîòà, îäíàêî îíà ÿâëÿåòñÿ î÷åíü âàæíîé ÷àñòüþ ïðîöåññà îáðàáîòêè äàííûõ. Îíà âêëþ÷àåò ïðîâåðêó íà ïðàâäîïîäîáíîñòü äàííûõ è íà òî, ÷òî îöåíêè è îöåíî÷íûå ðóáðèêè íàõîäÿòñÿ â ïðåäåëàõ äîïóñòèìûõ îãðàíè- ÷åíèé. Òàêæå ýòî õîðîøàÿ âîçìîæíîñòü äëÿ ïðîâåðêè ïðîáëåì- íûõ îòâåòîâ íà çàäàíèÿ òåñòîâ è âîïðîñû àíêåò. Êðîìå òîãî, äàííûå ìîãóò áûòü ïðîâåðåíû íà ïðåäìåò íàëè÷èÿ ïàòòåðíîâ, óêàçûâàþùèõ íà ñïèñûâàíèå îòâåòîâ. Хранение данных Ïîñëå òîãî êàê îöåíêà áûëà çàâåðøåíà, äàííûå, âîçìîæíî, áóäóò ïîäëåæàòü õðàíåíèþ â òå÷åíèå ìíîãèõ ëåò. Ìíîãèå èñ- ñëåäîâàòåëüñêèå èíñòèòóòû ñ÷èòàþò, ÷òî íîðìàëüíûé ñðîê õðàíåíèÿ äàííûõ ñîñòàâëÿåò ïÿòü ëåò.  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ òåñòû è àíêåòû ñêàíèðóþò, ïîñëå ÷åãî äàííûå ïî íèì õðàíÿòñÿ â ýëåêòðîííîì âèäå. АНАЛИЗ ДАННЫХ Â äàííîì ðàçäåëå îñâåùàþòñÿ íåêîòîðûå ïðàêòè÷åñêèå âîïðî- ñû âû÷èñëèòåëüíûõ ïðîöåäóð, êîòîðûå ìîãóò èìåòü îòíîøåíèå ê êà÷åñòâó è ýôôåêòèâíîñòè àíàëèçà äàííûõ. ×åòâåðòàÿ êíèãà äàííîé ñåðèè «Àíàëèç äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 107 äîñòèæåíèé» ïîñâÿùåíà âîïðîñàì ïîëó÷åíèÿ ñòàòèñòèê çà- äàíèé è ðåçóëüòàòîâ îöåíèâàíèÿ òåñòîâ è îáîáùåíèþ äàííûõ äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ ïîëèòèêè. Îäèí èç ÷ëåíîâ îñíîâíîé êîìàíäû, êîìïåòåíòíîñòü êîòî- ðîãî â îáëàñòè ñòàòèñòèêè óæå äîêàçàíà, äîëæåí íåñòè îòâåò- ñòâåííîñòü çà àíàëèç äàííûõ. Äðóãèå ÷ëåíû êîìàíäû ìîãóò ïî- ìîãàòü ýòîìó ñïåöèàëèñòó ïðè îñóùåñòâëåíèè èì ñâîèõ ôóíê- öèé. Ïðèâëå÷åíèå ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå íà ïîëíûé ðà- áî÷èé äåíü íå âñåãäà îêàçûâàåòñÿ âîçìîæíûì, îäíàêî ïîòðåá- íîñòü â óñëóãàõ ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå áóäåò âîçíèêàòü íà ìíîãèõ ýòàïàõ ïðîöåññà îöåíêè: îò íà÷àëüíîãî ïëàíèðîâàíèÿ äî ñîñòàâëåíèÿ îò÷åòîâ. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè áóäåò èñïû- òûâàòü ïîòðåáíîñòü â óñëóãàõ ñïåöèàëèñòà ïî àíàëèçó äàííûõ ïðè ðàçðàáîòêå òåñòîâ íà ýòàïå ïðåäâàðèòåëüíîãî òåñòèðîâà- íèÿ. Íà ýòîì ýòàïå òåñòîâûå çàäàíèÿ ïðåäúÿâëÿþò âûáîðêå ó÷àùèõñÿ, ïîäîáíîé âûáîðêå, êîòîðàÿ áóäåò â êîíå÷íîì èòîãå ó÷àñòâîâàòü â òåñòèðîâàíèè. Ïðåäâàðèòåëüíîå òåñòèðîâàíèå äîñòàòî÷íî ïîäðîáíî îïèñàíî âî âòîðîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Ðàçðàáîòêà òåñòîâ è àíêåò äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé». Ñïåöèàëèñò ïî àíàëèçó äîëæåí óìåòü èñïîëüçî- âàòü ñîîòâåòñòâóþùèå ïàêåòû êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ àíàëèçà ðåçóëüòàòîâ ïðåäâàðèòåëüíîãî òåñòèðîâàíèÿ. Îí äîë- æåí òåñíî ñîòðóäíè÷àòü ñ àâòîðàìè çàäàíèé è ñïåöèàëèñòàìè ïî îöåíèâàåìûì ïðåäìåòàì ïðè âûáîðå çàäàíèé èç âñåé ñî- âîêóïíîñòè çàäàíèé ïðåäâàðèòåëüíîãî òåñòèðîâàíèÿ, ÷òîáû âêëþ÷èòü èõ â òåñò, êîòîðûé áóäåò ïðåäúÿâëåí äëÿ ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Îïûò ïîäñêàçûâàåò, ÷òî âûáîð ñîîòâåòñòâóþùåãî îáîðóäî- âàíèÿ è ñïåöèàëüíîãî ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ, ïîëó÷åíèå ôèíàíñèðîâàíèÿ îò ïðàâèòåëüñòâà, ïîïå÷èòåëüñêèõ è äðóãèõ ôîíäîâ, çàêàç îáîðóäîâàíèÿ è ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ (â ñëó÷àå íåîáõîäèìîñòè), èõ óñòàíîâêà è ïîäãîòîâêà ê ðàáîòå ìîãóò ïîòðåáîâàòü çíà÷èòåëüíûõ âðåìåííûõ çàòðàò. Êîìàíäà 108 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà çàðåçåðâèðî- âàòü áþäæåòíûå ñðåäñòâà íà ïðèîáðåòåíèå, îáñëóæèâàíèå îáîðóäîâàíèÿ è îáåñïå÷åíèå çàïàñîâ (áóìàãè, êàðòðèäæåé äëÿ ïðèíòåðîâ è äð.). Ìíîãèå óíèâåðñèòåòû è ïðàâèòåëüñòâåííûå ó÷ðåæäåíèÿ óæå èìåþò äîñòóï ê ðàçëè÷íûì ïàêåòàì ïðîãðàìì è ðåãóëÿð- íî ïîëó÷àþò èõ îáíîâëåíèÿ. Íà ìîìåíò íàïèñàíèÿ äàííîé êíèãè íàèáîëåå øèðîêî èñïîëüçóåìûìè ïàêåòàìè ïðîãðàìì ÿâëÿëèñü: SPSS (Statistical Package for Social Sciences: ñòàòè- ñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê), ïîäðîáíî îïèñàííûé â ÷åòâåðòîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Àíàëèç äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé»; SAS (Statistical Analysis Software: ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ ñòàòèñòè÷åñêîãî àíàëèçà) è STATISTICA. Ïîìèìî ýòîãî ïðî- ãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ, äëÿ àíàëèçà çàäàíèé è òåñòîâ ìîæíî òàêæå èñïîëüçîâàòü ñëåäóþùèå ñïåöèàëüíûå ïðîãðàììû, ðàç- ðàáîòàííûå äëÿ äàííîé ñåðèè è îïèñàííûå â ÷åòâåðòîé êíèãå äàííîé ñåðèè:  Iteman (http://www.assess.com/xcart/product. php?productid=541);  Conquest (https://shop.acer.edu.au/acer-shop/group/ CON2/9);  Winsteps (áåñïëàòíàÿ è ìåíåå ìîùíàÿ âåðñèÿ ýòîé ïðîãðàì- ìû Ministep äîñòóïíà íà ñàéòå: http://www.winsteps.com/). Ñïåöèàëèñò ïî àíàëèçó äàííûõ äîëæåí èìåòü äîñòóï ê êà÷å- ñòâåííîìó, âûñîêîñêîðîñòíîìó ïðèíòåðó, êîòîðûé ïîòðåáóåòñÿ íà ðàçëè÷íûõ ýòàïàõ ðàáîòû, íî îñîáåííî – íà ýòàïå ÷èñòêè äàííûõ, àíàëèçà çàäàíèé è áîëåå îáùåãî àíàëèçà äàííûõ, à òàêæå ïðè ñîñòàâëåíèè òåêñòîâ, òàáëèö, äèàãðàìì è ãðàôèêîâ äëÿ îò÷åòîâ ïî îöåíêå. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 109 СОСТАВЛЕНИЕ ОТЧЕТОВ Â ñâÿçè ñ òåì, ÷òî ïðîöåññ ïîäãîòîâêè îò÷åòîâ ïîäðîáíî îïè- ñàí â ïÿòîé êíèãå äàííîé ñåðèè «Èñïîëüçîâàíèå ðåçóëüòàòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé», â äàííîì ðàçäåëå áóäóò ðàññìîòðåíû òîëüêî íåêîòîðûå àñïåêòû, ñâÿçàííûå ñ âû- ÷èñëèòåëüíûìè àñïåêòàìè ýòîé âàæíîé çàäà÷è. Íàöèîíàëüíûé êîîðäèíàòîð è îñíîâíàÿ êîìàíäà äîëæíû ðàçðàáîòàòü ïëàí îò÷åòà äî ïðîâåäåíèÿ îñíîâíîãî àíàëèçà, òàê êàê îí ìîæåò îêàçàòüñÿ ïîëåçíûì äëÿ ïðîâåäåíèÿ ñàìîãî àíàëèçà. Õîðîøåé èäååé äëÿ âûÿâëåíèÿ ïîòðåáíîñòåé öåëå- âîé àóäèòîðèè ïî îò÷åòàì èëè óòî÷íåíèÿ àíàëèçà ÿâëÿåòñÿ ðàçðàáîòêà ìàêåòîâ òàáëèö è âûÿñíåíèå òîãî, ñìîæåò ëè íà- öèîíàëüíàÿ îöåíêà ïðåäîñòàâèòü âñå íåîáõîäèìûå äàííûå äëÿ êàæäîé ÿ÷åéêè òàáëèöû. Íà äàííîì ýòàïå ÷ëåíû íàöèîíàëüíîãî ðóêîâîäÿùåãî êîìèòåòà è êëþ÷åâûå ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ìîãóò âûñêàçàòü öåííûå ñóæäåíèÿ è ïî- ñîâåòîâàòü íàèáîëåå óäà÷íûå çàãîëîâêè äëÿ òàáëèö.  òàáë. 5.1 ïðåäñòàâëåí ïðèìåð ìàêåòà òàáëèöû, îñíîâàííîé íà äàííûõ àíêåòèðîâàíèÿ. Çà íåñêîëüêî íåäåëü äî îãëàøåíèÿ ðåçóëüòàòîâ íàöèî- íàëüíûé êîîðäèíàòîð äîëæåí îáðàòèòüñÿ ê çàñëóæèâàþùèì äîâåðèÿ êîëëåãàì, ïðîôåññèîíàëàì ñâîåãî äåëà èëè ê ïðåäïî- ëàãàåìûì îñíîâíûì ïîòðåáèòåëÿì ýòîé èíôîðìàöèè ñ ïðîñü- áîé âûäåëèòü âðåìÿ íà îòçûâû ïî ïîâîäó èñõîäíîãî ïðîåêòà êàæäîãî îò÷åòà (íàïðèìåð, ïðåññ-ðåëèçà, ðåçþìå ïî îò÷åòó, ìåòîäè÷åñêîãî îò÷åòà èëè îò÷åòà äëÿ ïðåïîäàâàòåëåé).  ÷èñëî ýòèõ ëèö ìîãóò âîéòè êëþ÷åâûå ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðà- áîòêó ïîëèòèêè, äîëæíîñòíûå ëèöà ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ, èññëåäîâàòåëè, ñïåöèàëèñòû ïî ïîäãîòîâêå ïðåïîäàâàòåëåé è äðóãèå êëþ÷åâûå çàèíòåðåñîâàííûå ëèöà.  ýòîò êðóã òàêæå äîëæíû áûòü âêëþ÷åíû ïðàêòèêóþùèå ïðåïîäàâàòåëè, îñî- áåííî â ñëó÷àå âûïóñêà èíôîðìàöèîííûõ áþëëåòåíåé äëÿ ïðåïîäàâàòåëåé ïî ðåçóëüòàòàì îöåíêè. Êîìàíäà ïî ïðîâåäå- 110 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ТАБЛИЦА 5.1 Макет таблицы для ввода данных о преподавателях начальной школы Область Пол Возраст Наиболее высокий уровень образования Младше 30 лет старшие классы средние классы средней школы средней школы 2 года высшего крайней мере, образования 30 лет и старше Окончил (а) Окончил (а) Имеет, по Женщина Мужчина А Б В Г Источник: скомпилировано автором. íèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà ðàññìîòðåòü ïîëó÷åííûå êîììåíòàðèè, âíåñòè âñå íåîáõîäèìûå èçìåíåíèÿ è ïðèäàòü îò÷åòàì îêîí÷àòåëüíóþ ôîðìó. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè íåñåò îòâåò- ñòâåííîñòü çà îáåñïå÷åíèå íåîáõîäèìîãî ðåçåðâà áþäæåòíûõ ñðåäñòâ íà ðàñõîäû ïî âåðñòêå è ïîäãîòîâêå òàáëèö, äèàãðàìì è ãðàôèêîâ, à òàêæå ïî ðàçìíîæåíèþ îò÷åòîâ. Êîìàíäà òàêæå äîëæíà ñêîîðäèíèðîâàòü ïîäãîòîâêó è âûïóñê îêîí÷àòåëüíûõ âàðèàíòîâ îò÷åòîâ è îáåñïå÷èòü, ÷òîáû ëèöàì, çàíèìàþùèìñÿ ðàñïå÷àòêîé, ïðåäîñòàâèëè äîñòàòî÷íî âðåìåíè äëÿ ïóáëè- êàöèè âñåõ âåðñèé îò÷åòîâ ñ òåì, ÷òîáû âñå ìàòåðèàëû áûëè ãîòîâû äî óñòàíîâëåííîé äàòû. Êîìàíäà äîëæíà ïðîèçâåñòè êîððåêòóðó âñåõ ðóêîïèñåé è ïðîñëåäèòü çà âíåñåíèåì âñåõ íåîáõîäèìûõ èçìåíåíèé. Îïûò ïîäñêàçûâàåò, ÷òî â ðàçâèâàþ- ùèõñÿ ñòðàíàõ ïðîöåññ ïîäãîòîâêè îò ñîñòàâëåíèÿ èñõîäíîãî ïðîåêòà äî îôèöèàëüíîãî âûïóñêà îêîí÷àòåëüíîãî âàðèàíòà îò÷åòà çàíèìàåò îò òðåõ äî øåñòè ìåñÿöåâ. ДАЛЬНЕЙШИЕ ЗАДАЧИ В ПРЕДЪЯВЛЕНИИ ТЕСТОВ 111 Êîìàíäà ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå äîëæíà çàïëàíèðîâàòü ïðîâåäåíèå ïðåññ-êîíôåðåíöèè â äåíü îãëàøåíèÿ ðåçóëüòàòîâ è ïðèãëàñèòü íà íåå êëþ÷åâûõ çàèíòåðåñîâàííûõ ëèö. Îíà äîëæíà çàðåçåðâèðîâàòü áþäæåòíûå ñðåäñòâà íà ðàñõîäû ïî ïðîâåäåíèþ ïðåññ-êîíôåðåíöèè. Õîòÿ áû â îäíîé èç ñòðàí ðåïîðòåðû îæèäàþò, ÷òî èõ ðàñõîäû áóäóò ïîêðûòû çà ñ÷åò îðãàíèçàòîðà ïîäîáíîãî ñîáûòèÿ. Åñëè êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïîæåëàåò, ÷òîáû ìèíèñòð îáðàçîâàíèÿ èëè äðóãèå âàæíûå ïîëèòè÷åñêèå ôèãóðû ïðèñóòñòâîâàëè ïðè âûïóñêå îò÷åòà, îíà äîëæíà óâåäîìèòü èõ îá ýòîì ñîîòâåòñòâóþ- ùèì îáðàçîì, ñ ó÷åòîì òîãî, ÷òî ïîäîáíûå ëèöà, êàê ïðàâèëî, èìåþò î÷åíü íàïðÿæåííûé ãðàôèê ðàáîòû. ×ÀÑÒÜ II ÌÅÒÎÄÎËÎÃÈß ÔÎÐÌÈÐÎÂÀÍÈß ÂÛÁÎÐÎÊ ÏÎ ØÊÎËÀÌ ÆÀÍ ÄÞÌÅÉ, ÄÆ. ÕÜÞÀÐÄ ÃÎÔ Â ÷àñòè II îïèñàíû ìåòîäû îïðåäåëåíèÿ ïîïóëÿöèè, ïîäëå- æàùåé îöåíèâàíèþ â õîäå ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåí- êè.  äàííîé ÷àñòè êíèãè îáñóæäàþòñÿ ðàçëè÷íûå ïîäõîäû ê ôîðìèðîâàíèþ âûáîðîê. Áóëüøàÿ ÷àñòü ðàçäåëà ïîñâÿùåíà ìåòîäîëîãèè îïðåäåëåíèÿ âûáîðêè ó÷àùèõñÿ, êîòîðàÿ ìîãëà áû ïðåäñòàâèòü ó÷àùèõñÿ ýòîé ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Îñîáûé àêöåíò çäåñü ñòàâèòñÿ íà îáó÷åíèè íà ñîáñòâåííîì îïûòå. ×èòàòåëü ïðîéäåò ÷åðåç ðàçëè÷íûå øàãè ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè ñ ïîìîùüþ íàáîðà êîíêðåòíûõ çàäàíèé, ïðåäñòàâëåí- íûõ â òåêñòå äàííîãî ðàçäåëà, è ôàéëîâ äàííûõ, ñîäåðæàùèõñÿ â ñîïðîâîæäàþùåì äàííóþ êíèãó CD-äèñêå. ×èòàòåëü ñìîæåò ñâåðèòü ñîáñòâåííûå ðåøåíèÿ ñ ïðàâèëüíûìè îòâåòàìè, ïðåä- ñòàâëåííûìè â ñêðèíøîòàõ òåêñòà. Ôàéëû îñíîâàíû íà äàííûõ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå â âûìûøëåííîé ñòðàíå Ñåíòö. ÃËÀÂÀ 6 ÎÏÐÅÄÅËÅÍÈÅ ÏÎÏÓËßÖÈÈ, ÏÐÅÄÑÒÀÂËßÞÙÅÉ ÈÍÒÅÐÅÑ Â äàííîé ãëàâå âïåðâûå ïðåäñòàâëåíû ïîíÿ- òèÿ «öåëåâàÿ ïîïóëÿöèÿ» è «ïîïóëÿöèÿ èññëåäîâàíèÿ» – ïåðâûå «ñòðîèòåëüíûå áëîêè» äèçàéíà èññëåäîâàíèÿ íà îñíîâå âåðî- ÿòíîñòíîé âûáîðêè.  ïîñëåäóþùèõ ãëàâàõ ðàññìàòðèâàþòñÿ ôðåéì âûáîðêè (ãëàâà 7) è ôîðìèðîâàíèå âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêè (ãëàâà 8). Ïåðâàÿ îñíîâíàÿ çàäà÷à, êîòîðóþ íåîáõîäèìî âûïîëíèòü, çàêëþ÷àåòñÿ â èäåíòèôèêàöèè è îïðåäåëåíèè ïîïóëÿöèè, êî- òîðàÿ äîëæíà áûòü îöåíåíà â ñîîòâåòñòâèè ñ öåëÿìè îöåíêè.  ýòó çàäà÷ó âõîäèò îïðåäåëåíèå òîãî, êòî (ó÷àùèåñÿ, ïðåïî- äàâàòåëè, ïîìîùíèêè, äèðåêòîðû øêîë èëè ðîäèòåëè) èëè ÷òî (âñå øêîëû èëè ëèøü ãîñóäàðñòâåííûå ñðåäíèå øêîëû) ïîäëå- æèò îöåíèâàíèþ. Ìàñøòàá èññëåäîâàíèÿ ïîìîæåò îïðåäåëèòü ïîïóëÿöèè, ïðåäñòàâëÿþùèå èíòåðåñ, è âûÿñíèòü, ìîæíî ëè áóäåò ñðàâíèòü ïîëó÷åííûå â õîäå èññëåäîâàíèÿ ðåçóëüòàòû ñ ðåçóëüòàòàìè äðóãèõ ïîäîáíûõ èññëåäîâàíèé. Æåëàåìàÿ öåëåâàÿ ïîïóëÿöèÿ âêëþ÷àåò âñå ýëåìåíòû, ïðåäñòàâëÿþùèå èíòåðåñ. Ýòî ïîïóëÿöèÿ, ïî êîòîðîé äîëæíà áûòü ñîáðàíà èíôîðìàöèÿ è êîòîðóþ íåîáõîäèìî îöåíèòü.  ïîïóëÿöèþ äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîãóò áûòü âêëþ÷åíû 116 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ âñå ó÷àùèåñÿ ïÿòûõ êëàññîâ âñåõ øêîë ñòðàíû èëè ó÷àùèåñÿ ïÿòûõ êëàññîâ âñåõ ãîñóäàðñòâåííûõ ñðåäíèõ øêîë. Æåëàåìóþ öåëåâóþ ïîïóëÿöèþ òàêæå ìîãóò ñîñòàâèòü âñå ïðåïîäàâàòåëè íà÷àëüíûõ øêîë. Ê ñîæàëåíèþ, â îòäåëüíûõ ñëó÷àÿõ ïðàêòè÷åñêèå ñîîáðàæå- íèÿ íå ïîçâîëÿþò èññëåäîâàòü íåêîòîðûå ýëåìåíòû öåëåâîé ïîïóëÿöèè.  ýòîì ñëó÷àå îíè, âîçìîæíî, áóäóò ïîäëåæàòü èñ- êëþ÷åíèþ. Ïðè÷èíàìè äëÿ èñêëþ÷åíèÿ ìîãóò ñòàòü èçëèøíèå ðàñõîäû, áåçäîðîæüå, ãåîãðàôè÷åñêàÿ èçîëÿöèÿ (ðàñïîëîæå- íèå øêîë íà óäàëåííûõ îñòðîâàõ èëè â ãîðíûõ ðåãèîíàõ), îáùå- ñòâåííûå áåñïîðÿäêè, ñëèøêîì íèçêàÿ ÷èñëåííîñòü ó÷àùèõñÿ â øêîëàõ èëè íàëè÷èå äåòåé ñ îãðàíè÷åííûìè âîçìîæíîñòÿìè. Âñå îñòàâøèåñÿ ýëåìåíòû ïîïóëÿöèè ñîñòàâëÿþò óòî÷íåííóþ öåëåâóþ ïîïóëÿöèþ èëè ïîïóëÿöèþ, êîòîðóþ êîìàíäà ïî ïðî- âåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äåéñòâèòåëüíî ñìîæåò îöåíèòü. Ïîñëå ïðîâåäåíèÿ ìåæäóíàðîäíûõ èññëåäîâàíèé ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé îáû÷íî ïóáëèêóþòñÿ ðåçóëüòàòû è ïî æåëàåìîé, è ïî óòî÷íåííîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè â êàæäîé ñòðàíå, ó÷àñòâî- âàâøåé â îöåíêå. Èñêëþ÷åíèÿ äîëæíû áûòü ñâåäåíû ê ìèíèìóìó; îíè íå äîëæíû èñïîëüçîâàòüñÿ â êà÷åñòâå ñðåäñòâà äëÿ ïîëó÷åíèÿ óäîáíîé âûáîðêè. Ìåæäóíàðîäíûå èññëåäîâàíèÿ, êàê ïðàâè- ëî, óñòàíàâëèâàþò âåðõíèé ïðåäåë èñêëþ÷åíèé íà óðîâíå 5 % îò æåëàåìîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè; äàííûå ïî ñòðàíàì, îöåíêà â êîòîðûõ áûëà ïðîâåäåíà íå â ñîîòâåòñòâèè ñ ýòèì êðèòåðèåì, îáû÷íî ïóáëèêóþò ñ ïðåäóïðåæäàþùåé ïîìåòêîé. Ñîîáùåíèå î íåñîáëþäåíèè êðèòåðèÿ ïî èñêëþ÷åíèþ èç íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò áûòü ïðåäñòàâëåíî â âèäå òàêîãî êîììåíòàðèÿ: «Äàííûå ïî ñåëüñêèì ñðåäíèì øêîëàì â ðåãèîíå Y ñëåäóåò ðàñ- ñìàòðèâàòü ñ îñòîðîæíîñòüþ, òàê êàê òðè êðóïíûõ îòäàëåííûõ ðåãèîíà áûëè èñêëþ÷åíû èç èññëåäîâàíèÿ». Íàöèîíàëüíûé ðóêîâîäÿùèé êîìèòåò äîëæåí èãðàòü êëþ- ÷åâóþ ðîëü ïðè ïðèíÿòèè ðåøåíèé ïî ïîâîäó ïîïóëÿöèè, êîòîðóþ íåîáõîäèìî îöåíèòü. Ê ïðèìåðó, êîìèòåò ìîæåò ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОПУЛЯЦИИ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩЕЙ ИНТЕРЕС 117 îïðåäåëèòü æåëàåìóþ öåëåâóþ ïîïóëÿöèþ êàê âñåõ ó÷àùèõñÿ, ïîñòóïèâøèõ â øåñòûå êëàññû â ëþáîé ìîìåíò ñïåöèàëüíîãî èëè îò÷åòíîãî ó÷åáíîãî ãîäà. Íî êîìèòåò òàêæå ìîæåò óêàçàòü, ÷òî óòî÷íåííàÿ öåëåâàÿ ïîïóëÿöèÿ äîëæíà îãðàíè÷èâàòüñÿ ó÷àùèìèñÿ, ïîñòóïèâøèìè â øåñòîé êëàññ äî 31 ìàÿ îò÷åòíîãî ãîäà â øêîëàõ, ÷èñëåííîñòü ó÷àùèõñÿ øåñòûõ êëàññîâ â êîòî- ðûõ ñîñòàâëÿåò íå ìåíåå 10 ÷åëîâåê. Îöåíèâàíèå ó÷àùèõñÿ áîëåå ìåëêèõ øêîë ìîæåò îêàçàòüñÿ íåïðàêòè÷íûì ñ òî÷êè çðåíèÿ ëîãèñòèêè è áþäæåòà. Êðîìå òîãî, ðóêîâîäÿùèé êîìè- òåò äîëæåí ó÷èòûâàòü, ÷òî â òå÷åíèå ó÷åáíîãî ãîäà íåêîòîðûå ó÷àùèåñÿ øåñòûõ êëàññîâ ìîãëè ïîêèíóòü øêîëó èëè ïåðååõàòü â äðóãóþ ìåñòíîñòü, ïîýòîìó ïîïûòêè íàéòè è îöåíèòü çíàíèÿ ýòèõ ó÷àùèõñÿ ìîãóò îêàçàòüñÿ íåïðàêòè÷íûìè. Íà ðèñ. 6.1 ïðåäñòàâëåíà äîâîëüíî òèïè÷íàÿ ñèòóàöèÿ ïî îïðåäåëåíèþ æåëàåìîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè (ëåâûé ñòîëáèê äè- àãðàììû). Æåëàåìàÿ öåëåâàÿ ïîïóëÿöèÿ áûëà óìåíüøåíà çà ñ÷åò èñêëþ÷åíèÿ øêîë, îòíîñÿùèõñÿ ê îïðåäåëåííûì êàòåãîðèÿì (òàêèõ êàê óäàëåííûå øêîëû, ñëèøêîì ìåëêèå øêîëû èëè øêî- ëû ïî îáó÷åíèþ äåòåé ñ îãðàíè÷åííûìè âîçìîæíîñòÿìè). Ýòî ïðèâåëî ê ôîðìèðîâàíèþ íîâîé ïîïóëÿöèè: óòî÷íåííîé öå- ëåâîé ïîïóëÿöèè (ñðåäíèé ñòîëáèê äèàãðàììû). Çàòåì ðàçìåð ýòîé ïîïóëÿöèè ìîã óìåíüøèòüñÿ ãëàâíûì îáðàçîì çà ñ÷åò îá- íàðóæåíèÿ ïîäëåæàùèõ èñêëþ÷åíèþ ýëåìåíòîâ (íàïðèìåð, ó÷à- ùèõñÿ ñ îãðàíè÷åííûìè âîçìîæíîñòÿìè) â øêîëàõ, ó÷àñòâîâàâ- øèõ â îöåíêå, â äåíü òåñòèðîâàíèÿ. Îñòàâøèåñÿ ýëåìåíòû ïðåä- ñòàâëÿþò äîñòèãíóòóþ ïîïóëÿöèþ (ïðàâûé ñòîëáèê äèàãðàììû). Íàöèîíàëüíûé ðóêîâîäÿùèé êîìèòåò òàêæå ìîæåò èçúÿ- âèòü æåëàíèå èäåíòèôèöèðîâàòü ñóáíàöèîíàëüíûå ãðóïïû, ïðåäñòàâëÿþùèå èíòåðåñ, êîòîðûå îí ìîæåò, ê ïðèìåðó, îïðåäåëèòü ñ òî÷êè çðåíèÿ ðåãèîíà èëè ãåíäåðíûõ ïðèçíàêîâ. Ïîñëå îïðåäåëåíèÿ óòî÷íåííîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè è, âîçìîæ- íî, ïîäãðóïï, ïðåäñòàâëÿþùèõ èíòåðåñ, êîìàíäà ïî ïðîâåäå- íèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè èëè åå ýêñïåðòû ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè äîëæíû ñîçäàòü ñîîòâåòñòâóþùèé ôðåéì âûáîðêè. 118 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. 6.1 Процент учащихся в желаемой, уточненной и достигнутой аудиториях Источник: предоставлено автором. ÃËÀÂÀ 7 ÑÎÇÄÀÍÈÅ ÔÐÅÉÌÀ ÂÛÁÎÐÊÈ Â äàííîé ãëàâå ââîäèòñÿ ïîíÿòèå îñíîâíîãî êîìïîíåíòà äëÿ èññëåäîâàíèÿ âûáîðêè – ôðåéìà âûáîðêè. Ýòà ãëàâà àäðåñîâàíà òîìó, êàê ôðåéì è ïîïóëÿöèÿ ìîãóò áûòü î÷åíü ñõîæèìè èëè ïîëíîñòüþ îòëè÷àòüñÿ, à òàêæå õàðàêòåðèñòèêàì «õîðîøåãî» ôðåéìà. Òàêæå â ãëàâå ïðåäñòàâëåíà äåìîíñòðàöè- îííàÿ îöåíêà ïî ñòðàíå Ñåíòö. ФРЕЙМ ВЫБОРКИ Â èäåàëå ôðåéì âûáîðêè ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé èñ÷åðïûâàþùèé, ïîëíûé è îáíîâëåííûé ñïèñîê, êîòîðûé: à) âêëþ÷àåò ó÷àùèõñÿ óòî÷íåííîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè; á) ñîäåðæèò èíôîðìàöèþ, ïîìîãàþùóþ îöåíèòü ó÷àùèõñÿ.  ñëó÷àå ñ íàöèîíàëüíîé îöåí- êîé ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé íàëè÷èå ñïèñêà âñåõ ó÷àùèõñÿ, ïî- ñòóïèâøèõ â îïðåäåëåííûå êëàññû â øêîëàõ, ïðåäñòàâëÿþùèõ èíòåðåñ, ïîçâîëèëî áû êîìàíäå ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè ñîñòàâèòü âûáîðêó ó÷àùèõñÿ íåïîñðåäñòâåííî èç íåãî. Îäíàêî âî ìíîãèõ ñòðàíàõ ïîëó÷èòü ïîëíûé è îáíîâëåííûé ñïèñîê íå ïðåäñòàâëÿåòñÿ âîçìîæíûì, äàæå åñëè îöåíêó ïðîâî- äèò öåíòðàëüíûé îðãàí óïðàâëåíèÿ (íàïðèìåð, ìèíèñòåðñòâî îáðàçîâàíèÿ).  òàêèõ ñòðàíàõ ìîæíî ïðèáåãíóòü ê àëüòåðíà- 120 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ òèâíûì èñòî÷íèêàì èíôîðìàöèè èëè ñîçäàòü ñîáñòâåííûé ïîëíûé è îáíîâëåííûé ôðåéì. Îäíîé èç àëüòåðíàòèâ èñ÷åðïûâàþùåìó, ïîëíîìó è îáíîâ- ëåííîìó ñïèñêó ó÷àùèõñÿ ÿâëÿåòñÿ íåïîëíûé îáíîâëåííûé ñïèñîê öåëåâîé ïîïóëÿöèè. Êîñâåííî äîñòóï ê ñïèñêó ó÷àùèõñÿ ìîæåò áûòü ïîëó÷åí ïóòåì îòáîðà øêîë, à çàòåì – èõ ó÷àùèõñÿ. Ôàêòè÷åñêè ýòî îçíà÷àåò, ÷òî ïîëó÷åíèå ñïèñêîâ ó÷àùèõñÿ òðåáóåòñÿ òîëüêî ïî øêîëàì, îòîáðàííûì äëÿ ó÷àñòèÿ â íà- öèîíàëüíîé îöåíêå. Âî ìíîãèõ ñòðàíàõ Ìèíèñòåðñòâî íàöèîíàëüíîãî îáðà- çîâàíèÿ èëè ýêâèâàëåíòíûé åìó îðãàí óïðàâëåíèÿ ÿâëÿåòñÿ ïåðâîèñòî÷íèêîì èíôîðìàöèè äëÿ ñîçäàíèÿ ôðåéìà âûáîð- êè. Ïîëó÷åííûé òàêèì îáðàçîì ñïèñîê îáû÷íî âêëþ÷àåò íà- öèîíàëüíûå èäåíòèôèêàòîðû øêîë, íàçâàíèÿ è àäðåñà øêîë, Ô.È.Î. äèðåêòîðîâ øêîë, íîìåðà òåëåôîíîâ, ïåðå÷åíü êëàññîâ â ýòèõ øêîëàõ, êîëè÷åñòâî ñîòðóäíèêîâ, çàïèñè îá ó÷àùèõñÿ, à òàêæå, âîçìîæíî, èñòî÷íèêè ôèíàíñèðîâàíèÿ è òèï îáó÷åíèÿ â øêîëàõ. Íà ïðàêòèêå ôðåéìû âûáîðêè îáû÷íî íåñîâåðøåííû, òàê êàê îíè íåòî÷íî îòðàæàþò óòî÷íåííóþ öåëåâóþ ïîïóëÿöèþ. Íåêîòîðûå çàïèñè ôðåéìà ìîãóò íå ñîâïàäàòü ñ äåéñòâèòåëü- íî ñóùåñòâóþùèìè ýëåìåíòàìè öåëåâîé ïîïóëÿöèè. Çàïèñè ôðåéìà ïî øêîëàì ìîãóò âêëþ÷àòü áîëüøå øêîë, ÷åì èìååòñÿ â ðåàëüíîé ïîïóëÿöèè. Ïîäîáíûå ñèòóàöèè, èçâåñòíûå êàê èçáûòî÷íîå ïîêðûòèå, âîçíèêàþò, ê ïðèìåðó, â ñâÿçè ñ çàêðû- òèåì øêîë èëè èõ ñëèÿíèåì äðóã ñ äðóãîì â ïåðèîä ñîçäàíèÿ ôðåéìà è ñáîðà äàííûõ. Êðîìå òîãî, íåêîòîðûå ýëåìåíòû öåëåâîé ïîïóëÿöèè ìîãóò îêàçàòüñÿ íå âêëþ÷åííûìè âî ôðåéì (íåäîñòàòî÷íîå ïîêðûòèå). Òàêàÿ ñèòóàöèÿ âîçíèêàåò, ê ïðè- ìåðó, â ñëó÷àå, åñëè øêîëó íå âêëþ÷èëè âî ôðåéì èëè åñëè åå îøèáî÷íî îòíåñëè ê ó÷ðåæäåíèÿì, íå âõîäÿùèì â ýòó êà- òåãîðèþ. Ýëåìåíòû, êîòîðûå áûëè äåéñòâèòåëüíî âêëþ÷åíû âî ôðåéì, ñîñòàâëÿþò ïîïóëÿöèþ, èç êîòîðîé ôîðìèðóåòñÿ âûáîðêà äëÿ èññëåäîâàíèÿ, îáû÷íî íàçûâàåìóþ ïîïóëÿöèåé СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ 121 èññëåäîâàíèÿ. Âàæíåéøèå ýëåìåíòû ôðåéìà âûáîðêè îïèñà- íû â òàáë. 7.1. Ôðåéì âûáîðêè ìîæåò ïðèíèìàòü ðàçëè÷íûå ôîðìû. Ïðèâåäåííûé íèæå ïðèìåð îñíîâàí íà æåëàåìîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè âñåõ ó÷àùèõñÿ, ïîñòóïèâøèõ â íà÷àëüíûå øêîëû â ëþáîé ïåðèîä îò÷åòíîãî ó÷åáíîãî ãîäà, è íà óòî÷íåííîé öå- ëåâîé ïîïóëÿöèè ó÷àùèõñÿ, ïîñòóïèâøèõ â íà÷àëüíûå øêîëû äî 31 ìàÿ îò÷åòíîãî ãîäà.  äàííîì ñëó÷àå ôðåéì áûë îñíîâàí íà ñïèñêå ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ ïî âñåì ó÷àùèìñÿ, ïîñòó- ТАБЛИЦА 7.1 Важнейшие элементы фрейма выборки для национальной оценки Элемент Описание Идентификация Каждая школа должна быть четко идентифицирована (например, по названию или номеру школы) Контакты Команда по проведению национальной оценки должна по- лучить информацию, которая позволит ей вступить в контакт с каждой школой. Эта информация может включать поч- товые адреса, номера телефонов или и то и другое. Если эта информация отсутствует, команда будет вынуждена уста- навливать контакт путем нанесения прямых визитов, а это потребует знания физического расположения школ Классификация Информация по классификации может быть включена во фрейм выборки, если программа по национальной оценке требует классификации школ (например, группировка школ по географическим регионам, языковым или социально- культурным группам или по методу администрирования, т.е. по тому, являются ли эти школы государственными или частными) с целью формирования выборки, оценивания или составления отчетов Меры размера Меры размера, такие как число учащихся или число клас- сов, могут потребоваться для формирования выборки с не- равными вероятностями Обновление Фрейм выборки должен включать подробности, касающие- ся даты создания, получения или обновления информации, использованной при его создании. Эта информация будет учтена при повторном проведении национальной оценки Источник: скомпилировано автором. 122 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïèâøèì â íà÷àëüíûå øêîëû äî 15 àïðåëÿ îò÷åòíîãî ãîäà. Ýòîò ïîäõîä ìîæåò ñ÷èòàòüñÿ äîñòàòî÷íûì ïðè óñëîâèè, ÷òî ñïèñîê îáíîâëÿåòñÿ íåñêîëüêî ðàç â ãîä. Îäíàêî ïîïóëÿöèÿ èññëåäîâà- íèÿ, óòî÷íåííàÿ ïî ýòîìó ôðåéìó, ìîæåò íå îõâàòûâàòü âñåé óòî÷íåííîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè, òàê êàê íåêîòîðûå ó÷àùèåñÿ ìîãëè ïîêèíóòü øêîëó, à äðóãèå ìîãëè ïîñòóïèòü â íåå ïîñëå 15 àïðåëÿ. Åñëè ìèíèñòåðñòâî èìååò â ñâîåì ðàñïîðÿæåíèè óñòàðåâøèé èëè íåïîëíûé ñïèñîê øêîë, íåîáõîäèìî ïðè- áåãíóòü ê êàêîìó-ëèáî àëüòåðíàòèâíîìó ïîäõîäó äëÿ ñîçäàíèÿ ôðåéìà âûáîðêè. Ýòîò ïîäõîä ìîæåò ïîòðåáîâàòü èñïîëüçî- âàíèÿ áîëåå òðàäèöèîííîãî è òðóäîåìêîãî ñïîñîáà îáúåäèíå- íèÿ ñïèñêîâ øêîë è ñïèñêîâ ó÷àùèõñÿ ïóòåì ïîñåùåíèÿ øêîë è ñîñòàâëåíèÿ ñïèñêà âñåõ øêîë è ó÷àùèõñÿ. Ñîâðåìåííûå óïðàâëåí÷åñêèå èíôîðìàöèîííûå ñèñòåìû â îáðàçîâàíèè, îñîáåííî îáåñïå÷èâàþùèå êîìïüþòåðíóþ ñâÿçü ñ ìèíèñòåð- ñòâîì, çíà÷èòåëüíî îáëåã÷àþò çàäà÷ó ñîçäàíèÿ îáíîâëåííûõ ôðåéìîâ âûáîðêè. Ïðè ñîçäàíèè ôðåéìà âûáîðêè êàæäîé åäèíèöå ôðåéìà íåîáõîäèìî ïðèñâîèòü óíèêàëüíûé èäåíòèôèêàöèîííûé íî- ìåð. Èäåíòèôèêàöèîííûå íîìåðà ìîãóò óæå ïðèñóòñòâîâàòü â èñõîäíûõ ôàéëàõ ìèíèñòåðñòâà èëè ýêâèâàëåíòíîãî åìó îð- ãàíà óïðàâëåíèÿ. Ýòè îôèöèàëüíûå èäåíòèôèêàöèîííûå íî- ìåðà äîëæíû áûòü ñîõðàíåíû âî ôðåéìå, òàê êàê ýòî ìîæåò ñïîñîáñòâîâàòü îáìåíó èíôîðìàöèåé ñ ìèíèñòåðñòâîì ïî äàí- íûì, êîòîðûå îíî ïðåäîñòàâèëî. Êðîìå òîãî, ýòè íîìåðà ìîãóò îêàçàòüñÿ âïîëíå äîñòàòî÷íûìè äëÿ äîñòèæåíèÿ öåëåé îöåí- êè. Îäíàêî ïî ìåðå ïðîâåäåíèÿ ïîäãîòîâèòåëüíûõ ðàáîò íå- êîòîðûå ýëåìåíòû è ñòðóêòóðû áóäóò äîáàâëåíû âî ôðåéì (íà- ïðèìåð, èíôîðìàöèÿ î äèðåêòîðàõ øêîë, ïðåïîäàâàòåëÿõ, äî- ðîãàõ, êëàññàõ â øêîëàõ è ó÷àùèõñÿ). Ýëåìåíòû êàæäîãî ñëîÿ äîëæíû áûòü èäåíòèôèöèðîâàíû ñîîòâåòñòâóþùèì îáðàçîì ïî ìåðå èõ äîáàâëåíèÿ ê ôðåéìó èëè ê ôðåéìàì. Êîíå÷íàÿ öåëü çàêëþ÷àåòñÿ â ñîçäàíèè íàáîðà èäåíòèôèêàòîðîâ, ïîçâîëÿþ- ùåãî èäåíòèôèöèðîâàòü è îòñëåæèâàòü êàæäîãî èíäèâèäóóìà СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ 123 è êàæäîå ó÷ðåæäåíèå íà ïðîòÿæåíèè âñåãî ïðîöåññà îöåíêè.  äîïîëíèòåëüíîì ìàòåðèàëå 2.1 ïåðâîé ÷àñòè äàííîé êíèãè ïðèâåäåíû ïðèìåðû ñèñòåì èäåíòèôèêàöèîííûõ íîìåðîâ, èñ- ïîëüçóåìûõ ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè. «ЗОНТИЧНОЕ» (ВСЕОБЪЕМЛЮЩЕЕ) КЕЙС-ИССЛЕДОВАНИЕ Íà CD-äèñêå, ïðèëîæåííîì ê äàííîìó ðóêîâîäñòâó, ñîäåðæèò- ñÿ ðÿä ôàéëîâ ñ äàííûìè ïî ôðåéìó è âûáîðêå, íåîáõîäèìû- ìè äëÿ ïðîâåäåíèÿ ó÷åáíîãî èññëåäîâàíèÿ ïî ñòðàíå Ñåíòö.  ïðèëîæåíèè II.A ïðèâåäåíî êðàòêîå îïèñàíèå ýòèõ ôàéëîâ. ×òîáû îçíàêîìèòüñÿ ñî âñåìè îáÿçàòåëüíûìè øàãàìè ïî äè- çàéíó è ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ÷èòàòåëü äîëæåí ïðîéòè êàæäûé øàã èññëåäîâàíèÿ (ñì. çàäà- íèå 7.1), îäèí çà äðóãèì.  Ñåíòöå ïëàíèðóåòñÿ ïðîâåñòè ìíîãîëåòíþþ ïðîãðàììó ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. Îáó÷åíèå â øêîëàõ Ñåíòöà íîñèò îáÿçàòåëüíûé õàðàêòåð äî îêîí÷àíèÿ ñòóïåíè 2 (íèæíèé óðîâåíü ñðåäíåãî îáðàçîâàíèÿ) ñîãëàñíî Ìåæäóíàðîäíîé ñòàíäàðòíîé êëàññèôèêàöèè îáðàçîâàíèÿ (ÌÑÊÎ) (ÞÍÅÑÊÎ, 1997). Ìèíèñòåðñòâî èçúÿâèëî æåëàíèå óñòàíîâèòü óðîâíè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ íà ðàçëè÷- íûõ ýòàïàõ ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ íà÷èíàÿ ñ âîñüìîãî êëàññà. Îíî ïðèíÿëî ðåøåíèå, ÷òî ïðè ïðîâåäåíèè ëþáîé ïðîãðàììû ïî îöåíêå äîëæíà îöåíèâàòüñÿ ãðàìîòíîñòü ó÷àùèõñÿ.  õîäå ïåðâîé íàöèîíàëüíîé îöåíêè òàêæå äîëæíû áûòü îöåíåíû ó÷åáíûå äîñòèæåíèÿ ïî ìàòåìàòèêå è åñòåñòâåííûì íàóêàì. Äàëüíåéøèå ïðîãðàììû ïî îöåíêå áóäóò âêëþ÷àòü äðóãèå îá- ëàñòè ó÷åáíîãî ïëàíà. Ñåíòö ñîñòîèò èç äâóõ ðàçëè÷íûõ ãåîãðàôè÷åñêèõ ðåãèî- íîâ – Ñåâåðî-Âîñòî÷íîãî è Þãî-Çàïàäíîãî, îòäåëåííûõ äðóã îò äðóãà Âåëèêîé ðåêîé (ðèñ. 7.1). Ñòîëèöà ñòðàíû Êýïèòàë- ñèòè ðàñïîëîæåíà â Þãî-Çàïàäíîì ðåãèîíå. Ñåâåðî-Âîñòî÷íûé ðåãèîí ñîñòîèò èç òðåõ ïðîâèíöèé (ïðîâèíöèé 1, 3 è 5) è 21 124 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис.7.1 Карта Сентца Источник: составлено автором. ãîðîäà, à Þãî-Çàïàäíûé ðåãèîí âêëþ÷àåò äâå ïðîâèíöèè (ïðî- âèíöèè 2 è 4) è 12 ãîðîäîâ. (Òåðìèíîì «ãîðîä» îáîçíà÷àþò- ñÿ êðóïíûå ãîðîäà, ìàëûå ãîðîäà è ñåëüñêèå îáëàñòè, ñîñòîÿ- ùèå èç ôåðì è íåáîëüøèõ ñåë.) Êàæäàÿ ïðîâèíöèÿ âêëþ÷àåò ãîðîäñêèå è ñåëüñêèå òåððèòîðèè, êðîìå ïðîâèíöèè 4 Þãî- Çàïàäíîãî ðåãèîíà, â êîòîðóþ âõîäÿò òîëüêî ñåëüñêèå òåððè- òîðèè. Êàæäûé ãîðîä îòíîñèòñÿ ê îäíîé èç äâóõ êàòåãîðèé: ãî- ðîäñêîå èëè ñåëüñêîå ïîñåëåíèå. Ñîãëàñíî ÌÑÊÎ êàæäûé ðåáåíîê â Ñåíòöå èìååò âîçìîæ- íîñòü îáó÷àòüñÿ â ìåñòíîé øêîëå äî ñòóïåíè 2 âêëþ÷èòåëüíî (âòîðîãî ýòàïà áàçîâîãî îáðàçîâàíèÿ: íèæíèé óðîâåíü ñðåä- íåãî îáðàçîâàíèÿ). Íà ýòîì óðîâíå ïðåäñòàâëåíî 227 øêîë, âêëþ÷àþùèõ 27 654 ó÷àùèõñÿ â 702 âîñüìûõ êëàññàõ. Îáó÷å- íèå íà ñòóïåíè 3 (âåðõíèé óðîâåíü ñðåäíåãî îáðàçîâàíèÿ) ïî ÌÑÊÎ ïðåäîñòàâëÿåòñÿ â ñòîëèöàõ ðåãèîíîâ; îáðàçîâàíèå íà ñòóïåíè 4 (ïîñëåñðåäíåå íåâûñøåå îáðàçîâàíèå) è íà ñòóïåíè 5 (ïåðâûé ýòàï âûñøåãî îáðàçîâàíèÿ) ïî ÌÑÊÎ ìîæíî ïîëó- ÷èòü òîëüêî â Êýïèòàë-ñèòè. СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ 125 Задание 7.1 Начало работы На своем локальном дисководе или сервере создайте папку под названием ВЫБОРКИ НОУД (или под подобным названием). Создайте пять отдельных папок второго уровня в папке ВЫБОРКИ НОУД. Дайте этим папкам второ- го уровня названия: ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ, МОИРЕШВЫБ (т.е. «Мои ре- шения по выборке»), ПСВ400, 2ДСВ4400 и НАЦОЦЕНКА (последняя пап- ка предназначена для реального проведения национальной оценки по вы- борке и будет использоваться позже). Скопируйте файлы для папок второго уровня ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ, ПСВ400, 2ДСВ4400 и НАЦОЦЕНКА из пап- ки ВЕРСИЯ ДЛЯ SPSS, расположенной на CD-диске, приложенном к дан- ной книге. Вы будете использовать папку МОИРЕШВЫБ, чтобы сохранять в ней полученные результаты после выполнения задания. Вы также може- те изучить предлагаемую структуру файлов, используя рис. II.A.1 прило- жения II.A (с. 106). Задания организованы так, чтобы вы смогли провести учебное исследование с начала и до конца, основываясь на уже выполнен- ных заданиях, сохраненных в папке МОИРЕШВЫБ. Однако вы всегда мо- жете начать работу с одного из постоянных файлов (расположенных в пап- ке ПСВ400 или 2ДСВ4400); это позволит избежать проведения анализа на основании неполных или неточных файлов с заданиями. Чтобы избежать вы- полнения ненужных действий в дальнейшей работе, уделите особое внима- ние созданию папки ВЫБОРКИ НОУД и папок второго уровня. Не исполь- зуйте функцию автоматического сохранения и не записывайте поверх по- стоянных файлов в папках второго уровня, если только вы не получили от- дельных указаний выполнять это. Начиная с этого момента вы будете работать с файлами, размещенными на вашем локальном жестком диске или сервере. В случае необходимости вы можете открывать файлы с ответами, записанные на CD-диске, чтобы проверить правильность своей работы. По мере решения различных задач и заданий вы будете оценивать, созда- вать и сохранять эквивалентные файлы на своем локальном жестком диске или сервере. Обратите внимание на то, что при разработке данного учеб- ного исследования была использована программа SPSS17а, а также моду- ли расширения по формированию сложных выборок, поэтому в представ- лении меню или опций более ранних версий программы SPSS могут при- сутствовать небольшие различия. Для выполнения некоторых заданий по- требуется дополнительный модуль к SPSS. Причины, стоящие за выбором стратификации, распределением выборки, схемой формирования выборок и рядом других ключевых понятий, а также соответствующих терминов и аббревиатур, разъясняются так же, как они были представлены. (см. продолжение) 126 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 7.1 (продолжение) Руководитель исследования по Сентцу получил от министерства образо- вания список из 227 школ страны, предоставляющих обучение в восьмых классах. Список организован по регионам, областям, плотности населения (городское или сельское поселение), городам и школам. Каждой школе из списка был присвоен уникальный идентификационный номер (ID школы), со- ставленный из кода провинции (крайняя цифра слева), города (вторая циф- ра) и школы этого города (две цифры справа). Например, школа с иденти- фикационным номером 1413 расположена в провинции 1 и городе 4. Подоб- ным образом, каждому классу внутри школы (в данном случае – восьмым классам школ) был присвоен идентификационный номер путем добавления одной цифры справа от указанного идентификатора: 14131, 14132, 14133 и т.д. Чтобы идентифицировать учащихся класса, к этому коду были добав- лены дополнительные цифры; например, если в классе имеется 43 учащих- ся, можно использовать ID: 1413101, 1413102, …, 1413143. Также министер- ство предоставило информацию по числу восьмых классов (столбец «Кол-во классов») в каждой школе, общему числу учащихся в восьмых классах шко- лы (мера размера или столбец «Размер школы») и по средней численности класса (столбец «Ср. класс»). Файл ШКОЛЫ.SAV – это условный фрейм выборки по школам Сентца. Вы можете открыть его через окно просмотра программы SPSS, следуя инструкциям по программе SPSS, представленным здесь. Ключевые слова и инструкции по SPSS указываются прописными буквами. Чтобы открыть фрейм по школам, выполните следующие действия в панели меню: Файл – Открыть – Данные – Просмотр …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ШКОЛЫ.SAV Открыть Убедитесь, что в нижней части экрана указано: «Просмотр данных», а не «Про- смотр переменных». Обратите внимание на запись 6. Вы увидите, что школа 1202 расположена в Северо-Восточном регионе, провинции 1, городе 2; это школа № 2 данного города. В этой школе есть три восьмых класса, а общая численность учащихся восьмых классов составляет 153 человека; средний размер класса составляет 51 учащихся (см. рисунок к заданию 7.1.А). Программа SPSS не допускает открытых сеансов при отсутствии активных наборов данных. Чтобы закрыть набор данных ШКОЛЫ, не закрывая про- грамму SPSS, выберите команды: Файл – Новое – Данные; в окне просмо- тра появится пустой набор данных. Теперь верните набор данных ШКОЛЫ в окно просмотра и выберите команды: Файл – Закрыть, чтобы закрыть набор данных ШКОЛЫ. (см. окончание) СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ 127 Задание 7.1 (окончание) Рисунок к заданию 7.1.А Данные по школам в Сентце ШКОЛЫ.SAV [набор данных 1] – Редактор статистических данных PASW Файл Редакти- Про- Данные Измене- Анализ Диа- Характе- Модули Окно Помощь ровать смотр ние граммы ристика 1: ID школы 1101 ID школы Регион Провин- Плот- Город Школа Кол-во Размер Ср.класс ция ность классов школы 1 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 44,5 2 1102 СВ 1 сел. 1 2 2 111 55,5 3 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 4 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 5 1201 СВ 1 сел. 2 1 2 109 54,5 6 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 51,0 7 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 48,7 8 1204 СВ 1 сел. 2 2 104 52,5 9 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 47,7 10 1302 СВ 1 сел. 3 2 3 140 46,7 11 1601 СВ 1 сел. 6 1 4 208 52,0 12 1602 СВ 1 сел. 6 2 3 158 52,7 13 1603 СВ 1 сел. 6 3 3 159 53,0 14 1401 СВ 1 город. 4 1 2 81 40,5 15 1402 СВ 1 город. 4 2 3 91 30,3 16 1403 СВ 1 город. 4 3 4 144 36,0 17 1404 СВ 1 город. 4 4 4 130 32,5 18 1405 СВ 1 город. 4 5 3 104 34,7 19 1406 СВ 1 город. 4 6 3 108 36,0 Источник: скомпилировано автором. а Версия 17, которая здесь используется, изначально выходила под названием SPSS. Версии, выпущенные в 2009–2010 гг., выходили под названием Predictive Analytic Software (PASW: Программное обеспечение для упреждающего анализа).  äàííîì êåéñ-èññëåäîâàíèè ïðîäåìîíñòðèðîâàíî äâà äè- çàéíà âûáîðêè. Ïåðâûé äèçàéí, èëè òàê íàçûâàåìûé áàçîâûé âàðèàíò, ïðåäñòàâëÿåò ïðîñòóþ ñëó÷àéíóþ âûáîðêó èç 400 ó÷àùèõñÿ, âêëþ÷åííûõ â íàöèîíàëüíûé ñïèñîê. Òàêîå ÷èñëî ó÷àùèõñÿ îáóñëîâëåíî òåì, ÷òî òàêîâ áûë äåéñòâèòåëüíûé îáú- åì öåëåâîé âûáîðêè â áîëüøèíñòâå ïðîãðàìì ïî íàöèîíàëü- íîé è ìåæäóíàðîäíîé îöåíêå.  ïàïêå ÏÑÂ400, ðàçìåùåííîé 128 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ íà CD-äèñêå, ñîäåðæàòñÿ ôàéëû ñ îòâåòàìè ïî ýòîé âûáîðêå. Ïðîñòóþ ñëó÷àéíóþ âûáîðêó (ÏÑÂ), êàê ïðàâèëî, íåâîçìîæíî èñïîëüçîâàòü èç-çà îòñóòñòâèÿ ïîëíîãî è îáíîâëåííîãî ôðåéìà âûáîðêè ïî âñåì ïîäõîäÿùèì äëÿ âûáîðêè ó÷àùèìñÿ. Îäíàêî äàæå åñëè òàêîé ñïèñîê è ñóùåñòâóåò, èñïîëüçîâàíèå äèçàéíà ÏÑ ìîæåò îáîéòèñü ñëèøêîì äîðîãî, òàê â ýòîì ñëó÷àå ìîãóò áûòü îòîáðàíû ó÷àùèåñÿ èç ñëèøêîì áîëüøîãî êîëè÷åñòâà øêîë, â òîì ÷èñëå âñåãî îäèí èëè äâà ó÷àùèõñÿ èç êàêîé-ëèáî îäíîé âûáðàííîé øêîëû. Ïðåäúÿâëåíèå òåñòîâ è ìåðû ïî îáåñïå÷åíèþ êà÷åñòâà ìîãóò ïîãëîòèòü çíà÷èòåëüíûé îáúåì áþäæåòà íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ïðèìåð ïî ÏÑ èñïîëüçóåò- ñÿ çäåñü ãëàâíûì îáðàçîì â öåëÿõ îáó÷åíèÿ, à òàêæå äëÿ òîãî, ÷òîáû äàòü ÷èòàòåëþ âîçìîæíîñòü ñðàâíèòü ðåçóëüòàòû ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòîãî ïîäõîäà ñ ðåçóëüòàòàìè ðåàëüíîãî, èëè ðåêîìåíäóåìîãî, äèçàéíà. Âòîðîé äèçàéí, ïîëó÷èâøèé íàçâàíèå ðåêîìåíäóåìîãî äèçàéíà, ÿâëÿåòñÿ ñòàíäàðòíûì äèçàéíîì, èñïîëüçóåìûì â ðåàëüíîé æèçíè ïðè îñóùåñòâëåíèè áîëüøèíñòâà ïðîãðàìì ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Ôàéëû ñ îòâåòàìè ïî äàííîìó òèïó äèçàéíà ñîäåðæàòñÿ â ïàïêå 2ÄÑÂ4400. Ïàïêà íàçâàíà èìåííî òàê, ïîòîìó ÷òî â ýòîì ñëó÷àå äèçàéí ñâÿçàí ñ ôîðìèðîâàíèåì äâóõñòóïåí÷àòîé âûáîðêè, ïðåäïîëàãàåìûé îáúåì êîòîðîé ñî- ñòàâëÿåò 4400 ó÷àùèõñÿ. Äèçàéí ïðåäóñìàòðèâàåò ãåîãðàôè÷å- ñêóþ èëè àäìèíèñòðàòèâíóþ ñòðàòèôèêàöèþ: â äàííîì ñëó÷àå ýòî ïÿòü ïðîâèíöèé Ñåíòöà. Äèçàéí âûáîðêè âêëþ÷àåò ïåðâè÷- íûé îòáîð øêîë (ýòàï 1) è ïîñëåäóþùèé âûáîð îäíîãî êëàññà â êàæäîé îòîáðàííîé øêîëå (ýòàï 2). Åñëè èññëåäîâàòåëè æåëà- þò îòäåëèòü âëèÿíèå ïðåïîäàâàòåëåé íà ðåçóëüòàòû ó÷àùèõñÿ îò âëèÿíèÿ øêîëû, îíè äîëæíû âêëþ÷èòü â âûáîðêó áîëåå îäíîãî êëàññà. Åñëè äëÿ íèõ èíòåðåñ ïðåäñòàâëÿåò òîëüêî âëèÿ- íèå øêîëû, îíè äîëæíû îòîáðàòü ó÷àùèõñÿ èç âñåãî öåëåâîãî óðîâíÿ îáó÷åíèÿ íåçàâèñèìî îò êëàññà. Ïî áþäæåòíûì è ïðàê- òè÷åñêèì ñîîáðàæåíèÿì, â Ñåíòöå áûëî ðåøåíî èññëåäîâàòü ïî îäíîìó êëàññó èç êàæäîé øêîëû. Æåëàåìûé ðàçìåð âûáîðêè СОЗДАНИЕ ФРЕЙМА ВЫБОРКИ 129 ó÷àùèõñÿ îñíîâàí íà äîñòóïíîé èíôîðìàöèè î ÷èñëåííîñòè ó÷àùèõñÿ â êëàññå, âíóòðèãðóïïîâîé êîððåëÿöèè, îæèäàåìîì âîçäåéñòâèè äèçàéíà è ïîòðåáíîñòÿõ â àíàëèçå è îò÷åòàõ. Íà ïåðâîì ýòàïå øêîëû ðàñïðåäåëÿþòñÿ ïðîïîðöèîíàëüíî ÷èñ- ëó ïîäõîäÿùèõ ó÷àùèõñÿ â êàæäîé ïðîâèíöèè è îòáèðàþòñÿ â ñîîòâåòñòâèè ñ ìåòîäàìè ôîðìèðîâàíèÿ ñèñòåìàòè÷åñêîé âûáîðêè ñ âåðîÿòíîñòÿìè, ïðîïîðöèîíàëüíûìè ðàçìåðó âû- áîðêè (PPS). Çàòåì â êàæäîé øêîëå âûáèðàåòñÿ êàêîé-ëèáî êëàññ ïóòåì èñïîëüçîâàíèÿ ìåòîäîâ ôîðìèðîâàíèÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè. 8 ÃËÀÂÀ ÝËÅÌÅÍÒÛ ÒÅÎÐÈÈ ÂÛÁÎÐÎÊ Â äàííîé ãëàâå ðàññìàòðèâàþòñÿ îñíîâíûå ýëåìåíòû òåîðèè âûáîðîê, â òîì ÷èñëå ñëó÷àéíûå âûáîðêè, è íåêîòîðûå èç íàèáîëåå âàæíûõ ìåòîäèê ôîðìèðîâàíèÿ ñëó- ÷àéíûõ âûáîðîê, òàêèå êàê: ñòðàòèôèêàöèÿ âûáîðîê, ìíîãî- ñòàäèéíûå âûáîðêè è êëàñòåðíûå âûáîðêè. Âåðîÿòíîñòíóþ âûáîðêó îáû÷íî èñïîëüçóþò, êîãäà íåîáõî- äèìî ïîëó÷èòü íàäåæíûå è âàëèäíûå îöåíêè îïðåäåëåííûõ õàðàêòåðèñòèê ïî âûáîðî÷íûì äàííûì, òàê êàê îíà ïîçâîëÿåò îöåíèòü òî÷íîñòü (âûáîðî÷íóþ äèñïåðñèþ èëè ñòàíäàðòíóþ îøèáêó) ïîëó÷åííûõ îöåíîê. Ýòè õàðàêòåðèñòèêè ìîãóò áûòü âûðàæåíû â âèäå ñ÷åòíîãî ìíîæåñòâà (÷èñëà äåòåé â âîçðàñòå îò 10 äî 15 ëåò), ñîâîêóïíîé îöåíêè (ñîâîêóïíîé îöåíêè ÷èñëà ó÷àùèõñÿ íà÷àëüíîé ñðåäíåé øêîëû) èëè äîëè (äîëè äåòåé èç ñåìåé ñ óðîâíåì ãîäîâîãî äîõîäà íèæå ÷åðòû áåäíîñòè â êîíêðåòíîé ñòðàíå). Ëþáàÿ èç ýòèõ õàðàêòåðèñòèê ìîæåò áûòü ïðèáëèæåííî îöåíåíà ïî âûáîðêå ïðè óñëîâèè, ÷òî âûáîðêà áûëà ñôîðìèðîâàíà ïî âåðîÿòíîñòíîé ñõåìå è ÷òî ýêñïåðèìåíòàëüíûå ïðîöåäóðû áûëè ïðàâèëüíî ðàçðàáîòàíû è ïðèìåíåíû. Âåðîÿòíîñòíàÿ âûáîðêà òðåáóåò òîãî, ÷òîáû êàæäûé ýëå- ìåíò ïîïóëÿöèè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ (ò.å., ïîïóëÿöèÿ, 132 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïî êîòîðîé íåîáõîäèìî ïîëó÷èòü îöåíêè), èìåë èçâåñòíóþ íåíóëåâóþ âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî îí áóäåò âêëþ÷åí â âûáîðêó. Âåðîÿòíîñòíàÿ âûáîðêà íå òðåáóåò òîãî, ÷òîáû âñå ýëåìåíòû èìåëè îäèíàêîâóþ âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî îíè áóäóò âûáðàíû, íî îíà òðåáóåò, ÷òîáû ñóùåñòâîâàëà âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî îíè áóäóò îòîáðàíû.  êà÷åñòâå ýëåìåíòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîãóò ðàññìàòðèâàòüñÿ ó÷àùèåñÿ, øêîëüíûå ïðåïîäàâàòåëè, äèðåêòîðà øêîë è ñàìè øêîëû. ПРОСТАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЫБОРКА Ñõåìà ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, â êîòîðîé âñå ýëåìåíòû èìå- þò îäèíàêîâóþ âåðîÿòíîñòü ïîïàäàíèÿ â âûáîðêó, ÿâëÿåòñÿ ÷àñòüþ áîëåå îáøèðíîé ãðóïïû ñõåì ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, íàçûâàåìûõ ìåòîäàìè ðàâíîâåðîÿòíîãî âûáîðà. Ê ïðèìåðó, ïîïóëÿöèÿ, ïðåäñòàâëÿþùàÿ èíòåðåñ, ñîñòîèò èç 10 øêîë. Íà îäèíàêîâûå áóìàæíûå êàðòî÷êè âûïèñûâàþò íàçâàíèÿ øêîë, ïîñëå ÷åãî êàðòî÷êè îïóñêàþò â ÿùèê. Áóìàæíûå êàðòî÷êè ïåðåìåøèâàþò, ïîñëå ÷åãî èç ÿùèêà èçâëåêàþò 2 áóìàæíûå êàðòî÷êè èç 10.  äàííîì ñëó÷àå êàæäàÿ øêîëà òåîðåòè÷åñêè èìååò 2 øàíñà èç 10 èëè 1 øàíñ èç 5 íà òî, ÷òî îíà áóäåò îòî- áðàíà. Îòïðàâíîé òî÷êîé äëÿ ëþáîãî äèçàéíà âåðîÿòíîñòíîé âû- áîðêè ÿâëÿåòñÿ ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà (ÏÑÂ). ÏÑ – ýòî îäíîøàãîâûé ìåòîä îòáîðà, äàþùèé êàæäîìó âîçìîæíîìó ýëåìåíòó âûáîðêè, èìåþùåé îáúåì n, ðàâíûå øàíñû íà òî, ÷òî îí áóäåò îòîáðàí. Òàêèì îáðàçîì, êàæäûé ýëåìåíò âû- áîðêè ïðèîáðåòàåò ðàâíóþ âåðîÿòíîñòü áûòü âêëþ÷åííûì â âûáîðêó. Ýòà âåðîÿòíîñòü  ðàâíà îòíîøåíèþ n/N, ãäå N – ýòî ÷èñëî ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè, à n – ðàçìåð âûáîðêè.  ïðèìåðå èç ïðåäûäóùåãî àáçàöà n = 2, à N = 10, ïîýòîìó = 1/5. Íà ðèñ. 8.1 ïðîäåìîíñòðèðîâàíà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà 7 øêîë, èçâëå÷åííûõ èç ïîïóëÿöèè, ñîñòîÿùåé èç 45 øêîë. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 133 Рис. 8.1 Простая случайная выборка школ без возвращения Примечание: N = 45 школ; n = 7 школ (фигуры серого цвета). Источник: предоставлено автором. Âûáîðêà ìîæåò ôîðìèðîâàòüñÿ ñ âîçâðàùåíèåì èëè áåç âîçâðàùåíèÿ. Âûáîðêà ñ âîçâðàùåíèåì äàåò êàæäîìó ýëåìåíòó áîëåå îäíîãî øàíñà íà òî, ÷òîáû îí áóäåò îòîáðàí; íà ïðàêòèêå ýòîò ìåòîä èñïîëüçóåòñÿ ðåäêî. Ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè áåç âîçâðàùåíèÿ îçíà÷àåò, ÷òî ïîñëå òîãî, êàê ýëåìåíò (øêîëà èëè ó÷àùèéñÿ) áûë îòîáðàí, îí íå ìîæåò áûòü îòîáðàí âî âòîðîé ðàç. ÏÑ ñ âîçâðàùåíèåì è ÏÑ áåç âîçâðàùåíèÿ ïðàêòè÷å- ñêè èäåíòè÷íû, åñëè ðàçìåð âûáîðêè ñîñòàâëÿåò î÷åíü ìàëóþ äîëþ îò îáùåãî ðàçìåðà ïîïóëÿöèè, òàê êàê â äàííîì ñëó÷àå âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî îäèí è òîò æå ýëåìåíò áóäåò îòîáðàí áîëåå îäíîãî ðàçà, î÷åíü ìàëà.  öåëîì âûáîðêà áåç âîçâðàùå- íèÿ äàåò áîëåå òî÷íûå ðåçóëüòàòû è íàèáîëåå óäîáíà ñ òî÷êè çðåíèÿ èñïîëüçîâàíèÿ. Îäíàêî ïî ðÿäó ïðè÷èí èñïîëüçîâàíèå îäíîé ëèøü ÏÑ ïðè ïðîâåäåíèè øèðîêîìàñøòàáíûõ íàöèîíàëüíûõ èññëåäî- 134 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ âàíèé íå ÿâëÿåòñÿ íè ýêîíîìíûì, íè ïðàêòè÷íûì ïîäõîäîì. Íà ñåãîäíÿøíèé äåíü ðàçëè÷íûå êîìïüþòåðíûå ïðîãðàììû, òàêèå êàê Excel è SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëü- íûõ íàóê), íàðÿäó ñ äðóãèìè ïðîãðàììàìè, ïðåäëàãàþò ðàç- ëè÷íûé èíñòðóìåíòàðèé ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè. Ýòîò èíñòðóìåíòàðèé ìîæåò áûòü äîâîëüíî îãðàíè÷åííûì ïî îáëà- ñòè äåéñòâèÿ, êàê â ñëó÷àå ñ Excel, èëè äîñòàòî÷íî îáøèðíûì, êàê â ñëó÷àå ñ SPSS.  çàäàíèè 8.2 ÏÑ èñïîëüçóåòñÿ â êà÷åñòâå ñðåäñòâà îáó÷åíèÿ ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè, èçâëåêàåìîé èç 400 ó÷àùèõñÿ ãèïîòåòè÷åñêîãî ñïèñêà â öåëÿõ äåìîíñòðàöèè ýòîãî ìåòîäà. СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ СЛУЧАЙНАЯ ВЫБОРКА Ïðè ôîðìèðîâàíèè ñèñòåìàòè÷åñêîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè (ÑÑÂ) ýëåìåíòû èçâëåêàþò èç ôðåéìà ÷åðåç óïîðÿäî÷åííûå èíòåðâàëû. Ïðè ýòîì íåîáõîäèìî óñòàíîâèòü èíòåðâàë âû- áîðêè è ñëó÷àéíóþ îòïðàâíóþ òî÷êó. Åñëè ðàçìåð ïîïóëÿöèè N êðàòåí ðàçìåðó âûáîðêè n, òî âûáèðàåòñÿ êàæäûé k-é ýëåìåíò, ãäå âûáîðî÷íîå îòíîøåíèå k ðàâíî N/n. Ýòîò ìåòîä ìîæåò áûòü ëåãêî ñêîððåêòèðîâàí, åñëè N íå äåëèòñÿ íà n áåç îñòàò- êà. Ñëó÷àéíàÿ îòïðàâíàÿ òî÷êà r – ýòî åäèíñòâåííîå ñëó÷àéíîå ÷èñëî, ðàñïîëîæåííîå â ïðîìåæóòêå îò 1 äî k. Òàêèì îáðàçîì, â âûáîðêó áóäóò îòîáðàíû ýëåìåíòû: r, r + k, r + 2k, ... r + (n – 1) k. Êàê è â ñëó÷àå ñ ÏÑÂ, êàæäûé ýëåìåíò èìååò îäèíàêîâóþ âå- ðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó, êîòîðàÿ çäåñü ðàâíà 1/k, íî, â îòëè÷èå îò ÏÑÂ, íå êàæäàÿ êîìáèíàöèÿ ýëåìåíòîâ n èìååò îäèíàêîâûå øàíñû áûòü îòîáðàííîé.  ÑÑ ìîãóò âîéòè ëèøü ýëåìåíòû, ðàñïîëîæåííûå äðóã îò äðóãà íà ðàññòîÿíèè k. Òàêèì îáðàçîì, ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòîãî ìåòîäà òîëüêî k âîçìîæíûõ âûáîðîê ìîæåò áûòü èçâëå÷åíî èç ïîïóëÿöèè. ×òîáû ïðîäåìîíñòðèðîâàòü ÑÑÂ, ïðåäïîëîæèì, ÷òî èññëåäîâàòåëü äîëæåí èçâëå÷ü âûáîðêó øêîë ðàçìåðîì ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 135 n = 12 â êàêîé-ëèáî ïðîâèíöèè, èìåþùåé ðàçìåð ïîïóëÿöèè N = 36 øêîë.  ýòîì ñëó÷àå èíòåðâàë âûáîðêè äîëæåí áûòü k = N/n = 36/12 = 3. Òåïåðü èññëåäîâàòåëü äîëæåí âûáðàòü ñëó÷àéíîå ÷èñëî, ðàñïîëîæåííîå â ïðîìåæóòêå îò 1 äî 3 äëÿ âå- ëè÷èí k. Äîïóñòèì, ýòî ÷èñëî 1. Òîãäà â âûáîðêó âîéäóò øêîëû ïîä íîìåðàìè: 1, 4, 7, …, 31 è 34. Ïðè ðàçìåðå ïîïóëÿöèè èç 36 øêîë ñóùåñòâóåò ëèøü òðè âîçìîæíûõ âàðèàíòà ÑÑ ðàçìåðîì 12, â òî âðåìÿ êàê ñóùåñòâóåò áîëåå 1,2 ìèëëèàðäà âàðèàíòîâ ÏÑ òîãî æå ðàçìåðà. ÑÑ ìîæåò èñïîëüçîâàòüñÿ, åñëè íåâîçìîæíî çàðàíåå ïî- ëó÷èòü ñïèñîê ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè.  ýòîì ñëó÷àå ìîæíî ñîçäàòü êîíöåïòóàëüíûé ôðåéì ïóòåì âêëþ÷åíèÿ êàæäîãî k-ãî ýëåìåíòà äî äîñòèæåíèÿ êîíöà ñïèñêà. Ê ïðèìåðó, åñëè äëÿ èññëåäîâàíèÿ áûë îòîáðàí êëàññ, âêëþ÷àþùèé ïðèìåðíî 50 ó÷àùèõñÿ, íî ñïèñîê êëàññà îòñóòñòâóåò, è íåîáõîäèìî âû- áðàòü îäíîãî ó÷àùåãîñÿ èç òðåõ, òî àäìèíèñòðàòîðó ïî òåñòè- ðîâàíèþ ìîãóò äàòü ñëó÷àéíóþ îòïðàâíóþ òî÷êó â ïðîìåæóòêå îò 1 äî 3. Äîïóñòèì, ýòî ÷èñëî 2. Ïîñëå òîãî, êàê àäìèíèñòðà- òîð âîøåë â âûáðàííûé êëàññ, îí íà÷èíàåò îòñ÷åò ñ çàðàíåå íàçíà÷åííîãî óãëà êîìíàòû (íàïðèìåð, ñ ëåâîãî óãëà ïåðâîãî ðÿäà) è âûáèðàåò âòîðîãî ó÷àùåãîñÿ, çàòåì ïÿòîãî è ò.ä. Åñëè â êëàññå íà ñàìîì äåëå ïðèñóòñòâóåò 46 ó÷àùèõñÿ, â âûáîðêó âîéäóò 2, 5, 8-é, …, è 44-é ó÷àùèéñÿ (òàê êàê â êëàññå íåò ó÷à- ùèõñÿ ïîä íîìåðàìè 47 è 50). Åñëè â êëàññå íàõîäèòñÿ 54 ó÷à- ùèõñÿ, âûáîðêà ìîæåò áûòü ðàñøèðåíà ïóòåì âêëþ÷åíèÿ 47, 50 è 53-ãî ó÷àùåãîñÿ. Ýòó ìåòîäèêó ÷àñòî èñïîëüçóþò, åñëè àä- ìèíèñòðàòîð ïî òåñòèðîâàíèþ èëè èíòåðâüþåð ìîæåò ïðè- ñóòñòâîâàòü íà àïðîáàöèè ëèøü îäèí ðàç. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî ñëó÷àéíàÿ ñîñòàâëÿþùàÿ âûáîðêè îïðåäåëÿåòñÿ äî ïîñå- ùåíèÿ øêîëû. Íà ðèñ. 8.2 ïðåäñòàâëåíà ñèñòåìàòè÷åñêàÿ ñëó- ÷àéíàÿ âûáîðêà èç 7 øêîë, îòîáðàííûõ èç ïîïóëÿöèè, ñîñòî- ÿùåé èç 45 øêîë. 136 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. 8.2 Систематическая случайная выборка школ Примечание: N = 45 школ; n = 7 школ (фигуры серого цвета); интервал = 6; точка начала = 4. Источник: предоставлено автором. КЛАСТЕРНАЯ ВЫБОРКА Ôîðìèðîâàíèå êëàñòåðíîé âûáîðêè – ýòî ïðîöåññ ñëó÷àéíî- ãî îòáîðà öåëûõ ãðóïï (êëàñòåðîâ) ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè èç ôðåéìà èññëåäîâàíèÿ. Êàê ïðàâèëî, ýòî ìåíåå ñòàòèñòè÷åñêè ýôôåêòèâíàÿ ñòðàòåãèÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, ÷åì ÏÑÂ, òàê êàê îíà õàðàêòåðèçóåòñÿ áîëåå âûñîêîé âûáîðî÷íîé äèñïåðñèåé äëÿ äàííîãî ðàçìåðà âûáîðêè. Òåì íå ìåíåå êëàñòåðíûé ìåòîä ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêà èìååò íåñêîëüêî çíà÷èòåëüíûõ ïðåèìó- ùåñòâ. Âî-ïåðâûõ, êëàñòåðíàÿ âûáîðêà ìîæåò çíà÷èòåëüíî ñíè- çèòü çàòðàòû íà ñáîð äàííûõ, åñëè ïîïóëÿöèÿ øêîë ðàçáðîñàíà ïî îáøèðíîé òåððèòîðèè ñòðàíû. Ê ïðèìåðó, ïðîãðàììà ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå, ïðåäóñìàòðèâàþùàÿ ôîðìèðîâàíèå âû- áîðêè èç 1000 ó÷àùèõñÿ 3-ãî êëàññà, ñ íîðìîé ïðåäñòàâèòåëüíî- ñòè 25 ó÷àùèõñÿ â êàæäîé èç 40 îòîáðàííûõ øêîë áóäåò ãîðàçäî ìåíåå çàòðàòíîé, ÷åì ïðîãðàììà ïî îòáîðó 1000 ó÷àùèõñÿ 3-ãî ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 137 êëàññà, ðàçáðîñàííûõ â ïðîèçâîëüíîì ïîðÿäêå ïî âñåé ñòðàíå. Âî-âòîðûõ, îòáîð îòäåëüíûõ ýëåìåíòîâ èç ïîïóëÿöèè íå âñåãäà ïðàêòè÷åí. Èíîãäà îêàçûâàåòñÿ ãîðàçäî ïðîùå îòîáðàòü öåëûå ãðóïïû ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè èëè êëàñòåðû (íàïðèìåð, öåëûå êëàññû), è èíîãäà ýòî îêàçûâàåòñÿ íåîáõîäèìîé ìåðîé ñ àäìè- íèñòðàòèâíîé òî÷êè çðåíèÿ. È íàêîíåö, â-òðåòüèõ, êëàñòåðíûå âûáîðêè óäîáíû äëÿ ïîëó÷åíèÿ ïðèáëèæåííûõ îöåíîê (íàïðè- ìåð, ñðåäíèõ îöåíîê äîñòèæåíèé ïî êëàññàì èëè ïî øêîëàì). Íà ðèñ. 8.3 ïðåäñòàâëåí ïðèìåð âûáîðêè, ñîñòîÿùåé èç òðåõ êëàñòåðîâ øêîë, â êîòîðóþ âîøëî 19 øêîë èç ïîïóëÿöèè 45 øêîë, ñãðóïïèðîâàííîé â ñåìü êëàñòåðîâ. Êëàñòåðíàÿ âûáîðêà ÿâëÿåòñÿ äâóõñòàäèéíûì ïðîöåññîì. Âíà÷àëå ïîïóëÿöèÿ ãðóïïèðóåòñÿ â êëàñòåðû. (Çäåñü óæå ìîãóò ñóùåñòâîâàòü åñòåñòâåííûå êëàñòåðû, òàêèå êàê: øêîëû èëè Рис. 8.3 Кластерная выборка школ Примечание: N = 7 кластеров (45 школ); n = 3 кластера (19 школ = элементы выборки). Источник: предоставлено автором. 138 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ êëàññû.) Çàòåì ôîðìèðóåòñÿ âûáîðêà èç êëàñòåðîâ; ïðè ýòîì âñå ýëåìåíòû, âõîäÿùèå â îòîáðàííûå êëàñòåðû, âêëþ÷àþòñÿ â èññëåäîâàíèå (íàïðèìåð, âñåì ó÷àùèìñÿ, âõîäÿùèì â ýòè êëà- ñòåðû, ïðåäúÿâëÿþò òåñòû). Ôðåéì, ïðåäíàçíà÷åííûé äëÿ èññëå- äîâàíèÿ, ìîæåò îïðåäåëÿòü ìåòîä ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Åñëè ýëåìåíòû ïîïóëÿöèè óæå ñãðóïïèðîâàíû åñòåñòâåííûì îáðàçîì, ñîçäàíèå ôðåéìà èç ýòèõ ãðóïï è ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè ÷àñòî ïðîõîäÿò ãîðàçäî ëåã÷å, ÷åì ïðè ïîïûòêå ñîñòàâèòü ñïèñîê èç âñåõ îòäåëüíûõ ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè. Ê ïðèìåðó, ñïèñîê øêîë ìîæåò îêàçàòüñÿ åäèíñòâåííûì äîñòóïíûì èñòî÷íèêîì äàííûõ äëÿ êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Êàæäàÿ èç ñåìè ïðÿìîóãîëüíûõ çîí íà ðèñ. 8.3, îòäåëåííàÿ îò äðóãèõ îáëàñòåé æèðíûìè ëèíèÿìè, ïðåäñòàâëÿåò îòäåëüíóþ òåððèòîðèþ, íà êîòîðîé ðàñïîëîæåíû øêîëû. Òðè øêîëüíûå òåððèòîðèè áûëè îòîáðàíû ìåòîäîì ñëó÷àéíîãî îòáîðà; âñå ó÷àùèåñÿ, ïðîæèâàþùèå íà âûáðàííûõ òåððèòîðèÿõ (îáîçíà- ÷åííûõ ôèãóðàìè ñåðîãî öâåòà), äîëæíû áûòü ïðîòåñòèðîâàíû. Ýòîò ìåòîä ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè òðåáóåò ïîñåùåíèÿ ëèøü òðåõ êîìïàêòíî ðàñïîëîæåííûõ ãåîãðàôè÷åñêèõ òåððèòîðèé, âêëþ÷àþùèõ 19 øêîë. ÏÑ (òàê æå êàê è ÑÑÂ), íàîáîðîò, ìîæåò òðåáîâàòü ïîñåùåíèÿ ñåìè øêîë, ðàñïîëîæåííûõ äàëåêî äðóã îò äðóãà (ñì. ðèñ. 8.1 è 8.2). Ñóùåñòâóåò ðÿä ñîîáðàæåíèé, êîòîðûå ñëåäóåò ó÷èòûâàòü ïðè ôîðìèðîâàíèè êëàñòåðíîé âûáîðêè. ×òîáû îöåíêè áûëè ñòàòèñòè÷åñêè ýôôåêòèâíûìè, ýëåìåíòû, âêëþ÷åííûå â êëà- ñòåð, äîëæíû êàê ìîæíî ñèëüíåå îòëè÷àòüñÿ äðóã îò äðóãà. Åñëè ýëåìåíòû â êëàñòåðå ñëèøêîì ïîõîæè äðóã íà äðóãà, ïî íèì, ñêîðåå âñåãî, áóäåò ïîëó÷åíà îäèíàêîâàÿ èíôîðìàöèÿ. Ê ñîæà- ëåíèþ, ýëåìåíòû, âêëþ÷åííûå â êëàñòåð, ÷àñòî èìåþò ïîäîáíûå õàðàêòåðèñòèêè è áîëåå îäíîðîäíû, ÷åì ýëåìåíòû, îòîáðàííûå èç âñåé ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè. Ïîýòîìó â äàííîì ñëó÷àå, êàê ïðàâèëî, òðåáóåòñÿ ñôîðìèðîâàòü âûáîðêó áîëüøåãî îáúåìà, ÷òîáû ïîëó÷èòü óñòàíîâëåííûé óðîâåíü òî÷íîñòè, êîòîðûé ìîã áûòü äîñòèãíóò ïðè èñïîëüçîâàíèè ÏÑÂ. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 139  íåêîòîðûõ øêîëàõ èëè ñèñòåìàõ îáðàçîâàíèÿ êëàññû ôîð- ìèðóþòñÿ â çàâèñèìîñòè îò òàêîãî ôàêòîðà, êàê ïðåäïîëàãàå- ìàÿ êîìïåòåíòíîñòü ó÷àùèõñÿ ïî ðàçëè÷íûì ïðåäìåòàì ó÷åá- íîãî ïëàíà. Ê ïðèìåðó, øêîëà èìååò äîñòàòî÷íîå êîëè÷åñòâî ó÷àùèõñÿ îïðåäåëåííîãî óðîâíÿ ïîäãîòîâëåííîñòè äëÿ ôîðìè- ðîâàíèÿ òðåõ êëàññîâ. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòîãî ïîäõîäà îäèí êëàññ ìîæåò áûòü ñôîðìèðîâàí èç ó÷àùèõñÿ, êîòîðûå, êàê ñ÷è- òàþò (íà îñíîâàíèè ðåçóëüòàòîâ ïðîøëûõ ëåò èëè èõ ÿâíîãî èí- òåðåñà ê ýòèì ïðåäìåòàì), áóäóò ïðîäîëæàòü îáó÷åíèå ìàòåìà- òèêå èëè åñòåñòâåííûì íàóêàì; äðóãîé êëàññ ìîæåò áûòü ïðåä- ñòàâëåí ó÷àùèìèñÿ, èìåþùèìè ïðåäïî÷òåíèÿ èëè ñêëîííîñòè ê ãóìàíèòàðíûì íàóêàì; òðåòèé êëàññ ìîæåò áûòü ñôîðìèðîâàí èç ó÷àùèõñÿ, êîòîðûå, êàê îæèäàåòñÿ, íå ïðîäåðæàòñÿ â øêîëå ñëèøêîì äîëãî.  òàêîé ñèòóàöèè ìîæíî îæèäàòü, ÷òî áîëüøèí- ñòâî ó÷àùèõñÿ ïåðâîãî êëàññà õîðîøî ñïðàâèòñÿ ñ òåñòîì ïî ìà- òåìàòèêå, âòîðàÿ ãðóïïà ìîæåò îêàçàòüñÿ ñëàáåå â ìàòåìàòèêå, íî ñèëüíåå â ÿçûêàõ, à òðåòüÿ ãðóïïà, ñêîðåå âñåãî, îêàæåòñÿ ñðàâíèòåëüíî ñëàáîé â îáåèõ îáëàñòÿõ çíàíèé.  