Автореферат диссертации по теме "Психологическая классификация педагогических специальностей в вузе методом построения системы сравнительных психограмм"

На правах рукописи

БАСИМОВ МИХАИЛ МИХАЙЛОВИЧ

ПСИХОЛОГИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ В ВУЗЕ МЕТОДОМ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ СРАВНИТЕЛЬНЫХ ПСИХОГРАММ

19.00.03—Психология труда, инженерная психология, эргономика (психологические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора психологических наук

Москва-2004

Работа выполнена на кафедре социологии и социальной работы Курганского государственного университета

Официальные оппоненты:

доктор психологических наук, профессор Костин Анатолий Николаевич

доктор психологических наук, профессор, академик РАО Мунипов Владимир Михайлович

доктор философских наук, профессор Кричевец Анатолий Николаевич

Ведущая организация - Психологический институт РАО

Защита состоится 17 сентября 2004 г. в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д501.001.11 факультета психологии МГУ им. М.В.Ломоносова по адресу: 125009, г. Москва, ул. Моховая, д. 11, корп. 5.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке МГУ им. М.В.Ломоносова.

Автореферат разослан 10 августа 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

2005-4 12196

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования.

Одной из основных прогрессивных тенденций в эволюции образования России является возникновение учебных заведений нового типа (лицеи, гимназии, колледжи и др.), которые либо имеют давнюю историю, либо являются порождением нового этапа развития общества. При этом остальные (традиционные) школы также неоднородны как по содержанию образования и уровню подготовки, так и по представленному в них контингенту учащихся. Также усиливается дифференциация в системе высшего и среднего профессионального образования.

В то же время главным ориентиром в деятельности различных типов общеобразовательных и профессиональных учебных заведений на современном этапе является принятие в качестве важнейшей цели обучения и воспитания установки на развитие возможностей обучаемого (ученика, студента), его творческого потенциала и создание для реализации этой цели благоприятных условий. Поэтому важно для учеников (студентов) подбирать оптимально подходящую для них образовательную (в дальнейшем профессиональную) среду, которая определяется через психологическую классификацию (типологию) образовательных подсистем (университет, общеобразовательные учебные заведения и т.д.), с использованием разрабатываемых на ее основе прогностических методов и моделей.

Развитие системы непрерывного и многовариантного образования ставит задачу изучения адаптации студентов и школьников к различным типам учебных заведений. Поэтому важным принципом в функционировании системы высшего и среднего образования на региональном уровне наряду с систематизацией содержания образования в учебных заведениях различных типов становится принцип психологического соответствия, который должен основываться на анализе и изучении психологической неоднородности групп, выделяемых по внешним (по отношению к психологическим качествам) факторам, и построении психологической классификации (типологии) контингента учащихся различных образовательных учреждений (их объединений при совместном рассмотрении), адаптирующихся к тем или иным условиям, разработке совместимых моделей психологического покомпонентного прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности.

Прогностические модели при их практическом использовании позволяют помочь в выборе пути послешкольного образования: профконсультационная работа со школьниками разных типов школ - будущими абитуриентами; прием абитуриентов в университет. Для студентов становится возможна организация психологических консультаций и гибкого отбора (подбора) в условиях многоуровневого и многовариантного образования.

В психологической науке в результате однонаправленности исследований (регрессионные модели профессионального отбора для конкретных специальностей) наблюдается обычно неосознаваемая исследователями тупиковая ситуация, которая часто ярко не проявляется так как обе взаимообратные задачи (построение прогностической модели и ее практическое использование) решаются для одного и того же психологического типа испытуемых — представителей одной и той же профессии (например, отбор космонавтов из военных летчиков и т.д.). Фрагментарность исследований данного плана приводит к грубым противоречиями в результатах, когда модель профессионального отбора для одной специальности используется на контингенте испытуемых, профессионально близких специальностям других типов, что может возникать часто в профориентацион-ной работе среди старшеклассников при выборе высшего учебного заведения, факультета, специальности.

Кроме возникающих противоречий остается также проблема несопоставимости результатов (при использовании традиционных статистических методов) психологического соответствия для различных профессий, следовательно, невозможности применения этих результатов в едином систематизированном варианте профессионального прогноза, что требуют массовые (в том числе университетские) специальности. Требуется единый комплексный подход к изучению психологической классификации (типологии) образовательной системы (или отдельных ее подсистем) с последующим выходом на решение конкретных психологических задач:

1) построение системы психограмм;

2) прогнозирования успешности учебной и (или) профессиональной деятельности, лежащего в основе профессионального отбора (подбора), профессиональной консультации и т.д.

Таким образом, проблема построения психологических классификаций контингента студентов высших учебных заведений (в том числе педагогических) или старшеклассников ряда школ (гимназий, лицеев и т.д.) города, смешанных вариантов становится исключительно актуальной. Проблема исследования контингента студентов находится во взаимосвязи с решением задач психологии профессиональной деятельности: построение психограмм и классификаций профессий (специальностей), решение задач профессионального отбора (подбора) и профессиональной ориентации.

Проблемы психологии профессиональной деятельности, в том числе профессионального отбора и профессиональной ориентации молодежи, относятся к числу довольно широко исследуемых как в нашей стране, так и за рубежом. Обоснованию теории, методологии и практическим рекомендациям по профессиональной ориентации, отбору и подготовке специалистов посвящены труды В.А.Бодрова, Т.Т.Джамгарова, В.Н.Дружинина, ЕАКлимова, А.И.Нафтульева, К.К.Платонова, В.Д.Шадрикова, и др. Разработка классификационных схем и построение классификации профессий нашли освещение в трудах Е.А.Климова, О.Г.Носковой, А.И.Смирнова, Дж.Холланда и др.

Анализ психолого-педагогической литературы и диссертационных работ говорит об отсутствии специальных исследований, рассматривающих методы комплексного (например, все специальности в рамках университета) исследования психологической классификации (типологии) контингента студентов современного вуза; школьников различных типов средних общеобразовательных учебных заведений и т.д.

Проблема исследования заключается в новом теоретическом осмыслении складывающейся психологической неоднородности, порождаемой особенностями обучения в условиях многовариантного образования (различные типы школ, колледжи, специальности университета) и разработке математико-статистичес-кого подхода, позволяющего изучать особенности формирующейся при этом психологической классификации (типологии), реализованной через новые понятия, характеризующие изучаемую структуру, систему сравнительных психограмм, прогностические модели успешности учебной и профессиональной деятельности.

Цель диссертационного исследования — разработать теоретические основы психологической классификации (типологии) региональной системы образования и методы (психологические, математико-статистические, информационные) построения психологической классификации (типологии) многопрофильной образовательной подсистемы, реализовав их в рамках совокупности разнопрофильных специальностей университета, в рамках гимназии и других структур региональной системы образования.

Объект исследования — психологическая классификация (типология) региональной системы образования.

Предмет исследования - психологическая классификация (типология) многопрофильной образовательной подсистемы (университет, гимназии, другие структуры региональной системы образования).

Гипотезы исследования.

*Гипотеза-1. Предлагаемая концепция изучения психологической структуры контингента многопрофильной образовательной подсистемы (специальности университета) и предлагаемые статистические методы множественного сравнения позволят построить сформировавшуюся в ее рамках содержательную психологическую классификацию (типологию).

*Гипотеза-2. Предлагаемые статистические методы множественного сравнения позволят для школы-гимназии построить сформировавшуюся в ее рамках содержательную психологическую классификацию (типологию) групп по успеваемости одновременно для всех учебных предметов.

*Гипотеза-3. Предлагаемые методы множественного сравнения дадут возможность одновременного изучения для матрицы данных зависимостей различной формы (сила связи, форма зависимости), при этом линейные зависимости определятся как частный случай.

*Гипотеза-4. Сильные зависимости между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, за редким исключением, являются нелинейными.

*Гипотеза-5. Модель множественного психологического прогнозирования с представлением направлений прогнозирования в единой системе отчета даст адекватный переход из пространства диагностируемых качеств в пространство психологических соответствий и обратно.

*Гипотеза-6. Предлагаемый итерационный алгоритм корректировки параметров, лежащих в основе построения психологической классификации (типологии) образовательной подсистемы, позволит более ярко подчеркнуть своеобразие выделяемых из общей совокупности изучаемых групп (специальности, группы по успеваемости).

*Гипотеза 7. Модель множественного психологического прогнозирования с представлением направлений прогнозирования в единой системе отчета может быть преобразована для решения прогностических задач профессионального самоопределения (для индивидуальной работы) в рамках изучаемой образовательной подсистемы.

Для реализации поставленной цели исследования необходимо было решить следующие задачи:

1. Теоретически обосновать необходимость изучения психологической неоднородности и построения психологической классификации (типологии) региональной системы образования. Разработать концепцию психологической классификации (типологизации).

2. Подобрать и разработать диагностические методики для исследуемой многопрофильной образовательной подсистемы (университетские специальности; гимназии и т.д.); разработать методы построения тестовых (для отдельных методик) оценок для более объективного количественного представления диагностической информации.

3. Собрать необходимый объем экспериментальной информации (данные психологической диагностики).

4. Разработать математико-статистический аппарат исследования для решения проблемы построения психологической классификации (типологии) многопрофильной образовательной подсистемы:

- методы множественного сравнения;

- модель множественного психологического прогнозирования;

- производные матричные характеристики для матриц сравнительной весомости;

- итерационной метод корректировки параметров, лежащих в основе построения психологической классификации (типологии) образовательной подсистемы, для получения более объективных результатов.

5. Провести анализ и описание неструктурированного (университетские специальности в целом) и структурированного в рамках специальностей (по направлениям учебно-профессиональной деятельности и уровням успеваемости) вариантов психологической классификации (типологии) педагогических специальностей университета как замкнутой образовательной подсистемы.

6. Провести анализ и описание психологической классификации (типологии) учащихся школы-гимназии по фактору успеваемости в рамках 21 учебного предмета.

7. Разработать прогностические методы, реализованные в математических моделях (алгоритмы и компьютерные программы) с многомерным представлением информации в рамках выявленной психологической классификации (типологии) университетских специальностей.

Для решения поставленных задач в программе исследования были предусмотрены следующие методы исследования:

1) методы содержательного анализа научных источников, включая диссертационные исследования, по проблемам, примыкающим к проблеме данного исследования;

2) методы психологической диагностики - тестовые методы с компьютерной реализацией;

3) методы статистики и математического моделирования;

4) методы системного анализа.

Этапы исследования:

1987-1993 гг. - подбор диагностического материала, разработка отдельных диагностических методик и методов построения тестовых оценок для диагностики памяти, внимания, мышления; компьютерная реализация блока диагностических методик и генераторов представления диагностической информации в виде таблиц; адаптация диагностических методик и первоначальных вариантов разрабатываемых математико-статистических методов, реализованных в моделях профотбора (подбора) и профконсультации в среде профессий межшкольного УПК; формирование концепции исследования.

1994-1997 гг. - сбор диагностической информации по факультетам университета (педагогические специальности), разработка математико-статистических методов для решения задач психологической классификации (типологизации) специальностей университета и прогностики успешности учебной и профессиональной деятельности: разработка подходов и методов, построение алгоритмов, моделей с пробной реализацией их на частичных совокупностях данных, написание компьютерных программ, реализующих математико-статистические модели исследования и представляющих расчетные результаты в удобной для использования текстовой форме.

1997-1999 гг. - окончательные расчеты на запланированной полной совокуно-сти данных (по университету), создание банка текстовых файлов с результатами аналитической работы по психологической классификации (типологизации) многопрофильной образовательной подсистемы университета; доработка и модернизация компьютерных программ аналитики и прогностики, написание первой монографии (по материалам исследований в университете).

2000-2001 гг. - сбор диагностической информации по школам города, двум колледжам, специальностям университета (не вошедшим в предыдущее исследование) с более широким спектром диагностической информации, решение аналитических задач психологической классификации как по отдельным учебным заведениям, так и по их различным объединениям (в диссертацию включены только результаты по школе-гимназии №57).

2000-2003 гг. - написание второй монографии (по материалам исследования в школе-гимназии №57), оформление диссертации.

Достоверность и обоснованность полученных результатов и выводов обеспечивается теоретико-методологической проработанностью проблемы; четкостью методологических позиций; применением валидных методов и методик исследования, адекватных его предмету, цели и задачам; обеспечена объемом выборки и многообразием психологически разнородных групп испытуемых; использованием современных методов статистического анализа данных и информационных технологий; внедрением полученных результатов в практику.

Научная новизна:

- предложена концепция психологического изучения объектов многопрофильной подсистемы региональной системы образования с позиции построения психологической классификации (типологии), ею обусловленной; разработан мате-матико-статистический подход для реализации выдвинутой концепции;

- разработаны методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весомости» (три варианта), являющихся количественной основой построенной психологической классификации (типологии) изучаемых объектов в рамках образовательной системы;

- предложен подход к описанию психологической классификации объектов многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальности и их составляющие), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой и не может рассматриваться оторванно от других;

- получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели студентов) для 12 изучаемых специальностей (с учетом внутренней дифференциации - 180 психограмм, без учета внутренней дифференциации - 12 психограмм) в рамках экспериментальной версии структуры личности (27 основных психологических параметра);

- выявлены для изучаемых педагогических специальностей психологические факторы, влияющие на успеваемость по 5 выделенным в рамках каждой специальности направлениям учебной и профессиональной деятельности в университете;

- получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели старшеклассников) для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках экспериментальной версии структуры личности (93 основных психологических параметра);

- на основе предложенного метода множественного сравнения разработан новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при этом определяется сила связи и форма зависимости (линейные зависимости определяются как частный случай); предлагаемый подход не только позволяет отслеживать одновременно различные виды нелинейных зависимостей, но и дает возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявляются, что позволяет более точно интерпретировать результаты;

- отслеживание нелинейных связей позволило определить широкий спектр значимых связей (в основном являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что подтверждает нелинейный характер зависимостей в теории обучения;

- поставлена и смоделирована задача множественного (одновременно для широкого набора направлений) психологического прогнозирования в сравнительном аспекте;

- разработан результативный объективный алгоритм для корректировки матриц сравнительной весомости различных вариантов построения (многократная

фильтрация первоначальной совокупности данных в двух взаимообратных задачах: множественного сравнения и психологического прогнозирования);

1 - разработаны алгоритмы (для индивидуальной работы) множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета на основе разрабатываемых методов множественного сравнения и построенной классификации (типологии):

1) в рамках психологической классификации (типологии) 12 направлений (специальностей) без учета внутренней дифференциации;

2) в рамках психологической классификации (типологии) 180 направлений (12 специальностей с учетом их внутренней дифференциации в рамках 15 структурных групп - 3 уровня успеваемости и 5 направлений учебно-профессиональной деятельности);

- для матриц сравнительной весомости трех предложенных типов введены производные величины (тензор показателей, тензор профессий и др.) с значимым психологическим содержанием, позволяющие получать дополнительную информацию о группах дифференциации (специальности и т.д.) в рамках разрабатываемых классификаций (типологий);

- при диагностике профессиональной направленности по предмету и цели труда выявлена значимость учета симметричного взаимопересечения предметов и целей труда (на примере предлагаемых методик ПДО и ЦТ); показано структурное содержание профессионального самоопределения и разработан метод количественного оценивания его уровня; предложены количественные методы (алгоритмы) структурного оценивания когнитивных способностей для методик диагностики памяти, внимания, мышления.

Теоретическая значимость исследования состоит в обогащении понятийного аппарата психологии за счет введения набора понятий, необходимых как для описания и трактовки отдельных результатов исследования, так и для описания разработанных методов исследования и прогностических моделей. В данной работе предпринята попытка по-новому подойти к понятию «Психограмма», а именно как системному понятию: с помощью соответствующих алгоритмов строится система взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальностей и их составляющих), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой и не может рассматриваться оторванно от других.

Предлагаемые методы множественного сравнения дают возможность одновременного изучения для матрицы данных зависимостей различной формы (сила связи, форма зависимости). Сильных нелинейных связей между психологическими параметрами было выявлено примерно столько же, сколько и линейных (причем линейные связи - это связи в большинстве случаев между данными одной методики, а значит эти связи и так очевидны по смыслу или по конструкции теста). Кроме того сильные зависимости между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам в основном также являются нелинейными, что говорит о нелинейном характере зависимостей в теории обучения. Значит, можно говорить о возможности практической реализации новой синер-гетической парадигмы в психологической науке, направленной на изучение нелинейных эффектов психологических систем. Нелинейная психология - это новый подход к изучению психологических явлений, ставящий своей главной задачей изучение специфически нелинейных свойств психологических явлений. Поэтому, проводя любое психологическое исследование, предпочтительнее для любой матрицы данных отследить одновременно между всеми изучаемыми параметрами как линейные, так и нелинейные связи. Что и позволяет сделать наш метод, без предварительного выдвижения гипотез о форме зависимости (в случае нелинейности) отдельно для каждой пары переменных.

Совокупность результатов, содержащихся в диссертации и отражающих ма-тематико-статистический подход психологического изучения многопрофильных образовательных подсистем с позиции выявления и построения психологической классификации (типологии), представляет собой нетрадиционное решение одной из основных проблем психологии профессиональной деятельности и составляет перспективную основу для дальнейших исследовании, которые в частности проводились в рамках проекта по гранту РФФИ (2000-2002гг.), значительно расширяя материал, представленный в диссертации, и продолжаются в настоящее время.

Кроме этого предлагаемый в диссертации аппарат содержательно использовался нами в проекте по педагогической психологии (грант Минобразования; 2001-2002 гг.) и (совместно с А.Б.Хромовым) в кросс--культурных исследованиях по построению культурно-этнической типологии.

Практическая значимость исследования заключается в разработке общих компьютерных программ множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета (или другой многопрофильной образовательной системы) с многомерным представлением информации, компьютерных программ с параметрическим наполнением, полученным в ходе исследования, для представления личности испытуемого: 1) в рамках типологии 12 направлений (специальностей) без учета внутренней дифференциации; 2) в рамках типологии 180 направлений (с учетом структурирования специальностей).

Разработаны вариации программ спецкурсов «Изучение личности и психологическое прогнозирование», «Психолого-математические основы профориентации» для большинства специальностей Курганского госуниверситета; учебно-методическое пособие «Типология личности и профессиональной среды Дж. Хол-ланда», методические пособия «Блок психодиагностических методик», «Диагностика интеллектуального развития». Преподавание велось диссертантом на филологическом, физико-математическом, историко-правоведческом, естественно-географическом факультетах; факультетах иностранного языка и валеологии.

Авторские разработки входили как составляющие модули курсов по математической статистике для психологов и социологов, курса «Математические методы в психологии».

Основные научно-методические идеи диссертации легли в основу монографий:

1. «Типология университетских (педагогических) специальностей (методы построения, основные результаты)» (1999).

2. «Изучение психологической типологии школьников по фактору успеваемости (на примере школы-гимназии №57» (2004).

3. «Изучение психологической типологии дошкольников по фактору усвоения образовательных программ ЦРР» (2004, в печати).

Монографии адресованы преподавателям вузов, аспирантам, научным и практическим работникам в области психологии и педагогики.

Диссертационное исследование нашло дальнейшее продолжение и развитие в 2000-2002гг. в рамках работы по гранту РФФИ «Математические методы исследования многомерной психологической типологии системы высшего и среднего образования в рамках города» (проект №00-06-80186) со значительным расширением как контингента испытуемых (32 специальности университета, 26 общеобразовательных школ, 2 колледжа), так и набора диагностик (93 основных показателя по 29 психодиагностическим методикам).

На защиту выносятся:

1. Основные положения Концепции (С. 10) психологической классификации (типологизации) объектов многопрофильной образовательной подсистемы, реа-

лизованные через предложенный математико-статистический подход психологического ее изучения.

2. Методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весомости» (три варианта), являющихся количественной основой построения психологической классификации (типологии) изучаемых объектов в рамках образовательной системы.

3. Подход в описании психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальностей и их составляющих), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой, на примерах: 12 педагогических специальностей (12 и 180 психограмм) в рамках 27 психологических параметров и старшеклассников для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках 93 психологических параметров.

4. Новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при котором определяется сила связи и форма зависимости (линейные зависимости определяются как частный случай). Кроме того появляется возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявлены.

5. Спектр значимых связей (в основном являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что говорит о нелинейном характере зависимостей в теории обучения.

6. Алгоритм множественного (одновременно для широкого набора направлений) психологического прогнозирования в сравнительном аспекте с объективным алгоритмом корректировки матриц сравнительной весомости.

7. Алгоритм (для индивидуальной работы) множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета на основе разрабатываемых методов множественного сравнения и построенной классификации (типологии).

Апробация результатов исследования проводилась с 1987 года в виде докладов, выступлений на V Европейском психологическом конгрессе (Дублин, 1997), на международных (Москва, 1995, 1997, 2000, 2002, Киев, 1999, 2000, Новосибирск, Омск, Екатеринбург, Минск 1996, 1997, 1998, Челябинск 1995, 1997, Казань, Курган, Саратов, Пенза); Всероссийских (Москва 1996, Новосибирск, Пенза, Тюмень 1995, 1998, Барнаул 1996, 1997, 1998, 2002, Тула, Кемерово, Курск, С.Петербург 1994, 1995, 2003, Екатеринбург 1995, 1996, 1997, Киров, Самара, Н.Новгород, Челябинск, Чебоксары), межвузовских, зональных научных и научно-практических конференциях.

Структура диссертации. Логика исследования и специфика материала определили структуру диссертации, которая состоит из введения, шести глав, заключения, библиографии (305 источников) и двадцати трех приложений. Объем диссертации содержит 695 страниц (без приложений - 348 страниц).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность исследуемой проблемы, теоретическая и практическая значимость, новизна исследования, его цели и задачи, методы исследования, изложены положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Принципы и методы психологической классификации»

рассмотрены «Концепция психологической классификации в системе общего и профессионального образования» и авторские методы множественного сравнения для психологических исследований.

Концепция психологической классификации в системе общего и профессионального образования включает следующие 15 положений.

1. Развитие системы непрерывного и многовариантного образования ставит проблему изучения адаптации студентов и школьников к различным типам учебных заведений (уровням и специализациям получения образования в их рамках). Поэтому важным принципом организации высшего и среднего образования становится определение и анализ структуры (психологическая классификация) контингента учащихся различных типов школ города (гимназии, лицеи и т. д.) и студентов большинства специальностей университета (других высших учебных заведений города), адаптирующихся к тем или иным условиям обучения и профессиональной подготовки (специальностям с учетом уровней подготовки, профилям обучения).

Проблемы классификации (в дальнейшем типологии) возникают во всех науках, которые имеют дело с крайне разнородными по составу множествами объектов и решают задачу упорядоченного описания и объяснения этих множеств. Классификация (типология) опирается на выявление сходства и различия изучаемых объектов, на поиск надежных способов их идентификации, а в своей теоретически развитой форме стремится отобразить строение исследуемой системы, выявить ее закономерности, позволяющие предсказывать существование неизвестных пока объектов.

2. Многопрофильный характер учебного заведения (университет, педагогический университет) способствует формированию симметричной образовательной подсистемы, представленной специальностями всех типов (например, в соответствии с типами профессий Е.А. Климова - классификация профессий по пяти предметам труда или в соответствии с шестью типами личности и профессионального окружения по Дж.Холланду) по возможности с более равномерным распределением специальностей по типам классификации профессий. Такая симметричная образовательная подсистема является самодостаточной для реализации в ее рамках разрабатываемых нами методов (психологических, матема-тико-статистических, информационных) построения психологической классификации образовательной подсистемы. При этом симметричный характер образовательной подсистемы по специализации обучения переносится и на формирующуюся в ее рамках психологическую классификацию представителей рассматриваемых специальностей.

3. На специальностях университета (или другого многопрофильного учебного заведения) в результате естественного отбора и целенаправленной работы по подготовке студентов формируются достаточно устойчивые психологические классы (типы) как усредненного плана (по специальностям в целом), так и в рамках структурных групп, выделенных в рамках каждой специальности по результатам их учебной и профессиональной деятельности. Аналогичная ситуация возникает в старшем звене школьного образования, что обусловлено прежде всего появлением различных типов учебных заведений (гимназии, лицеи различного профиля; классы с углубленным изучением отдельных блоков учебных дисциплин и т.д.).

4. Если учебное заведение узконаправленное (техническое, гуманитарное, медицинское или др. направление), то предпочтительней рассматривать его в плане психологической классификации как структурную составляющую более симметричной образовательной подсистемы, какой является, например, университет.

5. В психологических исследованиях исторически складывалась тенденция исследования отдельных качеств, важных для успеха в конкретной профессиональной области. В то же время (как справедливо отмечает Е.А.Климов) не существует комплекса качеств, важных для достижения успеха в какой-то отдельно взятой профессии, поскольку успеха в конкретной профессиональной области могут достигать работники с совершенно различными уровнями выраженности отдельных качеств, реализуя свой собственный индивидуальный стиль деятельности.

Большинство профессий и учебная деятельность в том числе не предъявляют жестких требований к отдельным качествам личности, здесь возможны различные вариативные комбинации степеней выраженности личностных особенностей, позволяющих достичь тот или иной результат в деятельности. При этом трудно обнаружить значительные корреляционные связи (особенно без предварительной сортировки, фильтрации данных) между показателями успешности деятельности и диагностируемыми личностными особенностями, что ставит задачу поиска новых методов психолого-математического решения указанной проблемы.

Исключая виды деятельности (профессии), требующие от человека либо ярко выраженных специальных способностей, либо жестких ограничений по отдельным психофизиологическим параметрам, мы приходим к вариативной системе психологического прогнозирования успешности профессиональной и учебной деятельности (при этом прогнозирование осуществляется одновременно для широкого круга направлений профессиональной и учебной деятельности), где важны не отдельные качества, а их достаточная для поставленной задачи (исследовательская версия структуры личности) совокупность с учетом системного подхода к изучению личности: 1) с выделением подпространств иерархически однородных психологических качеств; 2) с учетом механизма объединения этих подпространств в зависимости от их иерархии.

6. Анализ формирующейся психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы основывается на том, что вне зависимости от содержания конкретной учебной и профессиональной деятельности, ее успешности можно сравнивать, классифицировать представителей различных специальностей, используя результаты психологического обследования, методы множественного сравнения результатов диагностики и модели интегрирования результатов диагностики по отдельным структурным составляющим исследовательской версии структуры личности.

7. Оценки знаний и умений, определяющие успешность обучения (профессиональной адаптации), сопоставимы только в рамках каждого факультета (специальности) или школы, в то время как психологические особенности личности сопоставимы для любых двух индивидуумов или их групп, что позволяет определить структуру контингента студентов университета или школьников, и рассматривать данные (оценки) психологической диагностики как первоначальные обобщенные оценки.

8. Психологическая классификация университетской образовательной системы предполагает разработку методов построения геометрических преобразований, связывающих заданные классы (специальности и их составляющие структурные группы) и общим набором эмпирически измеряемых параметров (психологическая структура личности), характеризующих одновременно все изучаемые классы (типы).

