özet
Çalışmanın amacı, pedagojik araştırmalarda Delphi yönteminin uygulanması için bir metodoloji sunmaktır.
Yazar, bu konuyla ilgili bibliyografik analizden başlar ve araştırmacının kendi yüksek lisans tezinde yürütülen pratik bir örnekle tartışır ve bu da sunulan fikirlerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
Buna ek olarak, bilimsel-pedagojik araştırmaya uygulanan istatistikler hakkında elektronik bir kitap oluşturacak olan bu konuda bir dizi ilgili başlıkta tasarlanmıştır.
Köprüler kullanarak, iş çözümünüzü Windows elektronik Excel sekmesi ile ifade eder.
özet
Çalışmanın amacı pedagojik araştırmalarda Delphi yönteminin uygulanması için bir metodoloji sunmaktır.
Yazar bu konuyla bağlantılı olarak bibliyografik analizden ayrılır ve kendisine kendi araştırmacısının yüksek lisans tezinde, pratikte ortaya çıkan fikirlerin daha iyi anlaşılmasını sağlayan pratik bir örnekle tartışır.
Buna ek olarak, bilimsel pedagojik soruşturmaya uygulanan istatistik hakkında elektronik bir kitap düzenleyecek olan bu konu ile ilgili bir grup konu içinde tasarlanmıştır.
Köprüler istihdamı sayesinde, çalışma çözümünü Windows'un elektronik tablo Excel'i ile ifade ediyor.
Giriş
Birçok kez, bilimsel, akademik ve diploma çalışmalarının farklı tezlerini incelerken, bazılarında Delphi Yöntemi olarak atıfta bulunulduğu; Ancak işi analiz ederken bazen yanlışlıklar vardır: söz konusu yöntemi uygulama şekli, uzmanların seçilme şekli ve hatta analizi sadece bir tur danışma temelinde dayandırmak.
Bu nedenle, bu çalışma, profesör ve araştırmacılarımızda tartışılan konu ile ilgili olarak ortaya çıkabilecek tüm şüpheleri, yazarın söz konusu yöntemi uyguladığı yüksek lisans tezinden alınan pratik bir örnek uygulayarak açıklığa kavuşturmayı amaçlamaktadır..
Konuyu geliştirmeden önce, bu makalelerin yazarın elektronik bir kitabını oluşturduğu açıktır, bu nedenle diğer konularda sunulan içeriği bağlayan ve sorgunuzla ilgilenebilecek köprüler vardır. Bunun için, ilgili taraf sadece verilen köprüye gitmeli ve çift tıklamalıdır.
1. Delphi yöntemi nedir?
Delphi yöntemi, bir grup uzmanın bilinçli görüş birliği elde etmek için sezgisel kararının sistematik olarak kullanılmasından oluşur (Valdés, 1999), (Moráguez, 2001). Bu görüşlerin bazı uzmanların kriterlerinden etkilenmemesi veya etkilenmemesi önemlidir.
Bu yöntem garanti edildiğinde daha etkilidir: anonimlik, kontrollü geri bildirim ve istatistiksel grup yanıtı.
Yöntem uygulanabilir:
- Bilinen değişkenlerin davranışlarının bir tahmini olarak; Bilinen bir değişkenin davranışını değerlendirmek ve böylece olası davranış biçimleri çıkarılabilir: Bir sistemin bileşiminin perspektif tespitinde, örneğin: incelenecek sistemin elemanlarının bilinmemesi durumunda veya bunlar asla çalışma amacına uygulanmamıştır ve örnek, uygulanacak sistemin veya modelin olası yapısının belirlenmesine yöneliktir.
Bu son durum örneklediğimiz örneği oluşturmaktadır.
2. delphi yönteminin avantajları nelerdir?
Bu yazar, Zayas (1998), Campistrous (1998), Valdés (1999), Moráguez (2001) gibi, yöntemin avantajlarının burada verildiğini düşünmektedir:
- Daha yüksek bir tarafsızlık derecesine sahip bir ölçüt oluşturulmasına izin verir.K kriterler temelinde ulaşılan fikir birliği çok güvenilirdir.İkinci tarafından alınan uzmanların ölçütlerine dayanan kararların etkinliği yüksek olma olasılığına sahiptir. karar alternatiflerine değer verin Anonim olarak uzmanlar arasındaki çatışmalardan kaçının (yöntemin başarısını garantilemek için temel bir gerekliliktir) ve yaratıcılık için elverişli bir ortam yaratır Uzman, problemin çözümünde tam anlamıyla yer hisseder ve implantasyon. Bu konuda, araştırmaya katılmada uzmanın gönüllülük ilkesi önemlidir, (anonim ve gizli olduğu için) düşünce özgürlüğünü garanti eder. Hiçbir uzman akranlarının görüş istenmesini bilmemelidir.