ïîäîáíûõ îá- ñòîÿòåëüñòâàõ êëàñòåðíûå âûáîðêè ìîãóò îêàçàòüñÿ ñòàòèñòè- ÷åñêè íåýôôåêòèâíûìè, òàê êàê âûáîð öåëîãî êëàññà ïðåäïîëà- ãàåò, ÷òî ó÷àùèåñÿ ëèáî ñèëüíû â ìàòåìàòèêå è ñëàáû â ÿçûêàõ, ëèáî ñèëüíû â ÿçûêàõ è ñëàáû â ìàòåìàòèêå, ëèáî ñëàáû â îáå- èõ îáëàñòÿõ çíàíèÿ. Ñ òî÷êè çðåíèÿ ýôôåêòèâíîñòè âûáîðêè â ïîäîáíûõ ñèòóàöèÿõ ëó÷øå îòîáðàòü íåñêîëüêèõ ó÷àùèõñÿ èç êàæäîãî èç ýòèõ òðåõ êëàññîâ. Ýòî ïîçâîëèò óâåëè÷èòü øàíñû íà ïîëó÷åíèå ñáàëàíñèðîâàííîé êàðòèíû ïî óðîâíÿì ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé â øêîëå. Îäíàêî çäåñü ÷àñòî ïðèñóòñòâóþò è ïðàê- òè÷åñêèå ñîîáðàæåíèÿ, ñâÿçàííûå ñ öåëÿìè èññëåäîâàíèÿ, àä- ìèíèñòðàòèâíûìè îãðàíè÷åíèÿìè èëè ðàñõîäàìè íà òåñòèðî- âàíèå, êîòîðûå ãîâîðÿò â ïîëüçó âûáîðà öåëûõ êëàññîâ. Ïðè- ÷èíû äëÿ âûáîðà öåëîãî êëàññà: çàèíòåðåñîâàííîñòü äèðåêòîðà èëè ðóêîâîäñòâà øêîëû â ñâåäåíèè ê ìèíèìóìó íàðóøåíèÿ îá- ùåãî ðàñïîðÿäêà øêîëû âî âðåìÿ òåñòèðîâàíèÿ, à òàêæå çàèí- òåðåñîâàííîñòü èññëåäîâàòåëÿ â ïðèìåíåíèè êàêîé-ëèáî àíàëè- 140 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ òè÷åñêîé ìîäåëè èëè â êîëè÷åñòâåííîé îöåíêå îòíîñèòåëüíî- ãî âëèÿíèÿ øêîëû, ïðåïîäàâàòåëÿ èëè êëàññà íà èíäèâèäóàëü- íûå ó÷åáíûå äîñòèæåíèÿ. Ñòàòèñòè÷åñêàÿ ýôôåêòèâíîñòü êëàñòåðíîé âûáîðêè çàâè- ñèò îò òîãî, íàñêîëüêî îäíîðîäíû êëàñòåðû, ñêîëüêî ýëåìåí- òîâ ïîïóëÿöèè âêëþ÷åíî â êàæäûé êëàñòåð, à òàêæå îò ÷èñëà îòîáðàííûõ êëàñòåðîâ. Ñòàíäàðòíàÿ ìåðà ýòîé ýôôåêòèâíî- ñòè (òî÷íåå, íåýôôåêòèâíîñòè) ïîëó÷èëà íàçâàíèå êëàñòåðíî- ãî ýôôåêòà èëè ýôôåêòà äèçàéíà. Åãî çíà÷åíèå, ðàâíîå îäíî- ìó, îçíà÷àåò, ÷òî èñïîëüçóåìûé äèçàéí íå ìåíåå ýôôåêòèâåí, ÷åì ÏÑÂ. Åñëè ýôôåêò äèçàéíà íàìíîãî ïðåâûøàåò åäèíèöó, êàê ýòî ÷àñòî áûâàåò ïðè èñïîëüçîâàíèè êëàñòåðíûõ âûáîðîê, äèçàéí ñ÷èòàåòñÿ ìåíåå ýôôåêòèâíûì. Ïðè ýôôåêòå äèçàéíà êëàñòåðíîé âûáîðêè, ðàâíîì ïÿòè, îáúåì èçâëåêàåìîé âûáîð- êè ñëåäóåò óâåëè÷èòü òàê, ÷òîáû îí ïðåâûøàë ñîîòâåòñòâóþ- ùèé îáúåì ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè â ïÿòü ðàç. Ýòî ïîçâî- ëèò ïîëó÷èòü îöåíêè ñîèçìåðèìîé òî÷íîñòè. Âåëè÷èíà ýôôåêòà äèçàéíà çàâèñèò îò äâóõ ôàêòîðîâ: à) ÷èñëà ýëåìåíòîâ â êëàñòåðå (â äàííîì ñëó÷àå ÷èñëà ó÷àùèõ- ñÿ â êëàññå); á) ñòåïåíè, â êîòîðîé ó÷àùèåñÿ îäíîãî êëàññà áîëüøå ïîõîæè äðóã íà äðóãà, ÷åì íà ó÷àùèõñÿ äðóãèõ êëàññîâ èëè øêîë, ñ òî÷êè çðåíèÿ ïåðåìåííîé (èëè ïåðåìåííûõ), êîòîðàÿ äîëæíà áûòü èçìåðåíà. Ýòîò ïîñëåäíèé ôàêòîð èçâåñòåí êàê âíóòðèêëàññîâàÿ êîððåëÿöèÿ, êîòîðóþ ÷àùå óïîìèíàþò êàê roh (rate of homogeneity: ìåðà ãîìîãåííîñòè) èëè rho.  òåñòîâûõ îöåíêàõ ïî ìàòåìàòèêå (íàèáîëåå âàæ- íîé ïåðåìåííîé â íàöèîíàëüíîé îöåíêå Ñåíòöà) – âåëè÷èíà âíóòðèêëàññîâîé êîððåëÿöèè ÷àñòî ðàâíà 0,25 èëè äàæå 0,3. Îäíàêî roh ìîæåò çíà÷èòåëüíî îòëè÷àòüñÿ äëÿ äðóãèõ ïåðå- ìåííûõ. Ïåðñîíàë ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè èëè ïåðñîíàë ïî ñòàòèñòè÷åñêîé îáðàáîòêå äàííûõ äîëæåí èñïîëüçîâàòü ñëåäóþùóþ ôîðìóëó äëÿ îïðåäåëåíèÿ ýôôåêòà äèçàéíà (deff: design effect) (Êèø, 1965; Ëîð, 1999): ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 141 deff = (1 + roh × (Ì – 1)), ãäå Ì – ðàçìåð êëàñòåðà (÷èñëåííîñòü êëàññà), à roh – êîýôôè- öèåíò ãîìîãåííîñòè, èëè âíóòðèêëàññîâàÿ êîððåëÿöèÿ. Ïðè roh = 0,25 è ðàçìåðå êëàñòåðà Ì = 35, deff = (1 + 0,25 × (35 – 1))= = 1 + 8,5 = 9,5. Ïðèìåðíûå çíà÷åíèÿ roh ìîæíî ïîëó÷èòü èç äàííûõ ïðåäûäóùèõ ïðîãðàìì ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå ïî òåì æå èëè ñìåæíûì êëàññàì. Åñëè ýòè äàííûå íåäîñòóïíû, çíà÷åíèÿ ìîãóò áûòü ïîëó÷åíû èç ðåçóëüòàòîâ ãîñóäàðñòâåííûõ ýêçàìå- íîâ èëè çàèìñòâîâàíû èç îöåíîê ñîñåäíèõ ñòðàí ñ ïîäîáíûìè õàðàêòåðèñòèêàìè ñèñòåìû îáðàçîâàíèÿ. Åñëè ñîñåäñòâóþùèå ýëåìåíòû ïîäîáíû äðóã äðóãó, îòáîð ìíîæåñòâà ìåëêèõ êëàñòå- ðîâ ñòàòèñòè÷åñêè áîëåå ýôôåêòèâåí, ÷åì îòáîð íåáîëüøîãî êîëè÷åñòâà êðóïíûõ êëàñòåðîâ. Ðåêîìåíäóåìûé äèçàéí â Ñåíòöå ïðåäóñìàòðèâàåò îòáîð îïðåäåëåííîãî êîëè÷åñòâà øêîë, à çàòåì – âûáîð öåëîãî êëàñ- ñà èç êàæäîé âûáðàííîé øêîëû â êà÷åñòâå êëàñòåðà. Ýòîò ïîä- õîä øèðîêî èñïîëüçóåòñÿ ïî àäìèíèñòðàòèâíûì ñîîáðàæåíè- ÿì, îäíàêî ìîæíî ñêàçàòü, ÷òî ýòîò ïîäõîä îáõîäèòñÿ ñëèø- êîì äîðîãî, åñëè ãîâîðèòü î ñòàòèñòè÷åñêîé ýôôåêòèâíîñòè, òàê êàê ïðè åãî èñïîëüçîâàíèè âíóòðèêëàññîâàÿ êîððåëÿöèÿ è áîëüøàÿ ÷èñëåííîñòü ó÷àùèõñÿ â êëàññàõ íåðåäêî ïðèâîäÿò ê äîñòàòî÷íî âûñîêîìó çíà÷åíèþ ýôôåêòà äèçàéíà. СТРАТИФИКАЦИЯ ÏÑ è ÑÑ ýëåìåíòîâ è êëàñòåðîâ ÿâëÿþòñÿ ïðîñòûìè, áàçîâû- ìè ìåòîäàìè èçâëå÷åíèÿ ñëó÷àéíûõ âûáîðîê, îäíàêî îíè ìîãóò îêàçàòüñÿ íå ñàìûìè ýôôåêòèâíûìè ìåòîäàìè ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Õîðîøèå ñòðàòåãèè ÷àñòî óñïåøíî èñïîëüçóþò äî- ñòóïíóþ èíôîðìàöèþ ïî ýëåìåíòàì ïóòåì ñîçäàíèÿ îäíîðîäíûõ ãðóïï ýëåìåíòîâ, íàçûâàåìûõ ñòðàòàìè, ñ ïîñëåäóþùèì ïðè- ìåíåíèåì íåêîòîðûõ áàçîâûõ ìåòîäîâ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè âíóòðè ñòðàò. 142 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ïåðåä ôîðìèðîâàíèåì âûáîðêè êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íà- öèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò èçúÿâèòü æåëàíèå îðãàíèçîâàòü âû- áîðêó òàê, ÷òîáû îïðåäåëåííûå ãðóïïû ýëåìåíòîâ èëè îòäåëü- íûå òåððèòîðèè ñòðàíû áûëè îáÿçàòåëüíî îòðàæåíû â íåé ñ äî- ñòîâåðíîñòüþ. Ê ïðèìåðó, ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ìîãóò ñòðåìèòüñÿ ïîëó÷èòü îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæå- íèé ïî ïðîâèíöèÿì è ðåãèîíàì èëè ìîãóò ïîæåëàòü ïîëó÷èòü âîçìîæíîñòü äîñòóïà ê äàííûì ïî ðàçëè÷íûì ÿçûêîâûì ãðóï- ïàì èëè ïî êðóïíûì è ìåëêèì øêîëàì. Êîìàíäà ìîæåò íàäåÿòü- ñÿ íà òî, ÷òî ñëó÷àéíûé âûáîð ïðåäñòàâèò äîñòàòî÷íîå êîëè÷å- ñòâî ýëåìåíòîâ ïî êàæäîé ïðîâèíöèè èëè ðåãèîíó, ÷òîáû ïîëó- ÷èòü íàäåæíûå îöåíêè.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû îíà ìîæåò îð- ãàíèçîâàòü ñòðàòåãèþ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, ñíà÷àëà ñîñòà- âèâ ñïèñîê ïîïóëÿöèè øêîë ïî ãðóïïàì (íàïðèìåð, ïî ïðîâèí- öèÿì èëè ïî ÿçûêîâûì ãðóïïàì), à çàòåì îòîáðàòü ÷àñòè îáùåé âûáîðêè èç ýëåìåíòîâ, âõîäÿùèõ â êàæäóþ èç ýòèõ ãðóïï. Ýòà ñòðàòåãèÿ, íàçûâàåìàÿ ñòðàòèôèêàöèåé, ìîæåò èñïîëüçîâàòü- ñÿ ñ ëþáûì âåðîÿòíîñòíûì ìåòîäîì ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Ñòðàòèôèêàöèÿ òðåáóåò áîëüøèõ óñèëèé â íà÷àëå íàöèîíàëü- íîé îöåíêè, íî íàãðàäà ÷àñòî çíà÷èòåëüíî ïåðåâåøèâàåò íåîá- õîäèìîñòü â äîïîëíèòåëüíûõ óñèëèÿõ.  õîäå ïðîâåäåíèÿ ðàç- ëè÷íûõ ïðîãðàìì ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå øêîëû ñòðàòèôè- öèðîâàëè ïî ðàñïîëîæåíèþ, ÿçûêó, ðåëèãèîçíîé ïðèíàäëåæ- íîñòè, èñòî÷íèêàì ôèíàíñèðîâàíèÿ è ñòåïåíè óðáàíèçàöèè. Îïûò ïîêàçûâàåò, ÷òî èñïîëüçîâàíèå ñëèøêîì ìíîãèõ êðè- òåðèåâ â ñòðàòèôèêàöèè ïðèâîäèò ê îáðàòíûì ðåçóëüòàòàì; ôàêòè÷åñêè òðåáîâàíèÿ õîðîøåé ñòðàòèôèêàöèè ÷àñòî óâå- ëè÷èâàþò îáúåì âûáîðêè. Êðîìå òîãî, ÷èñëî ýëåìåíòîâ, îò- íåñåííûõ ê íåâåðíîé ñòðàòå, ìîæåò âûðàñòè ïî ìåðå óâåëè÷å- íèÿ ÷èñëà ñòðàò, îñîáåííî îñíîâàííûõ íà áîëåå èçìåí÷èâîé èëè ìåíåå íàäåæíîé èíôîðìàöèè, òàêîé êàê ÷èñëî ñîòðóäíè- êîâ èëè ó÷àùèõñÿ â øêîëàõ.  çàâèñèìîñòè îò ñèòóàöèè â íåêîòîðûõ ïðîãðàììàõ ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè èñïîëüçóþòñÿ îäíà, äâå èëè ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 143 áîëåå ïåðåìåííûõ ñòðàòèôèêàöèè. Ñòðàòèôèêàöèÿ ñïîñîáíà ïîâûñèòü êàê ñòàòèñòè÷åñêóþ, òàê è îáùóþ ýôôåêòèâíîñòü, òàê êàê îíà óìåíüøàåò ðàçìåð âûáîðêè (à ñëåäîâàòåëüíî, è çàòðàòû), íî ïðè ýòîì ïîääåðæèâàåò ñòåïåíü íàäåæíîñòè ðåçóëüòàòîâ èçìåðåíèÿ íà äîëæíîì óðîâíå. Ïðèìåíåíèå ìå- òîäà ñåðòèôèêàöèè òðåáóåò ó÷àñòèÿ ñïåöèàëèñòà ïî îáðàáîòêå ñòàòèñòèêè äëÿ ðåøåíèÿ ñâÿçàííûõ ñ íèì ïðîáëåì. Íà ðèñ. 8.4 ïðåäñòàâëåíà ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà èç 45 øêîë ñ èñïîëüçîâàíèåì òðåõóðîâíåâîé ïåðåìåííîé ñòðà- òèôèêàöèè. Ïîïóëÿöèÿ ìîæåò áûòü ñòðàòèôèöèðîâàíà ïî ëþáîé ïåðåìåííîé, ïî êîòîðîé äîñòóïíû äàííûå äëÿ âñåõ ýëåìåí- òîâ ôðåéìà äî ïðîâåäåíèÿ îöåíêè. Ýòà èíôîðìàöèÿ ìîæåò îêàçàòüñÿ òàêîé ïðîñòîé, êàê àäðåñ øêîëû, êîòîðûé ìîæåò Рис. 8.4 Стратифицированная случайная выборка школ Примечание: H = 3 страты; N1 = 32; N2 = 5; N3 = 8; n1 = 2; n2 = 4; n3 = 2. Источник: предоставлено автором. 144 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïîìî÷ü ñòðàòèôèêàöèè ïî ãåîãðàôè÷åñêîìó ðàñïîëîæåíèþ.  ÷èñëî øèðîêî èñïîëüçóåìûõ ïåðåìåííûõ ñòðàòèôèêàöèè â èññëåäîâàíèÿõ ïî îöåíêå âõîäÿò: ãåîãðàôè÷åñêîå ðàñïîëî- æåíèå (íàïðèìåð, ðåãèîíû, ïðîâèíöèè èëè ãîðîäà); ñïîñîá ôèíàíñèðîâàíèÿ (÷àñòíîå èëè ãîñóäàðñòâåííîå); âèä îáðàçî- âàòåëüíîé ïðîãðàììû (íà÷àëüíîå èëè ñðåäíåå, àêàäåìè÷åñêîå èëè ïðîôåññèîíàëüíîå îáðàçîâàíèå); ñîñòàâ ãðóïï (äåâî÷êè, ìàëü÷èêè èëè ñìåøàííûå ãðóïïû).  ïîëüçó ñòðàòèôèêàöèè ìîæíî âûäâèíóòü òðè àðãóìåíòà. Âî-ïåðâûõ, îíà äåëàåò ñòðàòåãèþ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè áîëåå ñòàòèñòè÷åñêè ýôôåêòèâíîé, ÷åì ïðè èñïîëüçîâàíèè ÏÑ èëè ÑÑÂ. Âî-âòîðûõ, îíà ïîçâîëÿåò îáåñïå÷èòü àäåêâàò- íîñòü îáúåìîâ âûáîðêè ïî îïðåäåëåííûì ñôåðàì èíòåðåñà äëÿ äàëüíåéøåãî àíàëèçà. Â-òðåòüèõ, îíà ïîìîãàåò èçáåæàòü ôîðìèðîâàíèÿ íåêà÷åñòâåííîé âûáîðêè. Ýòè àðãóìåíòû áîëåå ïîäðîáíî ðàññìàòðèâàþòñÿ â ñëåäóþùèõ ðàçäåëàõ Повышение статистической эффективности Ïðè îïðåäåëåííîì ðàçìåðå âûáîðêè è ñòàòèñòèêå ñòðàòèôèêà- öèÿ ñïîñîáíà ñíèçèòü óðîâåíü îøèáîê âûáîðêè, è, íàîáîðîò, ïðè îïðåäåëåííîé âåëè÷èíå âûáîðî÷íîé îøèáêè îíà ñïîñîá- íà óìåíüøèòü îáúåì âûáîðêè. Íåñìîòðÿ íà òî, ÷òî è êëàñòåð- íàÿ âûáîðêà, è ñòðàòèôèöèðîâàííàÿ âûáîðêà ÿâëÿþòñÿ ìåòî- äàìè ãðóïïèðîâêè ýëåìåíòîâ âíóòðè ïîïóëÿöèè, ïðè èñïîëü- çîâàíèè ñòðàòèôèöèðîâàííîé âûáîðêè èçâëå÷åíèå ýëåìåíòîâ ïðîèçâîäèòñÿ âíóòðè êàæäîé ñòðàòû, òîãäà êàê ïðè ôîðìèðî- âàíèè êëàñòåðíîé âûáîðêè ñíà÷àëà îòáèðàþò êëàñòåðû, ïîñëå ÷åãî îöåíèâàþò êàæäûé ýëåìåíò êëàñòåðà.  öåëîì ñòðàòèôè- êàöèÿ ïîâûøàåò òî÷íîñòü îöåíêè ïî ñðàâíåíèþ ñ ÏÑÂ, òîãäà êàê êëàñòåðèçàöèÿ â öåëîì óìåíüøàåò åå, òàê êàê ýëåìåíòû, ðàñïîëîæåííûå ïî ñîñåäñòâó, êàê ïðàâèëî, ïîäîáíû äðóã äðóãó. Äëÿ ïîâûøåíèÿ ñòàòèñòè÷åñêîé ýôôåêòèâíîñòè ñòðàòåãèè ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè ïî ñðàâíåíèþ ñ ÏÑ íåîáõîäèìî îáå- ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 145 ñïå÷èòü äîñòàòî÷íî âûñîêóþ ñòåïåíü îäíîðîäíîñòè ýëåìåíòîâ âíóòðè ñòðàòû (ò.å. ýëåìåíòû êàêîé-ëèáî ñòðàòû äîëæíû áûòü ïîäîáíû äðóã äðóãó ñ òî÷êè çðåíèÿ ïåðåìåííîé, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ). Íî ñàìè ñòðàòû äîëæíû íàñòîëüêî ñèëüíî îòëè÷àòü- ñÿ äðóã îò äðóãà, íàñêîëüêî âîçìîæíî ñ òî÷êè çðåíèÿ êàêîé-ëèáî ïåðåìåííîé, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ.  öåëîì ýòîãî ìîæíî äî- áèòüñÿ, åñëè ïåðåìåííûå ñòðàòèôèêàöèè êîððåëèðîâàííû ñ ïå- ðåìåííîé èññëåäîâàíèÿ, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ Ïðèìåð ñ òðåìÿ êëàññàìè (ìàòåìàòèêîâ, ãóìàíèòàðèåâ è ó÷àùèõñÿ, êîòîðûå, ñêîðåå âñåãî, ïîêèíóò øêîëó â áëèæàéøåå âðåìÿ), ïðèâåäåííûé äëÿ êëàñòåðíîé âûáîðêè, çäåñü ìîæíî ðàñøèðèòü äëÿ íàãëÿäíîñòè. Ïðåäïîëîæèì, ñïèñêè êëàññîâ ïî ïðîâèíöèÿì áûëè ðàñïðåäåëåíû ïî òðåì ñòðàòàì â ñîîò- âåòñòâèè ñ ýòèìè òðåìÿ âèäàìè êëàññîâ. Ñ ïîìîùüþ ìåòîäà ñëó÷àéíîãî îòáîðà èç ïåðâîé ñòðàòû ìîæíî ïîëó÷èòü âûáîðêó ó÷àùèõñÿ, ñèëüíûõ â ìàòåìàòèêå, íåçàâèñèìî îò îòîáðàííûõ êëàññîâ. Ïîäîáíûì îáðàçîì èç âòîðîé ñòðàòû ìîæíî ïîëó÷èòü âûáîðêó ó÷àùèõñÿ, ñðàâíèòåëüíî ñëàáûõ â ìàòåìàòèêå. Ñòðà- òèôèöèðîâàííàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ïî êàæäîé èç ýòèõ òðåõ ñòðàò ìîæåò îêàçàòüñÿ ðåïðåçåíòàòèâíîé ïî ñòðàòàì â öåëîì, ïîýòîìó ïîñëå ñáîðà ðåçóëüòàòîâ îíà äîëæíà äàòü äîñòàòî÷íî òî÷íóþ îöåíêó ïî ïðîâèíöèÿì â öåëîì. Ñòðàòèôèêàöèÿ ñïîñîáíà óâåëè÷èòü òî÷íîñòü îöåíîê ïî ñðàâíåíèþ ñ ÏÑÂ. Êîõðàí (1977, 1990) ïèñàë ïî ýòîìó ïîâîäó: «Åñëè êàæäàÿ ñòðàòà ãîìîãåííà â èçìåðåíèÿõ, êîòîðûå íåçíà- ÷èòåëüíî ìåíÿþòñÿ îò îäíîãî ýëåìåíòà ê äðóãîìó, ñðåäíÿÿ îöåíêà òî÷íîñòè äëÿ êàæäîé ñòðàòû ìîæåò áûòü ïîëó÷åíà ïî íåáîëüøîé âûáîðêå èç ëþáîé ñòðàòû. Çàòåì ýòè îöåíêè ìîæíî îáúåäèíèòü è ïîëó÷èòü îöåíêó òî÷íîñòè ïî âñåé ïîïóëÿöèè». Ñòðàòèôèêàöèÿ îñîáåííî âàæíà â àññèìåòðè÷íûõ ïîïóëÿ- öèÿõ (ò.å. åñëè ðàñïðåäåëåíèå çíà÷åíèé êàêîé-ëèáî ïåðåìåí- íîé, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ, íå ñèììåòðè÷íî, à ñêîøåíî âïðàâî èëè âëåâî). Ê ïðèìåðó, íà ïåðâîì ýòàïå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè ôðåéì ìîæåò áûòü ïðåäñòàâëåí ïðîñòî â âèäå ñïèñêà 146 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ øêîë, ñîäåðæàùåãî ïðèáëèçèòåëüíûå è óñòàðåâøèå äàííûå î ïðîïóñêàõ ó÷àùèõñÿ.  ýòîì ñëó÷àå áîëåå òî÷íàÿ îöåíêà ïî- ñåùàåìîñòè ó÷àùèõñÿ â øêîëàõ ñàìà ïî ñåáå ÿâëÿåòñÿ îäíîé èç öåëåé èññëåäîâàíèÿ ïî îöåíêå. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ÏÑ â íå- êîòîðûõ øêîëàõ ìîæåò íàáëþäàòüñÿ çíà÷èòåëüíîå âëèÿíèå íà îöåíêè ïîñåùàåìîñòè âñåõ ó÷àùèõñÿ. Îòáîð ñàìûõ êðóïíûõ øêîë ìîæåò ïðèâåñòè ê çàâûøåííîé îöåíêå ïîñåùàåìîñòè ó÷à- ùèõñÿ. Ñòðàòèôèêàöèÿ, îñíîâàííàÿ íà ðàçìåðå øêîë (ñòðàòà äëÿ êðóïíûõ øêîë, ñòðàòà äëÿ øêîë ñî ñðåäíåé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ è ñòðàòà äëÿ ìàëåíüêèõ øêîë), ìîæåò ñïîñîáñòâîâàòü îáåñïå÷åíèþ òîãî, ÷òî øêîëû, îòîáðàííûå â êàæäîé ñòðàòå, áó- äóò ïðåäñòàâëÿòü øêîëû ïîïóëÿöèè ïðèìåðíî òîãî æå ðàçìåðà. Ñòðàòèôèêàöèÿ ïî ðàçìåðó øêîë, ïî âñåé âèäèìîñòè, îñî- áåííî îïðàâäàííà, åñëè ïëàíèðóåòñÿ îöåíèòü îáùóþ ïîñåùàå- ìîñòü ïîïóëÿöèè ó÷àùèõñÿ. Îäíàêî ñòðàòèôèêàöèÿ ïî ðàçìåðó øêîë ìîæåò îêàçàòüñÿ íåæåëàòåëüíîé, åñëè, ê ïðèìåðó, â êà÷å- ñòâå ïåðåìåííîé, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ, ðàññìàòðèâàåòñÿ ñðåäíèé âîçðàñò ïðåïîäàâàòåëåé ìàòåìàòèêè, òàê êàê â ýòîì ñëó÷àå íåò íèêàêèõ îñíîâàíèé ïîëàãàòü, ÷òî ñóùåñòâóåò êàêàÿ- ëèáî ñâÿçü ìåæäó âîçðàñòîì ïðåïîäàâàòåëÿ è ðàçìåðîì øêîëû. ×àñòî ñòðàòèôèêàöèîííûå ïåðåìåííûå âûáèðàþò íà îñíîâà- íèè èõ îæèäàåìîé êîððåëÿöèè ñ êëþ÷åâûìè ïåðåìåííûìè íàöèîíàëüíîé îöåíêè (òàêèìè êàê: äîñòèæåíèÿ ïî ìàòåìàòèêå èëè ÿçûêàì). Îäíàêî ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî ñòðàòèôèöèðîâàí- íûé ïîäõîä, êîòîðûé ÿâëÿåòñÿ ñòàòèñòè÷åñêè ýôôåêòèâíûì äëÿ îäíîé ïåðåìåííîé èññëåäîâàíèÿ, ìîæåò îêàçàòüñÿ ìåíåå ýôôåêòèâíûì äëÿ äðóãèõ ïåðåìåííûõ. Обеспечение охвата домена, представляющего интерес Ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, ìîãóò èñïûòûâàòü ïîòðåáíîñòü â ïîëó÷å- íèè îöåíîê ïî ïîäãðóïïàì ïîïóëÿöèè, íàçûâàåìûõ äîìåíàìè, òàê æå êàê è ïî âñåé ïîïóëÿöèè. Ê ïðèìåðó, îíè ìîãóò èçúÿâèòü ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 147 æåëàíèå ñðàâíèòü óðîâíè äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ èç ðàçëè÷íûõ ïðîâèíöèé èëè ðåãèîíîâ, äåâî÷åê è ìàëü÷èêîâ èëè ó÷àùèõñÿ, ïîñåùàþùèõ øêîëû ðàçëè÷íîãî òèïà (÷àñòíûå èëè ãîñóäàð- ñòâåííûå). Ïîëó÷åíèå îöåíîê ïî ïîäãðóïïàì íîñèò íàçâàíèå äîìåí îöåíèâàíèå.  ñëó÷àå ïîòðåáíîñòè â äîìåíå îöåíèâàíèè äèçàéí âûáîðêè äîëæåí îáåñïå÷èâàòü óâåðåííîñòü â òîì, ÷òî âûáðàí àäåêâàòíûé ðàçìåð âûáîðêè ïî êàæäîìó äîìåíó.  èäåà- ëå ñòðàòû äîëæíû ñîîòâåòñòâîâàòü äîìåíàì, ïðåäñòàâëÿþùèì èíòåðåñ â èññëåäîâàíèè. Предотвращение формирования некачественных выборок Ñòðàòèôèêàöèÿ ñïîñîáíà ïðåïÿòñòâîâàòü ôîðìèðîâàíèþ íå- êà÷åñòâåííûõ èëè íåïðåäâèäåííûõ âûáîðîê. Ïðè èñïîëüçîâà- íèè ÏÑ ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè ïîëíîñòüþ çàâèñèò îò ñëó- ÷àÿ. Ñòðàòèôèöèðîâàííûé ïîäõîä ê ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè ïðåäíàçíà÷àåòñÿ äëÿ îãðàíè÷åíèÿ ñëó÷àåâ ïîÿâëåíèÿ ýêñòðå- ìàëüíûõ ñèòóàöèé ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðîê ïóòåì âûïîë- íåíèÿ îïðåäåëåííûõ øàãîâ äëÿ âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó îïðåäå- ëåííûõ êàòåãîðèé ïîïóëÿöèè ó÷àùèõñÿ. Ê ïðèìåðó, åñëè íàöè- îíàëüíàÿ îöåíêà ôîêóñèðóåòñÿ íà èññëåäîâàíèè âëèÿíèÿ ðàç- ìåðà øêîëû íà ó÷åáíûå äîñòèæåíèÿ, äèçàéí âûáîðêè ìîæåò ïðåäóñìàòðèâàòü ñòðàòèôèêàöèþ ïî ðàçìåðó øêîë. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè â Ñåíòöå ðàññìîòðåëà ðàçëè÷íûå âàðèàíòû ñòðàòèôèêàöèè. Îãðàíè- ÷åíèå ôðåéìà äâóìÿ ðåãèîíàìè (Ñåâåðî-Âîñòî÷íûì è Þãî- Çàïàäíûì) îêàçàëîñü íåàäåêâàòíûì, ïîòîìó ÷òî ýòîò ïîäõîä íå îáåñïå÷èâàë äîñòàòî÷íîå êîëè÷åñòâî èíôîðìàöèè äëÿ ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè â îáðàçîâàíèè. Âìåñòî ýòîãî êîìàíäà ðåøèëà ñòðàòèôèöèðîâàòü ïîïóëÿöèþ ïî ïðî- âèíöèÿì (ò.å. ïî òðåì ïðîâèíöèÿì Ñåâåðî-Âîñòî÷íîãî ðåãèîíà è äâóì ïðîâèíöèÿì Þãî-Çàïàäíîãî ðåãèîíà). Ïîäñ÷åò îöåíîê ïî ðåãèîíàì äîëæåí áûë îêàçàòüñÿ ïðîñòûì ïðîöåññîì ñóììè- ðîâàíèÿ ïîñëå ïîëó÷åíèÿ îöåíîê ïî ïðîâèíöèÿì. 148 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Êðîìå òîãî, åñëè áû ïåðåä âûáîðîì øêîë ôàéëû ïî êàæäîé ñòðàòå äëÿ ïðîâèíöèè áûëè ðàññîðòèðîâàíû ïî ïëîòíîñòè íà- ñåëåíèÿ (ïî ãîðîäñêèì è ñåëüñêèì ïîñåëåíèÿì), ñèñòåìàòè÷å- ñêàÿ âûáîðêà, íåçàâèñèìî îò òîãî, áóäåò ëè îíà ðàâíîâåðîÿòíîé èëè îíà áóäåò ñôîðìèðîâàíà â çàâèñèìîñòè îò âåðîÿòíîñòè, ïðîïîðöèîíàëüíîé ðàçìåðó ãîðîäà, îáåñïå÷èò ãàðàíòèè, ÷òî â âûáîðêó âîéäóò ãîðîäñêèå è ñåëüñêèå øêîëû. Ýòîò ïîäõîä ìîæåò äàòü äîâîëüíî ýôôåêòèâíûé äîìåí îöåíêè, åñëè ñðàâ- íèòåëüíûé àíàëèç ãîðîäñêîãî è ñåëüñêîãî íàñåëåíèÿ ïðåäñòàâ- ëÿåò îñîáûé èíòåðåñ. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ðåøèëà, ÷òî èñïîëüçîâàòü ãîðîäà íåïîñðåäñòâåííî â êà÷åñòâå ñòðàò íåöåëåñîîáðàçíî (ýòî ìîãëî äàòü 33 ñòðàòû, îäíàêî âî ìíîãèõ èç íèõ ìîãëî îêàçàòüñÿ ëèøü ïî äâå ïîäõî- äÿùèå øêîëû). РАЗБИЕНИЕ ВЫБОРКИ НА СТРАТЫ Ïîñëå âûäåëåíèÿ ñòðàò èç ïîïóëÿöèè êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïîä ðóêîâîäñòâîì êîíñóëüòàíòà ïî ôîð- ìèðîâàíèþ âûáîðîê äîëæíà îïðåäåëèòü, ñêîëüêî ýëåìåíòîâ èç êàæäîé ñòðàòû äîëæíî áûòü âêëþ÷åíî â âûáîðêó. Ýòîò øàã íàçûâàåòñÿ ðàñïðåäåëåíèåì îáúåêòîâ âûáîðêè. Âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó (ò.å. âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî êàêîé-ëèáî ýëåìåíò áóäåò âêëþ÷åí â âûáîðêó) îáû÷íî âà- ðüèðóåòñÿ îò ñòðàòû ê ñòðàòå, ïîòîìó ÷òî îíà çàâèñèò îò òîãî, êàêèì îáðàçîì áóäóò ðàñïðåäåëåíû îáúåêòû â êàæäîé ñòðà- òå. ×òîáû îöåíèòü âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó, â áîëü- øèíñòâå äèçàéíîâ âûáîðêè îñîáîå âíèìàíèå íóæíî óäåëèòü ðàçìåðó âûáîðêè è ðàçìåðó ïîïóëÿöèè â êàæäîé ñòðàòå. Äëÿ íàãëÿäíîñòè ïðåäñòàâèì, ÷òî ðàçìåð ïîïóëÿöèè N ñîñòàâëÿ- åò 1000 øêîë, ñòðàòèôèöèðîâàííûõ íà äâå ãðóïïû: ñåëüñêóþ è ãîðîäñêóþ. Ðàçìåð ñòðàòû ãîðîäñêîé ãðóïïû N1 ñîñòàâëÿ- åò 250 øêîë, à ðàçìåð ñòðàòû ãðóïïû ñåëüñêèõ øêîë N2 = 750. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ÏÑ äëÿ îòáîðà n1 = 50 øêîë èç ïåðâîé ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 149 ñòðàòû è n2 = 50 øêîë èç âòîðîé ñòðàòû âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî êàêàÿ-ëèáî øêîëà áóäåò îòîáðàíà èç ïåðâîé ñòðàòû, ñîñòàâëÿ- åò 1 = 50/250 = 1/5, à âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî áóäåò âûáðàíà êàêàÿ-ëèáî øêîëà èç âòîðîé ñòðàòû, ñîñòàâëÿåò 2 = 50/750 = = 1/15. Òàêèì îáðàçîì, øêîëû èìåþò ðàçëè÷íóþ âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó â çàâèñèìîñòè îò èõ ðàñïîëîæåíèÿ èëè ñòðàòû.  äàííîì ñëó÷àå ó ãîðîäñêîé øêîëû áîëüøå âîçìîæ- íîñòåé áûòü îòîáðàííîé, ÷åì ó ñåëüñêîé. Ðàñïðåäåëåíèå âûáîðêè ïðè íàöèîíàëüíîì îöåíèâàíèè ìåæäó ñòðàòàìè ìîæåò îêàçàòüñÿ ñëîæíîé çàäà÷åé. Ïðè ôèê- ñèðîâàííîì îáúåìå áþäæåòà è îãðàíè÷åííîì (åñëè òàêîå íàáëþäàåòñÿ) çíàíèè õàðàêòåðèñòèê ýëåìåíòîâ, ïðåäñòàâëÿþ- ùèõ èíòåðåñ, áîëüøèíñòâî òåîðåòè÷åñêèõ ïîäõîäîâ ê ñòðàòè- ôèêàöèè è îïòèìàëüíîìó ðàñïðåäåëåíèþ îáúåêòîâ âûáîðêè îãðàíè÷åííî â ïðèìåíåíèè. ×àñòî äëÿ òîãî, ÷òîáû ðàçðàáî- òàòü æèçíåñïîñîáíóþ ñòðàòåãèþ ïî ðàñïðåäåëåíèþ îáúåêòîâ â âûáîðêå, ïðèõîäèòñÿ ïðèíèìàòü âî âíèìàíèå ïðàêòè÷åñêèå ñîîáðàæåíèÿ è ïðèáåãàòü ê ýêñïåðòèçå. Ñóùåñòâóþò äâå ñàìûå ðàñïðîñòðàíåííûå ñòðàòåãèè ðàñïðå- äåëåíèÿ îáúåêòîâ â âûáîðêå: à) ðàâíîå ðàñïðåäåëåíèå îáúåê- òîâ; á) ïðîïîðöèîíàëüíîå ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ. Ïðè ðàâ- íîì ðàñïðåäåëåíèè îáúåêòîâ èç êàæäîé ñòðàòû îòáèðàþò îäè- íàêîâîå ÷èñëî îáúåêòîâ âûáîðêè; ýòîò ìåòîä ðåêîìåíäóåòñÿ èñïîëüçîâàòü ïðè äîñòàòî÷íî õîðîøî ñáàëàíñèðîâàííûõ ñòðà- òàõ. Ïðè ïðîïîðöèîíàëüíîì ðàñïðåäåëåíèè îáúåêòîâ âûáîð- êè êàæäàÿ ñòðàòà ïîëó÷àåò îïðåäåëåííóþ äîëþ â âûáîðêå â çà- âèñèìîñòè îò åå äîëè â ïîïóëÿöèè; ýòîò ìåòîä ïðåäïî÷òèòå- ëåí, åñëè îñîáûé èíòåðåñ ïðåäñòàâëÿþò íàöèîíàëüíûå îöåí- êè. Ðàâíîå ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ âûáîðêè ìîæåò îêàçàòü- ñÿ íå ñòîëü ýôôåêòèâíûì êàê ïðîïîðöèîíàëüíîå ðàñïðåäåëå- íèå äëÿ íàöèîíàëüíîãî îöåíèâàíèÿ, îäíàêî îíî áîëåå ïðåä- ïî÷òèòåëüíî, åñëè òðåáóåòñÿ äîìåí îöåíèâàíèÿ è åñëè ñòðà- òû è äîìåíû âçàèìîñâÿçàíû. Ðàâíîå ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ ìîæåò òàêæå ñîäåéñòâîâàòü îáåñïå÷åíèþ òîãî, ÷òîáû â âûáîð- 150 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ êó áûëî âêëþ÷åíî äîñòàòî÷íîå ÷èñëî îáúåêòîâ èç êàæäîãî äî- ìåíà èëè ñòðàòû. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà ïðîïîðöèîíàëüíîãî ðàñïðå- äåëåíèÿ îáúåêòîâ âûáîðêà øêîë äîëæíà áûòü ðàñïðåäåëåíà òàê, ÷òîáû ÷èñëî ó÷àùèõñÿ â âûáîðêå èç êàæäîé ñòðàòû áûëî ïðîïîðöèîíàëüíî ÷èñëó ó÷àùèõñÿ èç êàæäîé ñòðàòû âî âñåé ïîïóëÿöèè. Íåêîòîðûå øêîëû ìîãóò èìåòü íóëåâóþ ìåðó ïðåä- ñòàâèòåëüíîñòè â öåëåâîé ïîïóëÿöèè. Îíè äîëæíû îñòàâàòüñÿ âî ôðåéìå, åñëè ó íèõ åñòü êàêîé-òî øàíñ âêëþ÷åíèÿ íîâûõ, ïîäõîäÿùèõ äëÿ öåëåé îöåíêè ó÷àùèõñÿ â ïåðèîä òåñòèðî- âàíèÿ; â ïîäîáíûõ ñëó÷àÿõ ýòèì øêîëàì ñëåäóåò ïðèñâîèòü ïðåäâàðèòåëüíîå çíà÷åíèå ìåðû ïðåäñòàâèòåëüíîñòè, êîòîðîå áóäåò ðàâíî 1, è âêëþ÷èòü èõ â ñîîòâåòñòâóþùèå îáùèå ñïèñêè ôðåéìîâ. Åñëè ó íèõ íåò ïðàêòè÷åñêè íè îäíîãî øàíñà íà òî, ÷òî â íèõ ïîÿâÿòñÿ íîâûå ïîäõîäÿùèå ó÷àùèåñÿ â ïåðèîä ïðîâåäåíèÿ îöåíêè, èõ ñëåäóåò óäàëèòü èç ôðåéìà âûáîðêè.  öåëîì ïðè íåîáõîäèìîñòè ïîëó÷åíèÿ îòäåëüíûõ îöåíîê ïî ñòðàòàì äëÿ êàæäîé ñòðàòû íåîáõîäèìî ïðåäóñìîòðåòü îäèíàêîâóþ òî÷íîñòü ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðêè. Òàêàÿ òî÷íîñòü, êàê ïðàâèëî, òðåáóåò îòáîðà îäèíàêîâîãî ÷èñëà øêîë èç êàæäîé ñòðàòû íåçàâèñèìî îò ðàçìåðà ñòðàòû. Òàê êàê èç êàæäîé ñòðàòû äîëæíû áûòü îòîáðàíû êàê ìèíèìóì äâå ó÷àñòâóþùèå â îöåíêå øêîëû, ÷òîáû ïðèáëèçèòåëüíî îöåíèòü îøèáêó âûáîðêè (ñì. ïðèëîæåíèå IV.C), ÷èñëî ðàñïðåäåëåíèÿ îáúåêòîâ â âûáîðêå ïðè îòáîðå äîëæíî áûòü ñêîððåêòèðîâàíî íà îæèäàåìîå íåïîëó÷åíèå îòâåòîâ îò øêîë. ×ëåíû êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, êî- òîðûì áûëî ïîðó÷åíî ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè, íåñóò îòâåò- ñòâåííîñòü çà ïðàâèëüíîå ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ â âûáîð- êå øêîë. Îíè äîëæíû êîíñóëüòèðîâàòüñÿ ñî ñïåöèàëèñòîì ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè. ×àñòî òàêèõ ñïåöèàëèñòîâ ìîæíî íàéòè â òàêèõ ìèíèñòåðñòâàõ è ó÷ðåæäåíèÿõ (êðîìå ìèíèñòåð- ñòâà îáðàçîâàíèÿ), êàê Íàöèîíàëüíîå àãåíòñòâî ïî ñòàòèñòèêå èëè ìèíèñòåðñòâî, îòâåòñòâåííîå çà ïðîâåäåíèå èññëåäîâàíèé ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 151 ïî äîìàøíèì õîçÿéñòâàì. Ñïåöèàëèñò ïî ôîðìèðîâàíèþ âû- áîðêè ìîæåò ïîìî÷ü â ðåøåíèè òàêèõ âîïðîñîâ, êàê îïðåäå- ëåíèå ÷èñëà øêîë ïî êàæäîé ñòðàòå äëÿ âêëþ÷åíèÿ â âûáîð- êó è îïðåäåëåíèå òåõ äåéñòâèé, êîòîðûå ñëåäóåò ïðåäïðèíÿòü, åñëè â êàêîé-ëèáî ñòðàòå ñëèøêîì ìàëî øêîë. Çàäàíèå 8.1, ïðè- âåäåííîå íèæå, ñâÿçàíî ñ ðàñïðåäåëåíèåì îáúåêòîâ äëÿ ñòðà- òû. Äðóãèå ñòðàòåãèè ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè, òðåáóþùèå íàëè÷èÿ áîëåå ïîäðîáíîé èíôîðìàöèè ïî îòäåëüíûì ýëåìåí- òàì, âûõîäÿò çà ðàìêè äàííîé ãëàâû. Задание 8.1 Расчет размера выборки и распределение объектов для страты Согласно самой свежей доступной информации Министерства образования Сентца, средняя численность класса по стране составляет около 37 учащих- ся. Информация от коллег из соседних стран с подобными характеристиками в области образования предполагает, что внутриклассовая корреляция учебных достижений по математике, выбранной в качестве ключевой це- левой переменной, должна находиться где-то между 0,25 и 0,3. Это оценка гомогенности означает, что эффект дизайна должен находиться где-то между 10 и 12. При определении размера выборки команда по формированию вы- борки остановилась на средней точке из этого диапазона, а именно – на 11. Таким образом, чтобы получить эффективный размер выборки, эквивалент- ной выборке из 400 учащихся по методу ПСВ, необходимо сформировать выборку из 4400 учащихся для предложенного дизайна. В связи с тем что план включает выбор одного класса из каждой отобранной школы, команда должна отобрать 4400/37 = 118,9 школ. Из практических соображений это число может быть округлено до 120 школ Министерство образования рекомендовало команде по проведению нацио- нальной оценки оптимизировать точность национальных оценок. Команда использовала метод распределения объектов выборки пропорционально размеру страт (в данном случае – пяти провинций), где МИО является соответствующей мерой размера. В соответствии с этим подходом к рас- пределению объектов выборки процент учащихся в каждой страте должен быть приблизительно равен проценту учащихся из каждой страты во всей популяцийа. (см. продолжение) 152 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 8.1 (продолжение) Выполнив приведенные ниже шаги на SPSS, вы сможете: • изучить информацию на уровне провинций; • подсчитать общее число объектов по провинциям; • подсчитать общее число объектов по стране; • определить пропорциональное распределение объектов для страт (про- винций) при размере выборки n = 120 школ; • сохранить всю эту информацию для дальнейшего использования. В качестве первого действия откройте файл ПРОВИНЦИИ, выполнив сле- дующие команды: Файл – Открыть – Данные – Найти вb …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ПРОВИНЦИИ.SAV Открыть Вы увидите общее значение МИО (ПРОВ_ОБЪЕМ) сельских и городских территорий по каждой провинции. Теперь необходимо определить общее число объектов по стране, поэтому вы должны создать переменную СТРА- НА и присвоить ей значение 1. Для этого: Выберите команды: Трансформировать – Рассчитать переменную. Набери- те в строке Целевая переменная слово СТРАНА. Введите в строку Числовое выражение цифру 1 и нажмите ОК. Выберите команды: Данные – Агрегировать. Переместите переменные ПРОВИНЦИЯ и СТРАНА в поле Разбить переменные. Теперь переместите ПРОВ_ОБЪЕМ в Сводки переменных. Выберите команду Функция, а затем – Сумма. Нажмите Далее. Выберите команду Имя и метка. В качестве имени укажите ПРОВ_СУММ и нажмите Далее. Выберите команду Создать новый набор данных… и введите название ПРОВ_СУММ. Нажмите ОК. Вы должны увидеть значения ПРОВ_СУММ по каждой из пяти провинций; убедитесь, что используете окно выходных данных, так как результаты могли появиться в другом окне: Без имени [ПРОВ_СУММ]. Значение ПРОВ_СУММ по провинции 2 составляет 4448. Введите набор данных ПРОВ_СУММ, который только что создали, в окно просмотра и выберите команды: Данные – Агрегировать. Перемести- те переменную СТРАНА в Разбить переменные. Затем переместите ПРОВ_СУММ в Сводки переменных. Выберите команду Функции и выберите Сумма. Нажмите Далее. Выберите команду Имя и метка. В качестве имени наберите в строке СТРАНА_СУММ и нажмите Далее. Выберите команду Ввести агрегированные… Нажмите ОК. В окне Просмотр данных вы должны увидеть, что общее число объектов по стране составляет 27 657. Теперь набор данных ПРОВ_СУММ содержит общие суммы и по стране, и по провинциям. Теперь можно распределить 120 школ по провинциям и сохранить результаты для дальнейшего использования. (см. окончание) ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 153 Задание 8.1 (окончание) Выберите команды Трансформировать – Рассчитать переменную . В строке Целевая переменная наберите слово РАСПРЕД. В строке Чис- ловое выражение укажите: RND(120*ПРОВ_СУММ/СТРАНА_СУММ). На- жмите ОК.Теперь файл, который содержит распределение выборки, должен выглядеть так, как показано на рисунке к заданию 8.1.А. Рисунок к заданию 8.1.А Распределение объектов выборки Сентца БЕЗЫМЯННЫЙ [ПРОВ_СУМ] – Редактор статистических данных PASW Файл Редактировать Просмотр Данные Трансфор- Анализ Диаграммы Параметры Модули Окно Помощь мировать 1: Страна 1,00 Страна Провинция ПРОВ_СУММ СТРАНА_СУММ РАСПРЕД Перем. 1 1,00 1 5565,00 27654,00 24,00 2 1,00 2 4448,00 27654,00 19,00 3 1,00 3 9511,00 27654,00 41,00 4 1,00 4 2222,00 27654,00 10,00 5 1,00 5 5908,00 27654,00 26,00 6 7 8 9 10 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Сохраните файл в папке МОИРЕШВЫБ с помощью следующих команд: Файл – Сохранить как – Найти в …\МОИРЕШВЫБ\ Чтобы дать название файлу, наберите в строке РАСПРЕДШКОЛ. Нажмите Сохранить. Выберите команды Файл – Закрыть. Вы можете также закрыть набор данных ПРОВИНЦИИ, не сохраняя никаких изменений, которые вы в нем сделали. a Если министерство или руководящий комитет определили, что приоритет должен быть отдан конкретным субнациональным оценкам (например, оценкам по регионам), какая- либо форма непропорционального распределения объектов может оказаться более эффективной, хотя и слегка менее точной в том, что касается национальных оценок. В этом случае ситуацию следует обсудить с опытным специалистом по статистике, так как это может также повлиять на решения по стратификации. b При подготовке всех программ и примеров была использована программа SPSS 17. В программу SPSS 18 были внесены небольшие изменения; некоторые функции или пункты меню могли быть слегка изменены (например, сейчас уже нет необходимости в том, чтобы нажимать на Далее, чтобы закрыть некоторые подменю). В зависимости от опций, выбранных в ходе инсталляции, SPSS 18 может автоматически компили- ровать очень полезные записи по всем использованным процедурам и сценариям. 154 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРКИ ВЕРОЯТНОСТНО- ПРОПОРЦИОНАЛЬНЫМ МЕТОДОМ Ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè ñ íåðàâíîé âåðîÿòíîñòüþ âñòðå÷àåòñÿ â òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà âåðîÿòíîñòü îòáîðà îáúåêòîâ îòëè÷àåòñÿ. Ê ïðèìåðó, êðóïíûå ãîðîäà èëè øêîëû ìîãóò îáëàäàòü áîëåå ðàçíîîáðàçíîé èíôîðìàöèåé, òàê êàê â íèõ îáó÷àåòñÿ áîëüøå øêîëüíèêîâ, ÷åì â íåáîëüøèõ ãîðîäàõ èëè øêîëàõ. Ïîýòîìó êîíñóëüòàíò ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè äëÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò îòäàòü ïðåäïî÷òåíèå áîëåå êðóïíûì îáúåê- òàì, íàäåëèâ èõ áîëüøåé âåðîÿòíîñòüþ îòáîðà, ÷åì áîëåå ìåëêèì îáúåêòàì. Õîòÿ íåðåäêî íåáîëüøèå ãîðîäà è øêîëû äàþò ñëèøêîì ìàëî äîïîëíèòåëüíîé èíôîðìàöèè, ðàñõîäû íà ñáîð äàííûõ ïî ýòèì îáúåêòàì ìîãóò îêàçàòüñÿ òàêèìè æå, êàê è ïðè ñáîðå äàííûõ ïî áîëåå êðóïíûì îáúåêòàì.  öåëÿõ ýêîíîìèè ñðåäñòâ êîìàíäà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè ìîæåò ïîääàòüñÿ èñêóøåíèþ è ñóçèòü âûáîðêó çà ñ÷åò îòáîðà áîëåå êðóïíûõ îáúåêòîâ è, âîçìîæíî, äàæå îãðàíè÷èòü ñîñòàâ âû- áîðêè ïÿòüþ èëè äåñÿòüþ ñàìûìè êðóïíûìè ãîðîäàìè èëè øêîëàìè.  ýòîì ñëó÷àå áîëåå ìåëêèå îáúåêòû ïðàêòè÷åñêè íå èìåþò øàíñîâ íà òî, ÷òî îíè áóäóò îòîáðàíû. Òàêàÿ âûáîðêà íå ÿâëÿåòñÿ âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêîé èç îïðåäåëåííîé ïî- ïóëÿöèè èëè èç äîñòóïíîãî ôðåéìà âûáîðêè, òàê êàê ìíîãèå øêîëû áûëè èñêëþ÷åíû.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâíîãî ïîäõîäà ìîæíî èñïîëüçîâàòü ïëàí íåðàâíîâåðîÿòíîãî îòáîðà, êîòîðûé ìîæåò ïðåäîñòàâèòü áîëüøóþ âåðîÿòíîñòü êðóïíûì îáúåêòàì è ìåíüøóþ âåðîÿò- íîñòü – ìåëêèì.  ñîîòâåòñòâèè ñ ýòèì ïëàíîì âñå îáúåêòû èìåþò íåêîòîðûé øàíñ áûòü îòîáðàííûìè, íî áîëåå êðóïíûå è áîëåå èíôîðìàòèâíûå îáúåêòû ïîëó÷àþò íåêîòîðûå ïðèâè- ëåãèè.  êà÷åñòâå ïðèìåðà ðàññìîòðèì ïîïóëÿöèþ èç 12 øêîë, â 4 èç êîòîðûõ îáó÷àåòñÿ ïî 100 ó÷àùèõñÿ, à â 8 – ïî 50 ó÷àùèõñÿ.  ýòîì ñëó÷àå ìîæíî ñôîðìèðîâàòü âûáîðêó ó÷àùèõñÿ ïóòåì îò- áîðà êðóïíûõ øêîë ñ âåðîÿòíîñòüþ 1/4 (èëè 100/400) è ìåëêèõ øêîë ñ âåðîÿòíîñòüþ 1/8 (èëè 50/400). Òîãäà êðóïíûå øêîëû ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 155 èìåþò â äâà ðàçà áîëüøå øàíñîâ íà òî, ÷òîáû áûòü îòîáðàííû- ìè, ÷åì ìåëêèå øêîëû, îäíàêî âñå øêîëû èìåþò íåêîòîðûå øàíñû íà òî, ÷òî îíè ïîïàäóò â âûáîðêó. Ïðè ôîðìèðîâàíèè âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêè êàæäûé âêëþ- ÷åííûé â íåå îáúåêò ïðåäñòàâëÿåò îïðåäåëåííîå ÷èñëî îáúåêòîâ ïîïóëÿöèè, ïîýòîìó âûáîðêà, ïîëó÷åííàÿ òàêèì ïóòåì, áóäåò â öåëîì ðåïðåçåíòàòèâíà äëÿ âñåé ïîïóëÿöèè. ×èñëî îáúåêòîâ ïîïóëÿöèè, ïðåäñòàâëåííîé ýòèì âûáðàííûì îáúåêòîì, íàçûâà- åòñÿ âûáîðî÷íûì âåñîì. Ïðè ðàâíîâåðîÿòíîì èçâëå÷åíèè îáú- åêòîâ (ê ïðèìåðó, êîãäà âåðîÿòíîñòü âûáîðà äëÿ ëþáîé èç äâóõ øêîë ñîñòàâëÿåò 1/10) êàæäàÿ îòîáðàííàÿ øêîëà ïðåäñòàâëÿåò îäèíàêîâîå ÷èñëî øêîë â ïîïóëÿöèè. Ïîäîáíûì îáðàçîì ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðêè ñ íåðàâíîé âåðîÿòíîñòüþ ÷èñëî øêîë ïîïóëÿöèè, ïðåäñòàâëåííîé îòîáðàííîé øêîëîé, áóäåò ðàçëè- ÷àòüñÿ â çàâèñèìîñòè îò âåðîÿòíîñòè, êîòîðàÿ ó ýòîé øêîëû áûëà ïðè îòáîðå: ÷åì áîëüøå øàíñîâ ó ýëåìåíòà íà òî, ÷òîáû îí áóäåò âûáðàí, òåì áîëüøå âûáîðî÷íûé âåñ, è íàîáîðîò. Îñíîâíûå ìåæäóíàðîäíûå èññëåäîâàíèÿ ó÷åáíûõ äîñòèæå- íèé (òàêèå êàê: Ïðîãðàììà ìåæäóíàðîäíîé îöåíêè ó÷àùèõñÿ (PISA), Ìåæäóíàðîäíûé ïðîåêò «Èçó÷åíèå êà÷åñòâà ÷òåíèÿ è ïîíèìàíèÿ òåêñòà» (PIRLS) è Ìåæäóíàðîäíîå èññëåäîâàíèå òåíäåíöèé â ìàòåìàòè÷åñêîì è åñòåñòâåííîíàó÷íîì îáðàçîâà- íèè (TIMSS)) èñïîëüçóþò ìåòîä íåðàâíîâåðîÿòíîãî âûáîðà.  ýòîì ñëó÷àå âûáîðêè èçâëåêàþòñÿ ìåòîäîì íåðàâíîâåðî- ÿòíîãî âûáîðà, èçâåñòíîãî êàê ÂÏÐ, èëè âåðîÿòíîñòü, ïðî- ïîðöèîíàëüíàÿ ðàçìåðó. Îáû÷íî âåðîÿòíîñòü âûáîðà øêîëû îñíîâûâàåòñÿ íà óðîâíå ìåðû ïðåäñòàâèòåëüíîñòè (ò.å. íà ÷èñ- ëå ó÷àùèõñÿ â öåëåâîé ïîïóëÿöèè êàæäîé øêîëû). Íàïðèìåð, â ãîðîäå ñ ïÿòüþ øêîëàìè ñ 400, 250, 200, 100 è 50 ó÷àùèìèñÿ ïðîæèâàåò 1000 ó÷àùèõñÿ. ÂÏÐ ðàñïðåäåëÿåò âåðîÿòíîñòü îò- áîðà øêîë ïðîïîðöèîíàëüíî ÷èñëåííîñòè ó÷àùèõñÿ: 400/1000, 250/1000, 200/1000, 150/1000 è 50/1000 ñîîòâåòñòâåííî – ïðè âûáîðå îäíîé èç øêîë èëè 800/1000, 500/1000, 400/1000, 300/1000 è 100/1000 – ïðè âûáîðå äâóõ øêîë. Ñëåäóåò îáðàòèòü 156 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ âíèìàíèå íà òî, ÷òî åñëè â ýòîì ïðèìåðå äîëæíû áûòü îòî- áðàíû òðè øêîëû, ïåðâàÿ øêîëà íå ìîæåò èìåòü âåðîÿòíîñòü 1200/1000, òàê êàê ýòî áîëüøå 1, ïîýòîìó îíà äîëæíà áûòü âû- áðàíà â ëþáîì ñëó÷àå. Âåðîÿòíîñòü âûáîðà äâóõ îñòàâøèõñÿ øêîë ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà ÂÏÎ ðàññ÷èòûâàåòñÿ ïóòåì ïåðåðàñïðåäåëåíèÿ îñòàâøèõñÿ ìåð ïðåäñòàâèòåëüíîñòè ìåæäó äðóãèìè ÷åòûðüìÿ øêîëàìè. Âåðîÿòíîñòü îòáîðà ïðè èñïîëü- çîâàíèè ÂÏÎ äëÿ ýòèõ ÷åòûðåõ øêîë ñîñòàâëÿåò 500/600, 400/600, 200/600 è 100/600. Äàííûé ïîäõîä ê ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè ìîæåò ïðèìå- íÿòüñÿ ïî îòíîøåíèþ ê ôðåéìàì âûáîðêè íà óðîâíå øêîë, à òàêæå ïî îòíîøåíèþ ê ôðåéìàì âûáîðêè, îñíîâàííûì íà òåð- ðèòîðèÿõ (íàïðèìåð, ïî îòíîøåíèþ ê ñïèñêàì ïî ïðîâèíöèÿì èëè ãîðîäàì), åñëè èìåþòñÿ âñå íåîáõîäèìûå äàííûå ïî ìåðå ïðåäñòàâèòåëüíîñòè. МНОГОСТАДИЙНАЯ ВЫБОРКА Âî ìíîãèõ èññëåäîâàíèÿõ ïîïóëÿöèé íàñåëåíèÿ ïðÿìîé äîñòóï ê èíäèâèäóóìàì íåâîçìîæåí. Öåíòðàëèçîâàííûå îáíîâëåííûå ðååñòðû ëèö ìîãóò ïðîñòî íå ñóùåñòâîâàòü, íî äàæå åñëè ýòè ðååñòðû ñóùåñòâóþò, äîñòóï ê íèì ìîæåò áûòü ñòðîãî ðåãëà- ìåíòèðîâàí, èëè ýòè ðååñòðû ìîãóò îêàçàòüñÿ íåäîñòóïíûìè äëÿ èññëåäîâàòåëåé. Ïîäîáíûå ñèòóàöèè ïðàêòè÷åñêè âñåãäà íàáëþäàþòñÿ ïðè îöåíêå äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ âíóòðè êëàññîâ, øêîë, ãîðîäîâ èëè äðóãèõ þðèñäèêöèé. Îäíàêî êîñâåííûé äîñòóï ê ïðåäñòàâèòåëÿì öåëåâîé àóäèòîðèè âñå æå ìîæíî ïîëó÷èòü ñ ïîìîùüþ ìåòîäèêè, íàçûâàåìîé ìíîãîñòàäèéíîé âûáîðêîé. Ïðè ïðèìåíåíèè ìíîãîñòàäèéíîé âûáîðêè ñíà÷àëà ñîñòàâëÿþò ãðóáûé ñïèñîê îáúåêòîâ (òàêèõ êàê: ãåîãðàôè÷åñêèå ýëåìåíòû èëè øêîëû ïðè ïðîâåäåíèè èññëåäîâàíèé â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ), à çàòåì íåêîòîðûå èç ýòèõ îáúåêòîâ âêëþ÷àþò â âûáîðêó. Äëÿ êàæäîãî îáúåêòà âûáîðêè ãîòîâèòñÿ ñïèñîê èç áîëåå ìåëêèõ îáúåêòîâ (îáû÷íî ýòî àäðåñà, íîìåðà äîìîâ èëè ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 157 ïðè ïðîâåäåíèè èññëåäîâàíèé â îáëàñòè îáðàçîâàíèÿ èìåíà ó÷èòåëåé èëè ó÷àùèõñÿ). Äàëåå ôîðìèðóþò âûáîðêó èç ýòèõ áîëåå ìåëêèõ îáúåêòîâ âíóòðè êàæäîãî îáúåêòà, îòîáðàííîãî ðàíåå. Ïðîöåññ ïðîäîëæàþò äî òåõ ïîð, ïîêà êîìàíäà ïî ôîð- ìèðîâàíèþ âûáîðêè íå èäåíòèôèöèðóåò ëèö äëÿ ïðåäúÿâëåíèÿ àíêåò èëè òåñòîâ. Îáúåêòû, îòîáðàííûå íà ïåðâîé ñòàäèè, íàçûâàþòñÿ ïåðâè÷íûìè îáúåêòàìè âûáîðêè (ÏÎÂ), îäíàêî òàêæå ñóùåñòâóþò âòîðè÷íûå è òðåòè÷íûå îáúåêòû âûáîðêè. Âî ìíîãèõ ïðîãðàììàõ ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé èñïîëüçóåòñÿ äâóõñòàäèéíûé äèçàéí, ãäå øêîëû âûñòóïàþò â êà÷åñòâå ÏÎÂ, à ó÷àùèåñÿ ÿâëÿþòñÿ âòîðè÷- íûìè îáúåêòàìè âûáîðêè. Òàêîé äèçàéí ñîîòâåòñòâóåò îäíîìó èç ïëàíîâ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè êåéñ-èññëåäîâàíèÿ â Ñåíòöå.  íåêîòîðûõ áîëåå êðóïíûõ ñòðàíàõ äèçàéí ðàñøèðÿåòñÿ äî òðåõ ñòàäèé, ãäå ñíà÷àëà îòáèðàþòñÿ ãåîãðàôè÷åñêèå òåððèòî- ðèè, à çàòåì ê íèì ïðèìåíÿåòñÿ óæå îïèñàííûé äâóõñòàäèéíûé äèçàéí.  êà÷åñòâå îòîáðàííîãî îáúåêòà âíóòðè øêîëû ÷àñòî âûñòóïàåò êàêîé-ëèáî êëàññ, òàê êàê àäìèíèñòðàöèè êðóïíûõ øêîë îáû÷íî ñ÷èòàþò, ÷òî òåñòèðîâàíèå âñåãî öåëåâîãî êëàññà ìåíüøå íàðóøàåò íàëàæåííûé ïîðÿäîê â øêîëå, ÷åì òåñòèðîâà- íèå îòäåëüíûõ ó÷àùèõñÿ, âêëþ÷åííûõ â âûáîðêó, èç ðàçëè÷íûõ öåëåâûõ êëàññîâ øêîëû. Íà ðèñ. 8.5 ïðåäñòàâëåíà òðåõñòàäèéíàÿ âûáîðêà ó÷àùèõñÿ, ãäå íà ïåðâîé ñòàäèè áûëè îòîáðàíû òðè îêðóãà èç ñåìè, çàòåì íà âòîðîé ñòàäèè áûëè îòîáðàíû ñîîòâåòñòâåííî òðè, ÷åòûðå è äâå øêîëû, à íà òðåòüåé ñòàäèè áûëè îòîáðàíû íåêîòîðûå ó÷àùèåñÿ èç êàæäîé âûáðàííîé øêîëû. ОПИСАНИЕ ВЫБОРКИ Ïðèøëî âðåìÿ ïðèñòóïèòü ê ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè â Ñåíòöå ïî êàæäîìó èç ñëåäóþùèõ äâóõ âèäîâ äèçàéíà: à) ÏÑ èç 400 ó÷àùèõñÿ (ñì. çàäàíèå 8.2); á) âûáîðêà èç 4400 ó÷àùèõñÿ ñ èñ- ïîëüçîâàíèåì ðåêîìåíäóåìîãî äâóõñòàäèéíîãî äèçàéíà. 158 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. 8.5 Многостадийная выборка Источник: предоставлено автором. Задание 8.2 Формирование ПСВ из 400 учащихся Дальнейшие инструкции описывают формирование простой случайной выборки размером n = 400 учащихся из полного фрейма, содержащегося в папке ПСВ400. Если вы хотите воспроизвести именно эту выборку, исполь- зуйте начальное значениеа, заданное в SPSS при создании этой выборки. Используйте команды: Файл – Открыть – Данные – Найти в …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\УЧАЩИЕСЯ.SAV Нажмите Открыть. Далее используйте следующие команды: Анализ – Комплексные выбор- ки – Отбор выборки. Выберите команду Дизайн выборки и задайте имя файла, чтобы сохранить его (например, ПСВ400). Нажмите Далее. Пропустите команду Дизайн переменных. Снова нажмите Далее. В окне Метод формирования выборки выберите команду Простая слу- чайная выборка и выберите без возвращения. Нажмите Далее. В окне Размер выборки выберите итоговые суммы, затем значение и на- берите в строке число 400. Нажмите Далее. (см. окончание) ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 159 Задание 8.2 (окончание) В окне Выходные переменные выберите по крайней мере размер популя- ции, размер выборки и выборочный вес. Нажмите Далее. В окне Сводка укажите Нет, так как дальнейших ступеней формирования выборки не будет. Нажмите Далее. Теперь, когда план выборки подробно описан, можно приступить к форми- рованию выборки. В окне Опции формирования выборки выберите Да и Все (1) ступени. Выберите команду Применить значениеb и наберите в строке 1234321, чтобы получить выборку, которая будет позже рассматриваться в данном разделе, или выберите Случайный выбор значения, чтобы получить свежую выборку. Нажмите Далее. В окне Вывести файлы выборки выберите команду Внешний файл и дайте название файлу: …\МОИРЕШВЫБ\УЧАЩИЕСЯПСВ. Выберите Сохранить и Далее. В окне Завершение работы с мастером выборок выберите команду Сохранить дизайн в файл плана и сформировать выборку. Нажмите Завершить. Первые несколько переменных из файла …\МОИРЕШВЫБ\УЧАЩИЕ- СЯПСВ должны выглядеть так, как показано на рисунке к заданию 8.2.А. В некоторых случаях порядок, в котором представлены переменные, может отличаться от представленного здесь. Рисунок к заданию 8.2.А Переменные ПСВ ID школы ID учащ Регион Про- Плотность Город Школа Кол-во_ Класс ID класса винция классов 1 1101 1101103 СВ 1 сел. 1 1 2 1 11011 2 1101 1101203 СВ 1 сел. 1 1 2 2 11012 3 1103 1103218 СВ 1 сел. 1 3 4 2 11032 4 1103 1103236 СВ 1 сел. 1 3 4 2 11032 Объем Учащий- Возраст Пол Вероят- Общ Объем Объем Вес Вес класса ся ность Вес Популя- Выборки Выбор- Выборки Включе- Выборки 1 ции 1 1 ки 1 Оконч ния 1 1 41 3 13 1 01 69,14 27654 400 69,14 69,14 2 48 3 15 1 01 69,14 27654 400 69,14 69,14 3 52 18 13 1 01 69,14 27654 400 69,14 69,14 4 52 36 15 0 01 69,14 27654 400 69,14 69,14 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. a Начальное значение – это число, используемое программами, рассчитывающими псевдослучайные числа, в качестве отправной точки; каждое начальное значение дает уникальную последовательность псевдослучайных чисел. b Начальное значение, используемое для этого примера. 160 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ðàçëè÷íûå ïàêåòû ïðîãðàìì, îñîáåííî SPSS, SAS (Statistical Analysis Software: ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ ñòàòèñòè÷å- ñêîãî àíàëèçà) è Stata, èìåþò ñîáñòâåííûé èíñòðóìåíòàðèé äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Ïðîãðàììà SPSS ïðåäëàãàåò íà- áîð ïðîöåäóð, íàçûâàåìûõ êîìïëåêñíîé âûáîðêîé.  ïðîãðàì- ìå Stata ïðåäëîæåí ðÿä ðàçëè÷íûõ ñöåíàðèåâ, à â ïðîãðàììå SAS – ïÿòü ïðîöåäóð, ðàçðàáîòàííûõ ñïåöèàëüíî äëÿ ôîðìè- ðîâàíèÿ äèçàéíîâ êîìïëåêñíîé âûáîðêè âðó÷íóþ.  èññëåäî- âàòåëüñêîì èíñòèòóòå The Research Triangle Institute áûë ðàç- ðàáîòàí öåëûé ðÿä ïðîãðàìì äëÿ îáðàáîòêè è àíàëèçà äàííûõ êîìïëåêñíîãî èññëåäîâàíèÿ, ïîëó÷èâøèõ íàçâàíèå SUDAAN (for Survey Data Analysis: ïðîãðàììû äëÿ àíàëèçà âûáîðî÷íûõ äàííûõ), êîòîðûå ìîæíî ðàññìàòðèâàòü â êà÷åñòâå ïðîãðàìì- íîãî îáåñïå÷åíèÿ äëÿ ñòàòèñòè÷åñêîãî àíàëèçà. Ïðîãðàììó äëÿ îöåíèâàíèÿ äàííûõ WesVar1 êîìïàíèè Westat Inc. ìîæíî çàãðó- çèòü áåñïëàòíî ñ åå ñàéòà. Îäíàêî ïîëüçîâàòåëÿì ñëåäóåò èìåòü â âèäó, ÷òî ïðîãðàììà WesVar íå ôîðìèðóåò ñëó÷àéíûå âûáîðêè. Ôóíêöèÿ ïðîãðàììû Excel ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðîê èìååò ñâîè îãðàíè÷åíèÿ; íà ìîìåíò íàïèñàíèÿ äàííîé ãëàâû ðåçóëüòàòû, ïîëó÷àåìûå ïðè íåêîòîðûõ óñëîâèÿõ, èìåëè ñèñòåìàòè÷åñêèå îøèáêè. Ïðåæäå ÷åì êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè îñòàíîâèò ñâîé âûáîð íà êàêîì-ëèáî ïàêåòå ïðîãðàìì äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, îíà äîëæíà ïðîêîíñóëüòèðîâàòüñÿ ó ñïåöèàëèñòà ïî ñòàòèñòèêå â îáëàñòè ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Äëÿ èññëåäîâàíèÿ â Ñåíòöå áûë ðåêîìåíäîâàí äâóõñòàäèé- íûé äèçàéí âûáîðêè. Ðàñ÷åò ðàçìåðà âûáîðêè, ñòðàòèôèêàöèÿ è ðàñïðåäåëåíèå îáúåêòîâ âûáîðêè íà ïåðâîé ñòàäèè äëÿ ñòðàò óæå îñóùåñòâëåíû. Çàäàíèå ïðåäëàãàåò îñóùåñòâèòü ñàì ïðî- öåññ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Âåñü ïðîöåññ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè ïðè ñëó÷àéíîì îòáîðå ïî îäíîìó êëàññó èç êàæäîé ñëó÷àéíî âûáðàííîé øêîëû ðàññìàòðèâàåòñÿ â çàäàíèè 8.3. Ýòîò ïðîöåññ âêëþ÷àåò â ñåáÿ íåñêîëüêî øàãîâ, ïîýòîìó äëÿ 1 Ïðîãðàììà äëÿ äèñïåðñèîííîãî àíàëèçà äàííûõ. – Ïðèìå÷. ðåä. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 161 îáëåã÷åíèÿ ÷òåíèÿ çàäàíèå áûëî ðàçäåëåíî (çàäàíèÿ 8.3–8.8). Ïðè âûïîëíåíèè çàäàíèÿ 8.4 ôàéëû øêîëüíîãî ôðåéìà è ðàñ- ïðåäåëåíèÿ øêîë äîëæíû áûòü îáúåäèíåíû. Ïîñëå îáúåäèíå- íèÿ ôàéëîâ ìîæíî ïðèñòóïèòü ê ïåðâîé ñòàäèè ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Äëÿ ýòîãî íåîáõîäèìî îòîáðàòü 120 øêîë (ñì. çàäàíèå 8.1) èç 227 (ñì. çàäàíèå 8.5). Ñëåäóþùåé ñòóïåíüþ ïîñëå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè øêîë ÿâëÿåòñÿ âûáîð îäíîãî êëàññà èç êàæäîé îòîáðàííîé øêîëû. Задание 8.3 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: распределение объектов в файлах по школам Формирование выборки должно осуществляться отдельно по каждой страте (в данном случае – по каждой провинции). Для облегчения задачи некоторые файлы с ответами были помещены в папку ДСВ4400. Также здесь стоит отметить, что распределение объектов выборки уже было выполнено и со- хранено. Ранее вы уже завершили задачу распределения объектов выборки (см. задание 8.1), и теперь будете использовать полученные данные в этой задаче. Перед отбором школ распределение объектов должно быть при- вязано к фрейму выборки. Эту работу следует начать с сортировки файлов по провинциям. Опять же, чтобы воспроизвести результаты по выборке, которые вы увидите позже, используйте начальное значение, заданное в SPSS. Выборка была сохранена в файле под названием: …ДСВ4400\ ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР. В качестве первого шага откройте и рассортируйте фрейм школы, используя команды: Файл – Открыть – Данные – Искать в …ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ШКОЛЫ.SAV Нажмите Открыть и выберите команды: Данные – Сортировать. Пере- местите переменную ПРОВИНЦИЯ в поле Сортировать по и нажмите ОК. Теперь откройте и рассортируйте файл распределения школ с помощью следующих команд: Файл – Открыть – Данные – Искать в …\МОИРЕШВЫБ\РАСПРЕДШКОЛ.SAV Нажмите Открыть. Выберите команды Данные – Сортировать. Поместите ПРОВИНЦИЯ в поле Сортировать по и нажмите OK. 162 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ýòà ñòóïåíü èäåíòè÷íà ïðîöåäóðå ôîðìèðîâàíèÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè, âûïîëíåííîé ðàíåå, ñ âûáîðîì îäíîãî ýëåìåíòà ñðåäíåé øêîëû (îäíîãî êëàññà) èç êàæäîãî îòîáðàí- íîãî ïåðâè÷íîãî ýëåìåíòà (êàæäîé øêîëû).  ôàéëå ÊËÀÑÑÛ ñîäåðæèòñÿ ñîîòâåòñòâóþùàÿ èíôîðìàöèÿ ïî êëàññàì èç âñåõ øêîë, à íå òîëüêî âîøåäøèõ â âûáîðêó.  ðåàëüíîé æèçíè êîîð- äèíàòîðû íàöèîíàëüíîé îöåíêè èç êàæäîé øêîëû ñîñòàâëÿþò ñïèñêè ïîäõîäÿùèõ êëàññîâ è ëèáî îòïðàâëÿþò èõ êîîðäèíà- òîðó èññëåäîâàíèÿ, ëèáî ïîëó÷àþò èíñòðóêöèè ïî ñëó÷àéíîìó âûáîðó êàêîãî-ëèáî îäíîãî ïîäõîäÿùåãî êëàññà â ñîîòâåòñòâèè ñ óñòàíîâëåííîé ñåðèåé ïðîöåäóð ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Åñëè ïîëó÷åííàÿ âûáîðêà íå îòîáðàæàåòñÿ íà ýêðàíå ñðàçó æå, îòêðîéòå ôàéë: …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÂÛÁÎÐÊÀ_ØÊÎË_ Задание 8.4 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: объединение файлов по школам и по распределению школ В SPSS очень важен порядок работы с файлами: при использовании команд меню на экран выводится файл большего размера (фрейм школ). Выведите на экран файл ШКОЛЫ. Для этого используйте следующие коман- ды: Данные – Объединить файлы – Ввести переменные. В окне Открыть набор данных выберите файл РАСПРЕДШКОЛ и нажмите Продолжить. Выберите команду Согласовать по ключевым переменным. Переместите переменную ПРОВИНЦИЯ из раздела Исключенные переменные в Клю- чевые переменные. Переместите СТРАНА, ПРОВ_СУММ и СТРАНА_СУММ из раздела Новый активный набор данных в Исключенные переменные. Отметьте Неактивный набор данных является включенной таблицей и нажмите ОК. Если появится предупреждение: «Внимание: Если данные не упорядочены в порядке возрастания ключевых переменных, операция по согласованию не будет выполнена», нажмите ОК. Теперь переменная РАСПРЕД должна являться последней переменной в на- боре данных ШКОЛЫ. В целях безопасности на данном этапе вы можете со- хранить файл ШКОЛЫ как собственный файл: …\МОИРЕШВЫБ\ШКОЛЫ. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 163 Задание 8.5 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: отбор школ Убедитесь, что на экране отображается ваш собственный файл ШКОЛЫ. Если это так, используйте следующие команды: Анализировать – Комплексные выборки – Сформировать выборку. Выберите команду Дизайн выборки и дайте название файлу, чтобы его сохранить (например, 2СТУП_1). Если программа SPSS не примет это на- звание сразу, используйте команду Просмотр и выберите папку второго уровня МОИРЕШВЫБ, расположенную на вашем жестком диске, а затем введите название файла. Нажмите Далее. Выполните следующие действия в окне Переменные дизайна: перемести- те ПРОВИНЦИЯ в окно Стратифицировать по. Переместите IDШКОЛЫ в Кластеры. Укажите какое-либо название в поле Метка стадии, например, СТУПЕНЬ1. Нажмите Далее. В окне Метод формирования выборки выполните следующие действия: выберите команду Систематическая ВПР. Переместите РАЗМЕР_ШКОЛЫ в Мера размера копировать из переменной. Нажмите Далее. В окне Объем выборки выполните следующие действия: выберите Копи- ровать значения из переменной. Переместите переменную РАСПРЕД в это окно выбора. Нажмите Далее. В окне Выходные переменные отметьте размер популяции, размер вы- борки и выборочные веса. Нажмите Далее. В окне Сводки выберите Нет, так как дальнейших ступеней по формирова- нию выборки не будет, и нажмите Далее. Теперь, после того как план формирования выборки подробно описан, можно приступить непосредственно к формированию выборки. В окне Опции формирования выборки выберите Да и Все(1) стадии В строке Применить значение укажите 1234321, чтобы получить выборку, которая будет показана ниже в данном разделе третьей книги, или выбери- те Случайный выбор значения, чтобы получить новую выборку. Нажмите Далее. В поле Вывести файлы выборки выберите опциюи и дайте название файлу: …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР. Опять же, если SPSS не при- нимает название файла сразу же, выберите команду Просмотр, укажите эту папку второго уровня и введите название файла. Нажмите Сохранить и Далее. В окне b с мастером выборок выберите команду Сохранить дизайн в файл плана и сформировать выборку. Нажмите Завершить. 164 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ÂÏÐ. Íà ðèñ. 8.6 ïðåäñòàâëåíû ïåðâûå íåñêîëüêî ñòðîê ïî äàí- íûì èç ôàéëà …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÂÛÁÎÐÊÀ_ØÊÎË_ÂÏÐ, êîòîðûå äîëæíû îòîáðàæàòüñÿ íà âàøåì ýêðàíå. Рис. 8.6 Выдержка данных ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР_ЗАД.SAV [Набор Данных 8] – Редактор статистических данных PASW Файл Редактиро- Просмотр Данные Изменение Анализ Диа- Пара- Моду- Окно По- вать граммы метры ли мощь 16: город 4 ID школы Регион Провинция Плотность Го- Школа Кол-во Размер Ср. rласс род классов Школы 1 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 44,5 2 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 3 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 4 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 51,0 5 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 148 48,7 Äàëåå ïðîãðàììà SPSS áóäåò èñïîëüçîâàíà äëÿ òîãî, ÷òîáû îòîáðàòü ïî îäíîìó êëàññó èç êàæäîé øêîëû.  