Szóasszociációs módszerrel végzett tudásszerkezet vizsgálat IKT eszközök segítségével

Czékmán Balázs

Puskás Ferenc Általános IskolaDebreceni EgyetemIKT MasterMinds

SZÓASSZOCIÁCIÓS MÓDSZERREL VÉGZETT TUDÁSSZERKEZET VIZSGÁLAT

IKT ESZKÖZÖK SEGÍTSÉGÉVEL

TARTALOM

I. MOBIL ESZKÖZÖK AZ OKTATÁSBAN KONFERENCIA, Veszprém, 2016.11.11-12.

Elméleti háttér

IKT-val támogatott szóasszociáció

Eredmények

Lehetőségek az oktatásban

Jövőbeni tervek

ELMÉLETI HÁTTÉR

KÉPZETTÁRSÍTÁS gondolata már az ókorifilozófusok, Platón, Arisztotelész is ismerték. Akésőbbiekben pedig 18. századi angol filozófusok,valamint napjaink filozófusai, pszichológusai ishasználják.

VIZSGÁLATOK HÉTTERE: nyelvi rendszer, szemantikusmemória, mintázatok (Barabási, 2006) ezek elemeiközött kapcsolatok (Daru és Tóth, 2013)

A szóasszociációs módszer tudásszerkezetvizsgálatára alkalmas (Shavelson, Ruiz-Primo és Wiley,2005), egészen kisgyermekkortól (Daru és Tóth, 2014)általános iskolán át (Malmos – Revákné, 2015),középiskoláig és felsőoktaásig


ELMÉLETI HÁTTÉR

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK eddig elsősorban atermészettudományokban lehetőség a bővítésre

Az IKT eszközök sok esetben konstruktív pedagógiaimegközelítések társulnak, úgy mint konstruktívtanulási környezetek, konnektivizmus, trialogikustanulás (lásd Nanjappa, A. - M. Grant, 2003; Fehér,2014, 2015; Komenczi, 2009; Kulcsár, 2009; Ollé etal. 2013; Racsko, 2012;)

Új tanulási környezetek új mérési módszerekkifejlesztését és használatát indokolják

Kihívás, amikor egy nem hagyományostanuláselméletet (konstruktív pedagógia) próbálunkmeghonosítani, majd mérni (Bedő, 2002)


e f

X Ya b

c d

X Y

e f

X Ya

c d

X Y

X Ya X Y

b

c


(forrás: Tóth Zoltán, 2016)

A hívószavak közötti kapcsolat erősségét a közös asszociációk száma és sorrendje szabja meg

Hívószavak (3 – 10), Kis füzetben, változó sorrendben

Rögzített idő (0,5 – 1 perc), Visszalapozni nem lehet

Kapcsolati együtthatók megállapítása a közös asszociációk száma és rangszáma alapján (Garskof-Houston)

Az egyedi kapcsolati együtthatók átlagolása a vizsgált csoportra

A fogalmi háló megrajzolása, a kapcsolat erősségének szemléltetése különböző vastagságú vonalakkal

Az egyes hívószavakra kapott asszociációk gyakoriságának szemléltetése


HÍVÓSZAVAK ÉS ASSZOCIÁCIÓK




SZÓASSZOCIÁCIÓS VIZSGÁLAT –IKT ESZKÖZÖK SEGÍTSÉGÉVEL


Adatok összegyűjtése

Adatok feldolgozása

Kapcsolati együtthatók (RC) kiszámítása

Leggyakoribb asszociációk meghatározása

Összefüggések grafikus ábrázolása

SZÓASSZOCIÁCIÓS VIZSGÁLAT –IKT ESZKÖZÖK SEGÍTSÉGÉVEL


JELENLEGI KORLÁTOK


Maximum 6 hívófogalom

Minden hívófogalomra maximum 5 asszociáció

Google kérdőívben a hívófogalmak nem véletlenszerűen jelennek meg

Feldolgozás Excelben: 15 fős csoportokban

Mivel fixen 6 hívófogalommal van, ezért a súlyosztó mindig 90

ADATOK ÖSSZEGYŰJTÉSE


ADATOK ÖSSZEGYŰJTÉSE


ADATOK TISZTÍTÁSA


messenger

mesenger

messngyer

messengre

mesenger hivas

messendzser

meszencser

barát

barátok

barátkozás

barátszerzés

Van szükség a tisztításra?

