Водопьян Г.М., Уваров А.Ю. О построении модели процесса информатизации школы
Подождите немного. Документ загружается.
№ Переменные с возможной Факторы
п/п группировкой по факторам 1 2 3 4 5 6 7 8
14 Используются ли в вашей школе специаль%
ные программные средства для поддержки
коллективной работы (например, конфе%
ренции, форумы, совместная работа над
документами и т.п.)? 0,37
32 Учениками и учителями учебные мате%
риалы в электронном виде из базы данных... 0,33 0,34 0,33
28 Специальное программное обеспечение для
дополнительной и факультативной работы
по учебным предметам, кроме информатики,... 0,43 0,46
Фактор № 2
15 Отношение количества учительских
компьютеров в свободном доступе
к числу учителей 0,45 0,89
16 Количество учительских компьютеров
на одного учителя 0,48 0,87
17 Отношение количества графических
устройств к числу учащихся 0,31 0,61
18 Отношение количества компьютеров
в свободном доступе к числу учащихся 0,5 0,58
19 Доля кабинетов с компьютерами, включая
компьютерные классы 0,49 0,5 0,37 0,31
20 Отношение количества видеоустройств
к числу учащихся 0,42
Фактор № 3
21 Доля ИКТ%грамотных работников школы 0,48 0,68 0,4 %0,31
22 Использование Интернета учителями
в школе 0,41 0,65 0,44
23 Использование Интернета учениками
в школе 0,52 0,62 0,3
24 Форумы и телеконференции в нашей
школе... 0,33 0,59
25 Скорость подключения к Интернету 0,58 0,48
26 Используют ли в вашей школе учителя
на занятиях демонстрационные материалы,
созданные с помощью ИКТ? 0,39 0,51
27 Наличие компьютерных учебных инстру%
ментов: станков, лабораторий и т.д. 0,46 0,47
28 Специальное программное обеспечение для
дополнительной и факультативной работы
по учебным предметам, кроме информатики, … 0,43 0,46
29 В нашей школе программное обеспечение
для основной учебной работы по предметам,
кроме информатики, ... 0,32 0,45 0,31 0,34
30 Количество административных компьютеров
на одного администратора 0,44
31 Используют ли учителя вашей школы на
занятиях и во внеурочное время виртуаль%
ные конструкторы, компьютерные среды,
тесты и т.п.? 0,34 0,4
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111111
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 111
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111122
№ Переменные с возможной Факторы
п/п группировкой по факторам 1 2 3 4 5 6 7 8
13 Используются ли в вашей школе сетевые
централизованные файловые архивы про%
граммного обеспечения и электронных
учебных материалов? 0,38 0,37
32 Учениками и учителями учебные материалы
в электронном виде из базы данных ... 0,33 0,34 0,33
33 Организована ли в вашей школе техническая
поддержка, включая установку и наладку
оборудования и программного обеспечения,
консультирование педагогов и т.п.? 0,33 0,33
34 Доля компьютеров, подключенных к школь%
ной компьютерной сети 0,32
35 Проанализированы ли планы учебной работы
по предметам с целью найти в них место для
эффективного использования ИКТ, опробо%
ваны и включены ли в систему работы
соответствующие методические приемы? 0,31
Фактор № 4
36 Количество современных компьютеров
на одного ученика 0,4 0,51 0,42 0,56
37 Отношение количества аудиоустройств
к числу учащихся 0,38 0,45 0,43 0,51
Фактор № 5
38 Есть ли в вашей школе ответственный за
информатизацию? 0,34 0,51
33 Организована ли в вашей школе техническая
поддержка, включая установку и наладку
оборудования и программного обеспечения,
консультирование педагогов и т.п.? 0,33
0,33
Фактор № 6
39 В нашей школе цифровые учебные материа%
лы, разработанные учителями и учащимися, ... 0,42 0,43
40 Используются ли в вашей школе централи%
зованные архивы программного обеспечения
и электронных учебных материалов? 0,39
Фактор № 7
8 Обмен учебными материалами между учи%
телями и учениками в вашей школе
по электронной почте… 0,48 0,45 0,37
Фактор № 8
32 Учениками и учителями учебные материалы
в электронном виде из базы данных ... 0,33 0,34 0,33
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 112
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111133
Известно, что факторные нагрузки определяются с некоторым приближе%
нием (это обусловлено особенностями экспериментальной выборки).