êà÷åñòâå ïåðâîãî øàãà íåîáõîäèìî îáúåäèíèòü âûáîðêó èç 120 øêîë ñ ôàéëîì ïî êëàññàì, ÷òîáû ïîëó÷èòü ñïèñîê âñåõ ïîäõîäÿùèõ êëàññîâ èç êàæäîé âûáðàííîé øêîëû (çàäàíèå 8.6). Ýòî ïîäîáíî ïðî- öåäóðå îáúåäèíåíèÿ ôàéëîâ ðàñïðåäåëåíèÿ âûáîðêè è ôðåéìà øêîë, ïðîâåäåííîé ðàíåå (ñì. çàäàíèå 8.4). Ïîñëå âûïîëíåíèÿ çàäàíèÿ 8.6 ìîæíî ñ÷èòàòü, ÷òî øêîëû, êîòîðûå äîëæíû áûòü îòîáðàíû â êàæäîé ñòðàòå, áûëè èäåí- òèôèöèðîâàíû, à ñïèñêè ïîäõîäÿùèõ êëàññîâ èç êàæäîé îòî- áðàííîé øêîëû áûëè ñîñòàâëåíû èëè ïîëó÷åíû. Ñëåäóþùèé øàã çàêëþ÷àåòñÿ â âûáîðå îäíîãî êëàññà èç êàæäîé øêîëû äëÿ òåñòèðîâàíèÿ. Ýòà ïðîöåäóðà èäåíòè÷íà ïðîöåäóðå ôîðìèðîâà- íèÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè, ïðîâåäåííîé ðàíåå, è çàêëþ÷à- åòñÿ â âûáîðå îäíîãî îáúåêòà ñðåäíåé øêîëû (îäíîãî êëàññà) èç ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 165 Задание 8.6 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: идентификация подходящих классов Выведите на экран выборку школ и упорядочите данные по IDШКОЛЫ, ис- пользуя следующие команды: Файл – Открыть – Данные – Найти в …\МОИРЕШВЫБ\ ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР.SAV Теперь нажмите Открыть. Выберите команды: Данные – Сортировать. Переместите IDШКОЛЫ в Сортировать по. Нажмите ОК. Выведите на экран список классов и рассортируйте записи по IDШКОЛЫ, используя следующие команды: Файл – Открыть – Данные – Найти в …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\КЛАССЫ.SAV Нажмите Открыть. Обратите внимание на то, что в школе № 1101 имеется два класса, первый насчитывает 41 учащегося, а во второй – 48. Выберите команды: Данные – Сортировать. Переместите IDШКОЛЫ в Со- ртировать по. Нажмите ОК. Объедините фрейм школ с файлом распределения школ; опять же для про- граммы SPSS важен файл, отображенный на экране и являющийся включен- ной таблицей (см. инструкции, приведенные ниже). Выведите на экран файл ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР. Теперь используйте следующие команды: Данные – Объединить файлы – Ввести переменные. В окне Открыть набор данных выберите КЛАССЫ. Нажмите Продолжить. Теперь выберите команду Согласовать по ключевым переменным. Переместите IDШКОЛЫ из поля Исключенные переменные в Ключевые переменные. Отметьте, что Активный набор данных является включенной таблицей. Дважды нажмите ОК. При выполнении этих шагов в файл ВЫБОРКА_ШКОЛ_ ВПР вносятся изменения и вводится информация на уровне классов, причем даже для школ, которые не были отобраны. Эти записи следует удалить. Чтобы удалить ненужные записи, используйте Фильтр и оставьте лишь те записи, в которых переменная ПРОВИНЦИЯ имеет цифровое обозначение, используя следующие команды: Данные – Выбрать – Использовать фильтр переменных. (см. окончание) 166 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 8.6 (окончание) Переместите переменную ПРОВИНЦИЯ в поле Применить фильтр пере- менных. Нажмите Копировать выбранные записи…. Укажите название, например, ФРЕЙМ_КЛАССОВ, и нажмите ОК. Закройте, не сохраняя, измененный файл ВЫБОРКА_ШКОЛ_ВПР. Выве- дите в окно просмотра набор данных ФРЕЙМ_КЛАССОВ и сохраните его, используя следующие команды: Файл – Сохранить как – Выбрать в …\МОИРЕШВЫБ\ Укажите ФРЕЙМ_КЛАССОВ в качестве названия файла и нажмите Со- хранить. êàæäîãî âûáðàííîãî ïåðâè÷íîãî îáúåêòà (øêîëû). Íà ðèñ. 8.7 ìîæíî óâèäåòü, êàê âûãëÿäèò ôàéë ÔÐÅÉÌ_ÊËÀÑÑÎÂ. Рис. 8.7 Фрейм классов Фрейм классов.SAV [ФРЕЙМ_КЛАССОВ] – Редактор статистических данных PASW Файл Редактиро- Просмотр Данные Изменение Анализ Диаграммы Параметры Модули Окно Помощь вать 1: IDшколы 1101 ID школы Регион Провинция Плотность Город Школа Кол-во Размер Ср. Рас- Вероятность- классов школы класс пред. Включения_1_ 1 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 44,5 24 ,38 2 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 44,5 24 ,38 3 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 24 ,95 4 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 24 ,95 5 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 24 ,95 6 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 55,3 24 ,95 7 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 24 ,92 8 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 24 ,92 9 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 24 ,92 10 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 53,5 24 ,92 11 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 51,0 24 ,66 12 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 51,0 24 ,66 13 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 51,0 24 ,66 14 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 48,7 24 ,63 15 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 48,7 24 ,63 16 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 47,7 24 ,62 17 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 47,7 24 ,62 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 167 Îäíàêî äî ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè ôðåéì êëàññîâ äîëæåí áûòü î÷èùåí. Íåêîòîðûå ïåðåìåííûå, ñîõðàíèâøèåñÿ ïîñëå âûïîëíåíèÿ øàãà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè øêîë, áóäóò ìå- øàòü çàïëàíèðîâàííûì ïåðåìåííûì, êîòîðûå SPSS àâòîìàòè÷å- ñêè ñîçäàñò ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðêè êëàññîâ (çàäàíèå 8.7). Ïîñëå ÷èñòêè äàííûõ ôðåéì êëàññà ìîæíî ââåñòè â ïðî- ãðàììíîå îáåñïå÷åíèå ïî êîìïëåêñíûì âûáîðêàì, ÷òîáû âû- áðàòü îäèí êëàññ ìåòîäîì âåðîÿòíîñòíîãî îòáîðà èç êàæäîé âûáðàííîé øêîëû (çàäàíèå 8.8). Задание 8.7 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: чистка фрейма выборки Теперь фрейм классов можно ввести в программу для работы с комплексны- ми выборками, чтобы выбрать по одному классу из каждой отобранной школы методом случайного отбора. Для этого используйте следующие команды: Файл – Открыть – Данные – Найти в …\МОИРЕШВЫБ\ФРЕЙМ_КЛАССОВ.SAV Нажмите Открыть. В качестве первого действия по чистке фрейма классов нажмите значок Просмотр переменных, расположенный в левом нижнем углу экрана про- граммы SPSS. Отметьте строку Сред_класс и удалите эту переменную (для этого нажми- те правую клавишу мыши и выберите команду Очистить). Выделите строку ВероятностьВключения_1_ и удалите эту переменную. Выделите строку ОбщийВесВыборки_1_ и удалите эту переменную. Выделите строку ОбъемПопуляции_1_ и переименуйте ее в ОбъемПо- пуляции1. Выделите строку ОбъемВыборки_1_ и переименуйте ее в ОбъемВыборки1. Выделите строку ВесВыборки_1_ и переименуйте ее в Вес1. Выделите строку ВесВыборки_Оконч_ и удалите эту переменную. Сохраните файл как …\МОИРЕШВЫБ\ФРЕЙМ_КЛАССОВ и нажмите на значок Просмотр данных. Теперь файл ФРЕЙМ_КЛАССОВ должен выгля- деть так, как показано на рисунке к заданию 8.7.А. (см. окончание) 168 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 8.7 (окончание) Рисунок к заданию 8.7.А Очищенный фрейм классов ФРЕЙМ_КЛАССОВ.SAV [ФРЕЙМ_КЛАССОВ] - Редактор статистических данных PASW Файл Редакти- Про- Данные Изменение Анализ Диа- Пара- Мо- Окно Помощь ровать смотр граммы метры дули 1: IDшколы 1101 Кол-во классов популяции1 Провинция Объем вы- Плотность ID школы IdКласса Распред Размер Размер борки1 Регион Класса Объем Школа школы Город Вес1 1 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 24 47 24 2,61 11011 41 2 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 24 47 24 2,61 11012 48 3 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11031 57 4 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11032 52 5 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11033 55 6 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11034 57 7 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11041 56 8 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11042 54 9 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11043 54 10 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11044 50 11 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 24 47 24 1,52 12021 58 12 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 24 47 24 1,52 12022 43 13 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 24 47 24 1,52 12023 52 14 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 24 47 24 1,59 12031 46 15 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 24 47 24 1,59 12032 46 16 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 143 24 47 24 1,59 12033 54 17 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 24 47 24 1,62 13011 49 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Задание 8.8 Стратифицированная выборка школ без возвращения, сформированная по методу ВПР: чистка фрейма выборки: выбор одного класса из каждой школы Чтобы выбрать по одному классу из каждой школы, используйте следующие команды: Данные – Сортировать Переместите IDШКОЛЫ и IDКЛАССА в поле Сортировать по и нажмите ОК. (см. продолжение) ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 169 Задание 8.8 (продолжение) Выберите команды: Анализ – Комплексные выборки – Выбрать выбор- ку. Выберите команду Дизайн выборки и укажите название файла, чтобы сохранить его (например, 2СТУП_2). Нажмите Далее. В окне Переменные дизайна выполните следующие действия: перемести- те IDШКОЛЫ в поле Стратифицировать по. Переместите IDКЛАССА в поле Кластеры. Укажите название в поле Метка ступени, например СТУПЕНЬ 2. Нажмите Далее. В окне Метод формирования выборки выберите Простая случайная вы- борка и укажите: без возвращения. Нажмите Далее. В окне Размер выборки выберите итоговые суммы, затем выберите зна- чение и укажите цифру 1. Нажмите Далее. В поле Выходные переменные выберите размер популяции, размер вы- борки и выборочные веса. Нажмите Далее. В поле Сводки укажите Нет, так как дальнейших ступеней по формированию выборки по этому фрейму не будет. Нажмите Далее. Теперь, после того как процедура формирования выборки была подробно описана, можно присту- пить непосредственно к формированию выборки. В окне Опции формирования выборки укажите Да и Все (1) ступени. Выберите команду Применить значение и наберите 1234321, чтобы полу- чить выборку, рассматриваемую в данном руководствеа, или выберите Слу- чайный выбор значения, чтобы получить свежую выборку. Нажмите Далее. В окне Вывести файлы выборки выберите команду Внешний файл и вы- берите команду Обзор, чтобы удостовериться, что вы используете пра- вильную папку. Назовите ваш файл …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_КЛАС- СОВ и нажмите Сохранить. Нажмите Далее. В окне Завершение работы с мастером выборок выберите команду Сохра- нить дизайн в файл плана и сформировать выборку. Нажмите Завершить. Теперь выведите выборку классов на экран и очистите файл с помощью следующих команд: Файл – Открыть – Данные – Найти в …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_КЛАССОВ.SAV Нажмите Открыть. Нажмите значок Просмотр переменных в левом ниж- нем углу экрана программы SPSS. Выделите строку ВероятностьВключения_1_ и удалите эту переменную. Выделите строку ОбщийВесВыборки_1_ и удалите эту переменную. Выделите строку РазмерПопуляции_1_ и переименуйте ее в Размер По- пуляции2. (см. окончание) 170 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 8.8 (окончание) Выделите строку РазмерВыборки_1_ и переименуйте ее в РазмерВыборки2. Выделите строку Выборочный вес_1_ и переименуйте ее в Вес2. Выделите строку Выборочный вес_Оконч_ и удалите эту переменную. Сохраните файл как …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_КЛАССОВ и нажмите на значок Просмотр данных. Теперь файл ВЫБОРКА_КЛАССОВ должен выглядеть так, как показано на рисунке к заданию 8.8.А. Рисунок к заданию 8.8.А Выбор одного класса из каждой школы ВЫБОРКА_КЛАССОВ.SAV [НаборДанных7] - Редактор статистических данных PASW Файл Редактиро- Просмотр Данные Изменение Анализ Диаграммы Параметры Модули Окно Помощь вать 1: IDкласса 1101 Объемпопу- Объемпопу- Провинция Плотность Объемвы- Объемвы- ID школы Idкласса Размер_ Распред классов Размер ляции1 ляции2 борки1 борки2 Регион Кол-во класса Школа школы Город Вес1 1 1101 СВ 1 сел. 1 1 2 89 24 47 24 2,61 11011 41 2 1 2 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11032 52 4 1 3 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11041 56 4 1 4 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 24 47 24 1,52 12023 52 3 1 5 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 24 47 24 1,59 12033 54 3 1 6 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 24 47 24 1,62 13011 49 3 1 7 1403 СВ 1 город. 4 3 4 144 24 47 24 1,61 14030 35 4 1 8 1404 СВ 1 город. 4 4 4 130 24 47 24 1,78 14043 36 4 1 9 1407 СВ 1 город. 4 7 4 146 24 47 24 1,59 14072 31 4 1 10 1409 СВ 1 город. 4 9 3 107 24 47 24 2,17 14092 27 3 1 11 1411 СВ 1 город. 4 11 3 112 24 47 24 2,07 14111 37 3 1 12 1413 СВ 1 город. 4 13 4 152 24 47 24 1,53 14132 37 4 1 13 1415 СВ 1 город. 4 15 4 142 24 47 24 1,63 14154 30 4 1 14 1417 СВ 1 город. 4 17 4 155 24 47 24 1,50 14171 43 4 1 15 1502 СВ 1 город. 5 2 3 113 24 47 24 2,05 15023 26 3 1 16 1504 СВ 1 город. 5 4 3 84 24 47 24 2,76 14042 26 3 1 17 1506 СВ 1 город. 5 6 4 165 24 47 24 1,41 15063 43 4 1 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Список отобранных классов из выбранных школ теперь сохранен в по- стоянном наборе данных SPSS под названием …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОР- КА_КЛАССОВ. a При реальном использовании, возможно, окажется рациональным менять начальные значения при каждом выводе и записывать их для дальнейшего использования в каче- стве справочной информации или для устранения ошибок. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЫБОРОК 171  Ñåíòöå áóäóò èññëåäîâàíû âñå ó÷àùèåñÿ èç îòîáðàííûõ êëàññîâ, òàê êàê âñå ýòè êëàññû èìåþò ñðåäíèé ðàçìåð.  ñòðà- íàõ, ãäå êëàññû èìåþò ãîðàçäî áîëüøèé ðàçìåð (íàïðèìåð, âêëþ÷àþò áîëåå 50 ó÷àùèõñÿ), ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäè- ìîñòü â îòáîðå ó÷àùèõñÿ èç êàæäîãî âûáðàííîãî êëàññà (âîç- ìîæíî, ïî 25–30 ó÷àùèõñÿ èç êàæäîãî êëàññà). Òàêèì îáðàçîì, äèçàéí âûáîðêè ìîæåò îêàçàòüñÿ òðåõñòàäèéíûì.  Ñåíòöå òðåòüÿ ñòàäèÿ (ôîðìèðîâàíèå âûáîðêè ó÷àùèõñÿ èç îòîáðàí- íûõ êëàññîâ) â íàñòîÿùèé ìîìåíò îñòàåòñÿ íåâèäèìîé. Íî îíà ñòàíåò î÷åâèäíîé ïðè ðàññìîòðåíèè ïðîáëåìû íåïîëó÷åíèÿ îòâåòîâ îò ó÷àùèõñÿ (ñì. ÷àñòü IV äàííîé êíèãè). Ñëåäóþùèå øàãè ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè çàêëþ÷àþòñÿ â íàëàæèâàíèè êîí- òàêòîâ ñî øêîëàìè è âûïîëíåíèè âñåõ ïîäãîòîâèòåëüíûõ äåé- ñòâèé, ñâÿçàííûõ ñ ïðåäúÿâëåíèåì òåñòîâ è ïîäãîòîâêîé ìà- òåðèàëîâ, ïî êàæäîé øêîëå, ó÷àñòâóþùåé â îöåíêå, òàê, ÷òî- áû èíñòðóìåíòàðèé ïî îöåíèâàíèþ â êàæäîé øêîëå, ó÷àñòâó- þùåé â îöåíêå, áûë ïðåäúÿâëåí îòîáðàííûì ó÷àùèìñÿ. Ïîñëå ïðåäúÿâëåíèÿ èíñòðóìåíòàðèÿ äàííûå ïî íàöèîíàëüíîé îöåí- êå ïîäëåæàò îöåíèâàíèþ è ÷èñòêå (ñì. ÷àñòü III äàííîé êíèãè). ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ II.A ÏÀÏÊÈ È ÔÀÉËÛ ÄËß ÔÎÐÌÈÐÎÂÀÍÈß ÂÛÁÎÐÊÈ Íà CD-äèñêå, ïðèëàãàåìîì ê äàííîìó ðóêîâîä- ñòâó, ñîäåðæàòñÿ ôàéëû ñ ôðåéìîì è äàííûìè, íåîáõîäèìûìè äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè ïðè ïðîâåäåíèè ó÷åáíîãî èññëåäî- âàíèÿ â Ñåíòöå.  òàáë. II.A.1 ïðèâåäåíî îáùåå îïèñàíèå ýòèõ ôàéëîâ. Íà ðèñ. II.A.1 ïðåäñòàâëåíà ñòðóêòóðà ïàïîê è ôàéëîâ. ТАБЛИЦА II.A.1 Описание содержимого папок Файлы в папке Описание файлов Коли- ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ (все файлы для SPSS) чество записей Провинции Число городских и сельских населенных 9 пунктов и учащихся в каждой провинции и в каждом регионе Города а Число школ и учащихся по городам, 33 степень урбанизации населенного пункта по провинциям и регионам Школы Число классов, число учащихся и средняя 227 численность классов по школам, городам; степень урбанизации населенного пункта по провинциям и регионам 174 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Пр о д о л ж ен и е т а бл . II.A .1 Классы Число учащихся в каждом классе, школе, 702 городе, а также степень урбанизации населенного пункта по провинциям и регионам Учащиеся Возраст и пол каждого учащегося 27 654 в каждом классе и школе, а также по другим признакам, связанным с географическим расположением населенного пункта Ответы Возраст, пол, оценки учебных достижений, 27 654 социально-экономический статус и статус участника каждого учащегося по каждому классу, школе, городу; степень урбанизации населенного пункта по провинциям и регионам Генеральная Возраст, пол, оценки учебных достижений 27 654 совокупность и социально-экономический статус каждого учащегося в каждом классе (если каждый из них участвовал в оценке) Файлы в папке Описание файлов Коли- ДСВ4400 (все файлы для SPSS) чество записей РАСПРЕДШКОЛ Число распределенных школ по каждой 5 провинции НАЗНАЧМРВ IDШКОЛЫ, ЗОНАМРВ, РЕПМРВ и две 120 временные переменные ВЫБОРКА_ШКОЛ_ Отобранные школы с весом по первой 120 ВПР стадии формирования выборки ФРЕЙМ_КЛАССОВ Список классов, которые могут быть 397 включены выборку из 120 отобранных школ ВЫБОРКА_КЛАССОВ Включенные в выборку классы из 120 отобранных школ с весом первой стадии и весом второй стадии, а также общий дизайн подсчета весов ПРИЛОЖЕНИЕ II.A. ПАПКИ И ФАЙЛЫ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ 175 П р о д о л ж ен и е т а бл . II.A .1 ОТВЕТЫ_ВПР Идентификаторы, контекстные1 переменные, результаты оценивания, статус участника и дизайн подсчета 4896 весовых коэффициентов для каждого отобранного учащегося по классам, школам и провинциям ОТВДСВОКОНЧВЕСb Идентификаторы, контекстные переменные, шкалированные оценки, статус участника, дизайн подсчета весовых коэффициентов, коррекция на неполучение 4896 ответов и окончательный вес для каждого отобранного учащегося по классам, школам и провинциям ОТВДСВВЕСМРВb Идентификаторы, контекстные переменные, шкалированные оценки, статус участника, дизайн подсчета весовых коэффициентов, коррекция на неполучение ответов, окончательный вес страта по МРВ и вес повторной выборки по МРВ для каждого учащегося Файлы в папке Описание файлов Коли- ПСВ400 (все файлы для SPSS) чество записей ПСВ УЧАЩИХСЯ Идентификаторы, контекстные переменные и дизайн подсчета весовых коэффициентов 400 для каждого учащегося, включенного в выборку ОТВЕТЫПСВ Идентификаторы, контекстные переменные, шкалированные оценки, статус участника, дизайн подсчета весовых 400 коэффициентов для каждого отобранного учащегося ОТВПСВОКНОЧВЕСb Идентификаторы, контекстные переменные, шкалированные оценки, статус участника, дизайн подсчета весовых 400 коэффициентов, коррекция на неполучение ответов и окончательный вес для каждого отобранного учащегося 1 Ïåðåìåííàÿ ñ÷èòàåòñÿ êîíòåêñòíîé (ôîíîâîé), åñëè îíà âëèÿåò íà ðåçóëüòà- òû èññëåäîâàíèÿ, íî íàõîäèòñÿ çà ïðåäåëàìè ñôåðû âëèÿíèÿ ó÷àñòíèêîâ îáðàçîâà- òåëüíîãî ïðîöåññà è èññëåäîâàòåëåé (íàïðèìåð, óñëîâèÿ äëÿ âûïîëíåíèÿ äîìàø- íèõ çàäàíèé â ñåìüå ó÷àùåãîñÿ. – Ïðèìå÷. ðåä.). 176 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ до Пр о О ож кл енн н ча ии еетт аа бл бл II.A . .II.A .1 .1 Файлы в папке Описание папок Коли- НАЦОЦЕНКА (версии для SPSS и WesWar) чество записей НАЦОЦЕНКА Идентификаторы, контекстные перемен- 4747 ные, шкалированные оценки по математи- ке, преобразованные оценки, вес при- ближенной оценки и нормализованный вес страта по МРВ и вес повторной выборки по МРВ Источник: скомпилировано автором. а Данные по городам не подвергались анализу при выполнении задания. b Эти файлы также представлены в формате WesVar. Рис. II.A.1 Структура папок и файлов для формирования выборки Источник: составлено автором. а Эти файлы представлены в версиях для SPSS и WesVar. ×ÀÑÒÜ III ÏÎÄÃÎÒÎÂÊÀ È ÂÀËÈÄÀÖÈß ÄÀÍÍÛÕ È ÓÏÐÀÂËÅÍÈÅ ÈÌÈ ÊÐÈÑ ÔÐÈÌÅÍ, ÊÅÉÒ Î’ÌÅËËÈ Ýòà ÷àñòü êíèãè ïîñâÿùåíà òèïè÷íûì çàäà÷àì, ñòîÿùèì ïåðåä ñïåöèàëèñòàìè ïî àíàëèçó, ïðèíèìàþùèìè ó÷àñòèå â î÷èñòêå äàííûõ ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Äëÿ äåìîíñòðà- öèè ýòèõ ïðîöåññîâ â äàííûé ðàçäåë âêëþ÷åíû ñîîòâåòñòâóþ- ùèå ïðèìåðû è çàäàíèÿ. Îñíîâíàÿ öåëü ìàòåðèàëà çàêëþ÷àåòñÿ â îáó÷åíèè êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ðàçðàáîòêå è ïðîâåäåíèþ ïðîöåäóð, îáúåäèíåííûõ â åäèíóþ ñèñòåìó, êîòîðûå ìîãóò ïîìî÷ü îáåñïå÷èòü äîñòîâåðíîñòü è òî÷íîñòü äàííûõ, ïîëó÷åííûõ â õîäå îöåíêè. Íà CD-äèñêå, ïðèëàãàåìîì ê äàííîé êíèãå, ñîäåðæàòñÿ ïðèìåðû ôàéëîâ ñ òèïè÷íûìè îøèáêàìè ñáîðà äàííûõ; ýòè ôàéëû ïîìîãóò ÷è- òàòåëþ ïîïðàêòèêîâàòüñÿ â ïðîâåäåíèè îïèñàííûõ ïðîöåäóð. Òàêæå íà CD-äèñêå ïðåäñòàâëåíû ðåøåíèÿ äëÿ êàæäîãî çàäàíèÿ, à òàêæå ôàéëû ñ î÷èùåííûìè äàííûìè, ÷òîáû ÷èòàòåëü ìîã ñðàâíèòü è ïðîâåðèòü ñîáñòâåííûå îòâåòû èëè ðåçóëüòàòû, ïîëó÷åííûå ïðè âûïîëíåíèè çàäàíèé. Äëÿ ââîäà è âàëèäàöèè äàííûõ â ìàòåðèàëå äàííîãî ðàç- äåëà áûëî èñïîëüçîâàíî ïðèëîæåíèå Access 2007 ê ïàêåòó ïðîãðàìì Microsoft, à äëÿ âåðèôèêàöèè äàííûõ – ïðîãðàììà SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé 178 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê)1 è áîëåå îãðàíè÷åííîå ïðèëîæåíèå Excel 2007.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû äëÿ ââîäà äàííûõ ìîæåò èñïîëüçîâàòüñÿ ñïåöèàëèçèðîâàííûé ìîäóëü SPSS Data Entry, âìåñòî êîòîðîãî â äàííîì ðàçäåëå èñ- ïîëüçóåòñÿ ïðîãðàììà Access. Íåçàâèñèìî îò èñïîëüçóåìîãî ïîäõîäà ïîñëå ââåäåíèÿ äàííûå äîëæíû áûòü èìïîðòèðîâàíû â SPSS äëÿ îñóùåñòâëåíèÿ ïðîöåäóð ïî î÷èñòêå è âåðèôèêàöèè äàííûõ. Òðè ïðèëîæåíèÿ, î êîòîðûõ áóäåò óïîìÿíóòî â äàííîì ðàçäåëå, èñïîëüçóþòñÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû îãðàíè÷èòü ðèñêè, íåèç- áåæíî âîçíèêàþùèå ïðè ïåðåäà÷å äàííûõ èç îäíîé ïðîãðàììû â äðóãóþ. Ïåðåäà÷à äàííûõ âñåãäà ïðåäñòàâëÿåò ïîòåíöèàëüíóþ óãðîçó âîçíèêíîâåíèÿ îøèáîê, ïîýòîìó äåéñòâèÿ ïî ïåðåäà÷å äàííûõ èç îäíîé ïðîãðàììû â äðóãóþ äîëæíû áûòü ñâåäåíû ê ìèíèìóìó. Ýòîò âîïðîñ ïîäðîáíî ðàññìàòðèâàåòñÿ íèæå â äàííîé ÷àñòè êíèãè.  êîíòðîëüíîì ñïèñêå, ïðèâåäåííîì íèæå, îáúåäèíåíû âñå âîïðîñû, êîòîðûå áóäóò ðàññìàòðèâàòüñÿ â ãëàâàõ ÷àñòè III äàííîé êíèãè.  íåì ïåðå÷èñëåíû îñíîâíûå ïîòåíöèàëüíûå èñòî÷íèêè îøèáîê äàííûõ, êîòîðûå, åñëè ñ íèìè íå ñïðàâèòüñÿ, ìîãóò çíà÷èòåëüíî ñíèçèòü óâåðåííîñòü â öåëîñòíîñòè äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Îáùèé êîíòðîëüíûé ñïèñîê ïðîöåññîâ ïî î÷èñòêå äàííûõ Компонент Документы/ Основные вопросы Проверено процессы Формат Кодовая книга Определены ли типы данных? данных тестов Определены ли обязательные данные? Определены ли длины полей? Соответствует ли кодовая книга содержимому тестов? 1 Âåðñèÿ 17 ïðîãðàììû SPSS òàê æå óïîìèíàåòñÿ êàê Ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ óïðåæäàþùåãî àíàëèçà, èëè PASW 17 (Predictive Analytic Software: ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ óïðåæäàþùåãî àíàëèçà), ïî îòíîøåíèþ ê âåðñèÿì, ðàçðàáîòàííûì â 2009–2010 ãã. ПОДГОТОВКА И ВАЛИДАЦИЯ ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ 179 Компонент Документы/ Основные вопросы Проверено процессы Сбор Программное Соответствуют ли форматы ис- данных обеспечение пользуемых данных определениям для ввода кодовой книги? данных Установлены ли процедуры вали- дации в программном обеспечении для ввода данных? Приняты ли решения по ошибкам ввода данных? Очистка Межфайловые Были ли объединены данные из данных проверки различных источников? Установлены ли процедуры по обеспечению точности и полноты данных? Все ли записи были при- няты во внимание? Верификация Проверены ли коды? Исправлена данных ли неверная кодификация? и внутрифай- Проверена ли проверка на недо- ловые про- стающие (обязательные) данные? верки Устранены ли проблемы, свя- занные с недостающими полями данных? Установлены ли процедуры для обеспечения целостности и полно- ты данных? Уникальные Соответствует ли буклет по оценке идентифика- одной и только одной записи во торы фреймах выборки и в формах на- блюдения? Удалены ли дублирующиеся за- писи? Проведена ли проверка на наличие недостающих данных? Документа- История Были ли копии фалов помещены на ция файла, исто- хранение до и после их использо- рия очистки вания? данных ReadMe.docx Ведется ли полная запись процес- сов и результатов? 180 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ïðîöåäóðû, îïèñàííûå â äàííîì ðàçäåëå, ñîïðîâîæäàþòñÿ ïðàêòè÷åñêèìè çàäàíèÿìè, êîòîðûå ìîæíî íàéòè â ôàéëàõ ïàïêè Çàäàíèÿ íà CD-äèñêå, ïðèëîæåííîì ê äàííîé êíèãå. Ðåøåíèÿ è èñïðàâëåííûå ôàéëû ñîäåðæàòñÿ â ïàïêå Îòâåòû ê çàäàíèÿì. ×òîáû ïðèîáðåñòè êëþ÷åâûå íàâûêè ïî î÷èñòêå äàííûõ, ÷èòàòåëü äîëæåí èñïîëüçîâàòü ïðîñòóþ â ïðèìåíåíèè ñèñòåìó, îïèñàííóþ íèæå. Важный шаг: сохранение файлов из CD-диска на локальном жестком диске или на сервере. На локальном жестком диске или на сервере создайте папку под названием ОЧИСТКА ДАННЫХ НОУД (или под другим подобным названием) и скопи- руйте в эту папку файлы из CD-диска, приложенного к данной книге. Создайте новую папку второго уровня под названием МОИ РЕШЕНИЯ. Вы будете использовать ее, чтобы сохранять все собственные решения по за- даниям, которые сможете сравнивать с файлами, содержащимися в папке ОТВЕТЫ К ЗАДАНИЯМ. Теперь в вашей папке ОЧИСТКА ДАННЫХ НОУД должно находиться три папки второго уровня: ЗАДАНИЯ, ОТВЕТЫ К ЗАДАНИЯМ и МОИ РЕШЕНИЯ. Начиная с этого момента вы должны работать с файлами, расположенными на вашем локальном жестком диске или на сервере.  ïðèëîæåíèè III.A âû ìîæåòå íàéòè îáùóþ èíôîðìàöèþ î ðàçëè÷íûõ ôàéëàõ, à òàêæå èëëþñòðàöèþ ñòðóêòóðû ôàéëîâ, èñïîëüçóåìûõ â ÷àñòè III. Èìåéòå â âèäó, ÷òî ïðè ïîäãîòîâêå ýòèõ ôàéëîâ áûë èñïîëüçîâàí ïàêåò ïðîãðàìì Microsoft Office 2007, îäíàêî ýòè ôàéëû òàêæå ìîãóò áûòü îòêðûòû è èñïîëü- çîâàíû â ïàêåòå ïðîãðàìì Microsoft Office 2010.  ýòîì ñëó÷àå ìåíþ â âåðõíåé ÷àñòè íåêîòîðûõ ñòðàíèö áóäåò ñëåãêà îòëè- ÷àòüñÿ îò ìåíþ âåðñèè 2007 ãîäà, îäíàêî ðàáî÷èå îáëàñòè ïðè èñïîëüçîâàíèè ëþáîé èç ýòèõ âåðñèé áóäóò ïðàêòè÷åñêè èäåí- òè÷íûìè. Ýòè ÷åòûðå ñîâåòà, âîçìîæíî, ïîìîãóò âàì îáåñïå÷èòü òî÷- íîñòü äàííûõ, êîòîðûå áóäóò èñïîëüçîâàíû ïðè àíàëèçå. ПОДГОТОВКА И ВАЛИДАЦИЯ ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ 181 1. Ïîäîçðåâàéòå âîçìîæíîñòü îøèáîê. Äàæå â ñàìûõ ïåðåäîâûõ ñèñòåìàõ ïî îöåíêå ÷àñòî ìîæíî íàéòè íåâåðíûå êîäû è äóáëèðóþùèåñÿ çàïèñè ïîñëå ïåðâè÷íîãî ââîäà äàííûõ. Ïîýòîìó ñëåäóåò ïðèçíàòü, ÷òî íåêîòîðûå äàííûå íåâåðíû è äîëæíû áûòü èçìåíåíû. 2. Ïðèäåðæèâàéòåñü ñèñòåìíîãî ïîäõîäà. Èñïîëüçóéòå ïëàí (êîíòðîëüíûé ñïèñîê), ÷òîáû ñïðàâèòüñÿ ñ ñàìûìè ðàñ- ïðîñòðàíåííûìè èñòî÷íèêàìè îøèáîê. Îñóùåñòâèòå ïðîâåðêó íà ïðåäìåò íàëè÷èÿ äóáëèðóþùèõñÿ äàííûõ è îòâåòîâ, âûõî- äÿùèõ çà äîïóñòèìûå ðàìêè. Ýòî ïîìîæåò âûÿâèòü ïîòåíöè- àëüíûå ïðîáëåìû è ïîëó÷èòü ÷åòêîå ïðåäñòàâëåíèå î êà÷åñòâå ïðîöåññîâ ïî ñáîðó è ââîäó äàííûõ. 3. Àêòèâíî ó÷àñòâóéòå â ïðîöåññå ñáîðà äàííûõ. Îäíèì èç ëó÷øèõ ñïîñîáîâ äëÿ ïîëó÷åíèÿ «÷èñòûõ» äàííûõ ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ÿâëÿåòñÿ èñïîëüçîâàíèå ýôôåêòèâíûõ ìåòîäîâ ðàáîòû íà ýòàïå ñáîðà äàííûõ. Ëèöî, îòâåòñòâåííîå çà ââîä äàííûõ, äîëæíî ÿâëÿòüñÿ ÷ëåíîì ãðóïïû ïî ðàçðàáîòêå êîäîâîé êíèãè, òàê êàê êîäîâàÿ êíèãà èãðàåò êëþ- ÷åâóþ ðîëü â îáåñïå÷åíèè êà÷åñòâà ïðîöåññîâ ïî ââîäó äàííûõ. Ïðîâåðêà ïðàâèëüíîñòè èñïîëüçîâàíèÿ ïðîöåäóð è ïðîöåññîâ íà ýòàïå ââîäà äàííûõ ñïîñîáíà çíà÷èòåëüíî ñíèçèòü çàòðàòû âðåìåíè è ðåñóðñîâ íà èñïðàâëåíèå íåâåðíûõ äàííûõ. 4. Äîêóìåíòèðóéòå âñå èçìåíåíèÿ è ñîçäàâàåìûå âåðñèè. Î÷åíü òùàòåëüíî çàïèñûâàéòå èíôîðìàöèþ îáî âñåõ èçìå- íåíèÿõ, ïðîèçâîäèìûõ â äàííûõ â õîäå èõ î÷èñòêè, à òàêæå òùàòåëüíî è âíèìàòåëüíî âíîñèòå çàïèñè îáî âñåõ ñîçäàâàåìûõ âåðñèÿõ è î òîì, êàêàÿ èìåííî âåðñèÿ ñîäåðæèò îêîí÷àòåëüíûå î÷èùåííûå ôàéëû äàííûõ äëÿ àíàëèçà. ÃËÀÂÀ 9 ÊÎÄÎÂÛÅ ÊÍÈÃÈ Ïðè ÷èñòêå è àíàëèçå äàííûõ îñîáîå âíèìà- íèå ñëåäóåò óäåëÿòü èíôîðìàöèîííûì ïîòðåáíîñòÿì ÷ëåíîâ êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, êîòîðûå áóäóò ñîñòàâëÿòü ïåðâè÷íûå âàðèàíòû èòîãîâûõ îò÷åòîâ. Ïåðñîíàë ïî ïîäãîòîâêå äàííûõ íåñåò îñîáóþ îòâåòñòâåííîñòü çà òî, ÷òîáû ôîðìàòû äàííûõ äàâàëè äîñòàòî÷íî ïîäðîáíóþ èíôîð- ìàöèþ, íåîáõîäèìóþ äëÿ ïðîâåäåíèÿ àíàëèçà. Òàêæå ïåðñîíàë ïî ïîäãîòîâêå äàííûõ äîëæåí î÷åíü õîðîøî ðàçáèðàòüñÿ â ñî- äåðæèìîì òåñòîâûõ áóêëåòîâ, àíêåò è êîäîâûõ êíèã. Îòïðàâíîé òî÷êîé äëÿ ëþáîãî àíàëèçà èíñòðóìåíòàðèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ÿâëÿåòñÿ ïëàíèðîâàíèå. Êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè äîëæíà âêëþ÷èòü â ñâîè ïëàíû îáåñïå÷åíèå òîãî, ÷òîáû ìåòîäû, ñ ïîìîùüþ êîòîðûõ áóäåò îñóùåñòâëÿòüñÿ ñáîð äàííûõ, ïîìîãàëè ïðåäîñòàâèòü âñþ íåîáõîäèìóþ èíôîðìàöèþ, à òàêæå òîãî, ÷òîáû äàííûå áûëè äîñòóïíû â ôîðìàòå, ïðèãîäíîì äëÿ îöåíêè. Êîäîâàÿ êíèãà îïðåäåëÿåò èíôîðìàöèþ î êàæäîì êîìïîíåíòå òåñòà è ïîìî- ãàåò ïåðñîíàëó ïî ââîäó äàííûõ è ñïåöèàëèñòàì ïî àíàëèçó ïî- íÿòü ñîäåðæèìîå êàæäîãî ïîëÿ äàííûõ. Êîäîâàÿ êíèãà äîëæíà áûòü ïîäãîòîâëåíà ïðè òåñíîì ñîòðóäíè÷åñòâå ðàçðàáîò÷èêîâ òåñòîâ è ëèö, íåñóùèõ îáùóþ îòâåòñòâåííîñòü çà ââîä äàííûõ. 184 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ïîäîáíûì îáðàçîì êîäîâàÿ êíèãà ïî àíêåòàì äëÿ ó÷àùèõñÿ îïðåäåëÿåò, êàêèì îáðàçîì ââîäÿòñÿ äàííûå ïî àíêåòàì. Êàê ïðàâèëî, äàííûå ïî àíêåòàì èìåþò îòíîøåíèå ê äåìîãðàôè- ÷åñêîé èíôîðìàöèè (òàêîé êàê: ïîë, ïðèíàäëåæíîñòü ê ÿçûêî- âîé ãðóïïå èëè ðîä çàíÿòèé ðîäèòåëåé ó÷àùèõñÿ) è õðàíÿòñÿ îòäåëüíî îò äàííûõ ïî ó÷åáíûì äîñòèæåíèÿì, òàê êàê äàííûå èç àíêåò, êàê ïðàâèëî, ñîäåðæàò äîâîëüíî áîëüøîå ÷èñëî âîïðîñîâ, íóæäàþùèõñÿ â êà÷åñòâåííîé îöåíêå, êîòîðûå, âîçìîæíî, äîëæíû áóäóò êîäèðîâàòüñÿ èëè àíàëèçèðîâàòüñÿ îòäåëüíî îò îñòàëüíûõ. Îáðàçåö èíñòðóìåíòàðèÿ ïî àíêåòàì ó÷àùèõñÿ ñ áèîãðàôè÷åñêîé èíôîðìàöèåé ïðèâåäåí â ôàéëå ÀÍÊÅÒÀÓ×ÀÙÅÃÎÑß.DOCX, ðàçìåùåííîì â ïàïêå ÓÏÐÀÆ- ÍÅÍÈß. Îäíàêî â öåëÿõ âûïîëíåíèÿ äàëüíåéøèõ óïðàæíåíèé â ôàéë áûëî âêëþ÷åíî íåáîëüøîå êîëè÷åñòâî âîïðîñîâ ñ äå- ìîãðàôè÷åñêîé èíôîðìàöèåé, êàñàþùåéñÿ ïîëà, âîçðàñòà, óðîâíÿ îáó÷åíèÿ è ÿçûêîâîé ïðèíàäëåæíîñòè ó÷àùèõñÿ. Òàê êàê â ôàéëå ñîäåðæèòñÿ íåáîëüøîå ÷èñëî çàäàíèé àíêåò, ýòè äàííûå áûëè çàïèñàíû â òîì æå ôàéëå, ÷òî è äàííûå ó÷àùèõñÿ ïî ó÷åáíûì äîñòèæåíèÿì. Íà ðèñ. 9.1 èçîáðàæåíà îáëîæêà òåñòîâîãî áóêëåòà ñ èí- ôîðìàöèåé îá ó÷àùåìñÿ, ñáîð êîòîðîé ñòàë ÷àñòüþ ïðîöåäóðû ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòà ïî ìàòåìàòèêå. Íà îáëîæêå óêàçàí óíèêàëü- íûé èäåíòèôèêàöèîííûé íîìåð ó÷àùåãîñÿ (ID ó÷àùåãîñÿ), êî- òîðûé áûë ââåäåí â çàäàíèè 7.1, à òàêæå ïðåäñòàâëåíû äàííûå ïî ïîëó, âîçðàñòó è ÿçûêîâîé ïðèíàäëåæíîñòè ó÷àùåãîñÿ. Âîç- ìîæíîñòè ïðåäîñòàâëåíèÿ èíôîðìàöèè îá ó÷àùèõñÿ çàâèñÿò îò èíôîðìàöèè, ïîëó÷åííîé èç òåñòîâ è àíêåò. Ê ïðèìåðó, èíôîð- ìàöèÿ, ïîëó÷åííàÿ ñ îáëîæåê òåñòîâûõ áóêëåòîâ (ñì. ðèñ. 9.1), íå ïîçâîëÿåò ïîëó÷èòü äàííûå î ðîäíîì ÿçûêå ó÷àùåãîñÿ, òàê êàê â íåé íå ñîäåðæèòñÿ ïîäîáíûé âîïðîñ. Ïîýòîìó â äàííîì ñëó÷àå ìîæíî ñîîáùèòü òîëüêî î ïðîöåíòå ó÷àùèõñÿ, ðàçãî- âàðèâàþùèõ íà ÿçûêå, îòëè÷àþùåìñÿ îò ÿçûêà òåñòèðîâàíèÿ. Äðóãèì îãðàíè÷åíèåì ñáîðà äàííûõ ÷àñòî ÿâëÿåòñÿ ñïîñîá îôîðìëåíèÿ ïîëÿ Èìÿ. Èìåííûå äàííûå ìîãóò áûòü ñîáðàíû КОДОВЫЕ КНИГИ 185 Рис. 9.1 Образец обложки тестового буклета Источник: предоставлено автором. â îäíîì ïîëå Èìÿ ñ óêàçàíèåì èìåíè è ôàìèëèè (íàïðèìåð, Õóàí Ãîíçàëåç) èëè â äâóõ îòäåëüíûõ ïîëÿõ: Èìÿ (Õóàí) è Ôàìè- ëèÿ (Ãîíçàëåç).  öåëîì ïðàâèëüíåå îáúåäèíÿòü èíäèâèäóàëü- íóþ èíôîðìàöèþ. Ê ïðèìåðó, åñëè ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëü- íîé îöåíêè èìåííûå äàííûå áûëè ñîáðàíû ëèøü â îäíîì ïîëå Èìÿ, ñîðòèðîâêà ïî èìåíàì áóäåò îñíîâàíà òîëüêî íà èìåíàõ ó÷àùèõñÿ, à ýòî ìîæåò ïðèâåñòè ê èçëèøíåìó äóáëèðîâàíèþ.  äàííîì ñëó÷àå èìåííóþ èíôîðìàöèþ ñëåäóåò ñîáèðàòü â äâóõ îòäåëüíûõ ïîëÿõ: Èìÿ è Ôàìèëèÿ. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî â íåêî- òîðûõ êóëüòóðàõ ôàìèëèþ ïðèíÿòî óêàçûâàòü ïåðåä èìåíåì. Íà ðèñ. 9.2 ïðåäñòàâëåí ñïîñîá äîêóìåíòèðîâàíèÿ äåìî- ãðàôè÷åñêîé èíôîðìàöèè ñ îáëîæêè òåñòîâîãî áóêëåòà (ñì. ðèñ. 9.1) â êîäîâîé êíèãå (ñì. ôàéë ÇÀÄÀÍÈß – ÊÎÄÎÂÀß ÊÍÈÃÀ ÌÀÒÅÌ 3A.XLSX).  äàííîì ïðèìåðå ïðè ïîäãîòîâêå 186 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ êîäîâîé êíèãè áûëà èñïîëüçîâàíà ïðîãðàììà Excel, õîòÿ äëÿ ýòèõ öåëåé òàêæå ìîæíî ïðèìåíèòü ïðîãðàììó Microsoft Word. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî åñëè áû äàííûå áûëè âíåñåíû íåïîñðåä- ñòâåííî â ïðîãðàììó SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê), êîäîâàÿ êíèãà áûëà áû ñîçäàíà ïðîãðàììîé SPSS àâòîìàòè÷åñêè, à äîñòóï ê íåé îñóùåñòâëÿëñÿ áû ÷åðåç ïðîñòîé çàïðîñ â ìåíþ: Àíàëèç – Îò÷åòû – Êîäîâàÿ êíèãà.  òàáë. 9.1 ïðèâåäåíî îïèñàíèå êàæäîãî ñòîëáöà êîäîâîé êíèãè ïî àíêåòàì. Íà ðèñ. 9.3 ïðåäñòàâëåíà êîäîâàÿ êíèãà ïî òåñòàì. Çäåñü ìîæíî óâèäåòü, êàêèì îáðàçîì ìîãëè áûòü çàêîäèðîâàíû ïåðâûå øåñòü çàäàíèé òåñòà. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî â êîäîâóþ êíèãó òàêæå âêëþ÷åíû êîëîíêè: «Íàçâàíèå çàäàíèÿ» è «Êëþ÷».  ïðåäûäóùåì ïðèìåðå ñîäåðæèòñÿ ëèøü êðàòêàÿ ññûëêà íà ñîäåðæàíèå çàäàíèÿ òåñòà, ÷òîáû åãî ìîæíî áûëî ëåãêî óçíàòü, òîãäà êàê âòîðàÿ ññûëêà èñïîëüçóåò òåðìèí, ñâÿçàííûé ñ ïðà- âèëüíûì îòâåòîì, îïðåäåëåííûì ðàçðàáîò÷èêàìè òåñòîâ èëè ñïåöèàëèñòàìè ïî äàííîìó ïðåäìåòó. ТАБЛИЦА 9.1 Объяснение наименований столбцов в кодовой книге Термин Объяснение Примечание Поле Название, которое описывает Название поля должно информацию в поле данных быть уникальным (например, Имя) и содержательным Тип ответа Возможны три вида ответов: Программное обеспечение – МВ: множественный выбор; для аналитических – СО: конструируемый или исследований, такое как краткий ответ; SPSS, может присвоить КО – СП: ответ, требующий числовые метки суждения преподавателя КОДОВЫЕ КНИГИ 187 О к о н ча н и е т а бл . 9.1 Термин Объяснение Примечание Тип данных Формат данных, вводимых В некоторых программах в поле; обычно это либо чис- буквенный вид данных ловые (Ч), либо буквенные (Б) обозначен как «строка» данные или «альфа». В программе SPSS числовые переменные в дальнейшем разбиваются на категории: номинальные, порядковые и шкалиро- ванные Валидные Полный список ожидаемых Другие переменные не ва- (допусти- и приемлемых ответов, которые лидны и подлежат исследо- мые) ответы можно найти среди данных этого ванию поля Ширина поля Максимальное количество Стоит отметить, что в зна- знаков поля (например, в данной чениях, представленных кодовой книге максимальное десятичными числами, разрешенное количество знаков десятичная запятая также для названия школы составляет является знаком 20 знаков) Пропуски Код, присвоенный дублирую- (недостаю- щимся (обычно 8) или отсутству- щие данные) ющим (обычно 9) значениям Примечания Дополнительная информация, помогающая персоналу по вводу данных, администраторам базы данных и специалистам по ана- лизу интерпретировать данные, указанные в полях Источник: скомпилировано автором.  çàäàíèè 9.1 îïèñàí ïîðÿäîê ââåäåíèÿ äàííûõ ðåçóëüòàòîâ íàöèîíàëüíîé îöåíêè â êîäîâóþ êíèãó. Рис. 9.2 188 Кодовая книга для анкет с демографической (биографической) информацией об учащихся Анкета для учащегося Поле Вид Вид дан- Валидные Ширина Пропуски Примечание ответа ных ответы поля ID учащегося Имя Ч 7 Ключ: как указано в документе Имя СО Б 12 9 Ключ: как указано в документе Фамилия СО Б 12 9 Ключ: как указано в документе Название школы СО Б 20 9 Ключ: как указано в документе Год обучения СО Ч 1 9 Ключ состоит из одного знака Пол МВ Ч 1,2,8,9 1 8, 9 1 = мальчик, 2 = девочка, 8 = дублирующиеся данные, 9 = отсутствие данных ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Возраст МВ Ч 1,2,3,4,8,9 1 8, 9 1 = младше 8 лет, 2 = 8 лет, 3 = 9 лет, 4 = старше 9 лет, 8 = дублирующиеся данные, 9 = отсутствие данных Разговаривает МВ Ч 1,2,8,9 1 8, 9 1 = да, 2 = нет, 8 = дублирующиеся данные, дома на языке 9 = отсутствие данных теста Источник: пример составлен автором в программе Excel. Рис. 9.3 Кодовая книга по тестам для заданий по математике в 3 «А» классе Поле Название задания Тип Вид Валидные Ключ Ширина Пропуски Указатель значений ответа данных ответы поля Q2Aq01 4 + 11 СО Ч 00–99 15 2 99 99 = отсутствие данных Q3Aq02 Самая высокая МВ Ч 1, 2, 3, 4, 3 1 8,9 1 = «Лия», 2 = «Мария», 3 = «Сара», 8, 9 4 = «Кэри», 8 = многозначное реше- ние, 9 = отсутствие ответа Q3Aq03 Стул МВ Ч 1, 2, 3, 4, 4 1 8,9 1 = 1, 2 = 2, 3 = 3, 4 = 4, 8 = много- 8, 9 значное решение, 9 = отсутствие ответа Q3Aq04 Числовая схема СО Ч 00–99 28 2 99 99 = отсутствие ответа Q3Aq05 Линейка СО Ч 00, 0–99, 9 14 4 99,9 Принять ответ, находящийся в диапазоне от 13,5 до 14,5; 99,9 = отсутствие ответа Q3Aq06 Последовательность СО Ч 00–99 24 2 99,9 99 = отсутствие ответа Q3Aq07 Стикеры МВ Ч 1, 2, 3, 4, 3 1 8.9 1 = 1, 2 = 2, 3 = 3, 4 = 4, 8 = много- 8, 9 значное решение, 9 = отсутствие КОДОВЫЕ КНИГИ ответа Источник: пример составлен автором в программе Excel. 189 190 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 9.1 Ввод данных национальной оценки в кодовую книгу Если вы еще не работали над заданием 7.1, выполните инструкции к нему, чтобы сохранить файлы прилагающегося к книге CD-диска на локальном жестком диске или на сервере. После этого выполните следующие шаги: 1. Откройте файл: \ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ЗАДАНИЯ\ОБРАЗЕЦ ТЕСТА 3 А.DOCX. 2. Откройте файл: \ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ЗАДАНИЯ\ШАБЛОН КО- ДОВОЙ КНИГИ МАТЕМ 3А.DOCX. Демографическая информация с листа АНКЕТА ДЛЯ УЧАЩЕГОСЯ и первые семь заданий (с Q3Aq01 по Q3Aq07) с листа МАТЕМ_3А_ЗАДАНИЯ_КОДОВОЙ_КНИГИ уже введены в кодовую книгу (нажмите на вкладку второго листа в нижней части экрана программы Excel). 3. Используя первые семь заданий в качестве руководства, введите инфор- мацию по оставшимся семи заданиям в соответствующие поля (с Q3Aq08 по Q3Aq14) и сохраните этот файл под названием КОДОВАЯ КНИГА МАТЕМ 3А в папке МОИ РЕШЕНИЯ. Заполненная кодовая книга по математике в классе 3 «А» содержится в файле под названием ОТВЕТ ПО КОДОВОЙ КНИГЕ МАТЕМАТИКА.XLSX в папке ОТВЕТЫ К УПРАЖНЕНИЯМ. Используйте этот файл, чтобы проверить собственные ответы (нажмите на вкладку второго листа, чтобы проверить информацию, введенную в ходе выполнения задания). 10 ÃËÀÂÀ ÓÏÐÀÂËÅÍÈÅ ÄÀÍÍÛÌÈ ВВОД ДАННЫХ Âûáîð ìåòîäà ñáîðà è ââîäà äàííûõ ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì çàâèñèò îò äîñòóïíîãî áþäæåòà è îò êîìïåòåíòíîñòè ïåð- ñîíàëà. Ðÿä ìåòîäîâ, êîòîðûå ìîæíî èñïîëüçîâàòü äëÿ ýòèõ öåëåé, âêëþ÷àåò: ñáîð äàííûõ â ðåæèìå ðåàëüíîãî âðåìåíè, ñêàíèðîâàíèå áëàíêîâ ñ îòâåòàìè ñ ïîìîùüþ óñòðîéñòâà äëÿ îïòè÷åñêîãî ñ÷èòûâàíèÿ ìåòîê, ðó÷íîé ââîä äàííûõ. Ïðè ïðîâåäåíèè áîëüøèíñòâà ïðîãðàìì íàöèîíàëüíîé îöåíêè, îñîáåííî â óñëîâèÿõ îãðàíè÷åííîñòè ðåñóðñîâ, èñïîëüçóåòñÿ ìåòîä ðó÷íîãî ââîäà äàííûõ. Ãðàìîòíî âûïîëíåííûé äèçàéí øàáëîíà (ðèñ. 10.1) ñïîñîáñòâóåò áûñòðîìó è òî÷íîìó ââîäó äàííûõ îïåðàòîðàìè ïî ðó÷íîìó ââîäó äàííûõ. Øàáëîí, ïðåä- ñòàâëåííûé íà ðèñ. 10.1, áûë ïîäãîòîâëåí â ïðîãðàììå Access 2007. Ïðîöåäóðà ñîçäàíèÿ ýòîãî øàáëîíà îïèñàíà â çàäàíèè 10.1. Êîíå÷íî, ÷òîáû îñóùåñòâèòü ïðîöåäóðû ïî ââîäó äàííûõ, ïîòðåáóåòñÿ çàòðàòèòü äîïîëíèòåëüíîå âðåìÿ, îäíàêî âñåãäà ìîæíî ñìåëî óòâåðæäàòü, ÷òî ýòî âðåìÿ áóäåò ïîòðà÷åíî íå çðÿ, îñîáåííî åñëè ó÷åñòü, ÷òî ïëîõî ñïëàíèðîâàííûå ïðîöåäóðû ÿâëÿþòñÿ ñàìûì ðàñïðîñòðàíåííûì èñòî÷íèêîì îøèáîê ïðè ââîäå äàííûõ. 192 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Единовременный ручной ввод данных Åäèíîâðåìåííûé ðó÷íîé ââîä äàííûõ îçíà÷àåò èñïîëüçîâàíèå ëèøü îäíîãî îïåðàòîðà ïî ââîäó îòâåòîâ ó÷àùèõñÿ â ýëåêòðîí- íóþ áàçó äàííûõ ñ öåëüþ ïîäãîòîâêè ê àíàëèçó.  öåëîì ýòîò ìåòîä ÿâëÿåòñÿ íàèáîëåå ýêîíîìè÷íûì, îäíàêî îí òàêæå ñîçäàåò âûñîêèå ðèñêè ñ òî÷êè çðåíèÿ òî÷íîñòè äàííûõ, åñëè òîëüêî â ïðîãðàììó íå âíåäðåíû âàëèäíûå ïðîöåäóðû è åñëè òîëüêî íå îñóùåñòâëÿåòñÿ òùàòåëüíîå íàáëþäåíèå çà ðàáîòîé îïåðàòîðîâ. Íåêîòîðûå ïðîãðàììû ïî ÷èñòêå äàííûõ ïîääåðæèâàþò ëèøü îäèí ìåòîä ââîäà äàííûõ ñ âàëèäíûìè ïðîâåðêàìè èëè Рис. 10.1 Шаблон для ввода данных (Access 2007) Источник: пример составлен автором в программе Access 2007. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 193 Задание 10.1 Создание базы данных Выполнив следующие шаги, вы научитесь создавать базу данных: 1. Откройте приложение Access 2007 и щелкните по значку Новая база данных. 2. Щелкните по значку папки, расположенному сбоку от строки Имя файла в правой части экрана (см. рисунок к заданию 10.1.А). Программа откроет окно Файл новой базы данных. Создайте файл под названием МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB и сохраните его в папке МОИ РЕШЕ- НИЯ. Нажмите ОК и Создать. 3. После создания базы данных программа автоматически откроет новую таблицу. Щелкните по значку Вид – Конструктор в левом верхнем углу экрана программы Access. Программа Access автоматически предложит вам сохранить таблицу. Одна их особенностей программы, касающаяся си- стемы обозначений, заключается в том, что таблица должна быть сохранена с префиксом tbl_, после чего должно быть указано содержательное название таблицы. Сохраните таблицу под названием TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ ДАННЫЕ и нажмите ОК. На рисунке к заданию 10.1.Б представлен формат таблицы (с автоматически присвоенным программой именем первого поля Код), используемой для указания форматов полей и данных в соответствии с описаниями в кодовой книге. Этот формат будет использоваться для опи- сания информации по каждому полю. Столбец Имя поля используется для перечисления имен переменных в ко- довой книге. Каждая переменная должна быть указана в отдельной строке. В имени поля не могут использоваться пробелы и другие недопустимые символы, такие как: восклицательный знак, знак вопроса, точка или запятая. В столбце Вид данных используется Текстовый вид для текстовых пе- ременных (т.е. переменных, ответы на которые представлены в виде слов) или Числовой вид – для числовых переменных. Для указания в базе данных Даты рождения необходимо выбрать вид данных Дата/Время. Столбец Описание используется для описания (или документирования) переменной с тем, чтобы другие пользователи смогли понять, в чем за- ключается смысл переменной. Содержимое полей этого столбца будет использовано в каждой форме, создаваемой на основании этой таблицы, в качестве инструкции для персонала по вводу данных. При выборе какой- либо ячейки для ввода данных в нижней части формы отобразится текст, введенный в этот столбец. (см. продолжение) 194 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.1 (продолжение) Рисунок к заданию 10.1.А Создание новой базы данных в программе Access Источник: пример составлен автором в программе Access. (см. окончание) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 195 Задание 10.1 (окончание) Рисунок к заданию 10.1.Б Макет таблицы базы данных в режиме конструктора Источник: пример составлен автором в программе Access. ïðîöåäóðàìè ïî âûÿâëåíèþ îøèáîê ââîäà. Ýòè ïðîöåäóðû èëè ïðîâåðêè çíà÷èòåëüíî óìåíüøàþò êîëè÷åñòâî îøèáîê íåâåðíî- ãî ââîäà äàííûõ. Ê ïðèìåðó, äàííûå ìîãóò ïðîâåðÿòüñÿ ïî ìåðå èõ ââîäà íà ïðåäìåò ââåäåíèÿ íåîáû÷íûõ (èëè íåêîððåêòíûõ) êîäîâ, à òàêæå çàïèñåé ñ ïðîïóñêàìè, êîòîðûå íå ÿâëÿþòñÿ âàëèäíûìè, èëè èíôîðìàöèè, íàõîäÿùåéñÿ âíå äîïóñòèìîãî äèàïàçîíà îæèäàåìûõ îòâåòîâ äëÿ êàêîãî-ëèáî ïîëÿ. Ê ïðè- ìåðó, åñëè îïåðàòîð ïî ââîäó äàííûõ íàáèðàåò «$» âìåñòî «4» (à ýòè ñèìâîëû ââîäÿòñÿ ñ ïîìîùüþ îäíîé è òîé æå êëàâèøè êëàâèàòóðû êîìïüþòåðà), ïðîãðàììà ìîæåò òóò æå ïðåäóïðå- äèòü îïåðàòîðà î òîì, ÷òî ýòî çíà÷åíèå íåäîïóñòèìî äëÿ äàííîé ÿ÷åéêè. Ïðîöåäóðû âàëèäèçàöèè áóäóò ïðîäåìîíñòðèðîâàíû ïîçæå â äàííîé ãëàâå. 196 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Двойной ввод данных Íåñìîòðÿ íà òî ÷òî äâîéíîé ââîä äàííûõ ÿâëÿåòñÿ ìåíåå ýêî- íîìè÷íûì ïîäõîäîì ñ òî÷êè âðåìåííûõ è äåíåæíûõ çàòðàò, ÷åì åäèíîâðåìåííûé ââîä äàííûõ, åãî ÷àñòî ðåêîìåíäóþò èñïîëüçîâàòü, ÷òîáû ñâåñòè ê ìèíèìóìó êîëè÷åñòâî îøèáîê ââîäà äàííûõ. Ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòîé ìåòîäèêè äâà îòäåëüíûõ îïåðàòîðà ââîäÿò âñå äàííûå íåçàâèñèìî äðóã îò äðóãà, ïîñëå ÷åãî èõ ðåçóëüòàòû ñðàâíèâàþò, ÷òîáû âûÿâèòü ðàñõîæäåíèÿ. Èñïîëüçîâàíèå ýòîãî ìåòîäè÷åñêîãî ïðèåìà âïîëíå îïðàâäàíî, òàê êàê îí ïîçâîëÿåò óìåíüøèòü êîëè÷åñòâî îøèáîê ïðè ââîäå äàííûõ. Íàèáîëåå ñëîæíûì ìîìåíòîì êîíòðîëÿ íàä îøèáêàìè ââîäà ÿâëÿþòñÿ îïå÷àòêè. Ê ïðèìåðó, åñëè ïðè åäèíîâðåìåí- íîì ââîäå äàííûõ îïåðàòîð ïî ââîäó äàííûõ íàáðàë «2» âìåñòî «3», à îáà ýòèõ çíà÷åíèÿ ÿâëÿþòñÿ äîïóñòèìûìè, âûÿâèòü ýòó îøèáêó áóäåò äîñòàòî÷íî ñëîæíî.  òî æå âðåìÿ, åñëè íè îäèí èç äâóõ îïåðàòîðîâ ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà äâîéíîãî ââîäà äàííûõ íå äîïóñòèë îøèáîê, èõ ôàéëû áóäóò èäåíòè÷íûìè. Íî åñëè îäèí èç íèõ ââåë îòâåò íåïðàâèëüíî, äàííûå äâóõ îïåðà- òîðîâ áóäóò ðàçëè÷àòüñÿ. Ñ ïîìîùüþ òàêèõ ïðîãðàìì, êàê SPSS (ñ ìîäóëåì Data Entry), UltraEdit (ñ ïðîãðàììîé UltraCompare), WinDem è Excel, ìîæíî ïðîâåñòè ìåæôàéëîâóþ ïðîâåðêó äàííûõ. Ñ òî÷êè çðåíèÿ íàõîæäåíèÿ ðàñõîæäåíèé ìåæäó ôàé- ëàìè ïåðâûå òðè èç ïåðå÷èñëåííûõ âûøå ïðîãðàìì ïðîñòû â èñïîëüçîâàíèè è íàäåæíû, îäíàêî êàæäàÿ èç íèõ ÿâëÿåòñÿ äîðîãîñòîÿùèì ïðèëîæåíèåì ê ïðîãðàììíîìó îáåñïå÷åíèþ, î êîòîðîì óæå óïîìèíàëîñü â ìàòåðèàëå äàííîé êíèãè. Ïîýòîìó â ðàçäåëå ãëàâû 11, ïîñâÿùåííîì âîïðîñàì âåðèôèêàöèè äàí- íûõ, ðàññìàòðèâàåòñÿ âîçìîæíîñòü èñïîëüçîâàíèÿ ïðèëîæåíèÿ Excel äëÿ âûÿâëåíèÿ îøèáîê ââîäà äàííûõ. Валидизация данных Âàëèäèçàöèÿ äàííûõ – ýòî ïðîöåññ, ïîçâîëÿþùèé èçáåæàòü âîçíèêíîâåíèÿ îøèáîê ïðè ââîäå èíôîðìàöèè â áàçó äàííûõ УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 197 íàöèîíàëüíîé îöåíêè.  ïðèëîæåíèÿõ, ÷àùå âñåãî èñïîëüçóå- ìûõ äëÿ ââîäà äàííûõ, â òîì ÷èñëå â WinDem, Access è Excel, ê êàæäîé ÿ÷åéêå ââîäà äàííûõ ïðèìåíÿþòñÿ ïðîöåäóðû âàëè- äèçàöèè, ïðåäíàçíà÷åííûå äëÿ ñâåäåíèÿ êîëè÷åñòâà îøèáîê ââîäà ê ìèíèìóìó.  ñëó÷àå âîçíèêíîâåíèÿ ïðîáëåì ïðè ââîäå êàêîãî-ëèáî çíà÷åíèÿ ïðîãðàììà àâòîìàòè÷åñêè ïðåäóïðåæäà- åò îá ýòîì îïåðàòîðà ïî ââîäó äàííûõ. Ïî âñåé âèäèìîñòè, â áà- çîâûõ ìîäóëÿõ ïðîãðàììû SPSS íå ïðåäóñìîòðåí ýòîò óðîâåíü êîíòðîëÿ ââîäà äàííûõ.  ÷èñëî ðàñïðîñòðàíåííûõ îøèáîê ââîäà äàííûõ âõîäÿò: ïðîïóñê äàííûõ (åñëè îòâåò íå áûë ââåäåí); ñäâèã îòâåòîâ â ñâÿçè ñ ïðîïóñêîì êàêîãî-ëèáî îòâåòà ñ ïîñëåäóþùèì ââîäîì âñåõ îñòàëüíûõ äàííûõ íå â òå ñòîëáöû; îïå÷àòêè (ââîä îòâåòà, îòëè÷àþùåãîñÿ îò îòâåòà ó÷àùåãîñÿ); äóáëèðîâàíèå çàïèñåé êàêîãî-ëèáî ó÷àùåãîñÿ ëèáî ïî îøèáêå, ëèáî èç-çà òîãî, ÷òî ó÷àùèéñÿ çàïîëíèë íåñêîëüêî òåñòîâûõ áóêëåòîâ. Ìåòîäû âû- ÿâëåíèÿ îøèáîê áóäóò ðàññìàòðèâàòüñÿ â ãëàâå 11. ПОДГОТОВКА ШАБЛОНА ДЛЯ ВВОДА ДАННЫХ В ПРИЛОЖЕНИИ MISROSOFT ACCESS Äàííûé ðàçäåë äåìîíñòðèðóåò èñïîëüçîâàíèå ïðèëîæåíèÿ Access äëÿ ñâåäåíèÿ ê ìèíèìóìó êîëè÷åñòâà îøèáîê ïðè ââî- äå äàííûõ, à òàêæå â ðàçäåëå îïèñàíà ïðîöåäóðà ïîäãîòîâêè øàáëîíà äëÿ ââîäà äàííûõ. Êðîìå òîãî, îáñóæäàþòñÿ ïðàâèëà âàëèäèçàöèè, ÷òîáû ñâåñòè ê ìèíèìóìó íåêîððåêòíûé ââîä êîäîâ è äàííûõ.  òàáë. 10.1 ïåðå÷èñëåíû òèïè÷íûå ïåðåìåííûå (èìåíà ïîëåé), êîòîðûå ÷àñòî èñïîëüçóþòñÿ â ðàçëè÷íûõ ïðîãðàììàõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ýòè ïåðåìåííûå ïîçâîëÿþò ïðîâåñòè àíàëèç äàííûõ ïî ãðóïïàì (íàïðèìåð, äëÿ ñðàâíåíèÿ ðåçóëü- òàòîâ ïî òåñòàì ïÿòèëåòíèõ è øåñòèëåòíèõ ó÷àùèõñÿ èëè ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê). Îäíàêî ýòî íåïîëíûé ñïèñîê; â íåêî- òîðûõ íàöèîíàëüíûõ è ìåæäóíàðîäíûõ èññëåäîâàíèÿõ (òàêèõ 198 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ТАБЛИЦА 10.1 Типичные переменные, используемые или упоминаемые в национальном оценивании Имя перемен- Вид данных Описание или использование ной (имя поля) ID учащегося Числовой Индивидуальный уникальный идентификатор присваивается учащемуся до предъявления тестов и используется для нахождения за- писей, согласования файлов и т.п. Имя Текстовый Указывается имя учащегося Фамилия Текстовый Фамилия учащегося используется для упоря- дочивания записей и составления отчетов Название школы Текстовый Указывается название школы Национальный Буквенно- Идентификатор школы указывается в том же код (ID) школы числовой виде, в каком он используется в файлах на- ционального администрирования ID школы Числовой Индивидуальный уникальный идентификатор школы, создаваемый при формировании выборки, используется для нахождения за- писей, согласования файлов, объединения записей об учащихся с соответствующими данными по школам и т.п. Имя преподава- Текстовый Используется система идентификации клас- теля са или школы ID класса Текстовый Используется система идентификации клас- или числовой са или уровня обучения Пол учащегося Текстовый Пол может быть представлен в текстовом или числовой (М или Ж) или в числовом (1 = мужской, 2 = женский) формате Дата рождения Дата Дата рождения используется для идентифи- учащегося кации учащихся при проведении продольного анализа Возраст учаще- Числовой Возраст может быть закодирован, сгруппи- гося (в годах) рован или введен в виде дискретных данных Разговорный Числовой Обычно к языку применяются следующие язык учащегося коды: 1 = родной язык, 2 = иностранный язык Источник: скомпилировано автором. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 199 êàê: Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ïðîãðåññà â îáðàçîâàíèè – NAEP, Ïðîãðàììà ìåæäóíàðîäíîãî îöåíèâàíèÿ ó÷àùèõñÿ – PISA è Ìåæäóíàðîäíîå èññëåäîâàíèå òåíäåíöèé â ìàòåìàòè÷åñêîì è åñòåñòâåííîíàó÷íîì îáðàçîâàíèè – TIMSS) ïåðå÷åíü ïåðå- ìåííûõ î÷åíü áîëüøîé. ВВОД ИНФОРМАЦИИ В ПОЛЯ ПУСТОЙ ТАБЛИЦЫ Ïðèëîæåíèå Access è äðóãèå áàçû äàííûõ îáû÷íî òðåáóþò ïðèñóòñòâèÿ íîìåðà-èäåíòèôèêàòîðà, ê êîòîðîìó áóäóò îòíî- ñèòüñÿ âñå äàííûå. Ñ ïîìîùüþ èäåíòèôèêàöèîííîãî íîìåðà (ID) ó÷àùåãîñÿ ìîãóò áûòü ñîçäàíû òàáëèöû ññûëîê.  