Эти преобразования лежат в основе построения математических моделей множественного (одновременно для нескольких направлений профессиональной и (или) учебной деятельности с выявлением общего и различного в структуре диагностируемых качеств личности, определяемой этими направлениями) психологического прогнозирования, связывающих пространства качеств личности (ё1шУ=ш) и психологических соответствий (dimW=k) для выбранных направлений учебной и (или) профессиональной деятельности.

9. Изучение психологических особенностей студентов старших курсов университета, представляющих большинство специальностей, в сравнительном аспекте позволяет через разрабатываемые методы множественного сравнения построить психологическую классификации специальностей университета, т.е. систему совместных распределений специальностей (составляющих их структурных групп) и диагностируемых психологических качеств на основе выявлен-

ных достоверных отличий: 1) между специальностями (подмножествами выделяемыми в их рамках) для всех диагностируемых качеств; 2) между диагностируемыми качествами для всех изучаемых специальностей (выделяемых в их рамках подмножеств); 3) между всеми упорядоченными парами «специальность -показатель структуры личности».

10. При традиционном подходе построения «абсолютных» психограмм профессия (специальность) рассматривается оторванно от других, и при этом неизбежны перекосы в требованиях к отдельным, с позиции здравого смысла «полезным в любой деятельности» (например, память, внимание) качествам личности, которые, в случае особенно неколичественного подхода, по «логике должны быть сильно выражены» у представителей практически подавляющего большинства специальностей (профессий). При количественном подходе также не определяется мера отличия между специальностями, что не дает возможности значимо дифференцировать специальности (профессии). Поэтому, отказываясь от абсолютной системы отсчета в рамках предлагаемых подходов, мы приходим к релятивистским методам построения системы сравнительных психограмм для рассматриваемого множества направлений прогнозирования (специальностей, структурных групп в рамках специальностей и т.д.).

11. Математические методы психологического прогнозирования через дифференциацию объектов и их качеств (для дальнейшего интегрирования) в среде заданных направлений (профессиональная и учебная деятельность) позволяют представить психологическое соответствие для профессиональной и учебной деятельности в виде вектора покомпонентных (с учетом выбранной для рассмотрения исследовательской версии структуры личности, объединяющей несколько подпространств иерархически однородных качеств) соответствий одновременно для всех изучаемых направлений, что позволяет моделировать будущую профессиональную деятельность (а также учебную деятельность при многоуровневой и многовариантной подготовке): подбор компонентов деятельности и определение их значимости в общей совокупности (как при интегрировании на всем пространстве выбранных качеств личности, так и для каждого составляющего его подпространства иерархически однородных качеств).

12. Особенностью задач психологического прогнозирования при данном подходе является одновременное рассмотрение множества направлений прогнозирования (специальности, направления учебной деятельности и т.д.) на основе формирующегося универсального в рамках рассматриваемого множества направлений блока диагностических методик. Для реализации этого подхода нами разработаны методы множественного сравнения для решения задач дифференциации групп данных и составляющих их подгрупп; итерационные алгоритмы для фильтрации первоначальной совокупности данных в задачах множественного сравнения; математические модели (с реализацией алгоритмов в компьютерных программах) представления личности в рамках системы психологических классов университета с учетом специальностей, направлений учебной деятельности и уровней успеваемости в их рамках.

13. Выявляемая психологическая классификации помогает через построение математических моделей, реализованных в компьютерных программах, решать прогностические задачи, позволяющие соотнести испытуемого (студента, абитуриента, школьника) со специальностями учебного заведения, прогнозировать успешность обучения для всех рассматриваемых направлений учебной деятельности всех специальностей.

Результаты прогностических задач целесообразно представлять не только в виде интегрирования данных (с учетом системности структуры личности) по всему спектру диагностируемых качеств рабочей версии структуры личности, но и по отдельным сравнительно однородным подпространствам пространства психологических качеств личности. Это связано с тем, что очень часто не наблюда-

ется значимых корреляций между психологическими соответствиями, определяемыми в рамках каждого отдельного (структура профессиональных интересов, когнитивные способности и др.) структурного подпространства пространства психологических качеств.

14. Состыковка моделей психологического прогнозирования успешности учебной деятельности для основных типов школ города (дающих по возможности наиболее полную психологическую классификацию школ города) и специальностей университета может позволить по спектру успеваемости выпускника в той или иной школе (определяющей психологический класс) города прогнозировать успеваемость по всем факультетам университета как в целом, так и покомпонентно. При этом также можно обращаться к результатам интегрирования данных психологической диагностики в рамках каждого иерархически однородного подпространства пространства психологических качеств.

15. Возможность представления личности испытуемого в образовательном пространстве университета (или другой образовательной подсистеме) по его психологической структуре (определяемой в результате диагностики) с количественным определением его близости к широкому кругу структурных компонентов психологической классификации образовательной подсистемы, определяемых специальностями, направлениями учебно-профессиональной деятельности, уровнями успеваемости в их рамках, позволяет ему иметь необходимую информацию, чтобы планировать для себя путь вузовского образования (в том числе и возможность смены специальности в случае неудачной «пробы сил»).

Методы множественного сравнения.

Однофакторный дисперсионный анализ (ЛМОУЛ) исследует один фактор, который имеет I уровней. На каждом из I уровней берется п независимых наблюдений. Исследователь предполагает, что п наблюдений на каждом уровне независимы и взяты из нормальной совокупности с дисперсией о2.. Предполагается, что дисперсия су2 одинакова на всех I уровнях. Вывод однофакторного дисперсионного анализа (ЛМОУЛ) - это утверждение о том, что нуль-гипотеза об отсутствии различий между выборочными средними истинна или ложна для соответ-ствуюгцего уровня значимости (а=0.05 и др.). Если нуль-гипотеза отбрасывается, то утверждение типа «не все средние можно считать равными» часто не слишком информативно. По сравнению с простым утверждением, что выборочные средние различны, при отсутствии статистического вывода это,разумеется, большое достижение, но решение отбросить нуль-гипотезу ничего не говорит нам относительно того, какие средние рассматриваемых совокупностей различны.

Методы множественных сравнений предназначены для использования после того, как отброшена нуль-гипотеза ЛМОУЛ об отсутствии различий. Назначение этих методов состоит в выделении сравнений между средними, приводящих к отбрасыванию нуль-гипотезы. Методы множественных сравнений (два наиболее известных и имеющих много общего метода множественных сравнений разработаны Тьюки и Шеффе: Т-метод и 8-метод) являются логическим продолжением дисперсионного анализа и дают в результате либо информацию о наличии различий в рамках каждой пары выборочных средних Х( и Х^ ничего не говоря об общей картине распределения выборочных средних (Т-метод); либо оценку значимости контраста, не предлагая методов его построения (8-метод).

Метод множественного сравнения, рассматриваемый ниже, является структурной составляющей нашего статистического подхода, разрабатываемого для построения психологических классификаций (в дальнейшем типологий) в системе высшего и среднего образования (других психологических классификаций (типологий) с внешними критериями: этнические, ценностные и т.д.), а также моделей прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности при релятивистском подходе.

Изучаемая матрица данных В(]ЧГ,М) состоит из 8 (количество сравниваемых групп разбиения совокупности из N опрошенных) блоков размерностью Г^хМ, где М — количество измеряемых параметров для каждого испытуемого, а N1 количество испытуемых в каждой из 8 сравниваемых групп. Очевидно, что сумма Б слагаемых N1 равна N.

Количественной характеристикой множественного сравнения является матрица сравнительной весомости У(М,8), с использованием которой можно построить различные наглядные распределения, отражающие результат множественного сравнения. Матричный элемент Уц определяет сравнительную значимость (весомость) ¡-го параметра для ]-ой группы.

Матрица «Сравнительная весомость— I» (первый вариант) строится в результате сравнительного анализа рассматриваемого множества групп в рамках каждого диагностируемого психологического параметра (показателя структуры личности). Реализация алгоритма для одного показателя дает строку матрицы сравнительной весомости и диаграмму распределения по уровням рассматриваемых групп по значению этого показателя.

Наглядное представление результата множественного сравнения строится в виде распределений по уровням достоверного отличия изучаемых групп рассматриваемого множества в рамках каждого из диагностируемых качеств.

Для реализации множественного сравнения группы испытуемых, составленные на основании внешних критериев, сравниваются поочередно по всем диагностируемым показателям с номерами от 1 до М. В рамках каждого показателя для всех возможных пар групп (всего 8(8-1)/2 пар для 8 сравниваемых групп) проводится сравнение с использованием статистического критерия Стьюдента.

Исходя из тестовых оценок вычисляем средние значения Ху и средние квад-ратические отклонения Уц по каждому измеряемому показателю @ принимает значения от 1 до М) для всех участвующих в рассмотрении групп ( принимает значения от 1 до 8).

Внутри каждого из М рассматриваемых диагностируемых качеств сравниваются попарно все из 8 заданных групп. При обнаружении достоверных отличий для показателя 1, выявляется сколько уровней достоверного отличия изучаемых групп имеется в рамках рассматриваемого показателя. Распределение групп по уровням производится так. Вычисляются критерии Стьюдента для всех возможных пар групп (специальности, группы по успеваемости и т.д.) в рамках каждого показателя 1 (1 принимает значений от 1 до М) по формуле:

Та= I I : т/у^/М, + Уу2/М, »

где g и] - номера сравниваемых групп (направлений прогнозирования).

После чего расчетные значения критериев сравниваются с критическими значениями критерия Стьюдента для уровня значимости д=0.05. Пользуясь таблицей теоретического распределения Стьюдента выделяются те пары групп, для которых наблюдается достоверное отличие групповых средних для рассматриваемого показателя 1.

Для каждой из сравниваемых групп ] (специальности и т.д.) выявляется сколько групп Бр) имеет значение показателя 1 достоверно меньшее, и сколько групп АО) имеет значение показателя 1 достоверно большее, чем значение этого показателя для группы Вычисляется разность Б(])-А(]), показывающая насколько больше групп находится ниже данной группы, чем выше, при сравнении 8 групп и выявленном при этом достоверном отличии между ними. Минимальному значению разности Б(])-А(]) соответствует нижний уровень - первый, максимальному значению - высший уровень. Количество уровней очевидно изменяется от 1 до 8 для списка из 8 сравниваемых групп.

Значения B(j)-A(j) могут быть как положительными, так и отрицательными, изменяясь в интервале от 1-S до S-1. Значение 1-S соответствует случаю, когда значение показателя i для группы j достоверно меньше, чем для всех других групп рассматриваемого списка, а значение S-1 - если больше, чем для всех остальных сравниваемых групп.

В матричном представлении после вычисления всех Т-критериев для очередного показателя имеем матрицу Т-критериев T(S,S). От матрицы Т-критериев в результате сравнения элементов матрицы T(S,S) с соответствующими для каждого элемента матрицы критическими значениями переходим к матрице отличий между S рассматриваемыми группами 0(S,S), элементы которой принимают три значения: -1, 0, +1. Если Оц= 1, то группа i имеет значение рассматриваемого показателя (диагностируемого качества) достоверно большее, чем группа j, если Оц:=-1, то группа i имеет значение рассматриваемого показателя достоверно меньшее, чем группа j и, наконец, если 0Ц=0, это случай, когда отсутствует достоверное отличие между группами i и j по рассматриваемому показателю.

Теперь, чтобы получить строку матрицы сравнительной весомости (VES), соответствующую рассматриваемому показателю, необходимо сложить все столбцы матрицы отличий для этого показателя. Или по другому, элемент матрицы сравнительной весомости V¡j определяется как сумма элементов]-й строки матрицы отличий O(S,S) для показателя с номером i.

Приведем пример из результата сравнительного анализа по рассмотренному выше алгоритму 12 специальностей КГУ. По этому алгоритму 12 специальностей (в рамках каждого показателя) распределяются по уровням, которые характеризуются вычисляемыми производными величинами, определяющими сравнительные весомости того или иного диагностируемого качества для рассматриваемых специальностей. Причем суммы сравнительных весомостей всех специальностей для каждого показателя структуры личности равны нулю.

Но прежде приведем используемые сокращения в обозначении рассматриваемых специальностей:

МИ - математика и информатика, БХ - биология и химия,

МЧ - математика и черчение, БГ - биология и география,

ФМ - физика и математика, ИС - история и правоведение,

АН - английский язык ФИ - русский язык и литература,

НЕ - немецкий язык, ФК - физическая культура,

ФР - французский язык, БФ - биология и физическая культура.

Показатель «Вербальное логическое мышление»:

уровень специальность сравнительная

весомость

Т 9 ( & ( 1 ( 2 ( О

ФР ( -1

БГ ( -2

( -7 ( -9

Из распределения мы видим, что 12 специальностей распределились по 10 уровням, определенным исходя из всех выявленных достоверных отличий между изучаемыми специальностями, сравнительная весомость при этом изменяется в интервале от -9 до 9. Все это говорит о сильном дифференцирующем свойстве показателя «Вербальное логическое мышление» для рассматриваемых 12 специальностей. При этом картина распределения достаточно равномерная, так как отличия между соседними уровнями по шкале «Сравнительная весомость» примерно одинаковые. Исключение составляет перепад сравнительной весомости между 7 и 8 уровнями, что говорит о значительном преимуществе по вербально-

му логическому мышлению трех специальностей: «Английский язык», «Немецкий язык», «Математика и информатика».

Матрица «Сравнительная весомость -II» (второй вариант) ортогонального плана по отношению к первому варианту строится исходя из необходимости представления результатов в виде распределения по уровням диагностических качеств в рамках каждой изучаемой группы испытуемых (специальности и. т.д.). Данный вариант множественного сравнения можно охарактеризовать как неявный по отношению к первому варианту, так как несмотря на представление информации в виде распределения по уровням диагностируемых качеств в рамках каждой группы, учитываются (неявно) и отличия групп между собой в рамках диагностируемых показателей.

Приведем пример распределения по уровням с указанием сравнительной весомости диагностируемых качеств для одной из 12 сравниваемых специальностей КГУ. По этому алгоритму для каждой из 12 специальностей 27 показателей распределяются по уровням, которые характеризуются вычисляемыми производными величинами, определяющими сравнительные весомости каждого диагностируемого качества. В этом случае суммы сравнительных весомостей всех показателей в рамках каждой специальности равны нулю.

Но прежде приведем используемые сокращения в обозначении рассматриваемых в данной задаче диагностируемых качеств:

Ч-П, Ч-Т, Ч-Ч, Ч-З, 4-Х - компоненты распределения профессиональных интересов по пяти предметам труда («Человек-природа», «Человек-техника», «Человек-человек», «Человек-знаковая система», «Человек-художественный образ»);

Гн, Ир, Из - компоненты распределения профессиональных интересов по трем целям труда («Гностическая», «Преобразующая», «Изыскательская»);

НС, ВД, ЗД - личностная направленность (на себя, на взаимные действия, на задачу);

ЭК-ИН, НЕ - экстравертированность-интровертированность, нейротизм (15-НЕ - эмоциональная стабильность);

ОВП - оценка профессионального самоопределения;

КС, ОС - коммуникативные и организаторские склонности;

ИД, ПО - мотивации (потребности) в достижении и одобрении;

11АМ-О - оперативная память;

ПАМ-К - кратковременная память (лучший результат из двух попыток);

ОЧ1, ОЧ2 - распределение внимания: тест «Отыскание чисел» таблицы 5x5 и 7x7 (два уровня сложности);

РЧ - распределение внимания: тест «Расстановка чисел» (лучший результат из двух попыток);

КП - устойчивость внимания: тест «Корректурная проба».

Тесты на логическое мышление:

СИМ - тест «Символы»;

ЧР - тест «Числовые ряды»;

ВОП - тест «Выявление общих понятий».

Специальность «Математика и информатика»:

уровень

14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4

диагностируемые

качества

РЧ СИМ ЧР ПАМ-О ВОП

ЗД 15-НЕ ПД

Ч-Ч Гн НС эк-ии

по из 4-Х Ч-П

ПАМ-К КС

сравнительная

весомость

(-11 )

Представители специальности «Математика и информатика» характеризуются, исходя из приведенного распределения, прежде всего профессиональным интересом по компоненте «Человек-знаковая система» (сравнительная весо-

мость=26), а также высоким уровнем развития когнитивных способностей (сравнительные весомости от 9 до 19).

Матрица «Сравнительная весомость - III» (обобщенный вариант) строится в результате сравнительного анализа элементов прямого произведения рассматриваемого множества групп и диагностируемых параметров. Элементы множества, являющегося прямым произведением множеств выделенных для исследования групп и диагностируемых параметров, обозначим следующим образом: Р$/Ш, где Р$ - диагностируемый параметр, а N8 - группа испытуемых. Всего таких элементов Р$/Ш будет М*8 (М показателей и 8 групп). Наглядное представление матрицы сравнительной весомости в этом случае - одна диаграмма распределения по уровням элементов Р$/Ш (всего М*Б).

Приведем в качестве примера распределения по уровням с указанием сравнительной весомости элементов Р$/Ш прямого произведения множеств групп испытуемых и диагностируемых качеств для множества из 12 специальностей КГУ при 27 показателях структуры личности. Ограничимся первыми и последними уровнями распределения:

Выберем из распределения элементов Р$/Ш прямого произведения только те элементы, которые относятся к одной и той же специальности (все выбираемые элементы Р$/Щ имеют одинаковую составляющую ОТ). Как и раньше прелагаем в качестве примера распределение диагностируемых качеств для специальности «Математика и информатика»:

В распределении под заголовком «уровень» вначале приводится порядковый номер уровня в данной выборке (по показателю или по группе), а в скобках дан номер уровня из обобщенного распределения элементов Р$/Ш прямого произведения.

А теперь выберем из распределения элементов Р$/Ш прямого произведения только те элементы, которые относятся к одному и тому же диагностируемому

качеству (все выбираемые элементы P$/N$ имеют одинаковую составляющую Р$). Как и раньше приведем для примера распределение специальностей для показателя «Вербальное логическое мышление»:

Уровень специальность сравнительная

весомость

12 199} АН ( 261

11 193) НЕ ( 232

10 184) МИ ( 186

9 141} Б* ( 48

8 127) МЧ { 23

7 106) ФР

б 92) ФМ 1 -25

5 73 БГ { -49

4 65) БХ { -59

3 42) ФИ < -92

2 20) ис 1-173

1 4) ФК (-259

Как видно из приведенных двух взаимоортогональных распределений, полученных как подмножества обобщенного распределения, из-за увеличения объектов сравнения с М до M*S, мы получаем более дифференцированную картину - практически все направления (специальности), либо показатели (психологические качества) занимают свой персональный уровень.

В диссертации проведен всесторонний анализ и обоснование предлагаемых методов множественного сравнения.

Во второй главе «Психологическая классификация педагогических специальностей в вузе» проведен анализ проблемы классификации студентов, их возрастных особенностей и рассмотрено описание психологической классификации педагогических специальностей на основе предлагаемых подходов и методов.

Путь к пониманию индивидуального своеобразия людей лежит через изучение их типологического своеобразия, как особенного проявления общего. В истории развития психологической науки, типы выделялись по различным факторам, критериям, признакам. Практически каждая, существующая в науке, теория личности предполагает возможность выделения типов (типологизации), что помогает в решении различных практических и научно-исследовательских задач.

Проблема типологии личности применительно к высшей школе и студенчеству приобретает особое значение; возникает целый ряд сложных вопросов, общих и частных; встает вопрос о четком выявлении различных уровней и аспектов типологии личности. Несмотря на разнообразие, основательность и длительность исследования студенчества единый подход к этой проблеме не сформирован. Исследования достаточно разобщены между собой.

Типология как научная категория определяется как метод научного познания, в основе которого лежит расчленение систем объектов и их группировка с помощью обобщенной, идеализированной модели, результат типологического описания и сопоставления.

Проблемы типологии (классификации) возникают во всех науках, которые имеют дело с крайне разнородными по составу множествами объектов и решают задачу упорядоченного описания и объяснения этих множеств. Типология опирается на выявление сходства и различия изучаемых объектов, на поиск надежных способов их идентификации, а в своей теоретически развитой форме стремится отобразить строение исследуемой системы, выявить ее закономерности, позволяющие предсказывать существование неизвестных пока объектов.

По способу построения различаются эмпирические и теоретические типологии. В основе эмпирической типологии (классификации) лежит количественная обработка и обобщение опытных данных, фиксация устойчивых признаков сходства и различия, находимых индуктивным путем, систематизация и интерпретация полученного материала.

Теоретическая типология предполагает построение идеальной модели объекта, обобщенное выражение признаков, фиксацию принципов таксономического описания множества изучаемых объектов. Теоретическая типология опирается обычно на понимание объекта как системы, что связано с вычленением системообразующих связей, с построением представления о структурных уровнях объекта; такая типология служит одним из главных средств объяснения объекта и создания его теории.

Идя по пути построения психологической классификации (в дальнейшем типологии) образовательного пространства, мы предполагаем, что естественный отбор на специальности университета в основном формирует типологические особенности студентов, заканчивающих университет по соответствующим специальностям, а итерационная процедура построения последовательных приближений матрицы сравнительной весомости позволяет отбросить всех случайных (психологически необусловленных) представителей среди выпускников изучаемых специальностей, оставляя только тех студентов, которые определяют максимальное отличие специальности, которую они представляют, от всех других специальностей, рассматриваемых в задаче психологической классификации, в дальнейшем в модели множественного психологического прогнозирования. Аналогично происходит психологическая классификация (типоло-гизация) и с внутренней дифференциацией специальностей, рассматриваемой при учете успешности (уровни успеваемости) учебной и профессиональной деятельности студентов выпускных курсов.

Психологическая классификация (типологизация) совокупности университетских специальностей предполагает построение отображения, связывающего заданные классы (типы): специальности и составляющие их группы с общим набором эмпирически измеряемых параметров (психологическая структура личности), характеризующих одновременно все изучаемые классы (типы).

В нашем исследовании предлагаемые методы построения и изучения профессиональных психологических классификаций (типологий) применяются в среде специальностей университета. Для теоретической и практической (прогностической) значимости исследования важно, чтобы изучаемые качества были достаточно стабильны во временном интервале от 16-17 лет (время окончательного профессионального самоопределения в 11 классе и поступления в университет) до 22-23 лет (время окончания университета).

Для исследования динамики изучаемых психологических параметров у студентов был проведен сравнительный анализ диагностируемых качеств (всего 27) у студентов факультета иностранных языков (три специальности: «Английский язык», «Немецкий язык», «Французский язык»). Диагностика была проведена перед вступительными экзаменами в университет и на пятом курсе. Сравнение проведено с использованием статистического критерия Стьюдента (уровень значимости 0.05). Для каждого психологического параметра сравнивались три пары групп (АНО и АН1, НЕО и НЕ1, ФРО и ФР1). Достоверное изменение (увеличение или уменьшение) 27 тестовых оценок для трех лингвистических специальностей (АН, НЕ, ФР) наблюдается в 13 случаях из 81 (27*3 - 27 показателей для 3 групп), что составляет 16.5%. Это позволяет говорить об относительно стабильном психологическом портрете в годы студенчества, что оправдывает постановку задачи о изучении психологической классификации (типологии) в рамках специальностей университета по данным диагностики студентов старших курсов, а также делает возможным построение прогностических моделей для учащихся 11 классов для помощи в их профессиональном самоопределении.

Приведем пример (из 35 рассматриваемых в диссертации) сравнительного анализа (множественного сравнения) по первой из указанных выше схем для 12 специальностей. В результате построенного итерационного алгоритма находится наиболее оптимальное приближение матрицы «Сравнительная весомость»,

обладающее наибольшими дифференцирующими свойствами для заданного множества специальностей. Ниже приводятся данные 3-го приближения, которое в достаточной степени удовлетворяет этим свойствам.

Компонента «Человек-знаковая система»:

сравнительная весомость

Т 11 ) ( 8 ) I 2 )

} -4 ) ( -5 ) I -6 )

По направленности на предмет труда «Человек-знаковая система» явно доминируют в рассматриваемом множестве специальностей специальности физико-математического факультета, при этом специальность «Математика и информатика» (сравнительная весомость=11) опережает две другие: «Математика и черчение» и «Физика и математика» (сравнительная весомость=8). Кроме них с положительной сравнительной весомостью имеем еще одну специальность -«Немецкий язык» (сравнительная весомость=2). Все остальные специальности распределены равномерно по шкале сравнительной весомости в области отрицательных значений от -1 до -6. Особенно данная компонента структуры профессиональных интересов несвойственна представителям естественно-географического факультета: специальность «Биология и география» имеет в данном распределении сравнительную весомость, равную -5, а специальность «Биология и химия» - сравнительную весомость, равную -6.

Остановимся более подробно на анализе двух тестовых оценок логического мышления. По данным двум показателям (оценкам) логического мышления можно построить относительный показатель, характеризующий доминирование вербального логического мышления (тест «Выявление общих понятий») над математическим (тест «Числовые ряды»):

сравнотельная весомость

5 ) 3 ) 1 1 ) I 0 $ ' -1 I -3 ) Г -4 ) -8 ) .

Этот относительный показатель дает возможность выявить главное отличие студентов филологического факультета по отношению к другим факультетам по интеллектуальным особенностям, что нельзя заметить при использовании по отдельности рассматриваемых оценок логического мышления. Таким образом, при построении портрета студента-филолога важно учитывать данные диагностики одновременно по двум указанным (или аналогичным тестам). В то время как при традиционном подходе эти два теста предназначались бы каждый для своей специальности: «Числовые ряды» - для математиков; «Выявление общих понятий» - для филологов. Студенты филологического факультета по этому относительному показателю имеют сравнительную весомость, равную 7. Отметим еще две специальности, занимающие следующие два уровня вслед за филологами: «Биология и география» (сравнительная весомость=5) и «Немецкий язык» (сравнительная весомость=3).

С использованием «чуждых» специальности тестов связана еще одна интересная закономерность — «тонкая структура» в распределении по уровням выде-

уровень специальность

6I ЙС ФК

5 1 АН *Р

4> МИ БХ

21 МЧ 11

ляемых по успеваемости групп. Проиллюстрируем это на примере внутренней дифференциации студентов филологического факультета в распределении по уровням 15 выделяемых групп.

Выделяя пять направлений учебной деятельности и три уровня успеваемости, получаем 15 групп наборов данных психологического обследования. Эти группы имеют общие наборы данных, т.е. их пересечения в общем случае не являются пустыми множествами, т.к. каждый студент попадает одновременно в пять из 15 групп. Обозначим определенные группы следующей символикой: Сч, где 1 принимает значения от 1 до 5 (пять направлений учебной деятельности), а ] - от 1 до 3 (три уровня успеваемости).

Для филологического факультета самым информативным (прогностическим) показателем подпространства когнитивных способностей (в нашей версии структуры личности это девять оценок памяти, внимания, мышления) оказался показатель логического мышления по методике «Числовые ряды», обычно относимый к малозначащим (филологи среди 12 специальностей в соответствующем распределении действительно занимают низший уровень) для гуманитарных специальностей и обычно поэтому не рассматриваемый в контексте этих специальностей:

По представленному распределению 15 пересекающихся групп студентов-филологов видно, что два первых уровня со значительными сравнительными весомостями +9 и +8 занимают четыре группы, соответствующие высокому уровню успеваемости для четырех (теоретических) направлений учебной деятельности. Хотя при рассмотрении общего распределения для 12 специальностей (180 групп: 15 групп в рамках каждой из 12 специальностей) данные четыре группы занимают уровни только с отрицательной сравнительной весомостью. Максимальная сравнительная весомость среди 15 групп филологического факультета, равная -4 (максимальная сравнительная весомость среди 180 групп в распределении равна 147, а минимальная равна -144), у группы 013 (ФИ 13), которая находится на 61 уровне из 109.