В нашем случае экспериментальная выборка невелика, и коэффициенты
корреляции с небольшими значениями можно не учитывать. Кроме того,
в соответствии с эмпирическом правилом [8, с. 60], коэффициенты корре%
ляции менее 0,3 можно считать пренебрежимо малыми. Поэтому в таблице
они не показаны. При интерпретации факторов нас интересовали не столько
значения коэффициентов корреляции факторов и переменных, сколько
ответ на вопрос, нагружает ли данная переменная тот или иной фактор.
В табл. 13 приведен один из возможных вариантов разбиения исходных
переменных по факторам. При построении этого разбиения мы учитыва%
ли, прежде всего, величины коэффициентов корреляции: если перемен%
ная коррелирует одновременно с несколькими факторами, мы относили
ее к тому из них, с которым ее коэффициент корреляции больше. Скажем,
переменная № 5 коррелирует с факторами №№ 1, 3, 6. Наибольший
коэффициент корреляции она имеет с фактором № 1, в силу чего она и
была отнесена к нему. Переменные №№ 8, 10, 13, 19, 27, 28, 32, 33, 39
имеют примерно равные нагрузки сразу на два фактора, в связи с чем
каждую из них можно было бы или отнести к обоим этим факторам, или
исключить из рассмотрения. Мы выбрали первое решение. Так, перемен%
ная № 33 была отнесена к факторам № 3 и № 5. Аналогичным образом мы
поступили с остальными из перечисленных переменных.
После того как переменные были сгруппированы, мы попытались опреде%
лить, какие стороны школьной действительности описывает каждый фак%
тор. Как видно в табл. 13, ряд факторов (№№ 1, 3, 7 и 8) толковать доста%
точно трудно, поскольку они нагружены либо одной переменной, либо
большой группой переменных. Таким образом, первичные факторы плохо
поддаются содержательной интерпретации. Ситуация заметно упрощает%
ся, если перейти от первичных факторов к контрастным факторным на%
грузкам [8]. Для этой цели служат методы вращения факторов.
Для получения контрастных факторных нагрузок мы использовали метод
ортогонального вращения Варимакс, который дает лучшее разбиение
факторов в сравнении с другими. Правда, по мнению экспертов, Варимакс
иногда приводит к искажению картины кластеризации. Проверив разбие%
ние на кластеры в пространстве повернутых и не повернутых факторов,
мы убедились, что существенных различий в результатах разбиения школ
на группы не возникает, и решили все%таки остановиться на этом методе.
В табл. 14 приведена матрица повернутых факторов, которые выделены
методом максимального правдоподобия и методом вращения Варимакс с
нормализацией Кайзера.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 113
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111144
Табл. 14. Матрица коэффициентов корреляции повернутых факторов, выде
ленных методом максимального правдоподобия и методом вращения Варимакс
с нормализацией Кайзера
№ Переменные с возможной Факторы
п/п группировкой по факторам 1 2 3 4 5 6 7 8
Фактор № 1
1 Количество учительских компьютеров на
одного учителя 0,973
2 Отношение количества учительских компью%
теров в свободном доступе к числу учителей 0,9673
3 Отношение количества компьютеров
в свободном доступе к числу учащихся 0,7083
4 Отношениев количества графических
устройств к числу учащихся 0,6912
5 Доля кабинетов с компьютерами, включая
компьютерные классы 0,6647 0,503
6 Отношение количества видеоустройств
к числу учащихся 0,5125
39 Количество современных компьютеров
на одного ученика 0,6428 0,6546
40 Отношение количества аудиоустройств
к числу учащихся 0,5891 0,6489
7 Наличие компьютерных инструментов:
станков, лабораторий и т.д. 0,3938 0,3171 0,3567
Фактор № 2
8 Учениками и учителями учебные материалы
в электронном виде из баз данных... 0,6512
9 В нашей школе учебные проекты... 0,6174
10 Насколько регламентированы в вашей
школе хранение электронных версий
школьных документов и доступ к ним? 0,5759
11 Используются ли в вашей школе централи%
зованные архивы программного обеспечения
и электронных учебных материалов? 0,5632
12 Есть ли в вашей школе ответственный
за информатизацию? 0,5433
13 Используются ли в вашей школе сетевые
централизованные файловые архивы про%
граммного обеспечения и электронных
учебных материалов? 0,5149 0,3364
14 Организована ли в вашей школе техническая
поддержка, включая установку и наладку
оборудования и программного обеспечения,
консультирование педагогов и т.п.? 0,473
15 Используются ли в вашей школе для поддержки
коллективной работы специальные програм%