çàäàíèè 10.2 ïîëþ äëÿ óêàçàíèÿ ID ó÷àùåãîñÿ áóäåò ïðè- ñâîåíî èìÿ IDó÷àù. Îíî áóäåò èñïîëüçîâàíî â êà÷åñòâå êëþ÷à óïîðÿäî÷åíèÿ, ÷òîáû îñóùåñòâèòü áûñòðûé ïîèñê â áàçå äàí- íûõ ïðè âûïîëíåíèè íåêîòîðûõ ïðîöåäóð ïî ÷èñòêå äàííûõ. IDó÷àù ÿâëÿåòñÿ ÷èñëîâîé ïåðåìåííîé, ïðåäíàçíà÷åííîé äëÿ èäåíòèôèêàöèè ó÷àùèõñÿ â áàçå äàííûõ Access. ID ó÷àùåãîñÿ áûë ñîçäàí ïðè îïèñàíèè ôðåéìà âûáîðêè äî ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ. Задание 10.2 Создание переменных в базе данных Чтобы создать переменные в базе данных, выполните следующие шаги: 1. Откройте файл …\ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB. 2. Откройте таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ, которую вы создали при выполнении задания 10.1, двойным щелчком мыши по ее на- званию в меню Таблицы, расположенном в левой части экрана. Таблица автоматически откроется в Режиме таблицы. Чтобы просмотреть таблицу в режиме Конструктора, во вкладке меню Главная выберите команды Вид – Конструктор. 3. Измените значение в первой ячейке столбца Имя поля, присваиваемое по умолчанию (Код), на IDучащ (рисунок к заданию 10.2.А). Обратите вни- мание на то, что эта переменная, созданная первой, была автоматически (см. продолжение) 200 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.2 (продолжение) обозначена как ключевое поле (это можно увидеть по выделенному значку Ключевое поле во вкладке Конструктор и по маленькому значку Ключе- вое поле сбоку от первой записи в столбце Имя поля). Это означает, что каждая запись в этом поле должна иметь уникальное значение (т.е. оно не должно повторяться) для того, чтобы каждую запись можно было идентифи- цировать и проверить, а также для того, чтобы на более позднем этапе дру- гие таблицы могли быть привязаны к этой таблице. Рисунок к заданию 10.2.А Ввод форматов для переменных в таблице Источник: пример составлен автором в приложении Access. 4. Перейдите в следующее поле Вид данных, нажав клавишу табуляции. В этот момент в нижней части экрана под таблицей должно появиться диа- логовое окно Свойства поля. (Примечание: некоторые поля в окне Свойства поля снабжены стрелками с выпадающим меню. Пощелкайте по ячейкам правого столбца окна напротив каждого пункта, чтобы увидеть стрелки с выпадающим меню.) 5. Щелкните по стрелке выпадающего меню в правой части поля Вид данных в строке IDучащ. Вы увидите выпадающее меню с различными вариантами типов данных, доступных в приложении Access. (см. окончание) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 201 Задание 10.2 (окончание) 6. С помощью мыши или клавиш со стрелками на клавиатуре компьютера выберите в выпадающем меню Текстовый тип данных. Обратите внимание на то, что, хотя код может быть представлен в виде числа, фактически он должен функционировать как текстовый код, поэтому содержимое ячейки будет отображаться в том же виде, в каком он был введен. Поэтому в данном случае число 0, указанное в качестве кода, будет отображаться в том же виде. Форматы в окне Свойства поля присваиваются приложением Access по умолчанию в соответствии с условиями автоматически задаваемого клю- чевого поля для этого типа данных (см. рисунок к заданию 10.2.А). 7. Перейдите в столбец Описание и наберите в ячейке: Идентификаци- онный номер учащегося. 8. Как уже было указано в шаге 6, после выбора Текстового вида данных приложение Access присвоит определенный набор значений в окне Свой- ства поля. В поле Размер поля укажите число 7, чтобы задать количество символов для указания идентификационного номера учащегося. В ячейке Обязательное поле укажите Да, а в поле Пустые строки – Нет. Оставши- еся поля могут оставаться без изменений. 9. Выполните команды Кнопка Office – Сохранить. 10. Вы можете закрыть таблицу в любой момент, щелкнув по значку , расположенному в правом верхнем углу таблицы над вертикальной полосой прокрутки. (Замечание: этот значок отличается от такого же значка, рас- положенного в правой верхней части экрана, нажатие которого приведет к закрытию всей базы данных.) Щелкните по кнопке закрытия таблицы, чтобы закрыть ее. Теперь таблица отображается в виде ярлыка в меню Таблицы, расположенном в левой части экрана (рисунок к заданию 10.2.Б). Рисунок к заданию 10.2.Б Меню таблицы с сохраненной таблицей TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ Источник: пример составлен автором в приложении Acces. 202 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ СОЗДАНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОЛЕЙ Ïðåæäå ÷åì âû íà÷íåòå ñîçäàâàòü äîïîëíèòåëüíûå ïîëÿ â áàçå äàííûõ, ñíîâà îòêðîéòå òàáëèöó, êîòîðóþ ñîçäàëè ïðè âûïîë- íåíèè çàäàíèÿ 10.1, â ðåæèìå Êîíñòðóêòîðà. Ïðè âûïîëíåíèè çàäàíèÿ 10.3 ÷èòàòåëü ïðîéäåò êàæäûé øàã ïðîöåäóðû ïî ââîäó äåìîãðàôè÷åñêîé èíôîðìàöèè îá ó÷àùåìñÿ. Задание 10.3 Создание дополнительных полей в базе данных В этом задании рассматриваются шаги по созданию дополнительных полей в базе данных: 1. Откройте файл …\ ОЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB. 2. Откройте таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ в режиме Кон- структора. 3. Введите переменные Имя и Фамилия во вторую и третью строки в столб- це Имя поля. Программа по умолчанию присвоит этим записям Текстовый тип данных. При этом автоматически откроется диалоговое окно Свойства поля, чтобы вы могли назначить условия для ввода данных. Вы можете перемещать курсор по экрану либо нажатием клавиши Табуляция (чтобы переместить курсор в следующую ячейку), либо с помощью мыши, чтобы перейти в любое нужное поле. 4. Введите информацию о переменной Имя в столбец Описание, чтобы со- общить другим пользователям базы данных, в том числе персоналу по вводу данных, о содержимом этого поля (рисунок к заданию 10.3.А). 5. В окне Свойства поля измените Размер поля, указав число 20 для обе- их переменных (см. рисунок к заданию 10.3.А). Ширина поля определяется в зависимости от значения Ширина поля в программе для ввода данных и значения, указанного в кодовой книге. (Замечание: если в стране предъ- явления тестов имена часто состоят более чем из 20 знаков, размер поля и ширину поля следует увеличить.) 6. Оставьте все свойства поля, присвоенные по умолчанию для переменной Имя, неизменными. (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 203 Задание 10.3 (продолжение) Рисунок к заданию 10.3.А Добавление полей данных об учащемся Источник: пример составлен автором в приложении Access. 7. Измените значение в ячейке Обязательное поле в выпадающем списке на Да для переменной Фамилия, чтобы указать на то, что фамилия должна быть указана обязательно. 8. Если данные не являются обязательными, в поле Пустые строки можно указать Да (это значение присваивается программой по умолчанию). Однако в некоторых полях это свойство следует изменить на Нет, чтобы указать на то, что отсутствие записей для этой переменной недопустимо. В этом случае установите значение Нет. Последние пять свойств (Индексированное поле, Сжатие Юникод, Режим IME, Режим предложений IME и Смарт-теги) могут быть оставлены без изменений, так как для них могут использоваться значения, присваиваемые программой по умолчанию. 9. Выполните те же процедуры, чтобы добавить переменную Название- Школы. Выясните, какие свойства полей должны быть использованы для нее, и убедитесь, что они соответствуют информации из вашей кодовой книги. Для всех рассмотренных переменных был использован Текстовый вид данных. Поле Значения по умолчанию связано с вводом и описанием (см. окончание) 204 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.3 (окончание) числовых данных. Следующая переменная называется Год обучения. Это числовые данные с допустимым значением 3. 10. Введите в столбец Имя поля переменную Год обучения, затем перей- дите в поле Тип данных и выберите в выпадающем меню Числовой вид данных. Переменная Год обучения указывает на год обучения оценивае- мого учащегося. Существуют смешанные классы, в которых не все учащи- еся находятся на третьем году обучения (т.е. классы объединяют учащихся второго и третьего или третьего и четвертого года обучения); в этом случае может возникнуть потребность в фильтрации с учетом этих данных. Осо- бенности свойств полей для переменной Год обучения будут рассматри- ваться в задании 10.5. 11. Выполните команды Кнопка Office – Сохранить или воспользуйтесь сочетанием клавиш CTRL+S, чтобы сохранить таблицу. Источник: пример составлен автором в приложении Acces. Значение по умолчанию Ââîä çíà÷åíèÿ ïî óìîë÷àíèþ ðåêîìåíäóåòñÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû óêàçàòü íà òî, ÷òî îïåðàòîð ïî ââîäó äàííûõ íå âíåñ èçìåíåíèé.  êà÷åñòâå çíà÷åíèÿ ïî óìîë÷àíèþ ìîæåò áûòü èñïîëüçîâà- íî îæèäàåìîå çíà÷åíèå ïðè îãðàíè÷åíèè òåñòèðîâàíèÿ äî îïðåäåëåííîé ãðóïïû ó÷àùèõñÿ (â äàííîì ñëó÷àå ýòî òðåòèé ãîä îáó÷åíèÿ). Ê ïðèìåðó, ìîæíî ñîçäàòü ïîëå, óêàçûâàþùåå íà òî, ÷òî ó ó÷àùåãîñÿ åñòü ó÷åáíèê. Åñëè ó áîëüøèíñòâà ó÷à- ùèõñÿ åñòü ó÷åáíèêè ïî åñòåñòâåííûì íàóêàì, çíà÷åíèå ïî óìîë÷àíèþ ìîæåò áûòü óñòàíîâëåíî íà 1, ÷òîáû óêàçàòü íà òî, ÷òî ó ó÷àùåãîñÿ åñòü ó÷åáíèê ïî åñòåñòâåííûì íàóêàì. Òîãäà äàííûå áóäóò ââîäèòüñÿ ëèøü â òîì ñëó÷àå, åñëè ó ó÷àùåãîñÿ íåò ó÷åáíèêà ïî åñòåñòâåííûì íàóêàì.  êà÷åñòâå àëüòåðíà- òèâû ìîæíî óñòàíîâèòü çíà÷åíèå ïî óìîë÷àíèþ, ÿâëÿþùååñÿ íåäîïóñòèìûì çíà÷åíèåì (ò.å. íå âõîäÿùèì â äèàïàçîí äîïó- ñòèìûõ îòâåòîâ), ÷òîáû îáåñïå÷èòü, ÷òî çàïèñü áûëà ââåäåíà íàñèëüñòâåííî; åñëè äàííûå áûëè ââåäåíû, çíà÷åíèå äîëæíî áûëî èçìåíèòüñÿ. Ñëó÷àè, êîãäà ó÷àùèåñÿ èëè ðåñïîíäåíòû íå óêàçûâàþò îòâåò, ðàññìàòðèâàþòñÿ êàê îòñóòñòâèå äàííûõ; äëÿ УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 205 îòñóòñòâóþùèõ äàííûõ ââîäèòñÿ îñîáîå çíà÷åíèå.  çàäàíèè 10.4 çíà÷åíèå ïî óìîë÷àíèþ áóäåò óñòàíîâëåíî íà 7 (ò.å. íà çíà÷åíèè, íàõîäÿùåìñÿ âíå äîïóñòèìîãî äèàïàçîíà îòâåòîâ), ÷òîáû âûÿâèòü ñëó÷àè, êîãäà îïåðàòîð âíåñ èçìåíåíèÿ è êîãäà îí èõ íå âíåñ. Åñëè äàííûå îáÿçàòåëüíî äîëæíû áûòü ââåäåíû â êàêîå-ëèáî ïîëå, îïåðàòîð ïî ââîäó äàííûõ äîëæåí áóäåò óêàçàòü êîä, íàõîäÿùèéñÿ â ïðåäåëàõ äîïóñòèìîãî äèàïàçîíà (íàïðèìåð, 1 = À; 2 = Á; 3 = Â; 4 = Ã; 8 = äóáëèðóþùèåñÿ äàííûå; 9 = îòñóòñòâèå äàííûõ). Валидизация Âàëèäèçàöèÿ – ýòî ïðîöåññ, ïðåäíàçíà÷åííûé äëÿ îáåñïå÷åíèÿ òîãî, ÷òî â ïîëå áóäóò ââîäèòüñÿ ëèøü ïðàâäîïîäîáíûå äàííûå. Задание 10.4 Установка значения по умолчанию Чтобы установить значение по умолчанию, выполните следующие шаги: 1. Откройте файл …\ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB. 2. Откройте таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ в режиме Кон- структора. 3. После переменной Год обучения введите переменную Пол и выберите Числовой вид данных. 4. В столбце Описание укажите: Пол: 1 = мальчик; 2 = девочка; 8 = мно- жественный ответ; 9 = отсутствие ответа. 5. В окне Свойства поля установите Значение по умолчанию на 7 (см. рисунок к заданию 10.5.Б в следующем задании). После установки значения по умолчанию, находящегося за пределами диа- пазона допустимых ответов, ввод данных для переменной Пол станет обя- зательным, так как теперь оператор по вводу данных не сможет пропустить эту переменную. Если тестовый буклет не содержит этих данных, оператор по вводу данных должен ввести цифру 9, чтобы сообщить об отсутствии ответа. Установка допустимого диапазона ответов рассматривается в раз- деле «Валидизация». 206 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Â èíòåðåñàõ ýôôåêòèâíîñòè äëÿ èñïîëüçóåìîãî èñòî÷íèêà äàííûõ ðåêîìåíäóåòñÿ óñòàíîâèòü ïðàâèëà âàëèäèçàöèè, ÷òîáû ñâåñòè ê ìèíèìóìó êîëè÷åñòâî èñïðàâëåíèé, êîòîðûå ïðèäåòñÿ âíîñèòü íà ýòàïå âåðèôèêàöèè. Äëÿ âîïðîñà ñ ÷åòûðüìÿ âàðèàíòàìè îòâåòà äîëæíû èñ- ïîëüçîâàòüñÿ òîëüêî ñëåäóþùèå çíà÷åíèÿ: 1, 2, 3 èëè 4; 8 (äëÿ ìíîæåñòâåííîãî îòâåòà); èëè 9 (äëÿ îòñóòñòâèÿ îòâåòà). Ýòè çíà÷åíèÿ ñîñòàâëÿþò äîïóñòèìûé äèàïàçîí îòâåòîâ. Ê ïðèìå- ðó, â äàííîì ñëó÷àå íåâîçìîæíî èñïîëüçîâàòü çíà÷åíèå 6, òàê êàê îíî íàõîäèòñÿ âíå äîïóñòèìîãî äèàïàçîíà. Óñòàíîâêà óñëîâèÿ íà çíà÷åíèå âêëþ÷àåò óêàçàíèå êîäîâ â ïðèëîæåíèè äëÿ ââîäà äàííûõ, ÷òîáû îáåñïå÷èòü ââîä ëèøü äîïóñòèìûõ îòâåòîâ. Åñëè îïåðàòîð ïî ââîäó äàííûõ äîïóñòèò îøèáêó ïðè ââîäå äàííûõ è ïîïûòàåòñÿ ââåñòè çíà÷åíèå, íà- õîäÿùååñÿ âíå äîïóñòèìîãî äèàïàçîíà (ò.å. ââåäåò íåîáû÷íûé êîä), ïðîãðàììà íå ïðèìåò ýòî çíà÷åíèå è ïðåäëîæèò îïåðàòî- ðó ïî ââîäó äàííûõ óêàçàòü çíà÷åíèå, íàõîäÿùååñÿ â äèàïàçîíå äîïóñòèìûõ îòâåòîâ.  ïðèëîæåíèè Access óñëîâèå íà çíà÷åíèå óñòàíàâëèâàåòñÿ â îêíå Ñâîéñòâà ïîëÿ.  çàäàíèè 10.5 ðàññìà- òðèâàåòñÿ èñïîëüçîâàíèå ýòèõ ñâîéñòâ. ПОДГОТОВКА ТАБЛИЦЫ ДЛЯ ВВОДА ДАННЫХ ПО ЗАДАНИЯМ ТЕСТА Îñíîâíàÿ ÷àñòü âðåìåíè, ïîòðà÷åííàÿ íà çàïèñü äàííûõ, áóäåò èñïîëüçîâàíà äëÿ ââîäà îòâåòîâ ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì (è ïî àí- êåòàì), ïðåäúÿâëÿåìûì ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Ïðîöåññ ïîäãîòîâêè òàáëèöû äëÿ ââîäà äàííûõ ïî òåñòîâûì çàäàíèÿì ïîäîáåí ïðîöåññó ïîäãîòîâêè òàáëèöû äëÿ ââîäà äå- ìîãðàôè÷åñêîé èíôîðìàöèè.  ýòîì ñëó÷àå äëÿ êàæäîãî îòâåòà îáû÷íî èñïîëüçóåòñÿ ×èñëîâîé âèä äàííûõ. Òåêñòîâûé âèä äàííûõ èñïîëüçóåòñÿ äëÿ ââîäà îòâåòîâ, ñîñòîÿùèõ èç ñëîâ, ïðåäëîæåíèé è áîëåå äëèííûõ ñëîâåñíûõ êîíñòðóêöèé. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 207 Задание 10.5 Использование правила валидизации и свойства валидизирующего сообщения В данном задании рассматривается использование правила валидизации. 1. Откройте файл …\ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB. 2. Откройте таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ в режиме Кон- структора. 3. Установите Значение по умолчанию для переменной Год обучения на 7. Щелкните в окне Свойства поля по полю Правило валидизации и введите: > 1 And < 5. Это значение применимо для классов со смешанными уровня- ми обучения. Если классы включают учащихся, находящихся на различных уровнях обучения (например, в классе одновременно обучаются школьники 2 и 3 годов обучения), вы можете изъявить желание предъявить одинаковые тесты всем учащимся класса, чтобы сравнить результаты их выполнения для двух когорт. Установка правила валидизации между 1 и 5 позволит вам во- плотить этот замысел. Поле Сообщение о валидизации – это следующее поле в окне Свойства поля. С его помощью создатель базы данных может предупредить оператора по вводу данных о каждом случае введения не- валидных кодов или значений при вводе данных. 4. Щелкните по соответствующей ячейке свойства Сообщение о вали- дизации и наберите: Учащийся должен находиться либо на 3-м годе обучения, либо учиться в смешанном классе с 3 годом обучения (ри- сунок к заданию 10.5.А). Если оператор по вводу данных попытается ввести значение, находящееся вне валидного диапазона, на экране появится этот текст, сообщающий об ошибке. 5. Заполните поля Правило валидизации и Сообщение о валидизации для переменной Пол. В данном случае для указания пола используются сле- дующие коды: 1 = для мальчиков, 2 = для девочек, 8 = для множествен- ного ответа и 9 = для отсутствия ответа (рисунок к заданию 10.5.Б). В те- стовом буклете переменная Возраст была разбита на четыре категории: 1 = младше 8 лет, 2 = 8 лет, 3 = 9 лет, 4 = старше 9 лет. На рисунке к зада- нию 10.5.В показано, как должны вводиться эти данные. Следующее поле содержит информацию о том, разговаривает ли учащий- ся дома на языке, отличном от языка тестирования (например, английско- го). Текст с описанием ответов (фрейм кодов) часто вводят в столбец Опи- сание. Обратите внимание на то, что для переменной Язык Тестирования ответы учащихся были закодированы как 1 – для ответа Да (т.е. учащийся обычно разговаривает на другом языке) и 2 – для ответа Нет (т.е. учащий- ся обычно не разговаривает на другом языке) (рисунок к заданию 10.5.Г). (см. продолжение) 208 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.5 (продолжение) Рисунок к заданию 10.5.А Пример правила валидизации Источник: пример составлен автором в приложении Access. Рисунок к заданию 10.5.Б Пример использования сообщения о валидизации для переменной (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 209 Задание 10.5 (продолжение) Источник: пример составлен автором в приложении Access. Рисунок к заданию 10.5.В Валидизация кодированных значений: переменная «Возраст» Источник: пример составлен автором в приложении Access. (см. окончание) 210 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.5 (окончание) Рисунок к заданию 10.5.Г Валидизация текстовых значений: переменная «ЯзыкТестирования» Источник: пример составлен автором в приложении Access. 6. Заполните поля Значение по умолчанию, Правило валидизации и Со- общение о валидизации для переменных «Возраст» и «Язык Тестиро- вания» и сохраните таблицу (CTRL+S) (т.е. учащийся обычно не разгова- ривает на другом языке) (см. рисунок к заданию 10.5.Г). Ввод данных Ê íàñòîÿùåìó ìîìåíòó òàáëèöà äëÿ ââîäà äàííûõ èç òåñòîâûõ ôîðì äëÿ ó÷àùèõñÿ óæå áûëà ñîçäàíà, îäíàêî äàííûå âñå åùå íå áûëè ââåäåíû. Ïîýòîìó òåïåðü íåîáõîäèìî ïîäãîòîâèòü øàáëîí äëÿ ââîäà äàííûõ, ñâÿçàííûé â ýòîé òàáëèöåé, ÷òîáû îáåñïå÷èòü ïîñëåäîâàòåëüíûé è òî÷íûé ââîä äàííûõ.  ïðèëîæåíèè Access ýòîò øàáëîí íàçûâàåòñÿ ôîðìîé.  çàäàíèÿõ 10.6–10.9 ðàññìàòðè- âàþòñÿ ðàçëè÷íûå àñïåêòû ââîäà äàííûõ è ïîäãîòîâêè ôîðì. УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 211 Задание 10.6 Ввод данных по тестовым заданиям в поля базы данных При выполнении этого упражнения вы научитесь вводить данные по тесто- вым заданиям в поля базы данных: 1. Откройте файл …\МОИ РЕШЕНИЯ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB. 2. Откройте таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ в режиме Кон- структора. 3. Введите соответствующую информацию в поле для первого задания – Q3Aq01. Для этого вы должны обратиться к заполненной вами кодовой книге или к файлу с ответами по кодовой книге, сохраненному в папке ОТВЕТЫ К УПРАЖНЕНИЯМ Подсказка: первое задание имеет конструи- руемый ответ. Установите в окне Свойства поля значение Обязательного поля для данных по ответам учащихся на Да, Значение по умолчанию – на 77 и задайте Правило валидизации и Сообщение о валидизации. Сравните собственный ответ с решением, представленным в рисунке к заданию 10.6.А. Примечание. Для числовых видов данных программа по умолчанию уста- навливает Размер поля на Двойное с плавающей точкой или Длинное целое. Это внутренняя настройка, позволяющая производить вычисления с этими данными. Оставьте эти значения, заданные по умолчанию. 4. Укажите свойства поля для второго задания теста по математике. Это задание по математике с множественным выбором с четырьмя ответами (рисунок к заданию 10.6.Б). Рисунок к заданию 10.6.А Данные для полей по тестовому заданию 1 (см. продолжение) 212 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.6 (продолжение) Источник: пример составлен автором в приложении Access. Рисунок к заданию 10.6.Б Данные для полей по тестовому заданию 2 Источник: пример составлен автором в приложении Access. (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 213 Задание 10.6 (продолжение) Чтобы скопировать информацию из задания 2 в соответствующие поля дру- гих заданий с множественным выбором (такие как: Q3Aq07, Q3Aq08, Q3Aq09 и т.д.), где используются идентичные наборы ответов (например, текст в полях Правило валидизации и Сообщение о валидизации для этих за- даний), вы можете воспользоваться функцией копирования и вставки текста. Подобным образом вы можете копировать и вставлять информацию из одного окна Свойства поля в другое. К примеру, вы можете скопировать текст из полей Правило валидизации и Сообщение о валидизации для любого задания со множественным выбором из полей переменной Q3Aq02 (используя комбинацию клавиш CTRL+C), выделенный в рисунке к заданию 10.6.Б, и вставить его (используя комбинации клавиш CTRL+V) в нужную ячейку (например, в поле переменной Q3Aq07). Измените Имя поля (напри- мер, на Q3Aq07) и повторите это действие для каждого тестового задания с множественным выбором. 5. Задайте Свойства поля для всех остальных заданий (до задания 14). На рис. 10.6.В представлена таблица со всеми 14 заданиями и со всей де- мографической информацией. На рисунке выделено задание 11. Q3Aq04 – это задание с конструируемым ответом. Оператор по вводу данных должен ввести реальные ответы учащихся или число 99, если учащийся не указал ответ. 6. Сохраните таблицу, используя сочетание клавиш CTRL+S. 7. Откройте файл: …\ОТВЕТЫ К ЗАДАНИЯМ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАН- НЫЕ_ОТВЕТ1.ACCDB и сравните таблицу TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАН- НЫЕ_ОТВЕТ1 со своей таблицей TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ. Если таблицы существенно отличаются, скопируйте форматы и данные из полей таблицы TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ_ОТВЕТ1 в свою таблицу. Рисунок к заданию 10.6.В Структура полей таблицы со всей демографической информацией и со всеми тестовыми заданиями (см. окончание) 214 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.6 (окончание) Источник: пример составлен автором в программе Access. Задание 10.7 Создание формы При выполнении данного упражнения вы научитесь создавать формы: 1. Откройте файл …\МОИ РЕШЕНИЯ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих упражнений. (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 215 Задание 10.7 (продолжение) 2. Выделите в меню, расположенном в правой части экрана, таблицу TBL_ ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ. Во вкладке меню Создание щелкните по значку Форма (рисунок к заданию 10.7.А). Рисунок к заданию 10.7.А Создание формы для ввода данных Источник: пример составлен автором в программе Access. Программа автоматически создаст форму с полями, привязанными к соот- ветствующим полям исходной таблицы, как показано на рисунке к заданию 10.7.Б. Рисунок к заданию 10.7.Б Автоматически созданные поля формы Источник: пример составлен автором в программе Access. (см. окончание) 216 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.7 (окончание) 3. Сохраните форму, выбрав команды: Кнопка Office – Сохранить (или путем одновременного нажатия клавиш CTRL+S). Измените префикс tbl_ (указывающий на то, что это таблица) на frm_ (чтобы указать на то, что это форма к таблице TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ) и нажмите ОК. Макет формы, представленный на рисунке к заданию 10.7.Б, может быть не слишком удобным для быстрого ввода данных. Иногда расположение яче- ек формы для ввода данных в том же виде, в каком они представлены в те- стовых буклетах или в бланках для ответов, может значительно облегчить процедуру по вводу данных. Задание 10.8 Изменение шаблона формы Чтобы изменить шаблон формы, выполните следующие шаги: 1. Откройте файл …\МОИ РЕШЕНИЯ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих заданий. 2. В меню Все объекты Access, расположенном в левой части экрана, от- кройте объект FRM_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ в режиме Конструк- тора. Теперь поля формы можно редактировать, добавлять или удалять. 3. Щелкните по названию формы на левой панели. Выберите все поля формы, используя функции мыши «Щелкнуть и перетащить», чтобы захва- тить все текстовые поля формы. Вы также можете выделить все текстовые поля, используя сочетание клавиш CTRL+A (выбрать все). В разделе меню Инструменты конструктора форм выберите вкладку Упорядочить, а за- тем в области Макет элемента управления щелкните на значок Удалить. Выполнив эти процедуры, вы удалили предыдущий макет, который приме- нялся по отношению к элементам управления, и теперь поля формы можно перемещать по всей форме. (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 217 Задание 10.8 (продолжение) 4. Выберите поля, которые вы хотите переместить. Чтобы переместить выбранные поля в желаемые позиции, используйте функцию мыши «Щелк- нуть и перетащить» или клавиши со стрелками на клавиатуре компьютера (рисунок к заданию 10.8.А). Вы можете выбрать сразу несколько полей, сна- чала отметив первое выбранное поле (например, IDучащ), а затем указать остальные поля, удерживая клавишу Shift. Не забудьте отпустить клавишу Shift и поместить курсор на любую из выбранных областей прежде, чем начнете перемещать выделенные поля (вы также можете отпустить клавишу Shift и перемещать области, используя клавиши со стрелками). Кроме того, вы можете выбрать несколько полей, используя функцию мыши «Щелкнуть и перетащить», чтобы захватить все желаемые поля. Обратите внимание на то, что вы также можете переместить Примечание формы, поместив курсор на область Примечание формы и установив поле в желаемую позицию, используя функцию мыши «Щелкнуть и перетащить». 5. Вы также можете изменить размеры поля, щелкнув на него и изменив его форму. Выделите поля, размеры которых вы хотите изменить, и перетащите углы или стороны отмеченных полей, придавая им желаемую форму (рисунок к заданию 10.8.Б). 6. Перед закрытием формы сохраните все внесенные изменения (CTRL+S). Рисунок к заданию 10.8.А Перемещение полей формы Источник: пример составлен автором в программе Access. (см. окончание) 218 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.8 (окончание) Рисунок к заданию 10.8.Б Изменение формы полей Источник: пример составлен автором в программе Access. Задание 10.9 Ввод данных в форму Чтобы ввести данные в форму, выполните следующие шаги: 1. Откройте файл …\МОИ РЕШЕНИЯ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих заданий. 2. Через меню Все объекты Access откройте форму FRM_ГОД3_МАТЕМА- ТИКА_ДАННЫЕ в Режиме формы (этот режим используется по умолчанию). 3. Введите в форму демографические данные учащегося (рисунок к зада- нию 10.9.А) из первого тестового буклета, а также ответы этого учащегося, (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 219 Задание 10.9 (продолжение) которые вы можете найти в сводке ответов (рисунок к заданию 10.9.Б). За- мечание: обычно эту информацию получают непосредственно из буклета для учащегося, но здесь, в целях экономии пространства, была создана сводка его ответов. 4. Эти данные (рисунок к заданию 10.9.В) будут автоматически сохра- няться в таблице, созданной для этой формы; в данном случае – в таблице TBL_ГОД3_МАТЕМАТИКА_ДАННЫЕ. По мере ввода данных таблица будет расширяться и включать все больше и больше записей. Рисунок к заданию 10.9.А Данные об учащемся для ввода в форму Источник: предоставлено автором. (см. продолжение) 220 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.9 (продолжение) Рисунок к заданию 10.9.Б Сводка ответов учащегося по тестовым заданиям Поле Вид Ответ учащегося Q3Aq01 СО 15 Q3Aq02 МВ 3 Q3Aq03 МВ 4 Q3Aq04 СО 28 Q3Aq05 СО 1 Q3Aq06 СО 24 Q3Aq07 МВ 2 Q3Aq08 МВ 1 Q3Aq09 МВ 3 Q3Aq10 МВ 2 Q3Aq11 МВ 1 Q3Aq12 СО 1 Q3Aq13 МВ Q3Aq14 МВ 1 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Рисунок к заданию 10.9.В Запись 1 со всеми введенными данными Источник: пример составлен автором в программе Access. (см. продолжение) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 221 Задание 10.9 (продолжение) Каждый раз при вводе невалидных данных диалоговое окно сообщает оператору об ошибке. Например, на рисунке к заданию 10.9.Г видно, что оператор по вводу данных попытался ввести число 6 в поле ГодОбучения, хотя допустимыми значениями являются только 1, 2, 3 и 4. Если в исходном дизайне таблицы критерий валидизации был установлен неверно (например, в качестве валидных значений были указаны только 1, 2, 3 или 9, хотя 4 также является валидным ответом), из-за чего оператор по вводу данных не может ввести валидное значение, вы можете изменить критерии валидизации, добавив это валидное значение в свойства табли- цы, открытой в режиме Конструктора, после чего форма будет изменена (см. задание 10.6, где приведены инструкции по установлению правил валидизации). Обязательно апробируйте таблицу и форму прежде, чем начнете вводить данные. На этом этапе ошибки достаточно легко исправить, но позже об- наружить эти ошибки будет гораздо труднее. Если вводом данных занимается несколько сотрудников, выделите для каждого из них отдельную копию формы Access, чтобы получить возмож- ность контролировать работу каждого из них по отдельности. Иногда вы- ясняется, что один из операторов по вводу данных небрежно выполняет свои обязанности. При нажатии клавиши табуляции для перехода из одной ячейки в другую сле- дующее поле автоматически открывается в режиме редактирования, чтобы вводимые данные могли записываться поверх значений, присваиваемых по умолчанию. Нажатие клавиши табуляции после заполнения последнего поля формы приводит к началу следующей записи для ввода данных. (см. окончание) Вставка новых полей или добавление полей в шаблон Èíîãäà âîçíèêàåò íåîáõîäèìîñòü â ñîçäàíèè äîïîëíèòåëüíûõ ïîëåé (íàïðèìåð, â ñëó÷àå, åñëè øàáëîí áûë ñîçäàí äëÿ ââîäà äàííûõ ïî 12 çàäàíèÿì, à òåñò ñîñòîèò èç 30 çàäàíèé). Íîâûå ïîëÿ ìîæíî ñîçäàòü îäíèì èç äâóõ ñïîñîáîâ. Ïåðâûé ñïîñîá: íàæìèòå íà çíà÷îê ab (Ïîëå) íà ïàíåëè èíñòðóìåíòîâ ìåíþ â îáëàñòè Ýëåìåíòû óïðàâëåíèÿ, çàòåì åùå ðàç íàæìèòå íà òó îáëàñòü ôîðìû, ãäå äîëæíî áûòü äîáàâëåíî ïîëå. (Çàìå÷àíèå: åñëè çíà÷îê íå îòîáðàæàåòñÿ íà ýêðàíå, ùåëêíèòå ïî çíà÷êó 222 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 10.9 (окончание) Рисунок к заданию 10.9.Г Попытка ввода недопустимого значения Источник: пример составлен автором в программе Access. ñ ìîëîòêîì è îòâåðòêîé, ðàñïîëîæåííîì íà ïàíåëè èíñòðóìåí- òîâ, è òîãäà çíà÷îê Ïîëå ïîÿâèòñÿ.) Ðàçìåð è ôîðìà ÿðëûêîâ è òåêñòîâûõ îêîí (à òàêæå ñâîéñòâà ïîëåé) óñòàíàâëèâàþòñÿ â ñîîòâåòñòâèè ñî çíà÷åíèÿìè ïî óìîë÷àíèþ. Åñëè ðàçìåð (èëè ôîðìà) äîëæíû ñîîòâåòñòâîâàòü óæå èìåþùèìñÿ â ôîðìå ÿð- ëûêàì è òåêñòîâûì îêíàì, èõ íåîáõîäèìî èçìåíèòü âðó÷íóþ. Òåïåðü óêàæèòå èñòî÷íèê óïðàâëåíèÿ äëÿ ñîçäàííîãî òåêñòî- âîãî îêíà ÷åðåç îêíî, ðàñïîëîæåííîå â ïðàâîé ÷àñòè ýêðàíà, ùåëêíóâ ïî âêëàäêå ìåíþ Êîíñòðóêòîð è ïî çíà÷êó Ñòðàíèöà ñâîéñòâ, à çàòåì âûáðàâ â ïîÿâèâøåìñÿ îêíå âêëàäêó Äàííûå УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 223 è óêàçàâ ñîîòâåòñòâóþùèé èñòî÷íèê â âûïàäàþùåì ìåíþ ïîëÿ Èñòî÷íèê çàïèñåé. Ýòî ïîçâîëèò èçìåíèòü ñâîéñòâî ñîäåðæèìîãî òåêñòîâîãî îêíà èç Ñâîáîäíîãî íà íàçâàíèå ñî- îòâåòñòâóþùåãî èñòî÷íèêà. Âòîðîé (è áîëåå áûñòðûé) ñïîñîá äîáàâëåíèÿ äîïîëíè- òåëüíîãî ïîëÿ çàêëþ÷àåòñÿ â êîïèðîâàíèè (CTRL+C) ÿðëûêà è òåêñòîâîãî îêíà ñ èõ ïîñëåäóþùåé âñòàâêîé (CTRL+V) â ôîð- ìó. Ñêîïèðîâàííûå ïîëÿ èäåíòè÷íû îðèãèíàëó âî âñåõ îòíî- øåíèÿõ è ìîãóò äîáàâëÿòüñÿ ÷åðåç âûáîð è âñòàâêó ãðóïï (à íå îòäåëüíûõ íàáîðîâ) ÿðëûêîâ è òåêñòîâûõ îêîí. Ïîñëå ýòîãî íàçâàíèå ïåðåìåííîé è äàííûå ïî íåé ìîãóò áûòü èçìåíåíû. Ïðîãðàììà àâòîìàòè÷åñêè âñòàâèò ÿðëûêè è òåêñòîâûå îêíà â ïðàâûé âåðõíèé óãîë ñòðàíèöû; èõ ìîæíî ïåðåìåñòèòü ñ ïî- ìîùüþ ìûøè ïóòåì íàæàòèÿ è ïåðåòàñêèâàíèÿ èëè êëàâèø ñî ñòðåëêàìè. Экспорт данных Ïîñëå ââîäà âñåõ äàííûõ ââåäåííûå äàííûå ìîæíî óâèäåòü â îðèãèíàëüíîé òàáëèöå, êîòîðàÿ òåïåðü ïðèâÿçàíà ê ôîðìå. Äàííûå, ââåäåííûå â ôîðìó èëè òàáëèöó Access, ìîãóò áûòü ýêñ- ïîðòèðîâàíû â âèäå ôàéëîâ .xls èëè .txt ïóòåì îòêðûòèÿ òàáëè- öû, ïîäëåæàùåé ýêñïîðòèðîâàíèþ, è íàæàòèÿ íà çíà÷îê Excel èëè Èìïîðò òåêñòîâîãî ôàéëà, ðàñïîëîæåííûé âî âêëàäêå Âíåøíèå äàííûå ãëàâíîãî ìåíþ. Ìåñòî íàçíà÷åíèÿ ôàéëà ìîæíî èçìåíèòü: íàæìèòå êíîïêó Îáçîð è ïåðåéäèòå ê íóæíî- ìó ðàñïîëîæåíèþ; íàçâàíèå ôàéëà ìîæíî èçìåíèòü, ïîìåíÿâ òåêñò â äèàëîãîâîì îêíå Èìÿ ôàéëà. Îáðàòèòå âíèìàíèå íà òî, ÷òî íè â îäíîì èç çàäàíèé ýêñïîðò â Excel íå áûë èñïîëüçîâàí â êà÷åñòâå èñòî÷íèêà äàííûõ; â çàäàíèè 11.1 ãîâîðèòñÿ, ÷òî ýêñïîðò èñïîëüçóåòñÿ ëèøü â êà÷åñòâå ìåõàíèçìà ïðîâåðêè. Ïðÿìîé ýêñïîðò äàííûõ èç Access â SPSS íåâîçìîæåí, îäíàêî èõ ìîæíî èìïîðòèðîâàòü â SPSS â ñîîòâåòñòâèè ñ èíñòðóêöèÿìè çàäàíèÿ 10.10. Ïåðåìåùåíèå äàííûõ èç îäíîãî ïðèëîæåíèÿ 224 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ â äðóãîå ñîçäàåò ïîòåíöèàëüíûé ðèñê âîçíèêíîâåíèÿ îøèáîê, ïîýòîìó èñïîëüçîâàíèå ýòèõ îïåðàöèé äîëæíî áûòü ñâåäåíî ê àáñîëþòíîìó ìèíèìóìó. Òàáëèöà Access, èìïîðòèðîâàííàÿ â SPSS â ñîîòâåòñòâèè ñ èíñòðóêöèÿìè çàäàíèÿ 10.10, ñîäåðæèò òîëüêî äàííûå, ââå- äåííûå âðó÷íóþ ïðè âûïîëíåíèè ïðåäûäóùèõ çàäàíèé. ×òî- áû ñýêîíîìèòü âàøå âðåìÿ, íàìè áûë ñîçäàí è èìïîðòèðîâàí â SPSS íîâûé íàáîð äàííûõ. Îí ñîõðàíåí ïîä íàçâàíèåì ÍÀ- ÁÎÐ_ÄÀÍÍÛÕ.SAV â ïàïêå ÇÀÄÀÍÈß.  ýòîì ôàéëå SPSS ñî- äåðæèòñÿ 297 çàïèñåé.  íåãî áûëè ñïåöèàëüíî ââåäåíû íåêî- òîðûå îøèáêè, êîòîðûå âû äîëæíû áóäåòå èñïðàâèòü ïðè âû- Задание 10.10 Импорт данных в программу SPSS Выполнив следующие шаги, вы сможете импортировать данные из формы Access в SPSS: 1. Откройте программу SPSS (Пуск – Программы – SPSS). 2. Используйте команды Файл – Открыть базу данных – Новый запрос. 3. На экране должно появиться окно Мастер баз данных. Выберите команду База данных MS Access из Списка источников данных ODBC. Нажмите Далее. 4. На экране должно появиться диалоговое окно ODBC Driver Login. Нажмите кнопку Обзор и укажите путь к месту хранения вашей базы данных Access (…ОЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ). Выделите базу данных (МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCBD) и нажмите Открыть и ОК. 5. В окне Доступные таблицы должна появиться таблица TBL_ГОД3_МА- ТЕМАТИКА_ДАННЫЕ. Извлеките все поля этой таблицы либо двойным щелчком мыши на этот значок, либо с помощью стрелки, указывающей вправо на это окно (рисунок к заданию 10.10.А). Нажмите Далее. 6. Следующее окно позволит ограничить количество извлекаемых записей через уточнение критерия отбора. Вам нужно импортировать все записи, поэтому просто нажмите Далее. 7. В следующем окне вы сможете отредактировать имена и свойства пере- менных. В целях выполнения этого задания оставьте все значения, заданные по умолчанию, и нажмите Далее. (см. окончание) УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ 225 Задание 10.10 (окончание) Рисунок к заданию 10.10.А Импорт файла данных Источник: пример составлен автором в программе SPSS. 8. В последнем окне представлен синтаксис SPSS, который можно исполь- зовать для завершения операции импорта. В будущем для осуществления идентичных операций по импорту (или подобных операций по импорту после внесения незначительных изменений) вы сможете установить синтаксис для дальнейшего использования или изменений. В данный момент воспользуй- тесь опцией Извлечь выбранные данные и нажмите Завершить. Обратите внимание на то, что столбцы Метка, Значения и Отсутствующие данные в окне Обзор переменных не заполнены. В идеале эти столбцы должны быть заполнены до начала анализа данных. 226 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïîëíåíèè äàëüíåéøèõ çàäàíèé. Òàêæå â ôàéë áûëè ââåäåíû äàííûå äëÿ ñòîëáöîâ Ìåòêà, Çíà÷åíèÿ è Îòñóòñòâóþùèå äàí- íûå â îêíå Îáçîð ïåðåìåííûõ. Êðîìå òîãî, â ýòîì íàáîðå äàí- íûõ ïîÿâèëñÿ ñòîëáåö IDøêîë.  ÷àñòÿõ I è II äàííîé êíèãè îïè- ñàíû ïðîöåäóðû ñîçäàíèÿ è èñïîëüçîâàíèÿ èäåíòèôèêàöèîí- íûõ íîìåðîâ øêîë â õîäå ïðîâåäåíèÿ íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Èíñòðóêöèè ïî ñîçäàíèþ ïðîèçâîäíûõ ïåðåìåííûõ ïðèâåäå- íû â ÷àñòÿõ II è IV äàííîé êíèãè. 11 ÃËÀÂÀ ÂÅÐÈÔÈÊÀÖÈß ÄÀÍÍÛÕ Âåðèôèêàöèÿ äàííûõ – ýòî ïðîöåññ, íàïðàâ- ëåííûé íà îáåñïå÷åíèå òîãî, ÷òîáû äàííûå, ïîëó÷åííûå èç ðàçëè÷íûõ èñòî÷íèêîâ, íå ñîäåðæàëè îøèáîê. Õîðîøî ñïëàíèðîâàííûå, çàäîêóìåíòèðîâàííûå è íàõîäÿùèåñÿ ïîä êîíòðîëåì ïðîöåññû ïî ââîäó äàííûõ ïîìîãàþò óìåíüøèòü ÷èñëî îøèáîê ïðè ïðåîáðàçîâàíèè îòâåòîâ ó÷àùèõñÿ ïî çà- äàíèÿì òåñòîâ è âîïðîñàì àíêåò â êîìïüþòåðíûé ôîðìàò. Îäíàêî èñòî÷íèêè îøèáîê âñå æå ñîõðàíÿþòñÿ, â òîì ÷èñëå îïå÷àòêè, äîïóùåííûå ïðè ââîäå îòâåòîâ, è îøèáêè, âîç- íèêàþùèå ïðè ðàáîòå ñ äàííûìè è îáúåäèíåíèè äàííûõ èç ðàçëè÷íûõ èñòî÷íèêîâ. ДОКУМЕНТИРОВАНИЕ Òàê êàê â ïðîãðàììàõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè îáû÷íî ó÷àñòâóþò íåñêîëüêî êîìàíä, çàíèìàþùèõñÿ ðàçëè÷íûìè àñïåêòàìè ðà- áîòû ñ äàííûìè (ïðè÷åì èíîãäà ýòî ïðîèñõîäèò â òå÷åíèå äëè- òåëüíîãî âðåìåíè), íàöèîíàëüíîå àãåíòñòâî ïî îöåíêå äîëæíî âåñòè çàïèñè îáî âñåõ èçìåíåíèÿõ, âíåñåííûõ â äàííûå. Ýòè çàïèñè îñîáåííî ïîëåçíû äëÿ ëèö, êîòîðûå áóäóò çàíèìàòüñÿ ïðîâåäåíèåì äàëüíåéøèõ ïðîãðàìì íàöèîíàëüíîé îöåíêè, à 228 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ òàêæå äëÿ ëèö, êîòîðûå áóäóò îñóùåñòâëÿòü äîïîëíèòåëüíûé àíàëèç äàííûõ. Ïî ýòîé ïðè÷èíå íåîáõîäèìî ñîçäàòü ôàéë ReadMe, ÷òî- áû äîáàâèòü â íåãî çàïèñè î ëþáûõ èçìåíåíèÿõ, âíîñèìûõ â ôàéëû äàííûõ îñíîâíûìè îïåðàòîðàìè â ïðîöåññå ââîäà äàííûõ. Òàêæå â ýòîì ôàéëå äîëæíû áûòü óêàçàíû èñòî÷íèê è èìÿ ôàéëà ñ âû÷èùåííûìè äàííûìè. Ýòè çàïèñè ïîìîãóò èçáåæàòü âîçíèêíîâåíèÿ çàìåøàòåëüñòâà ïî ïîâîäó âåðñèè äàííûõ, ïîäëåæàùèõ àíàëèçó. Íåñìîòðÿ íà òî ÷òî íåêîòîðûå ïðîãðàììû, òàêèå êàê SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê), àâòîìàòè÷åñêè çàïèñûâàþò èçìåíåíèÿ, âíåñåííûå â äàííûå ïðè èñïîëüçîâàíèè ýòèõ ïðîãðàìì, âàæíî ïðîäîëæàòü âíîñèòü èíôîðìàöèþ â ôàéë ReadMe íà ïðîòÿæå- íèè âñåãî ïåðèîäà îñóùåñòâëåíèÿ ïðîåêòà, ÷òîáû õðàíèòü âñå çàïèñè îá èçìåíåíèÿõ, âíåñåííûõ ïðè èñïîëüçîâàíèè ëþáîé ïðîãðàììû èëè îïåðàöèè, â îäíîì ìåñòå.  ôàéëå ReadMe, ñîõðàíåííîì ïîä íàçâàíèåì README. DOCX â ïàïêå ÎÒÂÅÒÛ Ê ÓÏÐÀÆÍÅÍÈßÌ, ïðåäñòàâëåí ïðè- ìåð äîêóìåíòèðîâàíèÿ, ñâÿçàííîãî ñ ïðîâåäåíèåì ïðîöåññîâ ïî ÷èñòêå äàííûõ (ïðèëîæåíèå III.À). СОВМЕСТИМОСТЬ ФАЙЛОВ Ïðè ïðîâåäåíèè ìíîãèõ ïðîãðàìì íàöèîíàëüíîé îöåíêè ââîä êàæäîãî ýëåìåíòà äàííûõ ïðîâîäèòñÿ äâàæäû. Äâîéíîé ââîä äàííûõ îñóùåñòâëÿåòñÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû ïîëó÷èòü äâà íàáîðà äàííûõ, êîòîðûå ìîæíî áóäåò ñðàâíèòü äðóã ñ äðóãîì, ÷òîáû îáíàðóæèòü ñëó÷àè ïðîïóñêà îòâåòîâ. Åñëè ïðîãðàììà íàöèî- íàëüíîé îöåíêè òðåáóåò èñïîëüçîâàíèÿ ìåòîäèêè äâîéíîãî ââîäà äàííûõ, òî÷íîñòü êàæäîãî ôàéëà äîëæíà áûòü ïðîâåðåíà, à èñõîäíûå äàííûå – èñïðàâëåíû.  çàäàíèè 11.1 ïðèâåäåíû îòâåòû øåñòè ó÷àùèõñÿ, îòî- áðàííûå èç ãîðàçäî áîëåå îáøèðíîãî íàáîðà äàííûõ; ýòè ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 229 îòâåòû áûëè ââåäåíû äâàæäû, ïîñëå ÷åãî èõ ñâåðèëè äëÿ ïðî- âåðêè òî÷íîñòè ââîäà.  öåëÿõ ýêîíîìèè è èç ïðàêòè÷åñêèõ ñîîáðàæåíèé äëÿ ñðàâíåíèÿ îòâåòîâ äëÿ ýòîãî óïðàæíåíèÿ áûëà èñïîëüçîâàíà ïðîãðàììà Excel. Îáû÷íî ïðè ïðîâåäåíèè ìåæôàéëîâûõ ïðîâåðîê ñîâìåñòèìîñòè èñïîëüçóþòñÿ ìåíåå äîñòóïíûå ïðîãðàììû, òàêèå êàê WinDem, èëè áîëåå äîðîãî- ñòîÿùèå ïðîãðàììû, òàêèå êàê ìîäóëü SPSS Data Entry. Îäíàêî âàæíî îòìåòèòü, ÷òî ïðè èñïîëüçîâàíèè ïðîãðàììû Excel äëÿ ýòèõ öåëåé äàííûå, èìïîðòèðîâàííûå â Excel, íåîáÿçàòåëüíî áóäóò èñïîëüçîâàòüñÿ äëÿ äàëüíåéøåãî àíàëèçà â ýòîì æå òàá- ëè÷íîì ïðîöåññîðå.  äàííîì ñëó÷àå Excel âûïîëíÿåò ëèøü ôóíêöèè èíñòðóìåíòàðèÿ äëÿ îáíàðóæåíèÿ ïîòåíöèàëüíûõ Задание 11.1 Верификация данных в программе Excel Используя следующие шаги, вы сможете провести процедуру верификации данных в программе Excel: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ЗАДАНИЕ\ЗАДАНИЕ ПО ВЕРИФИКАЦИИ ДАННЫХ.XLSX. Обратите внимание на то, что данные из двух источников были размещены в двух отдельных листах под названиями Окончательные данные и Ввод 2. Лист 3 (Верификация) будет исполь- зоваться для проведения верификации данных. 2. Выберите команды Кнопка Office – Сохранить как и сохраните файл под названием МОЯ_ВЕРИФИКАЦИЯ_ДАННЫХ.XLSX в папке МОИ РЕШЕНИЯ. 3. Введите в ячейку А4 листа Верификация формулу с синтаксисом: =’Окон- чательные данные’!A4=’Ввод 2’!A4. Эта формула предназначена для сравнения данных в ячейках А4 листов Окончательные данные и Ввод 2. Нажатие и перетаскивание этой формулы в любую ячейку позволит создать подобные формулы для всего набора данных. 4. Программа Excel осуществляет логическое сравнение, чтобы проверить, идентичны ли указанные ячейки. Если указанные значения идентичны, в ячейках появится значение: ИСТИНА, а если они различаются, в листе идентификации будет указано: ЛОЖЬ. Результат проведения процедуры верификации в листе Верификация продемонстрирован на рисунке к за- данию 11.1.А. (см. окончание) 230 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 11.1 (окончание) Рисунок к заданию 11.1.А Результаты верификации Источник: пример составлен автором в программе Excel. 5. Сохраните электронную таблицу (CTRL+S). Решение к этому заданию представлено в файле …\ ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ОТВЕТЫ К УПРАЖНЕ- НИЯМ\ОТВЕТЫ_К_ЗАДАНИЮ_ВЕРИФИКАЦИЯ_ДАННЫХ.XLSX. Результат валидизации, представленный на рисунке к заданию 11.1.А, по- казывает результат сравнений двух ячеек в форме ЛОЖЬ в поле Имя. Это говорит об ошибках ввода имен учащихся. Еще пять ошибок ввода данных в других полях должны быть проверены путем рассмотрения начальных тестовых буклетов. Корректировка данных должна осуществляться в соответствующей таблице базы данных Access; обо всех изменениях должно быть указано в файле README.DOCX, как описано в разделе «Документирование» данной главы. îøèáîê äàííûõ â ïðîãðàììå Access, ïîñëå ÷åãî ýòè äàííûå áóäåò íåîáõîäèìî èçìåíèòü â áàçå äàííûõ Access âðó÷íóþ. Òàêèì îáðàçîì, ýòîò ìåòîä îãðàíè÷èâàåò âåðîÿòíîñòü âîçíèê- íîâåíèÿ îøèáîê, êîòîðûå ïîÿâëÿþòñÿ ïðè ïåðåíîñå äàííûõ èç îäíîãî ïðèëîæåíèÿ â äðóãîå. Ïðèìå÷àíèå: ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè â ðåàëüíîé æèçíè ñëåäóåò ñîçäàòü ðåçåðâ- íóþ êîïèþ îðèãèíàëüíîé áàçû äàííûõ (ò.å. áàçû äàííûõ, íå ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 231 ïîäâåðãàâøåéñÿ ðåäàêòèðîâàíèþ). Ïîçæå ýòà èñõîäíàÿ çàïèñü ìîæåò îêàçàòüñÿ öåííûì èñòî÷íèêîì äàííûõ, îñîáåííî ïðè âîçíèêíîâåíèè âîïðîñîâ î âåðîÿòíîì îøèáî÷íîì âíåñåíèè èçìåíåíèé. ВНУТРИФАЙЛОВАЯ СОВМЕСТИМОСТЬ Âíóòðèôàéëîâàÿ ñîâìåñòèìîñòü ïðèíàäëåæèò ê ãðóïïå ïðî- öåññîâ ïðîâåðêè, ïðåäíàçíà÷åííûõ äëÿ òîãî, ÷òîáû îïðåäå- ëèòü, ÿâëÿþòñÿ ëè äàííûå íàñòîëüêî òî÷íûìè, íàñêîëüêî ýòî âîçìîæíî. Äàæå ïðè èñïîëüçîâàíèè èñ÷åðïûâàþùåãî øàáëî- íà äëÿ ââîäà äàííûõ ñóùåñòâóåò âåðîÿòíîñòü íàëè÷èÿ îøèáîê èëè íåïîëíûõ äàííûõ. Ê ïðèìåðó, íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà äîëæ- íà áûòü ïðîâåäåíà ñðåäè ó÷àùèõñÿ 3 è 7 ãîäîâ îáó÷åíèÿ, îäíàêî â îöåíêå òàêæå ìîãóò ó÷àñòâîâàòü ñìåøàííûå êëàññû ñ ó÷àùè- ìèñÿ ýòîãî óðîâíÿ îáó÷åíèÿ.  ýòîì ñëó÷àå åäèíñòâåííûìè âà- ëèäíûìè îòâåòàìè äëÿ ïîëÿ ÃîäÎáó÷åíèÿ ìîãóò áûòü ëèøü 2, 3, 4, 6, 7 è 8. Åñëè ïî ïðàâèëó âàëèäèçàöèè îïðåäåëåíî, ÷òî âàëèä- íû òîëüêî ÷èñëîâûå çíà÷åíèÿ, íàõîäÿùèåñÿ â äèàïàçîíå ìåæ- äó 2 è 8 (âêëþ÷èòåëüíî), íåâåðíîå çíà÷åíèå 5 ìîãëî áûòü îøè- áî÷íî ââåäåíî è íå âûÿâëåíî ñ ïîìîùüþ ïðàâèëà âàëèäèçàöèè. Îáû÷íî ïðè âûÿâëåíèè íåñîâìåñòèìûõ äàííûõ åäèíñòâåí- íî âåðíûì äåéñòâèåì ÿâëÿåòñÿ ñâåðêà ñ îðèãèíàëüíûì èñõî- äíûì äîêóìåíòîì (ò.å. ñ áëàíêîì òåñòèðîâàíèÿ ó÷àùåãîñÿ) ñ ïîñëåäóþùèì èñïðàâëåíèåì îøèáîê. Íåîáõîäèìîñòü ïðî- âåäåíèÿ ïåðåêðåñòíîé ïðîâåðêè ÿâëÿåòñÿ ãëàâíîé ïðè÷èíîé òîãî, ÷òîáû îðèãèíàëüíûå òåñòû è àíêåòû áûëè äîñòóïíûìè äëÿ ïåðñîíàëà ïî ââîäó äàííûõ. SPSS ÿâëÿåòñÿ øèðîêî ðàñïðîñòðàíåííîé ïðîãðàììîé, ïîý- òîìó îíà áûëà èñïîëüçîâàíà â ñëåäóþùåì ðàçäåëå äëÿ ïðîâåðêè ñîâìåñòèìîñòè ôàéëîâ. Ñðåäè äðóãèõ ïðîãðàìì, ñïîñîáíûõ ýôôåêòèâíî ñïðàâëÿòüñÿ ñ ýòîé çàäà÷åé, ìîæíî íàçâàòü ïðî- ãðàììû WinDem, STATISTICA è SAS (Statistical Analysis Software: ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ ñòàòèñòè÷åñêîãî àíàëèçà). 232 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Совместимость демографических данных (названий школ) Îøèáêè ïðàâîïèñàíèÿ â òåñòîâûõ áóêëåòàõ è àíêåòàõ íå ÿâëÿ- þòñÿ ÷åì-òî íåîáû÷íûì, è îíè ñïîñîáíû ñîçäàòü ïðîáëåìû â óïðàâëåíèè äàííûìè. Ðàñïðîñòðàíåííûì èñòî÷íèêîì îøè- áîê ÿâëÿþòñÿ ñèòóàöèè, êîãäà ó÷àùèåñÿ íåâåðíî óêàçûâàþò íàçâàíèå øêîëû èëè ñîêðàùàþò åãî, à îïåðàòîðû ïî ââîäó äàííûõ ïîâòîðÿþò îøèáêè, ñîäåðæàùèåñÿ â òåñòîâûõ áóêëå- òàõ ó÷àùèõñÿ. (Ýòîò òèï îøèáêè íå ÿâëÿåòñÿ ïðîáëåìîé, åñëè ïåðåä îòïðàâêîé òåñòîâ è àíêåò â øêîëû âñåì ó÷àùèìñÿ áûëè ïðèñâîåíû èäåíòèôèêàöèîííûå íîìåðà ID, âêëþ÷àþùèå êîä øêîëû.) Òàêæå äîñòàòî÷íî ÷àñòî âîçíèêàþò ñèòóàöèè, êîãäà ó÷àùèåñÿ óêàçûâàþò â áóêëåòàõ ðàçëè÷íûå âàðèàíòû îäíîãî è òîãî æå íàçâàíèÿ øêîëû. Ïî ýòîé ïðè÷èíå óñòàíîâëåíèå ñî- îòâåòñòâèÿ è îáúåäèíåíèå ôàéëîâ ëó÷øå âñåãî ïðîâîäèòü, èñ- ïîëüçóÿ ID øêîë (âçÿòûå èç ôðåéìà âûáîðêè) âìåñòî íàçâàíèé øêîë (óêàçàííûõ â îòâåòàõ ó÷àùèõñÿ).  öåëÿõ ñîñòàâëåíèÿ îò÷åòîâ ëó÷øå âñåãî ñîçäàòü îòäåëü- íóþ òàáëèöó â áàçå äàííûõ Access, ñîäåðæàùóþ âñå ïðàâèëüíî çàïèñàííûå íàçâàíèÿ è ñîîòâåòñòâóþùèå ID øêîë. Ïîçæå ýòà òàáëèöà ìîæåò áûòü ïðèâÿçàíà ê òàáëèöå äàííûõ îá ó÷àùèõñÿ è èñïîëüçîâàíà äëÿ ëþáûõ öåëåé ñîñòàâëåíèÿ îôèöèàëüíûõ îò- ÷åòîâ (ê ïðèìåðó, â ðåäêèõ ñëó÷àÿõ íàçâàíèÿ øêîë ðàñïå÷àòû- âàþò â òåñòîâûõ ñåðòèôèêàòàõ ó÷àùèõñÿ, ïî êîòîðûì ó÷àùè- åñÿ óçíàþò ðåçóëüòàòû òåñòèðîâàíèÿ). Òàêàÿ ïðèâÿçêà òàáëèö ñ èìåíàìè øêîë ê äàííûì ïî îòâåòàì ó÷àùèõñÿ ðàññìàòðèâà- åòñÿ â ãëàâå 16. Команда Frequency (Частотность) Êîìàíäà Frequency (×àñòîòíîñòü) ïðîãðàììû SPSS ïîçâîëÿ- åò ðàññìîòðåòü âñå çíà÷åíèÿ êàæäîé âûáðàííîé ïåðåìåííîé. Åñëè â òàáëèöå ïðèñóòñòâóþò çíà÷åíèÿ, íàõîäÿùèåñÿ âíå äî- ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 233 ïóñòèìîãî äèàïàçîíà (ò.å. íåâàëèäíûå çíà÷åíèÿ), îíè ìîãóò áûòü èñïðàâëåíû ïîñëå ïåðåêðåñòíîé ñâåðêè ñ îðèãèíàëüíûìè òåñòîâûìè áóêëåòàìè. Ðåçóëüòàòû ÷àñòîòíîé òàáëèöû òàêæå ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû äëÿ âûÿâëåíèÿ ÷àñòîòû ïîÿâëåíèÿ íåäîïóñòèìûõ çíà÷åíèé. Ê ïðèìåðó, åñëè íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ïðîâîäèëàñü ñðåäè âñåõ øêîë êàêîé-ëèáî ñòðàíû äëÿ îäíîãî ãîäà îáó÷åíèÿ, âïîëíå îïðàâäàííî îæèäàòü, ÷òî ïåðåìåííàÿ Ïîë áóäåò ñðàâíèòåëüíî ðàâíîìåðíî (50:50) ðàñïðåäåëåíà ìåæäó ó÷àùèìèñÿ ìóæñêîãî è æåíñêîãî ïîëà. Åñëè â ÷àñòîò- íîé òàáëèöå çíà÷åíèÿ ðàñïðåäåëèëèñü â ñîîòíîøåíèè 70:30, íåîáõîäèìî èññëåäîâàòü ïðè÷èíû âîçíèêíîâåíèÿ ýòîé ñèòóà- öèè è â ñëó÷àå íåîáõîäèìîñòè ðåøèòü ýòó ïðîáëåìó. Ïðîöåäóðà Frequency (×àñòîòíîñòü) ïðèìåíèìà ïî îòíî- øåíèþ ê áîëüøèíñòâó äèñêðåòíûõ ïåðåìåííûõ íàáîðà äàííûõ. Ïðîâåðêó âñåõ ïîëåé íà ïðåäìåò àíîìàëèé ñëåäóåò ïðîâîäèòü â îáÿçàòåëüíîì ïîðÿäêå íåçàâèñèìî îò ïðàâèë âàëèäèçàöèè, êîòîðûå ìîãëè èñïîëüçîâàòüñÿ ïðè ââîäå äàííûõ. Çàìå÷àíèå: ââîä íåäîïóñòèìîãî çíà÷åíèÿ 13 â ïîëå Q3Aq02, êàê ïîêàçàíî â çàäàíèè 11.2, òåîðåòè÷åñêè íåâîçìîæåí, åñëè íà ýòàïå ââî- äà äàííûõ â ïðîãðàììå Access áûëè óñòàíîâëåíû ñîîòâåòñòâó- þùèå ïðàâèëà âàëèäèçàöèè, îäíàêî ýòî çíà÷åíèå áûëî ïðåä- ñòàâëåíî çäåñü â êà÷åñòâå ïðèìåðà íåâàëèäíîé âåëè÷èíû â öå- ëÿõ âûïîëíåíèÿ óïðàæíåíèÿ. Системные пропущенные ячейки Îáû÷íî â íàáîðå äàííûõ íå áûâàåò ïóñòûõ ìåñò. Ôðåéì êîäîâ è ïðîöåäóðû âàëèäèäèçàöèè âêëþ÷àþò âñå âîçìîæíûå îòâåòû, âêëþ÷àÿ îòñóòñòâóþùèå îòâåòû (äëÿ êîòîðîãî îáû÷íî èñ- ïîëüçóþòñÿ êîäû 9, 99 èëè 999, â çàâèñèìîñòè îò äëèíû ïîëÿ). Ïóñòûå ñòðîêè ìîãóò áûòü íåâåðíî èñòîëêîâàíû è ñïîñîáíû ïðèâåñòè ê íåîïðåäåëåííîñòè â äàííûõ. Ïóñòîå ìåñòî ìîæåò áûòü èñòîëêîâàíî êàê ïðîïóñê, êàê îøèáêà, äîïóùåííàÿ îïå- ðàòîðîì ïî ââîäó, èëè êàê ÷èñëî, êîòîðîå îïåðàòîð ïî ââîäó 234 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 11.2 Использование команды Frequency (Частотность) в программе SPSS Выполняя это задание, вы научитесь использовать команду Frequency (Частотность) в программе SPSS: 1. Откройте файл …\ ЧИСТКА ДАННЫХ НОДУ\УПРАЖНЕНИЯ\НАБОР_ДАН- НЫХ_1.SAV. 2. Используя команды Файл – Сохранить как, сохраните этот файл под названием МОЙ_НАБОР_ДАННЫХ_1.SAV в папке МОИ РЕШЕНИЯ. 3. В меню Analyze (Анализировать) выберите команды Descriptive Statis- tics – Frequencies (Дескриптивная статистика – Частотность). 4. В списке переменных, находящемся в появившемся диалоговом окне Frequencies (Частотность), выберите переменную Q3Aq02 и щелкните по стрелке (или просто дважды щелкните по имени переменной), чтобы вывести ее в список переменных в правой части диалогового окна (рисунок к заданию 11.2.А). Замечание: вы также можете одновременно выбрать не- сколько переменных. Рисунок к заданию 11.2.А Использование команды Frequency (Частотность) для нахождения невалидных значений Источник: пример составлен автором в программе SPSS. (см. продолжение) ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 235 Задание 11.2 (продолжение) 5. Нажмите ОК. 6. Теперь в окне результатов SPSS отображаются результаты, представ- ленные ниже (рисунок к заданию 11.2.Б). Число ответов (частотность) по каждому значению задания, в том числе по пользовательским и системным пропущенным значениям, представлено в столбце Frequency (Частот- ность). Также в таблице указаны относительные доли, доли валидных ответов и кумулятивные доли. В примере используется значение 13, являющееся невалидным ответом для этого задания. Рисунок к заданию 11.2.Б Развертка значений переменной Q3Aq02 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. 7. Верните окно Data View (Просмотр данных) исходной таблицы SPSS, выделите столбец с данными по переменной Q3Aq02 и выберите команды Edit – Find (Редактировать – Найти) (CTRL+F). 8. В поле Find (Найти) укажите значение 13 и нажмите Find Next (Найти далее). С помощью этой команды будут найдены невалидные значения в на- (см. окончание) 236 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 11.2 (окончание) боре данных; в данном случае эти значения относятся к учащемуся Энтони Джамапу (IDучащ: 2152410). При проведении национальной оценки ответ по этому заданию следует сверить с ответом, указанным в тестовом буклете, после чего значение необ- ходимо изменить соответствующим образом. В данном случае его значение в этой ячейке для учащегося Q3Aq02 на 3 и сохраните (CTRL+S) изменение. 9. Внесите соответствующие изменения в файл README.DOCX, как по- казано на рисунке к заданию 11.2.В. Рисунок к заданию 11.2.