3. delphi yönteminin dezavantajları nelerdir?
En önemli dezavantajları şunlardır:
- Uygulaması çok zahmetli ve zaman alıcıdır, çünkü gerekli mutabakatı elde etmek için en az iki tur gerektirir.İstenilen zaman, sayfalar, yazıcılar, telefon, posta… Yanıt arama ve almada zamandan kazanmak için iyi iletişim gerektirir.Bu bir grup analiz tarafından gerçekleştirilmelidir: uzmanlar: Öznel ölçütler yayınlanır, böylece süreç öznellik ile yüklenebilir, tabi dış etkiler.
Bu nedenle, birkaç tur uygulama ihtiyacı, güvenilirlik ve alaka düzeyini belirlemek için bir fikir birliği ve istatistiksel testler elde etmek için çeşitli analiz tekniklerini araştırın.
4. Uzmanlar nasıl seçilir ve hangi araçlar uygulanır?
Yöntemin pratik uygulaması için metodolojik olarak iki temel hususu göz önünde bulundurmak gerekir: anket için uzman grubunun seçimi ve anket veya anketlerin hazırlanması. Ama her şeyden önce: Kim uzman olarak kabul edilebilir?
Birey, söz konusu sorunun kesin değerlendirmelerini sunabilen ve azami yetkinliğe sahip temel anları hakkında önerilerde bulunabilecek bir uzman, bir grup kişi veya kuruluş olarak tanımlanmaktadır (Valdés, 1999) (Moráguez, 2001).
Bu tanımdan, bir uzmanın seçilmesi için temel bir gereklilik olarak, çalışma yılları (praxis) göz önüne alındığında, danışılacak konuda deneyime sahip olduğu ve tamamlanabileceği: farklı iyileştirme biçimleri ve konuyla ilgili olarak elde edilen akademik veya bilimsel derece, diğerleri arasında.
5. delphi yöntemi nasıl geliştirilir?
Açıklama, yazarın yüksek lisans tezinde nasıl yapıldığına dayanacaktır (kütüphanede danışılabilir).
Aşağıdaki özelliklere dayanarak bir "potansiyel uzmanlar havuzu" veya bunların listesi oluşturulmuştur: deneyim, yeterlilik, yaratıcılık, ankete katılma isteği, analiz ve düşünce kapasitesi, kolektivist ve kendi kendini eleştiren ilgi.
Yukarıdaki özellikler göz önünde bulundurularak, sadece potansiyel uzmanlarla kullanılan araç 1 uygulanmıştır (Ek 1).
Bu nedenle, yazarın tahmin edebileceği diğer uygulanabilir uzmanlarla yaptığı tahminlere ve istişarelere göre, ülkenin her yerinden 50 olası adaydan oluşan bir nüfus göz önünde bulundurulmuştur (böyle bir uzmanla karar verme veya anonim kalmama).
Yarışma katsayısı belirlenirken, bu konuda dikkate alınacak uzman havuzunun bir parçası olan 30 kişi yarışma katsayısından (K) elde edilmiştir:
Uzmanın yeterlilik katsayısı (K) şu şekilde belirlenir:
- Kc: konuyla ilgili görüş bildirilmesi istenen bilgi katsayısı. Bu katsayı ölçeğin değerine göre kendi kendini değerlendirmektedir (Ek 1, soru 1). Olası uzman tarafından önerilen bu değer 0,1 ile çarpılır ve bir puan alınır, örneğin: Olası uzman 8'i ararsa, 0,1 ve 0,8 ile çarpılır; sonra Kc = 0.8. Ka: tartışma katsayısı. Bu katsayı, aşağıdaki kaynakların etki derecesi olarak yüksek (A), orta (M) veya düşük (B) olarak derecelendirilir: olası uzman tarafından yürütülen teorik analizler, elde ettiği deneyim, ulusal yazarların çalışmaları, yabancı yazarların çalışmaları, yurtdışındaki sorunun durumu ve sezgileri hakkında kendi bilgileri (Ek 1, Tablo 2). Bu ekin 2. tablosuna bakalım:
| Tartışma kaynakları | Kaynakların her birinden etki derecesi | ||
| Yüksek) | M (orta) | B (düşük) | |
| Yaptığınız teorik analizler. | (0.4) | (0.3) | (0.2) |
| Deneyiminiz arttı. | (0.5) | (0.4) | (0.2) |
| Ulusal yazarların eserleri. | (0.025) | (0.025) | (0.025) |
| 0.025 | 0.024 | 0.022 | |
| Yabancı yazarların eserleri. | (0.025) | (0.025) | (0.025) |
| 0.025 | 0.024 | 0.022 | |
| Sorunun yurtdışındaki durumu hakkında kendi bilginiz. | (0.025) | (0.025) | (0.025) |
| 0.025 | 0.024 | 0.022 | |
| Sezginiz | (0.025) | (0.025) | (0.025) |
| 0.025 | 0.024 | 0.022 |
Kaynak: Campistrous, 1998.