мные средства (например, конференции, фору%
мы, совместная работа над документами и т.п.)? 0,4718
16 В нашей школе программное обеспечение
для основной учебной работы по предметам,
кроме информатики,... 0,4483 0,3057 0,4106
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 114
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111155
№ Переменные с возможной Факторы
п/п группировкой по факторам 1 2 3 4 5 6 7 8
26 В нашей школе цифровые учебные материалы,
получаемые учителями через Интернет,... 0,3939 0,4084 0,317
17 Доля компьютеров, подключенных к школьной
компьютерной сети 0,3776
32 Готовятся ли документы в вашей школе
с помощью компьютера? 0,376 0,3844
31 Форумы и телеконференции в нашей школе... 0,381 0,4146 0,3132 0,3128
Фактор № 3
18 Использование Интернета учителями в школе 0,785
19 Скорость подключения к Интернету 0,7832
20 Использование Интернета учениками в школе 0,3558 0,6333
21 Специальное программное обеспечение для
дополнительной и факультативной работы
по учебным предметам, кроме информатики, … 0,3001 0,45290,3233
Фактор № 4
22 В нашей школе цифровые учебные материалы,
разработанные учителями и учащимися, ... 0,601
23 Используют ли в вашей школе учителя на
занятиях демонстрационные материалы,
созданные с помощью ИКТ? 0,32910,5608
24 Проанализированы ли планы учебной работы
по предметам с целью найти в них место для
эффективного использования ИКТ, опробованы
и включены ли в систему работ соответствую%
щие методические приемы? 0,5175
25 Используют ли учителя вашей школы на заня%
тиях и во внеурочное время виртуальные кон%
структоры, компьютерные среды, тесты и т.п.? 0,3058 0,4752
26 В нашей школе цифровые учебные материалы,
получаемые учителями через Интернет, ... 0,3939 0,4084 0,317
16 В нашей школе программное обеспечение для
основной учебной работы по предметам, кроме
информатики, ... 0,4483 0,30570,4106
27 Какие формы использования и обмена цифро%
выми учебными материалами практикуются
в вашей школе? 0,3123 0,3843 0,3461 0,3579 0,3305
28 Проанализированы ли в вашей школе админи%
стративные задачи, для решения которых
оправдано использование ИКТ, отработаны
и включены ли в систему работы соответствую%
щие приемы их решения? 0,3572 0,3015
Фактор № 5
29 Доля ИКТ%грамотных работников школы 0,865
30 Примерная оценка числа ИКТ%консультантов,
исключая учителей информатики 0,3155 0,4124 0,4355
31 Форумы и телеконференции в нашей школе... 0,381 0,4146 0,3132 0,3128
32 Готовятся ли документы в вашей школе
с помощью компьютера? 0,376 0,3844
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 115
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111166
№ Переменные с возможной Факторы
п/п группировкой по факторам 1 2 3 4 5 6 7 8
Фактор № 6
33 Количество творческих заданий, выполняемых
в вашей школе учащимися в электронной форме,
с указанием примерного количества предметов 0,9071
34 Количество учебных заданий, выполняемых
в вашей школе учащимися в электронной форме,
с указанием примерного количества предметов 0,3906 0,5723
35 Установлены ли в вашей школе связи между
работой учащихся по информатике и другим
учебным дисциплинам? 0,3903 0,4268
36 Действует ли в вашей школе система доплат
и поощрений работников за эффективное
и регулярное использование ИКТ? 0,364
Фактор № 7
37 Обмен учебными материалами между
учителями и учениками в нашей школе
по электронной почте… 0,3512 0,5531
38 Количество административных компьютеров
на одного администратора 0,3726
28 Проанализированы ли в вашей школе адми%
ни стративные задачи, для решения которых
оправдано использование ИКТ, отработаны
и включены ли в систему работы соответствую%
щие приемы их решения? 0,3572 0,3015
Фактор № 8
39 Количество современных компьютеров
на одного ученика 0,6428 0,6546
40 Отношение количества аудиоустройств
к числу учащихся 0,5891 0,6489
7 Наличие компьютерных инструментов:
станков, лабораторий и т.д. 0,3938 0,3171 0,3567
Группировка переменных по факторам была проведена с учетом абсолют%
ных величин коэффициентов корреляций. Как и в случае с первичными
(не повернутыми) факторами, факторные нагрузки менее 0,3 в таблице не
показаны. Несколько переменных (№№ 7, 16, 26, 28, 31, 32, 39 и 40), имев%
ших близкие по величине нагрузки сразу на два фактора, были отнесены
к ним обоим. У нас не было причин исключать какие%то переменные из
рассмотрения.
Как видно из табл. 14, повернутые факторы легче поддаются интерпрета%
ции. Разберем их последовательно.