Ниже представлены 15 групп филологов, как подмножество из общего распределения 180 групп студентов, представляющих 12 специальностей, для показателя «Логическое мышление» (методика «Числовые ряды»):

Уровень группы Б (1,-1) сравнительная

весомость

109 МАХ1МОМ 147

61 ФИ13 -4

58 ФИЗЗ -11

54 ФИ53 -21

48 ФИ23 -45

27 «143 -78

23 ФИ 4 2 -87

18 ФИ12 -93

16 ФИ22 -95

15 «И32 ФИ41 -96

14 ФИ31 ФИ52 -99

10 ФИ21 -107

9 ФИ11 -108

8 ФИ51 -109

1 мшхмим -144 |

Таким образом, наблюдается зависимость успеваемости от результатов тестирования по методике «Числовые ряды» в начальном интервале шкалы тестовой оценки. К этому вопросу мы еще вернемся при рассмотрении проблемы изучения статистических связей.

Возвращаясь к распределению 15 групп филологического факультета, отме-

тим, что нейтральное положение в распределении с нулевой сравнительной весомостью занимают группы со средними и высокими оценками по результатам педагогической практики. А остальные девять групп образуют отрицательный полюс со сравнительной весомостью от -3 до -4.

Приведенные выше для примера результаты сравнительного анализа 12 специальностей были получены по результатам психологической диагностики студентов У курса и данным успеваемости за пять лет обучения. Для психологической диагностики использовался блок методик, проецирующих личность в три линейных подпространства психологических качеств: 1) профессиональная направленность по предмету и цели труда; 2) направленности личности, потребности, склонности, мотивы, темперамент (личностные особенности); 3) когнитивные способности: память, внимание, мышление.

В дальнейшем в рамках исследовательского проекта №00-06-80186 решались и другие задачи психологической классификации: для отдельных гимназий и колледжей, для более широкого представительства специальностей университета, для их различных объединений. При этом значительно расширялся круг диагностируемых психологических качеств - до 93 основных параметров (в диссертации подробно рассмотрен пример гимназии №57).

В психологии труда издавна одной из основных исследовательских задач является построение психограмм той или иной профессии, которые отражают набор психологических характеристик, необходимых для успешного осуществления профессиональной деятельности.

В нашем исследовании, при сравнении множества выделенных групп (или пар «группа-психологический параметр») между собой, мы получаем своего рода «эмпирические» сравнительные (взаимосвязанные, образующие систему, что обеспечивается алгоритмом анализа данных психологической диагностики) психограммы (для той или иной специальности, группы по успеваемости студентов или школьников и т.д.). Содержанием такого рода «психограммы» будет распределение по значимости психологических параметров, полученных в результате использования ряда психодиагностических тестовых методик. Наиболее содержательные «психограммы» (а за ними стоят наиболее своеобразные группы испытуемых) мы обозначим, как классы (типы). Вот кратко, что представляет собой наша процедура психологической классификации (типологизации) студентов (старшеклассников), как исследовательская стратегия, которая реализуется через использование методов множественного сравнения.

Чтобы построить психограммы студентов университета по всем задействованным в исследовании специальностям (в целом, без учета внутренней их дифференциации) при рассматриваемом подходе множественного сравнения, используется второй вариант множественного сравнения с распределением .по уровням рассматриваемых в задаче психологических параметров, отражающим распределения по уровням специальностей в рамках каждого диагностируемого качества. В диссертации рассмотрены 12 психограмм специальностей КГУ для совокупности, полученной из первоначальной в результате фильтрации данных при построении последовательных приближений матрицы «Сравнительная весомость» (3-е приближение). Рассмотрим (одну из 12) психограмму специальности «История и правоведение» с подробным ее описанием.

Для специальности «История и правоведение» с положительной весомостью наиболее значимо преобладают компонента «Человек-человек» из структуры профессиональных интересов (сравнительная весомость=20) и направленность на задачу (сравнительная весомость=19), в меньшей степени ориентация на гностическую цель труда (сравнительная весомость=16). С отрицательной сравнительной весомостью, наиболее несвойственна специальности устойчивость внимания (сравнительная весомость = -23), в меньшей степени распределение внимания (сравнительная весомость = -14 и -18), логическое мышление (срав-

нительная весомость = -14 и -17) и оперативная память (сравнительная весомость = -14 ). В рамках личностной направленности у студентов специальности «История и правоведение» значимо доминирует направленность на задачу (сравнительная весомость=19), в меньшей степени проявляется направленность на взаимные действия (сравнительная весомость=9), и практически не проявляется направленность на себя (сравнительная весомость = -12). Значима у них и сфера мотивации. Потребность в достижении является одной из важных личностных характеристик студента-историка (сравнительная весомость=14). Также достаточно значимо проявляется у них и потребность в одобрении (сравнительная весомость=10). Отметим, что данную специальность можно также охарактеризовать такими качествами как организаторские способности и профессиональное самоопределение (сравнительная весомость=14); эмоциональная стабильность (сравнительная весомость=9). Кроме этого, данную специальность можно также охарактеризовать наличием значительной дифференциации между компонентами, определяющими цели труда, в структуре профессиональных интересов: гностическая цель (сравнительная весомость=1б), изыскательская цель (сравнительная весомость=7), преобразующая цель (сравнительная весомость= -8).

Вариант сравнительного анализа групп по успеваемости в рамках структурных компонент комплекса учебных дисциплин показывает роль спектра успеваемости студентов как фактора внутренней психологической дифференциации специальностей университета. Для анализа мы выделяем пять направлений учебной деятельности студентов: 1) учебные дисциплины по основной специальности (например, математика, физика, история и т.д.); 2) учебные дисциплины по второй специальности (например, информатика, правоведение, второй язык и т.д.); 3) психолого-педагогические науки и методика преподавания; 4) педагогическая практика; 5) общественные науки (общие курсы для всех факультетов).

Кроме этого в рамках каждого направления учебной деятельности мы выделяем три уровня успеваемости: высокий, средний и низкий. Выделение трех групп по успеваемости (три названных уровня) осуществляется с помощью квантилей. Квантиль делит совокупность наблюдений на две группы с известными пропорциями в каждой из них. Мы выделяем два квантиля на каждой числовой шкале, соответствующей суммарной (сумма всех экзаменационных оценок) успеваемости для каждого из пяти определенных направлений учебной деятельности в рамках каждой специальности, которые делят совокупность данных (суммарных оценок в рамках каждого направления) на три равные части (триады).

В диссертации рассматриваются для каждой специальности распределения по уровням указанных 15 групп для показателей, выявивших наибольшие отличия между группами и являющимися поэтому структурообразующими в рамках специальности. Наибольшее количество парных отличий между 15 группами Су наблюдается для вербального логического мышления у студентов специальности

«Математика и информатика» (ВОП/МИ) - 48, далее идет фактор «Экстраверсия-интроверсия» у студентов-историков ЭК-ИН/ИС - 42.

Второй вариант множественного сравнения дает распределение диагностируемых личностных особенностей с указанием сравнительной весомости для каждой из 180 выделенных структурных групп и, таким образом, определяет представление сравнительных психограмм студентов (моделей выпускников) для всех рассматриваемых групп.

Откорректированные психограммы построены для совокупности, полученной из первоначальной в результате фильтрации данных при построении последовательных приближений матрицы сравнительной весомости для дифференциации объектов в рамках 180 обозначенных структурных групп. В диссертации рассматриваются данные 3-го приближения.

Из 180 сравнительных психограмм, представленных в диссертации, ниже приводятся три психограммы, соответствующие трем группам [низкий, средний, высокий уровни успеваемости для первого направления учебной деятельности (история)] специальности «История и правоведение».

Низкий уровень успеваемости - группа ИСц

уровень диагностируемые сравнительная качества ОВП ПД

11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

Ч-Ч Гн по ЭК-ИН 15-НЕ КС ВД ЗД

ИЗ СИМ ЧР

ПАМ-О ОЧ1 ОЧ2

Ч-З кп воп

весомость ' 13 11 9 8 4 -1 -2 -7 -11 -14 -17

Средний уровень успеваемости - группа ИС]2

уровень

диагностируемые качества КС

Ч-Ч Гн ВД ПД

Ч-П ЗД ЭК-ИН ОВП

Пр ПАМ-К ОЧ2

ПАМ-О СИМ

сравнительная весомость 16 15 13 11 10 б 3 2 0 -3 -4 -5 -6 -11 -14 -15 -19 -23

Высокий уровень успеваемости - группа ИС13

диагностируемые качества

Ч-Ч 4-Х ИЗ ЗД ОС Гн

Ч-П ОВП

уровень

ПАМ-К НС ВД

Ч-З воп

РЧ СИМ ЧР

Пр ПАМ-О

сравнительная весомость 16 13 12 8 5 4 3 2 -2 -5 -б -8 -9 -11 -12 -14 <"16

180 сравнительных психограмм структурных групп 12 педагогических специальностей показывают психологическую структуру личности для представителей этих групп в рамках выбранной экспериментальной версии структуры личности. Отличия между психологическими портретами личности, представленными этими сравнительными психограммами подробно рассмотрены в параграфе диссертации, посвященном наиболее важным характеристикам матрицы сравнительной весомости У(1 80,27).

Отметим, что часто структурные группы, относящиеся к разным специальностям оказываются более близкими, чем структурные группы одной и той же специальности, что подтверждает приемлемость рассмотренного в диссертации подхода структурирования данных для создаваемой психологической классификации (типологии) университетских (педагогических) специальностей.

Таким образом, предлагаемые нами методы множественного сравнения в отличие от общепринятого подхода построения «абсолютных» психограмм, где каждая профессия (специальность) фактически рассматривается оторванно от других, дают возможность «релятивистского» подхода к построению системы взаимосвязанных «сравнительных психограмм» в рамках рассматриваемого набора специальностей.

В третьей главе «Психологическая классификация старшеклассников по фактору успеваемости в школах нового типа» проведен анализ проблемы классификации школьников, их возрастных особенностей и рассмотрено описание психологической классификации групп по успеваемости старшеклассников в рамках гимназии на основе предлагаемых подходов и методов.

В своем исследовании мы не преследуем цель - классифицировать объекты (школьников) по фактору общей успеваемости (исследователи в основном пытаются найти значимые линейные связи между общей успеваемостью и отдельными психологическими качествами) на основании типичности сочетания и выраженности определенных психологических параметров. Мы разбиваем множество на группы по внешнему критерию (успеваемость), причем по каждому предмету разбиение варьируется. Мы также опираемся на теоретико-методологические основы деятельностного подхода в психологии: данные по успеваемости мы рассматриваем, как показатель успешности учебной деятельности.

Нами предварительно был проведен корреляционный анализ оценок (данных по успеваемости в гимназии №57), который показал, что оценки между собой чаще слабо связаны. Значимых корреляций между ними достаточно мало, что вероятнее всего свидетельствует об объективности оценивания у школьников в процессе обучения успешности изучения того или иного предмета, а также о целесообразности при таких условиях выделения групп по уровню успеваемости для каждого учебного предмета в отдельности, а не рассмотрении единой общей успеваемости по всем (или большинству) предметов.

Следует отметить, что каждый предмет показывает индивидуальный набор психологических параметров, значимо связанных с успеваемостью по нему. В нашем исследовании через процедуру метода множественного сравнения нам удалось получить психологическую классификацию, дающую представление о типологическом своеобразии старшеклассников в группах различного уровня успеваемости по всем предметам для гимназии №57 г.Кургана.

Таким образом, использование метода множественного сравнения позволяет осуществить психологическую классификацию старшеклассников - выявить типологическое своеобразие психологических характеристик исследуемых групп учащихся, выделенных по уровню успеваемости, причем для каждого отдельного учебного предмета. Чтобы построить психограммы («сравнительные психограммы») групп по успеваемости учащихся гимназии №57 при нашем подходе множественного сравнения, используется вариант представления результатов в виде распределения по уровням рассматриваемых в задаче психологических

качеств. Каждая группа характеризуется своей индивидуальной картиной распределения по значимости индивидуально-личностных особенностей, диагностируемых с помощью ряда тестов.

Выборка испытуемых разбивается на группы в соответствии с тремя-че-тырьмя (в зависимости от предмета) уровнями успеваемости по 21 учебному предмету. Всего было получено 77 групп. Каждая группа кодируется следующим образом: «Сх-у» или <^-у», где х — номер предмета (от 1 до 21), а у -уровень успеваемости (для О - от 1 до 4, для g - от 1 до 3). Количество уровней успеваемости (три или четыре) определяется исходя из специфики статистического распределения оценок в рамках того или иного учебного предмета.

В исследовании рассматривается 21 учебный предмет по которым наблюдается достаточная дифференциация в оценивании учащихся (по двум оставшимся предметам оценки практически однородны и их рассматривать не имеет смысла). Приведем полный список из 21 учебного предмета с указанием порядкового номера, которым он в дальнейшем обозначается: 1-русский язык; 2-литература; 3-алгебра; 4-геометрия; 5-история; 6-химия; 7-физика; 8-биология; 9-география; 10-экономика; 11-логика; 12-МХК; 13-риторика; 14-ОБЖ; 15-иностранный язык; 16-латинскийязык; 17-политология; 18-физическая культура; 19-обществознание; 20-астрономия; 21-информатика. Например: «СО 1-1» -группа низкого уровня успеваемости по русскому языку, а «С07-4» - группа высокого уровня успеваемости по физике.

При рассмотрении совокупности из 77 групп и использовании обобщенного варианта множественного сравнения для всех упорядоченных пар «группа -показатель структуры личности» (всего 77*93=7161 пар) максимальное и минимальное значения сравнительной весомости получились следующими: УБ8/шт= -6576 и УБ8/шах= 6336.

Выделенные 77 групп рассматриваются через «уровни экстремальности» групп (направлений прогнозирования) Я()), которые представляют собой суммы абсолютных значений элементов столбцов матрицы сравнительной весомости. Величина Я(]) определяет количественно уровень доминирования в крайностях сравнительного проявления изучаемых качеств ]-ой группы над другими рассматриваемыми группами на множестве одновременно всех диагностируемых показателей психологической структуры личности.

Из рассматриваемых 77 групп наиболее «экстремальная» - группа С04-1 (группа низкого уровня успеваемости по геометрии; уровень «экстремальности» равен 73621), т.е. в этой группе наиболее чаще и выраженнее проявляются изучаемые качества. В группе С04-1 сравнительные весомости изменяются в интервале: от УБ8/шт= -6318 до УБ8/шах= +6336.

Отбрасывая 10% суммарной сравнительной весомости (сумма абсолютных величин) сравниваемых пар «группа по успеваемости - психологический показатель», расположенных вблизи нулевого уровня и не представляющих для вербального описания заметного интереса, получаем интервал неинтересующей нас (при описании психологической классификации (типологии) групп по успеваемости в рамках гимназии) сравнительной весомости от -119 до +119.

Для большей наглядности мы рассматривали структурное представление сравнительной психограммы, в котором вместо одного общего распределения 93 показателей структуры личности предлагается тринадцать (по методикам или их родственным объединениям) из общего распределения. В диссертации подробно описаны 10 наиболее экстремальных психограмм.

Таким образом, в результате использования разрабатываемых математико-статистических методов нами получена непротиворечивая и содержательная система сравнительных психограмм групп по успеваемости на примере множества старшеклассников гимназии №57 г.Кургана, структурированная по 13 группам содержательно однородных психологических показателей.

Система сравнительных психограмм может быль использована как экспериментальная модель для построения алгоритма и компьютерной программы прогнозирования успешности обучения в изучаемой школе-гимназии одновременно по 21-му учебному предмету, что даст весь спектр предполагаемой (прогнозируемой) успеваемости любого испытуемого, прошедшего тестирование по всему (или какой-то структурной части) блоку психодиагностических методик, использованных в нашем исследовании.

Для подтверждения устойчивости психологической классификации (устойчивости психотипов, формирующихся в рамках учебного заведения) была решена задача статистического сравнения результатов диагностики представителей разных поколений одной и той же школы (на примере школы-гимназии №57). Проведено сравнение представителей 11 классов (2000-2001 уч. год) и 11 классов (2002-2003 уч. год) без учета их принадлежности к различным группам по успеваемости. В результате из 88 психологических показателей только для 6 выявилось достоверное отличие (причем, достаточно слабое по сравнению с межшкольными отличиями) с уровнем значимости 0.05 по критерию Стьюдента, что составляет 6.8%.

Все это подтверждает выдвинутое предположение о формировании в рамках учебных заведений высокого уровня достаточно стабильного контингента учащихся (студентов), особенно это явно проявляется в профессиональных учебных заведениях, где явно или неявно происходит профессиональный отбор (например, вступительные экзамены по специфическим для каждой специальности учебным предметам), хотя и для общеобразовательных учреждений с устоявшимися традициями и педагогическим коллективом происходит тоже самое в результате как естественного отбора, так и педагогического воздействия на учащихся в младшем и среднем звене.

В четвертой главе «Статистические связи в психологии» рассмотрены предлагаемые нами методы изучения статистических зависимостей, их реализация в рамках исследования старшеклассников, проведен анализ линейных и нелинейных значимых связей между различными группами изучаемых параметров.

В психологических исследованиях широко используется корреляционный анализ (разработаны меры связи для различных типов переменных: шкалы наименований, дихотомическая, порядка, интервалов). И, поэтому под наличием или отсутствием связи в основном понимается наличие (сильная-слабая связь) или отсутствие прежде всего линейной связи - самой простой и наглядной. При этом очень часто (и это будет показано ниже) многие интересные (в том числе в плане прогностики) зависимости, являясь нелинейными, пропускаются, т.к. для них коэффициенты корреляции малы по абсолютной величине и удовлетворяют гипотезе о равенстве нулю коэффициента корреляции. Результаты корреляционного анализа используются (с переносом всех его недостатков) и в других статистических методах (факторный, регрессионный анализ), помогающих строить теоретические и прогностические модели.

Попытки же в психологических исследованиях выдвигать гипотезы (с целью дальнейшей проверки) о конкретном виде нелинейной зависимости приводят к решению отдельных частных задач. При этом возникает проблема насколько простой по форме должна быть получаемая функциональная зависимость, чтобы ее интерпретировать, выявлять психологическое содержание, т.к. в любом случае п точек можно соединить кривой, представляющей многочлен п-й степени, и формально иметь функциональную зависимость для любого случая (любых экспериментальных данных).

Кроме того для психологических данных ввиду значительно более случайного их характера (по сравнению, например, с биологическими) при расчетах связей между измеряемыми параметрами желательнее меньше внимания уделять отдельным измерениям (объектам, которым соответствуют точки на плоскости

при рассмотрении двух переменных), иметь возможность для фильтрации первичной совокупности данных.

Нами предлагается новый подход к понятию статистической связи (нелинейной, линейной) в психологических исследованиях посредством использования обобщенного (или другого из трех рассмотренных в диссертации) варианта метода множественного сравнения для квантильных разбиении данных (объектов) по каждому измеряемому психологическому параметру, отказываясь от предварительного выдвижения гипотезы о форме зависимости (линейная или какой-то конкретный вид нелинейной зависимости), т.е. для изучаемой матрицы данных определяются как формы зависимостей, так и степени их выраженности на различных отрезках тестовых шкал.

Метод установления зависимостей был опробован на данных диагностики по 29 психодиагностическим методикам учащихся гимназии №57 г.Кургана. Было отобрано 93 основных диагностических параметра. По каждому диагностируемому параметру были определены три квартиля, делящие совокупность данных на четыре кварты. В результате получено разбиение совокупности данных на 372=93*4 взаимопересекающиеся группы. Для полученных групп был применен метод множественного сравнения (обобщенный вариант) для всех упорядоченных пар «выделенная кварта по параметру X - параметр Y». В результате чего было получено общее распределение таких пар с определенной для них «сравнительной весомостью». Если количество изучаемых параметров равно N то выделяемых кварт по всем параметрам будет 4*^ а упорядоченных пар «выделенная кварта по параметру X - параметр Y» - Для удобства использования информации ее необходимо структурировать.

Чтобы выделить четыре сравнительные весомости, характеризующие зависимость параметра Y от параметра X, из общего распределения 4*N*N упорядоченных пар «выделенная кварта по параметру X - параметр Y» вначале выбираем 4*N пары относящиеся к одному параметру (получаем распределение значений параметра Y для всех 4*N групп-кварт, определенных для всех рассматриваемых параметров), а потом выбираем 4 группы-кварты по параметру X. Таким образом, мы выбрали четыре сравнительные весомости, показывающие сравнительную значимость параметра Y для четырех кварт определенных для параметра X. Эти четыре сравнительные весомости можно рассматривать как модель зависимости параметра Y от параметра X.

Чтобы была возможность сравнивать результаты оценивания связей через множественное сравнение с результатами применения традиционного корреляционного анализа введем ряд величин.

Коэффициент силы связи ьго и ,)-го параметров, рассматриваемых при реализации процедуры множественного сравнения кварт, определим следующим вы-

где Уув - сравнительная весомость ьго показателя для g-ой кварты .)-го показателя. Пример (один из 93) аналогов единичной корреляции:

Остальная часть матрицы коэффициентов силы связей как и бывает при рассмотрении нелинейных зависимостей не является симметричной, т.е. коэффициент силы связи ьго параметра с ^м параметром в общем случае не равен коэффициенту силы связи ,)-го параметра с ьм параметром. Всего недиагональных элементов в рассматриваемой матрице 93*92=8556.

ражением:

8УЧ- |УЦ4-УЦ3| + |Уу3-Уц2| + |Уц2-У,/|

кварты по шкале 1бРЕ-&

Сравнительная весомость 16РР-в для кварт

Особый интерес представляют случаи, когда рассматриваемые коэффициенты силы связи §УХ).5, а линейные корреляции близки к нулю. Случаев когда 8У>0.5 и одновременно 8У>2* | Я | оказалось 87.

Заметим, что (в отличие от линейных корреляций) среди выбранных 87 коэффициентов силы связи только 11 относятся к парам параметров, относящимся к одной диагностической методике, что составляет 16.6%. Для линейных корреляций этот процент значительно выше - 59%. Линейные связи, таким образом, в основном наблюдаются между психологическими параметрами, диагностируемыми одной методикой, а в этом случае такая связь часто подразумевается самой структурой методики или по крайней мере смысловым наполнением параметров, т.е. 59% линейных связей не представляют большого интереса для исследователя. Приведем пример нелинейной зависимости - зависимость параметра 16РР-Е («подчиненность-доминантность») от оценки по вербальному тесту Айзенка:

кварты по шкале Ин:Вер-Т Ин:Вер/Т-4

Ин: Вер/Т-3 Ин:Вер/Т-2 Ин:Вер/Т-1

Сравнительная весомость параметра 16РГ-Е для кварт

27816 -684 -1931

Коэффициент силы связи = 0.88 Коэффициент корреляции = 0.02 Сильная зависимость наблюдается на конечном (2/3) интервале оценки по вербальному тесту Айзенка.

А вот случаев когда 8У>0.5 и | Я | >0.5, т.е. коэффициент связи 8У определяет достаточно сильные линейные зависимости | Я |, было выявлено 100. Пример зависимости со значительной корреляцией - зависимость параметра «Эгоистичность» от параметра «Авторитарность»:

кварты по

авторитарн

Ь-автор-4

Ь-автор-З

Ь-автор-2

Ь-автор-1

Сравнительная весомость параметра Ь-эгоис для кварт 32260 3845 -2208 -31763

Коэффициент силы связи = 0.93 Коэффициент корреляции = 0.74

Промежуточным вариантом между произвольной нелинейной зависимостью и линейной зависимостью является монотонная зависимость (линейная зависимость всегда монотонна). Коэффициент силы связи величина положительная. Это указывает на его общий характер — он применим как к монотонным зависимостям, для которых коэффициент корреляций значимо отличен от нуля, а также и к зависимостям немонотонным, для которых линейная корреляция близка к нулю. Чтобы для монотонных зависимостей как и в случае коэффициента корреляции можно было фиксировать какая это зависимость (прямая или обратная) введем коэффициентмонотонности:

МСИЧц = | Уц4- V,,11 : {| V- Ув31 + | У„3-Уцг I + | Уц2-Уц' |}.

Для всех монотонных зависимостей коэффициент монотонности МОМГ] = 1. А с фиксированием знака монотонности (возрастание или убывание) формула для коэффициента монотонности изменится следующим образом:

МСЖу = (Уу4- V,') : {|Уц4- Уцэ I + I Уу3-Уц2I + IУц2-Уц! I}

В этом случае возрастающая (прямая) зависимость будет характеризоваться коэффициентом МСЖц — 1, а убывающая (обратная) зависимость - коэффициентом М(Жу = -1. Монотонность (или близость к монотонности) является необходимым условием линейности зависимости, поэтому изучать линейность зависимости имеет смысл для зависимостей близких к монотонным.

Теперь рассмотрим сердцевину задачи изучения связей, т.е. непосредственное сравнение значений одного из рассматриваемых психологических параметров в четырех группах-квартах, определенных по другому параметру.

Для примера рассмотрим зависимости показателя «Оценка по тесту Равена» от пяти других показателей, для которых матрицы отличий четырех групп-кварт одинаковы. Результаты представляются следующей информацией: матрица отличий при сравнении по оценке теста Равена четырех групп-кварт по другому параметру (зависимость от которого рассматривается); сравнительная весомость 1 по этой матрице отличий; сравнительная весомость У при сравнении 449 групп-кварт по всем параметрам задачи; сумма четырех сравнительных весомо-стей 8=У1+У2+Уз+У4, показывающая сдвиг новой (по всем 449 квартам для 114 показателей: 93 психологических параметра и 21 оценка успеваемости; исключение составляют 7 показателей, для которых определено не 3, а 2 квантиля) сравнительной весомости относительно нулевого значения (заметим, что сумма ДУ^ХУг+^Уз+и^ всегда равна нулю). Одна из этих пяти зависимостей - зависимость показателя «Оценка по тесту Равена» от интернальности в межличностных отношениях:

Сумма четырех сравнительных весомостей 8=У1+У2+Уэ+У4 равна -398, что говорит о сдвиге новой (по всем 449 квартам) сравнительной весомости относительно нуля в сторону отрицательных значений. Это говорит о том, что области малых значений интернальности в межличностных отношениях соответствуют не просто малые, а наиболее минимальные (по сравнению со всеми возможными сортировками данных, определяемыми всеми переменными задачи) значения (всего сравниваемых групп 449, значит наименьшее значение сравнительной весомости по определению не может быть меньше -448).

Если параметры рассматривать по-отдельности, то зависимость оценки по тесту Равена будет одинаково зависеть от пяти параметров: «Интернальность в межличностных отношениях»; «Гипертимность», «Коммуникативные склонности», оценка по тесту «Выявление общих понятий», оценка по тесту «Логико-количественные отношения».

