Кратко: предложу смешанное (mixed‑methods) исследование с количественной частью (шкалы + соц‑сеть + повторные измерения / квази‑эксперимент) и качественной (интервью/фокус‑группы) для оценки изменения социальных связей и чувства принадлежности после перехода на дистанционное обучение. Ниже — пошагово.
1) Цели и переменные
- Цель: оценить изменение чувства принадлежности, одиночества и структуры социальных связей у студентов после перехода на дистанционку; выявить механизмы (например, меньше синхронных контактов → снижение принадлежности).
- Основные переменные:
- Чувство принадлежности (например, Sense of Belonging Scale).
- Одиночество (UCLA Loneliness Scale).
- Социальная поддержка (MSPSS).
- Социальные связи: число контактов, частота взаимодействий, топология сети (degree, density, reciprocity).
- Вмешивающие: форма обучения (очно/дистанционно/смешанно), участие в синхронных сессиях, демография.
2) Дизайн исследования
- Рекомендуемый дизайн: convergent mixed methods (параллельно собираются количественные и качественные данные) с последующей интеграцией; можно дополнить explanatory sequential (количественные → целевые интервью для объяснения результатов).
- Временные рамки:
- Если есть доп. данные «до перехода» — использовать лонгитюдный анализ. Если нет — собрать ретроспективные оценки и/или сравнить когорты (до/после).
3) Количественная часть: сбор и анализ
- Инструменты:
- UCLA Loneliness Scale (например, 20‑пунктов), Sense of Belonging Scale, MSPSS. Все шкалы — 5‑ or 7‑балльный Лайкерт.
- Социальная сеть: роcпраш/его‑анкета, где студент указывает до $k$ однокурсников/преподавателей, с кем он взаимодействует, частоту и тип контакта.
- Выборка:
- Стратифицированная случайная выборка по факультетам/курсам; минимум для количественных анализов: ориентир $n\ge 200$ респондентов; для обнаружения малого эффекта $d=0.3$, $\alpha =0.05$, мощность $1-\beta =0.8$ требуется примерно $n\approx 352$ (всего).
- Для сетевого анализа желательно высокая охватность одного/нескольких классов (чтобы иметь полные сети).
- Анализы:
- Описательная статистика, корреляции.
- Сравнение до/после или между группами: парный t‑тест / Wilcoxon для повторных измерений.
- Модели с учетом повторных измерений (mixed‑effects): $$Y_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}Tim{e}_t+{\beta }_2{X}_i+u_i+{ϵ}_{it}$$ - Регрессии/медиаторы: проверять, опосредует ли изменение контактов влияние на чувство принадлежности.
- Социальная сеть: плотность $\text{density}=\frac{2E}{N(N-1)}$, средняя степень, центральности (degree, betweenness), модульность; сравнение метрик «до/после» или между очными/дист. групп.
- Тесты значимости для сетевых изменений (permutation tests / QAP).
- Надежность/валидность: проверять внутреннюю согласованность шкал ($\alpha >0.7$).
4) Качественная часть: сбор и анализ
- Выборка: целевой (purposive) отбор участников по результатам количественного анализа: студенты с резко снизившимся/увеличившимся чувством принадлежности, разные курсы/формы обучения; размер выборки $\approx 15$–$30$ интервью до насыщения.
- Метод: полуструктурированные интервью и/или фокус‑группы; темы: опыт взаимодействий онлайн, барьеры для формирования связей, значимые события, предложения по улучшению.
- Анализ: тематический анализ / framework analysis; кодирование с индуктивными и дедуктивными кодами; при необходимости использование NVivo/ATLAS.ti.
- Проверка качества: member checking, кодирование несколькими исследователями, audit trail.
5) Интеграция данных
- Точки интеграции: на этапе дизайна (одинаковые выборки/вопросы), анализа (параллельный анализ), интерпретации (joint displays).
- Стратегии:
- Convergence: сравнить количественные паттерны (напр., снижение средней принадлежности) с темами интервью (причины, механизмы).
- Explanatory step: использовать интервью для объяснения неожиданных количественных результатов.
- Представление результатов: таблицы «quant — qual» (joint displays), кейсы‑иллюстрации.
6) Практические детали и этика
- Сбор данных онлайн: обеспечить анонимность/конфиденциальность, хранение в зашифрованном виде.
- Информированное согласие, особое внимание к чувствительным темам (одиночество).
- Стратегия отбора и компенсации участников (например, небольшая компенсация за интервью).
- План действий при выявлении риска (например, выраженный суицидальный риск) — связь со службами поддержки.
7) Пример последовательности (минимально)
- Шаг 1: подготовка анкеты + пилот (2 недели).
- Шаг 2: массовый опрос студентов (2–4 недели).
- Шаг 3: анализ количественных данных (2 недели) → выделение страт для интервью.
- Шаг 4: интервью/фокус‑группы (3–4 недели).
- Шаг 5: качественный анализ + интеграция (2–3 недели).
- Итог: рекомендации по организации смешанного обучения.
8) Ключевые метрики для отчета
- Изменение средних баллов принадлежности/одиночества ($\Delta \bar{Y}$).
- Изменение сетевых показателей: плотность, средняя степень, доля взаимных связей.
- Процент студентов, сообщивших снижение чувства принадлежности.
- Тематические категории причин и предложений (qual).
Если нужно, могу: 1) предложить готовую анкету (шкалы и список вопросов), 2) шаблон полуструктурированного интервью, 3) пример скриптов для сетевой анкеты.