Tabloya bakarken, yönüyle: tartışma kaynakları, gözden geçirilmiş teklifler (Campistrous, 1998), (Valdés, 1999)…, göstergeye dayanarak Yüksek, Orta ve Düşük kategorileri arasında ayrım yapmayın: ulusal yazarlarla çalışır (ulusal yazarların eserlerinin göstergesinden üst kısımda parantez içinde görünen ve kalın olarak işaretlenmemiş değerleri not edin), her bir maddeye aynı puanı atar; farklılaşmasının neden çubuğun altında görünen değerlerden kalın harflerle gösterildiğinin nedeni, böylece argümantasyon kaynaklarının kategorilerinin her biri iyi bir şekilde farklılaştırılmıştır.
Elde edilen noktalara göre, bu katsayı 0.796 değerini alır (bu göstergenin her bir öğesinin toplamı, bkz. Ek 1, Tablo 2, 'X' ile işaretlenmiş değerler). Daha sonra bu uzmanın yeterlilik katsayısı şu şekilde verilecektir: K = ½ (0.8 + 0.796) = 0.798 ≈ 0.8, bu durumda yüksek, çünkü:
- Evet £ 0.8K £ 1; rekabet katsayısı yüksektir Evet 0,5 £ K <0,8: orta rekabet katsayısı Evet K <0,5: düşük rekabet katsayısı
Ek 1'in ikinci tablosundaki her bir maddenin değerinin araştırmacıya ilgi duyduğunu açıklığa kavuşturmak önemlidir, bu yüzden içinde görünmemelidirler.
Bu araştırmanın amaçları doğrultusunda, 25 kişiyi düşük bir yeterlilik katsayısına ulaşmak için potansiyel uzmanlar olarak hariç tuttuğu belirlenmiştir (çoğu deneyimli Teknik ve Mesleki Eğitim öğretmenleriydi, ancak başka gerekliliklerden yoksundu). 25 uzman vardı.
6. Torgerson Modeli nedir?
Uzmanlar için fikir birliğini değerlendirmek üzere Yönetim Teknikleri Grubu Broşüründe (Getedi) incelenebilecek farklı teknikler ve modeller vardır (Zayas, 1990)
ve bu çalışmanın kapsamının açık nedenlerinden dolayı analiz edilmeyecek diğer kılavuzlar; bu nedenle, uzmanlara uygulanan araçlarda kullanılan ölçekler sıralı olduğunda çok yararlı bir matematiksel yöntem ve modelin açıklanmasının uygun olduğu düşünülmektedir: Thurstone yönteminin bir çeşidi olan Torgerson Matematiksel Model (Moráguez, 2001).
Yöntemin dezavantajlarından birinin (Delphi) yayınlanan kriterlerin öznelliğinde olduğu analiz edilmiştir, bu nedenle bu sorunu çözmeye çalışmak için, sadece bir ölçek değeri atamaya izin vermeyen bu matematiksel modelin kullanılmasına karar verilmiştir. ancak her kategori arasındaki sınırları belirleyin ve bu şekilde, sıralı kategoriler ile bunların karşılık gelen aralık ölçeği (gerçek sayılar) arasındaki gerçek sınırları (gerçek bir sayı ile atanır) elde edebilirsiniz. uzmanlar tarafından verilen değerlendirme kriterlerini oluşturan aralıklar ve bu şekilde her bir kategorinin gerçek sınırlarının ne olduğunu tam olarak bilmek mümkündür; yani, değişken hangi gerçek değerlere kadar vazgeçilmez, çok yararlı vb.
Torgerson modeli, sıralı ölçeği bir aralık ölçeğine (nitelden nicel) dönüştürerek araştırılan uzmanların veya araştırılan diğer personelin ölçütlerini nesnelleştirmeye çalışır.
Nesnelliği elde etmek için, öznel kriterlere dayanan model, sosyal psikolojinin iki yasasına dayanır: Karşılaştırmalı Dava Hukuku ve Kategorik Dava Hukuku (Campistruos, 1998), (Moráguez, 2001). Aşağıdaki varsayımlarla da desteklenir:
1) Her nesne (gösterge), ortalaması m, o nesnenin ölçek değeri olan normal olarak dağıtılmış rastgele bir değişkenin öznel boyutuna karşılık gelir. Tüm varyanslar aynıdır.