Если параметры рассматривются не изолированно, а совместно (в системе) возникает интересная возможность отслеживать как каждый из параметров рассматриваемого множества своими квартами определяет изучаемый параметр (зависимость которого от других параметров изучается), но не изолированно, а на фоне кварт-групп по всему множеству параметров задачи. Четыре кварты по изучаемому параметру как бы «разбавляются» квартами по другим параметрам (каждая из 4 родных кварт помимо трех других сравнивается с каждой из 4 кварт всех остальных параметров), и сумма четырех сравнительных весомостей может быть теперь как больше нуля, так и меньше нуля (случай равенства нулю также не исключается).

Особенно интересны в плане непропорциональной корректировки малой матрицы отличий и соответствующих ей сравнительных весомостей можно показать на примере зависимостей между успеваемостью по различным учебным предметам. Рассмотрим в сравнении две такие зависимости.

Зависимость успеваемости по информатике от успеваемости по химии:

коэффициент корреляции г=0.38

Сумма четырех сравнительных весомостей ^У^Уз+Уз+У« равна -356, что говорит о большом сдвиге новой (по всем 449 квартам) сравнительной весомости относительно нуля в сторону отрицательных значений.

Зависимость успеваемости по информатике от успеваемости по географии:

коэффициент корреляции г=О.31

В противоположность предыдущей зависимости сумма четырех сравнительных весомостей 8=У1+У2+У1+\Г4 равна +359, что говорит о большом сдвиге новой (по всем 449 квартам) сравнительной весомости относительно нуля, но в сторону уже положительных значений.

Таким образом, две одинаковые зависимости как по матрице 4x4, так и по линейным корреляциям (г=0.38 и г=0.31) совершенно различны, так как успеваемость по информатике максимальна (сравнительная весомость = +416) для кварты высокого уровня успеваемости по географии и минимальна (сравнительная весомость = -438) для кварты низкого уровня успеваемости по химии.

Если в случае отдельно взятой гимназии задача изучения статистических связей между параметрами исследования решается для одного и того же набора данных, то более наглядно преимущества предлагаемого метода можно показать, когда такая задача решается для совокупности групп (специальности университета, гимназии города и т.д.).

Ниже предлагается выборка из множественного сравнения по первому варианту (сравнение групп в рамках одного показателя) 180 групп по успеваемости для главного направления (из пяти) учебной деятельности в университете представителей 12 специальностей по показателю «Логическое мышление» (тест «Числовые ряды»). Общие характеристики задачи: количество уровней равно 109; минимальная сравнительная весомость = -144; максимальная сравнительная весомость = +147.

104) МИ13

80) МИ12

102) АН13

77) АН12

72) ДНИ

13) БХ13

49) ЕХ12

47) БХ11

61) ФИ13

18) ФИ12

9) ФИ11

119 87 82

117 81 62

-101 -44 -46

-4 -93 -108

106) №13

84) МЧ12

60) МЧИ

73) НЕ13

46) НЕ12

21) НБ11

33) БГ13

26) БГ12

17) БГ11

77) ФК13

32) ФК12

122 94 -8

-48 -89

-71 -79 -94

81 -72 -126

76) 83) 93)

101) 108) 47}

ФМ13 «412 ФМ11

ФР13 ФР12 ФР11

ИС13 ИС12 ИС11

БФ13 БФ12 БФ11

75 93 103

-20 -10 -133

-60 -116 -17

114 139 -46

Наиболее сильные прямые зависимости можно отметить у специальностей МЧ и БФ; ФИ, ФК и ФР. Но эти зависимости наблюдаются на разных интервалах тестовой шкалы показателя «Логическое мышление». Так, например, для специальностей МЧ и БФ зависимость наблюдается для интервала высоких тестовых оценок (в рамках университета), а для специальностей ФИ, ФК и ФР зависимость наблюдается для интервала низких тестовых оценок. Для других специальностей прямые зависимости не столь сильны или отсутствуют.

А теперь рассмотрим выборку (группы успеваемости по алгебре) из множественного сравнения по третьему (обобщенному) варианту групп по успеваемости (по 15-21 учебному предмету в зависимости от школы) одновременно для 4 гимназий г.Кургана (№57; №27; №30; №56) также по показателю «Логическое мышление» (тест «Числовые ряды»). Общие характеристики задачи: количество

уровней единого распределения пар «параметр-кварта» равно 8551; минимальная сравнительная весомость= -21401; максимальная сравнительная весомость= +20723.

Отмечаем, что все четыре зависимости прямые, но эти зависимости наблюдаются на разных интервалах тестовой шкалы показателя «Логическое мышление». Так, например, для гимназии №57 зависимость наблюдается для интервала высоких тестовых оценок (в рамках совокупности 4 школ), а для школы №56 зависимость наблюдается для интервала низких тестовых оценок. Для двух оставшихся гимназий №27 и №30 эта зависимость не такая сильная и наблюдается в средней части спектра тестовой оценки.

Таким образом, используя метод множественного сравнения, мы не только отслеживаем одновременно различные виды нелинейных зависимостей, но и имеем возможность определять для каких интервалов (в сравнительном аспекте в рамках конкретной задачи: заданы изучаемые показатели и количество квантилей разбиения данных) тестовой шкалы эти зависимости выявляются, что позволяет более точно интерпретировать результаты. Иначе возможны, например, такие неопределенности как практически одинаковые линейные корреляции успеваемости и логического мышления (тест «Числовые ряды») у математиков и филологов, хотя при этом в распределении по уровням в процедуре множественного сравнения эти специальности (15 кварт по успеваемости для 5 направлений учебной деятельности в университете) располагаются по разные стороны от уровня нулевой сравнительной весомости.

Введенные нами коэффициенты силы связи - величины сравнимые, вне зависимости от конкретной формы зависимости для каждой из пар параметров. Эта универсальность позволяет отслеживать значимые зависимости для больших матриц данных. В случае необходимости в дальнейшем возможно более точное исследование отдельных закономерностей.

Особенно ярко необходимость изучения массовых (не отдельных) нелинейных закономерностей актуальна при изучении связи между психологическими параметрами и успешностью обучения, так как попытки найти значимые линейные зависимости успешности обучения в школе (общая успеваемость) от тех или иных психологических параметров (креативность, память и др.) не приводили к многочисленным содержательным результатам (единичные частные результаты имели место).

Но единичные результаты ничего не значат, так как наличие значимой корреляции в одной школе (в одном типе учебного заведения) не означает переноса ее в другой тип учебного заведения. Это говорит о ярко выраженном релятивистском характере корреляционных зависимостей в психологии, что не дает основания абсолютизировать подобные зависимости. Поэтому важно не просто об-

наружить ту или иную закономерность в определенной среде испытуемых и потом пытаться экстраполировать ее в других средах, а научиться сопоставлять множества значимых выделенных зависимостей в различных средах (профессиональные, возрастные, социальные и др. группы испытуемых) в зависимости от психологических типов каждой группы в рамках совместной психологической классификации (типологии) в том или ином исследовании: классификация (типология) специальностей университета, классификация (типология) гимназий города, классификация (типология) региональной системы образования и т.д

При изучении корреляционных зависимостей между данными психологической диагностики результаты значительно отличаются друг от друга, если рассматривать разные структурные группы (выбранные по тому или иному признаку) генеральной совокупности (например, специальности университета).

Например, корреляция между агрессивностью (тип по Лири) и интерналь-ностью в области неудач:

- в рамках специальности «Химия» -0.54;

- в рамках специальности «История» +0.58.

Поэтому, отказываясь от поиска абсолютных закономерностей, мы можем прийти к новым методам поиска связей между диагностируемыми параметрами, для которых в то же время нет необходимости предполагать заранее форму зависимости (в случае их нелинейности).

Вернемся к анализу данных по гимназии №57. Только теперь к 93 психологическим параметрам добавим 21 оценку успеваемости (суммарная по каждому предмету за два года) по учебным предметам в 10-11 классах. Таким образом, теперь мы имеем 114 параметра (93 психологических параметра и 21 оценка успеваемости по учебным предметам), причем для нас интересны эти две группы показателей как структурные составляющие общего набора данных.

По отношению к полной матрице 114x114 коэффициентов корреляции матрица 93х93 является ее обрезанной частью. Матрицы коэффициентов силы связи и коэффициентов монотонности кроме увеличения размерности с 93x93 до 114 х1 14 за счет увеличения параметров и групп-кварт, им соответствующих, незначительно корректируются. Проанализируем общее количество сильных связей.

1. Из матрицы коэффициентов силы связи и матрицы линейных корреляций сделаем выборку зависимостей не противоречащих друг другу и одновременно достаточно сильных: коэффициенты линейной корреляции по модулю более 0.5 (0.5< <1); коэффициенты силы связи более 0.5 (БУ>0.5).

Для соответствий «психологический параметр - психологический параметр» (для 93 переменных) имеем 100 пар переменных удовлетворяющих условиям, наложенным на коэффициенты. Для соответствий «оценка-оценка» (успеваемость по учебным предметам) имеем 57 пар интересующих коэффициентов. А вот для пар «психологический параметр - оценка» и «оценка - психологический параметр» нет ни одной такой пары.

2. Из матрицы коэффициентов силы связи и матрицы линейных корреляций сделаем теперь выборку прежде всего нелинейных зависимостей, для которых выполняются условия: коэффициенты линейной корреляции по модулю не более 0.5 (0< |Я| <0.5); коэффициенты силы связи более 0.5 (8У>0.5); коэффициенты 8У должны быть более, чем в 2 раза больше модулей коэффициентов Я, т.е. 8У>2*|Я|.

Для соответствий «психологический параметр - психологический параметр» имеем 89 пар удовлетворяющих условиям, наложенным на коэффициенты. Для соответствии «оценка-оценка» (успеваемость по учебным предметам) имеем 2 пары интересующих коэффициентов. Но самое интересное для нас теперь, что мы имеем значимые нелинейные связи для пар «оценка - психологический параметр» (зависимость оценки от психологического параметра) - 16 зависимостей и «психологический параметр - оценка» (зависимость психологического параметра

от оценки) - 17 зависимостей. Всего 33 зависимости для смешанных упорядоченных пар показателей (один показатель - психологический параметр, другой -оценка успеваемости), что говорит о наличии значимых связей между тестовыми (психологическими) показателями и показателями успешности обучения (обычно говорят об отсутствии или случайности таких зависимостей).

Рассмотрим подробно одну такую нелинейную зависимость между оценками успеваемости и психологическими параметрами, представленную распределением по уровням с указанием сравнительной весомости (по значению одного показателя) для квантильных разбиений, полученных в рамках другого показателя: зависимость параметра «Оценка успеваемости по литературе» от параметра ММР1-Ра («Паранойяльность») в виде сравнительных весомостей параметра «оценка успеваемости по литературе» для кварт по шкале «Паранойяльность»:

кварты по шкале ММР1-Ра ММР1-Ра-4 ММР1-Ра-3 ММР1-Ра-2 ММР1-Ра-1

Сравнительная весомость параметра Лит^для кварт

Для успешности обучения по литературе имеем резкий перепад при переходе с первого среднего уровня (сравнительная весомость +15383) на второй средний уровень (сравнительная весомость -11062) по показателю «Паранойяльность» опросника ММР1. Отметим, что значения по шкале паронойяльности у изучаемых учащихся не являются критическими с точки зрения близости к состояниям, трактуемым как начальная фаза заболевания.

В виде диаграммы зависимость имеет вид:

«Успеваемость по литературе»

Таким образом, склонность к формированию сверхценных идей хотя и способствует при увеличении в начале шкалы ММР1-Ра резкому увеличению успеваемости: при переходе в диапазоне с низкого уровня (в рамках изучаемой совокупности) паранойяльности на первый средний уровень происходит рост сравнительной весомости с -1926 до +15383, что можно оценивать как положительный факт (увеличивается успеваемость по литературе до высокого уровня) при незначительном росте паранойяльности (в начале шкалы). Но дальнейший рост симптомов паранойяльности (переоценка малейших удач, частые конфликты с окружающими, обидчивость, склонность к аффективным реакциям) приводит к неравновесному состоянию, и происходит резкий спад успеваемости (сравнительная весомость резко изменяется с +15383 до -11062) с высокого до низкого уровня. После чего при дальнейшем увеличении паранойяльности снова происходит увеличение успеваемости, но менее значимое - до среднего уровня.

Все это наглядно показывает возможность продуктивного описания психологических и педагогических процессов через модели синергетики - модели нелинейных неравновесных систем, подвергающихся действию флуктуации.

Таким образом, предлагаемые нами методы определения статистических связей позволили выявить ряд значимых нелинейных зависимостей между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам. Напомним, что значимых линейных связей между такими парами параметров в нашем исследовании просто не оказалось. Все это говорит о нелинейном характере зависимостей в теории обучения.

Значит, можно говорить о возможности новой синергетической парадигмы (как отмечал В.Ю.Крылов) в психологической науке, направленной на изучение нелинейных эффектов психологических систем. Так как большинство психологических систем является нелинейными самоорганизующимися системами, то целесообразно рассмотреть специальную методологию изучения психологических систем как специфически нелинейных. Нелинейная психология - это новый подход к изучению психологических явлений, ставящий своей главной задачей изучение специфически нелинейных свойств психологических явлений.

Поэтому, проводя любое психологическое исследование, предпочтительнее для любой матрицы данных отследить одновременно между всеми изучаемыми параметрами как линейные, так и нелинейные связи. Что и позволяет сделать наш метод, без предварительного выдвижения гипотез о форме зависимости (в случае нелинейности) отдельно для каждой пары переменных.

Предлагаемый нами новый подход к изучению статистической связи (как линейной, так и нелинейной) в психологических исследованиях через отказ от предварительного выдвижения гипотезы о форме зависимости (линейная или какой-то конкретный вид нелинейной зависимости) позволяет для изучаемой матрицы данных определять как формы зависимостей, так и степени их выраженности на различных отрезках тестовых шкал. Все это наглядно доказывает возможность продуктивного описания психологических и педагогических процессов через модели синергетики — модели нелинейных неравновесных систем, подвергающихся действию флуктуации.

Наш статистический подход может быть одним из методов в реализации си-нергетических подходов в задачах основанных на изучении зависимостей (которые в подавляющем большинстве нелинейные) успешности обучения и психологических особенностей, и которые традиционно в психологических и педагогических исследованиях игнорируются по методологическим или техническим проблемам.

Кроме того нелинейные зависимости были выявлены нами и для пар психологических параметров (матрица коэффициентов связи 93x93): значимых линейных зависимостей было отобрано 100, а значимых нелинейных зависимостей -87. При этом можно сравнивать коэффициенты силы связи между параметрами, вне зависимости от их формы. Линейные зависимости определяются как частный случай нелинейных, а зависимости параметра от самого себя согласуются с понятием единичной корреляции. Напомним, что найденные другими способами нелинейные зависимости не сопоставляются по силе связи как между собой (если формы различны), так и с линейными зависимостями. Кроме того и силу линейных зависимостей нельзя сравнивать между собой, если они найдены на выборках разного объема (разные критические (значимые или отличные от нуля) значения коэффициента корреляции).

В пятой главе «Множественное психологическое прогнозирование успешности учебной и профессиональной деятельности» рассмотрено современное состояние исследований в психологии профессиональной деятельности; дан краткий обзор задач и методов компьютерной психодиагностики, их место в решении задач прогнозирования успешности профессиональной деятельности,

профессионального отбора; предложены модель множественного психологического прогнозирования для профессионального отбора (подбора) и итерационные методы ее корректировки, предельный вариант модели для индивидуальной профориентационной работы.

Многочисленные работы отечественных психологов свидетельствуют о том, что процессы формирования профессиональной деятельности в значительной степени обуславливаются особенностями системной организации психической деятельности человека. Одним из направлений обеспечения успешности трудовой деятельности является профессиональный отбор специалистов. Это комплекс мероприятий, направленных на выявление лиц, которые по своим психологическим и физиологическим качествам, состоянию здоровья и физического развития, уровню базового образования наиболее пригодны к обучению и последующей трудовой деятельности по конкретной профессии (специальности).

Используемый в задачах профессионального отбора математический инструментарий (прежде всего регрессионный, факторный, реже дискриминантный анализ) базируется на выявленных корреляционных зависимостях между успешностью (весь спектр которой затруднительно представить в эмпирической информации - оцениваются только представители изучаемой специальности) деятельности и диагностируемыми психологическими качествами (подбор методик наиболее результативных для той или иной профессии).

Известно большое количество мер связи между признаками. Они отличаются как объемом вычислений, так и теми аспектами связи, которые они отражают. В первой группе используется принцип ковариации, а во второй - принцип сопряженности признаков. Применение к одним и тем же данным различных мер связи нередко приводит к отличающимся результатам.

Представление информации о структуре экспериментальных данных посредством матриц связей признаков 8 и близостей (удаленностей) объектов Б служит промежуточным звеном в процессе построения диагностических моделей у=у(х) различного типа.

Число исходных признаков, подвергающихся эмпирико-статистическому анализу в психодиагностических исследованиях, велико и между ними, как правило, встречаются объемные группы сильно связанных признаков. В этих условиях возникает явление мультиколлинеарности, приводящее к плохой обусловленности и в предельном случае вырожденности матрицы ковариации 8. Указанные обстоятельства, ряд которых можно продолжить, обусловили приоритет в психодиагностике «грубых» методов построения регрессионных моделей. В основном проблема оценки параметров линейной психодиагностической модели сведена к задаче отбора существенных признаков.

Подобный инструментарий позволяет вычленить из огромного количества диагностируемых особенностей особо важные, необходимые всем для функционирования в рамках профессии (деятельности), поэтому он может использоваться либо для профессий, требующих от человека ярко выраженных специальных способностей, либо для профессий, налагающих жесткие требования к отдельным психофизиологическим качествам.

Целесообразность применения типологического подхода обусловлена недостаточной эффективностью линейных диагностических моделей. В условиях неоднородности обучающей выборки линейные диагностические модели должны смениться нелинейными. Однако решение задачи построения нелинейных моделей затруднено из-за отсутствия априорных сведений о виде искомых функций у=у(х). В таких случаях эффективный результат может быть достигнут с помощью методов кусочно-линейной аппроксимации у=у(х). В свою очередь, успешность кусочно-линейной аппроксимации зависит от того, насколько хорошо удается разбить испытуемых на однородные группы, для каждой из которых в отдельности строится собственная линейная диагностическая модель. Это мож-

но рассматривать как индивидуализацию диагностического правила, которая заключается в выборе одной из нескольких функций у=у(х) для каждого испытуемого с учетом его принадлежности той или иной группе.

«Слабое звено» данного подхода заключается в трудно формализумом и нечетком определении понятия однородности группы объектов. Как известно, задаче разбиения объектов на однородные группы уделяется значительное место в общей проблематике анализа данных. Методы решения этой задачи носят разные названия: автоматическая классификация, таксономия, кластерный анализ и т.д., но имеют одинаковую сущность. Все они в явной или неявной форме опираются на категорию близости (различия) объектов в пространстве признаков. Решение конкретной задачи выделения однородных групп объектов всегда не лишено субъективной оценки исследователя.

Рассмотренные методы направлены на решение задачи прогнозирования одной величины как функции нескольких параметров. С их помощью невозможно получить цельную непротиворечивую картину одновременно для большого множества изучаемых направлений прогнозирования, имеющих при этом и сложную иерархическую структуру. А это необходимо для решения задач подбора (профессионального подбора), которые для массовых специальностей (прежде всего, специальностей, требующих высшего или среднего специального образования) становятся значительно более актуальными, чем задачи отбора, направленные на отбор из большого числа претендентов узкой группы профессионально пригодных испытуемых по всем жестким критериям отбора. Кроме того, необходимо учитывать, что параметры (диагностируемые качества) также неоднородны и образуют сложную системно организованную структуру личности, что также необходимо учитывать при их интегрировании.

В психологических исследованиях исторически складывалась тенденция исследования отдельных качеств, важных для успеха в конкретной профессиональной области. В то же время, как справедливо отмечает Е.А.Климов, не существует комплекса качеств, важных для достижения успеха в какой-то отдельно взятой профессии, поскольку успеха в конкретной профессиональной области могут достигать работники с совершенно различными уровнями выраженности отдельных качеств, реализуя свой собственный индивидуальный стиль деятельности.

Большинство профессий и учебная деятельность в том числе не предъявляют жестких требований к отдельным качествам личности, здесь возможны различные вариативные комбинации степеней выраженности психологических особенностей, позволяющих достичь тот или иной результат в деятельности. При этом трудно обнаружить значительные корреляционные связи (особенно без предварительной сортировки, фильтрации данных) между показателями успешности деятельности и диагностируемыми особенностями, что ставит задачу поиска новых методов психолого-математического решения указанной проблемы.

Поиск новых подходов к задачам прогнозирования обусловлен также и необходимостью выхода за рамки чисто прикладных задач диагностики и прогностики на теоретический уровень разработки психологической классификации (типологии) образовательного и профессионального пространств, построения системы психограмм и ее характеристик с значимым психологическим содержанием и т.д. .

Для решения задач профессионального отбора часто используют метод множественной регрессии. Не подвергая сомнению данный метод в чисто математическом плане, хочется отметить проблемы при его применении в психологии.

В диссертации показано, что прогнозировать успеваемость для каждой специальности можно только для индивидуумов, относящихся к психологическому типу этой специальности, т.е. нужно решить задачу о профессиональном соответствии, и если расчетный показатель достаточно высок, применять для этого ин-

дивидуума регрессионную модель. Таким образом, каждая из регрессионных моделей (в нашем случае их должно быть 12 по числу специальностей) применима только к типу личности, определяемому специальностью и неприменима (без риска получить заведомо неприемлемые результаты) к другим.

А так как регрессионные модели используются для решения задач профессионального отбора, т.е. отбора наиболее пригодных из профессионалов данной отрасли, требующих более выраженных профессионально значимых качеств, то и использование регрессионного анализа не приводило обычно к явно противоречивым результатам, а менее заметные нестыковки обычно устраняются путем подгонки, анализ которой дан в диссертации.

В задачах же профессионального подбора, которые более значимы для массовых специальностей (требующих высшего образования) такой подход (с использованием регрессионных моделей) изначально неприменим, т.к. для каждого испытуемого можно использовать (если не обращать внимания на другие трудности использования регрессионного анализа) отдельные модели из всего множества регрессионных моделей, причем результаты их применения к отдельному индивидууму будут несопоставимы.

Рассмотрим для наглядности простой (обрезанный) пример применения регрессионного анализа (линейная модель). Рассмотрим прогноз успеваемости по основному направлению обучения для трех специальностей по оценке теста «Числовые ряды»:

Специальность «Математика и информатика» У = 61.49 + 4.56 * Б Специальность «Русская филология» У = 64.25 + 6.98 * Б

Специальность «Физическая культура» У = 63.94 + 3.34 * Б

Для трех приведенных регрессионных прямых (специальности, для которых соответствующая корреляция более значима) видна их очень сильная схожесть, т.е. в этом упрощенном варианте для одной и той же тестовой оценки по методике «Числовые ряды» получим близкие регрессионные прогнозы для успешности обучения по основному направлению обучения на трех совершенно различных специальностях.

А так как по данной методике наиболее высокие результаты имеют математики, то они будут опережать представителей остальных специальностей по прогнозируемой успеваемости в рамках любой из этих трех специальностей.

Это говорит о наличии достаточно значимой корреляционной связи между успешностью обучения и оценкой по тесту «Числовые ряды» для трех рассматриваемых специальностей, но при этом не учитывается, что эти значимые корреляционные связи наблюдаются на разных интервалах тестовой шкалы: для математиков имеем зависимость успеваемости от тестовой оценки при высоких оценках по методике «Числовые ряды», а для филологов и физкультурников -при низких тестовых оценках. Все это также не учитывается в регрессионных моделях. Для используемых при решении подобных задач мер связи совершенно неважно на каком интервале тестовой оценки эта связь выявлена, а это приводит в том числе к недоразумениям при их использовании.

Также ни к чему хорошему не может привести попытка искать какую-либо произвольную регрессионную модель (аналогичную множественной линейной регрессии), задавая функцию т переменных любого вида. Сложность и многочисленные ограничения при применении многопараметрической модели создают массу технических сложностей. А смысл параметров и интерпретация модели останется практически полностью неясной. А, значит, ее использование не гарантирует отсутствие грубых ошибок.

Таким образом, регрессионная модель - это прежде всего чисто математическая модель, и когда она привязана к конкретной числовой информации, отражающей экспериментальные данные (особенно в психологии и педагогике с их в основном нелинейными закономерностями), часто решается задача из которой

уходит смысл, содержательность первоначальной задачи, возникает проблема интерпретации полученных моделей.

Рассмотрим кратко предлагаемую в диссертации прогностическую модель.

Психологическая структура личности может быть представлена упорядоченным набором индивидуальных свойств, выявленных путем обследования по блоку диагностических методик с получением количественных показателей, которые образуют вектор свойств личности. Данные результатов психологической диагностики N испытуемых есть совокупность N таких векторов, образующих матрицу данных, состоящую из N строк и М столбцов (М - количество диагностируемых показателей) Б(^М).

Матрица данных D(N,M) описывает каждого испытуемого по М показателям, характеризующим выбранную для исследования психологическую структуру личности (структура профессиональных интересов, особенности темперамента, личностная направленность, уровни мышления, внимания, памяти и т.д.). В матрице Б(^М) результаты исследования представлены показателями, измеренными по шкалам тестов, поэтому непосредственно использовать их для расчета психологических (профессиональных) соответствий нецелесообразно, т.к. шкалы тестов определяются их структурными особенностями (представлены разными числовыми интервалами) и не зависят от результатов их применения в исследованиях, т.е. не учитывается уровень выраженности изучаемых качеств (нет сравнения результатов, получаемых для разных испытуемых).

Чтобы шкалы всех показателей были сравнимы необходимо данные, представленные матрицей Б(^М), преобразовать в стандартные Т-баллы. Стандартные баллы позволяют определять какие компоненты структуры личности или способности конкретного индивида развиты относительно высоко, а какие относительно слабо по сравнению со средними показателями рассматриваемой совокупности. В результате имеем преобразованную матрицу данных Т(^М), представленную стандартными Т-баллами. Чтобы сгладить различие между данными, представленными в стандартных Т-баллах, за счет различной вариативности изучаемых признаков пронормируем Т-баллы по каждому показателю так, чтобы наибольшему проявлению того или иного качества в рассматриваемой совокупности соответствовал балл L=100, а наименьшему проявлению -балл Ь=0. В результате получаем новую преобразованную (нормализованную) матрицу данных Ц^М). Имея по каждому показателю сопоставимые результаты (имеющие одинаковые шкалы измерения), можно использовать их для расчета интегральных показателей, т.е. оценок, в которые входят результаты, полученные при использовании всего блока диагностических методик (или составляющих подмножеств блока методик).