Milyen szempontok alapján?

Lehet automatizálni?

Autocorrect/Autocomplete?

ADATOK FELDOLGOZÁSA

Excel számolósablon


Időbélyeg ALFÖLD SÍKSÁG PUSZTA

5.24.2016 11:19:17 vizes homokos száraz viz nővény nics halak száraz viz nics kaktusz

5.24.2016 11:19:52 táj földrész földrész terület termöföld

5.24.2016 11:19:53 táj növények hely puszta természet terület növény hely állatok napsütés növények homok állatok

5.24.2016 11:19:53 mező Kisalföld puszta sivatag kopár

5.24.2016 11:19:54 falvak mezőgazdaságsíkság állattenyésztésföldművelés pusztaság szárazság homokbucka meleg szikesedés szarvasmarha füves terület traktor

5.24.2016 11:19:54 nagy termelnek rajtaallatok sik fuves szaraz nagy fuves nagy szaraz

5.24.2016 11:19:59 lapos szép békés sok a növény sok a állat gazdag sima sok élölény sok viz füves dombos vizes

5.24.2016 11:20:03 mező Kisalföld puszta sivatag kopár

5.24.2016 11:20:09 síkság fák növények állatok fű állatok növények szél frislevegő növények állatok völgyek

5.24.2016 11:20:21 növények fű állatok zöld természet sík terület szárazság növények állatok fű távólság növények fű

5.24.2016 11:20:42 növények állatok föld lapos erdő sík terület füves lapos

5.24.2016 11:20:49 sikság falvak puszták állatok mezőgazdaságszárazság nagy lapos terület fű virágok állatok

5.24.2016 11:21:14 fű fa növény állat termés növéy állat élőlény fű fa fű fa növény

5.25.2016 11:21:14 xxx xxx xxx xxx xxx

5.26.2016 11:21:14 xxx xxx xxx xxx xxx

felmeres_HS_15_GRAF.xlsx

ADATOK FELDOLGOZÁSA - SZÓGYAKORISÁG


wordcounter.com

szógyakoriság megállapítására

minden hívófogalomra külön ki kell számítani

Hány % feletti említési gyakoriság?

külön táblázatban kell manuálisan előkészíteni a gráfhoz szükséges adatokat

ADATOK FELDOLGOZÁSA - SZÓGYAKORISÁG


INTERNET CSEVEGÉS/CSETELÉS

n 149 n 149

válasz 607 válasz 530

szó gyakoriság % szó gyakoriság %

google 56 9,2% messenger 52 9,8%

facebook 54 8,9% facebook 49 9,2%

játékok 44 7,2% viber 34 6,4%

youtube 37 6,1% beszélgetés 34 6,4%

GRÁF RAJZOLÁSA - GEPHI








KUTATÁS


Informatika: általános internethasználat, internetbiztonság

Minta:

teljes: n=149

5.o: n=36

6.o: n=36

7.o: n=37

8.o: n=40

6 hívófogalom, 5 válaszlehetőség

adattisztítás: Messenger, Facebook, YouTube, játékok, Skype

EREDMÉNYEK – TELJES FELSŐ TAGOZAT

n=149

3121 válasz


EREDMÉNYEK – TELJES FELSŐ TAGOZAT


n=149

3121 válasz

EREDMÉNYEK – 5.OSZTÁLY

n=36




n=36


n=37



n=40


5.o 6.o

7.o 8.o

INTERNET - CSEVEGÉS/CSETELÉS


0,031

0,036

0,045

0,016

0,027

Felső tagozat 5.o 6.o 7.o 8.o

INTERNET - ISMERKEDÉS


0,032 0,033

0,038

0,015

0,042


INTERNET - VÍRUSOK


0,007

0,011

0,001

0,000

0,015


INTERNET - CSEVEGÉS/CSETELÉS


0,035

0,027

0,037

0,029

0,048


JÖVŐBENI TERVEK


Eredmények összevetése

Mérőeszköz validálási kísérlete

Mérés egyszerűsítése

Mérőeszköz kipróbálása más tantárgyaknál

További lehetőségek feltárása…

KÖSZÖNÖM A FIGYELMET!

Czékmán Balázs

[email protected]

puskas.kispest.hu

edumobil.hu

Education

Szóasszociációs módszerrel végzett tudásszerkezet vizsgálat IKT eszközök segítségével