В Фрагмент файла README.DOCX Значение Измененное IDучащ Переменная в базе данных данное 2152410 Q3Aq02 13 3 Источник: предоставлено автором. Повторив шаги 3–5 по использованию команды Frequency (Частотность), вы увидите, что значение 13 больше не отображается в списке, а число ответов по третьему заданию (В: Сара) в наборе данных увеличилось с 286 до 287. äàííûõ çàáûë ââåñòè â ÿ÷åéêó, èëè êàê îòñóòñòâèå íåîáõîäè- ìîñòè â óêàçàíèè îòâåòà, èëè êàê çàïëàíèðîâàííûé ïðîïóñê îòâåòà â ñâÿçè ñ ïðîïóñêàìè â ïàòòåðíàõ.  ïðèìåðàõ ââîäà äàííûõ, ïðåäñòàâëåííûõ â ãëàâå 10, â êà- ÷åñòâå çíà÷åíèÿ ïî óìîë÷àíèþ äëÿ çàäàíèé ñ ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì áûëî èñïîëüçîâàíî ÷èñëî 7. Òàê êàê ýòî çíà÷åíèå áûëî íåâàëèäíûì, óêàçàíèå çíà÷åíèÿ 7 â çàäàíèÿõ ñ ìíîæåñòâåííûì âûáîðîì ãîâîðèëî î òîì, ÷òî îïåðàòîð ïî ðó÷íîìó ââîäó äàí- íûõ íå ââåë â ýòî ïîëå íèêàêîãî çíà÷åíèÿ. Êîìàíäà Frequency (×àñòîòíîñòü), êîòîðàÿ áûëà ðàññìî- òðåíà â çàäàíèè 11.2, ìîæåò èñïîëüçîâàòüñÿ äëÿ íàõîæäåíèÿ ñè- ñòåìíûõ ïðîïóùåííûõ çíà÷åíèé, çàòåì ïðàâèëüíûå çíà÷åíèÿ ìîãóò áûòü ââåäåíû â ÿ÷åéêè ïîñëå ñâåðêè ñ îðèãèíàëüíûìè òåñòîâûìè áóêëåòàìè ó÷àùèõñÿ (çàäàíèå 11.3). ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 237 Задание 11.3 Использование команды Frequency (Частотность) для нахождения пропущенных значений Вы можете использовать команду Frequency (Частотность) для нахождения пропущенных значений следующим образом: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\МОЙ_НА- БОР_ДАННЫХ_1.SAV с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих упражнений. 2. Используйте команду Frequency (Частотность) так же, как было проде- монстрировано в предыдущем задании, чтобы перенести все переменные, начиная с переменной Пол и заканчивая переменной Q3Aq14, в список переменных. 3. В частотной таблице по переменной Пол (рисунок к заданию 10.3.А) можно увидеть, что среди значений этой переменной присутствует одно системное пропущенное значение 1 справа от слова System (Системный). Это одно из двух пропущенных значений, представленных в этой таблице; другое пользовательское пропущенное значение 1 находится справа от значения 9 в первом столбце. Рисунок к заданию 11.3.А Пропущенные значения переменной «Пол» Пол Частотность Доля Доля Кумулятивная в% валидных доля значений Валидные мужской 147 49,5 49,8 49,8 значения пол женский 148 49,8 50,2 100,0 пол Всего 295 99,3 100,0 Пропущенные 9 1 ,3 значения Системные 1 ,3 Всего 2 ,7 Всего 297 100,0 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. (см. продолжение) 238 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 11.3 (продолжение) 4. Для нахождения этого пропущенного значения в таблице [в окне Data View (Просмотр данных)] выберите команды Data – Sort Cases (Данные – Сортировать). В появившемся окне Sort Cases (Сортировать) выберите переменную Пол и щелкните по стрелке, чтобы переместить эту переменную в поле Сортировать по. Нажмите ОК. 5. Теперь запись с пропущенным значением переменной Пол отображается в первой строке. Пустое значение относится к IDучащ 4106321 Саймона Патчетта (рисунок к заданию 11.3.Б). При невозможности подтверждения пола учащегося введите значение 9. В данном примере можно считать, что вы проверили оригинальный тестовый буклет, в котором для переменной Пол было указано значение 1, поэтому введите в эту ячейку значение 1 (использованное для мальчиков). Рисунок к заданию 11.3.Б Ввод правильного значения Источник: пример составлен автором в программе SPSS. 6. Сохраните (CTRL+S) изменения, внесенные в таблицу SPSS. 7. Опишите изменения (рисунок к заданию 11.3.В) в файле …\РЕШЕНИЯ ПО УПРАЖНЕНИЯМ\ READ ME.DOCX. Рисунок к заданию 11.3.В Добавление записей в файл README.DOCX IDучащ Переменная Значение в базе данных Измененное данное 4106321 Пол Пропущенное значение 1 Источник: предоставлено автором. 8. Вместо пропущенных значений или значения 7 в оставшихся переменных введите соответствующий код, используемый для обозначения отсутствия (см. окончание) ВЕРИФИКАЦИЯ ДАННЫХ 239 Задание 11.3 (окончание) ответа (к примеру, 9 или 99), и введите нужную информацию в документ ReadMe . Вы можете сравнить внесенные изменения с изменениями, представленными в разделе Изменение данных, файла README.DOCX, сохраненного в папке ОТВЕТЫ К ЗАДАНИЯМ. СОЗДАНИЕ НОВЫХ ПЕРЕМЕННЫХ Â èññëåäîâàíèÿõ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå ìîæåò èñïîëüçî- âàòüñÿ èíôîðìàöèÿ, ïîëó÷åííàÿ èç èíûõ èñòî÷íèêîâ (ò.å. ïîëó÷åííàÿ íå îò ó÷àùèõñÿ, ïðåïîäàâàòåëåé èëè øêîë). Ýòà èíôîðìàöèÿ ìîæåò âêëþ÷àòü äàííûå ïî îôèöèàëüíûì èäåí- òèôèêàöèîííûì íîìåðàì øêîë, àäìèíèñòðàòèâíûì ðàéîíàì øêîë, à òàêæå èíôîðìàöèþ îá ó÷àñòèè øêîë â ñïåöèàëüíûõ ýêñ- ïåðèìåíòàëüíûõ ïðîãðàììàõ. ×àñòü ýòîé èíôîðìàöèè ìîæåò áûòü ïîëó÷åíà îò ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ, â ÷àñòíîñòè èç óïðàâëåí÷åñêîé èíôîðìàöèîííîé ñèñòåìû â ñôåðå îáðàçîâà- íèÿ. Äðóãèå ïåðåìåííûå, êîòîðûå ìîãóò ïðåäñòàâëÿòü èíòåðåñ äëÿ ÷ëåíîâ êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè, ìîãóò ÿâëÿòüñÿ ïðîèçâîäíûìè ïåðåìåííûìè, ïîëó÷åííûìè îò ó÷àùèõñÿ, ïðå- ïîäàâàòåëåé èëè øêîë êîñâåííî, â âèäå êîìáèíàöèé ýëåìåíòîâ äàííûõ, êîòîðûå ìîæíî ëåãêî ïîëó÷èòü ÷åðåç áóêëåòû. Äàæå åñëè íàáîð äàííûõ áûë ñîçäàí â ïðèëîæåíèè Access, ïðîèçâîäíûå ïåðåìåííûå ìîãóò áûòü ðàññ÷èòàíû â ïðîãðàììå SPSS.  ÷àñòÿõ II è IV äàííîé êíèãè ïðèâåäåíî íåñêîëüêî ïðè- ìåðîâ ñîçäàíèÿ ïåðåìåííûõ â SPSS ñ ïîìîùüþ êîìàíä ìåíþ Transform – Compute Variable ... (Òðàíñôîðìèðîâàòü – Ðàñ- ñ÷èòàòü ïåðåìåííóþ…), êîòîðûå ìîæíî ëåãêî àäàïòèðîâàòü ïîä êîíêðåòíûå ïîòðåáíîñòè. Ïðèìåðîì ýòîãî ìîæåò ÿâèòüñÿ ñîçäàíèå èíäåêñà óðîâíåé îáðàçîâàíèÿ ðîäèòåëåé, îñíîâàííî- ãî íà íàèáîëåå âûñîêîì óðîâíå îáðàçîâàíèÿ èç òåõ, êîòîðûå ïîëó÷åíû ìàòåðüþ è îòöîì. 240 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ñîçäàíèå íîâûõ ïåðåìåííûõ ìîæåò ïðèâåñòè ê âîçíèêíî- âåíèþ îøèáîê. Ñëåäóåò èçáåãàòü èñïîëüçîâàíèÿ ìíîæåñòâà ôàéëîâ è çàïèñåé. Ïðè ñîçäàíèè ïðîèçâîäíûõ ïåðåìåííûõ â ïðîãðàììå SPSS ìîæíî çíà÷èòåëüíî ñýêîíîìèòü âðåìÿ ïó- òåì ïðèìåíåíèÿ îäíîé êîìàíäû (êîòîðàÿ òàêæå ìîæåò áûòü èíâåðòèðîâàíà) êî ìíîãèì çàïèñÿì. 12 ÃËÀÂÀ ÈÌÏÎÐÒ È ÎÁÚÅÄÈÍÅÍÈÅ ÄÀÍÍÛÕ Â ãëàâå 10 áûëè ðàññìîòðåíû ïðîöåäóðû, íà- ïðàâëåííûå íà ìèíèìèçàöèþ îøèáîê ââîäà ïðè èñïîëüçîâàíèè ïðèëîæåíèÿ Access.  ÷àñòè II áûë îïèñàí ïðîöåññ ïî ñîçäàíèþ ïðîèçâîäíûõ ïåðåìåííûõ ïóòåì èñïîëüçîâàíèÿ êîìàíä ìåíþ Transform – Compute Variable (Òðàíñôîðìèðîâàòü – Ðàññ÷è- òàòü ïåðåìåííóþ) â ïðîãðàììå SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðîãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê). Ïîñëå âûïîëíåíèÿ ýòèõ ïðîöåäóð è ñîç- äàíèÿ äîïîëíèòåëüíûõ ïåðåìåííûõ âíå ïðèëîæåíèÿ Access âñå ôàéëû ñëåäóåò èìïîðòèðîâàòü îáðàòíî â Access äëÿ ýôôåê- òèâíîãî îáúåäèíåíèÿ âñåé ïîëó÷åííîé èíôîðìàöèè.  äàííîé ãëàâå îïèñûâàåòñÿ ïðîöåññ ïî ýêñïîðòó äàííûõ èç ïðîãðàììû SPSS â ïðèëîæåíèå Access è ðàññìàòðèâàþòñÿ íåêîòîðûå ïî- ëåçíûå ïðîöåäóðû, ñâÿçàííûå ñ âåðèôèêàöèåé äàííûõ. РИСКИ ПРИ ПЕРЕДАЧЕ ДАННЫХ ИЗ ОДНОЙ ПРОГРАММЫ В ДРУГУЮ Ïðîöåäóðû ìåæôàéëîâîé ïåðåäà÷è äàííûõ è îáúåäèíåíèÿ äàííûõ èç ðàçëè÷íûõ èñòî÷íèêîâ ñëåäóåò ïðîâîäèòü î÷åíü îñòîðîæíî, òàê êàê ïðè èõ âûïîëíåíèè ìîãóò âîçíèêíóòü 242 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ îøèáêè. Ýòè îøèáêè ìîãóò íîñèòü ÿâíûé èëè ñêðûòûé õàðàê- òåð. Ñêðûòûå îøèáêè âîçíèêàþò èç-çà òîãî, ÷òî ðàçëè÷íûå ïðîãðàììû ñîõðàíÿþò è êîäèðóþò äàííûå ïî-ðàçíîìó, èç-çà ÷åãî ïðè ïåðåäà÷å äàííûõ èíôîðìàöèÿ ìîæåò áûòü áåçâîç- âðàòíî óòåðÿíà èëè èñêàæåíà. ×àùå âñåãî ïîäîáíûå îøèáêè âîçíèêàþò, åñëè óñòàíîâëåííûå òèïû ïîëåé äàííûõ îäíîãî ïðèëîæåíèÿ îòëè÷àþòñÿ îò òèïîâ ïîëåé äðóãîãî ïðèëîæåíèÿ. Íàïðèìåð, â îäíîì èç ïðèëîæåíèé ÷èñëîâîå çíà÷åíèå ìîãëî áûòü ñîõðàíåíî â òåêñòîâîì ôîðìàòå, ÷òîáû óêàçàííûå öèôðû ñîõðàíÿëèñü â òîì æå âèäå, â êàêîì îíè áûëè ââåäåíû. Ýòîò ìåòîä ÷àñòî èñïîëüçóåòñÿ äëÿ ñîõðàíåíèÿ öåëîñòíîñòè èäåí- òèôèêàöèîííîãî íîìåðà (ID), íà÷èíàþùåãîñÿ ñ íóëÿ. Îäíàêî ïðèëîæåíèå, â êîòîðîå ýòî äàííîå ýêñïîðòèðóåòñÿ, ìîæåò, ðàñïîçíàâ öèôðû â ïîëÿõ, ñîõðàíèòü ÷èñëîâîé ID êàê ÷èñëîâîå äàííîå.  ðåçóëüòàòå äàííûå ñîõðàíÿòñÿ â ÷èñëîâîì ôîðìàòå, à öèôðà 0 â íà÷àëå íîìåðà ID áóäåò óäàëåíà. Òàêæå äàííûå ìîãóò áûòü óòåðÿíû ïðè ïåðåäà÷å èç îäíîé ïðîãðàììû â äðóãóþ, åñëè äëèíû ïîëåé äëÿ êàêèõ-ëèáî ýëåìåí- òîâ â ðàçëè÷íûõ ïðîãðàììàõ îòëè÷àþòñÿ äðóã îò äðóãà. Ê ïðè- ìåðó, åñëè â èñõîäíîì ïðèëîæåíèè äëèíà ïîëÿ ñîñòàâëÿåò 15 çíàêîâ, à äëèíà ïîëÿ â ïðèëîæåíèè, â êîòîðîå äàííûå áóäóò èì- ïîðòèðîâàíû, ñîñòàâëÿåò ëèøü 5 çíàêîâ, òî âñÿ èíôîðìàöèÿ ïîñëå ïÿòîãî çíàêà áóäåò óòåðÿíà. Ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ öå- ëîñòíîñòüþ èìåí ïîëåé, ñ ïðèëîæåíèÿìè, íå äîïóñêàþùèìè èñïîëüçîâàíèÿ îïðåäåëåííûõ ñèìâîëîâ â èìåíàõ ïîëåé, à òàê- æå ñ öåëîñòíîñòüþ êîäîâ (íàïðèìåð, ñî ñïîñîáàìè ñîõðàíåíèÿ ïðîïóùåííûõ çíà÷åíèé), òàêæå ìîãóò ïðèâåñòè ê âîçíèêíîâå- íèþ îøèáîê â äàííûõ. Îøèáêè ÿâíîãî õàðàêòåðà, êàê ïðàâèëî, âîçíèêàþò â ðåçóëü- òàòå îøèáîê ïåðñîíàëà. Ïðèìåðàìè ïîÿâëåíèÿ ÿâíûõ îøèáîê â äàííûõ ÿâëÿþòñÿ ñëó÷àéíîå óäàëåíèå äàííûõ, ñäâèã çàïèñåé è íåïîëíàÿ ïåðåäà÷à äàííûõ; è ÷åì ÷àùå äàííûå ïåðåäàþòñÿ èç îäíîé ïðîãðàììû â äðóãóþ, òåì âûøå âåðîÿòíîñòü âîçíèê- íîâåíèÿ òàêèõ îøèáîê. Ïî ýòîé ïðè÷èíå ïðîöåäóðû èìïîðòà ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 243 è ýêñïîðòà ñëåäóåò ïðîâîäèòü êðàéíå îñòîðîæíî è ëèøü òîãäà, êîãäà ýòî ñîâåðøåííî íåîáõîäèìî. ЭКСПОРТ ДАННЫХ ИЗ SPSS В ACCESS  ïðîãðàììå SPSS ïðåäóñìîòðåíà ôóíêöèÿ, ïîçâîëÿþùàÿ ýêñ- ïîðòèðîâàòü äàííûå â áàçó äàííûõ Access.  öåëÿõ âûïîëíåíèÿ çàäàíèÿ 12.1 áûë ñîçäàí îòäåëüíûé ôàéë SPSS, â êîòîðîì áûëè èñïðàâëåíû âñå îøèáêè, ñîäåðæàâøèåñÿ â ñûðûõ äàííûõ è âû- ÿâëåííûå â ãëàâå 11. Ýòîò èñïðàâëåííûé ôàéë ðàñïîëîæåí ïî àäðåñó: …\ ×ÈÑÒÊÀ ÄÀÍÍÛÕ ÍÎÓÄ\ÎÒÂÅÒÛ Ê ÓÏÐÀÆÍÅÍÈ- ßÌ\ÐÅØÅÍÈÅ_ÏÎ_ÍÀÁÎÐÓ_ÄÀÍÍÛÕ_1.SAV. Ïðèìå÷àíèå. Ïðè èìïîðòå äàííûõ â ïðèëîæåíèå Access èç äðóãîãî èñòî÷íèêà ñëåäóåò óáåäèòüñÿ â òîì, ÷òî èìåíà ïîëåé íå ñîäåðæàò ïðîáåëîâ è ñïåöèàëüíûõ çíàêîâ (òàêèõ êàê: *, &, $). Åñëè ïðîáåëû èëè ñïåöèàëüíûå çíàêè âñå æå ïðèñóòñòâóþò, èõ ñëåäóåò çàìåíèòü íà çíàê ïîä÷åðêèâàíèÿ, ðàçðåøåííûé ïðîãðàììîé äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ. Òàê êàê ïðîãðàììà SPSS íå ïîçâîëÿåò èñïîëüçîâàòü ýòè ñèìâîëû â èìåíàõ ïîëåé, ñëåäóåò èçáåãàòü âîçíèêíîâåíèÿ ýòîé ïðîáëåìû ïðè ýêñïîðòå è èìïîð- òå äàííûõ ìåæäó SPSS è Access. ИМПОРТ ДРУГИХ ДАННЫХ Êàê óæå áûëî îòìå÷åíî âûøå, íåêîòîðûå âàæíûå äàííûå î øêî- ëàõ, î ñèñòåìå èëè îá ó÷àùèõñÿ, êîòîðûå íå ñîäåðæàòñÿ â áëàí- êàõ òåñòèðîâàíèÿ ó÷àùèõñÿ, ìîãóò õðàíèòüñÿ â îôèöèàëüíîì öåíòðàëüíîì ôàéëå. Ýòè äàííûå ìîãóò îêàçàòüñÿ ïîëåçíûìè äëÿ ñðàâíåíèÿ ðåçóëüòàòîâ òåñòèðîâàíèÿ íà ãîñóäàðñòâåííîì èëè ðåãèîíàëüíîì óðîâíå, à òàêæå ìîãóò âêëþ÷àòü âàæíóþ èí- ôîðìàöèþ íà óðîâíå ãðóïï. Ê ïðèìåðó, â íåêîòîðûõ ñòðàíàõ íåîáõîäèìàÿ èíôîðìàöèÿ î ðîäèòåëÿõ, à òàêæå êîíòåêñòíûå äàííûå ó÷àùèõñÿ ìîãóò õðàíèòüñÿ â îôèöèàëüíûõ öåíòðàëüíûõ âåäîìñòâåííûõ áàçàõ äàííûõ. 244 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 12.1 Экспорт данных из SPSS в Access В этом задании продемонстрированы процедуры по экспорту данных из SPSS в Access: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ОТВЕТЫ К УПРАЖНЕНИ- ЯМРЕШЕНИЕ_ПО_НАБОРУ_ДАННЫХ_1.SAV. 2. В панели инструментов выберите команды File – Export (Файл – Экс- портировать) и Database (База данных). 3. В окне ODBC Data Sources (Источники данных ODBC) выберите опцию MS Access Database (База данных MS Access) и нажмите Next (Далее) (или просто дважды щелкните по значку MS Access Database (База данных MS Access). 4. В окне ODBC Driver Login ( Начало работы с драйвером ODBC ) пройдите к ранее созданной вами базе данных ( …\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB). Нажмите Open (Открыть) и ОК. 5. В окне Choose how to export the data (Выбрать способ экспорта данных) выберите последнюю опцию Create a new table (Создать новую таблицу). 6. В текстовом окне Name (Имя) укажите название TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ ОЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ. Затем нажмите Next (Далее). 7. В окне Select variables to store in new table (Выбор переменных для сохранения в новой таблице) выделите все переменные, перечислен- ные в левом поле (CTRL+A). Теперь щелкните по одной из стрелок в пра- вой таблице, чтобы переместить все переменные из окна Таблица: TBL_ МАТЕМАТИКА_3А_ОЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ (рисунок к заданию 12.1.А). 8. Нажмите Next (Далее) и Finish (Завершить). Программа SPSS экспортировала данные в приложение Access и создала новую таблицу: TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ОЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ. Теперь указанная таблица отображается в меню Все объекты Access вашей базы данных Access. (см. окончание)  çàäàíèè 12.2 ïîêàçàíî, êàêèì îáðàçîì ýòè äàííûå ìîãóò áûòü èìïîðòèðîâàíû â ïðèëîæåíèå Access, à òàêæå ïðîäåìîí- ñòðèðîâàíî, êàêèì îáðàçîì ìîæíî èñïîëüçîâàòü çàïðîñû äëÿ îáúåäèíåíèÿ äàííûõ èç ðàçíûõ òàáëèö.  ýòîì ïðèìåðå äðóãèå äàííûå ïî øêîëàì, ïîäëåæàùèå èìïîðòó è îáúåäèíåíèþ, õðà- ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 245 Задание 12.1 (окончание) Рисунок к заданию 12.1.А Выбор переменных для экспорта Источник: пример составлен автором в программе SPSS. íÿòñÿ â öåíòðàëüíîì ôàéëå ØÊÎËÛ.XLSX â ôîðìàòå Excel. Äëÿ ñîñòàâëåíèÿ îôèöèàëüíûõ îò÷åòîâ, òðåáóþùèõ ïðàâèëüíîãî óêàçàíèÿ íàçâàíèé øêîë (íàïðèìåð, äëÿ ðàñïå÷àòêè íàçâàíèé 246 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ øêîë â òåñòîâûõ ñåðòèôèêàòàõ ó÷àùèõñÿ), ñëåäóåò èñïîëü- çîâàòü ïîëå ÍàçâàíèåØêîëû èç ýòîãî ôàéëà ØÊÎËÛ.XLSX âìåñòî ïîëÿ ÍàçâàíèåØêîëû èç òàáëèöû ñ äàííûìè ïî îòâåòàì ó÷àùèõñÿ, òàê êàê â ïîñëåäíåì ñëó÷àå ó÷àùèåñÿ ìîãëè íåâåðíî óêàçàòü íàçâàíèå øêîëû, ïîýòîìó ýòè äàííûå ìîãóò â äàëüíåé- øåì èñïîëüçîâàòüñÿ ëèøü äëÿ ñîçäàíèÿ ïåðåêðåñòíûõ ññûëîê. Ïîñëå òîãî êàê âñå äàííûå, ïîäëåæàùèå îáúåäèíåíèþ èëè èçâëå÷åíèþ, áûëè èìïîðòèðîâàíû â ôîðìàò òàáëèöû Access, âû ìîæåòå ñäåëàòü çàïðîñû äëÿ ïîèñêà èíôîðìàöèè, ñîçäàíèÿ íîâûõ òàáëèö ñ îñîáîé èíôîðìàöèåé èëè èñïîëüçîâàíèÿ äðó- Задание 12.2 Импорт данных по школам в Access Следующие шаги позволят вам импортировать данные по школам, сохра- ненные в формате Excel, в приложение Access: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих заданий. 2. В разделе Импорт во вкладке меню Внешние данные выберите значок Excel. 3. Нажмите кнопку Обзор и пройдите к файлу …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\ ЗАДАНИЯ\ШКОЛЫ.XLSX. 4. Выделите электронную таблицу ШКОЛЫ.XLSX и нажмите Открыть. Затем нажмите ОК, чтобы импортировать данные в новую таблицу Access. 5. Выберите объект Лист1 и нажмите Далее. 6. Выберите опцию Первая строка содержит заголовки столбцов и на- жмите Далее. 7. Следующее окно позволяет уточнить информацию по данным, которые вы импортируете. В целях выполнения этого задания просто нажмите Далее. 8. Появившееся окно позволяет изменить ключевое поле для этой таблицы данных. Выберите команду Определить ключ и выберите в выпадающем меню переменную КодШколы. Нажмите Далее. 9. Дайте таблице название tbl_школы. Затем нажмите Готово. Теперь импортированная вами таблица по данным школ отображается в меню Все объекты Access в разделе Таблицы. ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 247 ãèìè èññëåäîâàòåëÿìè äëÿ ïðîâåðêè èõ ñîäåðæàíèÿ è êà÷åñòâà.  ñëåäóþùåì ðàçäåëå îïèñàíû äâà îñíîâíûõ ïðîöåññà ïî ÷èñò- êå äàííûõ. Ïåðâûé ïðîöåññ çàêëþ÷àåòñÿ â îáúåäèíåíèè äàííûõ èç äâóõ ôàéëîâ. Îñóùåñòâëåíèå ýòîãî ïðîöåññà ñ ïîìîùüþ äðóãèõ ïðîãðàìì, òàêèõ êàê Excel, ìîæåò çàíÿòü ñëèøêîì ìíîãî âðåìåíè; êðîìå òîãî, ýòî ìîæåò ïðèâåñòè ê âîçíèêíîâåíèþ îøèáîê. Ïîýòîìó âàæíî ñîçäàòü åäèíûé ôàéë è èñïîëüçîâàòü åãî â êà÷åñòâå åäèíñòâåííîãî èñòî÷íèêà äàííûõ äëÿ âñåãî àíà- ëèçà ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè. Âòîðîé ïðîöåññ çàêëþ÷àåòñÿ â èñïîëüçîâàíèè ïðèëîæåíèÿ Access äëÿ ïîèñêà äóáëèðóþùèõñÿ çàïèñåé. Èíîãäà îïåðàòîðû ïî ðó÷íîìó ââîäó äàííûõ (èëè îïåðàòîðû ñêàíèðîâàíèÿ) ïî îøèáêå ââîäÿò îäíó è òó æå èíôîðìàöèþ äâàæäû. ×àñòî ýòè îøèáêè î÷åíü òðóäíî îáíàðóæèòü, åñëè òîëüêî äëÿ ýòîãî íå èñïîëüçóåòñÿ ñïåöèàëü- íàÿ ïðîöåäóðà ïî ïðîâåðêå çàïèñåé íà ïðåäìåò äóáëèðîâàíèÿ. ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ ИЗ НЕСКОЛЬКИХ ТАБЛИЦ С ПОМОЩЬЮ ЗАПРОСОВ ACCESS Òåñòîâûå áëàíêè èëè áëàíêè äëÿ îòâåòîâ ñîäåðæàò ñðàâíèòåëü- íî íåìíîãî êîíòåêñòíîé èíôîðìàöèè, íî îíà ìîæåò îêàçàòüñÿ ïîëåçíîé äëÿ ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè, è ëèö, çàèíòåðåñîâàííûõ â ðåçóëüòàòàõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè, ïîýòîìó ìîæåò âîçíèêíóòü íåîáõîäèìîñòü èñïîëüçîâàòü äðóãèå èñòî÷íèêè èíôîðìàöèè î øêîëàõ è îá ó÷àùèõñÿ.  ïðåäûäóùèõ óïðàæíåíèÿõ áûëè îïèñàíû ïðîöåäóðû ïî èìïîðòó â ïðèëîæåíèå Access äâóõ òàáëèö: à) èñïðàâëåííîé òàáëèöû ñ âû÷èùåííûìè äàííûìè ïî îòâåòàì ó÷àùèõñÿ (TBL_ ÌÀÒÅÌÀÒÈÊÀ_3À_ÂÛ×ÈÙÅÍÍÛÅ_ÄÀÍÍÛÅ); á) òàáëèöû ñ èí- ôîðìàöèåé ïî øêîëàì (tbl_øêîëû).  ýòèõ òàáëèöàõ ñîäåðæèòñÿ îäíî îáùåå ïîëå, îäíàêî îíî áûëî ñîõðàíåíî ïîä äâóìÿ ðàçíûìè íàçâàíèÿìè: IDøêîëû – â ïåðâîé òàáëèöå è ÊîäØêîëû – âî âòîðîé.  çàäàíèè 12.3 ïîêàçàíî, êàê ìîæíî îáúåäèíèòü ýòè ôàéëû. 248 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 12.3 Создание простого запроса в приложении Access Выполнив следующие шаги, вы сможете создать простой запрос в при- ложении Access: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих упражнениях. 2. Во вкладке меню Создание выберите ярлык Конструктор запросов. На экране Access должно появиться диалоговое окно Добавление таблицы. Это окно предназначено для того, чтобы вы смогли выбрать таблицы, которые хотите включить в запрос. (После приобретения некоторого опыта работы в приложении Access вы сможете создавать более сложные составные таб- лицы и комбинации таблиц и запросов.) 3. Выберите таблицу TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ и нажмите Добавить (рисунок к заданию 12.3.А). Повторите это действие, чтобы добавить в запрос таблицу tbl_школы и нажмите Закрыть. В ра- бочей области запроса появилось две таблицы со списками переменных, представленных в этих таблицах. С помощью боковых полос прокрутки вы можете прокручивать переменные вниз и вверх. Вы можете изменить размер рабочей области или таблицы, поместив курсор на край таблицы, щелкнув по нему и перетащив его в нужное положение. Рисунок к заданию 12.3.А Добавление таблиц в запрос Источник: пример составлен автором в приложении Access. (см. продолжение) ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 249 Задание 12.3 (продолжение) 4. В таблице TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ выберите переменную IDшколы. Обратите внимание на то, что, так как данные для этих двух таблиц относятся к различным источникам, в них были использованы различные имена для одной и той же переменной (IDшколы и КодШколы). Но в действительности это одна и та же информация, представленная в еди- ном формате, а именно – в числовом. Конечно, для обозначения переменной предпочтительно использовать одно и то же имя, однако это не всегда воз- можно, так как наборы данных иногда составляются в различных агентствах. 5. Соедините таблицы, щелкнув по переменной IDшколы и перетащив ее из таблицы TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ поверх переменной КодШколы из таблицы tbl_школы, и отпустите клавишу мыши (рисунок к заданию 12.3.Б). Рисунок к заданию 12.3.Б Соединение таблиц Источник: пример составлен автором в приложении Access. Линия, появившаяся между IDшколы и КодШколы, указывает на то, что эти переменные были выбраны в качестве критерия для соединения двух таблиц. Таблицы соединены, и теперь любые данные из этих двух наборов данных могут быть объединены. Это можно сделать, выбрав данные из каждой таблицы и перетащив их в рабочую область, расположенную внизу экрана, или дважды щелкнув по ним. 6. Дважды щелкните по переменным IDучащ, Имя, Фамилия и ГодОбу- чения из таблицы TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ. Примечание: вы также можете одновременно выбирать и перетаскивать по несколько переменных, отметив несколько имен переменных, одновременно удерживая клавишу Shift, и перетащив выделенные имена полей в рабочую (см. продолжение) 250 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 12.3 (продолжение) область. Обычные функции Microsoft «Щелкнуть и перетащить» применимы к приложению Access. 7. Теперь вам нужно выбрать все переменные из таблицы tbl_школы. Дважды щелкните по звездочке над переменной КодШколы в таблице tbl_школы, и все переменные спустятся в таблицу запроса. Теперь переменные отобра- жаются в полях нижней части экрана, где строка Имя таблицы указывает на источник данных (рисунок к заданию 12.3.В). В качестве источника инфор- мации по школам следует использовать таблицу tbl_школы, а в качестве источника информации по учащимся – таблицу TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫ- ЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ. Вы должны вывести информацию по школам из таблицы tbl_школы, так как это более надежный источник информации по школам, чем таблица TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ, данные по которой были собраны с обложек тестовых буклетов. 8. Выделите столбец ГодОбучения, расположенный между двумя полями, как видно из рисунка к заданию 12.3.В, щелкнув по узкой серой полосе над именем поля. Для этого поместите курсор на эту узкую серую полосу. После того как курсор превратится в черную стрелку, щелкните по столбцу и пере- тащите его в конец таблицы (после всех переменных таблицы tbl_Schools*). После выполнения этого действия переменная ГодОбучения будет ото- бражаться в конце финальной таблицы. Рисунок к заданию 12.3.В Переменные для запроса Источник: пример составлен автором в приложении Access. (см. окончание) ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 251 Задание 12.3 (окончание) 9. При необходимости щелкните по пустому пространству, чтобы снять выделение. 10. Выполните запрос, нажав на красный значок ! на панели инструментов Access. Окончательная таблица должна выглядеть так, как представлено на рисунке к заданию 12.3.Г. В результате составления запроса все извест- ные данные об одном учащемся будут выведены в одну строку и сохранены в одном файле. Затем этот файл может быть отправлен на окончательную чистку данных прежде, чем будет передан специалистам по анализу в виде набора вычищенных данных. Рисунок к заданию 12.3.Г Результат запроса Источник: пример составлен автором в приложении Access. 11. Выберите команды Кнопка Office – Сохранить и сохраните запрос под названием qry_объединенные_данные_по_учащимся_и_школам. Нажмите ОК. 12. Обратите внимание на то, что новый запрос, созданный вами, теперь отображается в виде значка меню Все объекты Access. Äëÿ îïèñàíèÿ ïðîöåññà îáúåäèíåíèÿ íàáîðà äàííûõ â çà- äàíèè 12.3 áûëî èñïîëüçîâàíî îãðàíè÷åííîå êîëè÷åñòâî ïåðå- ìåííûõ. Ïðè ðåàëüíîì ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè, êàê ïðàâèëî, èñïîëüçóåòñÿ ãîðàçäî áîëüøå ïåðåìåííûõ, âûâåäåí- íûõ èç äàííûõ ïî ó÷àùèìñÿ, èõ ðîäèòåëÿì, ó÷èòåëÿì è øêîëàì. 252 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ КОНТРОЛЬ НАД ВЕРСИЯМИ Êàæäûé ðàç, êîãäà ïðè ïðîâåäåíèè ïðîöåäóð âàëèäèçàöèè, âåðèôèêàöèè èëè óïðàâëåíèÿ â äàííûå âíîñÿòñÿ èçìåíåíèÿ, ñîçäàåòñÿ íîâàÿ âåðñèÿ íàáîðà äàííûõ. Êàæäîé íîâîé èçìå- íåííîé âåðñèè äàííûõ ïðèñâàèâàåòñÿ íîâîå èìÿ, îäíàêî äëÿ ïîñëåäóþùåãî àíàëèçà äîëæåí áûòü èñïîëüçîâàí òîëüêî ïî- ñëåäíèé ýêñïîðòèðîâàííûé ôàéë. Ïîýòîìó âàæíî âåñòè ïîëíóþ çàïèñü ïðîöåäóð, èñïîëüçî- âàííûõ äëÿ ñîçäàíèÿ îêîí÷àòåëüíîé âåðñèè äàííûõ, à òàêæå ïîëíóþ çàïèñü ïðîìåæóòî÷íûõ øàãîâ è ôàéëîâ, êîòîðûå áûëè ñîçäàíû ïðè âûâåäåíèè îêîí÷àòåëüíîãî íàáîðà âû÷èùåííûõ äàííûõ. Ôàéë README.DOCX ÿâëÿåòñÿ ñðåäñòâîì äîêóìåíòèðîâàíèÿ ýòèõ äåéñòâèé. Âàæíî ðåãóëÿðíî âíîñèòü çàïèñè â ýòîò ôàéë, ÷òîáû îòîáðàæàòü ìàðøðóòû ñîçäàíèÿ îêîí÷àòåëüíîãî íàáî- ðà äàííûõ, è èçáåãàòü èñïîëüçîâàíèÿ ïåðñîíàëîì ðàçëè÷íûõ âåðñèé èñòî÷íèêîâ äàííûõ, òàê êàê ýòî ìîæåò ïðèâåñòè ê ðàñ- õîæäåíèÿì â ðåçóëüòàòàõ. ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ДАННЫХ Ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè î÷åíü âàæíî óäåëèòü âíèìàíèå ðåøåíèþ ïðîáëåìû êîíôèäåíöèàëüíîñòè è èíôîð- ìàöèîííîé áåçîïàñíîñòè äàííûõ. Îáåñïå÷åíèå ìàêñèìàëüíîãî âûñîêîãî óðîâíÿ áåçîïàñíîñòè äëÿ äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåí- êè æèçíåííî âàæíî êàê ñ òî÷êè çðåíèÿ êîíôèäåíöèàëüíîñòè, òàê è ñ òî÷êè çðåíèÿ çàùèòû äàííûõ îò ñëó÷àéíîãî èëè ïðåä- íàìåðåííîãî èñêàæåíèÿ äàííûõ ëèöàìè, ñïîñîáíûõ ïîëó÷èòü äîñòóï ê íèì.  óñëîâèÿõ, êîãäà äàííûå õðàíÿòñÿ â ýëåêòðîííîì ôîðìàòå, âàæíî ðàññìîòðåòü âîçìîæíîñòü óñòàíîâêè ðàçëè÷- íûõ óðîâíåé äîñòóïà ê äàííûì êàê íà óðîâíå ñåòè, òàê è íà óðîâíå îòäåëüíûõ êîìïüþòåðîâ. Êðîìå òîãî, ñëåäóåò óñòàíî- âèòü çàùèòó äëÿ áàçû äàííûõ, â êîòîðîé õðàíèòñÿ èíôîðìà- ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 253 öèÿ. Ýòîãî ìîæíî äîáèòüñÿ ñ ïîìîùüþ äâóõ ðàçëè÷íûõ, íî íå èñêëþ÷àþùèõ äðóã äðóãà ñïîñîáîâ: ââåäåíèÿ ïàðîëÿ äëÿ áàçû äàííûõ è îáåñïå÷åíèÿ èíôîðìàöèîííîé áåçîïàñíîñòè áàçû äàííûõ íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëåé. Введение пароля для базы данных Ïðè èñïîëüçîâàíèè ïàðîëÿ äëÿ áàçû äàííûõ ïðîãðàììà çà- ïðàøèâàåò ó ïîëüçîâàòåëÿ ïàðîëü, ïðåæäå ÷åì îí ñìîæåò âîñ- ïîëüçîâàòüñÿ ïðèëîæåíèåì. Ôóíêöèÿ ïàðîëÿ çàêëþ÷àåòñÿ ëèøü â îãðàíè÷åíèè äîñòóïà ê ñèñòåìå, ÷òîáû åþ ìîãëè âîñïîëüçî- âàòüñÿ òîëüêî ëèöà, çíàþùèå ïàðîëü. Ñàìàÿ ïðîñòàÿ ôîðìà èñïîëüçîâàíèÿ ïàðîëÿ ïðåäóñìàòðèâàåò ïðèìåíåíèå îäíîãî ïàðîëÿ äëÿ êàæäîé áàçû äàííûõ. Äëÿ ââåäåíèÿ ïàðîëÿ äëÿ áàçû äàííûõ Access åå íåîáõîäèìî îòêðûòü â ðåæèìå ìîíîïîëüíîãî äîñòóïà. ×òîáû îòêðûòü áàçó äàííûõ â ðåæèìå ìîíîïîëüíîãî äîñòóïà, çàêðîéòå áàçó äàííûõ, à çàòåì ñíîâà îòêðîéòå åå, ñëåäóÿ èíñòðóêöèÿì, ïðèâåäåííûì â ïðåäóïðåäèòåëüíîì ñîîáùåíèè, êàê ïîêàçàíî íà ðèñ. 12.1. Ïîñëå îòêðûòèÿ áàçû äàííûõ â ðåæèìå ìîíîïîëüíîãî äî- ñòóïà ïàðîëü ìîæåò áûòü óñòàíîâëåí ïóòåì íàæàòèÿ íà çíà÷îê Çàøèôðîâàòü ïàðîëåì âî âêëàäêå ìåíþ Ðàáîòà ñ áàçàìè äàí- íûõ, ââîäà æåëàåìîãî ïàðîëÿ â ñïåöèàëüíûõ òåêñòîâûõ îêíàõ è íàæàòèÿ êíîïêè ÎÊ. Ñ ýòîãî ìîìåíòà ïðèëîæåíèå Access áó- äåò çàïðàøèâàòü ó ïîëüçîâàòåëåé ïàðîëü. Ïîëüçîâàòåëü ñìîæåò îòêðûòü áàçó äàííûõ òîëüêî ïîñëå ââîäà ïðàâèëüíîãî ïàðîëÿ. Обеспечение информационной безопасности базы данных на уровне пользователя Ââåäåíèå ðàçëè÷íûõ óðîâíåé äîñòóïà èëè èíôîðìàöèîííîé áåçîïàñíîñòè áàçû äàííûõ íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ ÿâëÿåòñÿ ýôôåêòèâíûì ñïîñîáîì îãðàíè÷åíèÿ ÷èñëà ïîëüçîâàòåëåé ñèñ- òåìû, êîòîðûì ïîçâîëåíî ñîâåðøàòü îïðåäåëåííûå äåéñòâèÿ 254 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. 12.1 Сообщение о монопольном доступе Источник: предупредительное сообщение в программе Access. ñ äàííûìè. Ê ïðèìåðó, ëèöà, ÷üè îáÿçàííîñòè çàêëþ÷àþòñÿ ëèøü âî ââîäå äàííûõ â ïðîãðàììó äëÿ ââîäà äàííûõ, íå íóæäà- þòñÿ â äîñòóïå ê êàêèì-ëèáî ñðåäñòâàì, ïîçâîëÿþùèì ìåíÿòü äèçàéí, èëè ê ëþáûì äðóãèì îáúåêòàì áàçû äàííûõ. Ïîýòîìó çàùèòó íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ ñëåäóåò óñòàíîâèòü òàê, ÷òîáû ýòè ëèöà íå ìîãëè âíîñèòü èçìåíåíèÿ â áàçó äàííûõ êàêèì áû òî íè áûëî ñïîñîáîì, òàê êàê ýòî íå âõîäèò â èõ ïðÿìûå îáÿçàííîñòè. Îáåñïå÷åíèå èíôîðìàöèîííîé áåçîïàñíîñòè íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ äîëæíà ñòàòü îäíèì èç ïîñëåäíèõ äåéñòâèé, ïðåäïðèíèìàåìûõ ïðè ðàçðàáîòêå áàçû äàííûõ, òàê êàê ïîñëå åå ââåäåíèÿ âíåñåíèå äàëüíåéøèõ èçìåíåíèé â ñèñòåìó ìîæåò îêàçàòüñÿ çàòðóäíèòåëüíûì, à ïîëüçîâàòåëè äîëæíû áóäóò ïî- ëó÷àòü äîñòóï ê íîâûì ñîçäàâàåìûì îáúåêòàì. Èñïîëüçîâàíèå ýòîãî òèïà çàùèòû äîëæíî áûòü óïîðÿäî÷åííûì, òàê êàê ïðè îïðåäåëåíèè óðîâíåé ïîëüçîâàòåëåé äîñòóï äëÿ ïîëüçîâàòåëåé ìîæåò áûòü ëåãêî çàáëîêèðîâàí. Ýòîé ïðîáëåìû ìîæíî èç- áåæàòü ÷åðåç ñîçäàíèå íåçàùèùåííîé ðåçåðâíîé êîïèè áàçû äàííûõ äî íà÷àëà ïðîâåäåíèÿ ýòîãî ïðîöåññà. Ðåçåðâíàÿ êîïèÿ äîëæíà õðàíèòüñÿ îòäåëüíî äî òåõ ïîð, ïîêà óñòàíîâêà çàùèòû íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ â îðèãèíàëüíîé áàçå äàííûõ íå áóäåò ИМПОРТ И ОБЪЕДИНЕНИЕ ДАННЫХ 255 óñïåøíî çàâåðøåíà, ïîñëå ÷åãî íåçàùèùåííóþ ðåçåðâíóþ êî- ïèþ ñëåäóåò óäàëèòü. Èíôîðìàöèîííàÿ áåçîïàñíîñòü áàçû äàííûõ íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ â ïðèëîæåíèè Access ìîæåò áûòü óñòàíîâëåíà ïóòåì èñïîëüçîâàíèÿ êîìàíä Ïîëüçîâàòåëè è ðàçðåøåíèÿ – Çàùèòà íà óðîâíå ïîëüçîâàòåëÿ âî âêëàäêå ìåíþ Ñðåäñòâà áàçû äàííûõ è ïîñëåäîâàòåëüíîãî âûïîëíåíèÿ âñåõ øàãîâ, ïðåäëîæåííûõ ìàñòåðîì.  êà÷åñòâå äîïîëíèòåëüíîé ìåðû êîíòðîëÿ íàä èçìåíåíèÿìè, âíîñèìûìè ïðè óñòàíîâêå çàùè- òû, íà êàæäîì ýòàïå óñòàíîâêè èñïîëüçóéòå ñî÷åòàíèå êëàâèø CTRL+Print Scrn. Ýòî ïîçâîëèò ñêîïèðîâàòü òåêóùåå îêíî è ñîõðàíèòü åãî â äîêóìåíòå Word. 13 ÃËÀÂÀ ÄÓÁËÈÐÎÂÀÍÈÅ ÄÀÍÍÛÕ Â äàííîé ãëàâå ðàññìàòðèâàþòñÿ ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñ äóáëèðóþùèìèñÿ äàííûìè. Çäåñü, â ÷àñòíîñòè, îïèñàíû ìåòîäû ïðîâåðêè áàçû äàííûõ íà ïðåäìåò íàëè÷èÿ ïî- âòîðÿþùèõñÿ èäåíòèôèêàòîðîâ (ID) è ïîâòîðÿþùèõñÿ çàïèñåé. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГРАММЫ ACCESS ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ИДЕНТИФИКАТОРОВ (ID) Îøèáêó äâîéíîãî ââîäà îäíîé è òîé æå çàïèñè îá ó÷àùåìñÿ â ôàéë äàííûõ î÷åíü ëåãêî äîïóñòèòü; åñëè ýòó îøèáêó íå îáíàðóæèòü, èçáûòî÷íàÿ èíôîðìàöèÿ ïðèâåäåò ê èñêàæåíèþ ðåçóëüòàòîâ. Äàííûå ïî ID ó÷àùèõñÿ íåîáõîäèìî ïðîâåðèòü äëÿ îáåñïå÷åíèÿ òîãî, ÷òîáû íà êàæäîãî ó÷àùåãîñÿ áûëà çà- âåäåíà òîëüêî îäíà çàïèñü. Ýòó ïðîâåðêó ñëåäóåò ïðîâîäèòü äàæå â òîì ñëó÷àå, åñëè êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ñîçäàëà óíèêàëüíûå èäåíòèôèêàòîðû, òàê êàê ïåðñîíàë ïî ââîäó äàííûõ ìîã ñëó÷àéíî ïðîäóáëèðîâàòü îäíó èëè íå- ñêîëüêî çàïèñåé. Õîòÿ ïðàâèëà âàëèäèçàöèè, êîòîðûå áûëè ïðåäëîæåíû äëÿ ïåðåìåííîé IDó÷àù ïðè âûïîëíåíèè ïðåäû- äóùèõ óïðàæíåíèé, íå äîïóñêàþò ñîçäàíèÿ ïîâòîðÿþùèõñÿ èäåíòèôèêàòîðîâ, èñïîëüçîâàíèå îïèñàííûõ íèæå ïðîöåäóð 258 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ â êà÷åñòâå ìåõàíèçìà äâîéíîãî êîíòðîëÿ âñå æå îñòàåòñÿ îáî- ñíîâàííûì.  çàäàíèè 13.1 ïîêàçàíî, êàêèì îáðàçîì ïðîöåäóðû Access ìîãóò èñïîëüçîâàòüñÿ äëÿ ïðîâåðêè äàííûõ íà ïðåäìåò íàëè÷èÿ ïîâòîðÿþùèõñÿ èäåíòèôèêàòîðîâ. Задание 13.1 Создание запроса «Поиск повторений» в приложении Access Следующие шаги демонстрируют способ использования процедур Access для проверки данных на предмет наличия повторяющихся идентификаторов: 1. Откройте файл …\ЧИСТКА ДАННЫХ НОУД\МОИ РЕШЕНИЯ\ МАТЕМАТИКА_3А_ ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих упражнений. 2. В разделе Другие вкладки меню Создание выберите команду Мастер запросов. Приложение Access откроет диалоговое окно Новый запрос. Выберите команду Повторяющиеся записи и нажмите ОК. 3. Приложение Access предложит вам выбрать таблицу, в которой вы хотите найти записи с повторяющимися значениями. В данном случае выделите таб- лицу TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ и нажмите Далее. 4. В списке доступных полей, расположенном в левой части диалогового окна (как показано на рисунке к заданию 13.1.А), выделите поля, в которых, как вы полагаете, данные могут повторяться, в данном случае – переменную IDучащ. Переместите эту переменную в правое окно с помощью значка >, расположенного между окнами, и нажмите Далее. Рисунок к заданию 13.1.А Поля с повторяющимися значениями Источник: пример составлен автором в приложении Access. (см. окончание) ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 259 Задание 13.1 (окончание) Диалоговое окно Access предложит вам выбрать поля, которые вы хотите увидеть в запросе вместе с повторяющимися значениями, найденными при выполнении запроса. 5. Выберите переменные IDшколы, Имя, Фамилия и НазваниеШколы (ри- сунок к заданию 13.1.Б), так как они позволят вам легко идентифицировать любую запись, подлежащую корректировке, после чего нажмите Далее. Приложение Access предложит вам имя для запроса (в данном случае – По- иск повторений для TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ). Рисунок к заданию 13.1.Б Дополнительные поля запроса Источник: пример составлен автором в приложении Access. 6. Выберите команду Просмотреть результаты запроса и нажмите Готово. АНАЛИЗ ДУБЛИРОВАННЫХ ЗАПИСЕЙ Åñëè äàííûå áûëè îøèáî÷íî ââåäåíû íåñêîëüêî ðàç, çàïðîñ Ïîèñê ïîâòîðåíèé ïî êàêîé-ëèáî òàáëèöå âûÿâèò îäíó èëè íåñêîëüêî ïîâòîðÿþùèõñÿ çàïèñåé. Ïîäîáíûå ñèòóàöèè ìîãóò âîçíèêàòü, åñëè îïåðàòîð ïî íåâíèìàòåëüíîñòè ââîäèò äàííûå èç îäíîãî è òîãî æå áóêëåòà äâàæäû èëè åñëè îáðàáîòàííûå 260 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ áóêëåòû êëàäóò îáðàòíî â ñòîïêó íåîáðàáîòàííûõ òåñòîâûõ áóêëåòîâ, ïîñëå ÷åãî äàííûå ïî íèì ââîäÿòñÿ â áàçó äàííûõ ïîâòîðíî. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî äàííûå, ïðåäñòàâëåííûå íà ðèñóíêàõ 13.1, 13.2, 13.4 è 13.5, áûëè âçÿòû èç âûìûøëåííîé ïðîãðàììû ïî îöåíèâàíèþ ó÷àùèõñÿ. Îíè áûëè èñïîëüçîâàíû çäåñü äëÿ òîãî, ÷òîáû ïðîäåìîíñòðèðîâàòü ðåçóëüòàòû çàïðî- ñà Ïîèñê ïîâòîðåíèé â ïðèëîæåíèè Access.  ýòèõ ïðèìåðàõ áûëè èñïîëüçîâàíû âûìûøëåííûå äàííûå, òàê êàê ñâîéñòâà ïåðåìåííîé IDó÷àù â íàøåé áàçå äàííûõ íå ïîçâîëÿþò ñîçäà- âàòü ïîâòîðÿþùèåñÿ çàïèñè (ïîýòîìó çàïðîñ Ïîèñê ïîâòîðå- íèé, îñíîâàííûé íà ïåðåìåííîé IDó÷àù, ïîêàçàë áû ïóñòîå çíà÷åíèå).  çàäàíèè 13.1 ïîâòîðÿþùèåñÿ èäåíòèôèêàòîðû îòñóò- ñòâóþò, òàê êàê ïåðåìåííàÿ IDó÷àù áûëà óêàçàíà êàê êëþ÷åâîå ïîëå (à â êëþ÷åâûõ ïîëÿõ ñîâïàäåíèÿ íå äîïóñêàþòñÿ), ïîýòîìó â çàïðîñå, âûïîëíåííîì ïðè âûïîëíåíèè ýòîãî óïðàæíåíèÿ, íå ñîäåðæèòñÿ çàïèñåé, ñîîòâåòñòâóþùèõ ýòîìó êðèòåðèþ ïî- èñêà. Íà ðèñóíêå 13.1 ïðèâåäåí ïðèìåð îòîáðàæåíèÿ â çàïðîñå ïîâòîðÿþùèõñÿ çàïèñåé. Ðåçóëüòàòû, ïðåäñòàâëåííûå íà ðèñóíêå 13.1, íàâîäÿò íà ìûñëü î òîì, ÷òî äàííûå áûëè ââåäåíû îøèáî÷íî. Åñëè çàïðîñ âûäàåò ïîâòîðÿþùèåñÿ äàííûå, îíè äîëæíû áûòü ïðîâåðåíû íà ïðåäìåò äîñòîâåðíîñòè.  ñëó÷àå åñëè ñõåìû îòâåòîâ ó÷à- ùèõñÿ èäåíòè÷íû, âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî ýòà çàïèñü ÿâëÿåòñÿ ïîâòîðÿþùåéñÿ, âåñüìà âûñîêà. Îäíàêî çàïèñè âñå æå ñëåäóåò Рис. 13.1 Отображение повторяющихся записей Источник: пример составлен автором в приложении Access. ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 261 ñâåðèòü ñ èñòî÷íèêîì èñõîäíûõ äàííûõ – ñ òåñòîâûì áëàíêîì ó÷àùèõñÿ. Ïðèìåð âíåñåíèÿ çàïèñè îá îøèáêå â ôàéë README. DOCX ñ îïèñàíèåì âíåñåííûõ èçìåíåíèé ïðåäñòàâëåí íà ðèñ. 13.2. Рис. 13.2 Документирование исправления ошибок в идентификаторах учащихся Уникальный ID Значение Исправленное Переменная ID учащегося данного значение Полная Повторяющаяся 2 510 Запись удалена запись запись Источник: представлено автором. ×òîáû óäàëèòü çàïèñü, âûäåëèòå åå, ùåëêíóâ ïî ñòðîêå, ñîäåðæàùåé äàííîå, êîòîðîå äîëæíî áûòü óäàëåíî.  ðàçäåëå Çàïèñè âêëàäêè ìåíþ Ãëàâíàÿ âûáåðèòå êîìàíäó Óäàëèòü. Ýòó ïðîöåäóðó ñëåäóåò âûïîëíÿòü î÷åíü îñòîðîæíî, òàê êàê ïðèëîæåíèå Access íå ñìîæåò îòìåíèòü óäàëåíèå. ×òîáû ñâåñòè âåðîÿòíîñòü ñëó÷àéíîãî óäàëåíèÿ ê ìèíèìóìó, ïðèëîæåíèå Ac- cess çàäàñò âîïðîñ î òîì, äåéñòâèòåëüíî ëè âû õîòèòå óäàëèòü çàïèñü (ðèñ. 13.3). Ïðè íàæàòèè êíîïêè Äà çàïèñü áóäåò óäàëåíà. Рис. 13.3 Удаление записи Источник: предупредительное сообщение программы Access. 262 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Çàïðîñ Ïîèñê ïîâòîðåíèé ìîæåò òàêæå ïîêàçàòü, áûëî ëè îäíî è òî æå çíà÷åíèå ïåðåìåííîé IDó÷àù ïðèñâîåíî äâóì ðàç- íûì ó÷àùèìñÿ (ðèñ. 13.4). Ïîäîáíûå ñèòóàöèè ìîãóò âîçíèêàòü, åñëè ñïåöèàëèñò ïî ïðîâåäåíèþ àíàëèçà íåïðàâèëüíî èñïîëü- çîâàë ôóíêöèþ «Êîïèðîâàòü è âñòàâèòü» èëè åñëè çíà÷åíèå áûëî îøèáî÷íî èçìåíåíî âðó÷íóþ. Íà ðèñ. 13.5 ïðåäñòàâëåíà ñîîòâåòñòâóþùàÿ çàïèñü â ôàéëå README.DOCX ïðè âíåñåíèè ïîäîáíûõ èçìåíåíèé. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГРАММЫ ACCESS ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ДУБЛИРОВАНИЯ ИМЕН Ïðèëîæåíèå Access òàêæå ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíî äëÿ ïîèñêà ïîâòîðÿþùèõñÿ èìåí ñðåäè ó÷àùèõñÿ îäíîé è òîé æå øêîëû (çàäàíèå 13.2). Åñëè áûëî îáíàðóæåíî, ÷òî â áàçå äàííûõ ïðèñóò- ñòâóþò çàïèñè ïî ó÷àùèìñÿ ñ îäèíàêîâûìè èìåíàìè è ðàçíûìè èäåíòèôèêàòîðàìè, íåîáõîäèìî îáðàòèòüñÿ ê îðèãèíàëüíûì òåñòîâûì áóêëåòàì, ÷òîáû îïðåäåëèòü, äåéñòâèòåëüíî ëè Рис. 13.4 Одинаковые идентификаторы у двух учащихся Источник: пример составлен автором в приложении Access. Рис. 13.5 Документирование исправления ошибок в идентификаторах учащихся Уникальный ID Переменная Значение Исправленное ID учащегося данного значение 4 755 IDучащ 755 756 Источник: предоставлено автором. ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 263 Задание 13.2 Использование запроса «Поиск повторений» для поиска повторяющихся имен учащихся В данном задании продемонстрирован способ использования запроса По- иск повторений в приложении Access для поиска повторяющихся имен: 1. Откройте файл …\МОИ РЕШЕНИЯ\МАТЕМАТИКА_3А_ДАННЫЕ.ACCDB с изменениями, сохраненными при выполнении предыдущих упражнений. 2. В разделе Другие вкладки меню Создание выберите команду Мастер запросов. Приложение Access откроет диалоговое окно Новый запрос. Выберите опцию Повторяющиеся записи и нажмите ОК. 3. Выберите таблицу TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ и нажмите Далее. 4. Выберите переменные Имя, Фамилия и IDшколы (рисунок к заданию 13.2.А). Нажмите Далее. Рисунок к заданию 13.2.А Поля с повторяющимися значениями Источник: пример составлен автором в приложении Access. 5. В следующем окне выберите переменные IDучащ и НазваниеШко- лы в качестве переменных, которые вы хотите также увидеть в запросе (см. продолжение) 264 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 13.2 (продолжение) (рисунок к заданию 13.2.Б). Благодаря этому действию, вы сможете легко идентифицировать любые повторяющиеся имена. Затем нажмите Далее. 6. Дайте запросу имя Поиск повторений для TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫ- ЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ. Теперь выберите опцию Просмотреть результаты запроса и нажмите Готово. Запрос Access (рисунок к заданию 13.2.В) показывает, что в этом файле данных могут содержаться повторяющиеся записи, так как двое учащихся из одной и той же школы имеют одинаковые имена и фамилии, однако им были назначены различные идентификаторы учащихся. Оператор данных должен обратиться к оригинальным тестовым буклетам или списку учащихся по указанной школе, чтобы проверить, действительно ли тест выполняли двое учащихся с одинаковыми именами и фамилиями или одна из записей является ошибкой двойного ввода. Если запись была введена ошибочно, в связи с чем данные повторяются, в таблицу данных базы данных Access должны быть внесены изменения. Рисунок к заданию 13.2.Б Дополнительные поля запроса Источник: пример составлен автором в программе Access. (см. продолжение) ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 265 Задание 13.2 (продолжение) Рисунок к заданию 13.2.В Результат запроса Источник: пример составлен автором в программе Access. 7. Откройте таблицу TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ в вашей базе данных. 8. Чтобы найти нужную запись в таблице, выберите во вкладке меню Глав- ная (CTRL+F) команду Найти и укажите в текстовой строке Образец номер 3870204. Нажмите Найти далее. Приложение Access найдет в файле данных этот идентификатор учащегося, причем на экране будут отображаться обе записи с одинаковыми именами и фамилиями (рисунок к заданию 13.2.Г). Существуют две возможные при- чины указания двух учащихся с одинаковыми именами и фамилиями в одной и той же школе: либо двое учащихся, включенных в выборку национальной оценки, действительно имеют одинаковые имена и фамилии, либо при вводе данных была допущена ошибка, т.е. данные по какому-либо учащемуся были введены дважды. Рисунок к заданию 13.2.Г Отображение повторяющихся имен Источник: пример составлен автором в программе Access. Оператор данных должен проверить записи по школам или оригинальные тестовые буклеты. Если было доказано, что двое учащихся действительно имеют одинаковые имена и фамилии, их именам можно легко придать уни- кальность. Вы можете придать повторяющимся именам уникальность, до- бавив к первому имени учащегося первую букву второго имени (например, ДжонЧ для Джона Чарльза) или добавив цифру после имен обоих учащихся. Исправления следует вносить в таблицу, а не в запрос. (см. окончание) 266 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 13.2 (окончание) 9. В таблице TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ОЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ введите цифру 1 после буквы «к» в имени Джек из первой записи. Подобным образом добавьте цифру 2 во вторую запись (рисунок к заданию 13.2.Д). Рисунок к заданию 13.2.Д Придание уникальности повторяющимся именам Источник: пример составлен автором в программе Access. 10. Введите запись о внесении этих изменений в файл README.DOCX (рисунок к заданию 13.2.Е). Рисунок к заданию 13.2.Е Повторяющиеся имена в файле README.DOCX IDучащ Переменная Значение данного Исправленное значение 3870204 Имя Джек Джек1 3870205 Имя Джек Джек2 Источник: предоставлено автором. 11. Повторно выполните запрос, чтобы проверить, была ли ошибка, связанная с именем «Джек Крокар», исправлена. Эти записи не должны больше отображаться в запросе. (Примечание: чтобы выполнить повтор- ный запрос, дважды щелкните по имени запроса Поиск повторений для TBL_МАТЕМАТИКА_3А_ВЫЧИЩЕННЫЕ_ДАННЫЕ в меню Все объекты Access – Запросы.) â øêîëå ïðèñóòñòâóþò äâà ó÷àùèõñÿ ñ îäèíàêîâûìè èìåíàìè. Íåîáõîäèìîñòü ïðîâåäåíèÿ ïîäîáíûõ ïðîâåðîê ÿâëÿåòñÿ ãëàâ- íûì îñíîâàíèåì äëÿ òîãî, ÷òîáû òåñòîâûå áóêëåòû àêêóðàòíî õðàíèëèñü ïîñëå îöåíèâàíèÿ è ìîãëè áûòü ëåãêî íàéäåíû â ñëó÷àå âûïîëíåíèÿ òàêîãî çàïðîñà. ДУБЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 267 Ýòîò ïðîöåññ ïîäîáåí ïðîöåäóðå, îïèñàííîé â ïðåäûäóùåì ðàçäåëå. ×òîáû âûÿâèòü âñåõ ó÷àùèõñÿ êàêîé-ëèáî øêîëû ñ îäè- íàêîâûìè èìåíàìè è ôàìèëèÿìè, èñïîëüçóéòå â ñîçäàâàåìîì çàïðîñå ïåðåìåííûå ïî èìåíàì è ôàìèëèÿì ó÷àùèõñÿ è èäåíòè- ôèêàòîðàì øêîë. Ïðè âûïîëíåíèè çàïðîñà ïðèëîæåíèå Access îáúåäèíèò ýòè ïåðåìåííûå, ÷òîáû ñîçäàòü ïåðåìåííóþ ïîèñêà è íàéòè ëþáîå ñîîòâåòñòâèå â ñóùåñòâóþùèõ äàííûõ. Åñëè, ê ïðèìåðó, âû âûáðàëè Èìÿ Äæîí, Ôàìèëèþ Ñìèò è IDøêîëû 1294, ïðèëîæåíèå Access ñîçäàñò âðåìåííóþ ïåðåìåííóþ ïî- èñêà 1294. Ïðèëîæåíèå Access íå áóäåò ïûòàòüñÿ íàéòè âñåõ ó÷àùèõñÿ ïî èìåíè Äæîí èëè âñåõ ó÷àùèõñÿ ïî ôàìèëèè Ñìèò, à îãðàíè÷èò ïîèñê äî âñåõ ó÷àùèõñÿ øêîëû 1294 ïî èìåíè Äæîí Ñìèò. ×èòàòåëü ìîæåò ñâåðèòü ñîáñòâåííûå ðåøåíèÿ ïî óïðàæíå- íèÿì 13.1 è 13.2 ñ áàçîé äàííûõ …\ ×ÈÑÒÊÀ ÄÀÍÍÛÕ ÍÎÓÄ\ ÎÒÂÅÒÛ Ê ÓÏÐÀÆÍÅÍÈßÌ\ÌÀÒÅÌÀÒÈÊÀ_3À_ÄÀÍÍÛÅ_ÐÅ- ØÅÍÈÅ2.ACCDB. ×òîáû ïðîâåñòè àíàëèç, ïîëüçîâàòåëü äîëæåí ïîëó÷èòü äîñòóï ê ôàéëó, ñîäåðæàùåìó äàííûå ïî ðåçóëüòàòàì òåñòè- ðîâàíèÿ.  äàííîì ñëó÷àå ñ ïîìîùüþ ïðîãðàììû SPSS ìîæíî âûâåñòè îáùèå ðåçóëüòàòû îöåíèâàíèÿ êàæäîãî ó÷àùåãîñÿ, à çàòåì ýêñïîðòèðîâàòü èõ â ïðèëîæåíèå Access âìåñòå ñî âñåìè îñòàëüíûìè î÷èùåííûìè äàííûìè, êàê ïîêàçàíî â çàäàíèè 12.1. Ñ ïîìîùüþ øàãîâ, îïèñàííûõ â çàäàíèè 12.3, ïî èìïîð- òèðîâàííîé òàáëèöå ìîæåò áûòü ñîñòàâëåí çàïðîñ ïî îòâåòàì ó÷àùèõñÿ íà òåñòîâûå çàäàíèÿ è äàííûì ïî îáùèì ðåçóëüòàòàì îöåíèâàíèÿ âìåñòå ñ êîíòåêñòíûìè äàííûìè ó÷àùèõñÿ è äàí- íûìè ïî øêîëàì. Ìíîãèå äåéñòâèÿ, ïðåäïðèíèìàåìûå ïðè îáúåäèíåíèè äâóõ ôàéëîâ, íàïðàâëåíû íà îáåñïå÷åíèå òîãî, ÷òîáû çàïè- ñè áûëè ñîõðàíåíû â ïðàâèëüíîì êîëè÷åñòâå, ÷òîáû çàïèñè èç îäíîãî ôàéëà ñîîòâåòñòâîâàëè ïðàâèëüíûì çàïèñÿì èç âòîðîãî ôàéëà è ÷òîáû ïîâòîðû áûëè âûÿâëåíû è ïðè íåîá- õîäèìîñòè óñòðàíåíû. Ýòè çàäà÷è áûëè âûïîëíåíû â ÷àñòè II 268 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ äàííîé êíèãè ïðè ñîçäàíèè ôðåéìîâ âûáîðêè ñ âåðîÿòíîñòüþ, ïðîïîðöèîíàëüíîé ÷èñëó ó÷àùèõñÿ. Ïðîãðàììà SPSS îáû÷íî çàäàåò ïîëüçîâàòåëþ âîïðîñ î òîì, ÷òî åé ñëåäóåò äåëàòü ñ ïî- âòîðÿþùèìèñÿ çàïèñÿìè, îáíàðóæåííûìè ïðè ñîãëàñîâàíèè ôàéëîâ. Âåðíèòåñü ê ýòèì óïðàæíåíèÿì è îòìåòüòå äëÿ ñåáÿ, êàêèì îáðàçîì óñòàíàâëèâàþòñÿ è ïðîâîäÿòñÿ ïðîöåäóðû ïî ñîãëàñîâàíèþ äàííûõ. ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ III.A ×ÈÑÒÊÀ ÄÀÍÍÛÕ È ÓÏÐÀÂËÅÍÈÅ ÄÀÍÍÛÌÈ: ÏÀÏÊÈ È ÔÀÉËÛ Â äàííîì ïðèëîæåíèè ïðèâåäåíî îïèñàíèå ôàéëîâ, êîòîðûå äîëæíû áûòü èñïîëüçîâàíû ïðè âûïîëíå- íèè óïðàæíåíèé ÷àñòè III äàííîé êíèãè. Ýòè ôàéëû ñîäåðæàò- ñÿ íà CD-äèñêå, ïðèëîæåííîì ê äàííîìó ðóêîâîäñòâó.  òàáëè- öå III.À.I ê ïðèëîæåíèþ III.À.1 ïðèâåäåíî îïèñàíèå ñîäåðæè- ìîãî ïàïêè Çàäàíèÿ.  òàáëèöå III.À.2 ê ïðèëîæåíèþ III.À ïðè- âåäåíî îïèñàíèå ñîäåðæèìîãî ïàïêè Îòâåòû ê çàäàíèÿì. Ñòðóê- òóðà êàòàëîãà ôàéëîâ ïî ÷èñòêå äàííûõ è óïðàâëåíèþ äàííûìè ïðåäñòàâëåíà íà ðèñóíêå III.À.1 ê ïðèëîæåíèþ III.À. 270 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ТАБЛИЦА III.А.1 Задания Имя файла Программа Объяснение ЗАДАНИЕ_ПО_ Excel 2007 Проведите логическое сравнение ВЕРИФИКАЦИИ_ДАННЫХ. для проверки данных на предмет XLSX наличия идентичных ячеек НАБОР_ДАННЫХ_1.SAV SPSS Используйте команду Frequency (Частотность) и исправьте записи в файлах, содержащих ошибки МАТЕМАТИКА_3А_ Excel 2007 Введите все переменные кодовой ШАБЛОН_КОДОВОЙ_ книги по последним 7 заданиям КНИГИ.XLSX ОБРАЗЕЦ_ОБЛОЖКИ_ Word 2007 Используйте файл в качестве спра- ТЕСТОВОГО_БУКЛЕТА. вочного руководства для создания DOCX кодовой книги ШКОЛЫ.XLSX Excel 2007 Импортируйте список по школам в базу данных Access АНКЕТА_ДЛЯ_УЧАЩИХСЯ. Word 2007 Используйте в качестве примера DOCX анкеты для учащихся при проведе- нии национальной оценки Источник: скомпилировано автором. ТАБЛИЦА III.А.2 Ответы к заданиям Имя файла Программа Объяснение ОТВЕТЫ_К_ЗАДАНИЮ_ПО_ Excel 2007 Ответы к заданию по проведению ВЕРИФИКАЦИИ_ДАННЫХ. проверки с логическим сравнением XLSX данных ОТВЕТЫ_ПО_НАБОРУ_ SPSS Ответы к заданию по исправлению ДАННЫХ_1.SAV ошибок в данных МАТЕМАТИКА_3А_ Excel 2007 Ответы к заданию по созданию КОДОВАЯ_КНИГА_ОТВЕ- кодовой книги ТЫ.XLSX МАТЕМАТИКА_3А_ДАН- Access Ответы к заданию по созданию НЫЕ_РЕШЕНИЕ1.ACCDB 2007 таблицы и формы МАТЕМАТИКА_3А_ДАН- Access Ответы к упражнениям по экспорту НЫЕ_РЕШЕНИЕ2.ACCDB 2007 данных и созданию запросов README.DOCX Word 2007 Запись исправлений, внесенных в файлы данных Источник: скомпилировано автором. ПРИЛОЖЕНИЕ III.А. ЧИСТКА ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: ПАПКИ И ФАЙЛЫ 271 Рис. III.A.1 Структура каталога файлов по чистке данных и управлению данными Источник: предоставлено автором. ×ÀÑÒÜ ÂÇÂÅØÈÂÀÍÈÅ IV È ÎÏÐÅÄÅËÅÍÈÅ ÎÖÅÍÎÊ È ÂÛÁÎÐÎ×ÍÛÕ ÎØÈÁÎÊ ÆÀÍ ÄÞÌÅÉ, ÄÆ. ÕÜÞÀÐÄ ÃÎÔ ×àñòü IV ïîñâÿùåíà âîïðîñàì ïîäãîòîâêè äàííûõ ê àíàëèçó ïîñëå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, ïðåäúÿâëåíèÿ òåñòîâ, ââîäà è ÷èñòêè äàííûõ. Óïðàæíåíèÿ, ïðåäñòàâëåííûå â ýòîé ÷àñòè êíèãè, îñíîâàíû íà áîëåå ðàííåé ðàáîòå, êîòîðàÿ äîëæíà áûëà áûòü ïðîâåäåíà ïðè âûïîëíåíèè óïðàæíåíèé âòîðîé ÷àñòè ïî íàáîðó äàííûõ Ñåíòöà.  IV ÷àñòè êíèãè ïðèâåäåíî îïèñàíèå ñåðèè âàæíûõ øàãîâ, ïðåäøåñòâóþùèõ àíàëèçó, â òîì ÷èñëå îïðåäåëåíèå è èñïîëüçîâàíèå âåñîâ èññëåäîâàíèÿ, è ïîäñ÷åò îöåíîê è âûáîðî÷íûõ îøèáîê.  çàâåðøåíèå ðàññìàòðèâàåìîé ÷àñòè êíèãè îñâåùàþòñÿ îñîáûå âîïðîñû, ñâÿçàííûå ñ íåïîëó- ÷åíèåì îòâåòîâ, è ïðîáëåìû, ñâÿçàííûå ñî ñëèøêîì êðóïíûìè è ñî ñëèøêîì ìåëêèìè øêîëàìè. 14 ÃËÀÂÀ ÂÛ×ÈÑËÅÍÈÅ ÂÛÁÎÐÎ×ÍÛÕ ÊÎÝÔÔÈÖÈÅÍÒΠ äàííîé ãëàâå ðàññìàòðèâàþòñÿ âîïðîñû, ñâÿçàííûå ñ âû÷èñëåíèåì ïðèáëèæåííûõ îöåíîê âåñîâ, à òàêæå ñ ìåòîäàìè èõ ïîäñ÷åòà, êîððåêöèè âåñîâ ñ ó÷åòîì ïðîïóùåí- íûõ çàäàíèé è èñïîëüçîâàíèÿ îáíîâëåííîé âñïîìîãàòåëüíîé èíôîðìàöèè äëÿ êîððåêöèè îöåíîê âåñîâûõ êîýôôèöèåíòîâ ïðè ïîäñ÷åòå ñîâîêóïíûõ îöåíîê. ДИЗАЙН ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ Îöåíèâàíèå – ýòî ìåòîä ïîëó÷åíèÿ èíôîðìàöèè î ïîïóëÿöèè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ, íà îñíîâàíèè äàííûõ, ñîáðàííûõ ïî âûáîðêå, èçâëå÷åííîé èç ýòîé ïîïóëÿöèè. Ïåðâûé øàã îöåíèâàíèÿ çàêëþ÷àåòñÿ â ïðèñâîåíèè âåñà êàæäîìó ýëåìåíòó âûáîðêè èëè êàæäîìó ýëåìåíòó èç îïðàøèâàåìîé âûáîðêè. Âåñîâîé êîýôôèöèåíò ìîæíî ðàññìàòðèâàòü êàê ñðåäíåå ÷èñëî ýëåìåíòîâ â ïîïóëÿöèè èññëåäîâàíèÿ, êîòîðàÿ ïðåäñòàâëÿåò êàæäûé ýëåìåíò âûáîðêè è îïðåäåëÿåòñÿ ñ ïîìîùüþ äèçàéíà âûáîðêè. Âåñîâîé êîýôôèöèåíò äëÿ ýëåìåíòà âûáîðêè, èëè wd(ãäå èíäåêñ d îáîçíà÷àåò «äèçàéí»), ÿâëÿåòñÿ âåëè÷èíîé, îáðàòíîé âåðîÿòíîñòè âêëþ÷åíèÿ ýòîãî ýëåìåíòà â âûáîðêó, ãäå âåðîÿòíîñòü îáîçíà÷åíà ñèìâîëîì π. Ðàíåå áûëî îòìå÷å- 276 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ íî, ÷òî ïðè ôîðìèðîâàíèè âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêè êàæäûé ýëåìåíò èìååò èçâåñòíóþ âåðîÿòíîñòü π-âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó. Åñëè, ê ïðèìåðó, âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ ýëåìåíòà ñîñòàâëÿåò 1:50, òî êàæäûé âûáðàííûé ýëåìåíò ïðåäñòàâëÿåò â ñðåäíåì 50 ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè èññëåäîâàíèÿ, ïîýòîìó âåñîâîé êî- ýôôèöèåíò wd= 50. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî ïðè èñïîëüçîâàíèè ìíîãîñòàäèéíîãî äèçàéíà âûáîðêè (êîòîðûé ÷àñòî ïðèìåíÿþò ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé) âåðîÿòíîñòü òîãî, ÷òî ýëåìåíò áóäåò âêëþ÷åí â âûáîðêó, ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé êîìáèíàöèþ âåðîÿòíîñòåé âûáîðà ýëåìåíòà íà êàæäîé ñòàäèè. Ïðîñòûå è ñèñòåìàòè÷åñêèå ñëó÷àéíûå âûáîðêè ÿâëÿþòñÿ ðàâíîâåðîÿòíîñòíûìè, òàê êàê âñå ýëåìåíòû èìåþò ðàâíûå øàíñû âêëþ÷åíèÿ â âûáîðêó. Ãîâîðÿ ñòàòèñòè÷åñêèìè òåðìè- íàìè, â ñëó÷àå ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè (ÏÑÂ) âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ äëÿ êàæäîãî îáúåêòà ñîñòàâëÿåò π = n/N, à âåñîâîé êîýôôèöèåíò ðàâåí wd= 1/π = N/n.  ñëó÷àå ñèñòåìàòè÷åñêîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè (ÑÑÂ) âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ êàæäîãî îáúåêòà ñîñòàâëÿåò π = 1/k, ãäå öåëîå ÷èñëî k= [n/N] ÿâëÿåòñÿ øàãîì ê ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè; òàêèì îáðàçîì, âåñîâîé êîýôôèöèåíò äëÿ êàæäîãî ýëåìåíòà âûáîðêè â ýòîì ñëó÷àå ñîñòàâëÿåò wd= 1/π = k.  