Фактор № 1. Этот фактор собрал все переменные, которые связаны с опи%
санием технической составляющей информационно%технологической
среды школы. Входящие сюда переменные №№ 4, 5, 6, 7, 39 и 40 описы%
вают состав, количество и распределение аппаратных средств по школе.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 116
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111177
Наибольшую нагрузку на данный фактор создают переменные №№ 1—3,
которые описывают уровень доступности компьютеров для учителей и
учеников. Высокое значение этого фактора наблюдается у тех школ, где
не только много компьютеров, видео% и аудиокомплексов, но и сами эти
средства находятся в свободном доступе.
Интерпретация: фактор № 1 описывает доступность аппаратных средств
информационно%технологической среды школы (доступность аппаратных
средств).
Фактор № 2. Основное содержание этого фактора задают переменные,
которые характеризуют процессы институциализации
52
использования
ЦОР и ИКТ в учебном процессе. Об этом говорят переменные № 8 (ис%
пользование цифровых образовательных ресурсов из централизованной
базы данных), № 10 (регламентация хранения и доступа к электронным
версиям школьных документов), № 11 и 13 (использование централизо%
ванных и сетевых централизованных архивов программного обеспечения
и цифровых образовательных ресурсов). Естественно, что с этими пере%
менными соседствуют переменные № 12 и 14 (создание организационной
структуры, обеспечивающей развитие процессов информатизации и
техническую поддержку).
Высокие значения фактора № 2 будут у тех школ, где уделяют внимание
организации информационно%технологической среды: налажена работа
технической службы, используются базы данных, выделен специальный
персонал и введены соответствующие организационно%распорядительные
документы.
С фактором № 2 связаны переменные, описывающие:
• распространенность учебных проектов в школе (№ 9);
• использование программного обеспечения для поддержки коллек%
тивной работы с материалами (№ 15);
• использование цифровых образовательных ресурсов для основной
учебной работы по различным предметам (№ 16);
• использование материалов, получаемых учителями через Интер%
нет (№ 26);
• подготовку документов с помощью компьютера (№ 32);
• проведение форумов и телеконференций (№ 31);
• долю компьютеров, подключенных к школьной компьютерной
сети (№ 17).
52
То есть процессы превращения в норму, которая поддержана традицией, привычкой или зафикси%
рованными в документах регламентами работы образовательного учреждения.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 117
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111188
Заметная связь этих переменных с фактором № 2 показывает, что соот%
ветствующие организационные изменения есть важное условие возник%
новения систематических изменений в учебном процессе.
Интерпретация: фактор № 2 описывает уровень организации информа%
ционно%технологической среды школы (условия для использования ЦОР и
ИКТ в учебном процессе).
Фактор № 3. Этот фактор собрал переменные №№ 18—20, которые свя%
заны с использованием Интернет. С ними коррелирует переменная № 21,
характеризующая использование ИКТ при проведении факультативной
работы. Последнее можно объяснить просто: там, где в учебном процессе
активно используют Интернет, ИКТ активно применяется и для индиви%
дуализации работы с учащимися.
Интерпретация: фактор № 3 описывает использование Интернета в учеб*
ном процессе.
Фактор № 4. Состав переменных, которые связаны с этим фактором
(№№ 16, 22—27), позволяет уверенно заключить, что они описывают
использование ЦОР. Основной вклад вносят переменные №№ 22—24.
Особо отметим, что среди них присутствует переменная № 24, характери%
зующая организационный аспект (анализ планов учебной работы по пред%
метам с целью найти в них место для эффективного использования ИКТ).
Специального рассмотрения требует вопрос, почему с этим фактором
коррелирует переменная № 28, характеризующая анализ административ%
ных задач, для решения которых оправдано использование ИКТ. Может
быть, это связано с тем, что работники школы, анализируя применимость
ИКТ к решению своих задач, рассматривали административные и учеб%
ные задачи одновременно. А может быть, это связано с недостатками нашей
анкеты: схоже сформулированные вопросы провоцируют схожие ответы.
Интерпретация: фактор № 4 описывает использование ЦОР в учебном
процессе.
Фактор № 5. Основной вклад в этот фактор вносят переменные №№ 29
и 30, которые характеризуют число ИКТ%подготовленных работников
школы и число ИКТ%консультантов. Понятно, что с ними коррелируют
переменные №№ 31 и 32, которые заметно влияют на данный фактор. Это
можно объяснить наличием связи между ИКТ%подготовкой работников
школы и институциализацией использования ЦОР и ИКТ в учебном про%
цессе.