2) Her kategori sınırı, ortalaması t, bu sınırın ölçek değeri olan normal olarak dağıtılmış rasgele bir değişkenin öznel boyutuna karşılık gelir. Tüm değişkenler aynıdır.
3) Hem nesneleri hem de sınırları temsil eden rasgele değişkenler bağımsızdır. Bir değişken diğerinin değerlerini içeremez.
4) Karar kuralı: x'in ölçek değeri x, k-1 ve k düzen sınırlarının değerleri arasında olduğunda, a nesnesi k-kategorisine aittir. Bu kural, iyi tanımlanmış göstergeler için varsayılan kategorilerin her biri arasındaki sınırı bırakır. (Campistrous, age Cit.), (Moráguez, age Cit).
Bu model, bağımsız uzmanlar tarafından göstergelerle ilgili sıradan kararların bir süreklilik üzerindeki göreceli konumlarını ifade eden bir araca dönüştürmeyi mümkün kılar; yani sıra ölçeklerinin aralık ölçeğine (gerçek sayılar) alınmasına ve bu şekilde her bir kategorinin bulunduğu gerçek değerlerde limitleri bilmesine izin verir; Örneğin:
Mükemmel, Çok İyi…; veya 5, 4, 3…
7. Torgerson Matematiksel Modelini Uygulama Metodolojisi
1) Kullanılacak değişkenlerin operasyonelleştirilmesi
Önerilen göstergelerin veya değişkenlerin her birinin olası kategorizasyonunu tahmin etme konusunda uzmanlardan bilgi talep ederken, araştırmacının her bir değişken için üstlendiği kavramları iyi tanımlanmış ve operasyonelleştirmeyi tesis etmesi gerektiğini açıklığa kavuşturmak önemlidir. uzmanlar tarafından verilen kararların daha iyi anlaşılmasını ve değerlendirilmesini sağlamak için, konudaki değişkenin ölçülmesine izin veren farklı parametreleri ve göstergeleri düzenlemekten başka bir şey değildir (Tena, 1996).
Yöntemi daha iyi anlamak için, bu yazarın yüksek lisans tezinin teklifi, uzmanlar yöntemi ile altı boyutta dağıtılan 24 göstergeyi belirleyen, okulların dış verimliliğini veya eğitimsel etkisini değerlendirmeyi öneren bir referans olarak alınmıştır. politeknik (Moráguez, 2001). Altı göstergeden oluşan Akademik Etki boyutu analiz için bir ölçüt olarak alınmıştır.
Okuyucuya altı çizili ve mavi renkli kelimelerin köprüler oluşturulduğunu hatırlatırız, böylece kontrol + tıklama yaparak aynı şekilde doğrudan ek, tablo vb.
Ek 2, her bir göstergenin önerilen değişkenleri ölçmenin alaka düzeyinin, uzmanların ikinci turu için Akademik Etki boyutunda nasıl olduğunu göstermektedir.
Sütunlarda sıralı kategoriler verilen değişkenleri ölçüyor gibi görünmektedir: Vazgeçilmez (I), Çok Yararlı (MU), Yararlı (U), Belki Sunar (Q) ve Hizmet Vermiyor (N). Her göstergeye, aynı derleme ve istatistiksel çalışmayı kolaylaştırmak için ardışık bir sayı (satırlar) atandığını, ki bu da açık nedenlerle bu çalışmada ayrıntılı olmayacaktır.
2) Mutlak frekansın derlenmesi
İlgili tarafa, işaretli köprüleri tıklatarak aynı örnekte Excel'de hesaplamayı geliştirebileceğinizi hatırlatırız.
Uzmanlara uygulanan araçların derlenmesi sonucunda Excel'de bir tablo (Ek 2, Tablo I) yapılır ve Eğitim Etkisi boyutuna karşılık gelen göstergelere ilişkin uzmanların kriterlerini içerir. Sütunlar, her bir kategorinin toplamlarını yansıtır.
3) Birikmiş frekansın belirlenmesi
Her gösterge, biriken frekansı ile belirlenir, bu nedenle: gösterge 1 (Ek 2, Tablo I) 21 uzman, Vazgeçilmez ve 4 Çok Yararlı olduğunu düşündü, bu nedenle, Çok Yararlı madde 25'tir (kutu C14); bu nedenle, Vazgeçilmez (kutu B14) ve 4 Çok Yararlı olarak gören 21 dahil edilmiştir. Benzer bir şekilde, her biri bulundu ve tablo Ek 2'ye göre tamamlandı.