Чтобы рассчитывать коэффициенты соответствия испытуемых направлениям прогнозирования (специальности, направления учебной и профессиональной деятельности в их рамках и т.д.) выбранного множества, вводим матрицу «Сравнительная весомость» ^М^), состоящую из М строк и 8 столбцов (8 - количество рассматриваемых направлений - специальности или подмножества специальностей в результате учета их внутренней дифференциации). Элементы матрицы сравнительной весомости представляют собой коэффициенты, определяющие сравнительную важность измеряемых психологических качеств, выраженных показателями 1-М, для направлений 1-8.

Значения элементов матрицы «Сравнительная весомость» У(М,8) могут быть как положительными, так и отрицательными, изменяясь в интервале от У,,,),, до Ущ,,. Численные значения переменных Ут-П и У,,,« определяются способом построения (расчета) матрицы сравнительной весомости, а также количеством задействованных в задаче направлений 8 (специальности или подмножества специальностей в результате учета их внутренней дифференциации) и диагностируемых психологических качеств М.

Величины определяют сравнительные весомости каждого диагностируемого качества для рассматриваемых в модели направлений. Причем сумма всех сравнительных весомостей матрицы У(М,8) равна нулю вне зависимости от способа ее построения (расчета). Для конкретных матриц сравнительной весомости выполняются и другие закономерности (I и II варианты).

Определение интегральных показателей психологического соответствия каждого испытуемого рассматриваемым направлениям учебной (профессиональной) деятельности предпочтительней проводить в два этапа:

1) выделить однородные подпространства рассматриваемого пространства диагностируемых качеств (распределение профессиональных интересов, уровни развития когнитивных способностей и т.д.) и определить психологические соответствия испытуемых направлениям прогнозирования в рамках каждого из них;

2) определить коэффициенты психологического соответствия испытуемых направлениям прогнозирования для всего рассматриваемого пространства диагностируемых качеств, исходя из результатов интегрирования данных по каждому из подпространств психологических качеств и значимости подпространств в дифференциации рассматриваемых направлений прогнозирования.

Необходимость этого связана, с одной стороны, с конструктивными особенностями методик и, соответственно, шкалами тестовых оценок, их зависимостью друг от друга, а с другой стороны - с важностью предложения пользователю в прогностических программах в качестве расчетных характеристик не только результатов интегрирования по всему спектру диагностируемых качеств, но и по отдельным их однородным группам.

Таким образом, коэффициенты соответствия каждого испытуемого (пронумерованы от 1 до N рассматриваемым направлениям учебной (профессиональной) деятельности 1-8 вычисляются вначале для каждого выделенного подпространства (всего р) психологических качеств: Уь V 2>—Уо как линейные комбинации элементов матрицы сравнительной весомости У(М,8) и преобразованной (нормализованной) матрицы данных Ц^М):

где 1 принимает значения от 1 до N (количество испытуемых в совокупности), а ] - от 1 до 8 (количество направлений прогнозирования); Мг - количество диагностируемых качеств в подпространстве с номером г (всего СО пространства психологических качеств; t=Ml+...+Mr.l - порядковый номер последней координаты подпространства с номером г-1 в общей нумерации показателей. Величина Ргц есть ненормированный коэффициент психологического соответствия ьго испытуемого для ]-го направления по подпространству психологических качеств с номером г. Для представления и использования (а также для дальнейшего использования в расчетах) коэффициентов психологического соответствия Ргц для каждого направления прогнозирования пронормируем их так, чтобы РГц "принимали значения из интервала от 0 до 100. Это осуществляет преобразование Ргу в Ргу'.

Чтобы учесть важность каждого из р подространств в окончательном результате интегрирования данных психологической диагностики введем весовые коэффициенты для каждого подпространства пространства психологических качеств, определяемые степенью дифференциации направлений прогнозирования соответствующей группой показателей (М^, \У2,..ЛУЧ)

Коэффициенты соответствия каждого испытуемого (пронумерованы от 1 до N рассматриваемым направлениям учебной (профессиональной) деятельности 1-8 окончательно определятся так:

«г* = 2, г/',

где 1 принимает значения от 1 до N (количество испытуемых в совокупности), а ] - от 1 до 8 (количество направлений прогнозирования); \УГ - степень дифференциации направлений прогнозирования г-й группы диагностируемых качеств личности (всего групп). Величина есть ненормированный коэффициент психологического соответствия 1-го испытуемого для ]-го направления по всему рассматриваемому пространству психологических качеств. Для удобства использования коэффициентов психологического соответствия для каждого направления прогнозирования пронормируем их так, чтобы <2ц принимали значения из интервала от 0 до 100. Это осуществляется преобразованием <2у в <2,^

Корректировка матриц сравнительной весомости необходима для получения наиболее оптимального приближения этой матрицы, связывающей пространства диагностируемых качеств и психологических соответствий для выбранных направлений учебной и профессиональной деятельности.

Пусть для первоначальной совокупности (в которую входят все экспериментально полученные данные) данных найдена матрица сравнительной весомости Уо. Чтобы начать корректировку матрицы сравнительной весомости решим задачу обратную по отношению к задаче определения элементов матрицы сравнительной весомости Уо, т.е. вычислим коэффициенты психологического соответствия испытуемых рассматриваемой совокупности 1-Д направлениям прогнозирования 1-8.

Чтобы построить результативный объективный (не зависящий от исследователя) итерационный алгоритм для корректировок матриц сравнительной весомости различных вариантов построения, на каждом этапе будем выбирать из полученной на этом этапе матрицы ненормированных коэффициентов психологического соответствия испытуемых 1-Д направлениям прогнозирования 1-8 9(Д,8) матрицу-столбец по правилу: для представителей специальности с номе-

ром 1, занимающих М] строк матрицы 9 берутся только элементы из столбца с номером [. Иначе говоря, матрица-столбец 0\¥ формируется из блоков матрицы 9 размерности (Мь1). Сформированная матрица-столбец представляет всех испытуемых рассматриваемой совокупности психологическими соответствиями только для своих специальностей. Элементы сформированной матрицы-столбца упорядочиваются по убыванию коэффициентов психологического (профессионального) соответствия, в результате чего, имеем список из N фамилий (порядковых номеров в первоначальной совокупности).

По списку порядковых номеров на каждом этапе итерации ведется выбор очередного подмножества первоначальной совокупности данных, приближающейся к подмножеству, оптимально дифференцирующему заданные направления прогнозирования (специальности): список читается с конца [номера соот-ветсвующие минимальным значениям коэффициентов психологического (профессионального) соответствия] и на каждом шаге 1 в первоначальной совокупности вычеркивается набор данных (М чисел) - строка первоначальной матрицы данных под номером (фамилией) N который был прочитан в списке порядковых номеров на этом шаге.

По алгоритму построения матрицы сравнительной весомости (вариант I) вычисляется общее количество отличий между направлениями прогнозирования (специальностям) по каждому показателю психологической структуры личности, по структурным подпространствам пространства изучаемых качеств и, наконец, общее количество отличий между направлениями прогнозирования по всем диагностируемым показателям. Данный процесс автоматически остановится при вырождении отдельных составляющих совокупность данных подмножеств

(специальностей) - отсутствии представителей этих специальностей в совокупности данных.

В процессе пошагового просеивания наборов данных на каждом этапе итерации находится совокупность, которой соответствует максимальное суммарное количество отличий между направлениями прогнозирования по всем диагностируемым показателям, т.е. совокупность в рамках которой диагностируемые показатели максимально дифференцируют направления психологического прогнозирования (специальности и т.д.).

На каждом очередном шаге итерации (1-й шаг) для найденной новой совокупности данных, соответствующей максимальному количеству отличий, строится матрица сравнительной весомости У5(М,8) (1-й вариант построения).

Для построения следующего (1+1-го) приближения матрицы сравнительной весомости У]+1(М,8) решаем задачу по определению коэффициентов психологического соответствия испытуемых 1-М направлениям прогнозирования 1-8 с использованием матрицы сравнительной весомости У,(М,8). После чего по описанной выше процедуре пошагового просеивания совокупности данных находится очередная совокупность, которой соответствует максимальное суммарное количество отличий между направлениями прогнозирования по всем диагностируемым показателям. Для найденной совокупности данных, соответствующей максимальному количеству отличий, строится матрица сравнительной весомости Ум(М, в)

Исходя из описания построения последовательных приближений матрицы сравнительной весомости можно отметить, что при корректировке матрицы сравнительной весомости У(М,8) на каждом шаге итерации происходит разделение всей первоначальной совокупности диагностируемых данных на две части:

1) наборы данных типологически выделяемые (распознаваемые) моделью психологического прогнозирования (моделью типологизации);

2) наборы данных типологически невыделяемые (отбрасываемые) моделью психологического прогнозирования.

Особое положение занимает первый шаг итерации - переход от нулевого приближения матрицы сравнительной весомости к первому, т.к. только в нулевом приближении при построении матриц сравнительной весомости используется вся первоначальная совокупность экспериментальной (диагностической) информации. В дальнейшем, начиная с первого приближения, происходит фильтрация (в соответствии со списком испытуемых, упорядоченных по психологическим соответствиям) первоначальной совокупности данных. Поэтому переход от нулевого приближения матриц сравнительной весомости к первому сопровождается значительно более резким изменением корректируемых матриц, чем дальнейшие переходы к более высоким приближениям. Это отражается и в приводимых ниже результатах изменения характеристик матриц сравнительной весомости при переходе к очередным приближениям в процессе итерации. Так для 12 рассматриваемых направлений прогнозирования (специальностей) суммарное приращение весомостей по приближениям следующее (результаты приведены для трех вариантов построения матрицы сравнительной весомости):

I вариант II вариант III вариант

У01 - 578 У01 » 1084 У01 - 13970

У12 а 354 У12 в 694 VI2 в 7150

У23 ри 292 423 в 610 У23 ш 6302

У34 = 120 УЗ 4 я 232 У34 = 2586

У45 — 156 У45 - 232 У45 = 2666

У56 с 78 У56 а 146 У56 = 1576

У67 в 34 У67 а 70 У67 в 848

У78 40 У78 к 38 У78 ж 680

V89 = 0 У89 = 0 У89 = 0

Из таблицы видно как уменьшается суммарное приращение весомостей при переходе от одного приближения к другому: на первом шаге при переходе от нулевого приближения (когда рассматривается вся первоначальная совокупность без просеивания) к первому [просеянная (фильтрованная) совокупность данных] приближению наблюдается резкое изменение сравнительных весомос-тей (количеств отличий при множественном сравнении), далее при переходе от одного приближения (ьго приближения) к другому 0+1-му приближению) вначале наблюдается более резкое уменьшение приращений весомостей, а ближе к концу отмечается стабилизация сравнительных весомостей для рассматриваемого круга направлений прогнозирования (специальностей). Последние два приближения 8 и 9 не отличаются друг от друга (совпадают), т.е. данный итерационный процесс является сходящимся и останавливается на 9-м шаге.

Для анализа результата процедуры фильтрации первичной совокупности данных обратимся ко второму варианту построения матрицы сравнительной весомости, результаты которого в представлении через распределения для каждой специальности по уровням с указанием сравнительной весомости диагностируемых качеств дают сравнительные психограммы этих специальностей.

В приводимой ниже таблице даны общие количества отличий для 12 специальностей II варианта сравнительного анализа (сравнение диагностируемых качеств в рамках специальностей) для совокупностей (+) - оставляемые данные и (-) - вычеркиваемые данные:

Специальности МИ

Совокупность (+) 222 Совокупность (-) 26

МЧ вМ АН 137 206 152 41 38 56

НЕ 128 41

ФР БХ БГ 73 191 157 16 95 18

ИС 199 59

ФИ ФК БФ 151 174 132 35 32 18

Из таблицы видно, что количество отличий между диагностируемыми качествами для совокупности (+) значительно превышает ту же характеристику для совокупности (-) [в 2-9 раз]. Это характеризует психограммы групп представителей каждой изучаемой специальности из совокупности (-) - вычеркиваемые испытуемые, как очень «бедные» в плане спектра проявлений изучаемых качеств (для исследуемой версии структуры личности индифферентность психологического портрета, представленного сравнительной психограммой), т.е. уровни выраженности отдельных психологических качеств представителей рассматриваемых специальностей из совокупности (-) преимущественно тяготеют к средним значениям этих характеристик, вычисляемым для большой совокупности (объединение совокупностей (+) и (-) данных, т.е. первоначальная совокупность). В противовес сказанному уровни выраженности отдельных психологических качеств представителей рассматриваемых специальностей из совокупности (+) представляют значительно более содержательную (дифференцированную) картину. Наглядно это видно из приводимых ниже двух [одна для совокупности (+), другая - для совокупности (-) ] сравнительных психограмм студентов специальности «Математика и информатика».

Сравнительная психограмма студента специальности

«Математика и информатика» из совокупности (+)

Сравнительная психограмма студента специальности «Математика и информатика» из совокупности (-)

уровень диагностируемые сравнительная

качества весомость

Ч) Ч-З { 17 )

6) КП 8

5) ЭК-ИН 5 1 )

4) Ч-Ч Пр НС ВД 15-НЕ КС ОС < 0 )

3) гк овп пд по ( -1 )

ОЧ1 РЧ СИМ ЧР

воп ( -2 )

2) Ч-П 4-Х ИЗ зд

ПАМ-О ПАМ-К 042

1) ч-т ( -3 )

Достоинством описанного итерационного алгоритма нахождения оптимального варианта матрицы сравнительной весомости является то, что на каждом шаге алгоритм работаем со всей первоначальной совокупностью данных. А значит, ни один набор данных (испытуемый) не будет вычеркнут окончательно до достижения последнего этапа построения последовательных приближений матрицы сравнительной весомости. Это предотвращает возможность вырождения совокупности данных, представляющих все специальности (группы прогноза), по какой-либо группе за счет исчерпания всех представителей этой группы.

Осуществляя корректировку матриц сравнительной весомости для 180 направлений прогнозирования, отметим, что суммарное приращение весомостей (сумма абсолютных значений всех элементов матрицы приращения весомостей) по приближениям следующее (результаты приведены для I и II варианта построения матрицы сравнительной весомости):

I вариант V01 = 3S3S8 V12 = 25942 V23 = 17263 V34 = 3293 V45 = 342 II вариант V01 = 47S9 V12 = 4060 V23 = 2S38 V34 - 47® V5S = 121.

В данном случае по причине громоздкости вычислений не ставилась цель достижения полной сходимости, при которой наблюдается через определенное число шагов итерационного процесса совпадение двух последних приближений матрицы сравнительной весомости. Были определены последовательные приближения матрицы сравнительной весомости до 5-го приближения.

Из таблицы видно как уменьшается суммарное приращение весомостей при переходе от одного приближения к другому. Четвертое и пятое приближения отличаются на 342, что составляет порядка 1% от разности нулевого и первого приближения. Это говорит о явной тенденции в продвижении итерационного процесса к сходимости.

Просуммировав количества отличий между диагностируемыми показателями в рамках структурных групп специальностей по 15 группам каждой специальности (для совокупностей «+» и «-»), получим усредненную картину по 12 специальностям:

(+) 22W 847 аг®71310 к®! 1бИ м! 1^3! 12И 13И 951

Н 5288 3088 5433 4230) 3774 2554 4-699 22765 4661 383 3360 3337 ,

из которой видно, что в среднем по специальностям группы, вычеркиваемые (-) из совокупности имеют количества отличий 19.6-36.36% от соответствующих величин для групп, оставляемых (+) в совокупности.

Наличие параметров множественного сравнения позволяет разрабатывать компьютерные программы психологического прогнозирования для специальностей конкретного университета (института) в соответствии с построенной классификацией (типологией). Структура генерируемой алгоритмами множественного сравнения классификации (типологии) позволяет прогнозировать успешность учебной и профессиональной деятельности одновременно для всех специальностей, всех структурных групп спектра учебных дисциплин и составляющих про-

фессиональной деятельности (профессиональное соответствие) по одному набору данных (для индивидуальной работы) психологического обследования испытуемого (студента, абитуриента, школьника), выбирать наиболее близкое профессиональное окружение.

В соответствии с рассмотренными выше типами сравнительных психограмм университетских (педагогических) специальностей (психологической классификацией) при разработке моделей и алгоритмов для индивидуального прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности (профессионального соответствия) для специальностей университета в диссертации мы также предлагаем два варианта прогнозирования: 1) без учета внутренней дифференциации; 2) с учетом внутренней дифференциации.

В шестой главе «Дополнительное описание психологических классификаций (систем сравнительных психограмм)» рассмотрены наиболее содержательные производные величины с значимым психологическим содержанием, которые можно построить исходя из значений коэффициентов матрицы сравнительной весомости У(М,Б). Рассмотрены характеристики матриц сравнительной весомости для системы педагогических (неструктурированных) групп-специальностей; системы сравнительных психограмм структурированных (квантили по успеваемости) педагогических специальностей в вузе; а также системы сравнительных психограмм групп по успеваемости в гимназии.

В заключение следует сказать, что результаты исследований, подробно представленные в диссертации, раскрывают реализацию разрабатываемых нами методов психологической классификации (типологизации) и прогнозирования для 12 педагогических специальностей Курганского государственного университета (180 групп по успеваемости) и для школы-гимназии №57 (77 групп по успеваемости).

В ходе исследования нами были разработаны: концепция психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы; методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весомости», являющихся количественной основой построенной психологической классификации (типологии); модель множественного психологического прогнозирования; итерационный подход корректировки матриц сравнительной весомости различных вариантов построения.

Предложен подход описания психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальности и их составляющие), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой; получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели студентов) для 12 изучаемых специальностей (с учетом внутренней дифференциации - 180 психограмм, без учета внутренней дифференциации -12 психограмм) в рамках экспериментальной версии структуры личности (27 основных психологических параметров); выявлены для изучаемых педагогических специальностей психологические факторы, влияющие на успеваемость по 5 выделенным в рамках каждой специальности направлениям учебной и профессиональной деятельности в университете; получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели старшеклассников) для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках экспериментальной версии структуры личности (93 основных психологических параметра).

На основе предложенного метода множественного сравнения разработан новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при этом определяется сила связи и форма зависимости, доказано, что линейные корреляции определяются как частный случай.

Основные выводы исследования:

1. В отличие от общепринятого подхода построения «абсолютных» психограмм, где профессия (специальность) фактически рассматривается оторванно от других, благодаря предложенному нами аппарату количественного исследования появляется возможность «релятивистского» подхода к построению системы взаимосвязанных «сравнительных психограмм» для рассматриваемого множества специальностей.

2. Предложенный подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях не только позволяет отслеживать одновременно различные виды нелинейных зависимостей, но и дает возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявляются, что позволяет более точно интерпретировать результаты.

3. Отслеживание нелинейных связей позволило определить широкий спектр значимых связей (в основном являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что подтверждает нелинейный характер зависимостей в теории обучения.

4. Можно говорить о возможности новой синергетической парадигмы (как отмечал В.Ю.Крылов) в психологической науке, направленной на изучение нелинейных эффектов психологических систем. Целесобразно рассмотреть специальную методологию изучения психологических систем как специфически нелинейных.

5. В диссертации предложены системно интегрированные прогностические модели, определяющие степени профессионального (психологического) соответствия испытуемого одновременно для большого количества специальностей (направлений прогнозирования) с учетом структурных составляющих деятельности. Это позволяет наряду с задачей профессионального отбора решать задачи профессионального подбора (в рамках задействованных в модели специальностей) и профессиональной консультации (предельный вариант модели для одного испытуемого) с использованием расчетной информации: количественно сопоставимые психологические соответствия для рассматриваемых специальностей (направлений прогнозирования). Структура психологической классификации позволяет прогнозировать успешность учебной и профессиональной деятельности одновременно для всех специальностей, всех структурных групп спектра учебных дисциплин и составляющих профессиональной деятельности (профессиональное соответствие) по одному набору данных психологического обследования испытуемого (студента, абитуриента, школьника), выбирать наиболее близкое профессиональное окружение.

6. Корректировка матриц сравнительной весомости необходима для получения наиболее оптимального приближения этой матрицы, связывающей пространства диагностируемых качеств и психологических соответствий для выбранных направлений учебной и профессиональной деятельности. Исходя из описания построения последовательных приближений матрицы сравнительной весомости можно отметить, что при корректировке матрицы сравнительной весомости на каждом шаге итерации происходит разделение всей первоначальной совокупности диагностируемых данных на две части:

1) наборы данных выделяемые (распознаваемые) моделью психологического прогнозирования (моделью психологической классификации);

2) наборы данных не выделяемые (отбрасываемые) моделью психологического прогнозирования.

7. В результате итерационного процесса особенно показательно изменение структуры формирующейся совокупности отсеиваемых испытуемых (из основной совокупности): она становится все более дифференцированной (по психологическим соответствиям представителей 12 специальностей всему спектру специальностей), при этом представители каждой специальности по преимуществу (кроме одной) определяют для себя спектр профессиональных предпочтений, в котором «титульная» специальность занимает одно из последних мест. Достоинством предложенного итерационного алгоритма нахождения оптимального варианта матрицы сравнительной весомости является то, что на каждом

шаге алгоритм работает со всей первоначальной совокупностью данных. А значит, ни один набор данных (испытуемый) не будет вычеркнут окончательно до достижения последнего этапа построения последовательных приближений матрицы сравнительной весомости. Это предотвращает возможность вырождения совокупности данных, представляющих все специальности (группы прогноза), по какой-либо группе за счет исчерпания всех представителей этой группы.

Дальнейшие наши исследования (2000-2002п\), выходящие за рамки диссертации проводились в рамках работы по гранту РФФИ «Математические методы исследования многомерной психологической типологии системы высшего и среднего образования в рамках города» (проект №00-06-80186). Для получения более содержательной информации по психологической классификации (типологии) предпочтительней обобщенный вариант метода множественных сравнений. Для этого были написаны новые компьютерные программы, реализующие обобщенный вариант метода множественных сравнении и позволяющие значительно увеличить размерность решаемых задач (количество диагностируемых параметров и групп данных), что было необходимо при решении задач по проекту. А представление результатов обработки данных пополнилось дополнительными структурными распределениями, позволяющими более содержательно описывать результаты обработки данных психологической диагностики.

Для четырех школ нового типа (№57, №30, №56, №27; данные диагностики по 29 методикам; 93 основных диагностируемых показателя) с применением написанных программ (реализация обобщенного варианта метода множественных сравнении при значительном увеличении объема анализируемой информации) построены внутренние психологические классификации (типологии) с разнообразным представлением расчетной информации, описывающие группы по успеваемости (гимназия №57 — 77 групп; гимназия №30 - 45групп; гимназия №27 -56 групп; лицей №56 - 64 группы). Основные моменты описания психологической классификации (типологии) одной из указанных четырех школ - гимназии №57, как наиболее содержательной, рассмотрены в диссертации.

Для полного набора данных (93 основных показателя по 29 диагностическим методикам) были решены задачи психологической классификации (типологиза-ции) с применением разрабатываемых математических подходов для совокупности из 4 школ (№57, №30, №56, №27): 242 группы по успеваемости (гимназия №57 - 77 групп; гимназия №30 - 45групп; гимназия №27 - 56 групп; лицей №56 -64 группы).

Решены задачи внутренней психологической классификации (типологизации) в рамках Курганского медицинского колледжа (4 специальности) и Курганского педагогического колледжа (2 специальности).

А для 63 показателей (данные по 8 опросникам, 2 блок методик в рамках 29 методик) решены задачи множественного сравнения (обобщенный вариант) для совокупности учащихся 26 школ города (в том числе 5 гимназий и лицеев); для совокупности студентов университета (32 специальности). Рассмотрена также объединенная совокупность из представителей 26 школ, 2 колледжей (4+2 специальностей), университета (32 специальности) и их объединений (80 групп).

Новизна и основные преимущества предлагаемых методов исследования связаны с построением на основе диагностического материала, полученного для различных структур (различные типы школ, колледжи, университет в рамках города) системы регионального образования, многомерной (обобщенной) психологической классификации (типологии) региональной образовательной системы и прогностического инструментария, дающего многомерную (совместную в рамках образовательной системы и психологической структуры личности) характеристику испытуемого, привязанную к задействованной в исследовании подсистеме региональной системы образования.

В продолжение теоретические исследования должны быть связаны с постановкой и решением системы задач, направленных на построение на основе диагностического материала, полученного для различных структур системы регионального образования, обобщенной психологической классификации (типоло-

гии) региональной образовательной системы и прогностического инструментария, дающего многомерную (в рамках образовательной системы и психологической структуры личности) характеристику испытуемого, привязанную к задействованной в исследовании образовательной подсистеме (региональной или межрегиональной). Все это также требует и дальнейшей модернизации технической реализации методов анализа и прогнозирования для решения задач психологической классификации (типологизации) системы высшего и среднего образования.

Опубликованные работы по теме исследования (всего по проблеме исследования опубликовано 125 работ общим объемом около 150 п.л.).

Монографии,учебныепособия и брошюры

1. Типология университетских (педагогических) специальностей (методы построения, основные результаты). - Москва-Курган: Изд-ва Московского пед. гос. ун-та и Курганского гос. ун-та, 1999. - 496 с.

2. Изучение психологической типологии школьников по фактору успеваемости (на примере школы-гимназии №57. - Москва - Курган, 2004. - 436 с.

3. Изучение психологической типологии дошкольников по фактору усвоения образовательных программ ЦРР. - Москва - Курган, 2004. -166 с. (в печати).

4. Типология личности и профессиональной среды Дж.Холланда: Учебно-методическое пособие по спецкурсу. - Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1998. - 90 с.

5. Методы множественного психологического прогнозирования (научно-методическое пособие) Часть I. - Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999.-52 с.

6. Методы множественного психологического прогнозирования (научно-методическое пособие) Часть И.- Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999.-56 с.

7. Компьютер и профессиональная ориентация школьников: метод, рекомендации. - Курган: Курганский ИУУ, 1987. - 47 с. (в соав., 50%).

8. Профдиагностическое исследование личности школьника: Метод, рекомендации. - Курган: Курганский ИУУ, 1987. - 60 с. (в соав., 50%).

9. Реализация профдиагностического обследования на ЭВМ (часть I): Метод, рекомендации. - Курган: КГПИ, 1990. - 59 с.

10. Реализация профдиагностического обследования на ЭВМ (часть II): Метод, рекомендации. - Курган: КГПИ, 1990. - 62 с.

11. Моделирование и компьютерная реализация основных компонентов профориентации (программа спецкурса). - Курган: КГПИ, 1993. - 11 с.

12. Профессиональная консультация (проблема алгоритмизации и программной реализации) - Курган: КГПИ, 1993. - 54 с.

13. Блок психодиагностических методик: Стимульный материал к проведению лаб.-прак. занятий. - Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999. - 41 с.

14. диагностика интеллектуального развития: Стимульный материал к проведению лаб.-прак. занятий. - Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999. - 44 с.

Статьи и тезисы докладов и выступлений на научньжконференциях

15. Компьютер служит профориентации // Народное образование. - 1988. -№ 7. - С. 62-64. (в соав., 50%) " v

16. Динамика дифференцирующей значимости показателей при корректировке параметров модели профотбора // Проблема профессиональной ориентации учащейся молодежи в современных условиях: Сборник материалов Российской науч.-практич. конф. - Чебоксары, 1994. - С. 190-191.