Интерпретация: фактор № 5 описывает ИКТ*подготовку учителей.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 118
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
111199
Фактор № 6. Основной вклад в этот фактор вносят переменные №№ 33
и 34, которые характеризуют изменения в учебной работе школьников.
Переменную № 35, говорящую о связи между работой школьников по
информатике и другим учебным дисциплинам, также можно трактовать,
как характеристику использования ИКТ школьниками в учебной работе
по различным предметам.
Отдельного внимания заслуживает переменная № 36. Она слабо нагру%
жает данный фактор (на уровне 0,36) и нигде больше не встречается.
Возможно, это характеризует только экспериментальную выборку школ,
а не их генеральную совокупность (доплаты за качественную работу не
часто встречаются в школе). Ее присутствие в этой группе можно пред%
варительно трактовать как высокую потенциальную связь между допла%
тами педагогам и изменением характера учебной работы школьников.
Интерпретация: фактор № 6 описывает использование ИКТ как инстру*
мента учебной работы школьников.
Фактор № 7 объединяет три переменные:
• обмен учебными материалами между учителями и учениками по
электронной почте (№ 37),
• количество административных компьютеров на одного админи%
стратора (№ 38),
• использование ИКТ для решения административных задач (№ 28).
Возникает соблазн интерпретировать его как фактор, описывающий ис%
пользования ИКТ для решения административных задач. Однако корре%
ляция с переменной № 28 слишком мала (находится на границе значимос%
ти), чтобы этот вывод можно было считать статистически обоснованным.
Следует признать, что в рамках имеющихся у нас данных нельзя предста%
вить удовлетворительное толкование этого фактора. Вместе с тем у нас
нет достаточно веских причин, чтобы его вообще не рассматривать.
Интерпретация (условная): фактор № 7 описывает использование ИКТ для
решения административных задач.
Фактор № 8. Этот фактор связывает три переменные №№ 39, 40 и 7,
которые сравнительно сильно коррелируют с фактором № 1. Переменные
описывают уровень обновления аппаратных средств информационно%
технологической среды школы. Высокое значение данного фактора на%
блюдается у школ, которые оснащены современной техникой (например,
современными компьютерами со встроенными звуковыми платами,
станками, лабораториями и пр.). Этот фактор наиболее значим для школ,
работники которых заботятся о развитии своей образовательной среды и
приобретают новую технику.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 119
Глава 3. Использование К;модели для классификации школ
112200
Интерпретация: фактор № 8 описывает соответствие имеющихся в школе
аппаратных средств современным требованиям (современность аппарат*
ных средств). Этот фактор тесно связан с фактором № 1 и уточняет его.
Вообще можно предположить, что факторы №№ 7 и 8 являются уточ%
няющими или избыточными, поскольку, во%первых, эти факторы объяс%
няют сравнительно небольшую долю наблюдаемой дисперсии перемен%
ных (2,9% и 2,7% соответственно) и, во%вторых, метод максимального
правдоподобия дает максимальное — не исключено, что избыточное —
количество возможных факторов (в этом его особенность). Хотя восьми
факторов для объяснения имеющегося экспериментального материала
могло оказаться слишком много, мы, тем не менее, использовали их все.
Завершая определение параметров К%модели с помощью факторного ана%
лиза можно сделать следующие выводы.
1. Статистический анализ собранных данных позволяет с определен%
ностью утверждать, что существует набор факторов, которые мож%
но интерпретировать как параметры информатизации школы и
использовать их для классификации.
2. Мнение экспертов, на котором в значительной степени основывался
выбор индикаторов состояния информатизации школы, в целом,
подтвердилось. Группировка переменных по факторам преиму%
щественно совпадает с их исходной позицией и отражает интуи%
тивно ясные параметры (аспекты) состояния информатизации,
а именно:
1) доступность аппаратных средств,
2) условия для использования ЦОР и ИКТ в учебном процессе,
3) использование Интернета в учебном процессе,
4) использование ЦОР в учебном процессе,
5) ИКТ%подготовку учителей,
6) использование ИКТ как инструмента учебной работы школь%
ников,
7) использование ИКТ для решения административных задач,
8) современность аппаратных средств.
3. Факторный анализ позволил выделить восемь факторов. С содер%
жательной точки зрения все они поддаются интерпретации. До%
статочно много переменных (около 20%) статистически значимо
интерпретируются более чем одним фактором. Следовательно,
различные аспекты процесса информатизации школы связаны
друг с другом.
O postroenii_verstka4.qxd 17.07.2006 15:55 Page 120