4) Birikmiş göreceli frekansın veya birikmiş olasılığın belirlenmesi
Kümülatif olasılık matrisi dört ondalık basamakla belirlenir (Ek II, Tablo III); örneğin, 21'i (B14 hücresindeki değer) 25'e bölersek, toplam olasılık 0.8400 (B23 hücresi) ortaya çıkar. Bu tablo tamamlandı.
Olasılık 1'in tekrarlandığı kategoriden, bu durumda Çok Yararlı kategorisinin nasıl olduğunu not etmek önemlidir, çünkü maksimum olasılık zaten toplanmıştır, bu da bu göstergenin En azından Çok Yararlı olarak kabul edilir. Bir sonraki adımı daha iyi anlamak için sadece son sütun kaldırıldı: Hayır Değişken (N) ölçmek için kullanın.
5) Kesme noktalarının hesaplanması ve göstergelerin ölçeği (Ek 2, Tablo IV)
5.1 Ters Standart Normal Değerlerin Belirlenmesi
a) Değerleri bulmak için manuel yöntem
Her bir göstergenin birikmiş olasılıklarının ters standart normal değerlerini belirlemek için, değerler ilgili olasılığa göre Ek 3'teki tablolarda (standart dağılım tablosundan başka bir şey olmayan sayfa 1 ila 3) bulunur. ve aşağıdaki gibi devam edin:
Ek 3'te, birikmiş olasılığın 0.8400 Normal Standart eğrisinin en yakın değerini arayın (Tablo III, Ek 2). Bu ters standart işlevin Excel'de çağrıldığı açıktır, çünkü kümülatif olasılık değeri bilindikten sonra tablonun standartlaştırılmış değerleri aranmalıdır.
Ek 3, sayfa 2, birikmiş olasılığın (işaretlenmiş gibi görünüyor) 0, 8389'un en yakın değerini gösterir ve ters standart değer olan 0,99'a karşılık gelir; Ek 2'deki tablo IV'ün B32 kutusuna yerleştirilen değer. E28 kutusuna kadar birikmiş olasılıkların değerlerinin geri kalanı için aynı şekilde devam edin.
Birikmiş olasılık 1'e eşit olduğunda, 3.5'in ters standart değerinin buna karşılık geldiğini ve bu değerin 3.49'dan asimptotik hale geldiğini bilmek önemlidir, bu yüzden pratikte 3.5'e eşittir. her iki uçla eşit çalışma; yani, aksine, biriken olasılık 0'a eşitse, ters standart değerin -3.5'e eşit olduğu varsayılır (sırasıyla Ek 3, sayfa 3 ve sayfa 1); Tabloda (Ek III Sayfa 1) z = -3.5'ten başlayarak olasılıkların çok küçük değerler aldığını (sonsuz küçük) gözlemleyin, böylece -3.5'ten küçük değerler için kümülatif olasılığın eşit olduğu kabul edilebilir. ve aynı zamanda maksimum ve minimum olasılıkları aynı mutlak değere (3.5) ilişkilendirmek kolay bir kaynaktır; Daha sonra Z = -3.5 ise, bu değer için olasılık = 0 (minimum);aksine Z = 3.5 ise, bu değerle ilişkili olasılık 1'dir (maksimum).
Okuyucuya birçok yazarın normal fonksiyonun maksimum ve minimum değerlerinin farklı olduğunu açıklığa kavuşturmak uygundur; örneğin: Murray (1961) maksimum 3.99 ve minimum -3.99 değerini alır; Freud (1977) 3.09 ve -3.09'u varsaymaktadır; Douglas (1996) ± 3.99 alır; Devore (2000) ± 3.49 olduğunu varsayar.
Ancak tüm bu değerler ± 3, 5'ten asimptotik olduğundan, bu yazarın bunu hatırlaması daha kolay olduğu için bu şekilde varsaydığı için, Bu şekilde bu işlevin değerlerini manuel olarak bulabilir ve tabloyu doldurabilirsiniz. IV (Ek 2). b) Ters standart işlevin değerlerini bulmak için otomatik yöntem Bu değerler, Windows'ta Microsoft Excel aracılığıyla otomatik olarak bulunur. Bahsedilen değerlerin her birini otomatik olarak belirlemek için, Ters Standart Normal İşlevi değerinin ekleneceği kutuya yerleştirmelisiniz (Excel'in 1. sayfasının B39 Kutusu, bu çalışma örneğinde kutuya karşılık gelir. B32, Ek 2'den.
