Предложите методику психодиагностики для оценки мотивации к учёбе у студентов разных факультетов с обоснованием выбора шкал, критериев валидности и показателей надёжности
Предложите методику психодиагностики для оценки мотивации к учёбе у студентов разных факультетов с обоснованием выбора шкал, критериев валидности и показателей надёжности
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
1) Выбор шкал (рекомендация)
- Использовать либо адаптацию Academic Motivation Scale (AMS) + несколько шкал MSLQ (self‑efficacy, task value) — покрывает: внутренняя мотивация, вовлечённость, внешняя мотивация (идентифицированная/интроецированная/внешняя) и амотивацию. Обоснование: широко исследованы, многомерны, подходят для сравнений между группами.
- Альтернатива: разработать краткую собственную шкалу (20–30 пунктов) на тех же подшкалах, при условии последующей валидации.
2) Структура инструмента (пример)
- Подшкалы: Intrinsic, Identified, Introjected, External, Amotivation; дополнительно: Self‑efficacy, Task value (по 4–6 пунктов каждая).
- Формат ответов: шкала Лайкерта 5‑балльная (1—«совсем не согласен» … 5—«полностью согласен»).
3) Процедура разработки/адаптации
- Генерация/перевод пунктов → экспертная оценка контента (3–7 экспертов) → пилот (приблизительно N≥50\,N\ge 50N≥50) → основное исследование для факторного анализа.
- Размер выборки для факторного анализа: правило N≥5–10\,N\ge 5\text{–}10N≥5–10 участников на пункт и/или N≥200\,N\ge 200N≥200 в целом.
4) Оценка валидности
- Контентная валидность: индекс согласия экспертов (CVI); приёмлемо CVI по каждому пункту ≥0.78\ge 0.78≥0.78.
- Конструктная валидность:
- Исследовательский факторный анализ (EFA) для выявления структуры.
- Подтверждающий (CFA) с проверкой показателей качества модели: ожидаемые пороги — RMSEA<0.06\mathrm{RMSEA}<0.06RMSEA<0.06, CFI>0.95\mathrm{CFI}>0.95CFI>0.95, TLI>0.95\mathrm{TLI}>0.95TLI>0.95, SRMR<0.08\mathrm{SRMR}<0.08SRMR<0.08.
- Критериальная валидность: корреляция суммарных и подсчетных шкал мотивации с внешними критериями (GPA, академическая вовлечённость, посещаемость). Ожидаемые значения: умеренные положительные связи для адаптивной мотивации (r≈0.3–0.5)(r\approx 0.3\text{–}0.5)(r≈0.3–0.5), для амотивации — отрицательные.
- Межгрупповая валидность (важно для разных факультетов): тестирование метрической и скалярной инвариантности через мультигрупповый CFA (уровни: configural → metric → scalar). Инвариантность считается подтверждённой, если изменения в CFI\mathrm{CFI}CFI при добавлении ограничений ≤ 0.01\,0.010.01.
5) Критерии надёжности и расчёты
- Внутренняя согласованность: Cronbach’s alpha. Формула:
α=kk−1(1−∑i=1kσi2σt2), \alpha = \frac{k}{k-1}\left(1 - \frac{\sum_{i=1}^k \sigma_i^2}{\sigma_t^2}\right),
α=k−1k (1−σt2 ∑i=1k σi2 ), где kkk — число пунктов, σi2\sigma_i^2σi2 — дисперсия пункта, σt2\sigma_t^2σt2 — общая дисперсия шкалы. Критерии: α≥0.70\alpha\ge 0.70α≥0.70 — допустимо, α≥0.80\alpha\ge 0.80α≥0.80 — хорошо, α≥0.90\alpha\ge 0.90α≥0.90 — очень хорошо (слишком высокое — возможная избыточность).
- Тест‑ретест (стабильность): интервал ∼2–4\sim 2\text{–}4∼2–4 недели; оценка через ICC или корреляцию; цель ICC≥0.70\mathrm{ICC}\ge 0.70ICC≥0.70.
- Раздел‑половинный (Spearman‑Brown): если r—корреляция между половинами, то
ρSB=2r1+r. \rho_{SB}=\frac{2r}{1+r}.
ρSB =1+r2r . - Стандартная ошибка измерения:
SEM=SD1−α. SEM = SD\sqrt{1-\alpha}.
SEM=SD1−α . - Отчёт по надёжности: указывать α\alphaα для каждой подшкалы, ICC для тест‑ретест, ρSB\rho_{SB}ρSB при использовании половинного метода.
6) Критерии приёмки результата
- Для каждой подшкалы: α≥0.70\alpha\ge 0.70α≥0.70, ICC для тест‑ретест ≥0.70\ge 0.70≥0.70.
- Для CFA: RMSEA<0.06, CFI>0.95, SRMR<0.08\mathrm{RMSEA}<0.06,\ \mathrm{CFI}>0.95,\ \mathrm{SRMR}<0.08RMSEA<0.06, CFI>0.95, SRMR<0.08.
- Валидация по критерию: значимая корреляция с GPA/вовлечением ∣r∣≥0.25|r|\ge 0.25∣r∣≥0.25 как минимум.
7) Специфика работы с разными факультетами
- Собрать стратифицированную выборку по факультетам; для мультигрупповых сравнений на каждый факультет желательно N≥100\,N\ge 100N≥100.
- Проверять DIF/инвариантность: если нарушена скалярная инвариантность, сравнивать лишь относительные профили (не абсолютные средние).
- Адаптировать формулировки пунктов под образовательный контекст факультета при сохранении содержания.
8) Контроль и корректировки
- Включить контроль шкалу социальной желательности или несколько перевёрнутых пунктов.
- После первичного анализа: удалить или переписать пункты с низкими нагрузками (<0.30<0.30<0.30) или высокими перекрёстными нагрузками.
- Нормирование: при наличии репрезентативной выборки по факультетам сформировать норми-таблицы (среднее, SD) отдельно по факультетам/курсам.
Краткий план реализации (этапы)
1. Выбор/перевод пунктов → экспертная оценка.
2. Пилот (N≈50N\approx 50N≈50) → коррекции.
3. Основная сессия (N≥200N\ge 200N≥200, стратификация по факультетам).
4. EFA → CFA → измерительная инвариантность.
5. Надёжность (Cronbach, ICC, split‑half).
6. Критериальная проверка (GPA, вовлечённость).
7. Финальная версия и формирование норм.
Если нужно, могу прислать примерную анкету (20–25 пунктов) и шаблон отчёта с формулами расчёта.