Szóasszociációs módszerrel végzett tudásszerkezet vizsgálat IKT eszközök segítségével

Czékmán Balázs
Puskás Ferenc Általános Iskola
Debreceni Egyetem
IKT 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 ókori
filozófusok, Platón, Arisztotelész is ismerték. A
későbbiekben pedig 18. századi angol filozófusok,
valamint napjaink filozófusai, pszichológusai is
használják.
 VIZSGÁLATOK HÉTTERE: nyelvi rendszer, szemantikus
memória, mintázatok (Barabási, 2006)  ezek elemei
között kapcsolatok (Daru és Tóth, 2013)
 A szóasszociációs módszer tudásszerkezet
vizsgálatára 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 a
természettudományokban  lehetőség a bővítésre
 Az IKT eszközök sok esetben konstruktív pedagógiai
megközelítések társulnak, úgy mint konstruktív
tanulási környezetek, konnektivizmus, trialogikus
tanulás (lásd Nanjappa, A. - M. Grant, 2003; Fehér,
2014, 2015; Komenczi, 2009; Kulcsár, 2009; Ollé et
al. 2013; Racsko, 2012;)
 Új tanulási környezetek  új mérési módszerek
kifejlesztését és használatát indokolják
 Kihívás, amikor egy nem hagyományos
tanuláselméletet (konstruktív pedagógia) próbálunk
meghonosítani, 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 –
Adatok összegyűjtése
Adatok feldolgozása
Kapcsolati együtthatók (RC) kiszámítása
Leggyakoribb asszociációk meghatározása
Összefüggések grafikus ábrázolása

SZÓASSZOCIÁCIÓS VIZSGÁLAT –

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 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

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 – 5.OSZTÁLY
n=36

n=36

n=37

n=40

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
balazs.czekman@gmail.com
puskas.kispest.hu
edumobil.hu

Szóasszociációs módszerrel végzett tudásszerkezet vizsgálat IKT eszközök segítségével

Recommended

Recommended

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (8)

More from Balázs Czékmán

More from Balázs Czékmán (20)

Szóasszociációs módszerrel végzett tudásszerkezet vizsgálat IKT eszközök segítségével