Bahsedilen kutuya yerleştirildikten sonra, hesaplama çubuğunda, birikmiş olasılık 0.8400'e (Tablo III, B31 kutusu B31, ek 2) karşılık gelen Ters Standart Fonksiyonu aramalısınız, ancak birikmiş olasılık 0'a eşitse, ters fonksiyon -3.5 değerini alır (Sayfa 1, ek 3'te gri ile işaretlenmiş değer); aksine, birikmiş olasılık 1 değerini alırsa, Ters Standart Fonksiyonu 3, 50 değerini alır (Sayfa 3'ün son değeri, ek 3). Bu Excel formül çubuğunda programlanır: = EVET (B23 = 0, -3.5, EVET (B23 = 1,3.5, (STANDARDDIST.INV (B23))))
Başvurulan hücrenin B23 (Tablo III, Ek 2) olduğuna dikkat edin, çünkü kümülatif olasılığın Ters Standart Fonksiyonunun belirlenmesi gereken ilk hücre budur.
Bu işlev, ilişkili her olasılığın ters değerlerinin belirlenmesini sağlayan bu şekilde programlanır (Excel'de), böylece bu olasılık sıfıra eşit olduğunda, bilgisayar bunu gerçek bir mantıksal yanıt olarak kabul eder ve -3.50 değerini döndürür, ve olasılık 1 olduğunda, 3.50 mantıksal değerini döndürün.
Aşağıdaki köprüyü tıklayarak Excel hesaplama çubuğuna tıklayarak bunu görebilirsiniz:
Excel'de çağrı alıştırması Model tarafından önerilen metodolojiye göre, değerleri 3.5'e eşit olan son sütunların kaldırıldığı açıktır, çünkü sonuncusu belirlendiğinde kesme noktası, bu değerden büyük tüm değerlerin, elenen değişken (ler) e (yöntemin bütçe numarası 4) karşılık geleceğini gösterir; ikincisi bir sonraki bölümde daha iyi anlaşılacaktır. Bu nedenle, I, MU, U ve Q ölçeklerinde sadece dört sütun görünür (Ek 2, Tablo IV); bir sonraki adımı daha iyi anlamak için, Normal Dağılımın maksimum değerinin 3, 5'e (olasılık 1000) ulaştığından, U ve Q sütunlarının ortadan kaldırılmadığı konusunda ısrar edilir (yapılabilir). kesme noktaları Her görüntü Ters Standart Normal Eğrisi ile belirlendikten sonra,her sütun ve her sıra eklenir (Ek 2, Tablo IV); satırların ortalaması alınır: satırların toplamı, her ölçeğe karşılık gelen sütun sayısı olan dörde bölünür ve sonuç Ortalama sütuna atanır (P, kutu G32). U ve Q sütunları kaldırılmış olsaydı, ikiye bölünürdü (kalan sütun sayıları: I ve MU). I, MU, U ve Q ölçeklerinin göründüğü sütunlarla aynı şekilde ilerliyoruz, ancak sütunun toplamının sonucu, gösterge sayısına (bu durumda 6) bölünür ve her birinin ortalaması bulunur. sütun (Ek 2, Tablo IV, satır 39).kutu G32). U ve Q sütunları kaldırılmış olsaydı, ikiye bölünürdü (kalan sütun sayıları: I ve MU). I, MU, U ve Q ölçeklerinin göründüğü sütunlarla aynı şekilde ilerliyoruz, ancak sütunun toplamının sonucu, gösterge sayısına (bu durumda 6) bölünür ve her birinin ortalaması bulunur. sütun (Ek 2, Tablo IV, satır 39).kutu G32). U ve Q sütunları kaldırılmış olsaydı, ikiye bölünürdü (kalan sütun sayıları: I ve MU). I, MU, U ve Q ölçeklerinin göründüğü sütunlarla aynı şekilde ilerliyoruz, ancak sütunun toplamının sonucu, gösterge sayısına (bu durumda 6) bölünür ve her birinin ortalaması bulunur. sütun (Ek 2, Tablo IV, satır 39).
Önceki işlemlerden elde edilen değerlere kesme noktaları denir ve nitel değişkenlerin dahil edileceği aralığın değerlerini belirler (I, MU, U ve Q) (bkz. Ek 2'nin altındaki aralıklar).
Şimdi sadece her kategorinin (sütun) ortalamaları olan kesme noktalarının ortalaması alınır, böylece sınır değeri N olarak adlandırılan ortalama elde edilir.