çàäàíèè 14.1 îïèñàí ìåòîä âû÷èñëåíèÿ âåñîâîãî êîýôôè- öèåíòà äëÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè. Åñëè ñòðàòèôèêàöèÿ ÿâëÿåòñÿ ÷àñòüþ äèçàéíà âûáîðêè, ñòðàòû ðàññìàòðèâàþòñÿ êàê îòäåëüíûå ïîïóëÿöèè, êàæäàÿ èç êîòîðûõ ÿâëÿåòñÿ ÷àñòüþ ïîëíîé âûáîðêè. Òàêèì îáðàçîì, âå- ñîâûå êîýôôèöèåíòû ðàññ÷èòûâàþòñÿ íåçàâèñèìî äëÿ êàæäîé ñòðàòû â ñîîòâåòñòâèè ñ äèçàéíîì ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè, èñïîëüçîâàííûì äëÿ êàæäîé ñòðàòû. Ïðåäïîëîæèì, ïîïóëÿöèÿ ðàçìåðîì N = 1000 øêîë áûëà ðàçäåëåíà íà äâå ñòðàòû ôðåéìà èññëåäîâàíèÿ: ãîðîäñêóþ è ñåëüñêóþ. Ãîðîäñêàÿ ñòðàòà âêëþ÷àåò N1= 400 øêîë, à ñåëüñêàÿ ñòðàòà –N2= 600 øêîë. Èç òàáë. 14.1 âèäíî, ÷òî îáùèé ðàçìåð ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 277 âûáîðêè n = 200, êóäà âõîäÿò ýëåìåíòû îáåèõ ñòðàò, áûë ðàñ- ïðåäåëåí ïî ñòðàòàì ïîðîâíó. Âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ, èëè âû- áîðî÷íàÿ äîëÿ, ãîðîäñêîé ñòðàòû â äàííîì ïðèìåðå ñîñòàâëÿåò n/N = 100/400 = 1/4 = 0,25. Âûáîðî÷íàÿ äîëÿ ñåëüñêîé ñòðàòû ñîñòàâëÿåò n/N = 100/600 = 1/6 = 0,167. Âåñîâîé êîýôôèöèåíò êàæäîé øêîëû ãîðîäñêîé ñòðàòû â ôàéëå ñ âûáîðêàìè ñîñòàâ- ëÿåò wd,1= 4, à âåñîâîé êîýôôèöèåíò êàæäîé øêîëû ñåëüñêîé ñòðàòû ñîñòàâëÿåò wd,2= 6. Îáùèé âåñîâîé êîýôôèöèåíò ïðè èñïîëüçîâàíèè ìíîãîñòà- äèéíîé âûáîðêè ðàññ÷èòûâàåòñÿ ïóòåì îïðåäåëåíèÿ âåëè÷èí, Задание 14.1 Весовой коэффициент в простой случайной выборке из 400 учащихся Напомним, что полный список фрейма для первой выборки, сформирован- ной в Сентце, включает 27 654 учащихся, подходящих для исследования; из него была извлечена выборка из 400 учащихся. Таким образом, вероятность включения каждого учащегося составила π = n/N= 400/27 654, а весовой коэффициент равен wd= 1/π = 27 654/400 = 69,135. После формирования выборки этот вес был добавлен в файл выборки с помощью программы SPSS (Statistical Packagefor the Social Sciences: статистический пакет ком- пьютерных программ для социальных наук). Вы сможете это увидеть, открыв и изучив файл ПСВ УЧАЩИХСЯ, сохраненный в папке ПСВ400, с помощью следующих команд: File – Open – Data – Lookin (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ПСВ УЧАЩИХСЯ.SAV. Открыть Результат должен выглядеть так же, как данные, представленные на рисунке к заданию 14.1.А, после: а) удаления автоматически созданных перемен- ных, которые вам не нужны (т.е переменных ВероятностьВключения_1_, ОбщийВесВыборки_1_ и ВесВыборки_Оконч_); б) переименования переменных, которые будут полезны при дальнейшем исследовании (т.е. переменные РазмерПопуляции, РазмерВыборки и ВесВыборки). Вы можете сохранить файл ПСВ УЧАЩИХСЯ в папке …\МОИРЕШВЫБ\ для дальнейшего использования. (см. окончание) 278 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.1 (окончание) Рисунок к заданию 14.1.А Данные из файла выборки учащихся ПСВ УЧАЩИХСЯ.SAV [НаборДанных2] – Редактор статистических данных PASW Файл Редактировать Просмотр Данные Изменение Анализ Диаграммы Параметры Модули Окно Помощь 3: провинция 1 Вид: 17 и 17 переменных IDшколы IDучащ Регион Провин- Плотность Город Школа Кол-во Класс IDкласса Размер_ Уча- Возраст Пол Размер Размер Вес вы- ция классов класса щийся популя- вы- борки ции борки 1 1101 1101103 СВ 1 сел. 1 1 2 1 11011 41 3 13 1 27654 400 69,14 2 1101 1101203 СВ 1 сел. 1 1 2 2 11012 48 3 15 1 27654 400 69,14 3 1103 1103218 СВ 1 сел. 1 3 4 2 11032 52 18 13 1 27654 400 69,14 4 1103 1103236 СВ 1 сел. 1 3 4 2 11032 52 36 15 0 27654 400 69,14 5 1104 1104249 СВ 1 сел. 1 4 4 2 11042 54 49 13 0 27654 400 69,14 6 1104 1104337 СВ 1 сел. 1 4 4 3 11043 54 37 15 1 27654 400 69,14 7 1201 1201103 СВ 1 сел. 2 1 2 1 12011 57 3 13 1 27654 400 69,14 8 1201 1201211 СВ 1 сел. 2 1 2 2 12012 52 11 13 1 27654 400 69,14 9 1202 1202322 СВ 1 сел. 2 2 3 3 12023 52 22 14 1 27654 400 69,14 10 1203 1203145 СВ 1 сел. 2 3 3 1 12031 46 45 13 0 27654 400 69,14 11 1203 1203325 СВ 1 сел. 2 3 3 3 12033 54 25 15 0 27654 400 69,14 12 1204 1204130 СВ 1 сел. 2 4 2 1 12041 57 30 13 0 27654 400 69,14 13 1204 1204223 СВ 1 сел. 2 4 2 2 12042 48 23 15 0 27654 400 69,14 14 1301 1301204 СВ 1 сел. 3 1 3 2 13012 52 4 13 0 27654 400 69,14 15 1301 1301206 СВ 1 сел. 3 1 3 2 13012 52 6 14 0 27654 400 69,14 16 1301 1301242 СВ 1 сел. 3 1 3 2 13012 52 42 14 1 27654 400 69,14 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. îáðàòíûõ âåðîÿòíîñòè âûáîðà, íà êàæäîé ñòàäèè èëè ýòàïå è èõ âçàèìíîãî óìíîæåíèÿ. Äîïóñòèì, íà ïåðâîé ñòàäèè ôîð- ìèðîâàíèÿ äâóõñòàäèéíîé êëàñòåðíîé âûáîðêè èç ïîïóëÿöèè ðàçìåðîì N1 = 100 øêîë áûëà èçâëå÷åíà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ðàçìåðîì n1 = 10 øêîë, à íà âòîðîé ñòàäèè èç êàæäîé ТАБЛИЦА 14.1 Стратифицированная простая случайная выборка с равным распределением между стратами Страта Размер Размер Выборочная доля/ популяции выборки вероятность включения Городская N1 = 400 n1 = 100 π1= 1/4 Сельская N2= 600 n2 = 100 π2= 1/6 Всего: N = 1000 n = 200 Источник: скомпилировано автором. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 279 øêîëû (êëàñòåðà) áûëà èçâëå÷åíà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ó÷àùèõñÿ ðàçìåðîì n2 = 30, ïðè÷åì ÷èñëî ýëåìåíòîâ â êàæäîì êëàñòåðå ñîñòàâèëî N2 = 60 ó÷àùèõñÿ.  ýòîì ñëó÷àå âåðîÿòíîñòü âûáîðà íà ïåðâîé ñòàäèè ðàâíà: , à âåðîÿòíîñòü âûáîðà íà âòîðîé ñòàäèè: . Таким образом, весовой коэффициент для каждого отобранного учащегося будет: . В трехстадийном дизайне формирования выборки, использо- ванном при проведении исследования в Сенцте (школы, классы и учащиеся, выбранные как не давшие ответы на тест), где вероят- ность выбора учащегося i на k-й стадии представлена величиной πki, весовой коэффициент для этого учащегося будет: Íåîáõîäèìî îòìåòèòü, ÷òî â âûáîðêó Ñåíòöà, êàê ïëàíèðî- âàëîñü èçíà÷àëüíî, áûëè âêëþ÷åíû âñå ó÷àùèåñÿ èç îòîáðàí- íûõ êëàññîâ, ïîýòîìó âåñ_ó÷àùåãîñÿ = 1.  ñâÿçè ñ ýòèì ìîæåò ïîêàçàòüñÿ, ÷òî äèçàéí âêëþ÷àåò òîëüêî äâå ñòàäèè. Îäíàêî âàæíîñòü òðåòüåé ñòàäèè ñòàíåò î÷åâèäíîé ïîçæå, êîãäà âû- ÿñíèòñÿ, ÷òî â íàöèîíàëüíîé îöåíêå íà ñàìîì äåëå ó÷àñòâîâàëè íå âñå îòîáðàííûå ó÷àùèåñÿ.  ýòîì ñëó÷àå âåñ òðåòüåé ñòàäèè 280 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïîäëåæèò êîððåêöèè ñ ó÷åòîì ó÷àùèõñÿ, íå îòâåòèâøèõ íà âñå çàäàíèÿ òåñòà (ñì. ñëåäóþùèé ðàçäåë).  çàäàíèè 14.2 ðàññìàòðèâàåòñÿ ìåòîä îïðåäåëåíèÿ âåñî- âîãî êîýôôèöèåíòà â âûáîðêå ñ âåðîÿòíîñòÿìè, ïðîïîðöèî- íàëüíûìè ðàçìåðó (ÂÏÐ).  çàäàíèÿõ 14.3 è 14.4 ïîêàçàíî, êàê ñóììèðîâàòü ðåçóëüòàòû òåñòèðîâàíèÿ. Задание 14.2 Высокий коэффициент в выборке школ и классов, сформированной по методу ВПР В соответствии с двухстадийным дизайном в каждую страту было включено по нескольку школ с вероятностью, пропорциональной мере их размера (МР), поэтому каждая отобранная школа имеет собственную вероятность включения в выборку. Чтобы рассчитать эту вероятность, вам потребуются три величины: nh(число школ, включенных в страту h); zhi (размер школы i из страты h); и Zh (общая мера размера (МРобщ) страты h). Вероятность включения каждой школы составляет: . Предположим, что общее число учащихся из провинции 1 составляет Z1 = 5565, а размер выборки по этой провинции составляет n1 = 24. Если МР школы №1101 составляет z1,1101 = 89 (см. записи 1 и 2 на рисунке к заданию 14.1.А), вероятность выбора этой школы: Далее из списка подходящих классов было извлечено по одному классу из каждой отобранной школы c равной вероятностью выбора; если школа i из страты h включает Mhi классов, то вероятность ее выбора на второй стадии составляет: . Использование команды Complex Samples (Комплексные выборки) програм- мы SPSS для формирования выборок позволяет определить как вероятность выбора, так и весовые коэффициенты (обозначенные в SPSS как sample- weights: весовые коэффициенты). Так как в данном случае были сформи- рованы две вложенные выборки, общий весовой коэффициент по школам и классам должен быть рассчитан путем умножения двух компонентов. (см. окончание) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 281 Задание 14.2 (окончание) Откройте файл, используя следующие команды: File – Open – Data – Lookin (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_КЛАССОВ.SAV. Открыть Выберите команды Transform – Compute Variable (Трансформировать – Рассчитать переменную). Введите в поле Numeric expression (Числовое значение) команду Вес1*Вес2. Нажмите ОК. Чтобы изменить формат переменной весовой коэффициент, переключите экран в режим Variable View (Просмотр переменных) нажатием на значок в левой нижней части экрана и убедитесь, что формат предусматривает два или три десятичных знака после запятой. Верните экран в режим Data View (Просмотр данных) и сохраните файл ВЫБОРКА_КЛАССОВ. Данные из файла ВЫБОРКА_КЛАССОВ, включая весовой коэффициент в формате, предусматривающем два десятичных знака, представлены на рисунке к за- данию 14.2.А. Вы можете сохранить файл ВЫБОРКА_КЛАССОВ в папке …\МОИРЕШВЫБ\ для дальнейшей работы. Рисунок к заданию 14.2.А Данные из файла выборки классов ВЫБОРКА_КЛАССОВ.SAV [НаборДанных3] - Редактор статистических данных PASW Файл Редактировать Просмотр Данные Измене- Анализ Диаграммы Параметры Модули Окно Помощь ние 3: провинция 1 Вид: 17 и 17 переменных РазмерВыборки1 РазмерВыборки2 Размер_школы РазмерКласса РазмерПопу- РазмерПопу- ВесДизайна Колклассов Провинция Плотность РАСПРЕД IDшколы IDкласса ляции1 ляции2 Регион Школа Город Вес1 Вес2 1 1101 СВ 1 сельск 1 1 2 89 24 47 24 2,61 11011 41 2 1 2,00 5,21 2 1103 СВ 1 сел. 1 3 4 221 24 47 24 1,05 11032 52 4 1 4,00 4,20 3 1104 СВ 1 сел. 1 4 4 214 24 47 24 1,08 11041 56 4 1 4,00 4,33 4 1202 СВ 1 сел. 2 2 3 153 24 47 24 1,52 12023 52 3 1 3,00 4,55 5 1203 СВ 1 сел. 2 3 3 146 24 47 24 1,59 12033 54 3 1 3,00 4,76 6 1301 СВ 1 сел. 3 1 3 143 24 47 24 1,62 13011 49 3 1 3,00 4,86 7 1403 СВ 1 город. 4 3 4 144 24 47 24 1,61 14033 35 4 1 4,00 6,44 8 1404 СВ 1 город. 4 4 4 130 24 47 24 1,78 14043 36 4 1 4,00 7,13 9 1407 СВ 1 город. 4 7 4 146 24 47 24 1,59 14072 31 4 1 4,00 6,35 10 1409 СВ 1 город. 4 9 3 107 24 47 24 2,17 14092 27 3 1 3,00 6,50 11 1411 СВ 1 город. 4 11 3 112 24 47 24 2,07 14111 37 3 1 3,00 6,21 12 1413 СВ 1 город. 4 13 4 152 24 47 24 1,53 14132 37 4 1 4,00 6,10 13 1415 СВ 1 город. 4 15 4 142 24 47 24 1,63 14154 30 4 1 4,00 6,53 14 1417 СВ 1 город. 4 17 4 155 24 47 24 1,50 14171 43 4 1 4,00 5,98 15 1502 СВ 1 город. 5 2 3 113 24 47 24 2,05 15023 26 3 1 3,00 6,16 16 1504 СВ 1 город. 5 4 3 84 24 47 24 2,76 15042 26 3 1 3,00 8,28 17 1506 СВ 1 город. 5 6 4 165 24 47 24 1,41 15063 43 4 1 4,00 5,62 282 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.3 Суммирование результатов тестирования в простой случайной выборке из 400 учащихся Вымышленные результаты тестирования всех учащихся 8-х классов пред- ставлены в файле …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ОТВЕТЫ. (В реальной жизни их вводят после предъявления тестов и чистки данных, а иногда – после определения начальных весовых коэффициентов.) На следующем шаге вы приводите файл с данными по 400 отобранным учащимся в соответствие с файлом с результатами тестирования этих учащихся. Опять же вы должны упорядочить и объединить эти файлы. 1. Откройте и упорядочите файл ОТВЕТЫ, используя следующие команды: File – Open – Data – Lookin (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ОТВЕТЫ.SAV. Открыть Выберите команды Data – Sortcases (Данные – Сортировать) и пере- несите переменную IDучащ в поле Sort by (Сортировать по). Нажмите ОК. 2. Откройте и упорядочите файл с простой случайной выборкой учащихся, выполнив те же процедуры: File – Open – Data – Look in (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ПСВ УЧАЩИХСЯ.SAV. Открыть Выберите команды Data – Sortcases (Данные – Сортировать) и перене- сите переменную IDучащ в поле Sort by (Сортировать по). Нажмите ОК. 3. Объедините ответы и выборку учащихся. Удалите некоторые лишние переменные и сохраните только записи, связанные с выборкой. (В реальной жизни эти действия могут осуществляться на этапе сбора и ввода данных.) Выведите на экран файл ОТВЕТЫ. Выберите команды Data – Merge files – Add variables (Данные – Объединить файлы – Ввести переменные). В окне Open dataset (Открыть набор данных) выберите файл ПСВ УЧА- ЩИХСЯ и нажмите Continue (Далее). Щелкните по значку Match cases on key variables… (Согласовать по ключевым переменным…) и перенесите переменную IDучащ из поля Excluded variables (Исключенные перемен- ные) в поле Key variables (Ключевые переменные). Щелкните по значку Non-active data seti s keyed table(Неактивный набор данных является включенной таблицей). Теперь нажмите ОК и снова нажмите ОК. Теперь переменные РазмерПопуляции, РазмерВыборки и ВесВыбор- ки отображаются как переменные набора данных ОТВЕТЫ. Большинство записей имеет пустые ячейки. Сохраните записи только по 400 учащимся выборки, сформированной методом ПСВ, а не по всем учащимся. (см. окончание) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 283 Задание 14.3 (окончание) Используйте следующие команды: Data – Select Cases – Use filter variable (Данные – Выбрать – Использовать фильтр переменных). Переместите переменную РазмерПопуляции в поле Use filter variable (Использовать фильтр переменных). Щелкните по значку Copy selected cases… (Копировать выбранные записи…). В поле Data set name (Имя набора данных) наберите ОтветыПСВ и нажмите ОК. Закройте файл ОТВЕТЫ, не сохраняя его. Выведите на экран файл Отве- тыПСВ и сохраните его как …\МОИРЕШВЫБ\ОтветыПСВ.SAV. На рисунке к заданию 14.3.А представлен сохраненный файл с данными по трем учащимся, включая фрагмент результатов тестирования, готовых к взвешиванию и оцениванию, по выборке, включающей 400 учащихся. Пере- менные могут отображаться на вашем экране в другом порядке. Обратите внимание на переменную Статус, указывающую на статус учащегося в мо- мент тестирования. Прокрутите файл вниз и заметьте для себя, что некоторые учащиеся не находились в школе в день тестирования, а некоторые выбыли из школы (или перешли в другую школу) после того, как список учащихся школы был составлен. Прогулы, отчисления и переходы в другие школы являются типичными проблемами исследований по национальной оценке. Рисунок к заданию 14.3.А Фрагмент результатов тестирования учащихся, включенных в выборку ОтветыПСВ.SAV [НаборДанных41] - Редактор статистических данных PASW Редактировать Просмотр Данные Из- Анализ Диаграм- Параметры Мо- Окно Помощь Файл мене- мы дули ние 14: класс Вид: перемен- 2 ная 23из Провинция Плотность Учащийся IDшколы Колучащ Возраст классов IDучащ Регион Кол-во Школа Матем Соцэк Класс Город Геогр Пол 1 1101 1101103 СВ 1 сел. 1 1 2 1 41 3 13 1 2 106 221 2 1101 1101203 СВ 1 сел. 1 1 2 2 48 3 15 1 3 108 228 3 1103 1103218 СВ 1 сел. 1 3 4 2 52 18 13 1 1 103 216 продолжение Гражд- Язык Статус iDкласса Размер- РазмерВы- ВесВы- право Популя- борки борки ции 1 58 195 участ- 11011 27654 400 69,14 ник 2 134 214 участ- 11012 27654 400 69,14 ник 3 131 212 участ- 11032 27654 400 69,14 ник Источник: пример составлен автором в программе SPSS. 284 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.4 Суммирование результатов тестирования для дизайна выборки по методу ВПР Процедура суммирования результатов тестирования для дизайна ВПР подобна процедуре объединения результатов тестирования для метода ПСВ из 400 учащихся. Но в данном случае особую важность представляет последовательность формирования выборки: сначала были извлечены школы, потом – классы, а затем – учащиеся. Это задание имеет отношение к действиям по сбору данных при реальном проведении национальной оценки. Сначала вы должны открыть файл со всеми ответами, содержащий данные по 27 654 учащимся 8-х классов. Затем эти ответы необходимо со- гласовать с данными по учащимся (включенным в выборку) из отобранных классов; согласованные записи должны быть сохранены. 1. Откройте и упорядочите файл ОТВЕТЫ с помощью следующих команд: File – Open – Data – Lookin (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\ОСНОВНЫЕ ФАЙЛЫ\ОТВЕТЫ.SAV. Открыть Выберите команды Data – Sortcases (Данные – Сортировать) и перене- сите переменную IDучащ в поле Sort by (Сортировать по). Нажмите ОК. 2. Откройте и упорядочите файл с выборкой из 120 классов, используя следующие команды: File – Open – Data – Look in (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ВЫБОРКА_КЛАССОВ.SAV. Открыть Выберите команды Data – Sortcases (Данные – Сортировать) и перене- сите переменные IDшколы и IDкласса в поле Sort by (Сортировать по). Нажмите ОК. 3. Объедините ответы и выборку классов. Удалите лишние переменные и сохраните только записи по выборке. Выведите на экран файл ОТВЕТЫ. Выберите команды Data – Merge files – Add variables (Данные – Объединить файлы – Ввести переменные). В окне Open data set (Открыть набор данных) выберите файл ВЫБОР- КА_КЛАССОВ и нажмите Continue (Далее). Щелкните по значку Match cases on key variables…(Согласовать по ключевым переменным…). Перенесите переменные IDшколы и IDкласса из поля Excluded variables (Исключенные переменные) в поле Key variables (Ключевые перемен- ные). Щелкните по значку Non-active data seti s keyed table (Неактивный (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 285 Задание 14.4 (продолжение) набор данных является включенной таблицей). Нажмите ОК и снова нажмите ОК. Теперь переменные по размеру популяции, размеру выборки и весам ото- бражаются в файле с ответами. Сохраните записи по выборке с помощью команд Data – Select Cases (Данные – Выбрать записи). Переместите переменную Весовой коэффициент в поле Use filter variable (Использовать фильтр переменных). Щелкните по значку Copy selected cases… (Копировать выбранные записи…), введите в окне Data set name (Имя набора данных) имя ОтветыВПР и нажмите ОК. Выведите на экран набор данных ОтветыВПР и щелкните по значку Variable View (Просмотр переменных). Следующие ниже переменные не нужны и могут быть удалены: колклассов, размер_класса, размер_школы, распред. Сохраните файл под именем …\МОИРЕШВЫБ\ОтветыВПР.SAV. На рисунке к заданию 14.4.А приведена выдержка из результатов тестиро- вания по двухстадийной простой случайной выборке методом ВПР. Рисунок к заданию 14.4.А Фрагмент результатов тестирования по двухстадийной случайной выборке ОТВЕТЫ.SAV [НаборДанных6] - Редактор статистических данных PASW Редактировать Диаграммы Параметры Изменение Просмотр Помощь Модули Данные Анализ Файл Окно 1: вес дизайна 5,21057415730337 Граждправо Провинция Плотность Учащийся IDшколы Idкласса Возраст IDучащ Регион Школа Матем Соцэк Класс Город Геогр Язык Пол 1 1101 1101101 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 1 14 1 2 103 208 111 2… 2 1101 1101102 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 2 13 0 3 104 198 101 2… 3 1101 1101103 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 3 13 1 2 106 221 58 2… 4 1101 1101104 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 4 13 0 3 92 207 98 2… 5 1101 1101105 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 5 13 0 3 98 187 108 2… 6 1101 1101106 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 6 13 0 1 105 188 105 2… 7 1101 1101107 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 7 14 0 3 86 203 105 2… 8 1101 1101108 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 8 14 0 1 108 205 124 2… 9 1101 1101109 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 9 13 0 3 77 213 110 2… 10 1101 1101110 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 10 15 1 1 81 200 88 2… 11 1101 1101111 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 11 14 1 1 97 215 101 2… 12 1101 1101112 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 12 13 1 2 100 219 59 2… (см. окончание) 286 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.4 (окончание) 13 1101 1101113 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 13 13 0 3 110 193 93 2… 14 1101 1101114 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 14 15 1 2 112 207 66 2… 15 1101 1101115 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 15 15 1 1 95 220 117 2… 16 1101 1101116 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 16 13 0 3 115 195 112 2… продолжение ОТВЕТЫ.SAV [НаборДанных6] - Редактор статистических данных PASW Диаграм- Редакти- Помощь Параме- Измене- Модули Данные Анализ ровать смотр Файл Окно Про- тры ние мы 1: вес дизайна 5,21057415730337 ВесДизайна РазмерВы- РазмерВы- РазмерПо- РазмерПо- пуляции1 пуляции2 борки1 борки2 Статус Вес1 Вес2 1 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 2 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 3 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 4 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 5 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 6 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 7 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 8 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 9 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 10 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 11 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 12 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 13 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 14 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 15 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 16 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Закройте все открытые файлы данных, не сохраняя их. ПОДБОР ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ ДЛЯ ПРОПУСКОВ В ОТВЕТАХ Íà ðåçóëüòàòàõ ëþáûõ èññëåäîâàíèé íåãàòèâíî ñêàçûâàåòñÿ îòñóòñòâèå îòâåòîâ, êîòîðîå âîçíèêàåò â ñëó÷àÿõ, êîãäà âñÿ èëè íåêîòîðàÿ èíôîðìàöèÿ, çàïðàøèâàåìàÿ ïî ýëåìåíòàì âûáîðêè, ïî òåì èëè èíûì ïðè÷èíàì îêàçûâàåòñÿ íåäîñòóï- íîé. Ñèòóàöèÿ ñ îòñóòñòâèåì îòâåòîâ ìîæåò âîçíèêíóòü, êîãäà øêîëà èëè ó÷àùèåñÿ îòêàçûâàþòñÿ ó÷àñòâîâàòü â òåñòèðîâà- ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 287 íèè, åñëè øêîëà íå ìîæåò áûòü óñòàíîâëåíà, åñëè ó÷àùèåñÿ îòñóòñòâóþò èëè åñëè ïîëó÷åííàÿ èíôîðìàöèÿ íåïðèãîäíà äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ. Ïðîñòåéøèé ñïîñîá ðåøèòü ýòó ñèòóàöèþ, ñâÿçàííóþ ñ îòñóòñòâèåì îòâåòîâ, çàêëþ÷àåòñÿ â åå èãíîðèðî- âàíèè. Îäíàêî îòñóòñòâèå êîìïåíñèðóþùèõ ìåð ïî ýëåìåíòàì âûáîðêè, äëÿ êîòîðûõ íå áûëà ïîëó÷åíà èíôîðìàöèÿ, ïðè- âîäèò ê ñèñòåìàòè÷åñêèì îøèáêàì îöåíèâàíèÿ. Ê ïðèìåðó, ýòî ìîæåò ïðèâåñòè ê çàâûøåííîé èëè çàíèæåííîé îöåíêå ñðåäíåãî óðîâíÿ äîñòèæåíèé ó÷àùèõñÿ, ðàçìåðó íàöèîíàëüíîé ïîïóëÿöèè ó÷àùèõñÿ, ÷èñëÿùèõñÿ â øêîëàõ, èëè ÷èñëåííîñòè ïðåïîäàâàòåëüñêîãî ñîñòàâà. Ñàìûé ðàñïðîñòðàíåííûé ñïîñîá ðàáîòû ñ îáùåé ñîâî- êóïíîñòüþ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ çàêëþ÷àåòñÿ â êîððåêöèè âåñîâûõ êîýôôèöèåíòîâ, â ïðåäïîëîæåíèè î òîì, ÷òî îáùàÿ ñîâîêóïíîñòü ýëåìåíòîâ âêëþ÷àåò â ñåáÿ êàê ýëåìåíòû ñ îò- âåòàìè, òàê è ýëåìåíòû áåç îòâåòîâ. Ýòà êîððåêöèÿ ÿâëÿåòñÿ îáîñíîâàííîé, åñëè ïðèçíàòü, ÷òî ñ òî÷êè çðåíèÿ èçìåðåííûõ õàðàêòåðèñòèê ýëåìåíòû ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè ïîäîáíû ðåñïîíäåíòàì.  ýòîì ñëó÷àå âåñîâûå êîýôôèöèåíòû äëÿ ýëå- ìåíòîâ ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè ïåðåðàñïðåäåëÿþòñÿ ìåæäó ýëåìåíòàì âûáîðêè, äëÿ êîòîðûõ åñòü îòâåòû íà òåñòû. Ýòîò øàã ÷àñòî îñóùåñòâëÿåòñÿ ïóòåì èñïîëüçîâàíèÿ êîððåêòèðóþ- ùåãî êîýôôèöèåíòà íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ. ×òîáû îïðåäåëèòü âåñîâûå êîýôôèöèåíòû, ñêîððåêòèðîâàííûå íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ, çíà÷åíèå ýòîãî êîýôôèöèåíòà óìíîæàþò íà âåñîâîé êîýôôèöèåíò, êàê ïîêàçàíî â ïðèâåäåííîì íèæå ïðèìåðå. Êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ îáû÷íî îïðåäåëÿåòñÿ ïóòåì äåëåíèÿ ñóììû âûáîðî÷íûõ âåñîâ íà÷àëüíîé âûáîðêè íà ñóììó âåñîâ ýëåìåíòîâ âûáîðêè, äàâøèõ îòâåòû. Êîìàíäà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè äîëæíà ïîëó÷èòü êîí- ñóëüòàöèþ ó ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ïðîâåäåíèå òåñòèðîâàíèÿ, è îïðåäåëèòü ÷èñëî ýëåìåíòîâ ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè â êàæäîé øêîëå. Äàííûå ïî îòñóòñòâèþ îòâåòîâ äîëæíû ñîäåð- 288 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ æàòüñÿ â òàêèõ çàïèñÿõ, êàê ôîðìà íàáëþäåíèÿ çà ó÷àùèìèñÿ (ñì. äîïîëíèòåëüíûé ìàòåðèàë 4.1). Êîìàíäà ïî ôîðìèðîâà- íèþ âûáîðêè ìîæåò èñïîëüçîâàòü ýòó èíôîðìàöèþ, ÷òîáû îïðåäåëèòü âåëè÷èíó ñîîòâåòñòâóþùèõ êîððåêòèðóþùèõ êîýôôèöèåíòîâ. Ïðåäïîëîæèì, èç êëàññà ðàçìåðîì N = 40 ó÷àùèõñÿ áûëà èçâëå÷åíà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ðàçìåðîì n = 20 ó÷à- ùèõñÿ. ×èñëî ýëåìåíòîâ âûáîðêè, äàâøèõ îòâåòû, îáîçíà÷åíî ñèìâîëîì nr.  íà÷àëüíîé öåëåâîé âûáîðêå, âêëþ÷àþùåé 20 ó÷àùèõñÿ, òîëüêî nr = 16 ó÷àùèõñÿ çàïîëíèëè òåñòû. ×òîáû îïðåäåëèòü âåñîâîé êîýôôèöèåíò è êîððåêòèðóþùèå âåñà äëÿ ýëåìåíòîâ ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè, ñëåäóåò âûïîëíèòü ñëåäóþùèå øàãè. Âî-ïåðâûõ, âû÷èñëèòü âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ ýëåìåíòà â âûáîðêó äëÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè: . Òàêèì îáðàçîì, âåñîâîé êîýôôèöèåíò êàæäîãî ýëåìåíòà âûáîðêè áóäåò wd = 2. Âî-âòîðûõ, âû÷èñëèòü êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ. Òàê êàê òîëüêî nr = 16 ó÷àùèõñÿ èç îòîáðàííûõ n = 20 ó÷àùèõñÿ ïðåäîñòàâèëè âñþ íåîáõîäèìóþ èíôîðìàöèþ, îêîí÷àòåëüíûé ðàçìåð âûáîðêè ñîñòàâèë 16 ýëå- ìåíòîâ. Åñëè ïðèçíàòü, ÷òî ýëåìåíòû âûáîðêè ìîãóò âêëþ÷àòü òåõ, êòî äàë îòâåòû, òàê è òåõ, êòî íå äàë îòâåòû, êîððåêòèðóþ- ùèé êîýôôèöèåíò áóäåò: . È â-òðåòüèõ, ñëåäóåò îïðåäåëèòü âåñ, ñêîððåêòèðîâàííûé äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ. Âåñîâîé êîýôôèöèåíò, ñêîððåê- òèðîâàííûé ñ ó÷åòîì îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ, èëè wnr, âû÷èñëÿåòñÿ ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 289 ïóòåì óìíîæåíèÿ çíà÷åíèÿ âåñîâîãî êîýôôèöèåíòà íà êîððåê- òèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ: Òåïåðü êàæäûé ýëåìåíò âûáîðêè ïðåäñòàâëåí 2,5 ó÷àùè- ìèñÿ â íàöèîíàëüíîé îöåíêå (ïî ñðàâíåíèþ ñ 2,0 ó÷àùèìèñÿ, êîòîðûå ñëåäîâàëî áû îòîáðàòü, åñëè âñå ó÷àùèåñÿ äàëè îò- âåòû). Èòàê, êàæäîìó ýëåìåíòó â ôàéëå äàííûõ äîëæåí áûòü ïðèñâîåí îêîí÷àòåëüíûé âåñ 2,5. Çàäàíèå 14.5 âêëþ÷åíî â ìàòåðèàë äàííîé êíèãè â öåëÿõ îáó÷åíèÿ.  ýòîì ïðèìåðå ïðåäñòàâëåí ñïîñîá ðåøåíèÿ ïðîá- ëåìû îïðåäåëåíèÿ âåñîâ ó÷àùèõñÿ, âêëþ÷åííûõ â âûáîðêó, íî íå ó÷àñòâîâàâøèõ â íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Åñëè èñõîäèòü èç òîãî, ÷òî âñå ýëåìåíòû ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïîäîáíû äðóã äðóãó ñ òî÷êè çðåíèÿ õàðàêòåðèñòèê, èçìåðåííûõ â õîäå ïðîâåäåíèÿ îöåíêè, êî âñåì ãðóïïàì ó÷àñòíèêîâ èññëåäîâàíèÿ ìîæåò áûòü ïðèìå- íåí îäèí è òîò æå êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóò- ñòâóþùèõ îòâåòîâ. Îäíàêî ÷àñòî ñóùåñòâóþò âåñêèå îñíîâàíèÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû ïðèçíàòü, ÷òî ïîäãðóïïû îòëè÷àþòñÿ äðóã îò äðóãà ïî âîçìîæíîñòÿì ïðåäîñòàâëåíèÿ îòâåòîâ è ïî ñâîèì õàðàêòåðèñòèêàì. Ê ïðèìåðó, ó÷àùèåñÿ ñåëüñêèõ øêîë ìîãóò íå ïðèñóòñòâîâàòü â øêîëàõ ÷àùå, ÷åì ó÷àùèåñÿ ãîðîäñêèõ øêîë, èëè ïðîöåíò ó÷àñòíèêîâ èññëåäîâàíèÿ äëÿ ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê ìîæåò ðàçëè÷àòüñÿ. Ïðèìåíåíèå îäíîãî è òîãî æå êîððåêòèðóþùåãî êîýôôèöèåíòà êî âñåì ýëåìåíòàì âûáîðêè ìîæåò ïðèâåñòè ê âîçíèêíîâåíèþ ñèñòåìàòè÷åñêîé îøèáêè ðåçóëüòàòîâ.  ïîäîáíûõ ñëó÷àÿõ ê êàæäîé ñòðàòå äîëæíà áûòü ïðèìåíåíà îòäåëüíàÿ êîððåêöèÿ äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ.  ïðèâåäåííîì íèæå ïðèìåðå ðàññìàòðèâàåòñÿ ñèòóàöèÿ, êîãäà ïðîöåíò îòâåòèâøèõ ñðåäè ñåëüñêèõ è ãîðîäñêèõ ó÷à- ùèõñÿ (ê ïðèìåðó, ïðè ïðåäúÿâëåíèè òåñòà ïî ìàòåìàòèêå) çíà÷èòåëüíî ðàçëè÷àåòñÿ; ýòî ñîçäàåò íåîáõîäèìîñòü â ïðî- 290 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.5 Коррекция весов на отсутствие ответов в простой случайной выборке из 400 учащихся Некоторые учащиеся выборки из 400 объектов, извлеченные из фрейма в со- ответствии с дизайном, не были протестированы. Команда по формированию выборки должна принять во внимание отсутствие ответов. Она должна рас- смотреть два различных вида учащихся, не участвовавших в тестировании. Во-первых, некоторые учащиеся не могут принять участие в тестировании в связи с тем, что они покинули класс (или школу) навсегда. В файлах дан- ных им будет присвоен статус «Выбыл» или «Больше не обучается в школе». В данном случае некоторые исследователи могут настаивать на том, чтобы оставить их во фрейме, не меняя весов, но присвоив им результат тестиро- вания 0. Это может рассматриваться как еще более серьезное упущение, чем использование устаревшего фрейма. В результате учащиеся, которые относились к популяции в момент создания фрейма, на момент оценивания уже не являлись членами популяции, которая на самом деле должна была быть оценена. Однако распространенной практикой является установление нулевого веса для выбывших учащихся с последующим удалением их из базы данных. Согласно этой стратегии, учащийся просто перешел в другую школу и все еще имеет шанс участвовать в оценке или его представляет другой элемент выборки. При этом веса учащихся, участвующих в оценке, не подвергаются коррекции. Во-вторых, некоторые учащиеся могут отсутствовать временно в связи с болезнью, необходимостью оказания помощи родителям или по каким- либо другим причинам. Этих учащихся, которым был присвоен статус «Отсутствующий», можно рассматривать как действительные элементы выборки с отсутствующими ответами. Они все еще находятся в популяции и могут быть протестированы на другой день. Их можно считать случайно отсутствующими. Таким образом, для весовых коэффициентов остальных объектов выборки (включая тех, кто покинул школу навсегда, или выбывших) должна быть назначена коррекция на отсутствие ответов (так как они на- ходятся во фрейме, а в момент определения весовых коэффициентов они являлись членами популяции). Позже, когда оценки по популяции исследо- вания будут определены, элементы с отсутствующими ответами выборки (отсутствующие, выбывшие учащиеся и т.п.) будут отфильтрованы. Команда по формированию выборки должна получить от команды по сбору данных информацию о статусах участия отобранных учащихся (участвовал, отсутствовал, выбыл или любой другой статус, присваиваемый по мере необходимости) по каждой участвующей школе и учащемуся. Эта инфор- (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 291 Задание 14.5 (продолжение) мация должна быть записана и прикреплена к файлу выборки с помощью процедур, описанных ниже. Ответы учащихся и их весовые коэффициенты в ПСВ сохранены в файле …\МОИРЕШВЫБ\ОТВЕТЫПСВ. Переменная СТАТУС указывает на учащих- ся, у которых отсутствуют ответы. Переменная ОТВ создается в качестве указателя на полученные или отсутствующие ответы. Так как в ПСВ не ис- пользуется информация по школам или классам, оцениванию и сравнению с запланированным размером выборки подлежат только записи этого файла. Веса учащихся, включенных в выборку, должны быть скорректированы в со- ответствии со статусом участия, а данные по окончательным весам должны быть сохранены в файле …\МОИРЕШВЫБ\ОТВЕТЫПСВ для дальнейшего использования. 1. Откройте файл ОТВЕТЫПСВ, выполнив следующие команды: File – Open – Data – Look in (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ОТВЕТЫПСВ.SAV. Открыть 2. Создайте метку для получения ответов и подсчитайте количество записей по отвечавшим участникам. Выберите команды Transform – Recode into Different Variables… (Трансформировать – Кодировать как разные переменные…). Затем перенесите переменную СТАТУС в окно Input Vari- able (Входная переменная). В поле Output Variable Name (Имя выходной переменной) введите имя ОТВ. При желании вы можете ввести в поле Метка развернутое название. Щел- кните по значку Change (Изменить). Щелкните по значку Old and New Values (Старое и новое значение). В поле Old Value (Старое значение) щелкните по значку Value (Значение) и укажите отсутствует с учетом верхнего и нижнего регистра. В поле New Value (Новое значение) введите число 0. Нажмите Add (До- бавить). В окне Old Value (Старое значение) щелкните по значку Al other values (Все остальные значения), расположенному в нижней части экрана. В поле New Value (Новое значение) введите число 1 и нажмите Add (До- бавить). Теперь нажмите Continue (Продолжить) и ОК. Выберите в меню команды Data – Aggregate (Данные – Агрегировать). Перенесите переменную ОТВ в поле Break variable (Разбить перемен- ную). Щелкните по значку Number of cases(Число записей) под надписью Aggregated variables(Агрегированные переменные). Вместо имени N_BREAK укажите имя ДЕЙСТВВЫБ (действительная выборка). (см. продолжение) 292 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.5 (продолжение) В окне Save (Сохранить) щелкните по значку Add aggregated variables to active dataset (Добавить агрегированные переменные в активный набор данных). В окне Options (Опции) щелкните по значку Sort file be fore aggregating (Упорядочить файл до агрегирования) и нажмите ОК. Заметьте, что под заголовком ДЕЙСТВВЫБ указано число 19, а ОТВ равно 0. Это означает, что 19 членов выборки были с отсутствующими ответами в выборке из 400 учащихся. 3. Определите корректирующий коэффициент для отсутствующих отве- тов (ПКНО) и оценки весовых коэффициентов. Выберите в меню команды Transform – Compute Variable (Трансформировать – Рассчитать пере- менную). В строке Target Variable (Целевая переменная) укажите имя ПКНО. В поле Numeric expression (Числовое значение) введите формулу РазмерВыборки/ДЕЙСТВВЫБ. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include if case sat- isfies condition (Включить, если наблюдение соответствует условию). Введите в поле формулу ОТВ=1, нажмите Continue (Далее) и ОК. Снова выберите в меню команды Transform – Compute Variable (Трансфор- мировать – Рассчитать переменную). В поле Target Variable (Целевая переменная) введите имя ПКНО. В поле Numeric expression (Числовое выражение) введите число 0. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include if cases atis- fies condition (Включить, если наблюдение соответствует условию). Введите формулу ОТВ=0. Нажмите Continue (Далее), ОК и снова ОК. Снова выберите в меню команды Transform – Compute Variable (Транс- формировать – Рассчитать переменную), чтобы проверить вес оценки. В поле Target Variable (Целевая переменная) введите имя ОКОНЧ- ВЕС. В поле Numericexpression(Числовое значение) введите формулу ВесВыборки*ПКНО. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include all cases (Включить все наблюдения). Нажмите Continue (Далее). Нажмите ОК. Теперь вы видите, что окончательная оценка весового коэффициента равна 0 для отсутствующих учащихся и около 72,6 (в зависимости от числа отсут- ствующих участников выборки) – для учащихся, участвовавших в оценке, и выбывших учащихся. Если коррекция на отсутствие ответов и окончательный вес отображаются в виде целых чисел, вы можете изменить количество отображаемых деся- тичных знаков, щелкнув по кнопке Variable View (Просмотр переменной) и изменив формат. Теперь каждый респондент представляет 72,6 учащихся. (см. окончание) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 293 Задание 14.5 (окончание) Сохраните файл под именем …\МОИРЕШВЫБ\ОтвПСВокончВЕС.SAV. Позже этот файл будет использоваться для определения оценок. Закройте все открытые файлы данных, не сохраняя их. âåäåíèè îòäåëüíîé êîððåêöèè äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ ïî ýòèì íàáîðàì äàííûõ. Ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè áûëè ñôîðìèðîâàíû äâå âûáîðêè ðàçìåðîì ïî 100 ó÷àùèõñÿ, ïðåäñòàâëÿþùèõ ãîðîäñêóþ è ñåëüñêóþ ïîïóëÿöèè, îäíàêî ëèøü nr,1 = 85 ó÷àùèõñÿ ãîðîäñêîé ñòðàòû è nr,2 = 70 ó÷àùèõñÿ ñåëüñêîé ñòðàòû çàïîëíèëè òåñò ïî ìàòåìàòèêå (òàáëèöà 14.2). Äåéñòâèÿ, êîòîðûå áûëè ïðåäïðèíÿòû äëÿ îïðåäåëåíèÿ êîððåêòèðóþùèõ êîýôôèöèåíòîâ äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ, ïðèâåëè ê ñëåäóþùèì ðåçóëüòàòàì:  Âåñîâîé êîýôôèöèåíò êàæäîé ãîðîäñêîé ñòðàòû ñîñòàâèë wd,1 = 4, à âåñîâîé êîýôôèöèåíò êàæäîé ñåëüñêîé ñòðàòû ñîñòàâèë wd,2 = 6.  Êîððåêòèðóþùèå êîýôôèöèåíòû äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâå- òîâ â êàæäîé ñòðàòå áûëè ðàññ÷èòàíû ñëåäóþùèì îáðàçîì: Ñòðàòà 1 (ãîðîäñêàÿ): . Ñòðàòà 2 (ñåëüñêàÿ): . Âåñ êàæäîé ñòðàòû, ñêîððåêòèðîâàííûé íà îòñóòñòâèå îò- âåòîâ, îïðåäåëÿåìûé ïóòåì óìíîæåíèÿ âåëè÷èíû âåñîâîãî êîýôôèöèåíòà íà êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóò- ñòâóþùèõ îòâåòîâ, ñîñòàâèë: 294 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Страта 1 (городская): . Ñòðàòà 2 (ñåëüñêàÿ): . Òàêèì îáðàçîì, îêîí÷àòåëüíûé âåñ äëÿ êàæäîãî ó÷àñòíèêà â ãîðîäñêîé ñòðàòå â ôàéëå âûáîðêè ñîñòàâèë 4,706, à îêîí÷à- òåëüíûé âåñ äëÿ êàæäîãî ó÷àñòíèêà â ñåëüñêîé ñòðàòå – 8,571 (òàáë. 14.3). Èíûìè ñëîâàìè, êàæäûé ãîðîäñêîé ó÷àùèéñÿ, ó÷àñòâîâàâøèé â îöåíêå, ïðåäñòàâëÿë îêîëî 4,7 ãîðîäñêèõ ó÷àùèõñÿ, òîãäà êàê êàæäûé ñåëüñêèé ðåñïîíäåíò – îêîëî 8,6 ó÷àùèõñÿ. ТАБЛИЦА 14.2 Стратифицированная простая случайная выборка: городская и сельская популяции, размеры выборок и число ответивших Страта Размер Размер Число популяции выборки респондентов Городская N1 = 400 n1 = 100 nr,1 = 85 Сельская N2 = 600 n2 = 100 nr,2 = 70 Источник: скомпилировано автором. ТАБЛИЦА 14.3 Стратифицированная простая случайная выборка: городская и сельская популяции, размеры выборок, число ответивших и вес, скорректированный на отсутствие ответов Страта Размер Размер Число Весовой Скорректиро- популяции выборки респон- коэффици- ванный дентов ент вес Городская N1 = 400 n1 = 100 nr,1 = 85 4 4,706 Сельская N2 = 600 N2 = 100 nr,2 = 70 6 8,571 Источник: скомпилировано автором. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 295  íåêîòîðûõ ñëó÷àÿõ êîððåêöèÿ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ â êëàññàõ äîëæíà èëè ìîæåò áûòü ïðîâåäåíà ïóòåì èñïîëüçîâà- íèÿ äðóãèõ ïåðåìåííûõ, à íå òåõ, êîòîðûå áûëè óïîòðåáëåíû äëÿ ñòðàòèôèêàöèè; ê ïðèìåðó, åñëè ïðîöåíò îòâåòèâøèõ ñðåäè ìàëü÷èêîâ îáû÷íî íèæå ïðîöåíòà îòâåòèâøèõ ñðåäè äåâî÷åê, êîððåêöèÿ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ íà îñíîâàíèè óðáàíèçàöèè ìîæåò îêàçàòüñÿ íå ñòîëü ýôôåêòèâíîé, êàê êîððåêöèÿ ïî ãåíäåðíîìó ïðèçíàêó. Êîíå÷íî, òàêàÿ êîððåêöèÿ òðåáóåò òîãî, ÷òîáû ñïèñêè ó÷àùèõñÿ îòîáðàííûõ êëàññîâ ñîäåðæàëè ãåíäåð- íóþ èíôîðìàöèþ. Îáðàùåíèå çà êîíñóëüòàöèåé ê ñïåöèàëèñòó ïî àíàëèçó ñòàòèñòèêè ìîæåò áûòü ðàçóìíîé ìåðîé, òàê êàê ïîäîáíûå êîððåêöèè ìîãóò îêàçàòüñÿ áîëåå ñëîæíûìè, ÷åì êàæåòñÿ, è ìîãóò ïîâëèÿòü íà ìåòîä âû÷èñëåíèÿ ïîâòîðíûõ âåñîâ äëÿ óâåëè÷åíèÿ ðàçìåðà âûáîðêè (ñì. ãëàâó 16). Ïðè îïðåäåëåíèè êîððåêòèðóþùåãî êîýôôèöèåíòà íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ ìîæåò âûÿñíèòüñÿ, ÷òî âàæíî ïðèíÿòü âî âíèìàíèå òîò ôàêò, ÷òî íåêîòîðûå ýëåìåíòû âûáîðêè (ó÷à- ùèåñÿ) ìîãóò îêàçàòüñÿ íå âõîäÿùèìè â îáëàñòü îõâàòà (ò.å. íå ÿâëÿþùèìèñÿ ÷àñòüþ öåëåâîé ïîïóëÿöèè). Ê ïðèìåðó, ðåáåíîê ñ îãðàíè÷åííûìè ñïîñîáíîñòÿìè ê îáó÷åíèþ ìîæåò ïîñåùàòü îáû÷íûé êëàññ â ñâÿçè ñ ãîñóäàðñòâåííîé ïîëèòèêîé äåñåãðå- ãàöèè øêîë. Îäíàêî ýòîò ðåáåíîê äîëæåí áûòü èñêëþ÷åí èç ïðîãðàììû íàöèîíàëüíîé îöåíêè, òàê êàê îí ïðîõîäèò ñîêðà- ùåííóþ èëè óïðîùåííóþ ïðîãðàììó îáó÷åíèÿ è íå ÿâëÿåòñÿ ÷àñòüþ öåëåâîé ïîïóëÿöèè. Âû÷èñëåíèå êîððåêòèðóþùåãî êîýôôèöèåíòà äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ äîëæíî áûòü îñíîâà- íî íà ýëåìåíòàõ âûáîðêè, âõîäÿùèõ â îáëàñòü îõâàòà âûáîðêè, òàê êàê ýëåìåíòû, íàõîäÿùèåñÿ âíå äîïóñòèìîé îáëàñòè, êàê ïðàâèëî, ïðåäñòàâëÿþò äðóãèå ýëåìåíòû ôðåéìà.  ïðåäûäó- ùåì ïðèìåðå áûëî ïðèíÿòî, ÷òî âñå îòñóòñòâóþùèå ýëåìåíòû âûáîðêè âõîäÿò â åå îáëàñòü îõâàòà. Êîððåêöèÿ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ äîëæíà ïðîâîäèòüñÿ îòäåëüíî äëÿ ãðóïï ó÷àñòíèêîâ èññëåäîâàíèÿ, ïîäîáíûõ äðóã äðóãó, ãäå êàæäàÿ ãðóïïà ó÷àñòíèêîâ ïðåäñòàâëÿåò òàêæå òåõ, 296 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ó êîãî îòñóòñòâóþò îòâåòû â äàííîé ãðóïïå. Êîìàíäà ïî ôîðìè- ðîâàíèþ âûáîðêè äîëæíà îáðàòèòüñÿ ê ñïåöèàëèñòó ïî âûáîð- êàì çà ïîìîùüþ â èäåíòèôèêàöèè ãðóïï ó÷àñòíèêîâ, íàèáîëåå ïîäõîäÿùèõ äëÿ ñïåöèàëüíîãî îöåíèâàíèÿ  çàäàíèè 14.6 ïðåäñòàâëåí ìåòîä ðàñ÷åòà êîððåêöèè âåñîâ äëÿ âûáîðêè, ñôîðìèðîâàííîé ïî ìåòîäó ÂÏÐ Задание 14.6 Коррекция весов на отсутствие ответов в выборке ВПР При определении весовых коэффициентов для национальной оценки в Сентце, в которой был использован двухстадийный дизайн ВПР, было признано, что все отобранные школы и классы являются участниками тести- рования. На практике ситуация может оказаться совершенно иной, поэтому может возникнуть потребность в дополнительной коррекции весовых ко- эффициентов, чтобы участвующие в выборке школы учитывали школы, не предоставившие ответы на тесты. Как и в примере с ПСВ, в данном случае необходимо принять во внимание возможность отсутствия ответов среди отобранных классов. Опять же здесь необходимо провести различия между выбывшими учащимися, оставлен- ными в файле с результатами тестирования, равными нулю, и временно отсутствовавшими учащимися, считающимися как не выполнившие тесты. Веса остальных учащихся классов должны быть скорректированы по стан- дартной процедуре. Коррекция осуществляется так же, как и в случае с ПСВ, однако в данной ситуации при проведении расчетов необходимо принять во внимание классы. 1. Выясните, какие группы участников тестирования больше всего подходят для коррекции. К примеру, если предполагается, что результаты тестирова- ния или доли ответивших среди мальчиков и девочек или среди учащихся городских и сельских школ существенно различаются, при проведении кор- рекции на отсутствие ответов следует рассматривать именно эти категории. В данном случае быстрая проверка результатов показала, что эти факторы не представляют особой важности. Таким образом, коррекция на отсутствие ответов будет осуществляться в пределах каждого класса. К примеру, если в классе изначально присутствовало 42 учащихся, но один учащийся ушел из школы, а трое временно отсутствовали, то начальный вес должен быть скорректирован следующим образом: 42/(42 – 3) = 42/39 = 1,0769; для уча- (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 297 Задание 14.6 (продолжение) щегося, ушедшего из школы, должен быть сохранен первоначальный вес, принимающий во внимание других учащихся, покинувших школу. Файл …\МОИРЕШВЫБ\ОТВЕТЫВПР.SAV содержит ответы и весовые коэффициенты для двухстадийной выборки учащихся. Процесс подсчета корректирующих коэффициентов для отсутствующих ответов идентичен процессу, примененному ранее к простой случайной выборке. Ответы должны быть подсчитаны по классам и школам, поэтому инструкции, при- веденные ниже, будут отражать иерархию выборки. При отсутствии какой- либо информации, указывающей на то, что отсутствие ответов совершенно однородно по всей популяции, корректировки рекомендуется проводить на местном, а не на общем уровне. Выполните перечисленные ниже шаги, чтобы: а) открыть нужный файл с от- ветами; б) определить размер выборки на последней стадии формирования выборки (размер класса), а также число участников тестирования; в) вычис- лить корректирующий коэффициент для отсутствующих ответов на уровне классов, а также окончательные веса. 1. Откройте файл ОтветыВПР, используя следующие команды: File – Open – Data – Lookin (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ОТВЕТЫПСВ.SAV. Открыть 2. Создайте метку для получения ответов и определите количество запи- сей участникова. Для этого выберите команды: Transform – Recode into Different Variables… (Трансформировать – Кодировать как разные переменные…). Перенесите переменную СТАТУС в поле Input Variable (Входная переменная). В поле Output Variable Name (Имя выходной переменной) укажите имя ОТВ. При желании вы можете ввести метку. Щелкните по значку Change (Изме- нить). Щелкните по значку Old Value (Старое значение), затем – по значку Value (Значение) и наберите отсутствует с учетом верхнего и нижнего регистра. В поле New Value (Новое значение) введите число 0. Щелкните по значку Add (Добавить). В окне Old Value (Старое значение) щелкните по значку All other values (Все остальные значения), расположенному в нижней части экрана. В поле New Value (Новое значение) укажите число 1. Нажмите Add (Добавить). Нажмите Continue (Продолжить). Нажмите ОК. Выберите команды Data – Aggregate (Данные – Агрегировать). Пере- несите переменные IDшколы и IDкласса в поле Break variable (Разбить переменную). В окне Aggregated variables (Агрегированные перемен- (см. продолжение) 298 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.6 (продолжение) ные) щелкните по значку Number of cases (Количество записей). Вместо имени N_BREAK введите имя РАЗМЕР_КЛАССА. В окне Save (Сохранить) щелкните по значку Add aggregated variables to active dataset (Добавить агрегированные переменные в активный набор данных). В окне Options (Опции) щелкните по значку Sort file before aggregating (Упорядочить файл до агрегирования). Нажмите ОК. Снова выберите команды Data – Aggregate (Данные – Агрегировать). Перенесите переменную ОТВ в поле Break variable (Разбить переменную) и добавьте ее к переменным IDшколы и IDкласса, которые все еще отоб- ражаются в диалоговом окне предыдущего шага. В окне Aggregated variables (Агрегированные переменные) щелкните по значку Number of cases (Число записей). Вместо имени N_BREAK введите имя ОТВ_КЛАССА, чтобы указать на число респондентов. В окне Save (Сохранить) щелкните по значку Add aggregated variables to active dataset (Добавить агрегированные переменные в активный набор данных). В окне Options (Опции) щелкните по значку Sort file before aggregating (Упорядочить файл до агрегирования). Нажмите ОК. 3. Определите корректирующий коэффициент для отсутствующих ответов (ПКНО). Выберите команды Transform – Compute Variable (Трансфор- мировать – Рассчитать переменную). В поле Target Variable (Целевая переменная) введите имя ПКНО. В поле Numeric expression (Числовое значение) введите формулу РАЗМЕР_КЛАССА/ОТВ_КЛАССА. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include if case sat- isfies condition (Включить, если наблюдение соответствует условию). Введите формулу ОТВ = 1. Нажмите Далее. Нажмите ОК. Выберите команды Transform – Compute Variable (Трансформировать – Рассчитать переменную). В поле Target Variable (Целевая переменная) введите имя ПКНО. В поле Numeric expression (Числовое выражение) введите число 0. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include if case sat- isfies condition (Включить, если наблюдение соответствует условию). Введите формулу ОТВ=0. Нажмите Continue (Далее). Нажмите ОК. Снова нажмите ОК. 4. Определите окончательный оценочный вес. Выберите в меню команды Transform – Compute Variable (Трансформировать – Рассчитать пере- (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 299 Задание 14.6 (продолжение) менную). В поле Numeric expression (Числовое выражение) введите формулу ВесДизайна*ПКНО. Щелкните по значку If… (Если…). Щелкните по значку Include all cases (Включить все наблюдения). Нажмите Continue (Далее). Нажмите ОК. Сохраните результаты коррекции весовых коэффициентов для отсут- ствующих ответов в файле …\МОИРЕШВЫБ\ОТВ2ВПРОКОНЧВЕС для дальнейшего использования. В рисунке к заданию 14.6.А представлен фрагмент данных по выборке ВПР с коррекцией окончательных весов и окончательными весами в последних двух столбцах. Рисунок к заданию 14.6.А Фрагмент файла данных с выборкой по методу ВПР ОТВ2ВПРОКОНЧВЕС.SAV [НаборДанных1] - Редактор статистических данных PASW Просмотр Диаграм- Редакти- Помощь Параме- Измене- Модули Данные Анализ ровать Файл Окно тры ние мы 1:IDшколы 1101 IDшколы Idкласса Провин- Возраст IDучащ Гражд- Регион Школа Матем щийся Соцэк Класс Плот- Город право ность Геогр Язык Уча- Пол ция 1 1101 1101118 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 18 … 0 0 0 0 0 0 2 1101 1101101 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 1 … 1 2 103 208 111 2… 3 1101 1101102 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 2 … 0 3 104 198 101 2… 4 1101 1101103 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 3 … 1 2 106 221 58 2… 5 1101 1101104 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 4 … 0 3 92 207 98 2… 6 1101 1101105 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 5 … 0 3 98 187 108 2… 7 1101 1101106 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 6 … 0 1 105 188 105 2… 8 1101 1101107 СВ 1 сел.. 1 1 1 11011 7 … 0 3 86 203 105 2… 9 1101 1101108 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 8 … 0 1 108 205 124 2… 10 1101 1101109 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 9 … 0 3 77 213 110 2… 11 1101 1101110 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 10 … 1 1 81 200 88 2… 12 1101 1101111 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 11 … 1 1 97 215 101 2… 13 1101 1101112 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 12 … 1 2 100 219 59 2… 14 1101 1101113 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 13 … 0 3 110 193 93 2… 15 1101 1101114 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 14 … 1 2 112 207 66 2… 16 1101 1101115 СВ 1 сел. 1 1 1 11011 15 … 1 1 95 220 117 2… (см. окончание) 300 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 14.6 (окончание) окончание ОТВ2ВПРОКОНЧВЕС.SAV [НаборДанных1] - Редактор статистических данных PASW Диаграммы Параметры Редактиро- Изменение Просмотр Помощь Модули Данные Анализ Файл Окно вать 1: IDшколы 1101 Популя- Популя- Размер_ вКласса Размер- Размер- Размер- Размер- Выбор- Выбор- ВесДи- Оконч- Класса Статус ПКНО зайна ции1 ции2 Вес1 Вес2 ОТВ Вес ки1 ки2 От- 1 отсутств. 