17. Системы психологического прогнозирования и многоуровневое педагогическое образование // Экономико-управленческие компоненты системы непрерывного профессионально-педагогического образования: Матер. Российской на-уч.-прак.кон ф. - Н.Новгород, 1994. - С. 94-96.

18. Итеративный метод корректировки коэффициентов матрицы весомостей в математической модели профотбора (подбора) // Измерения в педагогике: Материалы Российской научной конф. - С.Петербург, 1994. - С. 76-78.

19. Psychological prognosing as a connecting algorythm of a multivariating and multistage system of education 77 Стандарты в образовании: проблемы и перспективы: Тез. докл. Международной научной конференции. - Москва, 1995.- С. 18-40.

20. Тензорные представления категорий профессионального соответствия (несоответствия) и антисоответствия // Методология и методика формирования научных понятий у учащихся школ и студентов вузов: Тез. докл. международ-

ной науч.-практ. конференции. Ч.П. - Челябинск: Челябинский госпединститут, Из-во Факел, 1995. - СЛ7-51.

21. Системы психологического прогнозирования для представления личности в образовательном и профессиональном пространстве // Образовательные стандарты и развитие личности. 4.1. Многоуровневое высшее педагогическое образование. Вып. 13.- Омск: Изд-во Омского госпедуниверситета, 1995. - С. 89-93.

22. Психологическое прогнозирование как компонент информационных технологий в учебном процессе // Инновационные формы и технологии в профессиональном и профессионально-педагогическом образовании: Тез. докл. 3-й Российской науч.- практич. конф. (в рамках 3-го российско-амер. семинара по проблемам образования). - Екатеринбург, 1995. - С.5-7.

23. Типология индивидуальности педагога и психологическое прогнозирование // Инновационные процессы в образовании и творческая индивидуальность педагога (Часть 1): Матер. Всероссийской научно-практ. конф. (16-17 мая 1995г.).- Тюмень, 1995.-011-13Г

24. Психологический отбор (подбор) и свобода выбора в обучении // Философия образования и традиции русской школы (Раздел 3): Тез. докл. и сооб. Всероссийской научн. конф7(17-18 мая 1995г.). - С.Петербург, 1995. - С. 80-82.

25. Структурное моделирование профессии педагога //Человек в педагогической системе К.Д.Ушинского: Тез. докл. и выступлений Всероссийской науч.-практич. конф. - Курск, 1995. - С. 212-214. (в соав., 60%)

26. Педагогически значимые характеристики преобразования, определяющего профессиональное соответствие //Вестник Челябинского университета, серия 5. Педагогика. Психология. - 1996. - №1(1). - С. 63-71.

27. Итеративные методы корректировки параметров в моделях множественного психологического прогнозирования // Ежегодник Российского психологического обществаJ том 2, вып. 4. материалы I Всероссийской науч. конф. по психологии Российского психологического общества «Психология сегодня». - Москва, 1996.- С.31.

28. Фактор вербального логического мышления в покомпонентном прогнозировании успешности обучения в вузе // Психодидактика высшего и среднего образования: Тез. первой Всероссийской науч.-практ. конф. ( 8-10.01.1996 ). -Барнаул: БГПУ, 1996: - С. 52-51

29. Индивидуально-дифференцированный подход в обучении и психологическое прогнозирование // Психодидактика высшего и среднего образования: Тез.6первой9Всер|эссийской науч.-практ. конф. ( 8-10.01.1996 ). - Барнаул: БГПУ,

30. Основные факторы дифференциации студентов физических специальностей // Технология психолого-педагогическои подготовки учителя к воспитательной деятельности (социально-педагогический аспект): Тез. Всероссийской науч.- практ. конф. (4-5 июня 1996 г.). - Барнаул: БГПУ, 1996. - С. 338-339.

31. Основные характеристики преобразования, определяющего множественное профессиональное соответствие //Проблемы повышения академического уровня высших учебных заведений и региональных образовательных систем: Тез. докл. Рос. науч.-прак. конф., 9-11 дек. 1996г.: В 2ч. - Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. проф.-пед. ун-та, 1996. - 4.2. - С. 13-15.

32. Тензоры профессий и показателей преобразования, определяющего множественное профессиональное соответствие // Проблемы повышения академического уровня высших учебных заведений и региональных образовательных систем: Тез. докл. Рос. науч.-прак. кон., 9-11 дек. 1996 г.: В 2ч. - ТЕкатеринбург: Изд-во Урал. гос. проф.-пед. ун-та, 1996. - 4.2. - С. 15-16.

33. Основные факторы внутренней дифференциации студентов педагогических специальностей в задаче покомпонентного прогнозирования профессионального соответствия // Психодидактика. Сборник избранных трудов первой Всероссийской научно-практической конференции. - Барнаул: БГПУ, 1997. - С.

34. Методы построения моделей преподавателей различных специальностей при их множественном сравнении // Высшее педагогическое образование России: традиции, проблемы, перспективы: Матер, междун. науч.-практ. конф., посвященной 125 летию Моск-го гос. пед. ун-та: В 2ч. -41. - М., 1997. - С. 155-159.

35. Множественное психологическое прогнозирование в образовательном пространстве университета // Педагогический менеджмент и прогрессивные технологии в образовании (том 2): Матер. 4 Меж. науч.-метод. конф. (29 сент.-1

окт^^Т^-,). з^-Сарратов: Изд-во Поволжского межрегионального учебного цент-

36. Психологическое прогнозирование как дифференцирующий инструмент для факультетов университета // Психодидактика высшего и среднего образования: Тез. докл. II Всероссийской науч.-практ. конф. (БГПУ, 25-2/марта 1998г.).

- Барнаул: Изд-во БГПУ, 1998.-С. 267-268.

37. Множественное психологическое прогнозирование как инструмент структурирования системы образования // Качество образования: концепции, проблемы оценки, управление (Часть 1): Тез. Всероссийской науч.-метод. конф. (НТГУ, 21-2^3 апреля 1998г.). - Новосибирск: НГТУ, 1998. - С. 162-164.

38. Психологическое прогнозирование как связующий алгоритм многовариантной и многоуровневой системы образования // Наука и образование Зауралья.

- 1999. - №1-2(4-5). - С.62-64.

39. Представление специальностей КГУ в рамках типологии профессиональной среды Йж.Холланда // Российский вуз: в центре внимания - личность (том 1): Матер. Всерос. межвуз. науч.-прак. конф.- Ростов-на-Дону:ДГТУ,1999.-С.4-8.

40. Представление специальностей КГУ в рамках типологии профессиональной среды Дж.Холланда //Викладання психолого-педагопчних дисциплину тех: шчному ушверситет1: методолопя, досвщ, перспективи: МатеЫали Перпга! Мг1жуна.ро1лдо 11на9укоСо-методичюн конференци (26-27 жовтня 1999р.). - Кшв:

41. Концепция психологической (личностно-обусловленной) типологизации образовательного пространства // Проблемита шляхи розвитку вищо1 техшчнки осе1ТН: Матер1али Шжнаррднш науково-методичшй конференци (18-19 травня 2000 рЛ - Кшв: НТУУ-КП1,2000. - С. 14-19.

42. Понятие «Сравнительная психограмма» на примере психограммы студен -тов-географов в системе психограмм специальностей КГУ // Методология и методика формирования научных понятий у учащихся школ и студентов вузов: Тез. докл. Республиканской науч.-практ. конф. (14-16 мая 2001г.). - 4.1. - Челябинск: Из-воЧГПУ, 2001. -С. 197-201.

43. Сравнительная психограмма студентов-филологов КГУ // Формы и методы воспитательной работы в вузе: Сборник научных трудов и материалов УШ Ме-ждун. науч.-практ. конф., посвященной 125-летию Казанского гос. пед. ун-та (25-26 октября 2001г.)/Под ред. З.Г.Нигматова, РШ.Маликова. - Казань: КГПУ,

2001.- С. 254-256.

44. Изучение психологических типологий, генерируемых педагогическими исследованиями // Психология как профессия (исследователь, практик): Ежегодник Российского психологического общества. - том 9. - выпуск 3. - Москва,

2002. - С. 74-76.

45. Система личностных профилей (16БР) в рамках педагогического исследования // Психологическое сопровождение личности в педагогическом процессе: Сб. научных трудов. - Курган:Тйзд-во Курганского гос. ун-та, 2002. - С. 289-300.

46. Методы изучения зависимостей различной формы в психологических исследованиях // Психологическое сопровождение личности в педагогическом про-цессе:Сб.научных трудов.-Курган:Изд-во Курганского гос.ун-та,2002.-С.300-305.

47. Психологическая типология студентов медицинского колледжа // Социально-психологические проблемы формирования личности в образовательном процессе: Матер, межрег. науч.-практ. конф. (ноябрь, 2002): В 2ч. - 4.1. - Шад-ринск: ШГПИ,2'002. -С. 196-223.

48. Психологическая типология совокупности школ города с учетом гендерно-го фактора // Социально-психологические проблемы формирования личности в образовательном процессе: Матер, межрег. науч.-практ. конф. (ноябрь, 2002): В 2ч- Ч.П. - Шадринск: ШГПИ, 2002. - С. 175-193.

49. Психологические типологии, отражающие реагирование испытуемых на педагогический эксперимент // Материалы по итогам научно-исследовательской деятельности конкурса грантов 2000 года в области педагогики. - М.: Прометей, МПГУ, 2002. - С. Г95-205.

50. Психологические особенности личности учащихся Курганского педагогического колледжа // Социальное определениеучащейся молодежи: Матер, меж-дунар. науч.-прак. конф. - Киров: Из-во ВятГГУ, 2003. - С. 86-97.

51. Многомерный психологический прогноз профессионального соответствия // Профессиональное образование. Приложение «Педагогическая наука-практике». - 2004. - №2. - С. 94-102.

Подписано в печать 15.07.2004 Формат 60*84 1/16 Бумага тип. N 1 Плоская печать Усл. п.л. 2.5 Уч. изд.л. 2.5

Заказ 10« Тираж 100

Курганский государственный университет 640669, г.Курган, ул. Гоголя, 25.

Содержание диссертации автор научной статьи: доктор психологических наук , Басимов, Михаил Михайлович, 2004 год

Введение.

Глава 1. Принципы и методы психологической классификации.

1.1. Концепция психологической классификации в системе общего и профессионального образования.

1.2. Методы множественного сравнения для психологических исследований.

Глава 2. Психологическая классификация педагогических специальностей в вузе.

2.1. Проблема психологических классификаций студентов.

2.2. Исследования возрастных особенностей студентов.

2.3. Множественное сравнение педагогических специальностей в рамках диагностируемых качеств (1 вариант построения матрицы сравнительной весомости).

2.4. Ортогональный вариант множественного сравнения как метод построения сравнительных психограмм (2 вариант построения матрицы сравнительной весомости).

2.5. Успеваемость как фактор внутренней (в рамках специальностей) психологической классификации студентов педагогических специальностей.

2.6. Сравнительные психограммы структурных составляющих с учетом успеваемости) педагогических специальностей.

Глава 3. Психологическая классификация старшеклассников по фактору успеваемости в школах нового типа.

3.1. Проблема психологических классификаций школьников.

3.2. Оошая характеристика психологических особенностей юношеского возраста

3.3. Построение системы сравнительных психограмм групп по успеваемости старшеклассников.

3.4. Проблема объединенной психологической классификации (гимназии-университет) в рамках города.

Глава 4. Статистические связи в психологии.

4.1. Нетрадиционные методы изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях.

4.2. Линейные и нелинейные зависимости в психологических исследованиях.

4.3. Нелинейные зависимости между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам.

4.4. Нелинейность и синергетические подходы в задачах психологической классификации.

Глава 5. Множественное психологическое прогнозирование успешности учебной и профессиональной деятельности.'.

5.1. Современное состояние исследований в психологии профессиональной деятельности.

5.2. Психологическое прогнозирование методами диагностических моделей.

5.3. Математическая модель множественного психологического прогнозирования.

5.4. Итерационные методы корректировки матрицы сравнительной весомости на примере неструктурированного варианта

12 грунп-специальностей).

5.5. Итерационная корректировка матрицы сравнительной весомости для структурированного варианта (180 групп).

5.6. Индивидуальное прогнозирование (предельный вариант модели) успешности учебной и профессиональной деятельности для педагогических специальностей в вузе на основе выявленной психологической классификации.

Глава 6. Дополнительное описание психологических классификаций

Йистем сравнительных психограмм). екоторые производные характеристики матриц сравнительной весомости.

6.2. Характеристики матриц сравнительной весомости для педагогических (неструктурированных) групп-специальностей.

6.3. Некоторые матричные характеристики системы сравнительных психограмм структурированных (квантили по успеваемости) педагогических специальностей в вузе.

6.4. Некоторые матричные характеристики системы сравнительных психограмм групп по успеваемости в школе.

Введение диссертации по психологии, на тему "Психологическая классификация педагогических специальностей в вузе методом построения системы сравнительных психограмм"

Актуальность исследования.

Одной из основных прогрессивных тенденций в эволюции образования России является возникновение учебных заведений нового типа (лицеи, гимназии, колледжи и др.), которые либо имеют давнюю историю, либо являются порождением нового этапа развития общества. При этом остальные (традиционные) школы также неоднородны как по содержанию образования и уровню подготовки, так и по представленному в них контингенту учащихся. Также усиливается дифференциация в системе высшего и среднего профессионального образования.

В то же время главным ориентиром в деятельности различных типов общеобразовательных и профессиональных учебных заведений на современном этапе является принятие в качестве важнейшей цели обучения и воспитания установки на развитие возможностей обучаемого (ученика, студента), его творческого потенциала и создание для реализации этой цели благоприятных условий. Поэтому важно для учеников (студентов) подбирать оптимально подходящую для них образовательную (в дальнейшем профессиональную) среду, которая определяется через психологическую классификацию (типологию) образовательных подсистем (университет, общеобразовательные учебные заведения и т.д.), с использованием разрабатываемых на ее основе прогностических методов и моделей.

Развитие системы непрерывного и многовариантного образования ставит задачу изучения адаптации студентов и школьников к различным типам учебных заведений. Поэтому важным принципом в функционировании системы высшего и среднего образования на региональном уровне наряду с систематизацией содержания образования в учебных заведениях различных типов становится принцип психологического соответствия, который должен основываться на анализе и изучении психологической неоднородности групп, выделяемых по внешним (по отношению к психологическим качествам) факторам, и построении психологической классификации (типологии) контингента учащихся различных образовательных учреждений (их объединений при совместном рассмотрении), адаптирующихся к тем или иным условиям, разработке совместимых моделей психологического покомпонентного прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности.

Прогностические модели при их практическом использовании позволяют помочь в выборе пути послешкольного образования: профконсультаци-онная работа со школьниками разных типов школ - будущими абитуриентами; прием абитуриентов в университет. Для студентов становится возможна организация психологических консультаций и гибкого отбора (подбора) в условиях многоуровневого и многовариантного образования.

В психологической науке в результате однонаправленности исследований (регрессионные модели профессионального отбора для конкретных специальностей) наблюдается обычно неосознаваемая исследователями тупиковая ситуация, которая часто ярко не проявляется так как обе взаимообратные задачи (построение прогностической модели и ее практическое использование) решаются для одного и того же психологического типа испытуемых - представителей одной и той же профессии (например, отбор космонавтов из военных летчиков и т.д.). Фрагментарность исследований данного плана приводит к грубым противоречиями в результатах, когда модель профессионального отбора для одной специальности используется на контингенте испытуемых, профессионально близких специальностям других типов, что может возникать часто в профориентационной работе среди старшеклассников при выборе высшего учебного заведения, факультета, специальности.

Кроме возникающих противоречий остается также проблема несопоставимости результатов (при использовании традиционных статистических методов) психологического соответствия для различных профессий, следовательно, невозможности применения этих результатов в едином систематизированном варианте профессионального прогноза, что требуют массовые (в том числе университетские) специальности. Требуется единый комплексный подход к изучению психологической классификации (типологии) образовательной системы (или отдельных ее подсистем) с последующим выходом на решение конкретных психологических задач:

1) построение системы психограмм;

2) прогнозирования успешности учебной и (или) профессиональной деятельности, лежащего в основе профессионального отбора (подбора), профессиональной консультации и т.д.

Таким образом, проблема построения психологических классификаций контингента студентов высших учебных заведений (в том числе педагогических) или старшеклассников ряда школ (гимназий, лицеев и т.д.) города, смешанных вариантов становится исключительно актуальной. Проблема исследования контингента студентов находится во взаимосвязи с решением задач психологии профессиональной деятельности: построение психограмм и классификаций профессий (специальностей), решение задач профессионального отбора (подбора) и профессиональной ориентации.

Проблемы психологии профессиональной деятельности, в том числе профессионального отбора и профессиональной ориентации молодежи, относятся к числу довольно широко исследуемых как в нашей стране, так и за рубежом. Обоснованию теории, методологии и практическим рекомендациям по профессиональной ориентации, отбору и подготовке специалистов посвящены труды В.А.Бодрова, Т.Т.Джамгарова, В.Н.Дружинина, Е.А.Климова, А.И.Нафтульева, К.К.Платонова, В.Д.Шадрикова, и др. Разработка классификационных схем и построение классификации профессий нашли освещение в трудах Е.А.Климова, О.Г.Носковой, А.И.Смирнова, Дж.Хол-ланда и др.

Анализ психолого-педагогической литературы и диссертационных работ говорит об отсутствии специальных исследований, рассматривающих методы комплексного (например, все специальности в рамках университета) исследования психологической классификации (типологии) контингента студентов современного вуза; школьников различных типов средних общеобразовательных учебных заведений и т.д.

Проблема исследования заключается в новом теоретическом осмыслении складывающейся психологической неоднородности, порождаемой особенностями обучения в условиях многовариантного образования (различные типы школ, колледжи, специальности университета) и разработке ма-тематико-статистического подхода, позволяющего изучать особенности формирующейся при этом психологической классификации (типологии), реализованной через новые понятия, характеризующие изучаемую структуру, систему сравнительных психограмм, прогностические модели успешности учебной и профессиональной деятельности.

Цель диссертационного исследования — разработать теоретические основы психологической классификации (типологии) региональной системы образования и методы (психологические, математико-статистические, информационные) построения психологической классификации (типологии) многопрофильной образовательной подсистемы, реализовав их в рамках совокупности разнопрофильных специальностей университета, в рамках гимназии и других структур региональной системы образования.

Объект исследования - психологическая классификация (типология) региональной системы образования.

Предмет исследования - психологическая классификация'(типология) многопрофильной образовательной подсистемы (университет, гимназии, другие структуры региональной системы образования).

Гипотезы исследования. Гипотеза-1. Предлагаемая концепция изучения психологической структуры контингента многопрофильной образовательной подсистемы (специальности университета) и предлагаемые статистические методы множественного сравнения позволят построить сформировавшуюся в ее рамках содержательную психологическую классификацию (типологию).

Гипотеза-2. Предлагаемые статистические методы множественного сравнения позволят для школы-гимназии построить сформировавшуюся в ее рамках содержательную психологическую классификацию (типологию) групп по успеваемости одновременно для всех учебных предметов.

Гипотеза-3. Предлагаемые методы множественного сравнения дадут возможность одновременного изучения для матрицы данных зависимостей различной формы (сила связи, форма зависимости), при этом линейные зависимости определятся как частный случай.

Гипотеза-4. Сильные зависимости между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, за редким исключением, являются нелинейными.

Гипотеза-5. Модель множественного психологического прогнозирования с представлением направлений прогнозирования в единой системе отчета даст адекватный переход из пространства диагностируемых качеств в пространство психологических соответствий и обратно.

Гипотеза-6. Предлагаемый итерационный алгоритм корректировки параметров, лежащих в основе построения психологической классификации (типологии) образовательной подсистемы, позволит более ярко подчеркнуть своеобразие выделяемых из общей совокупности изучаемых групп (специальности, группы по успеваемости).

Гипотеза 7. Модель множественного психологического прогнозирования с представлением направлений прогнозирования в единой системе отчета может быть преобразована для решения прогностических задач профессионального самоопределения (для индивидуальной работы) в рамках изучаемой образовательной подсистемы.

Для реализации поставленной цели исследования необходимо было решить следующие задачи:

1. Теоретически обосновать необходимость изучения психологической неоднородности и построения психологической классификации (типологии) региональной системы образования. Разработать концепцию психологической классификации (типологизации).

2. Подобрать и разработать диагностические методики для исследуемой многопрофильной образовательной подсистемы (университетские специальности; гимназии и т.д.); разработать методы построения тестовых (для отдельных методик) оценок для более объективного количественного представления диагностической информации.

3. Собрать необходимый объем экспериментальной информации (данные психологической диагностики).

4. Разработать математико-статистический аппарат исследования для решения проблемы построения психологической классификации (типологии) многопрофильной образовательной подсистемы:

- методы множественного сравнения;

- модель множественного психологического прогнозирования;

- производные матричные характеристики для матриц сравнительной весомости;

- итерационной метод корректировки параметров, лежащих в основе построения психологической классификации (типологии) образовательной подсистемы, для получения более объективных результатов.

5. Провести анализ и описание неструктурированного (университетские специальности в целом) и структурированного в рамках специальностей (по направлениям учебно-профессиональной деятельности и уровням успеваемости) вариантов психологической классификации (типологии) педагогических специальностей университета как замкнутой образовательной подсистемы.

6. Провести анализ и описание психологической классификации (типологии) учащихся школы-гимназии по фактору успеваемости в рамках 21 учебного предмета.

7. Разработать прогностические методы, реализованные в математических моделях (алгоритмы и компьютерные программы) с многомерным представлением информации в рамках выявленной психологической классификации (типологии) университетских специальностей.

Для решения поставленных задач в программе исследования были предусмотрены следующие методы исследования:

1) методы содержательного анализа научных источников, включая диссертационные исследования, по проблемам, примыкающим к проблеме данного исследования;

2) методы психологической диагностики - тестовые методы с компьютерной реализацией;

3) методы статистики и математического моделирования;

4) методы системного анализа.

Этапы исследования:

1987-1993 гг. - подбор диагностического материала, разработка отдельных диагностических методик и методов построения тестовых оценок для диагностики памяти, внимания, мышления; компьютерная реализация блока диагностических методик и генераторов представления диагностической информации в виде таблиц; адаптация диагностических методик и первоначальных вариантов разрабатываемых математико-статистических методов, реализованных в моделях профотбора (подбора) и профконсуль-тации в среде профессий межшкольного УПК; формирование концепции исследования.

1994-1997 гг. - сбор диагностической информации по факультетам университета (педагогические специальности), разработка математико-статис-тических методов для решения задач психологической классификации (ти-пологизации) специальностей университета и прогностики успешности учебной и профессиональной деятельности: разработка подходов и методов, построение алгоритмов, моделей с пробной реализацией их на частичных совокупностях данных, написание компьютерных программ, реализующих математико-статистические модели исследования и представляющих расчетные результаты в удобной для использования текстовой форме.

1997-1999 гг. - окончательные расчеты на запланированной полной со-вокуности данных (по университету), создание банка текстовых файлов с результатами аналитической работы по психологической классификации (типологизации) многопрофильной образовательной подсистемы университета; доработка и модернизация компьютерных программ аналитики и прогностики, написание первой монографии (по материалам исследований в университете).

2000-2001 гг. - сбор диагностической информации по школам города, двум колледжам, специальностям университета (не вошедшим в предыдущее исследование) с более широким спектром диагностической информации, решение аналитических задач психологической классификации как по отдельньш учебным заведениям, так и по их различным объединениям (в диссертацию включены только результаты по школе-гимназии №57).

2000-2003 гг. - написание второй монографии (по материалам исследования в школе-гимназии №57), оформление диссертации.

Достоверность и обоснованность полученных результатов и выводов обеспечивается теоретико-методологической проработанностью проблемы; четкостью методологических позиций; применением валидных методов и методик исследования, адекватных его предмету, цели и задачам; обеспечена объемом выборки и многообразием психологически разнородных групп испытуемых; использованием современных методов статистического анализа данных и информационных технологий; внедрением полученных результатов в практику.

Научная новизна:

- предложена концепция психологического изучения объектов многопрофильной подсистемы региональной системы образования с позиции построения психологической классификации (типологии), ею обусловленной; разработан математико-статистический подход для реализации выдвинутой концепции;

- разработаны методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весомости» (три варианта), являющихся количественной основой построенной психологической классификации (типологии) изучаемых объектов в рамках образовательной системы;

- предложен подход к описанию психологической классификации объектов многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальности и их составляющие), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой и не может рассматриваться оторванно от других;

- получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели студентов) для 12 изучаемых специальностей (с учетом внутренней дифференциации - 180 психограмм, без учета внутренней дифференциации - 12 психограмм) в рамках экспериментальной версии структуры личности (27 основных психологических параметра);

- выявлены для изучаемых педагогических специальностей психологические факторы, влияющие на успеваемость по 5 выделенным в рамках каждой специальности направлениям учебной и профессиональной деятельности в университете;

- получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели старшеклассников) для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках экспериментальной версии структуры личности (93 основных психологических параметра);

- на основе предложенного метода множественного сравнения разработан новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при этом определяется сила связи и форма зависимости (линейные зависимости определяются как частный случай); предлагаемый подход.не только позволяет отслеживать одновременно различные виды нелинейных зависимостей, но и дает возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявляются, что позволяет более точно интерпретировать результаты;

- отслеживание нелинейных связей позволило определить широкий спектр значимых связей (в основном являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что подтверждает нелинейный характер зависимостей в теории обучения;

- поставлена и смоделирована задача множественного (одновременно для широкого набора направлений) психологического прогнозирования в сравнительном аспекте;

- разработан результативный объективный алгоритм для корректировки матриц сравнительной весомости различных вариантов построения (многократная фильтрация первоначальной совокупности данных в двух взаимообратных задачах: множественного сравнения и психологического прогнозирования);

- разработаны алгоритмы (для индивидуальной работы) множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета на основе разрабатываемых методов множественного сравнения и построенной классификации (типологии):

1) в рамках психологической классификации (типологии) 12 направлений (специальностей) без учета внутренней дифференциации;

2) в рамках психологической классификации (типологии) 180 направлений (12 специальностей с учетом их внутренней дифференциации в рамках 15 структурных групп - 3 уровня успеваемости и 5 направлений учебно-профессиональной деятельности);

- для матриц сравнительной весомости трех предложенных типов введены производные величины (тензор показателей, тензор профессий и др.) с значимым психологическим содержанием, позволяющие получать дополнительную информацию о группах дифференциации (специальности и т.д.) в рамках разрабатываемых классификаций (типологий);

- при диагностике профессиональной направленности по предмету и цели труда выявлена значимость учета симметричного взаимопересечения предметов и целей труда (на примере предлагаемых методик ПДО и ЦТ); показано структурное содержание профессионального самоопределения и разработан метод количественного оценивания его уровня; предложены количественные методы (алгоритмы) структурного оценивания когнитивных способностей для методик диагностики памяти, внимания, мышления.