Değişkenin gerçekte hangi aralıkta olduğunu bulmak için, her P sırasının ortalama değeri N sınır değerinden çıkarılır. Örneğin: ilk satır veya gösterge No. 1 (1) için N sınır değeri çıkarılır (ortalama ortalama) (2.79) bu satırın ortalama değeri (2.87, kutu G32) (Ek 2, Tablo IV) ve sonucu NP sütununda (-0.08, kutu H32) görünür. Bu değer 0.66'nın (kutu B39) altında olduğundan, Vazgeçilmez (I) kategorisi için kesme noktası veya üst sınırdır.
Bu nedenle, uzmanlar bu kategorinin gösterge için gerekli olduğunu düşünmektedir (1).
Benzer şekilde, göstergelerin geri kalanının her bir aralığı belirlenir, sonuçları yukarıda belirtilen ekte tabloda görülebilir.
8. İlk turun uzlaşma seviyesinin belirlenmesi.
Konsensüs (C) seviyesi şu ifade ile belirlenir:; nerede:
Nerede…
C% 75 uzmanları arasında fikir birliği olmaması durumunda, yeni teklifin bu uzmanlardan yeni modifikasyonları ve uyarlamaları için fikir birliği sağlanmasına izin veren gerekli değişiklikler ve açıklamalar yapılarak başka bir müzakere turu yapılmalıdır.
Ek 2, Tablo IV'te görülebileceği gibi, 25 uzman, eğitim etkisini değerlendirmek için önerilen altı göstergenin yüksek derecede ilgisi olan vazgeçilmez (I) olduğunu; olumsuz oy olmadığı için (Vn = 0); toplam oylar 25'ti (pozitif oylarla çakıştı (Vt = 25), o zaman: C = (1 - 0/25) • 100 =% 100). Bu şekilde, önerilen altı boyuttaki 24 göstergenin geri kalanı belirlendi.
Sonuç olarak, Delphi yönteminin veya uzman yönteminin karar verme için çok değerli olduğu ve şu anda önde gelen şirketlerde yönetim ve genel araştırma yöntemi olarak yaygın olarak kullanıldığı ifade edilebilir. yüksek düzeyde yetkinliğe sahip bilinçli görüşlerin elde edilmesine olanak tanıyan bir dizi uzmana verilen katılım, nihayet ortaya konan konular üzerinde fikir birliğine varmaktır.
Bu yöntemin en önemli unsurlarından biri, halihazırda analiz edilmiş olan araçların uygulanması ve anonimlik garanti eden bir borsa veya ilişkiden olası uzmanların dikkatli seçiminde yatmaktadır: her uzman, diğerleri arasında halo etkilerinden kaçınmak için eşitlerinin kim olduğunu bilmiyor.
Genel olarak, sıralı bir ölçekte ifade edilen göstergelerin alaka düzeyini değerlendirmek veya belirlemek söz konusu olduğunda, sıralı ölçeklerin ölçeklendirilmesine izin veren Thurstone modelinin değiştirilmesi (Torgerson matematiksel modeli) uygulanmalıdır. ve böylece göstergelerin alaka düzeyini, metodolojik değişkenleri ve genel olarak yapılan teklifleri bilmek için söz konusu nitel kategorilerin her birinin hangi sayısal aralıkta olduğunu bilmek.
Uzman görüşlerinin sonuçlarını derlemek için var olan tek yöntem bu değildir; Aksine, bu yöntem, yapılan formülasyonların daha iyi bir mutabakatını elde etmeye yardımcı olan diğerleriyle kombine edilebilir ve birleştirilmelidir.
Ek 1 ve 2'ye karşılık gelen dosya: Uzman Danışma (.doc) ve Delphi yönteminin (.xls) Torgerson matematiksel modelinin nasıl uygulanacağı örneği
ek 1
Uzmanlara danışın
(Delphi yöntemi)
Holguín eyaletindeki endüstriyel politeknik okullarının dış verimliliğini veya eğitimsel etkisini değerlendirmek için muhtemelen bir dizi göstergenin alaka düzeyi ile ilgili olarak danışılmak üzere olası bir uzman olarak seçildiniz. Latin Amerika ve Karayipler Pedagoji Enstitüsü (IPLAC) tarafından Eğitim Sistemlerinin Planlanması, Yönetimi ve Denetimi konusunda yüksek lisans tezi olarak devam etmektedir.
Ampirik araştırma yönteminin bir parçası olarak ilgili istişareyi gerçekleştirmeden önce: “uzmanlarla istişare”, yürütülecek danışma sonucunun geçerliliğini güçlendirmek için bu konuda yeterlilik katsayınızı belirlemek gerekir. Başka bir nedenle, lütfen aşağıdaki soruları mümkün olduğunca objektif olarak cevaplayın. Teşekkür ederim!