47 24 2,61 2 1 2 5,21 0 41 1 - - 2 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 3 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 4 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 5 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 6 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 7 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 8 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 9 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 10 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 11 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 12 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 13 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 14 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 15 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 16 участник 47 24 2,61 2 1 2 5,21 1,00 41 40 1,03 5,34 Источник: пример составлен автором в программе SPSS. а В данном примере был использован обновленный подсчет. Иногда между моментом создания фрейма (например, в первый месяц учебного года) и моментом заполнения теста (например, в десятый месяц учебного года) проходит некоторое время. В связи с такими факторами, как естественная миграция (поступление и отчисление учащих- ся), число учащихся может измениться. В подобных ситуациях должны использоваться свежие подсчеты. ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 301 ЭКСПОРТ И ИМПОРТ УТОЧНЕННЫХ ДАННЫХ Ïîñëåäíèé øàã ïðîöåññà ÷èñòêè äàííûõ è âçâåøèâàíèÿ çà- êëþ÷àåòñÿ â ýêñïîðòå âû÷èùåííîãî íàáîðà äàííûõ â ôîðìàò, ïðèãîäíûé äëÿ àíàëèçà. Ïðîãðàììà SPSS (Statistical Package for the Social Sciences: ñòàòèñòè÷åñêèé ïàêåò êîìïüþòåðíûõ ïðî- ãðàìì äëÿ ñîöèàëüíûõ íàóê) èìïîðòèðóåò äàííûå â ôîðìàò Access, à òàêæå â äðóãèå òåêñòîâûå ôîðìàòû. Ïðîãðàììà WesVar ñ ãîòîâíîñòüþ ïðèíèìàåò ôàéëû â ôîðìàòå Access, EpiData, EpiInfo, SAS, SPSS è Stata. ПОСТСТРАТИФИКАЦИЯ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВСПОМОГАТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОЦЕНОК ПУТЕМ КОРРЕКЦИИ ОЦЕНОЧНЫХ ВЕСОВ Ïðîèçâåäåíèå âåñîâîãî êîýôôèöèåíòà è âåëè÷èíû êîððåê- òèðóþùåãî êîýôôèöèåíòà äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíî â èññëåäîâàíèè äëÿ îïðåäåëåíèÿ îêîí÷à- òåëüíûõ âåñîâ è îöåíîê ïî æåëàåìûì õàðàêòåðèñòèêàì. Îäíàêî èíôîðìàöèÿ î ïîïóëÿöèè èññëåäîâàíèÿ èíîãäà ñîäåðæèòñÿ â äðóãèõ èñòî÷íèêàõ (íàïðèìåð, â ïîñëåäíèõ ñòàòèñòè÷åñêèõ äàííûõ î ïîñòóïëåíèè ó÷àùèõñÿ â øêîëû). Ýòà èíôîðìàöèÿ òàêæå ìîæåò áûòü âêëþ÷åíà â ïðîöåäóðó âçâåøèâàíèÿ. Ñóùåñòâóþò äâå îñíîâíûå ïðè÷èíû äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â îöåíêå âñïîìîãàòåëüíûõ äàííûõ. Âî-ïåðâûõ, â èññëåäîâàíèè ÷àñòî ïðåäñòàâëÿåò îñîáóþ âàæíîñòü íàëè÷èå ñîîòâåòñòâèÿ ïðèáëèæåííûõ îöåíîê èçâåñòíûì ñîâîêóïíûì îöåíêàì ïî âñåé ïîïóëÿöèè. Ê ïðèìåðó, ìîæåò îêàçàòüñÿ æåëàòåëüíûì, ÷òîáû îöåíèâàåìîå ÷èñëî ó÷àùèõñÿ ìóæñêîãî è æåíñêîãî ïîëà ñîîòâåòñòâîâàëî îôèöèàëüíûì äàííûì ïî ÷èñëó ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê, çà÷èñëåííûõ â øêîëû. Âî-âòîðûõ, òî÷íîñòü îöåíîê ìîæåò áûòü ïîâûøåíà çà ñ÷åò ïîñòñòðàòèôèêàöèè. Çäåñü ñòîèò âñïîìíèòü, ÷òî ñòàòèñòèêà ñ íåáîëüøîé âûáîðî÷íîé äèñïåðñèåé (ìåðîé îøèáêè âû- 302 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ áîðêè) ñ÷èòàåòñÿ òî÷íîé. Âñïîìîãàòåëüíàÿ èíôîðìàöèÿ ïî âñåì ýëåìåíòàì ôðåéìà äîëæíà áûòü äîñòóïíà óæå íà ýòàïå ðàçðàáîòêè äèçàéíà âûáîðêè. Îäíàêî íà ýòàïå ôîðìèðîâàíèÿ îöåíîê âñïîìîãàòåëüíûå äàííûå ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû äëÿ ïîâûøåíèÿ òî÷íîñòè îöåíîê, åñëè ïðè îöåíèâàíèè áûëè ñîáðàíû çíà÷åíèÿ âñïîìîãàòåëüíûõ ïåðåìåííûõ ïî èññëåäóå- ìûì ýëåìåíòàì, à ñîâîêóïíûå îöåíêè èëè îöåíêè ïîïóëÿöèè ïî ýòèì âñïîìîãàòåëüíûì ïåðåìåííûì ñîäåðæàòñÿ â äðóãèõ äîñòîâåðíûõ èñòî÷íèêàõ. Âñïîìîãàòåëüíàÿ èíôîðìàöèÿ òàêæå ìîæåò áûòü èñïîëüçî- âàíà äëÿ äàëüíåéøåé êîððåêöèè äëÿ ðàçëè÷íûõ äîëåé ó÷àñòíè- êîâ ñ îòñóòñòâóþùèìè îòâåòàìè â ïîäãðóïïàõ ïîïóëÿöèè. Îíà òàêæå ìîæåò îêàçàòüñÿ ïîëåçíîé äëÿ êîððåêöèè íåàäåêâàòíî- ñòè îõâàòà ïîïóëÿöèè, â ñâÿçè ñ êîòîðîé ïîïóëÿöèÿ èññëåäîâà- íèÿ ìîæåò îòëè÷àòüñÿ îò öåëåâîé ïîïóëÿöèè. Äëÿ ýôôåêòèâíîãî èñïîëüçîâàíèÿ âñïîìîãàòåëüíûõ äàííûõ íà ýòàïå îöåíèâàíèÿ äîëæíû áûòü ñîáëþäåíû òðè îñíîâíûõ òðåáîâàíèÿ:  âñïîìîãàòåëüíûå äàííûå äîëæíû âûñîêî êîððåëèðîâàòü ñ ïåðåìåííûìè èññëåäîâàíèÿ;  âíåøíèå èñòî÷íèêè èíôîðìàöèè ïî ïîïóëÿöèè äîëæíû áûòü òî÷íûìè;  âñïîìîãàòåëüíàÿ èíôîðìàöèÿ äîëæíà áûòü ñîáðàíà äëÿ âñåõ ýëåìåíòîâ âûáîðêè, äàâøèõ îòâåòû, òîëüêî â ñëó÷àå, åñëè ñîâîêóïíûå îöåíêè ïî ïîïóëÿöèè èçâåñòíû. Îáû÷íî âñïîìîãàòåëüíàÿ èíôîðìàöèÿ, èñïîëüçóåìàÿ äëÿ ïîñòñòðàòèôèêàöèè (íàïðèìåð, äàííûå î ÷èñëå ó÷àùèõñÿ ðàçëè÷íîãî ïîëà è âîçðàñòà èëè îáó÷àþùèõñÿ â ïðîôèëüíûõ ìàòåìàòè÷åñêèõ èëè ëèíãâèñòè÷åñêèõ êëàññàõ), ñîäåðæèòñÿ â îôèöèàëüíûõ èñòî÷íèêàõ (òàêèõ êàê: íàöèîíàëüíàÿ ïåðåïèñü íàñåëåíèÿ èëè äàííûå ìèíèñòåðñòâà îáðàçîâàíèÿ). Îäíàêî êî- ìàíäû ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè íåðåäêî ïîëó÷àþò åå ëèøü â îáùåì âèäå ïî âñåé ïîïóëÿöèè, à íå â ôîðìå èíäèâèäóàëü- íûõ çíà÷åíèé ïî êàæäîìó ÷ëåíó ïîïóëÿöèè. Ïðè ïðîâåäåíèè ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 303 ïîñòñòðàòèôèêàöèè ýòè îáùèå îöåíêè ïîäëåæàò ñðàâíåíèþ ñ ñîîòâåòñòâóþùèìè îöåíêàìè ïî âûáîðêå, à ýòî çíà÷èò, ÷òî ïî êàæäîìó èíäèâèäóóìó, âêëþ÷åííîìó â âûáîðêó, äîëæíà áûòü ñîáðàíà êîíòåêñòíàÿ èíôîðìàöèÿ â âèäå äàííûõ èç ñîîòâåò- ñòâóþùèõ ðàçäåëîâ àíêåò èëè òåñòîâûõ áóêëåòîâ. Ýôôåêòèâíîñòü îöåíîê, âûâåäåííûõ ïðè èñïîëüçîâàíèè âñïîìîãàòåëüíûõ äàííûõ, çàâèñèò îò òîãî, íàñêîëüêî õîðîøî ïåðåìåííûå èññëåäîâàíèÿ êîððåëèðîâàííû ñ äîñòóïíûìè âñïîìîãàòåëüíûìè äàííûìè. Ïðîáëåìà çàêëþ÷àåòñÿ íå òîëü- êî â íàäåæíîñòè äàííûõ, íî è â òîì, ÷òî âíåøíèé èñòî÷íèê äàííûõ äîëæåí èìåòü îòíîøåíèå ê òîé æå öåëåâîé ïîïóëÿöèè è îñíîâûâàòüñÿ íà ñîïîñòàâèìûõ ïîíÿòèÿõ, äåôèíèöèÿõ è ðå- ôåðåíòíûõ ïðîìåæóòêàõ âðåìåíè, ÷òî è èññëåäîâàíèå. Ïîñòñòðàòèôèêàöèÿ èñïîëüçóåòñÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû ñêîð- ðåêòèðîâàòü â èññëåäîâàíèè âåñîâûå êîýôôèöèåíòû ïóòåì èñïîëüçîâàíèÿ ïåðåìåííûõ, ïîäõîäÿùèõ äëÿ ñòðàòèôèêàöèè, êîòîðûå íå ìîãëè áûòü èñïîëüçîâàíû íà ýòàïå ðàçðàáîòêè äèçàéíà. Ýòî ñâÿçàíî ñ òåì, ÷òî â òîò ïåðèîä äàííûå íå áûëè äîñòóïíû, èëè ñ òåì, ÷òî íîâàÿ îáíîâëåííàÿ äîñòîâåðíàÿ èíôîðìàöèÿ äëÿ ñòðàòèôèêàöèè ïîïóëÿöèè ñòàëà äîñòóïíîé ëèøü ïîñëå ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Ïîñòñòðàòèôèêàöèÿ èñïîëüçóåòñÿ â òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà âñïîìîãàòåëüíûå äàííûå äîñòóïíû â âèäå ñ÷åòíûõ ìíîæåñòâ (íàïðèìåð, â âèäå ÷èñëà ó÷àùèõñÿ ìóæñêîãî è æåíñêîãî ïîëà, âõîäÿùèõ â ïîïóëÿöèþ). Îíà îñîáåííî ýôôåêòèâíà äëÿ óìåíüøåíèÿ âûáîðî÷íîé äèñ- ïåðñèè â òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà ñðåäíèå çíà÷åíèÿ ïåðåìåííûõ ïî- ïóëÿöèè, ïðåäñòàâëÿþùèõ èíòåðåñ, â ðàçëè÷íûõ ïîñòñòðàòàõ çàìåòíî ðàçëè÷àþòñÿ (íàïðèìåð, ïðè çíà÷èòåëüíûõ ðàçëè÷èÿõ ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé ñðåäè ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê). Êàê áû òî íè áûëî, âîçìîæíîñòü ñòðàòèôèêàöèè íà ýòàïå ðàçðàáîòêè äèçàéíà ïðåäïî÷òèòåëüíåå ïîñòñòðàòèôèêàöèè. Íèæå ïðèâåäåí äîâîëüíî ïðîñòîé ïðèìåð èñïîëüçîâàíèÿ ïîñòñòðàòèôèêàöèè äëÿ ïîâûøåíèÿ òî÷íîñòè îöåíîê ÷èñëåí- íîñòè øêîëüíûõ ïðåïîäàâàòåëåé ìóæñêîãî è æåíñêîãî ïîëà. 304 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Ïðåäïîëîæèì, ÷òî âíåøíÿÿ èññëåäîâàòåëüñêàÿ ãðóïïà ïðî- âåëà èññëåäîâàíèå, ÷òîáû ïîëó÷èòü èíôîðìàöèþ ïî øêîëüíîìó ïåðñîíàëó. Ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ðàçìåðîì n = 25 ÷åëîâåê áûëà èçâëå÷åíà èç àíîíèìíîãî ñïèñêà, âêëþ÷àþùåãî N = 78 ðàáîòíèêîâ øêîëû.  öåëÿõ ðàññìîòðåíèÿ äàííîãî ïðèìåðà ïðåäïîëîæèì, ÷òî âñïîìîãàòåëüíàÿ èíôîðìàöèÿ, êîòîðóþ ìîæíî áûëî èñïîëüçîâàòü äëÿ ñòðàòèôèêàöèè, áûëà íåäîñòóïíà íà ýòàïå ïëàíèðîâàíèÿ. Ïîìèìî èíôîðìàöèè ïî ãåíäåðíûì ïðèçíàêàì, â õîäå èñ- ñëåäîâàíèÿ áûëè ñîáðàíû äàííûå ïî âîçðàñòó è ïðåäìåòíîé ñïåöèàëèçàöèè êàæäîãî ó÷àñòíèêà. Èç ïåðâîíà÷àëüíîé âû- áîðêè ðàçìåðîì n = 25 ÷åëîâåê íà âîïðîñû îòâåòèëè òîëüêî nr = 15 ïðåïîäàâàòåëåé.  òàáë. 14.4 ïðåäñòàâëåíà ãåíäåðíàÿ èí- ôîðìàöèÿ ïî âñåì ÷ëåíàì âûáîðêè è ïî ó÷èòåëÿì ìàòåìàòèêè. ТАБЛИЦА 14.4 Исследование школ: постстратификация распределения персонала по гендерному признаку Группа Постстрата 1 Постстрата 2 Число (мужчины) (женщины) участников Общая численность 3 12 15 персонала Учителя математики 1 7 8 Источник: предоставлено автором. Îáðàòèòå âíèìàíèå íà òî, ÷òî âåðîÿòíîñòü âêëþ÷åíèÿ êàæäîãî îáúåêòà âûáîðêè áûëà: Òàêèì îáðàçîì, âåñîâîé êîýôôèöèåíò ðàâåí wd= 1/π = 3,12. Åñëè äîïóñòèòü, ÷òî êàæäûé ó÷àñòíèê èññëåäîâàíèÿ èìåë îäèíàêîâóþ âåðîÿòíîñòü ñòàòü ðåñïîíäåíòîì èññëåäîâàíèÿ ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 305 (èíûìè ñëîâàìè, â äàííîì ïðèìåðå ïðèñóòñòâóåò òîëüêî îäíà ãðóïïà íåðåñïîíäåíòîâ), êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ ñîñòàâëÿåò: Òîãäà âåñ, ñêîððåêòèðîâàííûé äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ, ñîñòàâëÿåò: Òàêèì îáðàçîì, âñå ó÷àñòíèêè èññëåäîâàíèÿ èìåþò îäèíà- êîâûé âåñ, ñêîððåêòèðîâàííûé äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ, à èìåííî wr = 5,2. Ýòè âåñà áûëè èñïîëüçîâàíû â èññëåäîâàíèè äëÿ ïîëó÷åíèÿ îöåíîê, ïðåäñòàâëåííûõ â òàáëèöå 14.5. ТАБЛИЦА 14.5 Оценки, полученные в исследовании и скорректированные для отсутствующих ответов Группа Мужчины Женщины Всего Общая численность работников (3 × 5,2 =) 15,6 62,4 78,0 Число учителей математики 5,2 36,4 41,6 Процент учителей математики 0,33 0,58 0,53 Источник: скомпилировано автором. Êîððåêöèÿ âåñîâ äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ ïðèâåëà ê îöåíêå, óêàçûâàþùåé íà òî, ÷òî â øêîëàõ ðàáîòàþò îêîëî 16 ìóæ÷èí è 62 æåíùèí, ïðè÷åì ïðèáëèçèòåëüíî 33% ìóæ÷èí è 58% æåíùèí ïðåïîäàþò ìàòåìàòèêó. Ïðåäïîëîæèì, ÷òî ïîñëå ïðîâåäåíèÿ èññëåäîâàíèÿ âíåø- íåå èññëåäîâàòåëüñêîå àãåíòñòâî îáíàðóæèëî, ÷òî âî âðåìÿ îïðîñà â øêîëå íà ñàìîì äåëå ðàáîòàëè 42 ìóæ÷èíû è 36 æåí- ùèí. Ýòî çíà÷èò, ÷òî îöåíêè, ïîëó÷åííûå â õîäå èññëåäîâàíèÿ, î÷åíü ñèëüíî ðàñõîäÿòñÿ ñ ðåàëüíûìè çíà÷åíèÿìè. 306 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Àãåíòñòâî ïðèíÿëî ðåøåíèå î òîì, ÷òî â èññëåäîâàíèè îöåíêè äîëæíû ñîîòâåòñòâîâàòü ðåàëüíîìó èçâåñòíîìó ÷èñëó ìóæ÷èí è æåíùèí. Àãåíòñòâî òàêæå ðåøèëî, ÷òî ïðåäìåòíàÿ ñïåöèàëèçàöèÿ ïðåïîäàâàòåëÿ ìîæåò çàâèñåòü îò åãî ïîëà. Åñëè áû ãåíäåðíàÿ èíôîðìàöèÿ áûëà äîñòóïíà â ïåðèîä ôîð- ìèðîâàíèÿ âûáîðêè, àãåíòñòâî ñìîãëî áû ñòðàòèôèöèðîâàòü ïîïóëÿöèþ ïî ãåíäåðíîìó ïðèçíàêó. Êàêèå øàãè àãåíòñòâî ìîæåò ïðåäïðèíÿòü íà äàííîì ýòàïå? Âûáîðêà ìîæåò áûòü ñòðàòèôèöèðîâàíà ïîçæå, ÷òîáû ñôîðìèðîâàòü òî, ÷òî íàçûâàåòñÿ ïîñòñòðàòèôèêàöèîííûìè âåñàìè, äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â ïåðèîä îöåíèâàíèÿ. Ïîñòñòðà- òèôèêàöèîííûé âåñ, èëè wpst, îïðåäåëÿåòñÿ ïóòåì óìíîæåíèÿ âåëè÷èíû âåñà, ñêîððåêòèðîâàííîãî äëÿ îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ, èëè wnr, íà âåëè÷èíó êîððåêòèðóþùåãî êîýôôèöèåíòà äëÿ îò- ñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ. Êîððåêòèðóþùèé êîýôôèöèåíò äëÿ îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ îïðåäåëÿåòñÿ îòäåëüíî äëÿ êàæäîé ïîñòñòðàòû. Ýòîò êîýôôè- öèåíò ñîîòâåòñòâóåò îòíîøåíèþ ÷èñëà ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè â ïîñòñòðàòå, èëè N, ê îöåíèâàåìîìó ÷èñëó ýëåìåíòîâ ïîïóëÿ- öèè â òîé æå ïîñòñòðàòå, èëè , ïîëó÷àåìîìó ïóòåì èñïîëüçî- âàíèÿ âåñîâûõ êîýôôèöèåíòîâ, ñêîððåêòèðîâàííûõ íà îòñóò- ñòâèå îòâåòîâ. (Ýòîò ïðèìåð ñîñòàâëåí äëÿ ÏÑÂ, îäíàêî òà æå ôîðìóëà N/ ìîæåò áûòü ïðèìåíåíà ê âåñîâûì êîýôôèöèåí- òàì äëÿ áîëåå ñëîæíîãî äèçàéíà.)  äàííîì ñëó÷àå ïîñòñòðàòè- ôèêàöèîííûå êîððåêòèðóþùèå êîýôôèöèåíòû ñîñòàâëÿþò: 1) äëÿ ïîñòñòðàòû 1 (ìóæ÷èíû) 2) äëÿ ïîñòñòðàòû 2 (æåíùèíû) ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ 307  ðåçóëüòàòå ïðèìåíåíèÿ ïîñòñòðàòèôèêàöèîííûõ êîððåê- òèðóþùèõ êîýôôèöèåíòîâ ê âåñàì, ñêîððåêòèðîâàííûì äëÿ îò- ñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ, îïðåäåëåíû ñëåäóþùèå îêîí÷àòåëüíûå ïîñòñòðàòèôèêàöèîííûå âåñà: 1) ïîñòñòðàòà 1 (ìóæ÷èíû) 2) ïîñòñòðàòà 2 (æåíùèíû) Áëàãîäàðÿ èñïîëüçîâàíèþ ïîñòñòðàòèôèêàöèîííûõ âåñîâ îöåíèâàåìàÿ ÷èñëåííîñòü ìóæ÷èí è æåíùèí òåïåðü ñîîòâåò- ñòâóåò èçâåñòíûì ñîâîêóïíûì îöåíêàì ÷èñëåííîñòè øêîëüíûõ ïðåïîäàâàòåëåé ìóæñêîãî è æåíñêîãî ïîëà, è, â çàâèñèìîñòè îò ñòåïåíè âëèÿíèÿ ïîëà íà ÷èñëåííîñòü è äîëþ ó÷èòåëåé òîé èëè èíîé ó÷åáíîé ñïåöèàëüíîñòè, ìîæíî äîáèòüñÿ çíà÷èòåëüíîãî ïîâûøåíèÿ òî÷íîñòè îöåíîê. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî ïðîöåíò ó÷èòåëåé ìàòåìàòèêè â ïðåäåëàõ ïîñòñòðàò îñòàëñÿ íåèçìåí- íûì, îäíàêî ïðîöåíò ó÷èòåëåé ìàòåìàòèêè â îáùåé ïîïóëÿöèè, âêëþ÷àþùåé áîëåå îäíîé ïîñòñòðàòû, ñóùåñòâåííî èçìåíèëñÿ.  òàáë. 14.6 ïðåäñòàâëåíû îöåíêè ïîñëå èõ ïåðåñìîòðà. Ñóùåñòâóþò áîëåå ñëîæíûå ìåòîäû êîððåêòèðîâêè âåñîâ, îäíàêî îíè âûõîäÿò çà ïðåäåëû äàííîãî ìåòîäà ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. Äëÿ ðåøåíèÿ áîëåå ñëîæíûõ âîïðîñîâ êîìàíäà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò îáðà- òèòüñÿ çà êîíñóëüòàöèåé ê ñïåöèàëèñòó ïî âûáîðêàì, ÷òîáû îïðåäåëèòü, êàêîé ìåòîä êîððåêöèè áîëüøå âñåãî ïîäõîäèò äëÿ êîíêðåòíîé ñèòóàöèè.  çàâåðøåíèå ãëàâû ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî â Ñåíòöå íå ïðåä- ïðèíèìàëîñü íèêàêèõ ïîïûòîê ïðîâåäåíèÿ ïîñòñòðàòèôèêà- öèè. Âîçìîæíî, ïîñëå ïðåäâàðèòåëüíîãî àíàëèçà ðåçóëüòàòîâ 308 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ТАБЛИЦА 14.6 Оценки в исследовании после коррекции для отсутствующих ответов до и после постстратификационной коррекции Постстратифи- Персонал Мужчины Женщины Всего кация До коррекции Общая (3 × 5,2 =) 15,6 62,4 78,0 численность Число учителей 5,2 36,4 41,6 математики Процент учителей 0,33 0,58 0,53 математики После коррекции Общая (3 × 5,2 × 2,69 =) 42 36 78 численность Число учителей 14 21 35 математики Процент учителей 0,33 0,58 0,45 математики Источник: скомпилировано автором. âçâåøèâàíèÿ â äàííûõ ìîãëè áû áûòü îáíàðóæåíû íåêîòîðûå ðàñõîæäåíèÿ; ýòî ìîãëî áû ïðèâåñòè ê ïðèíÿòèþ ðåøåíèÿ (ïîäñêàçàííîãî äîñòóïíîé òî÷íîé îáíîâëåííîé èíôîðìàöèåé) î íåîáõîäèìîñòè ïðîâåäåíèÿ ïîñòñòðàòèôèêàöèè íà îñíîâà- íèè îäíîé èëè íåñêîëüêèõ êëþ÷åâûõ ïåðåìåííûõ. 15 ÃËÀÂÀ ÂÛ×ÈÑËÅÍÈÅ ÎÖÅÍÎÊ È ÈÕ ÎØÈÁÎÊ ÂÛÁÎÐÊÈ ÄËß ÏÐÎÑÒÛÕ ÑËÓ×ÀÉÍÛÕ ÂÛÁÎÐÎÊ Âñå ïðèìåðû è ðàñ÷åòû, ïðèâåäåííûå âûøå, áûëè íàïðàâëåíû íà îïðåäåëåíèå âåñîâûõ êîýôôèöèåíòîâ è ïðè íåîáõîäèìîñòè íà èõ êîððåêöèþ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ è íà êîððåêöèþ íà îñíîâå èñïîëüçîâàíèÿ âñïîìîãàòåëüíûõ äàííûõ (ò.å. íà îïðåäåëåíèå ïîñòñòðàòèôèêàöèîííûõ âåñîâ).  ðåçóëüòàòå ïðîâåäåíèÿ ýòèõ ðàñ÷åòîâ áûë ïîëó÷åí íàáîð îöåíåííûõ îêîí÷àòåëüíûõ âåñîâ, êîòîðûå áóäóò â äàëüíåéøåì èñïîëüçîâàòüñÿ ïðè âû÷èñëåíèè îöåíîê â ïîïóëÿöèè ïðè íà- öèîíàëüíîì îöåíèâàíèè. Ïðîñòàÿ äåñêðèïòèâíàÿ ñòàòèñòèêà (â ÷àñòíîñòè, îáùèå îöåíêè, ñðåäíèå çíà÷åíèÿ è äîëè ïðàâèëüíûõ îòâåòîâ) èñ- ïîëüçóåòñÿ ïðàêòè÷åñêè â êàæäîì èññëåäîâàíèè. Äëÿ ýòèõ ïåðå- ìåííûõ, îòëè÷àþùèõñÿ äðóã îò äðóãà, èñïîëüçóþòñÿ ðàçëè÷íûå âèäû ñòàòèñòè÷åñêèõ îöåíîê. Äîëè è îáùèå êîëè÷åñòâåííûå îöåíêè îáû÷íî èñïîëüçóþòñÿ äëÿ âûâåäåíèÿ êà÷åñòâåííûõ ïåðåìåííûõ, òîãäà êàê ñðåäíèå çíà÷åíèÿ è èòîãîâûå îöåíêè ïðèìåíÿþòñÿ äëÿ âûâåäåíèÿ êîëè÷åñòâåííûõ ïåðåìåííûõ. Ïðè ðàññìîòðåíèè ìåòîäîâ îïðåäåëåíèÿ îöåíîê âåñîâ â ãëàâå 14 òàêæå áûëî îïèñàíî, êàê îöåíêè âåñîâ ìîãóò áûòü èñïîëüçî- âàíû äëÿ âûâåäåíèÿ îöåíîê ïî íåêîòîðûì áàçîâûì õàðàêòåðè- ñòèêàì ïîïóëÿöèè, òàêèõ êàê îáùèå îöåíêè, ñðåäíèå çíà÷åíèÿ 310 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ è äîëè. Òàêæå â ïðåäûäóùåé ãëàâå áûëî ïîêàçàíî, êàê ïîëó÷èòü îöåíêè òî÷íîñòè (êîòîðûå ÷àñòî íàçûâàþò îøèáêîé âûáîðêè). Äàííàÿ ãëàâà ïîñâÿùåíà ïðîñòûì ñëó÷àéíûì âûáîðêàì. Ïðî- öåäóðà ïîëó÷åíèÿ îöåíîê îøèáêè âûáîðêè äëÿ äèçàéíîâ êîì- ïëåêñíûõ âûáîðîê îïèñàíà â ãëàâå 16. Ïîìèìî âèäà äàííûõ ïðè îöåíèâàíèè âàæíî ïðèíèìàòü âî âíèìàíèå õàðàêòåð ïîïóëÿöèè, ïî êîòîðîé äîëæíû áûòü ïîëó÷åíû îöåíêè. Îöåíêè ìîãóò áûòü ïîëó÷åíû êàê ïî âñåé ïîïóëÿöèè èññëåäîâàíèÿ, òàê è ïî îòäåëüíîé ïîäãðóïïå, èëè äîìåíó, âõîäÿùåìó â ïîïóëÿöèþ (íàïðèìåð, ïî ïðîâèíöèÿì, ïî ïðåïîäàâàåìûì ïðåäìåòàì îáó÷åíèÿ èëè ïî èñòî÷íèêàì ôèíàíñèðîâàíèÿ øêîë), íåçàâèñèìî îò òîãî, áûëà ëè äîñòóïíà èíôîðìàöèÿ, îïèñûâàþùàÿ äîìåí, íà ýòàïå ôîðìèðîâàíèÿ âû- áîðêè èëè íåò. Åñëè ìåæäó ìîìåíòîì ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè è ìîìåíòîì îöåíèâàíèÿ ïåðâîíà÷àëüíàÿ êëàññèôèêàöèÿ ýëå- ìåíòîâ âûáîðêè èçìåíèëàñü, ïðè îöåíèâàíèè äîìåíîâ äîëæíà áûòü èñïîëüçîâàíà íîâàÿ êëàññèôèêàöèÿ. Ïîäîáíîå èçìåíåíèå ìîæåò ïðîèçîéòè, åñëè â àäìèíèñòðàòèâíûõ ôàéëàõ áûëî óêà- çàíî, ÷òî êàêîé-ëèáî ïðåïîäàâàòåëü ÿâëÿåòñÿ ó÷èòåëåì ìàòåìà- òèêè, îäíàêî ñàì îí îïèñûâàåò ñåáÿ êàê ïðåïîäàâàòåëü ÿçûêà. Îòâåòû íà ñëåäóþùèå âîïðîñû ïîìîãóò îïðåäåëèòü, êàêèì îáðàçîì â èññëåäîâàíèè äîëæíû ïîäñ÷èòûâàòüñÿ îöåíêè:  Êàêîãî âèäà äàííûå èñïîëüçóþòñÿ: êà÷åñòâåííûå èëè êîëè÷åñòâåííûå?  Êàêîé âèä ñòàòèñòèê íåîáõîäèìî ïîëó÷èòü: îáùèå îöåí- êè, ñðåäíèå çíà÷åíèÿ èëè äîëè?  Êàêîâû îêîí÷àòåëüíûå âåñà?  Êàêèå äîìåíû ïðåäñòàâëÿþò èíòåðåñ?  äàííîé ãëàâå îïèñàíû ïðîöåäóðû ïîëó÷åíèÿ îáùèõ îöå- íîê, ñðåäíèõ çíà÷åíèé è äîëåé ïî âñåé ïîïóëÿöèè èññëåäîâàíèÿ è ïî äîìåíàì ñ èñïîëüçîâàíèåì âåñîâ äëÿ êà÷åñòâåííûõ è êî- ëè÷åñòâåííûõ ïåðåìåííûõ. Ýòè ñòàòèñòèêè ìîãóò ïðèìåíÿòü- ñÿ ê ëþáîìó äèçàéíó âåðîÿòíîñòíîé âûáîðêè íåçàâèñèìî îò òîãî, ÿâëÿåòñÿ ëè îíà ïðîñòîé (íàïðèìåð, ïðîñòîé ñëó÷àéíîé ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК 311 âûáîðêîé èëè ñèñòåìàòè÷åñêîé ñëó÷àéíîé âûáîðêîé) èëè áîëåå ñëîæíîé. Îäíàêî âàæíîñòü çäåñü ïðåäñòàâëÿåò òî, ÷òî îêîí÷àòåëüíûé âåñ êàæäîãî ýëåìåíòà âûáîðêè îïðåäåëÿåòñÿ äëÿ äèçàéíà âûáîðêè. ПОЛУЧЕНИЕ ОБЩИХ ОЦЕНОК ПО ПОПУЛЯЦИИ Äëÿ ïîëó÷åíèÿ ñêîððåêòèðîâàííûõ îöåíîê ïî äàííûì ïî- ïóëÿöèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè íåîáõîäèìî èñïîëüçîâàòü ñêîððåêòèðîâàííûå îêîí÷àòåëüíûå âåñà ïî ýòèì äàííûì. Ñòàòèñòè÷åñêèå îáîçíà÷åíèÿ, èñïîëüçóåìûå äëÿ âû÷èñëåíèÿ îöåíîê, ïðåäñòàâëåíû â ïðèëîæåíèè IV.À, îöåíî÷íûå ïðîöå- äóðû îïèñàíû â çàäàíèè 15.1. Задание 15.1 Получение оценок по ПСВ из 400 учащихся В данном задании описана процедура конструирования трех оценочных процедур, представляющих интерес для лиц, ответственных за разработку политики, по всей популяции для простой рандомизированной выборки, сформированной по методу ПСВ, состоящей из 400 учащихся, с учетом: а) общего числа учащихся; б) среднего возраста учащихся; в) доли учащихся с результатами тестирования по математике от 230 баллов и выше. Затем эти три оценки будут выведены для субпопуляции «Мальчики» (пол = 1) (т.е. общее число мальчиков, их средний возраст и средний балл по математике). Все необходимые данные содержатся в файле …\МОИРЕШВЫБ\ ОТ- ВПСВОКОНЧВЕС.SAV. Оценки должны относиться к популяции на момент оценивания. Поэтому, несмотря на то что выбывшие учащиеся были остав- лены в файле и им были присвоены окончательные веса, они были включены в исходный фрейм. Их присутствие не влияет на результаты, поскольку на момент проведения оценивания все их характеристики имели нулевое значе- ние, в том числе концептуальная константа, записанная в виде переменной, принадлежит к оцениваемой популяции, значение ее также равно нулю. Присвоение характеристикам нулевого значения эквивалентно трактовке оцениваемой популяции как оцениваемого домена внутри популяции, определенной с помощью фрейма. Записи по выбывшим учащимся должны (см. продолжение) 312 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 15.1 (продолжение) быть удалены из окончательного файла, который будет использоваться для вычисления окончательных оценок. Таким образом, только участвующие в процедуре оценивания учащиеся будут вносить свой вклад в оценки, однако они также представляют отсут- ствовавших учащихся, так как их окончательные весовые коэффициенты были скорректированы. При получении оценок следует принимать во внимание статус («Участник» или «Отсутствующий») каждого учащегося и использовать переменную СТАТУС в качестве фильтра. Также необхо- димо создать константу, записанную в виде переменной МАТ230, так как лица, ответственные за разработку политики, заинтересованы в получении информации об учащихся, которые при заполнении тестов по математике набрали по меньшей мере 230 баллов. 1. Чтобы начать выполнять задание, откройте программу SPSS, выведите на экран набор данных и создайте переменную МАТ230. Подробное описание процедуры создания переменной МАТ230 в программе WestVar приведено в шагах 8–12 приложения IV.Г. Используйте следующие команды: File – Open – Data – Look in (Файл – Открыть – Данные – Найти в) …\МОИРЕШВЫБ\ОТВПСВОКОНЧВЕС.SAV. Открыть Transform – Recode into Different Variables… (Трансформировать – За- писать как отдельные переменные…). 2. Перенесите переменную МАТЕМ в поле Input Variable (Входная пере- менная). В поле Output Variable Name (Имя выходной переменной) введите имя МАТ230. При желании вы также можете ввести метку. Нажмите Change (Изменить). 3. Щелкните по значку Old and New Values (Старое и новое значение). В окне Old Value (Старое значение) щелкните по значку Range, value through HIGHEST (Сортировать, начиная с НАИБОЛЬШОГО значения) и укажите число 230. В окне New Value (Новое значение) укажите число 1. Нажмите Add. В окне Old Value (Старое значение) щелкните по значку All other values (Все остальные значения), расположенному в нижней части экрана. В поле New Value (Новое значение) введите число 0. Нажмите Add (Добавить), Continue (Продолжить) и ОК. Прежде чем вы сможете вывести переменные, вы должны отфильтровать учащихся, не участвовавших в оценке, и использовать оцененные весовые коэффициенты. Выполните следующие команды: (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК 313 Задание 15.1 (продолжение) Data – Select Casesа – If condition is satisfied… - If… (Данные – Выбрать – Если условие выполняется… – Если…). 4. Перенесите переменную СТАТУС в окно, расположенное в правой верхней части экрана. Введите формулу = “участник” и нажмите Continue (Про- должить). В окне Out put (Выходная переменная) щелкните по значку Filter out unselected cases (Отфильтровать невыбранные записи) и нажмите ОК. 5. Далее вам предстоит использовать мастер программы SPSS, чтобы вы- полнить шаги для получения оценок, которые очень сильно напоминают шаги, которые вы выполняли для формирования выборки. Убедитесь, что в файле остались только записи по участникам. Используйте следующие команды: Analyze – Complex Samples – Prepare for Analysis… (Анализировать – Комплексные выборки – Подготовка к анализу…). Create a Plan File (Создать плановый файл). 6. Щелкните по значку Browse (Обзор) и найдите в окне папку МОИРЕШВЫБ (рисунок к заданию 15.1.А). Введите имя файла План_ПСВ. Затем нажмите Save (Сохранить) и Next (Далее). 7. Перенесите переменную ОкончВес из поля Variables (Переменные) в поле Sample Weight (Выборочный вес) и нажмите Next (Далее). Щелкните по значку Equal WOR (Равные ВР) и нажмите Next (Далее). На данном этапе программа может вывести предупреждение о том, что работа над данным разделом не завершена; продолжайте выполнять шаги, чтобы завершить работу над данным разделом. Рисунок к заданию 15.1.А Мастер подготовки к анализу (см. продолжение) 314 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 15.1 (продолжение) Источник: пример составлен автором в программе SPSS. а В версии SPSS18 этот шаг выполняется иначе; возможно, вы должны будете изме- нить инструкцию или формат переменной «Условие». (К примеру, вы можете перевести переменную СТАТУС в разряд числовых переменных, используя команду Transform (Трансформировать).) 8. Щелкните по значку Read values from variable (Провести считыва- ние значений переменной). В окне Units (Объекты) выберите опцию Population Sizes (Размеры популяций), расположенную в правой верх- ней части экрана. Перенесите переменную РазмерПопуляции из поля Variables (Переменные) в Read values… (Считывание значений …) и нажмите Next (Далее). В панели Summary (Сводка) щелкните по значку No, do not add another stage (Нет, не добавлять новую стадию) и нажмите Next (Далее). Затем нажмите Finish (Готово). 9. Теперь выполните следующие команды: Analyze – Complex Samples – Descriptives (Анализировать – Комплекс- ные выборки – Описания). Выберите плановый файл …\МОИРЕШВЫБ\ПЛАН_ПСВ, который вы не- давно создали. Укажите файл …\МОИРЕШВЫБ\ОТВПСВОКОНЧВЕС.SAV как набор данных, нажмите Continue (Продолжить) и ОК. (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК 315 Задание 15.1 (продолжение) Перенесите переменные Возраст, Матем и МАТ230 из поля Variables (Пе- ременные) в поле Measures (Меры). Щелкните по значку Statistics (Стати- стика) и убедитесь, что опции Means (Средние значения) и Standard Error (Стандартная ошибка) включены. Нажмите Continue (Продолжить) и ОК. Теперь в окне Output (Результаты) программы SPSS отображается не- большая таблица результатов (рисунок к заданию 15.1.Б). Рисунок к заданию 15.1.Б Дескриптивная статистика по переменным «Возраст» и «Матем» Источник: пример составлен автором в программе SPSS. Чтобы вывести оценки по домену «Мальчики», а не по всей популяции, вы можете открыть файл ПЛАН_ПСВ, который вы недавно создали, перейти непосредственно к команде Descriptives (Описания) и описать субпопу- ляцию, используя следующие команды: Analyze – Complex Samples – Descriptives (Анализировать – Комплекс- ные выборки – Описания). Выберите плановый файл …\МОИРЕШВЫБ\ПЛАН_ПСВ, который вы не- давно создали. Укажите файл …\МОИРЕШВЫБ\ОТВПСВОКОНЧВЕС.SAV как набор данных. Нажмите Continue (Продолжить) и ОК. Перенесите переменные Возраст, Матем и МАТ230 из поля Variables (Переменные) в поле Measures (Меры). Перенесите переменную Пол из поля Variables (Переменные) в поле Subpopulations (Субпопуляции). Щелкните по значку Statistics (Статистика) и убедитесь, что опции Means (Средние значения) и Standard Error (Стандартная ошибка) включены. Нажмите Continue (Продолжить) и ОК. (см. окончание) 316 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 15.1 (окончание) На рисунке к заданию 15.1.В приведена таблица выходных переменных с результатами девочек (код пола = 0) и мальчиков (код пола = 1). Рисунок к заданию 15.1.В Дескриптивная статистика по переменным «Возраст» и «Матем» с разделением по гендерным признакам Источник: пример составлен автором в программе SPSS. ПРИБЛИЖЕННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ СРЕДНЕГО ПО ПОПУЛЯЦИИ Äëÿ êîëè÷åñòâåííîé ïåðåìåííîé ïðèáëèæåííàÿ îöåíêà âå- ëè÷èíû ñðåäíåãî ïî ïîïóëÿöèè (íàïðèìåð, ñðåäíèé âîçðàñò ó÷àùèõñÿ) îïðåäåëÿåòñÿ ïóòåì ñóììèðîâàíèÿ ïðîèçâåäåíèé âûáîðî÷íîãî çíà÷åíèÿ è âåñà êàæäîãî ýëåìåíòà âûáîðêè ñ ïîñëåäóþùèì äåëåíèåì ïîëó÷åííîé ñóììû íà îáùóþ ñóììó âåñîâ. Èíûìè ñëîâàìè, ñðåäíåå â ïîïóëÿöèè ÿâëÿåòñÿ îöåí- êîé, ïîëó÷åííîé â ðåçóëüòàòå äåëåíèÿ ñóììàðíîé âåëè÷èíû äëÿ êîëè÷åñòâåííîé ïåðåìåííîé íà îáùåå ÷èñëî ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè: ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК 317 ОЦЕНИВАНИЕ ПРОПОРЦИЙ ПОПУЛЯЦИИ Äëÿ êà÷åñòâåííûõ äàííûõ îöåíêà äîëåé ýëåìåíòîâ â èññëåäóå- ìîé ïîïóëÿöèè ñ äàííîé õàðàêòåðèñòèêîé Ñ îïðåäåëÿåòñÿ ïó- òåì ñóììèðîâàíèÿ âåñîâ âñåõ ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè, èìåþùèõ ýòó õàðàêòåðèñòèêó, ñ ïîñëåäóþùèì äåëåíèåì ýòîé ñóììû íà ñóììó âåñîâ âñåõ ðåñïîíäåíòîâ. Êîíñòàíòà, çàïèñàííàÿ â âèäå ïåðåìåííîé, φi ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíà äëÿ óêàçàíèÿ íà òî, ÷òî i-é ýëåìåíò âûáîðêè îáëàäàåò (φi = 1) èëè íå îáëàäàåò (φi = 0) õàðàêòåðèñòèêîé, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ. Èíûìè ñëîâàìè, îöåíêà äîëè ïîïóëÿöèè ïîäñ÷èòûâàåòñÿ ïóòåì äåëåíèÿ îáùåãî ÷èñëà ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè, îáëàäàþùèõ äàííîé õàðàêòåðè- ñòèêîé, íà îáùåå ÷èñëî ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè: . ОЦЕНИВАНИЕ ПОДГРУПП ПОПУЛЯЦИИ Èíîãäà âîçíèêàåò íåîáõîäèìîñòü â ïîëó÷åíèè îöåíîê ïî ïîä- ãðóïïàì, ÷àñòî óïîìèíàåìûì â ëèòåðàòóðå ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè êàê äîìåíû. Äîìåíû ìîãóò áûòü îïðåäåëåíû ïî âîç- ðàñòíûì ãðóïïàì, ïî èñòî÷íèêàì ôèíàíñèðîâàíèÿ øêîë èëè ïî ñîöèàëüíî-ýêîíîìè÷åñêîìó ñòàòóñó ó÷àùèõñÿ.  ïîäîáíûõ îöåíêàõ ïåðåìåííàÿ wi óêàçûâàåò íà îêîí÷àòåëüíûå âåñà, ñêîð- ðåêòèðîâàííûå ñ ó÷åòîì îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ. Êîíñòàíòà, çàïèñàííàÿ â âèäå ïåðåìåííîé δi óêàçûâàåò íà òî, ÷òî i-é îáúåêò îòíîñèòñÿ (δi = 1) èëè íå îòíîñèòñÿ (δi = 0) ê ñóáïîïóëÿöèè, ïðåä- ñòàâëÿþùåé èíòåðåñ; ôèêòèâíàÿ ïåðåìåííàÿ φi ïîêàçûâàåò, áóäåò i-é ýëåìåíò ïðèñóòñòâîâàòü (φi = 1) èëè íåò (φi = 0) â ïî- 318 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ïóëÿöèè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ. Ðàçìåð ñóáïîïóëÿöèè äëÿ àóäèòîðèè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ (äëÿ êà÷åñòâåííûõ èëè êîëè÷åñòâåííûõ äàííûõ), îïðåäåëÿåòñÿ ïî ôîðìóëå: . Îöåíêà äëÿ âñåé ñóáïîïóëÿöèè ïî êîëè÷åñòâåííûì äàííûì îïðåäåëÿåòñÿ ïî ôîðìóëå: . Îöåíêè ñðåäíèõ ñóáïîïóëÿöèè ïî êîëè÷åñòâåííûì èëè êà÷åñòâåííûì ïåðåìåííûì ðàâíû, ñîîòâåòñòâåííî . и . Äëÿ ïîëó÷åíèÿ îöåíîê äîëæåí áûòü èñïîëüçîâàí ñîîò- âåòñòâóþùèé îêîí÷àòåëüíûé âåñ. Åñëè âûáîðî÷íûå âåñîâûå êîýôôèöèåíòû íå ïðèíÿòü âî âíèìàíèå (êàê ýòî áûëî ïî êðàéíåé ìåðå â îäíîé èç ïðîãðàìì íàöèîíàëüíîé îöåíêè), îöåíêè áóäóò íåêîððåêòíûìè. Ïîñëå âûïîëíåíèÿ óïðàæíåíèÿ 15.1 çàèíòåðåñîâàííûé ÷èòàòåëü ìîæåò èçúÿâèòü æåëàíèå óâèäåòü è ñðàâíèòü äàííûå, ïîëó÷åííûå ïî ìåòîäó ÏÑ èç 400 ó÷àùèõñÿ, ñ äàííûìè ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè, îñíîâàííûìè íà âñåé ïîïóëÿöèè, ñîñòîÿùåé èç 27 654 ó÷àùèõñÿ. Ñðàâíåíèå ýòèõ äàííûõ ïðèâåäåíî â ïðèëîæåíèè IV.Á. ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ИХ ОШИБОК ВЫБОРКИ ДЛЯ ПРОСТЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЫБОРОК 319 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Ìàòåðèàë äàííîé ãëàâû îãðàíè÷åí îïðåäåëåíèåì îöåíîê äëÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè. Êîìàíäà Complex Samples (Êîì- ïëåêñíûå âûáîðêè) ïðîãðàììû SPSS ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíà äëÿ âû÷èñëåíèÿ îöåíîê è îøèáîê âûáîðêè ïî ñëîæíûì äèçàéíàì. Îäíàêî ýòà ïðîãðàììà ìîæåò îêàçàòüñÿ ñëèøêîì òðóäíîé äëÿ èñ- ïîëüçîâàíèÿ â ïîäîáíûõ ñèòóàöèÿõ, òðåáóþùåé áîëåå ãëóáîêîãî ïîíèìàíèÿ ïðîöåäóðû ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê ïðè èññëåäîâà- íèè. Ïîýòîìó â ãëàâå 16 ïðåäëàãàåòñÿ èñïîëüçîâàòü àëüòåðíàòèâ- íûé ïîäõîä è äðóãóþ ïðîãðàììó (òàêæå ñì. ïðèëîæåíèå IV.Â). 16 ÃËÀÂÀ ÂÛ×ÈÑËÅÍÈÅ ÎÖÅÍÎÊ È ÎØÈÁÎÊ Â ÊÎÌÏËÅÊÑÍÛÕ ÂÛÁÎÐÊÀÕ Îöåíêè, ïîëó÷àåìûå â èññëåäîâàíèè, ïîä- âåðæåíû âëèÿíèþ îøèáîê äâóõ îñíîâíûõ âèäîâ: îøèáîê âû- áîðêè è îøèáîê, ïðîèñõîäÿùèõ ïî äðóãèì ïðè÷èíàì. Ê ÷èñëó ïîñëåäíèõ îòíîñÿòñÿ îøèáêè èçìåðåíèé, îøèáêè òðåíäîâ, îøèáêè â îòâåòàõ è ò.ï.  òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà ýòè îøèáêè èìåþò ñèñòåìàòè÷åñêèé õàðàêòåð, íåðåäêî îíè ÿâëÿþòñÿ ïðè÷èíîé ñìåùåíèÿ îöåíîê è èõ òðóäíî èçìåðèòü. Êîãäà îíè ñëó÷àéíûå, èõ ìîæíî îöåíèòü; åñëè â ýòîò ïðîöåññ áóäåò âëîæåíî äîñòà- òî÷íî óñèëèé è ðåñóðñîâ. Ïðè÷èíîé îøèáîê, íå ÿâëÿþùèõñÿ âûáîðî÷íûìè, â ïðîãðàììàõ ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå, êàê ïðàâèëî, ÿâëÿåòñÿ ÷åëîâå÷åñêèé ôàêòîð, ò.å. íåäîñòàòî÷íûé êîíòðîëü çà ïðåäúÿâëåíèåì òåñòîâ, îøèáêè ïðè ââîäå è ÷èñòêå äàííûõ, íåäîñòàòî÷íûå óñèëèÿ èñïûòóåìûõ ïðè îòâåòàõ íà çà- äàíèÿ òåñòîâ èëè àíêåò èëè ëîæíûå îòâåòû íà çàäàíèÿ àíêåò. Îøèáêè âûáîðêè, íàîáîðîò, íå ñâÿçàíû ñ ÷åëîâå÷åñêèì ôàêòî- ðîì. Îøèáêà âûáîðêè – ýòî ìåðà âåëè÷èíû, â êîòîðîé îöåíêà, ïîëó÷åííàÿ ïî ðàçëè÷íûì âîçìîæíûì âûáîðêàì îäèíàêîâîãî ðàçìåðà è äèçàéíà, îòëè÷àåòñÿ îò ëþáîé äðóãîé îöåíêè, ïî- ëó÷åííîé ïðè èñïîëüçîâàíèè îäèíàêîâûõ îöåíî÷íûõ ôîðìóë.  íàöèîíàëüíîé îöåíêå, îñíîâàííîé íà âûáîðêàõ, íå- îáõîäèìî âû÷èñëÿòü îøèáêè âûáîðêè. Öåëüþ äàííîé ãëàâû 322 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ÿâëÿåòñÿ íàãëÿäíàÿ äåìîíñòðàöèÿ ìåòîäîâ îöåíèâàíèÿ âû- áîðî÷íîé äèñïåðñèè (îøèáêè âûáîðêè) â áîëüøèíñòâå èñ- ñëåäîâàíèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå è âàæíîñòè êîððåêòíîãî âêëþ÷åíèÿ äèçàéíà âûáîðêè â îöåíî÷íûé ïðîöåññ.  äàííîé ãëàâå îáúÿñíÿåòñÿ, êàê ìîæíî ñóùåñòâåííî îáëåã÷èòü ïðîöåññ îïðåäåëåíèÿ îøèáîê âûáîðêè ñ ïîìîùüþ ïîâòîðåíèÿ îöåíêè, óâåëè÷èâ îáúåì âûáîðêè, êîãäà âìåñòî ôîðìèðîâàíèÿ îäíîé âûáîðêè ðàçìåðîì n îòáèðàåòñÿ k íåçàâèñèìûõ âûáîðîê ðàç- ìåðîì n/k. Ìåðà èçìåí÷èâîñòè ïî ìíîæåñòâó îöåíîê âûáîðêè k èñïîëüçóåòñÿ â äàëüíåéøåì äëÿ îïðåäåëåíèÿ âûáîðî÷íîé äèñ- ïåðñèè (ñì. ïðèëîæåíèå IV.C). Îøèáêè âûáîðêè äëÿ äèçàéíà èññëåäîâàíèÿ â Ñåíòöå îöåíèâàþòñÿ ñ ïîìîùüþ ïðîãðàììû WesVar (çàäàíèå 16.1)1. Òåîðèÿ, íà îñíîâå êîòîðîé âû÷èñëÿåòñÿ âûáîðî÷íàÿ îøèáêà, âûõîäèò çà ïðåäåëû äàííîé ãëàâû. Çàèíòåðåñîâàííûé ÷èòàòåëü ìîæåò îáðàòèòüñÿ ê ó÷åáíîé ëèòåðàòóðå ïî òåîðèè âûáîðîê (íàïðèìåð, ñì.: Ëîð, 1999), â êîòîðîé ïîäðîáíî ðàñ- ñìàòðèâàþòñÿ óòî÷íåííûå ìåòîäû îöåíèâàíèÿ, îñíîâàííûå íà äèçàéíå, èëè ê ó÷åáíîé ëèòåðàòóðå, ïîñâÿùåííîé àíàëèçó äàí- íûõ ïðè ïðîâåäåíèè êîìïëåêñíûõ èññëåäîâàíèé (íàïðèìåð, ñì.: Ëåõòîíåí è Ïàõêèíåí, 1995). Ïðîöåäóðà äëÿ âû÷èñëåíèÿ âåñîâûõ êîýôôèöèåíòîâ ïî ìåòîäó Äæåêíàéô îïèñàíà â ïðè- ëîæåíèè IV.Ã. Ñóùåñòâóþò è äðóãèå ìåòîäû (òàêèå êàê: ìåòîä ïàðàìåòðè÷åñêîé êîìïåíñàöèè ïîãðåøíîñòåé è ñáàëàíñèðî- âàííîå íåîäíîêðàòíîå ïîâòîðåíèå îöåíêè ñ ïîìîùüþ óâåëè- ÷åíèÿ îáúåìà âûáîðêè), îäíàêî îíè íå áóäóò ðàññìàòðèâàòüñÿ â äàííîé êíèãå. Åñëè âûáîðêà èìååò äîñòàòî÷íî áîëüøîé ðàçìåð è âêëþ÷àåò óìåðåííîå ÷èñëî ñòðàò, ìîæíî èñïîëüçîâàòü àëüòåðíàòèâíûå ñòðàòåãèè ìåòîäà Äæåêíàéô. Âî ìíîãèõ ìåæäóíàðîäíûõ ïðî- ãðàììàõ ïî îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé öåíòðàëüíûå ñëóæáû âû÷èñëÿþò îöåíêè ïî ñòàíäàðòíûì ïðîöåäóðàì, îäíàêî èñïîëü- 1 Ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèå äëÿ ïðîâåäåíèÿ äèñïåðñèîííîãî àíàëèçà. – Ïðè- ìå÷. ðåä. ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ 323 Задание 16.1 Оценка дисперсии по методу Джекнайф для выборки, сформированной по методу ВПР Если вы все еще не установили на своем компьютере программу WesVar, вам следует сделать это сейчас; выполните инструкции, представленные в приложении IV.Г, и вернитесь к данному заданию. 1. В качестве первого шага вы должны подготовить копии выборок по дан- ным Сентца, определить веса по методу Джекнайф и присвоить их школам. Инструкции по созданию 60 зон по методу Джекнайф (по две школы в каж- дой зоне) и вычислению весовых коэффициентов для повторения оценки с помощью увеличения объема выборки приведены в приложении IV.Г. Эти инструкции, составленные для программы SPSS, можно легко изменить для работы с выборками различных размеров. Файл …\МОИРЕШВЫБ\РЕСП- 2СТУПВЕСДЖНАЙФ содержит ответы учащихся, окончательные оценочные весовые коэффициенты, зоны и элементы для метода Джекнайф. 2. Получите оценки по среднему возрасту, средней оценке по математике и доле учащихся с оценками по математике от 230 баллов и выше для всей популяции учащихся и для мальчиков. Результаты должны быть представлены так, чтобы оценки дисперсии при использовании метода Джекнайф можно было рассчитать с помощью программы WesVar. 3. Запустите программу WesVar. При необходимости обратитесь к шагам 8–17 приложения IV.Г за инструкциями по созданию производной перемен- ной МАТ230 и добавлению некоторых меток в набор данных РЕСП2СТУП- ВЕСДЖНАЙФ. Сохраните этот набор данных. Щелкните по значку New WesVar Workbook (Новая рабочая книга WesVar) и выберите файл …\МОИРЕШВЫБ\РЕСП2СТУПВЕСДЖНАЙФ. Вы можете ввести имя этой рабочей книги так, что его можно было использовать в даль- нейшей работе. (Не забудьте сохранить его!) Щелкните по значку Table (Таблица), затем по кнопке Subset Detail (Опи- сать подмножество) и введите в диалоговое окно Subpop string (После- довательность субпопуляций) формулу СТАТУС = “участник”. Нажмите кнопку Add Table Set (Single) (Добавить табличный набор (Оди- ночный)). Убедитесь, что опции Missing (Отсутствующие значения), RS2 и RS3 не выбраны и включена только опция Value (Величина). (см. продолжение) 324 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 16.1 (продолжение) Перенесите переменную ПОЛ из поля Source Variables (Входные пере- менные) в поле Selected (Выбранные переменные) и нажмите кнопку Add as New Entry (Добавить как новую запись). Щелкните по указателю Computed Statistics (Вычисленные статистики), расположенному в левой панели экрана, и введите в поле Source Variables (Входные переменные) переменную ВОЗРАСТ. Теперь нажмите кнопку Block Mean (Набор средних значений). Таким образом, в список Com- puted Statistics (Вычисленные статистики) была добавлена перемен- ная СРЕД_ВОЗРАСТ. Выполните те же действия с переменными МАТЕМ и МАТ230. При желании вы можете изменить метки, как делали это прежде. Теперь нажмите на кнопку с зеленой стрелкой или выберите команды меню Requests – Run Workbook Requests (Запросы – Выполнение запросов по рабочей книге), чтобы выполнить запрос (рисунок к заданию 16.1.А). Рисунок к заданию 16.1.А Выполнение запроса в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. (см. окончание) ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ 325 Задание 16.1 (окончание) 4. Щелкните по значку с изображением открытой книги или выберите команды Requests – View Output (Запросы – Просмотр результатов). Расширьте экран так, чтобы вы смогли щелкнуть по указателю ПОЛ и уви- деть результаты, представленные на рисунке к заданию 16.1.Б. Обратите внимание на то, что вычисление статистик и их вывод на экран могут занять некоторое время. О том, что программа завершила работу, можно судить по отображению значка View Output (Просмотр результатов) в меню Requests (Запросы). Рисунок к заданию 16.1.Б Оценки популяции по переменным ВОЗРАСТ и МАТ в зависимости от гендерных признаков Источник: пример составлен автором в программе WesVar. çóåìûå èìè ìåòîäû ìîãóò îòëè÷àòüñÿ îò ìåòîäîâ, îïèñàííûõ çäåñü. Åñëè îò ñòðàí-ó÷àñòíèö îæèäàåòñÿ, ÷òî îíè ïîëó÷àò ñîá- ñòâåííûå îöåíêè, îíè ÷àñòî ïðèáåãàþò ê ñòðàòåãèè, îïèñàííîé â çàäàíèè 16.1, òàê êàê èõ ïðèâëåêàåò åå ïðîñòîòà. Îäíàêî ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà Äæåêíàéô ïðèñóòñòâóþò íåêîòîðûå îãðàíè÷åíèÿ. Ìåòîä Äæåêíàéô äîñòàòî÷íî ýôôåêòèâåí ïðè îöåíêå äèñïåðñèé îáùèõ îöåíîê è íåïðåðûâíûõ ôóíêöèé 326 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ îáùèõ îöåíîê (òàêèõ êàê: îòíîøåíèÿ, äîëè èëè êîýôôèöèåí- òû êîððåëÿöèè). Îäíàêî ýòîò ìåòîä íå ñòîëü ýôôåêòèâåí äëÿ ïðèìåíåíèÿ ïî îòíîøåíèþ ê äèñêðåòíûì íåëèíåéíûì èëè ïîðÿäêîâûì ñòàòèñòèêàì (òàêèì êàê: êîýôôèöèåíò Äæèíè1 èëè ìåäèàíû). Åñëè èíòåðåñ ïðåäñòàâëÿþò èìåííî òàêèå ñòàòèñòè- êè, ñïåöèàëèñò ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðîê äîëæåí îáðàòèòüñÿ çà êîíñóëüòàöèÿìè, ÷òîáû íàéòè ëó÷øèé ïîäõîä ê ïîâòîðåíèþ îöåíêè ñ ïîìîùüþ óâåëè÷åíèÿ îáúåìà âûáîðêè. Ïðèìåðû, ïðåäñòàâëåííûå â çàäàíèè 16.2, áûëè ñîñòàâëå- íû ïðè èñïîëüçîâàíèè ôàéëà äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè …ÍÀÖÎÖÅÍÊÀ\ÍÀÖÎÖÅÍÊÀ.SAV â ôîðìàòå SPSS. Ýòîò ôàéë äàííûõ òàêæå ÿâëÿåòñÿ èñòî÷íèêîì äàííûõ äëÿ ïðèìåðîâ, ïðåäëîæåííûõ â ïåðâîé ÷àñòè ÷åòâåðòîé êíèãè äàííîé ñåðèè «Àíàëèç äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé». Задание 16.2 Оценивание гендерных различий по результатам тестирования по математике Прежде чем вы начнете выполнять какие-либо действия по данному заданию, вы должны создать версию вышеуказанного файла для использования в про- грамме WesVar, как вы уже делали с демонстрационным файлом в задании 16.1, и определить повторные весовые коэффициенты по методу Джекнайф. Запустите программу WesVar, щелкните по значку New WesVar Data File (Новый файл данных WesVar) и выберите файл …\НАЦОЦЕНКА\НАЦ- ОЦЕНКА.SAV. Прокрутите записи в поле Source Variables (Исходные пере- менные) вниз, чтобы найти и перенести весовой коэффициент ВЕСПОПУЛ в поле Full Sample (Полная выборка), а переменную IDУЧАЩ – в поле ID. Переместите оставшиеся переменные в поле Variables (Переменные). Сохраните файл под именем …\НАЦОЦЕНКА\НАЦОЦЕНКА.VAR. (см. продолжение) 1 Êîýôôèöèåíò Äæèíè – ñòàòèñòè÷åñêèé ïîêàçàòåëü, ñâèäåòåëüñòâóþùèé î ñòå- ïåíè ðàññëîåíèÿ îáùåñòâà äàííîé ñòðàíû èëè ðåãèîíà ïî îòíîøåíèþ ê êàêîìó-ëèáî èçó÷àåìîìó ïðèçíàêó (ê ïðèìåðó, ïî óðîâíþ ãîäîâîãî äîõîäà) – Ïðèìå÷. ðåä. ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ 327 Задание 16.2 (продолжение) Щелкните по кнопке Шкала, чтобы создать повторные весовые коэф- фициенты. Так как эти данные национальной оценки, как было указано выше, были собраны в соответствии с планом комплексной выборки, распределите по два элемента по методу Джекнайф в каждой страте. Нажмите РВ2 в поле Method (Метод); при желании вы также можете изменить префикс в названиях повторных весов на РВ. Перенесите пере- менную УКАЗРВ (так называется элемент выборки по методу Джекнайф в файле НАЦОЦЕНКА) в поле VarUnit (VarЭлемент), а также переменную ЗОНАРВ (т.е. переменную для страт выборки по методу Джекнайф) в поле VarStrat ( VarСтрата ). Нажмите ОК , чтобы создать веса, и сохраните файл. На данном этапе не требуется ни создавать записи, ни добавлять метки. Закройте окно и вернитесь в файл формата WesVar, в окно соз- дания рабочей книги. В качестве альтернативы вы можете выбрать команду New WesVar Work- book (Новая рабочая книга WesVar) и указать в качестве файла данных в формате WesVar файл …\НАЦОЦЕНКА\НАЦОЦЕНКА.VAR. Щелкните по значку Open (Открыть) и выберите команду Descriptive Statistics (Де- скриптивные статистики). Щелкните по указателю Analysis Variables (Пе- ременные анализа), расположенному в левой панели экрана, и перенесите три переменные, представляющие интерес, в данном случае – МАТПРАВ- ПРОЦ (Процент правильных ответов по математике), МАТСЫРОЦ (Сырая оценка по математике) и МАТШОЦ (Шкалированная оценка по математи- ке), из поля Source Variables (Исходные переменные) в поле Selected (Выбранные переменные). Щелкните по значку с зеленой стрелкой, чтобы выполнить запрос (рисунок к заданию 16.2.А), и по значку с изображением открытой книги или выберите команды меню Requests – View Output (За- просы – Просмотр результатов), чтобы увидеть результаты. Расширьте экран, щелкнув по значку +. Чтобы получить данные по переменной МАТ- ПРАВПРОЦ, щелкните по значку + и по указателю Statistics (Статистики) (рисунок к заданию 16.2.Б). При выполнении этого запроса было создано множество одномерных ста- тистик по переменной МАТПРАВПРОЦ (средние, процентили, дисперсия популяции и другие базовые взвешенные статистики), а также, где уместно, ошибки выборки, как показано на рисунке к заданию 16.2.В. Обратите вни- мание на то, что программа WesVar не определяет моду. Закройте окно с результатами. Выделите в левой панели указатель Work- Book Title 1 (Рабочая книга 1) и нажмите кнопки Table (Таблица) и Add Table Set (Single) (Добавить табличный набор (Одиночный)). Щел- кните по указателю на левой панели Computed Statistics (Вычисленные статистики), выделите переменную МАТШОЦ в поле Source Variables (см. продолжение) 328 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 16.2 (продолжение) Рисунок к заданию 16.2.А Рабочая книга WesVar до проведения анализа Источник: пример составлен автором в программе WesVar. Рисунок к заданию 16.2.Б Дескриптивная статистика по переменной МАТПРАВПРОЦ в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ 329 Задание 16.2 (продолжение) (Исходные переменные) и щелкните по значку Block Mean (Набор сред- них значений); таким образом, средний результат тестирования по мате- матике был определен. Выделите указатель Table Set #1 (Табличный на- бор № 1), перенесите переменную ПОЛ из поля Source Variables (Исхо- дные переменные) в поле Selected (Выбранные переменные) и нажмите кнопку Add as New Entry (Добавить как новую запись). При необходимости щелкните на значок +, чтобы расширить область Table Set (Табличный на- бор). Щелкните по указателю Cells (Ячейки) в левой панели экрана. Теперь в поле правой панели Cell Definition (Описание ячейки) отображаются все ячейки, созданные для этой таблицы; выделите число 1, укажите в панели Label (Метка) переменную Мальчики и нажмите кнопку Add as New Entry (Добавить как новую запись). Выполните те же действия с ячейкой 2, от- носящейся к переменной Девочки (рисунок к заданию 16.2.В). Рисунок к заданию 16.2.В Программа WesVar: указание меток ячеек Источник: пример составлен автором в программе WesVar. (см. продолжение) 330 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 16.2 (продолжение) Щелкните по указателю Cell Functions (Функции ячеек) в левой пане- ли, введите в поле Function Statistic (Функции статистик) формулу ДИЗЭФФ=Мальчики–Девочки и нажмите кнопку Add as New Entry (Доба- вить как новую запись). В левой панели выделите указатель For… (Для…). Перенесите переменную СРЕД_МАТШОЦ в правое поле и верните пере- менную СУММ_ВЕСА в поле Source Variables (Исходные переменные) (рисунок к заданию 16.2.Г). Теперь выполните запрос, щелкнув по значку с зеленой стрелкой или выбрав команды меню Requests – View Output (Запросы – Просмотреть результаты), и щелкните по переменной ПОЛ в раскрывающемся списке Table Set (Табличный набор). Рисунок к заданию 16.2.Г Вычисление разностей между записями ячеек Источник: пример составлен автором в программе WesVar. (см. продолжение) ВЫЧИСЛЕНИЕ ОЦЕНОК И ОШИБОК В КОМПЛЕКСНЫХ ВЫБОРКАХ 331 Задание 16.2 (продолжение) Чтобы завершить задание и увидеть результаты, щелкните по значку с изо- бражением раскрытой книги или выберите команды меню Requests – View Output (Запросы – Просмотреть результаты) и перейдите в соответ- ствующий раздел. Средняя оценка результатов мальчиков равна 250,44 (с ошибкой выбор- ки = 2,88), а средний балл девочек равен 249,55 (с ошибкой выборки = 2,52) (рисунок к заданию 16.2.Д). Чтобы увидеть данные о разности значений переменных по мальчикам и девочкам, щелкните по указателю Functions (Функции) под переменной ПОЛ (рисунок к заданию 16.2.Е). Заметьте, что контроль за наборами подсчитанных и выведенных на экран статистик осуществляется через таблицы. Данные, отображенные на экране, могут отличаться от данных, представленных на рисунке к заданию 16.2.Д, так как они зависят от выбираемых опций. Оцененная разность очень мала (diff = 0,89), а связанная с ней t-величина составляет 0,89/3,189 = 0,279; это значит, что погрешность не является статистически значимой (p = 0,781 > 0,05). Рисунок к заданию 16.2.Д Сравнение средних баллов по математике в группах, выделенных по гендерным признакам в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. (см. окончание) 332 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Задание 16.2 (окончание) Рисунок к заданию 16.2.Е Сравнение средних оценок по математике в группах, выделенных по гендерным признакам в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar.  çàâåðøåíèå äàííîé ãëàâû ìû õîòåëè áû ïðåäóïðåäèòü ÷èòàòåëÿ î òîì, ÷òî ðûíîê ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ ïðåä- ëàãàåò øèðîêèé ñïåêòð ïðîäóêòîâ äëÿ ïåðñîíàëüíûõ êîìïüþ- òåðîâ ïî îáðàáîòêå äàííûõ è ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ äëÿ ñòàòèñòèêè. Îäíàêî ìíîãèå ïðîäóêòû, âêëþ÷àÿ òå, êîòîðûå, êàê çàÿâëÿþò ïðîèçâîäèòåëè, ñïåöèàëèçèðóþòñÿ íà îáðàáîòêå äàííûõ ïî èññëåäîâàíèÿì, âûäàþò íåòî÷íûå ðåçóëüòàòû, åñëè â íèõ íå ó÷èòûâàåòñÿ, ÷òî èññëåäîâàíèå ìîæåò áûòü îñíîâàíî íà äèçàéíå êîìïëåêñíûõ âûáîðîê. Ìû ðåêîìåíäóåì çàèíòå- ðåñîâàííîìó ïîëüçîâàòåëþ îáðàòèòüñÿ ê ïðîôåññèîíàëüíûì îáçîðàì ñòàòèñòè÷åñêîãî ïðîãðàììíîãî îáåñïå÷åíèÿ (ïðåä- ñòàâëåíû íà ñàéòå http://www.fas.harvard.edu/~stats/survey- soft/survey-soft.html). 