Кратко и по существу — основные методологические различия и примеры задач.
Отличия (сопоставление)
- Онтология и эпистемология: позитивизм — реалистично/объективно: социальные явления существуют независимо от исследователя и измеримы; интерпретативизм — конструктивистско/субъективно: смыслы и практики создают реальность, понимаемую через интерпретацию акторов.
- Цель исследования: позитивизм — объяснение и проверка гипотез, выявление закономерностей и причинно‑следственных связей; интерпретативизм — глубокое понимание смыслов, мотиваций, опытов участников.
- Тип данных и методы: позитивизм — структурированные количественные данные (опросы, админист. данные), статистические модели; интерпретативизм — качественные данные (интервью, наблюдение, тексты), тематический/герменевтический анализ.
- Дизайн и выборка: позитивизм — репрезентативные выборки, усилия для уменьшения смещений; интерпретативизм — целевые/ситуативные выборки для насыщенного описания контекста.
- Роль исследователя: позитивизм — дистанцированность, минимизация влияния; интерпретативизм — рефлексивное включение, признание влияния исследователя.
- Валидность: позитивизм — акцент на внутренней и внешней валидности, надежности измерений; интерпретативизм — доверие (trustworthiness), достоверность и убедительность интерпретаций.
- Обобщение: позитивизм — статистическое обобщение; интерпретативизм — аналитическое/переносное обобщение через теоретические идеи и объяснительные богатые кейсы.
Типичные исследовательские задачи (с примерами и методами)
Позитивистский подход — задачи и методы
- Оценить вклад семейного дохода и школьных ресурсов в разницу образовательных достижений: модель регрессии вида $Y_i={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Income}}_i+{\beta }_2{\text{SchoolRes}}_i+{ϵ}_i$. Методы: множественная регрессия, мультиколлинеарность, проверка чувствительности.
- Проверить причинность влияния раннего доступа к дошкольному образованию на результаты тестов: квазиэксперимент (разница‑в‑разницах, инструментальные переменные) или рандомизированное контролируемое исследование; оценка эффекта $ATE$ или $ITT$.
- Разложить вклад разных факторов в неравенство (например, Oaxaca–Blinder): применение декомпозиции для количественной атрибуции долей неравенства.
- Исследовать межшкольную и внутришкольную вариативность с помощью многоуровневой модели: $Y_{ij}={\beta }_0+{\beta }_1{X}_{ij}+u_j+{ϵ}_{ij}$, где $u_j$ — случайный эффект школы.
Интерпретативный подход — задачи и методы
- Понять, как ученики из малообеспеченных семей интерпретируют свои образовательные перспективы: полуструктурированные интервью и тематический анализ, выдающие богатые категории смысла и репертуары мотивации.
- Описать практики учителей и повседневную культуру школы, которые воспроизводят неравенство: этнография/участниковое наблюдение, полевые заметки, аналитическое описание механизмов ожиданий и взаимодействий.
- Проанализировать, как политики и администраторы говорят о «таланте» и «усилиях» в документах и интервью: дискурс‑анализ, фокус на языковых практиках и их последствиях для распределения ресурсов.
- Исследовать коллективные идентичности школьников и их влияние на учебное поведение через нарративный анализ личных историй.
Коротко о выборе подхода
- Если задача — измерить размер эффекта, строить прогнозы или тестировать гипотезы о причинах — выбирают позитивистские методы.
- Если нужна интерпретация смыслов, механизмов в конкретном контексте и «как это переживается» — интерпретативные методы более уместны.
Часто полезны смешанные дизайны: количественные оценки масштабов и качественные объяснения механизмов.