1. Aşağıdaki tabloda, “eğitimin kalitesini değerlendirmek için göstergelerin belirlenmesi” konusunda sahip olduğunuz bilgi derecesine karşılık gelen değeri bir çarpı işareti (X) ile işaretleyin. (Size sunulan ölçeğin artan olduğunu, yani atıfta bulunulan konu hakkındaki bilginin 0'dan 10'a büyüdüğünü düşünün).
tablo 1
| 0 | bir | iki | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| X |
Kaynak: (Campistrous, 1998; 19).
2. Aşağıda sunulan kaynakların her birinin, eğitim kalitesini değerlendirmek için göstergeleri belirleme konusundaki bilginiz ve kriterleriniz üzerinde sahip olduğu etki derecesinin öz değerlendirmesini yapın. Bunu yapmak için, uygun şekilde, bir çarpı işareti (X) ile işaretleyin:
Tablo 2
| Tartışma kaynakları | Kaynakların her birinden etki derecesi | ||
| Yüksek) | M (orta) | B (düşük) | |
| Yaptığınız teorik analizler. | (0.4) | (0.3) X | (0.2) |
| Deneyiminiz arttı. | (0.5) | (0.4) X | (0.2) |
| Ulusal yazarların eserleri. | (0.025) | (0,024) x | (0.022) |
| Yabancı yazarların eserleri. | (0.025) | (0.024) | (0.022) x |
| Sorunun yurtdışındaki durumu hakkında kendi bilginiz. | (0,025) x | (0.024) | (0.022) |
| Sezginiz | (0,025) x | (0.024) | (0.022) |
Ek 2
Nitel kategoriler ve sayısal ışın arasındaki yazışmalar
Kesme noktalarının her kategori için aralık sınırlarının ne kadar ilerlediğini belirlediğine dikkat edin. Bu durumda, 0.66 veya daha düşük tüm değerlerin Vazgeçilmez kategoriye ve geri kalanın çok faydalı olduğu bulunmuştur.
Standart dağıtım tablosu (Ek 3 Sayfa 1)
Kaynak: Excel 2000 Ters Standart İşlevi
Standart Dağıtım Tablosu Ek 3 Sayfa 2
Standart Dağıtım Tablosu Ek 3 Sayfa 3
Bir grup öğrencinin nihai değerlendirmesini vermek için Torgerson matematik modelinin nasıl uygulanacağına dair örnek. Bir grup öğrenci, yarıyılda yapılan tüm kalitatif değerlendirmeleri dikkate alarak nihai değerlendirmelerini bir imzada ister ve bunun için bu matematiksel model uygulanır.
kaynakça
1. CAMPISTROUS PÉREZ, L. Göstergeler ve eğitim araştırmaları / Luis Campistrous, Celia Rizo Cabrera. - Havana, 23 Ağustos 1998. - 23p. - (Basılmamış malzeme).
2. FRIEDRICH, W. Marksist-Leninist sosyal araştırma yöntemleri. Düzenle. Sosyal Bilimler, Havana, 1988. 325 s.
3. MORÁGUEZ IGLESIAS, A. Holguín eyaletindeki endüstriyel politeknik okulların dış verimliliğini değerlendirmek için göstergelerin önerilmesi. - 2001. - 105 s. Eğitim Sistemlerinin Planlanması, Yönetimi ve Denetimi Yüksek Lisans unvanını seçmek için tez. - IPLAC: Latin Amerika ve Karayipler Pedagoji Enstitüsü. Havana, 2001.
4. TENA SUCK, E., A. Deneysel araştırma el kitabı: tez hazırlama. - Düzenle. Plaza ve Valdés, Meksika, 1996. 82 s.
5. THURSTONE, LL Sosyal Değerler için Eşleştirilmiş Karşılaştırma Yöntemi. İçinde: J. Abn. Soc. Psychol. 21, 1927. 14 s.
6. Tutum Ölçüm Teorisi. İçinde: Psychol No.36, 1929. 14 s.
7. TORGERSON, WS Çok Boyutlu Anlama: I. Teori ve Yöntem (I Teori ve yöntem). İçinde: Psikometrik. No 17, 1952. 12 s.
8. Simidiyenin Çok Boyutlu Korkusu İçinde: Psikometrik. No 30, 1965. 15 s.
9. ZAYAS MIRANDA, E. Kararlar ve problem çözme süreci. GETEDI Yönetim Teknikleri Grubu. Seri: Yönetim sorunları. No 004, ISTH, Holguín, 1990. 70 s.
Bu yöntem 1940'larda ABD'nin RAND CORPORATION kuruluşunda TJ Cordon ve Olaf Helmer tarafından oluşturulmuş ve 1964'te yayınlanmıştır (Zayas, 1990; 30).