Теоретическая значимость исследования состоит в обогащении понятийного аппарата психологии за счет введения набора понятий, необходимых как для описания и трактовки отдельных результатов исследования, так и для описания разработанных методов исследования и прогностических моделей. В данной работе предпринята попытка по-новому подойти к понятию «Психограмма», а именно как системному понятию: с помощью соответствующих алгоритмов строится система взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальностей и их составляющих), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой и не может рассматриваться оторванно от других.

Предлагаемые методы множественного сравнения дают возможность одновременного изучения для матрицы данных зависимостей различной формы (сила связи, форма зависимости). Сильных нелинейных связей между психологическими параметрами было выявлено примерно столько же, сколько и линейных (причем линейные связи — это связи в большинстве случаев между данными одной методики, а значит эти связи и так очевидны по смыслу или по конструкции теста). Кроме того сильные зависимости между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам в основном также являются нелинейными, что говорит о нелинейном характере зависимостей в теории обучения. Значит, можно говорить о возможности практической реализации новой синергетической парадигмы в психологической 'науке, направленной на изучение нелинейных эффектов психологических систем. Нелинейная психология - это новый подход к изучению психологических явлений, ставящий своей главной задачей изучение специфически нелинейных свойств психологических явлений. Поэтому, проводя любое психологическое исследование, предпочтительнее для любой матрицы данных отследить одновременно между всеми изучаемыми параметрами как линейные, так и нелинейные связи. Что и позволяет сделать наш метод, без предварительного выдвижения гипотез о форме зависимости (в случае нелинейности) отдельно для каждой пары переменных.

Совокупность результатов, содержащихся в диссертации и отражающих математико-статистический подход психологического изучения многопрофильных образовательных подсистем с позиции выявления и построения психологической классификации (типологии), представляет собой нетрадиционное решение одной из основных проблем психологии профессиональной деятельности и составляет перспективную основу для дальнейших исследований, которые в частности проводились в рамках проекта по гранту РФФИ (2000-2002гг.), значительно расширяя материал, представленный в диссертации, и продолжаются в настоящее время.

Кроме этого предлагаемый в диссертации аппарат содержательно использовался нами в проекте по педагогической психологии (грант Минобразования; 2001-2002 гг.) и (совместно с А.Б.Хромовым) в кросс-культурных исследованиях по построению культурно-этнической типологии.

Практическая значимость исследования заключается в разработке общих компьютерных программ множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета (или другой многопрофильной образовательной системы) с многомерным представлением информации, компьютерных программ с параметрическим наполнением, полученным в ходе исследования, для представления личности испытуемого: 1) в рамках типологии 12 направлений (специальностей) без учета внутренней дифференциации; 2) в рамках типологии 180 направлений (с учетом структурирования специальностей).

Разработаны вариации программ спецкурсов «Изучение личности и психологическое прогнозирование», «Психолого-матехматические основы профориентации» для большинства специальностей Курганского госуниверситета; учебно-методическое пособие «Типология личности и профессиональной среды Дж. Холланда», методические пособия «Блок психодиагностических методик», «Диагностика интеллектуального развития». Преподавание велось диссертантом на филологическом, физико-хматематическом, историко-правоведческом, естественно-географическом факультетах; факультетах иностранного языка и валеологии.

Авторские разработки входили как составляющие модули курсов по ма-техМатической статистике для психологов и социологов, курса «МатехМати-ческие методы в психологии».

Основные научно-методические идеи диссертации легли в основу монографий:

1. «Типология университетских (педагогических) специальностей (методы построения, основные результаты)» (1999).

2. «Изучение психологической типологии школьников по фактору успе-ваехМости (на прИхМере школы-гимназии №57» (2004).

3. «Изучение психологической типологии дошкольников по фактору усвоения образовательных програх\ш ЦРР» (2004, в печати).

Монографии адресованы преподавателям вузов, аспирантам, научным и практическим работникахМ в области психологии и педагогики.

Диссертационное исследование нашло дальнейшее продолжение и развитие в 2000-2002гг. в рахмках работы по гранту РФФИ «МатехМатические методы исследования многомерной психологической типологии систехМы высшего и среднего образования в рахмках города» (проект №00-06-80186) со значительнЫхМ расширениехМ как контингента испытуехМых (32 специальности университета, 26 общеобразовательных школ, 2 колледжа), так и набора диагностик (93 основных показателя по 29 психодиагностическим методикахм).

На защиту выносятся:

1. Основные положения Концепции (С. 10) психологической классификации (типологизации) объектов многопрофильной образовательной под-систсхмы, реализованные через предложенный матехматико-статистический подход психологического ее изучения.

2. Методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весохмости» (три варианта), являющихся количественной основой построения психологической классификации (типологии) изучаемых объектов в рамках образовательной системы.

3. Подход в описании психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальностей и их составляющих), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой, на примерах: 12 педагогических специальностей (12 и 180 психограмм) в рамках 27 психологических параметров и старшеклассников для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках 93 психологических параметров.

4. Новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при котором определяется сила связи и форма зависимости-(линейные зависимости определяются как частный случай). Кроме того появляется возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявлены.

5. Спектр значимых связей (в основном являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что говорит о нелинейном характере зависимостей в теории обучения.

6. Алгоритм множественного (одновременно для широкого набора направлений) психологического прогнозирования в сравнительном аспекте с объективным алгоритмом корректировки матриц сравнительной весомости.

7. Алгоритм (для индивидуальной работы) множественного психологического прогнозирования успешности учебной и профессиональной деятельности для специальностей университета на основе разрабатываемых методов множественного сравнения и построенной классификации (типологии).

Апробация результатов исследования проводилась с 1987 года в виде докладов, выступлений на V Европейском психологическом конгрессе (Дублин, 1997), на международных (Москва, 1995, 1997, 2000, 2002, Киев, 1999, 2000, Новосибирск, Омск, Екатеринбург, Минск 1996, 1997, 1998, Челябинск 1995, 1997, Казань, Курган, Саратов, Пенза); Всероссийских (Москва 1996, Новосибирск, Пенза, Тюмень 1995, 1998, Барнаул 1996, 1997, 1998, 2002, Тула, Кемерово, Курск, С.Петербург 1994, 1995, 2003, Екатеринбург 1995, 1996, 1997, Киров, Самара, Н.Новгород, Челябинск, Чебоксары), межвузовских, зональных научных и научно-практических конференциях.

Структура диссертации. Логика исследования и специфика материала определили структуру диссертации, которая состоит из введения, шести глав, заключения, библиографии (305 источников) и двадцати трех приложений. Объем диссертации содержит 695 страниц (без приложений - 348 страниц).

Заключение диссертации научная статья по теме "Психология труда. Инженерная психология, эргономика."

Основные выводы исследования:

1. В отличие от общепринятого подхода построения «абсолютных» психограмм, где профессия (специальность) фактически рассматривается оторванно от других, благодаря предложенному нами аппарату количественного исследования появляется возможность «релятивистского» подхода к построению системы взаимосвязанных «сравнительных психограмм» для рассматриваемого множества специальностей.

2. Предложенный подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях не только позволяет отслеживать одновременно различные виды нелинейных зависимостей, но и дает возможность определять для каких интервалов тестовой шкалы эти зависимости выявляются, что позволяет более точно интерпретировать результаты.

3. Отслеживание нелинейных связей позволило определить широкий спектр значимых связей (за редким исключением, являющихся нелинейными) между психологическими особенностями и успеваемостью по учебным предметам, что подтверждает нелинейный характер зависимостей в теории обучения.

4. Можно говорить о возможности новой синергетической парадигмы (как отмечал В.Ю.Крылов) в психологической науке, направленной на изучение нелинейных эффектов психологических' систем. Целесообразно рассмотреть специальную методологию изучения психологических систем как специфически нелинейных.

5. В диссертации предложены системно интегрированные прогностические модели, определяющие степени профессионального (психологического) соответствия испытуемого одновременно для большого количества специальностей (направлений прогнозирования) с учетом структурных составляющих деятельности. Это позволяет наряду с задачей профессионального отбора решать задачи профессионального подбора (в рамках задействованных в модели специальностей) и профессиональной консультации (предельный вариант модели для одного испытуемого) с использованием расчетной информации: количественно сопоставимые психологические соответствия для рассматриваемых специальностей (направлений прогнозирования). Структура психологической классификации позволяет прогнозировать успешность учебной и профессиональной деятельности одновременно для всех специальностей, всех структурных групп спектра учебных дисциплин и составляющих профессиональной деятельности (профессиональное соответствие) по одному набору данных психологического обследования испытуемого (студента, абитуриента, школьника), выбирать наиболее близкое профессиональное окружение.

6. Корректировка матриц сравнительной весомости необходима для получения наиболее оптимального приближения этой матрицы, связывающей пространства диагностируемых качеств и психологических соответствий для выбранных направлений учебной и профессиональной деятельности. Исходя из описания построения последовательных приближений

330 матрицы сравнительной весомости можно отметить, что при корректировке матрицы сравнительной весомости на каждом шаге итерации происходит разделение всей первоначальной совокупности диагностируемых данных на две части:

1) наборы данных выделяемые (распознаваемые) моделью психологического прогнозирования (моделью психологической классификации);

2) наборы данных не выделяемые (отбрасываемые) моделью психологического прогнозирования.

7. В результате итерационного процесса особенно показательно изменение структуры формирующейся совокупности отсеиваемых испытуемых (из основной совокупности): она становится все более дифференцированной (по психологическим соответствиям представителей 12 специальностей всехМу спектру специальностей), при этм представители каждой специальности по преимуществу (крОхМе одной) определяют для себя спектр профессиональных "предпочтений, в котором «титульная» специальность занИхМает одно из последних мест. Достоинством предложенного итерационного алгоритма нахождения оптимального варианта матрицы сравнительной весомости является то, что на каждом шаге алгоритм работает со всей первоначальной совокупностью данных. А значит, ни один набор данных (испытуехМый) не будет вычеркнут окончательно до достижения последнего этапа построения последовательных приближений матрицы сравнительной весохмости. Это предотвращает возможность вырождения совокупности данных, представляющих все специальности (группы прогноза), по какой-либо группе за счет исчерпания всех представителей этой группы.

Дальнейшие наши исследования (2000-2002гг.), выходящие за рамки диссертации проводились нами в рахМках работы по гранту РФФИ «Математические методы исследования многохмерной психологической типологии системы высшего и среднего образования в рахМках города» (проект №00-06-80186). Для получения более содержательной информации по психологической классификации (типологии) предпочтительней обобщенный вариант метода множественных сравнений. Для этого были написаны новые компьютерные програх\шы, реализующие обобщенный вариант метода множественных сравнений и позволяющие значительно увеличить размерность решаемых задач (количество диагностируехмых параметров и групп данных), что было необходимо при решении задач по проекту. А представление результатов обработки данных пополнилось дополнительными структурными распределениями, позволяющими более содержательно описывать результаты обработки данных психологической диагностики.

Для четырех школ нового типа (№57, №30, №56, №27; данные диагностики по 29 методикахм; 93 основных диагностируемых показателя) с применениехм написанных программ (реализация обобщенного варианта метода множественных сравнений при значительном увеличении объема анализируехмой информации) построены внутренние психологические классификации (типологии) с разнообразным представлением расчетной информации, описывающие группы по успеваемости (гимназия №57 - 77 групп; гимназия №30 - 45групп; гимназия №27 - 56 групп; лицей №56 - 64 группы). Основные моменты описания психологической классификации (типологии) одной из указанных четырех школ - гимназии №57, как наиболее содержательной, рассмотрено в диссертации. }

Для полного набора данных (93 основных показателя по 29 диагностическим методикам) были решены задачи психологической классификации (типологизации) с применением разрабатываемых математических подходов для совокупности из 4 школ (№57, №30, №56, №27): 242 группы по успеваемости (гимназия №57 — 77 групп; гимназия №30 - 45групп; гимназия №27 - 56 групп; лицей №56 - 64 группы).

Решены задачи внутренней психологической классификации (типологизации) в рамках Курганского медицинского колледжа (4 специальности) и Курганского педагогического колледжа (2 специальности).

А для 63 показателей (данные по 8 опросникам, 2 блок методик в рамках 29 методик) решены задачи множественного сравнения (обобщенный вариант) для совокупности учащихся 26 школ города (в том числе 5 гимназий и лицеев); для совокупности студентов университета (32 специальности). Рассмотрена также объединенная совокупность из представителей 26 школ, 2 колледжей (4+2 специальностей), университета (32 специальности) и их объединений (всего 80 групп).

Новизна и основные преимущества предлагаемых методов исследования связаны с построением на основе диагностического материала, полученного для различных структур (различные типы школ, колледжи, университет в рамках города) системы регионального образования, многомерной (обобщенной) психологической классификации (типологии) региональной образовательной системы и прогностического инструментария, дающего многомерную (совместную в рамках образовательной системы и психологической структуры личности) характеристику испытуемого, привязанную к задействованной в исследовании подсистеме региональной системы образования.

В продолжение теоретические исследования должны быть связаны с постановкой и решением системы задач, направленных на построение на основе диагностического материала, полученного для различных структур системы регионального образования, обобщенной психологической классификации (типологии) региональной образовательной системы и прогностического инструментария, дающего многомерную (в рамках образовательной системы и психологической структуры личности) характеристику испытуемого, привязанную к задействованной в исследовании образовательной подсистеме (региональной или межрегиональной). Все это также требует и дальнейшей модернизации технической реализации методов анализа и прогнозирования для решения задач психологической классификации (типологизации) системы высшего и среднего образования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблема исследования, как отмечалось выше, заключается в новом теоретическом осмыслении складывающейся психологической неоднородности, порождаемой особенностями обучения в условиях многовариантного образования (различные типы школ, колледжи, специальности университета) и разработке математико-статистического подхода, позволяющего изучать особенности формирующейся при этом психологической классификации (типологии), реализованной через новые понятия, характеризующие изучаемую структуру, систему сравнительных психограмм, прогностические модели успешности учебной и профессиональной деятельности.

Результаты исследований, подробно представленные в диссертации, раскрывают реализацию разрабатываемых нами методов психологической классификации (типологизации) и прогнозирования для 12 педагогических специальностей Курганского государственного университета (180 групп) и для школы-гимназии №57 (77 групп по успеваемости).

В ходе исследования нами были разработаны: концепция психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы; методы множественного сравнения для построения матриц «сравнительной весомости», являющихся количественной основой построенной психологической классификации (типологии); модель множественного психологического прогнозирования; итерационный подход корректировки матриц сравнительной весомости различных вариантов построения.

Предложен подход описания психологической классификации многопрофильной образовательной подсистемы через систему взаимозависимых «Сравнительных психограмм» для рассматриваемых направлений прогнозирования (специальности и их составляющие), в которой каждая сравнительная психограмма количественно сопоставима с любой другой; получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели студентов) для 12 изучаемых специальностей (с учетом внутренней дифференциации - 180 психограмм, без учета внутренней дифференциации - 12 психограмм) в рамках экспериментальной версии структуры личности (27 основных психологических параметра); выявлены для изучаемых педагогических специальностей психологические факторы, влияющие на успеваемость по 5 выделенным в рамках каждой специальности направлениям учебной и профессиональной деятельности в университете; получены в результате применения разработанных методов сравнительные психограммы (модели старшеклассников) для 77 групп по успеваемости (для 21 учебного предмета) в рамках экспериментальной версии структуры личности (93 основных психологических параметра).

На основе предложенного метода множественного сравнения разработан новый подход изучения статистических зависимостей различной формы в психологических исследованиях, при этом определяется сила связи и форма зависимости, доказано, что линейные корреляции определяются как частный случай.

Список литературы диссертации автор научной работы: доктор психологических наук , Басимов, Михаил Михайлович, Курган

1. Абдуллаева М.М. Семантические характеристики профессиональной направленности медиков: Автореф. Дис. канд. психол. наук. - М., 1993.

2. Абрамова Г.С. Возрастная психология. М., 2000.

3. Абульханова-Славская К.А. Деятельность и психология личности. -М., 1980.

4. Аванесов B.C. Тесты в социологическом исследовании. М., 1982. -199 с.

5. Автоматизация методик психологического исследования: принципы и рекомендации. Орел: ВНИИ охраны труда, 1989. - 326 с.

6. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. - 240 с.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

8. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Статистическое оценивание зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.-484 с.

9. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

10. Айзенк Г. Проверьте свои способности. М., 1972. - 121с.

11. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990. -192 с.

12. Ананьев Б. Г. Избранные психологические труды: в 2т. М., 1980.

13. Ананьев Б.Г. Некоторые проблемы психологии взрослых. М., 1972.

14. Анастази А. Психологическое тестирование: Кн.2. / Пер. с англ.; Под ред. Гуревича K.M., Лубовского В.И. М.: Педагогика, 1982.

15. Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л., 1968. - 338 с.

16. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.

17. Андреев Н.В. Психологические особенности личности и коллектива сотрудников отряда особого назначения: Авт. дис.канд.псих.н. -19.00.05.-М., 1991.-23 с.

18. Андреева H.A. Медико-психологическое исследование курсантов вуза МВД России в связи с задачами профессионального психологического отбора и психопрофилактики: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.04. -СПб., 1996.-24 с.

19. Ансимова Н.П. Психология подбора и расстановки рабочих кадров на промышленном предприятиии: Автореф. дис. канд. психол. наук. -М., 1982.

20. Ануфриев А.Ф. Психологический диагноз: теоретико-методологические основы: Дис. докт. психол. наук. М.: МГУ, 1994.

21. Анцыферова Л.И. Системный подход в психологии личности // Сб.: Принцип системности в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.-С. 61-77.

22. Артемьева Е.Ю., Вяткин Ю.Т. Психосемантические методы описания профессий // Вопросы психологии. 1986. - №3.

23. Асмолов А.Г. Психология личности: Учебник. М., 1990. - 367 с.

24. Ахмед Х.М. Профессиональный психологический отбор военнослужащих ВС САР: Авт. дис.канд. псих. н. 19,00.14. - М., 1993. - 23 с.

25. Бажович Л.И. Личность и ее формирование в детском возрасте. — М., 1968.

26. Басимов М.М., Сазонов И.А. Компьютер и профессиональная ориентация школьников: Метод, рекомендации. Курган: Курганский ИУУ, 1987.-47 с.

27. Басимов М.М., Сазонов И.А. Профдиагностическое исследование личности школьника: Метод, рекомендации. Курган: Курганский ИУУ, 1987.-60 с.

28. Басимов М.М. Реализация профдиагностического обследования на ЭВМ (часть I): Метод, рекомендации. Курган: КГПИ, 1990. - 59 с.

29. Басимов М.М. Реализация профдиагностического обследования на ЭВМ (часть II): Метод, рекомендации. Курган: КГПИ, 1990. - 62 с.

30. Басимов М.М. Профессиональная консультация (проблема алгоритмизации и программной реализации) Курган: КГПИ, 1993. - 54 с.

31. Басимов М.М. Педагогические проблемы определения профессионального соответствия старшеклассников методами математического моделирования: Автореф. дис. канд. пед. наук. Челябинск, 1993. - 24 с.

32. Басимов М.М. Psychological prognosing as a connecting algorythm of a multivariating and multistage system of education // Стандарты в образовании: проблемы и перспективы: Тез. докл. Международной научной конференции. Москва, 1995. - 0.25 п.л.

33. Басимов М.М. Типология личности и профессиональной среды Дж.Холланда: Учебно-методическое пособие по спецкурсу. Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та. 1998. - 90 с.

34. Басимов М.М. Типология университетских (педагогических) специальностей (методы построения, основные результаты). Москва-Курган: Изд-ва Московского пед. гос ун-та и Курганского гос. ун-та. 1999. 496 с.

35. Басимов М.М. Методы множественного психологического прогнозирования (научно-методическое пособие) Часть I. Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999. - 52 с.

36. Басимов М.М. Методы множественного психологического прогнозирования (научно-методическое пособие) Часть II. Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 1999. - 56 с.

37. Басимов М.М. Изучение психологической типологии школьников по фактору успеваемости (на примере школы-гимназии №57). — Курган: Изд-во Курганского гос. ун-та, 2004. 432 с.

38. Белюк Л.В. Комплексная системная реализация задач вузовской профориентации с применением ЭВМ. М., 1988. - 88 с.

39. Береговой Г.Т., Завалова Н.Д., Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А. Экспериментально-психологические исследования в авиации и космонавтике. М.: Наука, 1978.

40. Березин Ф.Б., Мирошников М.П., Рожанец Р.В. Методика многостороннего исследования личности. М.: Медицина, 1976.

41. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М., 1980. - 263 с.

42. Битинас В.П. Многомерный анализ в педагогике и педагогической психологии. Вильнюс, 1971. - 347с.

43. Блейхер В.М., Бурлачук Л.Ф. Психологическая диагностика интеллекта и личности. Киев, 1978. - 140 с.

44. Бодров В.А. Экспериментально-психологическое исследование совмещенной операторской деятельности // Методология инженерной психологии, психологии труда и управления. М.: Наука, 1981. - С. 192-209.

45. Бодров В.А. Проблемы профессионального психологического отбора // Психол. журнал. 1985. - №2. - С. 85-94.

46. Бодров В.А. Работоспособность человека-оператора и пути ее повышения // Психол. журнал. 1987. - №3. - С. 107-117.

47. Бодров В.А. Проблема утомления летного состава: (понятия, причины, признаки, классификация) // Физиология человека. 1988. - №5. - С. 835-843.

48. Бодров В.А. Проблемы профессиональной и функциональной надежности операторов // Психол. журнал. 1989. - №4. - С. 142-149.

49. Бодров В.А. Психологический стресс: развитие учения и современное состояние проблемы. М.: ИП РАН, 1995.

50. Бодров В.А., Лукьянова Н.Ф. Личностные особенности пилотов и профессиональная эффективность // Психол. журнал.-1981. №2.- С.51-65.

51. Бодров В.А., Малкин В.Б., Покровский Б.Л., Шпаченко Д.И. Психологический отбор летчиков и космонавтов // Проблемы космической биологии. М.: Наука, 1984. - т.48.

52. Бодров В.А., Писаренко Ю.Э. Исследование структуры и динамики развития летных способностей // Психол. журнал. 1994. - №3. - С.65-77.

53. Большакова О.В. Оптимизация профессионального психологического отбора в Спецподразделения ОВД: на материале УВД Тверской области: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.03. -Тверь, 1998. -24 с.

54. Борисова Е.М. Профессиональное самоопределение (личностный аспект): Дисс.докт. псих. н. 19.00.07. -М., 1995. - 411 с.

55. Братко А.А., Волков П.П., Кочергин А.Н. и др. Моделирование психической деятельности. М., 1969.

56. Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М. Словарь-справочник по психологической диагностике. Киев: Наукова думка. - 1989. - 200 с.

57. Вавилов В.А. Психологические принципы моделирования деятельности в технических и экономических системах // Методология инженерной психологии труда и управления / Под ред. Б.ФШомова, В.Ф.Венды. -М., 1981.

58. Вартанова И.И. Типология учебно-профессиональной мотивации подростков: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.07. - М., 1996. - 19 с.

59. Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации. М.: Машиностроение, 1975.

60. Венда В.Ф. Фундаментальные проблемы, законы и методы оптимизации систем "человек-машина-среда" // Системный подход в инженерной психологии и психологии труда / Под ред. В.А.Бодрова, В.Ф.Венды. М., 1992.-СД6-33.

61. Вероятностное прогнозирование в деятельности человека /Под ред. И.М.Фейгенберга, Г.Е. Журавлева. М., 1977. - 391 с.

62. Вопросы профессиоведения / В.Е.Гаврилов, Г.Т.Гвоздецкая, М.И. Иванюк, Р.Д.Каверина, Е.Б.Николаева, А.И.Смирнов, Б.И.Шах. М., 1982.

63. Вопросы психологии личности и деятельности студентов.- Иркутск, 1976.

64. Гаврилов В.Е. Использование модульного подхода для психологической классификации профессий в целях профориентации // Вопр. Психологии. 1987. - №1.

65. Гаврилов В.Е. Психологический анализ гностических профессий и их классификация в целях профориентации: Дис. . канд. психол. наук. -Л., 1980.

66. Гайда В.К., Захаров В.П. Психологическое тестирование. Л.: Изд-воЛГУ, 1982.- 101 с.

67. Гайда В.К. Эволюция идей и практика современной психодиагностики: Дис. докт. психол. наук. СПб.: СПбГУ, 1995.

68. Гальперин П.Я. Основные результаты исследований по проблеме "формирования умственных действий и понятий": Автореф. докт. дис. -М., 1965.

69. Гербарт И.Ф. О возможности и необходимости применять в психологии математику // И.Ф.Гербарт. Психология / Пер. с нем. А.Нечаева. -СПб., 1895.-С.5-24.

70. Гербарт И.Ф. Психология как наука, вновь обоснованная на опыте, метафизике и математике // Там же. С. 27-89.

71. Гербер И.Е. Психологические последствия компьютеризации личностной психодиагностики: Дис. канд. психол. наук. М.: МГУ, 1994.

72. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. - 495 с.

73. ГнеденкоБ.В. Курс теории вероятностей: Учебник. Изд. 6-е, пере-раб. и доп. М., 1988. - 448 с.

74. Гулина М.А. Теоретические и методологические основы индивидуального психологического консультирования: Авт. дис.докт. псих. н. — 19.00.01.-СПб., 1998.-38 с.

75. Две тысячи профессий, должностей / Под ред. И.М.Шемякина и др.- 1986.

76. Дейвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных. М.: Финансы и статистика, 1988.

77. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

78. Деркач A.A., Кузьмина Н.В. Акмеология: пути достижения вершин профессионализма. М., 1993.

79. Деркач A.A., Ситников А.П. Формирование и развитие профессионального мастерства руководящих кадров. М., 1993.

80. Дикая Л.Г. Проблемы современной психологии труда // Психол. журнал. 1992. - №3. - С. 24-41.

81. Дикая Л.Г., Семыкин В.В. Регулирующая роль образа эмоционального состояния в экстремальных условиях деятельности // Психол. журнал.- 1991. -№1.- С. 55-66.

82. Дмитриева М.А. Цели профессиографии и структура профессио-граммы // Методология исследований по инженерной психологии и психологии труда / Под ред. А.А.Крылова: в 2ч. 4.1. Л., 1974.

83. Дмитриева М.А., Крылов A.A., Нафтульев А.И. Психология труда и инженерная психология. Л., 1979.

84. Додонов Б.М. Гармоническое развитие и типологическое своеобразие личности. // Психология формирования и развития личности. М., 1981.

85. Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ / Пер. с англ. Адлера Ю.П., Горского В.Г. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

86. Дружинин В.Н. Психологическая диагностика способностей: теоретические основы. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1990.

87. Дружинин В.Н. Структура и логика психологического исследования. -М., 1993.

88. Дружинин В.Н. Теоретические основы диагностики познавательных способностей: Автореф. дис. докт. психол. наук. М., 1989.

89. Дубровский В.Я., Щедровицкий Л.П. Проблемы системного инженерно-психологического проектирования. М., 1971.

90. Дьяконов Г.В. Некоторые эмпирические зависимости особенностей первого впечатления о другом человеке от уровня успеваемости учащихся //Сб.: Экспериментальные исследования по проблемам педагогической психологии. М., 1993.