17 ÃËÀÂÀ ÎÑÎÁÛÅ ÂÎÏÐÎÑÛ Â äàííîé ãëàâå îáñóæäàåòñÿ ðÿä äîïîëíè- òåëüíûõ âîïðîñîâ ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè, ñâÿçàííûõ ñ äåìîãðàôè÷åñêèìè ñòàòèñòèêàìè, ïðîáëåìàìè è îøèáêàìè, ñ êîòîðûìè ÷àñòî ñòàëêèâàþòñÿ ïðè ïðîâåäåíèè èññëåäîâàíèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå. Ýòè âîïðîñû âêëþ÷àþò ðàññìîòðåíèå îòñóòñòâóþùèõ îòâåòîâ, ñòðàòèôèêàöèè, ñîðòèðîâêè ôðåéìà è ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê; ðåøåíèå ïðîáëåì, ñâÿçàííûõ ñî øêîëàìè ñ âûñîêîé è íèçêîé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ; ñòàí- äàðòû äëÿ ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé îá àäåêâàòíîñòè ïðîïîðöèé ïîëó÷åííûõ îòâåòîâ â íàöèîíàëüíîé îöåíêå. ОТСУТСТВУЮЩИЕ ОТВЕТЫ Óíèâåðñàëüíîãî èëè åäèíîîáðàçíîãî îïòèìàëüíîãî ïóòè ðåøå- íèÿ ïðîáëåì, ñâÿçàííûõ ñ îòñóòñòâèåì îòâåòîâ, íå ñóùåñòâóåò. Ïðè ïðîâåäåíèè òðàäèöèîííîãî ñîöèàëüíîãî èññëåäîâàíèÿ ïðè÷èíû îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ â îäíîé ÷àñòè ñòðàíû (ãäå, ê ïðè- ìåðó, øêîëû ìîãóò çàêðûâàòüñÿ â ñâÿçè ñ íåïîãîäîé) ìîãóò îòëè÷àòüñÿ îò ïðè÷èí îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ â äðóãîé ÷àñòè ñòðà- íû (ãäå, ê ïðèìåðó, íàñåëåíèå âûðàæàåò îáùåå íåäîâîëüñòâî ìåñòíûìè âëàñòÿìè). Ðàçìåðû, èñòî÷íèêè è ñòåïåíü âëèÿíèÿ 334 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ ïðàêòè÷åñêè íåïðåäñêàçóåìû, à ðàçðàáîòêà ãëîáàëüíîé ñòðàòåãèè, ñïîñîáíîé ïðåäîòâðàòèòü âîçíèêíî- âåíèå ýòîé ïðîáëåìû, âåñüìà çàòðóäíèòåëüíà. Îäíàêî ñî âðå- ìåíåì ñïåöèàëèñòû ïî ñòàòèñòèêå èññëåäîâàíèé ðàçðàáîòàëè ðÿä ìåòîäîâ, ïîëó÷èâøèõ áîëüøåå èëè ìåíüøåå ïðèçíàíèå â êà÷åñòâå ñïîñîáîâ ðåøåíèÿ ïðîáëåìû, ñâÿçàííîé ñ îòñóò- ñòâèåì îòâåòîâ. Îäíà èç ïðåäëîæåííûõ èìè ñòðàòåãèé çàêëþ÷àåòñÿ â óâå- ëè÷åíèè ðàçìåðà âûáîðêè äëÿ êîìïåíñàöèè îæèäàåìîãî îòñóò- ñòâèÿ îòâåòîâ. Ýòîò ìåòîä âàëèäåí äî òåõ ïîð, ïîêà ïðè÷èíû îò- ñóòñòâèÿ îòâåòîâ íå ñâÿçàíû ñ ñàìèì ïðåäìåòîì èññëåäîâàíèÿ. Ñòðàòåãèÿ óâåëè÷åíèÿ ðàçìåðà âûáîðêè ìîæåò áûòü ïðèìåíåíà ïî îòíîøåíèþ êî âñåé âûáîðêå èëè ìîæåò îãðàíè÷èâàòüñÿ ëèøü íåñêîëüêèìè ñòðàòàìè èëè ãðóïïàìè ðåñïîíäåíòîâ, ãäå â ïðîøëîì íàáëþäàëñÿ íèçêèé ïðîöåíò îòâåòîâ. Åñëè, ê ïðèìå- ðó, ïðè ïðîâåäåíèè íàöèîíàëüíîé îöåíêè ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé äîëæíà áûòü ñôîðìèðîâàíà âûáîðêà èç 100 øêîë – ó÷àñòíèêîâ èññëåäîâàíèÿ, îäíàêî îæèäàåòñÿ, ÷òî 25 % øêîë îòêàæåòñÿ îò ó÷àñòèÿ, íåîáõîäèìî îòîáðàòü 134 øêîëû (75 % îò 134 øêîë ñîñòàâëÿþò 100,5 øêîë) è íàëàäèòü ñ íèìè êîíòàêò. Ïîëó÷åíèå áîëüøåãî, ÷åì îæèäàëîñü, ïðîöåíòà îòâåòèâøèõ ïðèâåäåò ñî- îòâåòñòâåííî ê íåáîëüøîìó óâåëè÷åíèþ äàííûõ è ðàñõîäîâ íà ïðîâåäåíèå ïðîöåäóð. Ïîýòîìó ðåêîìåíäóåòñÿ ïðåäóñìîòðåòü âîçìîæíîñòü âîçíèêíîâåíèÿ äîïîëíèòåëüíûõ ðàñõîäîâ, ïî- ìèìî èñõîäíîãî ðàçìåðà áþäæåòà. Âòîðàÿ ñòðàòåãèÿ, êîòîðóþ ÷àñòî èñïîëüçóþò ïðè ïðîâå- äåíèè èññëåäîâàíèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå, çàêëþ÷àåòñÿ â èñïîëüçîâàíèè óòî÷íåííûõ îòâåòîâ èëè øêîë äëÿ çàìåíû. Îáû÷íî äëÿ êàæäîé øêîëû, âîâëå÷åííîé â âûáîðêó, âûáèðàþò îäíó øêîëó äëÿ çàìåíû. Øêîëà äëÿ çàìåíû äîëæíà áûòü íà- ñòîëüêî ïîäîáíà âûáðàííîé øêîëå, íàñêîëüêî ýòî âîçìîæíî. Ïðè íàëè÷èè ôàéëà ñîðòèðîâêè (äëÿ ïðåäïîëàãàåìîé ñòðàòè- ôèêàöèè) ìîæíî ïðèìåíèòü ìåòîäèêó, êîòîðàÿ çàêëþ÷àåòñÿ â èñïîëüçîâàíèè øêîëû äëÿ çàìåíû ñðàçó èëè äî òîãî, êàê îíà ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ 335 óêàçûâàåòñÿ â ñïèñêå âûáîðêè, åñëè äîïóñòèòü, ÷òî ýòà øêîëà äîñòóïíà äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â êà÷åñòâå çàìåíû. Ýòà ñòðàòåãèÿ íå óíè÷òîæàåò ñèñòåìàòè÷åñêóþ îøèáêó âñëåäñòâèå îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ, îäíàêî îíà ñïîñîáíà ñâåñòè åå ê ìèíèìóìó, åñëè ñî- ðòèðîâêà âûáîðêè äåéñòâèòåëüíî ñâÿçàíà ñ ðåçóëüòàòàìè èñ- ñëåäîâàíèÿ. Øêîëà, âîâëå÷åííàÿ â îñíîâíóþ âûáîðêó, íèêîãäà íå äîëæíà èñïîëüçîâàòüñÿ â êà÷åñòâå çàìåíû äðóãîé øêîëû, êîòîðàÿ áûëà âûáðàíà, íî íå ó÷àñòâîâàëà â îöåíêå. Øêîëà äëÿ çàìåíû ìîæåò áûòü ïîìå÷åíà êàê çàìåíà äëÿ äâóõ âûáðàííûõ øêîë, íàõîäÿùèõñÿ âûøå è íèæå íåå ïî ñïèñêó (åñëè, ê ïðèìå- ðó, äîëÿ âûáîðêè â ñòðàòå î÷åíü âûñîêà è ÷èñëî øêîë, êîòîðûå ìîæíî èñïîëüçîâàòü äëÿ çàìåíû, íåäîñòàòî÷íî).  òàêîé ñèòóà- öèè øêîëà äëÿ çàìåíû ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíà òîëüêî îäèí ðàç. Øêîëû äëÿ çàìåíû ìîãóò ñëóæèòü â êà÷åñòâå ðåñóðñà äëÿ îá- õîäíîãî ìàíåâðà. Îäíàêî êîìàíäû ïî ïðîâåäåíèþ íàöèîíàëü- íîé îöåíêè ìîãóò ñïîñîáñòâîâàòü îãðàíè÷åíèþ èñïîëüçîâàíèÿ øêîë äëÿ çàìåíû, åñëè ïðåäïðèìóò âñå íåîáõîäèìûå äåéñòâèÿ äëÿ òîãî, ÷òîáû ïîáóäèòü âñå èçíà÷àëüíî îòîáðàííûå øêîëû ó÷àñòâîâàòü â îöåíêå. СТРАТИФИКАЦИЯ, СОРТИРОВКА ФРЕЙМА И ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРОК Â áîëüøèíñòâå èññëåäîâàíèé ïî íàöèîíàëüíîé îöåíêå èñïîëü- çóåòñÿ ñòðàòèôèöèðîâàííûé ìíîãîñòàäèéíûé äèçàéí. Ýòîò âèä äèçàéíà áûë ïîäðîáíî îïèñàí â ãëàâå 8. Êàê óæå áûëî óêàçàíî ðàíåå, êîìàíäà ïî ïðîâåäåíèþ îöåíêè ìîæåò èçúÿâèòü æåëà- íèå èñïîëüçîâàòü ñòðàòû äëÿ îáåñïå÷åíèÿ òîãî, ÷òîáû îïðå- äåëåííûå âèäû øêîë áûëè îáÿçàòåëüíî âêëþ÷åíû â âûáîðêó (íàïðèìåð, øêîëû èç êàæäîé ïðîâèíöèè) è ÷òîáû ðàçìåð âû- áîðêè áûë ðàñïðåäåëåí ìåæäó âñåìè ãðóïïàìè îïðåäåëåííûì îáðàçîì (íàïðèìåð, ïî 75 øêîë èç êàæäîé ïðîâèíöèè). Òàêèå ñòðàòû íàçûâàþòñÿ ýêñïëèöèòíûìè. Òàêæå êîìàíäà ïî ïðîâåäå- íèþ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ìîæåò èçúÿâèòü æåëàíèå èñïîëüçî- 336 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ âàòü äðóãîé êðèòåðèé, ïðè êîòîðîì îäèíàêîâûé óðîâåíü òî÷- íîñòè íå îáÿçàòåëåí èëè ïðè êîòîðîì äîñòàòî÷íî îáåñïå÷èòü ëèøü ïðîïîðöèîíàëüíóþ ïðåäñòàâèòåëüíîñòü (íàïðèìåð, ãî- ðîäà â ïðîâèíöèè èëè èñòî÷íèêè ôèíàíñèðîâàíèÿ â ïðîâèí- öèè). Òàêèå ñòðàòû íàçûâàþòñÿ èìïëèöèòíûìè. Íà ïðàêòèêå èìïëèöèòíûå ñòðàòû óïîðÿäî÷èâàþò ïåðåìåííûå âíóòðè ýêñ- ïëèöèòíîé ñòðàòû. Îäíàêî íåçàâèñèìî îò èñïîëüçóåìîé ìåòî- äèêè ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðîê (íàïðèìåð, ìåòîäèêà ôîðìèðî- âàíèÿ ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêè, ñèñòåìàòè÷åñêîé ñëó÷àé- íîé âûáîðêè èëè âûáîðêè ñ âåðîÿòíîñòüþ, ïðîïîðöèîíàëü- íîé ðàçìåðó), ôðåéì âûáîðêè äîëæåí áûòü óïîðÿäî÷åí ïî ðàç- ìåðàì øêîë äî îòáîðà ýëåìåíòîâ âûáîðêè. Ñîðòèðîâêà ïî ðàç- ìåðó óëó÷øèò âûáîð øêîë äëÿ çàìåíû. Îäíà èç ñàìûõ ðàñïðîñòðàíåííûõ îñîáåííîñòåé ïðîöåññà îòáîðà çàêëþ÷àåòñÿ â èñïîëüçîâàíèè ñèñòåìàòè÷åñêîé ñëó÷àé- íîé âûáîðêè.  íåêîòîðûõ ñòðàíàõ òàêàÿ âûáîðêà ôîðìèðóåò- ñÿ ìåòîäîì ðàâíîâåðîÿòíîãî îòáîðà, òîãäà êàê â äðóãèõ ñòðà- íàõ èñïîëüçóåòñÿ âûáîðêà ñ âåðîÿòíîñòüþ, ïðîïîðöèîíàëü- íîé ðàçìåðó øêîëû. Î÷åâèäíûì ÿâëÿåòñÿ òî, ÷òî ñîðòèðîâêà ôðåéìà äîëæíà îñóùåñòâëÿòüñÿ â ïðåäåëàõ êàæäîé ýêñïëèöèòíîé ñòðàòû, ïîòîìó ÷òî ýòîò ñïîñîá ñîîòâåòñòâóåò èìïëèöèòíîé ñòðàòè- ôèêàöèè. Îäèí èç ñàìûõ ýôôåêòèâíûõ ñïîñîáîâ ñîðòèðîâêè ôðåéìà âûáîðêè äî îòáîðà åå ýëåìåíòîâ çàêëþ÷àåòñÿ â ÷åðåäî- âàíèè ïîðÿäêà ñîðòèðîâêè ïî ðàçìåðó îò îäíîé èìïëèöèòíîé ñòðàòû ê äðóãîé. Ýòîò ñïîñîá ñîðòèðîâêè ïðîäåìîíñòðèðîâàí â òàáë. 17.1. Ïîäîáíàÿ ñîðòèðîâêà ôðåéìà íåîáÿçàòåëüíà, îäíàêî îíà ïîçâîëÿåò äîáèòüñÿ áîëüøåãî ñõîäñòâà øêîë äëÿ çàìåíû ñ îòî- áðàííûìè øêîëàìè è óìåíüøàåò ñèñòåìàòè÷åñêóþ îøèáêó âñëåäñòâèå îòñóòñòâèÿ îòâåòîâ. Ñîðòèðîâêà ïî ðàçìåðó òàêæå óâåëè÷èâàåò øàíñû íà âêëþ÷åíèå â âûáîðêó øêîë âñåõ ðàçìåðîâ èç êàæäîé ýêñïëèöèòíîé ñòðàòû, íà ìèíèìèçàöèþ äèñïåðñèè ñòðàò, ïîâûøàÿ òî÷íîñòü îöåíîê. ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ 337 ТАБЛИЦА 17.1 Фрейм выборки с чередующимся порядком измерений размера от страты к страте Экспли- Импли- Мера ID Поч- Ф.И.О. Другая цитная цитная размера школы товый директора пере- страта страта адрес школы менная фрейма 1 1 Маленькая 1 … … … 1 … … … … … … 1 1 Большая … … … … 1 2 Большая … … … … 1 … … … … … … 1 2 Маленькая … … … … 1 3 Маленькая … … … … 1 … … … … … … 1 3 Большая … … … … 2 1 Маленькая … … … … … … … … … … … Н 3 … N … … … Источник: скомпилировано автором. Ïðèìå÷àíèå: â òðåòüåì ñòîëáöå ïðåäñòàâëåíû âñå øêîëû ñòðàíû èç ïåðâîé ñòðàòû (ïåðâûå òðè ñòðîêè äàííûõ) â ïîðÿäêå âîçðàñòàíèÿ ðàçìå- ðà.  äàííîé òàáëèöå íåâîçìîæíî ïåðå÷èñëèòü âñå øêîëû êàæäîé ñòðàòû, ïîýòîìó îíè ïðèâåäåíû çäåñü ñõåìàòè÷íî; ñèìâîë «…» îçíà÷àåò øêîëû, íàõîäÿùèåñÿ â ïðîìåæóòêå ìåæäó ñàìûìè ìåëêèìè è ñàìûìè êðóïíûìè øêîëàìè. ШКОЛЫ С ВЫСОКОЙ ЧИСЛЕННОСТЬЮ УЧАЩИХСЯ Ïðè ôîðìèðîâàíèè âûáîðêè ñ âåðîÿòíîñòüþ, ïðîïîðöèî- íàëüíîé ðàçìåðó, âåñîâûå êîýôôèöèåíòû íàïðÿìóþ çàâèñÿò îò ðàçìåðà ýëåìåíòà âûáîðêè.  ýòîì ñëó÷àå î÷åíü ìàëåíüêèå ýëåìåíòû áóäóò èìåòü î÷åíü áîëüøèå âåñà, à î÷åíü áîëüøèå ýëåìåíòû áóäóò èìåòü î÷åíü ìàëåíüêèå âåñà. Âåñ íåêîòîðûõ ýëå- ìåíòîâ ìîæåò ñîñòàâèòü äàæå ìåíåå åäèíèöû. Ðàñïðîñòðàíåí- 338 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ íûé ìåòîä ðåøåíèÿ ýòîé ïðîáëåìû çàêëþ÷àåòñÿ â îäíîçíà÷íîì âûáîðå ýòîãî ýëåìåíòîâ ñ ïîñëåäóþùèì ïåðåôîðìèðîâàíèåì âûáîðêè äëÿ îñòàëüíûõ ýëåìåíòîâ ôðåéìà âûáîðêè. Ê ïðèìåðó, â òàáëèöå 17.2 ïðåäñòàâëåíà ñòðàòà ðàçìåðîì Nh = 10 øêîë, èç êîòîðîé äîëæíà áûòü ñôîðìèðîâàíà âûáîðêà ðàçìåðîì nh = 3 øêîë, è óêàçàíû âåñîâûå êîýôôèöèåíòû, êîòîðûå êàæäàÿ øêîëà áóäåò èìåòü â ñëó÷àå åå èçâëå÷åíèÿ èç âûáîðêè. Åñëè øêîëà ¹ 1 (âêëþ÷àþùàÿ áîëåå 50% ó÷àùèõñÿ ôðåéìà âû- áîðêè) áóäåò âûáðàíà, åå âåñîâîé êîýôôèöèåíò ñîñòàâèò ìåíåå åäèíèöû. ×òîáû ðåøèòü ïðîáëåìó ñ ýòîé øêîëîé, íåîáõîäèìî çàêëþ÷èòü, ÷òî ýòà øêîëà óæå âûáðàíà, íî îíà áóäåò ïðåäñòàâ- ëÿòü òîëüêî ñàìó ñåáÿ. Òîãäà øêîëà ¹ 1 áóäåò ñ÷èòàòüñÿ ñàìî- ðåïðåçåíòàòèâíûì ýëåìåíòîì. Òåïåðü èç îñòàâøèõñÿ äåâÿòè øêîë äîëæíû áûòü îòîáðàíû åùå äâå øêîëû, êàê ïîêàçàíî â òàáë. 17.3. ТАБЛИЦА 17.2 Фрейм выборки из 10 школ и соответствующие весовые коэффициенты для этих школ ID школы Мера размера Кумулятивная Весовой школы мера размера коэффициент 1 500 500 830/(3 × 500) = 0,5533 2 50 550 830/(3 × 50) = 5,5333 3 50 600 830/(3 × 50) = 5,5333 4 40 640 830/(3 × 40) = 6,9167 5 40 680 830/(3 × 40) = 6,9167 6 35 715 830/(3 × 35) = 7,9048 7 35 750 830/(3 × 35) = 7,9048 8 30 780 830/(3 × 30) = 9,2222 9 30 810 830/(3 × 30) = 9,2222 10 20 830 830/(3 × 20) = 13,8333 Источник: скомпилировано автором. ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ 339 ТАБЛИЦА 17.3 Скорректированный фрейм выборки ID школы Мера размера Кумулятивная мера Весовые школы размера коэффициенты 1 500 500 500/500 = 1,0000 2 50 50 330/(2 × 50) = 3,3000 3 50 100 330/(2 × 50) = 3,3000 4 40 140 330/(2 × 40) = 4,1250 5 40 180 330/(2 × 40) = 4,1250 6 35 215 330/(2 × 35) = 4,7143 7 35 250 330/(2 × 35) = 4,7143 8 30 280 330/(2 × 30) = 5,5000 9 30 310 330/(2 × 30) = 5,5000 10 20 330 330/(2 × 20) = 8,2500 Источник: скомпилировано автором. Åñëè ýêñïåðò ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðîê ïðåäëîæèò ýòó ñòðàòåãèþ, îí ìîæåò òàêæå ïîðåêîìåíäîâàòü îòîáðàòü â øêî- ëå ¹ 1 äâà êëàññà. Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî â ýòîì ñëó÷àå âåñà îñòàâ- øèõñÿ ýëåìåíòîâ áóäóò áîëåå ïðèáëèæåíû äðóã ê äðóãó, à ýòî ïîçâîëèò óìåíüøèòü îøèáêó âûáîðêè. Åñëè ïîñëå èçâëå÷åíèÿ øêîëû ¹ 1 îêàçàëîñü, ÷òî ó øêîëû ¹ 2 òà æå ïðîáëåìà, åå ñëå- äóåò òàêæå èçâëå÷ü èç âûáîðêè, ïîñëå ÷åãî ôðåéì è âûáîðêà äîëæíû áûòü èçìåíåíû òàê, êàê áûëî îïèñàíî âûøå. Êîíå÷íî, ïðè ýòîì âûáîðêà óâåëè÷èòñÿ äî ÷åòûðåõ ýëåìåíòîâ (äâà ñà- ìîðåïðåçåíòàòèâíûõ ýëåìåíòà è äâà ýëåìåíòà èç îñòàâøèõñÿ âîñüìè ýëåìåíòîâ ôðåéìà). ШКОЛЫ С НИЗКОЙ ЧИСЛЕННОСТЬЮ УЧАЩИХСЯ Âî ìíîãèõ ñòðàíàõ ñ âûñîêîé äîëåé ñåëüñêèõ ïîïóëÿöèé ñóùå- ñòâóåò ìíîãî øêîë ñ íèçêîé ÷èñëåííîñòüþ ó÷àùèõñÿ. Äîïóñòèì, ñàìûå ìåëêèå øêîëû ôðåéìà èìåþò òàêóþ íèçêóþ ÷èñëåííîñòü 340 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ó÷àùèõñÿ, ïîäõîäÿùèõ äëÿ îöåíêè (íàïðèìåð, ìåíåå 10 ÷åëîâåê â êàæäîé øêîëå), ÷òî îíè íå ìîãóò ïðåäîñòàâèòü äîñòàòî÷íî èíôîðìàöèè ïî øêîëàì. (Ìèíèìàëüíûé ðàçìåð êëàñòåðà îïðåäåëÿåòñÿ ïðàâèëàìè èçìåðåíèÿ â èññëåäîâàíèè, ÷èñëî áóêëåòîâ, èñïîëüçóåìûõ ïðè îöåíêå, è äðóãèå ïàðàìåòðû, âíå ïðîöåññà ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè.)  íåêîòîðûõ èññëåäîâàíèÿõ ïî îöåíêå ðåêîìåíäóåòñÿ èñ- êëþ÷èòü øêîëû, íàõîäÿùèåñÿ íèæå îïðåäåëåííîãî ïîðîãà ÷èñëåííîñòè (íàïðèìåð, ìåíåå ïÿòè ó÷àùèõñÿ â êëàññå). Ïîäîá- íûå ñòðàòåãèè êîíöåíòðèðóþòñÿ íà ñáîðå äàííûõ ïî øêîëàì è êëàññàì äîñòàòî÷íî áîëüøîãî ðàçìåðà, ÷òîáû ãàðàíòèðîâàòü ýêîíîìè÷íîñòü îöåíêè è íàäåæíîñòü ìîäåëèðîâàíèÿ è àíàëè- çà. Îäíàêî èñêëþ÷åíèå ñàìûõ ìåëêèõ øêîë ìîæåò ïðèâåñòè ê âîçíèêíîâåíèþ ñåðüåçíûõ ïðîáëåì, ñâÿçàííûõ ñ íåäîñòà- òî÷íûì îõâàòîì ïîïóëÿöèè â èññëåäîâàíèÿõ â ñòðàíàõ èëè íà òåððèòîðèÿõ, ãäå ïðèñóòñòâóåò ìíîæåñòâî ìåëêèõ ñåëüñêèõ øêîë. Ýòî òàêæå ìîæåò ïðèâåñòè ê òîìó, ÷òî ïðîáëåìû èëè îñîáåííîñòè, ñâîéñòâåííûå ñàìûì ìåëêèì øêîëàì, îñòàíóòñÿ ñêðûòûìè îò àíàëèòèêîâ è ëèö, îòâåòñòâåííûõ çà ðàçðàáîòêó ïîëèòèêè.  êà÷åñòâå àëüòåðíàòèâû íåêîòîðûå ýêñïåðòû ïî ôîðìèðî- âàíèþ âûáîðîê ðåêîìåíäóþò îáúåäèíèòü ìåëêèå øêîëû, ðàñ- ïîëîæåííûå äîñòàòî÷íî áëèçêî äðóã ê äðóãó, è ñôîðìèðîâàòü ïñåâäîøêîëû ëèáî ïóòåì ñëèÿíèÿ íåñêîëüêèõ ìåëêèõ øêîë, ëèáî îáúåäèíåíèÿ îäíîé áîëüøîé è îäíîé ìåëêîé øêîëû. Ïðåäïîëîæèì, ëèöà, îòâåòñòâåííûå çà ðàçðàáîòêó ïîëèòè- êè â îáðàçîâàíèè, çàèíòåðåñîâàíû â ïîëó÷åíèè ñòàòèñòèê ïî ó÷åáíûì ó÷ðåæäåíèÿì âñåõ ðàçìåðîâ, îäíàêî ìàòåðèàë òåñòè- ðîâàíèÿ ñòîëü îáúåìåí, ÷òî òåñòèðóåìûå ó÷àùèåñÿ äîëæíû îáìåíèâàòüñÿ òðåìÿ áóêëåòàìè, ÷òîáû èñïîëüçîâàòü èõ ïî î÷åðåäè. Âîçìîæíî, èññëåäîâàòåëè, ðàáîòàþùèå íàä ïðîâåäå- íèåì îöåíêè, íóæäàþòñÿ â àíàëèçå, òðåáóþùåì, ÷òîáû â êàæäîé øêîëå ïðèñóòñòâîâàëè ïî êðàéíåé ìåðå 15 ó÷àùèõñÿ, ó÷àñòâóþ- ùèõ â îöåíêå, à ýòî îçíà÷àåò, ÷òî â òàêîé øêîëå äîëæíî áûòü ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ 341 ñôîðìèðîâàíî ïÿòü ãðóïï äëÿ ðîòàöèè òðåõ áóêëåòîâ.  òàêîé ñèòóàöèè ìåëêèå øêîëû ñîçäàþò äîïîëíèòåëüíóþ ïðîáëåìó. Ïðè ýòîì óïîðÿäî÷åííûé ñïèñîê øêîë ìîæåò âûãëÿäåòü êàê íàáîð äàííûõ, ïðåäñòàâëåííûé â òàáë. 17.4. Øêîëû ¹ 1012, 1013, 1014 è 1015 íå èìåþò äîñòàòî÷íîãî êî- ëè÷åñòâà ó÷àùèõñÿ, ïîýòîìó îíè íå óäîâëåòâîðÿþò âñåì òðåáî- âàíèÿì îöåíêè. Êðîìå òîãî, íå âñå èç ýòèõ ÷åòûðåõ øêîë ðàñïî- ëîæåíû íà îäíîé è òîé æå òåððèòîðèè. Íà äàííîì ýòàïå ôðåéì ñëåäóåò ðàññîðòèðîâàòü ïî òåððèòîðèÿì è ïî ìåðàì ðàçìåðà, ТАБЛИЦА 17.4 Фрейм выборки ID школы Мера размера Географическое Кумулятивная мера школы расположение размера 1001 75 1 75 1002 60 2 135 1003 50 2 185 1004 40 1 225 1005 40 2 265 1006 35 1 300 1007 15 1 315 1008 20 3 335 1009 30 2 365 1010 30 3 395 1011 15 2 410 1012 10 2 420 1013 5 2 425 1014 5 2 430 1015 2 3 432 Источник: скомпилировано автором. 342 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ÷òîáû óâèäåòü íàèáîëåå ïðîñòîé ñïîñîá ðåøåíèÿ ýòîé ïðî- áëåìû è ïðè íåîáõîäèìîñòè íàéòè îïòèìàëüíûé ìåòîä ôîð- ìèðîâàíèÿ ïñåâîäøêîë. Åñëè øêîëû ¹ 1011 è 1013 ðàñïîëî- æåíû äîñòàòî÷íî áëèçêî äðóã ê äðóãó, à øêîëû ¹ 1012 è 1014 òàêæå íàõîäÿòñÿ â ñîñåäíèõ ãîðîäàõ, ôðåéì ìîæåò áûòü ïåðå- ôîðìèðîâàí òàê, êàê ïîêàçàíî â íàáîðå äàííûõ, ïðåäñòàâëåí- íîì â òàáë. 17.5. Ïîñëå îáúåäèíåíèÿ øêîë äëÿ ôîðìèðîâàíèÿ ïñåâäîøêîë ïîñëåäíèå ñëåäóåò ðàññìàòðèâàòü êàê åäèíûé ýëåìåíò âûáîð- êè. Íàïðèìåð, åñëè â âûáîðêó áûëà îòîáðàíà ïñåâäîøêîëà ¹ 1111, âñå ó÷àùèåñÿ ïåðâîíà÷àëüíûõ øêîë ¹ 1011 è 1013 ìî- ãóò áûòü ïðèãëàøåíû â ñåññèþ îöåíêè. Äîëè îòâåòîâ ó÷àùèõ- ñÿ äîëæíû áûòü âû÷èñëåíû äëÿ âñåé ïñåâäîøêîëû ¹ 1111, à íå îòäåëüíî äëÿ ïåðâîíà÷àëüíûõ øêîë ¹ 1011 è 1013. Îöåíêà âåñà ìîæåò áûòü ïîëó÷åíà äëÿ ïñåâäîøêîëû, èñïîëüçóÿ êîìáè- íèðîâàííóþ ìåðó ðàçìåðà. Ýòà ñòðàòåãèÿ ïðèâåäåò ê ïîëíîìó îõâàòó ïîïóëÿöèè íà îïòèìàëüíîì óðîâíå, îäíàêî ïðè ýòîì îíà ñîçäàñò ïîìåõè äëÿ ïîäñ÷åòà âíóòðèøêîëüíûõ è ìåæøêîëüíûõ ñòàòèñòèê, à ýòî ìîæåò îêàçàòüñÿ íåæåëàòåëüíûì. Ïðè ïðîâåäåíèè ïñèõîìåòðè- ÷åñêîãî àíàëèçà âî ìíîãèõ ñëó÷àÿõ ñòàðàþòñÿ âûÿâèòü ðàçëè÷èÿ ìåæäó âëèÿíèåì øêîëû è âëèÿíèåì êàæäîãî îòäåëüíîãî ó÷àùå- ãîñÿ íà ðåçóëüòàòû îöåíèâàíèÿ (â ìíîãîóðîâíåâîì àíàëèçå), ïðåäïîëàãàÿ, ÷òî âëèÿíèå îäíîé è òîé æå øêîëû îäèíàêîâî íà âñåõ åå ó÷àùèõñÿ, à â ðàçíûõ øêîëàõ îíî ðàçëè÷íî. Ñëèÿíèå ìåëêèõ øêîë â áîëåå êðóïíóþ ïñåâäîøêîëó ìîæåò ïîòðåáîâàòü ââåäåíèÿ ìåð. Ýêñïåðòû ïðåäïîëàãàþò, ÷òî ñëèÿíèå â îäíó ìîäåëü äîëæíî áûòü îïðåäåëåíî ïî êàæäîìó ÷ëåíó êàêîãî-ëèáî ýëåìåíòà âûáîðêè. Àíàëèç äîëæåí îñóùåñòâëÿòüñÿ íà îñíîâå ïåðâîíà÷àëüíîé ñòðóêòóðû øêîëû. Ìåíåäæåðû èññëåäîâàíèÿ, ñïåöèàëèñòû ïî ñòàòèñòèêå èññëåäîâàíèé è àíàëèòèêè ïðîöåñ- ñà îöåíèâàíèÿ äîëæíû îáñóäèòü ýòó ïðîáëåìó äî îêîí÷àòåëü- íîãî ôîðìèðîâàíèÿ âûáîðêè. ТАБЛИЦА 17.5 Измененный фрейм выборки Первоначальные школы Псевдошколы ID школы Мера Географическое Кумулятивная ID псевдошколы Мера Кумулятивная размера школы расположение мера размера размера мера размера 1007 15 1 15 1007 15 15 1006 35 1 50 1006 35 65 1004 40 1 90 1004 40 90 1001 75 1 165 1001 75 165 1013 5 2 170 1111 20 185 1011 15 2 200 1111 1014 5 2 175 1112 15 200 1012 10 2 185 1112 1009 30 2 230 1009 30 230 1005 40 2 270 1005 40 270 1003 50 2 320 1003 50 320 1002 60 2 380 1002 60 380 1015 2 3 382 1115 22 402 1008 20 3 402 1115 1010 30 3 432 1010 30 432 Источник: скомпилировано автором. ОСОБЫЕ ВОПРОСЫ 343 344 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ СТАНДАРТЫ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ АДЕКВАТНОСТИ ПРОПОРЦИЙ ПОЛУЧЕННЫХ ОТВЕТОВ Êàê óæå áûëî îòìå÷åíî ðàíåå, èñêëþ÷åíèå èç âûáîðêè (ê ïðè- ìåðó, èñêëþ÷åíèå øêîë, ðàñïîëîæåííûõ íà îòäàëåííûõ îñòðîâàõ, èëè î÷åíü ìåëêèõ øêîë) ÷àñòî îãðàíè÷èâàåòñÿ 5 % æåëàåìîé öåëåâîé ïîïóëÿöèè; åñëè ýòîò ïîêàçàòåëü ïðåâûøåí, â ïóáëèêàöèþ ðåçóëüòàòîâ áóäåò âêëþ÷åíî ñîîòâåòñòâóþùåå ïðåäóïðåæäåíèå, ïðåäñòàâëåííîå â òîé èëè èíîé ôîðìå. Ïîñëå òîãî êàê øêîëû ïðèíÿëè ó÷àñòèå â îöåíêå èëè áûëè çàìåíåíû, à äàííûå ïî âûáîðêå – ñîáðàíû, íåîáõîäèìî îïðåäåëèòü ïðî- ïîðöèè ïîëó÷åíèÿ îòâåòîâ è ó÷àñòèÿ. Óíèâåðñàëüíîãî ïðàâèëà î òîì, ÷òî õîðîøî, à ÷òî ïëîõî, íå ñóùåñòâóåò, îäíàêî ñóùå- ñòâóåò îïðåäåëåííûé ñòàíäàðò, êîòîðûé ïîëó÷èë ïðèçíàíèå è ïðèìåíÿåòñÿ â áîëüøèíñòâå âàæíûõ ìåæäóíàðîäíûõ èññëå- äîâàíèé ïî îöåíêå. Ìåæäóíàðîäíàÿ àññîöèàöèÿ îöåíêè îáðàçîâàòåëüíûõ äîñòè- æåíèé èñïîëüçóåò âî ìíîãèõ ïðîãðàììàõ îöåíêè, ïðîâîäèìûõ åþ, ñëåäóþùåå ïðàâèëî:  85 % (íåâçâåøåííîé) ïåðâîíà÷àëüíîé âûáîðêè øêîë (ò.å. äî çàìåùåíèÿ) è  85 % (íåâçâåøåííîé) âûáîðêè ó÷àùèõñÿ èç ó÷àñòâóþùèõ øêîë (ëèáî èç ïåðâîíà÷àëüíîé âûáîðêè, ëèáî èç âûáîðêè ñ çàìåùåíèåì) èëè  75 % (âçâåøåííîãî) êîìáèíèðîâàííîãî ó÷àñòèÿ øêîë è ó÷àùèõñÿ (ò.å. âåëè÷èíû, ðàâíîé ïðîèçâåäåíèþ ÷èñëà ó÷àñòâóþùèõ øêîë íà ÷èñëî ó÷àùèõñÿ â ýòèõ øêîëàõ). Ìîãóò áûòü ðàçðàáîòàíû è äðóãèå ïðàâèëà, îäíàêî îñòàåòñÿ î÷åâèäíûì, ÷òî ÷åì íèæå óðîâåíü ó÷àñòèÿ øêîë èëè ó÷àùèõñÿ, òåì âûøå âåðîÿòíîñòü ñèñòåìàòè÷åñêîé îøèáêè. ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ IV.A ÑÒÀÒÈÑÒÈ×ÅÑÊÈÅ ÎÁÎÇÍÀ×ÅÍÈß ÄËß ÂÛ×ÈÑËÅÍÈß ÎÖÅÍÎÊ Îöåíêà îáùåãî ÷èñëà ýëåìåíòîâ ïîïóëÿöèè èññëå- äîâàíèÿ ïî êà÷åñòâåííûì è êîëè÷åñòâåííûì äàííûì âû÷èñëÿ- åòñÿ ïóòåì ñóììèðîâàíèÿ îêîí÷àòåëüíûõ ñêîððåêòèðîâàííûõ âåñîâ ýëåìåíòîâ-ðåñïîíäåíòîâ: , ãäå i – ýòî i-é ýëåìåíò-ðåñïîíäåíò âûáîðêè, à wi – ýòî åãî îêîí÷àòåëüíûé ñêîððåêòèðîâàííûé âåñ; â ôîðìóëå ñóììèðó- þòñÿ îêîí÷àòåëüíûå ñêîððåêòèðîâàííûå âåñà âñåõ îáúåêòîâ- ðåñïîíäåíòîâ. Ñóììàðíûå âåëè÷èíû (òàêèå êàê: îáùàÿ ñóììà èçäåðæåê) ïî êîëè÷åñòâåííûì äàííûì îïðåäåëÿþòñÿ ïóòåì íàõîæäåíèÿ ïðîèçâåäåíèÿ îêîí÷àòåëüíûõ âåñîâ wi è çíà÷åíèé yi ïî êàæäîìó ýëåìåíòó-ðåñïîíäåíòó è ñóììèðîâàíèÿ ïîëó÷åííûõ çíà÷åíèé ïî âñåì ýëåìåíòàì-ðåñïîíäåíòàì: . Êîíñòàíòà, çàïèñàííàÿ â âèäå ïåðåìåííîé, îïðåäåëÿåòñÿ ïî ôîðìóëå: 346 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ , ïîýòîìó ñóììà îöåíåííûõ âåñîâ (ñêîððåêòèðîâàííûõ íà îò- ñóòñòâèå îòâåòîâ) ïî âñåì ýëåìåíòàì-ðåñïîíäåíòàì ñîñòàâëÿåò: è òàêèì îáðàçîì ðàâíà N – îöåíêå ðàçìåðà ïîïóëÿöèè. ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ ÑÐÀÂÍÅÍÈÅ ÄÀÍÍÛÕ, ÏÎËÓ×ÅÍÍÛÕ ÄËß IV.Á ÏÑ ÈÇ 400 Ó×ÀÙÈÕÑß, Ñ ÄÀÍÍÛÌÈ ÃÅÍÅÐÀËÜÍÎÉ ÑÎÂÎÊÓÏÍÎÑÒÈ Ïðè ñðàâíåíèè äàííûõ, ïîëó÷åííûõ äëÿ ÏÑ èç 400 ó÷àùèõñÿ, ñ äàííûìè ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè áûë èñïîëüçîâàí ôàéë …\ÎÑÍÎÂÍÛÅ ÔÀÉËÛ\ÃÅÍÅÐÀËÜÍÀß- ÑÎÂÎÊÓÏÍÎÑÒÜ.SAV.  ýòîì ôàéëå ïðåäñòàâëåíû äàííûå ïî âñåì 27 654 ó÷àùèìñÿ Ñåíòöà. Ýòî èäåàëüíûé ôàéë, êîòîðîãî íå ìîæåò ñóùåñòâîâàòü â ðåàëüíîé æèçíè. Âñå ó÷àùèåñÿ èìå- þò ðåçóëüòàòû îöåíèâàíèÿ ñîãëàñíî îòâåòàì íà ïîëÿõ ñòàòóñà (êðîìå ó÷àùèõñÿ, ñ÷èòàþùèõñÿ âûáûâøèìè). Òàêèì îáðàçîì, â ýòîì ôàéëå ïðåäñòàâëåíû ðåçóëüòàòû, êîòîðûå ìîãëè áû áûòü ïîëó÷åíû äëÿ áåçóïðå÷íîé ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè. Ïðè ïðèìåíåíèè êîìàíäû ìåíþ Data – Aggregate (Äàííûå – Àãðåãèðîâàòü) ê ôàéëó ÃÅÍÅÐÀËÜÍÀß ÑÎÂÎÊÓÏÍÎÑÒÜ ïðî- ãðàììà SPSS âûâåëà ðåçóëüòàòû, ïðåäñòàâëåííûå â òàáë. IV.Á.1. Òåïåðü îöåíêè ïî ïðîñòîé ñëó÷àéíîé âûáîðêå è äàííûì ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè ìîæíî ñðàâíèòü. Òàê êàê çäåñü áûëà èñïîëüçîâàíà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà, íåâçâåøåí- íûå îöåíêè (ïðåäñòàâëåííûå â ïðàâîì ñòîëáöå òàáë. IV.Á.2) è âçâåøåííûå îöåíêè (ïðåäñòàâëåííûå â ñðåäíåì ñòîëáöå òîé æå òàáëèöû) ñðåäíèõ çíà÷åíèé è äîëåé îäèíàêîâû; ýòîò ðåçóëüòàò íå ñâîéñòâåíåí îáùèì îöåíêàì. Ïîïóëÿöèÿ, ñîçäàííàÿ äëÿ äàí- íîé êíèãè, âêëþ÷àåò ïî÷òè ðàâíûå äîëè ìàëü÷èêîâ è äåâî÷åê. 348 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ТАБЛИЦА IV.Б.1 Данные по Сентцу, полученные по генеральной совокупности Домен Средний Средний результат Доля учащихся возраст по математике с результатом (годы) выше 230 баллов Вся популяция 14,00 216,83 0,25 Девочки 13,99 211,99 0,16 Мальчики 14,01 221,69 0,35 Примечание: скомпилировано автором. ТАБЛИЦА IV.Б.2 Сравнение оценок, полученных по простой случайной выборке с использованием и без использования весов, с данными генеральной совокупности по состоянию на начало учебного года Переменная, Истинное Скорректированная Нескорректированная представляющая значение оценка, полученная оценка, полученная интерес (на начало при использовании без использования учебного весов весов года) (± ошибка выборки) (± ошибка выборки) N 27 654 27 437 ± 331 378 Средний возраст 14,00 13,98 ± 0,04 13,98 ± 0,04 (вся популяция) Доля учащихся 0,25 0,25 ± 0,02 0,25 ± 0,02 с результатом  230 баллов по математике Nмальчики 13 807 12 920 ± 722 178 Средний возраст 14,01 14,05 ± 0,06 14,05 ± 0,06 (мальчики) Средний 221,69 223,1 ± 1,0 223,1 ± 1,0 результат по математике (мальчики) Источник: скомпилировано автором. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Б. СРАВНЕНИЕ ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ ДЛЯ ПСВ ИЗ 400 УЧАЩИХСЯ... 349 Äàííûå áûëè îðãàíèçîâàíû òàê, ÷òî ìàëü÷èêè ïîêàçàëè ëó÷øèå ðåçóëüòàòû ïî ìàòåìàòèêå, ÷åì äåâî÷êè; äåâî÷êè ïîêàçàëè ëó÷øèå ðåçóëüòàòû ïî äðóãèì ïðåäìåòàì, à ãîðîäñêèå æèòåëè ïîêàçàëè ëó÷øèå ðåçóëüòàòû, ÷åì ñåëüñêèå æèòåëè. Êàê îêàçà- ëîñü, âûáîðêà âêëþ÷àåò áîëüøóþ äîëþ ãîðîäñêèõ ìàëü÷èêîâ, è ýòî ïîçâîëÿåò ïîíÿòü ïðè÷èíó ðàñõîæäåíèé ìåæäó äàííûìè ãåíåðàëüíîé ñîâîêóïíîñòè è îöåíêàìè, ïîëó÷åííûìè ïî âû- áîðêå, âêëþ÷àþùåé ñðàâíèòåëüíî áîëüøóþ äîëþ ìàëü÷èêîâ ñ ðåçóëüòàòàìè òåñòèðîâàíèÿ ïî ìàòåìàòèêå âûøå 230 áàëëîâ. Áîëåå òîãî, èñòèííûå çíà÷åíèÿ áûëè âû÷èñëåíû ïî ïîïó- ëÿöèè ïî ñîñòîÿíèþ íà íà÷àëî ó÷åáíîãî ãîäà. Ïîýòîìó â ôàéëå «Ãåíåðàëüíàÿ ñîâîêóïíîñòü» ïðèñóòñòâóþò çàïèñè, ïî êîòîðûì íåò èíôîðìàöèè (â ÷àñòíîñòè, ïî âûáûâøèì ó÷àùèìñÿ) è âñå ðåçóëüòàòû êîòîðûõ ðàâíû íóëþ. Ýòè íóëåâûå çíà÷åíèÿ ñíè- çèëè ñðåäíèé ðåçóëüòàò òåñòèðîâàíèÿ. Åñëè áû ñòàòèñòè÷åñêèå äàííûå ïî ïîïóëÿöèè áûëè îáíîâ- ëåíû, ñðàâíåíèå ìîãëî áû ïîêàçàòü, ÷òî ðåçóëüòàòû èññëåäîâà- íèÿ ãîðàçäî áëèæå ê èñòèííûì çíà÷åíèÿì è íàõîäÿòñÿ âíóòðè ãðàíèö äîâåðèòåëüíîãî èíòåðâàëà äëÿ îøèáêè. Ýòè ðåçóëüòàòû ïðåäñòàâëåíû â òàáë. IV.Á.3. ТАБЛИЦА IV.Б.3 Сравнение оценок, полученных для простой случайной выборки с использованием и без использования весов, с данными генеральной совокупности по состоянию на момент оценки Переменная, Истинное Скорректированная Нескорректированная представляющая значение оценка, оценка, интерес (на момент полученная полученная проведения при использовании без использования оценки) весов весов (± выборочная (± выборочная ошибка) ошибка) 1 2 3 4 N 27 368 27 437 ± 331 378 Средний возраст 14,00 13,98 ± 0,04 13,98 ± 0,04 (вся популяция) 350 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ О к о н ча н и е т а бл . IV.Б .3 1 2 3 4 Доля учащихся 0,26 0,25 ± 0,02 0,25 ± 0,02 с результатом по математике  230 баллов Nмальчики 13 665 12 920 ± 722 178 Средний возраст 14,01 14,05 ± 0,06 14,05 ± 0,06 (мальчики) Средний 224,00 223,1 ± 1,0 223,1 ± 1,0 результат по математике (мальчики) Источник: скомпилировано автором. Òàêîå èçîáèëèå èíôîðìàöèè åäâà ëè êîãäà-ëèáî îêàçûâà- ëîñü äîñòóïíûì äëÿ ñïåöèàëèñòîâ ïî ïëàíèðîâàíèþ èññëåäî- âàíèé, ìåíåäæåðîâ è ñïåöèàëèñòîâ ïî àíàëèçó. ÎÖÅÍÈÂÀÍÈÅ ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ ÎØÈÁÎÊ ÂÛÁÎÐÊÈ Ñ ÏÎÌÎÙÜÞ IV. ÌÅÒÎÄΠÔÎÐÌÈÐÎÂÀÍÈß ÏÎÂÒÎÐÍÛÕ ÂÛÁÎÐÎÊ Â áîëüøèíñòâå êîìïëåêñíûõ äèçàéíîâ (íå ÿâëÿþùèõñÿ äèçàéíàìè ïðîñòûõ ñëó÷àéíûõ âûáîðîê èëè ñèñòå- ìàòè÷åñêèõ ñëó÷àéíûõ âûáîðîê) î÷åíü òðóäíî âûâåñòè ôîðìóëó íàõîæäåíèÿ äèñïåðñèè, íå ãîâîðÿ óæå î âûïîëíåíèè âñåé ïðî- ãðàììû. Ðåàëèçàöèÿ äèçàéíà âûáîðêè íà ïðàêòèêå ÷àñòî ïðèâî- äèò ê òàêèì ñèòóàöèÿì, êîãäà èñïîëüçîâàíèå òî÷íîé ôîðìóëû äèñïåðñèè îêàçûâàåòñÿ íåâîçìîæíûì. Ïîýòîìó ñóùåñòâóåò ïî- òðåáíîñòü â ìåòîäàõ ïðèáëèæåííîé (íî ïðè ýòîì îáîñíîâàííîé è íàäåæíîé) îöåíêè âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè. Îäèí èç êëàññîâ ïîäîáíûõ ìåòîäîâ îñíîâàí íà ìåòîäå âû÷èñëåíèÿ ïîâòîðíûõ âåñîâ äëÿ óâåëè÷åíèÿ îáúåìà âûáîðîê, èëè, ñîêðàùåííî, ìåòîäå ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê.  ÷èñëî íàèáîëåå èçâåñòíûõ ìåòîäîâ ïðèáëèæåííîé îöåíêè äèñïåðñèè ñ ïîìîùüþ ìåòîäà ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê âõîäÿò ìåòîäû ñëó÷àéíûõ ãðóïï, ñáàëàíñèðîâàííîãî íåîäíîêðàòíîãî ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê, Äæåêíàéô è ïàðàìåòðè÷åñêîé êîìïåíñàöèè ïîãðåøíîñòåé. Íàèáîëåå ýôôåêòèâíûé ìåòîä ïðèáëèæåííîé îöåíêè äèñïåðñèè áûë ðàç- ðàáîòàí â êîíöå 50-õ ãîäîâ XX âåêà (Êåéôèö, 1957), êîòîðûé ïîçæå áûë àäàïòèðîâàí è ïðåâðàùåí â ìåòîä Äæåêíàéô. Îöåíêà Äæåê- íàéô ÷àñòî èñïîëüçóåòñÿ ïðè ïðîâåäåíèè øèðîêîìàñøòàáíûõ ìåæäóíàðîäíûõ èññëåäîâàíèé ïî îöåíêå ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé. 352 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ ПОВТОРНЫХ ВЫБОРОК Ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê ñïåöèàëèñò ïî ñòàòèñòèêå ôîðìèðóåò k íåçàâèñèìûõ âûáîðîê ðàçìåðîì n/k âìåñòî îäíîé âûáîðêè ðàçìåðîì n. Õàðàêòåðè- ñòèêà, ïðåäñòàâëÿþùàÿ èíòåðåñ, ïî êàæäîé èç ýòèõ k âûáîðîê (èëè ïîâòîðîâ) îöåíèâàåòñÿ ñ ïîìîùüþ âåñîâ. Çàòåì âàðèàòèâ- íîñòü îöåíîê ïî k âûáîðêàì èñïîëüçóåòñÿ äëÿ îöåíèâàíèÿ âûáî- ðî÷íîé äèñïåðñèè. Îöåíêà õàðàêòåðèñòèêè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ (òàêîé êàê: îáùàÿ îöåíêà, ñðåäíåå çíà÷åíèå, äîëÿ èëè ìåäèàíà), èëè t ÿâëÿåòñÿ ñðåäíèì çíà÷åíèåì ïðèáëèæåííûõ îöåíîê, ïîëó÷åííûõ ïî êàæäîé ïîâòîðíîé âûáîðêå j: Ïðèáëèæåííàÿ îöåíêà âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè ïî ïåðåìåí- íîé t, èëè Vâr (t), îïðåäåëÿåòñÿ ïî ôîðìóëå: Ñòîèò îòìåòèòü, ÷òî äàííîå âûðàæåíèå ïðåäñòàâëåíî â ôîðìå s2/n. Ïðåäïîëîæèì, äëÿ îöåíèâàíèÿ îáùåãî óðîâíÿ ãðàìîòíîñòè ó÷àùèõñÿ 10-õ êëàññîâ áûë èñïîëüçîâàí òðåõñòóïåí÷àòûé äè- çàéí (øêîëû, êëàññû è ó÷àùèåñÿ). Âìåñòî ôîðìèðîâàíèÿ îäíîé âûáîðêè ðàçìåðîì n = 10 è èñïîëüçîâàíèÿ òî÷íûõ ôîðìóë äëÿ îöåíèâàíèÿ èññëåäîâàòåëè ñôîðìèðîâàëè äâå âû- áîðêè ðàçìåðîì n = 5.  òàáëèöå IV.Â.1 ïðåäñòàâëåíû ñðåäíèå âçâåøåííûå îöåíêè, ïîëó÷åííûå äëÿ ó÷àùèõñÿ êàæäîé øêîëû (ò.å. ðåçóëüòàòû ïî øêîëàì), è âåñ, îïðåäåëåííûé äëÿ êàæäîé øêîëû. Ïðèáëèæåííàÿ ñðåäíÿÿ îöåíêà äëÿ ïîïóëÿöèè ñîñòàâëÿåò: , ПРИЛОЖЕНИЕ IV.B. ОЦЕНИВАНИЕ ОШИБОК ВЫБОРКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ... 353 ТАБЛИЦА IV.В.1 Приближенная оценка выборочной дисперсии Y по методу повторных выборок Повтор 1 Повтор 2 Школа Оценка Вес Школа Оценка Вес по школе школы по школе школы 1001 21 16 1006 26 18 1002 27 20 1007 32 20 1003 34 16 1008 37 22 1004 38 20 1009 40 20 1005 42 20 1010 47 20 Общее взвешенное значение 3,020 92 3,662 100 Среднее взвешенное значение 32,8 36,6 Источник: скомпилировано автором. à ïðèáëèæåííàÿ âûáîðî÷íàÿ äèñïåðñèÿ âûáîðêè ñðåäíåé îöåí- êè, ïîëó÷åííàÿ ïî ìåòîäó ïîâòîðíûõ âûáîðîê, ðàâíà: .  öåëîì äàííûé ïîäõîä äàåò âåñüìà íåóñòîé÷èâûå îöåíêè äèñïåðñèè, òàê êàê êàæäàÿ ïîâòîðíàÿ âûáîðêà, êàê ïðàâèëî, ñëèøêîì ìàëà, ÷òîáû îáåñïå÷èòü ñîáñòâåííóþ óñòîé÷èâóþ îöåíêó. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОЦЕНКИ ДЖЕКНАЙФ Ïðè ïðîâåäåíèè èññëåäîâàíèé, â êîòîðûõ èñïîëüçóþòñÿ ñëîæíûå ïî ñòðóêòóðå äàííûå, ÷àñòî ïðèìåíÿþòñÿ ìåòîäû Äæåêíàéô è ïàðàìåòðè÷åñêîé êîìïåíñàöèè ïîãðåøíîñòåé. Ïðèíöèï ïîëó÷åíèÿ îöåíîê ïî ìåòîäó Äæåêíàéô çàêëþ÷àåòñÿ â ïîñëåäîâàòåëüíîì èñêëþ÷åíèè êàæäîãî ïåðâè÷íîãî ýëåìåíòà âûáîðêè (íàïðèìåð, øêîëû), ïåðåñ÷åòå îêîí÷àòåëüíûõ âåñîâ ñ ó÷åòîì èñêëþ÷åíèÿ îäíîãî ýëåìåíòà è îïðåäåëåíèè îöåíîê õàðàêòåðèñòèêè, ïðåäñòàâëÿþùåé èíòåðåñ, ïðè èñïîëüçîâàíèè ñîêðàùåííûõ âûáîðîê. Òàê êàê èç âûáîðêè áóäåò èñêëþ÷åí êàæäûé ýëåìåíò, â õîäå ðàáîòû áóäåò ïðîèçâåäåíî ñòîëüêî 354 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ æå ïîâòîðîâ, ñêîëüêî ïåðâè÷íûõ ýëåìåíòîâ âõîäèò â ïîëíóþ âûáîðêó. Îøèáêà âûáîðêè îöåíèâàåòñÿ ïóòåì ñóììèðîâàíèÿ êâàäðàòîâ ðàçíîñòåé êàæäîé îòäåëüíîé îöåíêè èç ÷èñëà ïîâòîð- íûõ è îöåíêè, ïîëó÷åííîé ïî ïîëíîé âûáîðêå (÷òî âî ìíîãîì íàïîìèíàåò ïðèìåð ñ ôîðìèðîâàíèåì ïîâòîðíûõ âûáîðîê, ïðåäñòàâëåííûé â ïðåäûäóùåì ðàçäåëå äàííîé êíèãè). Åñëè, ê ïðèìåðó, ïîëíàÿ âûáîðêà âêëþ÷àåò 150 øêîë, òî íåîáõîäè- ìî ïîëó÷èòü 150 îöåíîê äëÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê è âûïîëíèòü äðóãèå óòîìèòåëüíûå ðàñ÷åòû. ×òîáû ñîêðàòèòü è óïðîñòèòü ðàñ÷åòû, äèçàéí âûáîðêè ïî ìå- òîäó Äæåêíàéô ñëåäóåò íàëîæèòü íà äèçàéí íà÷àëüíîé âûáîðêè. Äëÿ ýòîãî ïåðâè÷íûå ýëåìåíòû (íàïðèìåð, øêîëû) îáúåäèíÿþò â ïàðû â òîé æå ïîñëåäîâàòåëüíîñòè, â êîòîðîé îíè áûëè ïðåä- ñòàâëåíû âî ôðåéìå âûáîðêè (ïðàêòè÷åñêè âî âñåõ ìåæäóíàðîä- íûõ ïðîãðàììàõ ïî îöåíêå èñïîëüçóåòñÿ ìåòîä ôîðìèðîâàíèÿ ñèñòåìàòè÷åñêîé âûáîðêè ñ âåðîÿòíîñòüþ, ïðîïîðöèîíàëüíîé ðàçìåðó). ×òîáû ñôîðìèðîâàòü ñòðàòû âûáîðêè ïî ìåòîäó Äæåê- íàéô (ÄÍ): ñíà÷àëà îáúåäèíÿþò ýëåìåíòû 1 è 2, çàòåì – ýëåìåíòû 3 è 4, ïîñëå ÷åãî – ýëåìåíòû 5 è 6 è ò.ä. Ïî çàâåðøåíèè ýòîé ïðî- öåäóðû áóäåò ñôîðìèðîâàíî n/2 ñòðàò ÄÍ, âêëþ÷àþùèõ ïî äâà ýëåìåíòà. Òåïåðü ñ êàæäîé ïàðîé ýëåìåíòîâ ñëåäóåò îáðàùàòüñÿ êàê ñ îòäåëüíîé ñòðàòîé íåçàâèñèìî îò ïåðâîíà÷àëüíîé ñòðàòè- ôèêàöèè (õîòÿ íåêîòîðûå ñòðàòû ïî ìåòîäó ÄÍ ñîâïàäóò ñ ïåð- âîíà÷àëüíûìè ñòðàòàìè). Äàëåå èç êàæäîé ñòðàòû ïî ìåòîäó ÄÍ èñêëþ÷àþò ïî îäíîìó ýëåìåíòó, âûáðàííîìó â ñëó÷àéíîì ïîðÿä- êå, à âåñ ýëåìåíòà, îñòàâøåãîñÿ â ñòðàòå, êîððåêòèðóþò ñîîòâåò- ñòâóþùèì îáðàçîì (âêëþ÷àÿ âîçìîæíóþ êîððåêöèþ íà îòñóòñòâèå îòâåòîâ è êîððåêöèþ íà ïîñòñòðàòèôèêàöèþ). Ýëåìåíòû äðóãèõ ñòðàò â ìåòîäå ÄÍ ñîõðàíÿþò ñâîè ïåðâîíà÷àëüíûå âåñà.  òàáë. IV.Â.2 ïîêàçàíî, êàêèì îáðàçîì ïîëó÷àþò n/2 íàáîðîâ âåñîâ ïî ìåòîäó ÄÍ (äëÿ óïðîùåíèÿ ïðèìåðà áûëî äîïóùåíî, ÷òî âåñà íå ïîäëåæàò êîððåêöèè). Òàê æå, êàê è â ïðåäûäóùåì ïðèìåðå èñïîëüçîâàíèÿ ìåòîäà ïîâòîðíûõ âûáîðîê, îöåíêà îïðåäåëÿåòñÿ äëÿ êàæäîãî íàáîðà ПРИЛОЖЕНИЕ IV.B. ОЦЕНИВАНИЕ ОШИБОК ВЫБОРКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ... 355 âåñîâ ïî ìåòîäó ÄÍ, à âû÷èñëåíèå äèñïåðñèè ìíîæåñòâà îöåíîê çàêëàäûâàåò îñíîâó äëÿ ïîëó÷åíèÿ îøèáêè âûáîðêè. Îöåíêè ïî îáùåé âûáîðêå, îöåíêè âûáîðêàì ÄÍ è âûáîðî÷íàÿ äèñïåðñèÿ âû÷èñëÿþòñÿ ïî ôîðìóëàì ñîîòâåòñòâåííî: ãäå J – ÷èñëî ñòðàò ïî ìåòîäó ÄÍ. Ïðè âû÷èñëåíèè ïðèáëèçèòåëüíîé îöåíêè âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè íåêîòîðûå ñïåöèàëèñòû ïî ñòàòèñòèêå ïðåäïî÷è- òàþò èñïîëüçîâàòü ñðåäíèå çíà÷åíèÿ îöåíîê, ïîëó÷åííûõ ïî ìåòîäó ïîâòîðíûõ âûáîðîê, âìåñòî îöåíêè ïî ïîëíîé âûáîðêå. Ïðè áîëüøîé âåëè÷èíå J ðàçíèöà íå îñîáî çàìåòíà. Åñëè n íå÷åòíîå, òî íåîáõîäèìà êîððåêöèÿ, ÷òîáû ïðè ñëó- ÷àéíîì îïðåäåëåíèè ýëåìåíòà, ïîäëåæàùåãî èñêëþ÷åíèþ èëè ñîõðàíåíèþ, äâà ýëåìåíòà ðàññìàòðèâàëèñü êàê îäèí.  òàêèõ ñëó÷àÿõ íóæíî îáðàòèòüñÿ çà êîíñóëüòàöèÿìè ñïåöèàëèñòà ïî ôîðìèðîâàíèþ âûáîðêè. Íà äàííîì ýòàïå ïðåäñòàâëåííûé âûøå ïðèìåð ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàí äëÿ îïðåäåëåíèÿ âûáîðî÷íîé äèñïåðñèè ñ ïîìîùüþ ìåòîäà ÄÍ (âìåñòî èñïîëüçîâàíèÿ ìåòîäà ïîâòîðíûõ âûáîðîê). Òàáëèöà äàííûõ ìîæåò áûòü ïåðåñòðîåíà, à îöåíêè âåñîâ ïî ìåòîäàì ïîâòîðíûõ âûáîðîê è ÄÍ ïîäñ÷èòàíû òåìè ñïîñîáàìè, êîòîðûå ïîêàçàíû ðàíåå.  òàáë. IV.Â.3 ïðåäñòàâ- ëåíû äàííûå ïî 10 øêîëàì èç òàáë. À4.3.1, ðàçáèòûì ïî ïàðàì ïî ìåòîäó ÄÍ, à òàêæå óêàçàíî, êàêèå ýëåìåíòû èç êàæäîé ïàðû áûëè âûáðàíû ñëó÷àéíûì îáðàçîì äëÿ ñîõðàíåíèÿ â âûáîðêå èëè èñêëþ÷åíèÿ èç íåå. Ïîâòîðíûå âåñà ïî ìåòîäó ÄÍ îïðåäåëÿþòñÿ â ñîîòâåòñòâèè ñ ïðèâåäåííûìè ðåêîìåíäà- öèÿìè. Ê ïðèìåðó, â ñòðàòå 1 ïî ìåòîäó ÄÍ äëÿ ïîâòîðà 1 áûë èñêëþ÷åí ýëåìåíò ÄÍ 1, ïîýòîìó åãî ïîâòîðíûé âåñ ïî ìåòîäó ÄÍ ñòàíåò ðàâíûì 0. Ñëåäîâàòåëüíî, ÷òîáû êîìïåíñèðîâàòü ТАБЛИЦА IV.В.2 356 Подготовка к определению дисперсии по методу расщепления выборки ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Источник: скомпилировано автором. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.B. ОЦЕНИВАНИЕ ОШИБОК ВЫБОРКИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ... 357 èñêëþ÷åííûé ýëåìåíò ÄÍ 1, ïîâòîðíûé âåñ ÄÍ ýëåìåíòà ÄÍ 2 áûë ðàññ÷èòàí ïóòåì óäâîåíèÿ åãî ïåðâîíà÷àëüíîãî âåñà (20 = 2 × ×10). Òàê êàê îñòàëüíûå ýëåìåíòû îñòàëèñü íåòðîíóòûìè, èõ ïîâòîðíûå âåñà ïî ìåòîäó ÄÍ ðàâíû èõ ñîîòâåòñòâóþùèì îêîí÷àòåëüíûì âåñàì. Ýòà ïðîöåäóðà ïðèìåíÿåòñÿ ïîî÷åðåäíî ê êàæäîé ïàðå ÄÍ. Òàêèì îáðàçîì, ïðèáëèçèòåëüíàÿ ñðåäíÿÿ îöåíêà áóäåò: , ïåðâàÿ ïîâòîðíàÿ îöåíêà ñîñòàâèëà: , à ïîâòîðíûå îöåíêè ïî ïåðâûì ïÿòè ÄÍ îõâàòûâàþò äèàïàçîí îò 33,2 äî 35,3 äëÿ îöåíêè äèñïåðñèè (åñëè ðàçíîñòè èçìåðÿþòñÿ ïî ñðåäíèì çíà÷åíèÿì ïîâòîðíûõ îöåíîê ÄÍ, ïðèáëèçèòåëüíàÿ îöåíêà äèñïåðñèè ÄÍ ðàâíà 3,4). Êàê óæå áûëî óêàçàíî ðàíåå, ëåãêî äîêàçàòü (êàê ýòî áûëî ñäåëàíî â äàííîì ðàçäåëå), ÷òî âûáîðêà ïî ìåòîäó Äæåêíàéô äàåò ïðèáëèçèòåëüíî íåñìåùåííûå îöåíêè äèñïåðñèè, åñëè îöåíèâàåìàÿ âåëè÷èíà Y ÿâëÿåòñÿ ñòàíäàðòíîé õàðàêòåðèñòè- êîé, òàêîé êàê ñóììàðíîå çíà÷åíèå, ñðåäíåå çíà÷åíèå, äîëÿ èëè êîýôôèöèåíò êîððåëÿöèè. Îöåíêè òàêèõ âåëè÷èí, êàê ìåäèàíû, ïðîöåíò èëè êîýôôèöèåíòû Äæèíè, òðåáóþò êîð- ðåêöèè äëÿ ìåòîäà Äæåêíàéô èëè àëüòåðíàòèâíûõ ìåòîäîâ ôîðìèðîâàíèÿ ïîâòîðíûõ âûáîðîê, òàêèõ êàê ñáàëàíñèðîâàí- íàÿ íåîäíîêðàòíàÿ ïîâòîðíàÿ âûáîðêà. ТАБЛИЦА IV.В.3 358 Оценивание выборочной дисперсии при использовании метода Джекнайф Школа Оценка Окончательный Страта Элемент Случайное Повторные веса выборки (i) по школе вес школы (wi) ДН ДН исключение wi(1) wi(2) wi(3) wi(4) wi(5) (ŷi) 1 21 8 1 1 Исключена 0 8 8 8 8 2 27 10 1 2 Сохранена 20 10 10 10 10 3 34 8 2 1 Исключена 8 0 8 8 8 4 38 10 2 2 Сохранена 10 20 10 10 10 5 42 10 3 1 Исключена 10 10 0 10 10 6 26 9 3 2 Сохранена 9 9 18 9 9 7 32 10 4 1 Исключена 10 10 10 0 10 8 37 11 4 2 Сохранена 11 11 11 22 11 9 40 10 5 1 Сохранена 10 10 10 10 20 10 47 11 5 2 Исключена 10 10 10 10 0 Оценки 34,8 35,1 35,2 33,2 35,3 34,1 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Источник: скомпилировано автором. ÏÐÈËÎÆÅÍÈÅ ÑÎÇÄÀÍÈÅ ÇÎÍ IV.à ÄÆÅÊÍÀÉÔ È ÏÎÂÒÎÐÎÂ, ÂÛ×ÈÑËÅÍÈÅ ÂÅÑΠÄÆÅÊÍÀÉÔ Ïðîãðàììà WesVar èñïîëüçóåòñÿ äëÿ ðàáîòû ñ øèðîêèì äèàïàçîíîì äèçàéíîâ êîìïëåêñíûõ âûáîðîê â òåõ ñëó÷àÿõ, êîãäà ïðîñòàÿ ñëó÷àéíàÿ âûáîðêà ìîæåò ïðèâåñòè ê ïîëó÷åíèþ ñìåùåííûõ îöåíîê. Ïðåæäå ÷åì âû ñìîæåòå ñîç- äàòü íîâóþ ðàáî÷óþ êíèãó, âû äîëæíû ïîëó÷èòü ôàéë äàííûõ ñ ïîâòîðíûìè âåñàìè. Íà÷íèòå ðàáîòó ñ ïåðåäà÷è äàííûõ èç ôàéëà ôîðìàòà SPSS â íîâûé ôàéë ôîðìàòà WesVar. Ôàéë ôîðìàòà SPSS äîëæåí ñîäåðæàòü ïåðåìåííûå, íåîáõîäèìûå äëÿ ïðîâåäåíèÿ àíàëèçà â ïðîãðàììå WesVar. Ýòà ïðîãðàììà ñïîñîáíà âû÷èñëÿòü ïîâòîðíûå âåñà. Ïðèâåäåííûå íèæå èíñòðóêöèè ïîìîãóò âàì ðàññ÷èòàòü âåñà âûáîðêè ìåòîäîì ÄÍ äëÿ äâóõñòàäèéíîãî äèçàéíà èñ- ñëåäîâàíèÿ, äàííûå ïî êîòîðîìó áûëè ñîõðàíåíû â ôàéëå ñ îòâåòàìè. Îáðàòèòå âíèìàíèå íà òî, ÷òî äëÿ ïîëó÷åíèÿ âàæíîé èíôîðìàöèè ïî âûáîðêàì áûëà èñïîëüçîâàíà ïðîãðàììà SPSS; ýòè äàííûå áóäóò èñïîëüçîâàíû äëÿ îïðåäåëåíèÿ ïîâòîðíûõ âåñîâ è äëÿ àíàëèçà äàííûõ íàöèîíàëüíîé îöåíêè ïî ïðîãðàì- ìå WesVar. 1. Îòêðîéòå ôàéë ñ îòâåòàìè â ôîðìàòå SPSS, ñîäåðæàùèé âåñà, èñïîëüçóÿ ñëåäóþùèå êîìàíäû: 360 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ File – Open – Data – Look in (Ôàéë – Îòêðûòü – Äàííûå – Íàéòè â) …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÎÒÂ2ÂÏÐÎÊÎÍ×ÂÅÑ.SAV Open (Îòêðûòü). 2. Ïîâòîðíûå âåñà áóäóò ñîçäàâàòüñÿ äëÿ øêîë, ïîýòîìó èç ôàéëà ñ îòâåòàìè ñëåäóåò èçâëå÷ü ñïèñîê øêîë, ó÷àñòâîâàâøèõ â îöåíêå. Âñå, ÷òî äëÿ ýòîãî íóæíî ñäåëàòü, – ýòî îáåñïå÷èòü, ÷òîáû äëÿ êàæäîé øêîëû, ó÷àñòâîâàâøåé â îöåíêå, áûëà çàâå- äåíà òîëüêî îäíà çàïèñü. Âûáåðèòå êîìàíäû Data – Identify Duplicate Cases (Äàí- íûå – Èäåíòèôèöèðîâàòü äóáëèðóþùèåñÿ çàïèñè) è ïåðå- ìåñòèòå ïåðåìåííóþ IDØÊÎËÛ â ïîëå Define matching cases by (Óñòàíîâèòü ñîîòâåòñòâèÿ ïî…).  ïîëå Variables to Create (Ñîçäàíèå ïåðåìåííûõ) âûáåðèòå îïöèþ First case in each group is primary (Ïåðâàÿ çàïèñü â êàæäîé ãðóïïå ÿâëÿåòñÿ êëþ÷åâîé) è íàæìèòå ÎÊ. Òåïåðü âûáåðèòå êîìàíäû Data – Select Cases (Äàííûå – Âû- áðàòü) è âûáåðèòå îïöèþ If Condition is satisfied (Åñëè óñëîâèå âûïîëíÿåòñÿ…). Íàæìèòå êíîïêó If... (Åñëè…) è ïåðåíåñèòå óêà- çàòåëü Indicator of each first matching case (Primary First) (Óêà- çàòåëü êàæäîé ïåðâîé ñîâïàäàþùåé çàïèñè (ÏåðâàÿÊëþ÷å- âàÿ)) â ïðàâîå îêíî (ãîëóáàÿ ñòðåëêà). Type (Òèï) = 1. Íàæìèòå êíîïêó Continue (Ïðîäîëæèòü).  ïîëå Output (Ðåçóëüòàòû) âûáåðèòå îïöèþ Copy Selected to New Dataset (Êîïèðîâàòü âû- áðàííûå çàïèñè â íîâûé íàáîð äàííûõ), óêàæèòå èìÿ ôàéëà, íàïðèìåð ØêîëûÐåñïîíäåíòû, è íàæìèòå ÎÊ. 3. Âûâåäèòå â îêíî ïðîñìîòðà ïîëó÷åííûé ôàéë ØêîëûÐå- ñïîíäåíòû. Íàæìèòå êíîïêó Variable View (Ïðîñìîòð ïåðå- ìåííûõ), ðàñïîëîæåííóþ â íèæíåé ÷àñòè ýêðàíà, è óäàëèòå âñå ïåðåìåííûå, êðîìå ïåðåìåííîé IDØÊÎËÛ. Âåðíèòåñü â ðåæèì Data View (Ïðîñìîòð äàííûõ); òåïåðü íà ýêðàíå îòî- áðàæàåòñÿ òîëüêî îäíà ïåðåìåííàÿ (IDØÊÎËÛ), íà÷èíàÿ ñî øêîëû ¹ 1101 è çàêàí÷èâàÿ øêîëîé ¹ 5603, ïðåäñòàâëåííîé â âèäå ïîñëåäíåé, 120-é çàïèñè. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ 361 Òåïåðü íàçíà÷üòå çîíû ÄÍ è íîìåðà ïîâòîðîâ ÄÍ äëÿ øêîë. Âûáîðêà âêëþ÷àåò 120 øêîë, ïîýòîìó áóäåò ñîçäàíî 60 çîí ÄÍ. Âûáåðèòå êîìàíäû Transform – Compute Variable (Òðàíñ- ôîðìèðîâàòü – Ðàññ÷èòàòü ïåðåìåííóþ) è ââåäèòå â ïîëå Target Variable (Öåëåâàÿ ïåðåìåííàÿ) èìÿ ÇÎÍÀÄÍ. Ââåäèòå â ïîëå Numeric expression (×èñëîâîå çíà÷åíèå) ôîðìóëó RND($Casenum/2) è íàæìèòå ÎÊ. Òåïåðü ñíîâà âûáåðèòå êîìàíäû Transform – Compute Variable (Òðàíñôîðìèðîâàòü – Ðàññ÷èòàòü ïåðåìåííóþ) è ââåäèòå â ïîëå Target Variable (Öåëåâàÿ ïåðåìåííàÿ) èìÿ ÑËÓ×ÂÛÁ, à â ïîëå Numeric expression (×èñëîâîå çíà÷å- íèå) – ôîðìóëó RND($Casenum/2). Íàæìèòå ÎÊ. Íà ñëåäóþùåì ýòàïå âûáåðèòå Transform – Compute Variable (Òðàíñôîðìèðîâàòü – Ðàññ÷èòàòü ïåðåìåííóþ) åùå ðàç è âèä RANDOMPICK äëÿ Target Variable (Öåëåâàÿ ïåðå- ìåííàÿ) è rv.Uniform (0,1) äëÿ Numeric expression (×èñëîâîå çíà÷åíèå). Íàæìèòå ÎÊ. Íà äàííîì ýòàïå âû ìîæåòå óâèäåòü, ÷òî 120 øêîë áûëè ðàçäåëåíû íà 60 ïàð, ïðîíóìåðîâàííûõ îò 1 äî 60, à òàêæå òî, ÷òî êàæäîé øêîëå áûë ïðèñâîåí ñëó÷àéíûé íîìåð â äèàïàçîíå ìåæäó 0 è 1. Åñëè ñëó÷àéíûå íîìåðà îòîáðàæàþòñÿ â âèäå íóëåé è åäèíèö, íàæìèòå êíîïêó Variable View (Ïðîñìîòð ïåðå- ìåííîé) è óâåëè÷üòå ÷èñëî äåñÿòè÷íûõ çíàêîâ ïîñëå çàïÿòîé. Òåïåðü âû ìîæåòå ñîçäàòü ïîâòîðû ïî ìåòîäó ÄÍ. Âûáåðèòå êîìàíäû Data – Sort cases (Äàííûå – Ñîðòèðî- âàòü) è ïåðåíåñèòå ïåðåìåííûå ÇÎÍÀÄÍ è ÑËÓ×ÂÛÁ â ïîëå Sort by (Ñîðòèðîâàòü ïî). Âûáåðèòå îïöèþ Ascending sort (Ñîðòèðîâàòü â ïîðÿäêå âîçðàñòàíèÿ) è íàæìèòå ÎÊ. Òåïåðü âûáåðèòå êîìàíäû Data – Identify Duplicate Cases (Äàííûå – Èäåíòèôèöèðîâàòü äóáëèðóþùèåñÿ çàïèñè) è ïåðåìåñòèòå ïåðåìåííóþ ÇÎÍÀÄÍ â ïîëå Define matching cases by (Óñòàíîâèòü ñîîòâåòñòâèå ïî…). (Ïðè íåîáõîäèìîñòè óäàëèòå âñå îñòàëüíûå ïåðåìåííûå, êîòîðûå ìîãëè îòîáðàçèòü- ñÿ â ýòîé ïàíåëè.)  ïîëå Variables to Create (Ñîçäàíèå ïåðå- 362 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ ìåííûõ) âûáåðèòå îïöèþ Last case in each group is primary (Primary Last) (Ïîñëåäíÿÿ çàïèñü â êàæäîé ãðóïïå ÿâëÿåòñÿ êëþ÷åâîé (Ïîñëåäíÿÿ Êëþ÷åâàÿ)) è íàæìèòå ÎÊ. Òàê êàê ïðîãðàììà WesVar îæèäàåò, ÷òî ïîâòîðû áóäóò ïðî- íóìåðîâàíû íà÷èíàÿ ñ 1, à íå ñ 0, êîäû ïîâòîðîâ ñëåäóåò èçìå- íèòü ñ ïîìîùüþ ñëåäóþùèõ êîìàíä: Transform – Recode into Different Variables… (Òðàíñôîðìèðîâàòü – Ïåðåêîäèðîâàòü â ðàçíûå ïåðåìåííûå…). Ïåðåíåñèòå óêàçàòåëü ÏîñëåäíÿÿÊëþ÷åâàÿ â îêíî Input Variable (Âõîäíàÿ ïåðåìåííàÿ) è óêàæèòå â ïîëå Output Vari- able Name (Èìÿ âûõîäíîé ïåðåìåííîé) èìÿ ÐÅÏÄÍ. Ïðè æåëàíèè âû ìîæåòå òàêæå ñîçäàòü ìåòêó. Íàæìèòå êíîïêó Change (Èçìåíèòü), à çàòåì – êíîïêó Old and New Values (Ñòàðîå è íîâîå çíà÷åíèå).  ïîëå Old Value (Ñòàðîå çíà÷åíèå) ùåëêíèòå ïî çíà÷êó Value (Çíà÷åíèå) è ââåäèòå ÷èñëî 0. Ââåäèòå â ïîëå New Value (Íîâîå çíà÷åíèå) ÷èñëî 1 è íàæìèòå êíîïêó Add (Äîáàâèòü).  ïîëå Old Value (Ñòàðîå çíà÷åíèå) âûáåðèòå îïöèþ All other values (Âñå îñòàëüíûå çíà÷åíèÿ). Îáðàòèòå âíèìàíèå íà òî, ÷òî âñå çíà- ÷åíèÿ 0 óêàçàòåëÿ ÏîñëåäíÿÿÊëþ÷åâàÿ áûëè ïðåîáðàçîâàíû â çíà÷åíèå 1 ïåðåìåííîé ÐÅÏÄÍ, à âñå çíà÷åíèÿ 1 ïðåîáðàçî- âàíû â 2. Âûáåðèòå â ìåíþ êîìàíäû Data – Sort Cases (Äàííûå – Ñî- ðòèðîâàòü). Óäàëèòå ïåðåìåííûå ÇÎÍÀÄÍ è ÑËÓ×ÂÛÁÎÐ èç ïîëÿ Sort by (Ñîðòèðîâàòü ïî…) è ââåäèòå âìåñòî íèõ ïåðå- ìåííóþ IDØÊÎËÛ; âûáåðèòå îïöèþ Ascending sort (Ñîðòè- ðîâàòü â ïîðÿäêå âîçðàñòàíèÿ) è íàæìèòå ÎÊ. Ñîõðàíèòå ôàéë, èñïîëüçóÿ ñëåäóþùèå êîìàíäû: File – Save as – …\MYSAMPLSOL\ASSIGNJK (Ôàéë – Ñîõðà- íèòü êàê – …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÍÀÇÍÀ×ÄÍ. Íàæìèòå êíîïêó Save (Ñîõðàíèòü). Âû ìîæåòå ñâåðèòü âàøè ðåøåíèÿ ñ äàííûìè ðåçåðâíîãî ôàéëà ÄÑÂ4400. 4. Íà äàííîì ýòàïå çîíû Рè íîìåðà ðåïëèêàöèè óæå ñîç- äàíû è íàçíà÷åíû øêîëàì, ó÷àñòâóþùèì â îöåíêå; òåïåðü ýòó ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ 363 èíôîðìàöèþ ñëåäóåò îáúåäèíèòü ñ äàííûìè ôàéëà …\ÌÎÈ- ÐÅØÂÛÁ\ÎÒÂ2ÂÏÐÎÊÎÍ×ÂÅÑ.SAV, ò.å. ôàéëà ñ îòâåòàìè è âåñàìè, ñ êîòîðîãî âû íà÷àëè ðàáîòó. Îòêðîéòå ýòîò ôàéë èëè, åñëè îí óæå íàõîäèòñÿ íà âàøåì ðàáî÷åì ñòîëå, âûâåäèòå åãî íà ýêðàí, íå çàêðûâàÿ ôàéë ÍÀÇÍÀ×ÄÍ. Âûáåðèòå ñëåäóþùèå êîìàíäû: Data – Merge files – Add vari- ables (Äàííûå – Îáúåäèíèòü ôàéëû – Ââåñòè ïåðåìåííûå).  îêíå Open dataset (Îòêðûòü íàáîð äàííûõ) âûáåðèòå ôàéë ÍÀÇÍÀ×ÄÍ è íàæìèòå êíîïêó Continue (Äàëåå). Ùåëêíèòå ïî çíà÷êó Match cases on key variables… (Ñîãëà- ñîâàòü ïî êëþ÷åâûì ïåðåìåííûì…) è ïåðåíåñèòå ïåðåìåí- íóþ IDØÊÎËÛ èç ïîëÿ Excluded variables (Èñêëþ÷åííûå ïåðåìåííûå) â ïîëå Key variables (Êëþ÷åâûå ïåðåìåííûå). Ïðè íåîáõîäèìîñòè ïåðåíåñèòå íå íóæíûå äëÿ âàñ ïåðåìåí- íûå (ÊËÀÑÑ, ÐàçìåðÏîïóëÿöèè1, ÐàçâåðÂûáîðêè1, ÐàçìåðÏîïó- ëÿöèè2, ÐàçìåðÂûáîðêè2, ÐÀÇÌÅÐ_ÊËÀÑÑÀ, ÎÒÂ_ÊËÀÑÑÀ è ÏÊÍÎ) èç ïîëÿ New active dataset (Íîâûé àêòèâíûé íàáîð äàííûõ) â ïîëå Excluded variables (Èñêëþ÷åííûå ïåðåìåí- íûå). Âûáåðèòå îïöèþ Non-active dataset is keyed table (Íåàê- òèâíûé íàáîð äàííûõ ÿâëÿåòñÿ âêëþ÷åííîé òàáëèöåé) è äâàæäû íàæìèòå ÎÊ. Ñîõðàíèòå ôàéë ïîä èìåíåì …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÐÅÑÏ2ÑÒÓÏ- ÂÅÑÐÀÑÙÅÏË. Çàêðîéòå ïðîãðàììó SPSS. 5. Òåïåðü â ôàéëå ñ îòâåòàìè ñîäåðæàòñÿ ïî êðàéíåé ìåðå ïåðåìåííûå IDÓ×ÀÙ, IDØÊÎËÛ, ðåçóëüòàòû òåñòèðîâàíèÿ, óêàçàòåëü ÎÒÂ, ïåðåìåííûå ÎÊÎÍ×ÂÅÑ, ÇÎÍÀÄÍ è ÐÅÏÄÍ. Âñå, ÷òî âàì îñòàëîñü ñäåëàòü, – ýòî çàïóñòèòü ïðîãðàììó Wes- Var, îïðåäåëèòü ïîâòîðíûå âåñà è ñîõðàíèòü ôàéë WesVar äëÿ äàëüíåéøåãî èñïîëüçîâàíèÿ. Çàïóñòèòå ïðîãðàììó WesVar. Ùåëêíèòå ïî çíà÷êó New WesVar Data File (Íîâûé ôàéë äàííûõ WesVar). Âûáåðèòå ñîîòâåòñòâóþùóþ ïàïêó â îêíå Look in (Èñêàòü â). 364 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Â îêíå ïàïîê âûáåðèòå ôàéë …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ\ÐÅÑÏ2ÑÒÓÏ- ÂÅÑÄÆÅÊÍÀÉÔ. Òåïåðü âñå äîñòóïíûå ïåðåìåííûå îòî- áðàæàþòñÿ â ïîëå Source Variables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) (ðèñóíîê ê ïðèëîæåíèþ IV.Ã.1). (Åñëè íà ýêðàíå ïîÿâèëîñü âñïëûâàþùåå îêíî Create Extra Formatted Variables (Ñîçäàòü äîïîëíèòåëüíûå ôîðìàòíûå ïåðåìåííûå), íàæìèòå êíîïêó Done (Ãîòîâî).) Ùåëêíèòå ïî çíà÷êó Full Sample (Ïîëíàÿ âûáîðêà) è ïåðåíåñèòå ïåðåìåííóþ ÎÊÎÍ×ÂÅÑ â ýòî îêíî (èìÿ ïåðåìåííîé ìîæåò îòîáðàæàòüñÿ â ñîêðàùåííîì âèäå, íàïðèìåð ÎÊÎÍ×ÂEÑ); ïðè æåëàíèè âû ìîæåòå ïåðåíåñòè ïåðåìåííóþ IDÓ×ÀÙ â ïîëå ID. Ùåëêíèòå ïî çíà÷êó Variables (Ïåðåìåííûå) è èñïîëüçóéòå êíîïêó >>, ÷òîáû ïåðåíåñòè âñå îñòàâøèåñÿ ïåðåìåííûå â íóæ- íîå âàì îêíî; ïðè íåîáõîäèìîñòè ëèøíèå ïåðåìåííûå ìîãóò áûòü ïåðåìåùåíû îáðàòíî â ëåâîå îêíî ñ ïîìîùüþ êíîïêè <. Рис. IV.Г.1 Список доступных переменных Источник: пример составлен автором в программе WesVar. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ 365 Ñîõðàíèòå ôàéë â ïàïêå ÌÎÈÐÅØÂÛÁ. Âû ìîæåòå èñïîëü- çîâàòü ïðåæíåå èìÿ ôàéëà, òàê êàê ôîðìàò è ðàñøèðåíèå ôàé- ëîâ WesVar óíèêàëüíû, ïîýòîìó èõ íåëüçÿ ñïóòàòü ñ èñõîäíûìè ôàéëàìè ôîðìàòà SPSS. 6. Ïðåæäå ÷åì ïðîãðàììà WesVar ñìîæåò âûâîäèòü òàáëè- öû, îíà äîëæíà îïðåäåëèòü ïîâòîðíûå âåñà, ÷òîáû îöåíèòü îøèáêó âûáîðêè.  òîì æå îêíå íàæìèòå êíîïêó Øêàëà èëè âûáåðèòå êîìàí- äû Data – Create weights (Äàííûå – Ñîçäàíèå âåñîâ). Ïåðåíåñèòå ïåðåìåííóþ ÇÎÍÀÄÍ èç ïîëÿ Source Vari- ables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) â ïîëå VarStrat (VarÑòðàòà), ïåðåíåñèòå ïåðåìåííóþ ÐÅÏÄÍ â ïîëå VarUnit (VarÎáúåêò) è âûáåðèòå îïöèþ JK2 (ÄÍ2) â ïîëå Method (Ìåòîä). Åñëè âû ñðàçó íàæìåòå ÎÊ, ïåðåìåííûì áóäåò ïðèñâîåí ïðåôèêñ ïî óìîë÷àíèþ RPL (ò.å. ïîâòîð), íî âû ìîæåòå èçìåíèòü åãî íà ÄÍ, êàê ïîêàçàíî íà ðèñ. IV.Ã.2. Íàæìèòå ÎÊ è ðàçðåøèòå ïðîãðàììå ñîõðàíèòü ôàéë ïîâåðõ ñòàðîãî ôàéëà. 7. Ïðîãðàììà WesVar âûâåëà âåñà ðåïëèêàöèè äëÿ îöåíêè îøèáêè âûáîðêè, è òåïåðü ôàéë îòîáðàæàåòñÿ íà ýêðàíå òàê, êàê ïîêàçàíî íà ðèñ. IV.Ã.3. 8.  òîì æå îêíå íàæìèòå êíîïêó Recode (Ïåðåêîäèðîâàòü) (ò.å. êíîïêó ñî ñòðåëêîé âíèç, ðàñïîëîæåííóþ â âåðõíåé ÷àñòè ýêðàíà) èëè âûáåðèòå êîìàíäû Format – Recode (Ôîðìàòèðî- âàòü – Ïåðåêîäèðîâàòü). 9. Íàæìèòå êíîïêó New Continuous (to Discrete) (Íîâàÿ íå- ïðåðûâíàÿ ïåðåìåííàÿ (Ñîçäàòü äèñêðåòíóþ ïåðåìåííóþ)), ÷òîáû ïðåîáðàçîâàòü ðåçóëüòàòû ïî ìàòåìàòèêå â äâîè÷íóþ ïåðåìåííóþ äëÿ ïðîâåäåíèÿ ðàçëè÷èé ìåæäó ó÷àùèìèñÿ ñ ðåçóëüòàòàìè âûøå è íèæå 230 áàëëîâ. 10.  ïîëå New variable name (Èìÿ íîâîé ïåðåìåííîé) óêà- æèòå èìÿ ÌÀÒ230. Âûäåëèòå â ïîëå Source Variables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) ïåðåìåííóþ ÌÀÒ è íàæìèòå êíîïêó >, ÷òîáû ïåðåíåñòè åå â ïîëå Range of Original Variables (Äèàïàçîí èñõîäíûõ ïåðåìåííûõ).  ïîëå Range of original variables 366 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. IV.Г.2 Зоны Джекнайф по программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. Рис. IV.Г.3 Повторные веса по программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ 367 (Äèàïàçîí èñõîäíûõ ïåðåìåííûõ) ââåäèòå ôîðìóëó >=230 è óêàæèòå çíà÷åíèå 1 äëÿ ïåðåìåííîé ÌÀÒ230. 11. Ïåðåìåñòèòå êóðñîð âî âòîðóþ ñòðîêó è ïîä ôîðìóëîé ÌÀÒ>=230 ââåäèòå ôîðìóëó MATH<230 è íàçíà÷üòå äëÿ íåå êîä 0. 12. Íàæìèòå ÎÊ è ñíîâà íàæìèòå ÎÊ, ÷òîáû çàâåðøèòü ñîçäàíèå äâîè÷íîé ïåðåìåííîé. Ñîõðàíèòå ôàéë ïîä òåì æå èìåíåì. 13.  òîì æå îêíå âûáåðèòå êîìàíäû Format – Label (Ôîð- ìàòèðîâàòü – Ìåòêè). 14.  ïîëå Source Variables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) âûäå- ëèòå ïåðåìåííóþ ÏÎË. Óêàæèòå Äåâî÷êà â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ 0 è Ìàëü÷èê â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ 1; óêàæè- òå Âñåãî â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ Marginal (Ïðåäåëüíîå çíà÷åíèå) (ðèñ. IV.Ã.4). 15.  ïîëå Source Variables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) âûäå- ëèòå ïåðåìåííóþ ÌÀÒ230. Óêàæèòå Ðåçóëüòàò ïî ìàòåìàòèêå íèæå 230 â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ 0 è Ðåçóëüòàò ïî ìàòå- ìàòèêå îò 230 áàëëîâ â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ 1; óêàæèòå Âñåãî â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ Marginal (Ïðåäåëüíîå çíà÷åíèå). 16.  ïîëå Source Variables (Âõîäíûå ïåðåìåííûå) âûäå- ëèòå ïåðåìåííóþ ÎÒÂ. Óêàæèòå Íåðåñïîíäåíò â êà÷åñòâå ìåò- êè äëÿ çíà÷åíèÿ 0 è Ó÷àñòíèê â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ 1; óêàæèòå Âñåãî â êà÷åñòâå ìåòêè äëÿ çíà÷åíèÿ Marginal (Ïðå- äåëüíîå çíà÷åíèå). 17. Íàæìèòå êíîïêó ÎÊ è ñîõðàíèòå ôàéë (ïîâåðõ ñòàðîãî ôàéëà) â ïàïêå …\ÌÎÈÐÅØÂÛÁ. 18. Çàêðîéòå ýòî îêíî. Ëþáûå èçìåíåíèÿ (òàêèå êàê: ïåðåêîäèðîâêà èëè ôîðìà- òèðîâàíèå) ìîãóò ââîäèòüñÿ ÷åðåç ýòî îêíî ïóòåì íàæàòèÿ êíîïêè Open WesVar Data File (Îòêðûòü ôàéë äàííûõ Wes- Var), ðàñïîëîæåííîé â ëåâîé ÷àñòè ýêðàíà WesVar, è âûáîðà íóæíîãî ôàéëà. 368 ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Рис. IV.Г.4 Создание меток в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. Äëÿ ðàñ÷åòà ïåðåìåííûõ íàæìèòå êíîïêó New WesVar Workbook (Íîâàÿ ðàáî÷àÿ êíèãà WesVar), ðàñïîëîæåííóþ â ïðàâîé ÷àñòè ýêðàíà ïðîãðàììû WesVar (ðèñ. IV.Ã.5). Âû ìîæåòå íàéòè ïîëåçíóþ èíôîðìàöèþ â ðóêîâîäñòâå ïîëüçîâàòåëÿ ïðîãðàììû WesVar. Òåïåðü âû ìîæåòå âåðíóòüñÿ ê çàäàíèþ 16.1. ПРИЛОЖЕНИЕ IV.Г. СОЗДАНИЕ ЗОН ДЖЕКНАЙФ И ПОВТОРОВ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕСОВ ДЖЕКНАЙФ 369 Рис. IV.Г.5 Окно открытия файла в программе WesVar Источник: пример составлен автором в программе WesVar. ÑÏÈÑÎÊ ËÈÒÅÐÀÒÓÐÛ Anderson, P., and G. Morgan. 2008. Developing Tests and Question- naires for a National Assessment of Educational Achievement. Washing- ton, DC: World Bank. Cartwright, F., and G. Shiel. Forthcoming. Analyzing Data from a National Assessment of Educational Achievement. Washington, DC: World Bank. Cochran, W. G. 1977. Sampling Techniques. 3rd ed. New York: Wiley. Greaney, V., and T. Kellaghan. 2008. Assessing National Achievement Levels in Education. Washington, DC: World Bank. Howie, S. J. 2004. “Project Plan.” Unpublished document, Centre for Evaluation and Assessment, Pretoria. Ilon, L. 1996. “Considerations for Costing National Assessments. ” In National Assessment: Testing the System, ed. P. Murphy, V. Greaney, M. E. Lockheed, and C. Rojas, 69–88. Washington, DC: World Bank. Kellaghan, T., V. Greaney, and T. S. Murray. 2009. Using the Results of a National Assessment of Educational Achievement. Washington, DC: World Bank. Keyfitz, N. 1957. “Estimates of Sampling Variance Where Two Units Are Selected from Each Stratum.” Journal of the American Statistical Association 52 (280): 503–12. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 371 Kish, L. 1965. Survey Sampling. New York: Wiley. Lehtonen, R., and E. J. Pahkinen. 1995. Practical Methods for the Design and Analysis of Complex Surveys. New York: Wiley. Lohr, S. L. 1999. Sampling: Design and Analysis. Pacific Grove, CA: Duxbury Press. TIMSS (Trends in International Mathematics and Science Study). 1998a. Manual for Entering the TIMSS-R Data (Doc. Ref. No. 98-0028). Chestnut Hill, MA: International Study Center, Boston College. ———. 1998b. Manual for International Quality Control Monitors (Doc. Ref. No. 98-0023). Chestnut Hill, MA: International Study Center, Boston College. ———. 1998c. Sampling Design and Implementation for TIMSS 1999 Countries: Survey Operational Manual (Doc. Ref. No. 98-0026). Chestnut Hill, MA: International Study Center, Boston College. UNESCO (United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization). 1997. International Standard Classification of Education ISCED. Paris: UNESCO. Íàó÷íîå èçäàíèå Íàöèîíàëüíàÿ îöåíêà ó÷åáíûõ äîñòèæåíèé Ãðèíè Âèíñåíò Êåëëàãàí Òîìàñ ÏÐÎÂÅÄÅÍÈÅ ÍÀÖÈÎÍÀËÜÍÎÉ ÎÖÅÍÊÈ Ó×ÅÁÍÛÕ ÄÎÑÒÈÆÅÍÈÉ Âûïóñêàþùèé ðåäàêòîð Þ.Ï. Ãîëîáîêîâà Ðåäàêòîð Î.Ñ. Ìàâðèöûíà Êîððåêòîð Å.Á. Ãðàíèíà Êîìïüþòåðíàÿ âåðñòêà À.Á. Äóíàåâîé Îôîðìëåíèå À.Ï. Åðîõîâîé Ïîäïèñàíî â ïå÷àòü 24.01.2013. Ôîðìàò 70õ100/16. Ïå÷àòü îôñåòíàÿ. Áóìàãà îôñåòíàÿ. 23,25 ïå÷. ë. Òèðàæ 3000 ýêç. Çàêàç Издательская группа «Логос» 111024, г. Москва, ул. Авиамоторная, д. 55, корп. 31, офис 305 Тел.: (495) 981-51-12; 955-78-30 Электронная почта: universitas@mail.ru Дополнительная информация на сайте: http://www.logosbook.ru