91. Дьяченко М.И., Кандыбович JI.A. Психология высшей школы. -Минск, 1981.

92. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: Изд-во Братство, 1994. - 364 с.

93. Елбаев Ю.А. Психологические основы повышения эффективности профессионального психологического отбора в высших военно-учебных заведениях (На материале военных вузов сухопутных войск): Авт. дис .канд. псих, н.- 19.00.05.-М., 1991.-24 с.

94. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связи). М.: Статистика, 1977. - 144 с.

95. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА. М.: Финансы и статистика, 1986. -232 с.

96. Ермакова И.В. Автоматизированная система АЛИСА как инструмент психолога-экспериментатора // Вопр. психологии. 1984. - №3. - С. 141-144.

97. Ермакова И.В. Некоторые подходы и перспективы развития автоматизированной психодиагностики и прогнозирования за рубежом // Вопр. психологии. 1986 - №4. - С. 170-175.

98. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник. М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2002. — 336 с.

99. Жамбю М. Иерархический кластерный анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.

100. Журавлев Г.Е. Системные проблемы развития математической психологии. М., 1983. - 389 с.

101. Забродин Ю.М. «Модель личности» в психодиагностике; для практических психологов. Кн.1. - М., 1994.

102. Забродин Ю.М. Развитие советской психологии и задачи психологической службы // Психол. журнал. 1984. - №6. - С. 3-20.

103. Забродин Ю.М., Похилько В.И., Шмелев А.Г. Статистические и семантические проблемы конструирования и адаптации многофакторных личностных тест-опросников // Психол.журнал. 1987.- т.8.- №6 - С. 79-89.

104. Забродин Ю.М. Проблемы разработки практической психологии (о научных основах психологической службы) // Психол. журнал. 1980. -№2.-С. 75-18.

105. Завалова Н.Д., Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А. Образ в системе психической регуляции деятельности. М.: Наука, 1986.

106. Завалина В.И. Особенности когнитивного и личностного развития студентов педвуза с разной специализацией: Авт. дис.канд. псих. н. -19.00.01.-М., 1998.-23 с.

107. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применения к принятию приближенных решений. М., 1976.

108. Зазыкин В.Г. Деятельность специалистов в особых условиях: пси-хологоакмеологические основы: РАГС, 1994.

109. Зайцева H.A. Изучение личности современного менеджера в процессе профессионального отбора: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.11. - М., 1995.-23 с.

110. Зараковский Г.М. Психофизиологический анализ трудовой деятельности. М., 1966.

111. Захарова Л.Н. Психологические основы подготовки к профессиональной деятельности: Авт. дис.докт. псих. н. 19.00.01. - Новосибирск., 1997.-31 с.

112. Зимняя И.А. Педагогическая психология. М., 1997.

113. ИберлаК. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.-308 с.

114. Иванова Е.М. Психотехнология изучения человека в трудовой деятельности. М., 1995.

115. Ивашкин B.C. Психологическое изучение школьников. — Владимир, 1990.

116. Инзбург М.Р. Личностное самоопределение как психологическая проблема. // Вопросы психологии. 1988. - №2.

117. Интегральная индивидуальность человека и ее развитие. М., 1999.

118. Исследование роли индивидуально-типологических различий и вопросы педагогической психологии // Сб. научных трудов. Алма-Ата, 1975.

119. Каверина Р.Д. Психологическая систематика профессий типа "человек-человек" в целях профессиональной ориентации: Дис. . канд. пси-хол. наук. Л., 1981.

120. Караули В.Л. Статистическое моделирование процесса принятия решения оператором (пилотом) в условиях ограниченной информации: Дисс.канд.техн. н. -СПб., 1991.-206 с.

121. Карпов A.B. Психология принятия решений в профессиональной деятельности. Ярославль: ЯрГУ, 1991.

122. Касаткина Н.Э. Теория и практика формирования профессионального самоопределения молодежи в условиях непрерывного образования: Дис. докт. пед. наук. М.: ИПСОМ РАО, 1996.

123. Кендалл М. Методы ранговой корреляции. М.: Статистика, 1974.

124. Кендалл М., Стыоарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.-900 с.

125. Классификация и кластер / под ред. Дж. Вэн Райзин. М.: Мир, 1980.-390 с.

126. Климов Е.А. Введение в психологию труда. М., 1988.

127. Климов Е.А. Индивидуальный стиль деятельности в зависимости от психологических свойств нервной системы. Казань: Изд. Казанского университета, 1969. - 278 с.

128. Климов Е.А., Носкова О.Г. История психологии труда в России: Учебное пособие. М., 1992.

129. Климов Е.А. Образ мира в разнотипных профессиях. М.: МГУ, 1995.

130. Климов Е.А. Психология профессионального самоопределения. -Р-н-Д., 1996.

131. Климов Е.А. Психологическое содержание труда и вопросы воспитания. М.: Знание, 1986.

132. Климов Е.А. Психолого-педагогические проблемы профессиональной консультации. -М., 1983.

133. Климов Е.А. Развивающийся человек в мире профессий. Обнинск, 1993.

134. Козлова И.Н. Личность как система конструкторов. Некоторые вопросы психологической теории Дж.Келли // Системные исследования. -М., 1976. -С. 128-148.

135. Кокрен У. Методы выборочного исследования / Пер. с англ. И.М. Сонина; Под ред. А.Г.Волкова; Вступит, статья Н.К.Дружинина. М.: Статистика, 1976.

136. Комплексная методика изучения индивидуальных особенностей учащихся в целях подготовки к обоснованному выбору профессии / НИИ труд, обучения и профориентации; Сост. Вершинин С.И. и др. М.: АПН СССР, 1988.-62 с.

137. Комплект универсальных тестов и советов. Пермь, 1990.

138. Кон И.С. Психология ранней юности. М., 1989

139. Кононова В.Н. Личностные особенности летчиков-испытателей в свете теории психологических типов К.Юнга: Авт. дис.канд. псих. н. — 19.00.03.-М., 1995.-22 с.

140. Константинов В.В. 'Профессиональный психологический отбор в суворовские военные училища и кадетские корпуса РФ: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.03. - СПб., 1998. - 20 с.

141. Короткое В.А. Профессионально-личностные ориентации педагогов: Дисс.канд. псих, н.- 19.00.07.-М., 1998.- 134 с.

142. Костенко Е.П. Психодиагностика в системе отбора, подготовки и переподготовки кадров госслужбы: Дис. канд. психол. наук. М.: РАГС, 1995.

143. Кричевец А.Н. Математика для психологов: Учебник / А.Н.Кри-чевец, Е.В.Шишкин, А.Г.Дьячков / Под ред. А.Н.Кричевца. М.: Флинта: Московский психологический институт, 2003. - 376 с.

144. Крогиус Н.В. Познание людьми друг друга в конфликтной деятельности: Автореф. докт. дис. Л., 1980.

145. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях / Под ред. С.П.Курдюмова. М., 1990. - 119 с.

146. Крылов В.Ю. Метод многомерной геометризации психологических данных, системный подход в математической психологии // Принцип системности в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990. - С. 33-48.

147. Крылов В.Ю. Методологические и теоретические проблемы математической психологии. М.: Янус-К, 2000. - 376 с.

148. Кудрявцев Т.В. Психология профессионального обучения и воспитания. М.: МЭИ, 1985.

149. Кулагин Б.В. Основы профессиональной психодиагностики. JL: Медицина, 1984. - 216 с.

150. Кулагин Б.В., Сергеев С.Т. Типологический подход к исследованию проблемы профотбора// Психол. журнал. 1989. - т. 10. - №1.

151. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows STADIA 6.0.-М., 1996.

152. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. - 157 с.

153. Левитов Н.Д. Психология характера. — М., 1989.

154. Леман Э. Проверка статистических гипотез / Пер. с англ. Ю.В.Прохорова. 2-е изд., испр. - М.: Наука, 1979.- 408 с.

155. Леонова А.Б. и др. Применение ЭВМ в психологическом эксперименте. М.: МГУ, 1979. - 59 с.

156. Лисовский В.Т., Дмитриев А.И. Личность студента. М., 1974.

157. Лисовский В.Т. Советское студенчество. М.,1990.

158. Ломов Б.Ф. Вопросы общей, педагогической и инженерной психологии. М.: Педагогика, 1991. - 295с.

159. Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М., 1984.-445 с.

160. Ломов Б.Ф. О системном подходе в психологии // Вопр. психологии. 1975. - №2 - С. 31-45.

161. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967. - 144 с.

162. Лучшие психологические тесты для профотбора и профориентации / Отв. ред. А.Ф.Кудряшов. Петрозводск, 1992. - 318 с.

163. Лысенко Ю.Н. Психологические основы повышения эффективности профессиональной деятельности: Авт. дис.докт. псих. н. — 19.00.03. — СПб., 1992.-52 с.

164. Майорова Н.В. Соответствие человека его профессиональной деятельности (субъективно-деятелыюстный подход): Дисс.канд. псих. н. — 19.00.07.-М., 1998.- 129 с.

165. Манхоева А.Д. Взаимосвязь свойств темперамента и профессионально-педагогической направленности студентов педвуза: Дис. канд. психол. наук. М.: МПГУ, 1995.

166. Мардиа К., Земроч П. Таблицы F-распределений и распределений, связанных с ними / Пер. с англ. М., 1984. - 255 с.

167. Марищук B.JI. Психологические основы формирования профессионально значимых качеств: Дис. докт. психол. наук. Л.: ЛГУ, 1982.

168. Марищук B.JL, Блудов Ю.М., Плахтиенко В.А., Серова J1.K. Методики психодиагностики в спорте. М.: Просвещение, 1984. - 191 с.

169. Математическая психология: методология, теория, модели / Под ред. В.Ю.Крылова. М., 1985. - 236 с.

170. Машков В.Н. Методологические и эмпирические основания дифференциальной психологии труда: Дис. . докт. психол. наук. СПб.: СПбГУ, 1996.

171. Меньшикова J1.B. Психологические закономерности развития индивидуальности студентов в вузе: Авт. дис.докт. псих. н. — 19.00.01. -Новосибирск, 1998. 40 с.

172. Методические рекомендации по профессиональному отбору абитуриентов в педагогические вузы. М.: Прометей, 1990.

173. Методы системного педагогического исследования: Учеб. пособие / Под ред. Н.В.Кузьминой. Л., 1980. - 172 с.

174. Мельников A.B. О применении персональных компьютеров в психологии // Психол. журнал. 1989. - т. 10. - №1. - С. 56-61.

175. Мельников В.М., Ямпольский Л.Т. Введение в экспериментальную психологию личности. М.: Просвещение, 1985. - 319 с.

176. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980. - 319 с.

177. Мир профессий. Человек-природа / Сост. С.Н.Левиева. М., 1985.

178. Мир профессий. Человек-техника / Сост. В.Е.Гаврилов. М., 1987.

179. Мир профессий. Человек-техника/Сост. Р.Д.Каверина. М., 1988.

180. Мир профессий. Человек-человек / Сост. Р.Д.Каверина. М., 1986.

181. Мир профессий. Человек-знаковая система / Сост. С.Н.Левиева. -М., 1988.

182. Мир профессий. Человек-художественный образ /Сост. А.И.Смирнов. М., 1987.

183. Мищенко Л.В. Динамика структур интегральной индивидуальности в зависимости от специфики учебной деятельности: Дис. . канд. психол. наук. Ростов-на-Дону: Рост. ГПУ, 1994.

184. Могилевкин Е.А. Личностные факторы профессиональной карьеры государственных служащих: Авт. дис.канд. псих. н. — 19.00.13, М., 1998.-24 с.

185. Морсанова В.Н. Индивидуальный стиль саморегуляции. М., 1998.

186. Мостеллер Ф., Тыоки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. - 239 с.

187. Мухина B.C. Возрастная психология. М., 1998.

188. Нагибин В.Н. Профориентация и профотбор молодежи в системе совершенствования подготовки специалистов народного хозяйства: Дисс. .канд. псих, н.- 19.00.03.-Тверь, 1991.-270 с.

189. Непомнящий В.А. Компьютерная психодиагностика как средство профессионального и личного роста студентов технических вузов: Авт. дис .канд. псих. н. 19.00.07. - Ростов-на-Дону., 1997. - 18 с.

190. Небылицын В.Д. Психофизиология индивидуальных различий. -М., 1976.

191. Никандров В.В. Методы психофизического шкалирования: Учеб. пособие. СПб., 1992. - 68 с.

192. Никифоров Г.С. Особенности обучения и психического развития школьников 13-17 лет. -М., 1988.

193. Никифоров A.M., Фазылов Ш.Х. Методы и алгоритмы преобразования типов признаков в задачах анализа данных. Ташкент: Фан, 1988. -132 с.

194. Николин B.C. Психологические условия компьютеризации исследовательской деятельности военного психолога: Дисс.канд. псих. н. -19.00.14.-М., 1994.-222 с.

195. Носс И.Н. Эффективность психодиагностики военно-профессиональной направленности у Суворовцев: Авт.дис.канд. псих. н. 19.00.05. -М., 1992.-23 с.

196. Общая психодиагностика / Под ред. А.А.Бодалева, В.В.Столина. -М., 1987.-304 с.

197. Овсянникова В.В. Самооценка учащегося ПТУ как субъекта профессиональной деятельности: Автореф. дис. канд. психол. наук. JL, 1982.

198. Оганезов A.C., Суменко О.В. Автоматизация исследования личности по психологической методике MMPI с синтезом словесного диагноза // Вопр. психологии. 1990. - №1. - С. 154-157.

199. Опарина Н.М. Развитие компьютерных технологий профессиональной аттестации операторов технических систем: Авт. дис.канд. техн. н. —05.13.01.-СПб., 1997.- 16 с.

200. Опыт компьютерной педагогической диагностики творческих способностей. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1989.

201. Основные направления и структура психологического описания профессий в целях профориентации // Актуальные вопросы подготовки рабочих кадров. Экспресс-информация. Вып.4 (Авторы: Иванюк М.И., Смирнов А.И.). Л., 1980.

202. Основы педагогики и психологии высшей школы. М., 1986.

203. Остренков A.B. Профессионально-психологический отбор военных инженеров по эксплуатации радиотехнических средств: Дисс.канд. псих, н. 19.00.03. - Тверь, 1998. - 149 с.

204. Оуэн Д.Б. Сборник статистических таблиц / Пер. с нем.; Отв. ред. Л.Н.Большев. М., 1966. - 586 с.

205. Паповян С.С. Эксперимент в прикладной социальной психологии: актуальные проблемы статистического анализа данных // Психол. журнал. 1985 - т.6. - №6. - С. 90-100.

206. Платонов К.К. О системе психологии. М.: 1972.

207. Платонов K.K. Психологический практикум. M.: Высшая школа, 1980. - 165 с.

208. Платонов К.К., Голубев Г.Г. Психология. М.: Высшая школа, 1973.-356 с.

209. Платонов Ю.П. Социальная психология трудовой деятельности. -СПб., 1992.-368 с.

210. Платонов C.B. Психологические критерии количественной оценки профессионально важных качеств военно-научных кадров НИУ ВМФ: Дис. канд. психол. наук. СПб.: СПбГУ, 1996.

211. Поваренков Ю.П. Психология профессионального становления личности. Курск: КГПИ, 1991.

212. Пономаренко В.А., Завалова Н.Д. Авиационная психология. М.: НИИИА и КМ, 1992.

213. Практикум по общей и экспериментальной психологии / Под ред. Крылова A.A. Л.: ЛГУ, 1987. - 255 с.

214. Практикум по психодиагностике. Дифференциальная психометрика / Под ред. Столина В.В., Шмелева А.Г. М.: МГУ, 1984. - 151 с.

215. Прогностика. Терминология. М., 1990. - 56 с.

216. Профконсультационная работа со старшеклассниками / Под ред. Б.А. Федоришина. Киев: Радяньска школа, 1980. - 160 с.

217. Психологическая служба ВУЗа: принципы, опыт работы. М., 1993.

218. Психологическая диагностика: Проблемы и исследования / Под ред. ГуревичаК.М. М.: Педагогика, 1981. - 231 с.

219. Психологическая напряженность в трудовой деятельности / Под ред. Л.Г.Дикой, А.Н.Занковского. М.: ИП АН СССР, 1989.

220. Психологические и психофизиологические особенности студентов / Под ред. Н.М.Пейсахова. Казань: Изд-во Казан, ун-та, 1977. - 294 с.

221. Психологические исследования проблемы формирования личности профессионала / Под ред. В.А.Бодрова. М.: ИП АН СССР, 1991.

222. Психологические проблемы взаимной адаптации человека и машины в системах управления / Под ред. Б.Ф.Ломова и др. М.: Наука, 1980.

223. Психологические проблемы деятельности в особых условиях / Под ред. Б.Ф.Ломова, Ю.М.Забродина. М.: Наука, 1985.

224. Психологические проблемы профессиональной деятельности / Под ред. Л.Г.Дикой, А.Н.Занковского. М.: Наука, 1991.

225. Психологическое обеспечение профессионального развития человека. / Под ред. Никифорова Г.С. СПб., 1991.

226. Психология / Под общей ред. д-ра психол. наук, проф. В.М.Мельникова. М.: Физкультура и спорт, 1987. - 367 с.

227. Психология и математика / Под ред. В.Ф.Рубахина, Г.Е.Журавлева, Ю.М.Забродина и др. М., 1976. - 295 с.

228. Психология. Словарь / Под ред. А.В.Петровского, М.Г.Ярошевско-го. 2-е изд. 6 испр. и доп. - М., 1990. - 494 с.

229. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. - 248 с.

230. Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В.Бестужев-Лада. -М., 1982.-430 с.

231. Райе Ф. Психология подросткового и юношеского возраста. СПб., 2000.

232. Решетников М.М. Профессиональный отбор в системе образования, промышленности и армии США / Психол. журнал. 1987. - №3.-С.145-153.

233. Романова Е.С. Психология профессионального становления личности: Авт. дне.докт. псих, н.-19.00.01, 19.00.07.-М., 1992.-31 с.

234. Русалов В.М. Опросник структуры темперамента: Метод, пособие / Ин-т психологии АН СССР. М., 1990.

235. Рыжов А.П. О выборе качественных признаков описаний объектов средствами теории нечетких множеств: Авт. дис.канд. физ.-мат. н. -Саратов, 1992.- 17 с.

236. Секун В.И. Индивидуально-психологические особенности и взаимоотношения студентов. Минск, 1976.

237. Сидоренко Е.М. Методы математической обработки в психологии. СПб., 1996.

238. Синергетика и психология. Тексты. Выпуск 1. «Методологические вопросы» / Под ред. И.Н.Трофимовой и В.Г.Буданова. М.: Янус-К, 1997.

239. Синергетика и психология. Тексты. Выпуск 2. «Социальные процессы» вопросы» / Под ред. И.Н.Трофимовой. М.: Янус-К, 1999. — 272 с.

240. Системный подход в инженерной психологии и психологии труда / Отв. ред. В.А.Бодров, В.Ф.Венда. М.: Наука, 1992.

241. Смирнова Е.Э. Пути формирования модели молодого специалиста с высшим образованием. JL, 1977.

242. Собчик JI.H. Введение в психологию индивидуальности. М., 1998.

243. Соколов E.H., Измайлов И.А., Шмелев А.Г., Лившиц Г.Я., Третьяков H.H. Компьютеризованная система для проведения научных исследований, психодиагностики и обучения // Психол. журнал. 1985. - т.6. - №6. -С. 142-147.

244. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2 / Под ред. Ллойда Э., Ледермана У., Айвазяна С.А., Тюрина Ю.Н. М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с.

245. Стивене С.С. Математика, измерение и психофизика // Экспериментальная психология / Сост. С.С.Стивенс: В 2т. Т. 1. М., i960.- С. 19-89.

246. Стрелков Ю.К. Психологическое содержание штурманского труда в авиации: Дисс.докт. псих. н. 19.00.03. -М., 1991.-458 с.

247. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений // Психологические измерения. М.: Мир, 1976. - С. 9-119.

248. Суходольский Г.В. Абстрактная модель деятельности специалиста и ее реализации // Вестн. Ленингр. ун-та. 1972. - №11.

249. Суходольский Г.В. Корреляционный анализ // Методы системного педагогического исследования / Под ред. Н.В.Кузьминой. Л., 1980. - С. 150-155.

250. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов.-М., 1997.

251. Суходольский Г.В. Основы психологической теории деятельности.-Л., 1988.- 166 с.

252. Суходольский Г.В. Понятийная система психологической теории деятельности // Психол. журнал. 1981. - №3.

253. Суходольский Г.В. Структурно-алгоритмический анализ и синтез деятельности. Д., 1976. - 120 с.

254. Таблицы математической статистики // Болыпев JI.H., Смирнов Н.В.-М., 1983.-416 с.

255. Тарасов В.Б., Чернышев А.П. О применении "нечеткой" математики в инженерной психологии // Психол. журнал. 1981.- №4.

256. Телегина Э.Д. Психологическая регуляция и саморегуляция творческой мыслительной деятельности человека: Дисс.докт. псих. н. — 19.00.01.-М., 1993.-370 с.

257. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. - 168 с.

258. Тихомиров O.K., Гурьева Л.П. Опыт анализа психологических последствий компьютеризации психодиагностической деятельности // Психол. журнал. 1989. - т. 10. - №2. - С. 33-45.

259. Тихомиров O.K., Собчик Л.Н., Гурьева Л.П., Гарбер И.Е., Тарнов-ская Н.В., Ремизова А.Л. Анализ этапов компьютеризованной психодиагностики (на примере MMPI) // Вопросы психол. 1990. - №2. - С. 136-142.

260. Умрюхин Е.А. Основные направления математической психологии за рубежом // Психология и математика / Под ред. В.Ф.Рубахина, Г.Е.Журавлева, Ю.М.Забродина и др. М., 1976. - С. 69-85. ; *

261. Федотов С.Н. Совершенствование системы профессионального психологического отбора операторов сенсомоторного профиля: Дисс. канд. псих, н.- 19.00.03.-Б.М., 1994.-221 с.

262. Фельдштейн Д.И. Проблемы возрастной и педагогической психологии.-М., 1995.

263. Фонарев А.Р. Профессиональный психологический отбор персонала для работы в среде сервиса: Авт. дис.канд. псих. н. 19.00.03. — Тверь, 1995.-22 с.

264. Формирование личности старшеклассника / Под ред. И.В. Дубровиной.-М., 1989.

265. Франселла Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. -М.: Прогресс, 1987. 236 с.

266. Функциональные состояния и эффективность деятельности человека-оператора в режиме непрерывной деятельности / Под ред. Л.Г.Дикой, А.Н.Занковского. М.: ИП АН СССР, 1987.

267. Хаккер В. Инженерная психология и психология труда. М.: Машиностроение, 1985.

268. Ханин Ю.Л. Шкала Марлоу-Крауна для исследования мотивации одобрения. Л.: НИИ физической культуры, 1976. - 10 с.

269. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. -486 с.

270. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М: Финансы и статистика, 1987. - 335 с.

271. Хекхаузен X. Мотивация и деятельность: В 2т. / Пер. с нем. М., 1986.

272. Чарухилова С.М. Психогенетический подход к проблемам профотбора: на примере деятельности монтажниц радиоэлектронной аппаратуры: Авт. дис. .канд. псих. н. 19.00.03. - М., 1998. - 28 с.

273. Черны В. Психодиагностика в социалистических странах: Психодиагностические и дидактические тесты. Братислава, 1983. - 222 с.

274. Чернявская А.П. Психологическая оценка и повышение уровня профессиональной готовности в целях профконсультации: Дисс.канд. псих. н. 19.00.03. - СПб., 1992. - 214 с.

275. Шадриков В.Д. Деятельность и способности. -М.: Логос, 1994.

276. Шадриков В.Д. Проблемы системогенеза профессиональной деятельности. М., 1982.

277. Шапкин С.А., Дикая Л.Г. Деятельность в особых условиях: компонентный анализ структуры и стратегий адаптации // Психол. журнал. -1996.-№1. С. 19-34.

278. Шмелев А.Г. Психодиагностика и новые информационные технологии // Компьютеры и познание. М.: Наука, 1990. - С. 87-105.

279. Шмелев А.Г. Психодиагностика личностных черт. СПб.: Речь, 2002.-480 с.

280. Шмелев А.Г., Похилько В.И. Анализ пунктов при конструировании и применении тест-опросников: ручные и компьютерные алгоритмы // Вопр. психологии. 1985. - №4. - С. 126-134.

281. Шмелев А.Г. Психосемантика и психодиагностика личности: Дис. . докт. психол. наук. М.: МГУ, 1994.

282. Шмелев А.Г. Традиционная психометрика и экспериментальная психосемантика: объективная и субъективная парадигмы анализа данных // Вопр. психол. 1982. - №5. - С. 36-46.

283. Шумилин Е.А. Психологические особенности личности старшеклассника / Под ред. В.В. Давыдова. М., 1979.

284. Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. -М., 1978.

285. Юнг К.Г. Психологические типы. М., 1992. - 105 с.

286. Якунин В.А. Педагогическая психология. М., 1998.

287. Ямпольский Л.Т. Типологический подход к прогнозу клинических особенностей хронического алкоголизма // Вопр. психол. 1986. - №2. - С. 91-99.

288. Backer Е., Shipper J.A. On the max-min approach for feature ordering and selection // Pros. Seminar on Pattern Recognition, Liege, Nov., 1977.

289. Cronbach L. Psychological test and rersonnel decisions. New-York, 1966.-347 p.

290. Cronbach L. Essentials of psychological testing. New York, 1970.752 p.

291. Elithorn A., Mornington S., Stavrov A. Automated psychological testing: Some principles and practic // Int. Journal of Man-machine Studies, v. 17, 1982. -№3.-p. 247-263.

292. Fix E., Hodges J.L. Discriminatory analysis, nonparametric discrimination USA School of Medicine. Texas: Rendolph Field, 1951-1952.

293. Freeman F. Theory and practice of psychological testing. New Dehli, 1971.

294. Guilford J.P. Psychometric methods. New-York, 1954. - 597p.

295. Guilford J.P. Fundamental statistics in psychology and education. -New-York, 1956. 565 p.

296. Holtzman, Wayne. Computer Assisted Instruction, Testing, and Guidance. - New-York: Harper and Row, 1968. - 265 p.

297. Keller W.J. Statistical vio Personal Computers // Compstat 86, Proceedings in Computational Statisticals. - Wien: Physica-Ferlag, 1986. - p. 332337.

298. Marihugh G. A super-fast recruiter's aid // All Volunteer / US Army. 1981.- №7. P.12-13.

299. Minsky M. Framework for representing knowledge in the Psychology of Computer Vision, P.H. Winston (ed.) McCraw Hill, 1975.

300. The computer in psychology. Ed. by M.J.Apter, G.Westby e.a., Wiley, 1973.-639 p.

301. Tiffin L., McCormick E. Industrial psychology. London, 1968.

302. Vocational Guidance and Human Development / Ed. by Edwin L.Herr. -Boston: Houghton Mifflin Company, 1974. 596 p.30 ¿т

303. КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ1. На правах рукописи1. БАСИМОВ МИХАИЛ МИХАИЛОВИЧ