WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|

Тем не менее, ряд серьёзных причин (нелинейный характер зависимости психодиагностических данных и внешнего критерия, мультиколлинеарность психодиагностических данных и т.д.) обуславливают необходимость разработки новых подходов. Новые методики обработки психодиагностических данных (например, Жильцов В.А., 2000, Биркин А.А., 2004) только частично решают данную проблему. Так, например, математическая процедура двухкоординатной методики определения профессиональной пригодности, используемая в настоящее время при проведении профессионального психологического отбора граждан, призываемых на военную службу, имеет недостаточно высокую степень прогностической валидности (по выборке из 2230 человек были получены значения коэффициентов корреляции прогноза и внешнего критерия от 0,20 до 0,29, среднее значение – 0,26).

На основе проведённого анализа используемых в психодиагностике математических методов делается заключение о том, что основной проблемой их использования в качестве методики категоризации является недостаточный учёт специфики первичных психодиагностических данных. Для решения данной проблемы предлагается подойти с позиций теории распознавания образов и задействовать ряд механизмов, содержащихся в математических методах, основанных на использовании внешнего критерия.

Анализ опыта повышения прогностичности компьютеризированных психодиагностических процедур в сфере профессионального отбора позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время большое внимание уделяется получению первичной и вторичной информации, в то время как методики психодиагностической категоризации ограничиваются сравнением реального профиля, представляющего собой совокупность значений показателей методики, и эталонного, построенного на основе мнений экспертов. Проблема повышения достоверности эталонного профиля решается разными путями: эмпирико-статистическая проверка (А.Г.Шмелев и сотрудники HR-Лаборатории) или использование оригинальной стандартной методики (А.А.Фрумкин и Т.П.Зинченко). Тем не менее, использование показателей методик в качестве системы координат для построения психологического эталона специальности ведёт к дополнительным неоправданным потерям информации, что является недостаточным учётом специфики психодиагностической процедуры. Кроме того, в ходе данного анализа (например, реализации методики СМИЛ, Собчик Л.Н.) находит подтверждение гипотеза о том, что первичные данные по сравнению со вторичными содержат в себе значительно большее количество психодиагностической информации, которую можно выявить с помощью новых методов обработки данных.

На основе проведённого во второй главе анализа делается вывод о том, что к решению задачи повышения прогностичности профотбора путём совершенствования методов обработки психодиагностических данных целесообразно подойти с позиций теории распознавания образов с учётом специфики психологических аспектов психодиагностического процесса; это выражается, во-первых, в более полном использовании первичных психодиагностических данных, во-вторых, в формировании образов эталонных групп, психологически адекватных группам специалистов, различающихся по военно-профессиональной успешности.

В третьей главе описывается процесс разработки способа повышения прогностичности компьютеризированных психодиагностических процедур, включающий в себя построение концептуальной диагностической модели и её реализацию в конкретной методике психодиагностической категоризации – методике многомерной категоризации на основе эмпирических средних. Проводится экспериментальная проверка разработанной методики и уточнение её параметров.

В концептуальной диагностической модели нашли отражение основные положения способа повышения прогно­стич­ности компьютеризированных психо­диагностических процедур:

С целью получения максимально точного прогноза профессиональной успешности предлагается максимально сохранять психодиагностическую специфику результатов обследования за счёт использования в качестве исходных данных для методики категоризации первичных показателей (ответов обследуемого на вопросы теста), что также позволит повысить статистическую мощность тестовой методики и её надёжность. С этой же целью формирование образов эталонных групп, психологически адекватных группам специалистов, различающихся по военно-профессиональной успешности, проводится также по эмпирическим данным, которые получаются путём обобщения первичных показателей по определённой (выбираемой для конкретной диагностической модели) статистической мере результатов тестирования обследуемых из обучающей выборки, отнесенных по внешнему критерию к данной категории. Для прогнозирования успешности профессиональной деятельности обследуемого используется математическая методика, основанная на одном из методов распознавания образов – методе сравнения с прототипом, в качестве которого используются образы эталонных групп, отражающие совокупности психологических характеристик успешности военно-профессиональной деятельности.

Разработанный способ реализован в виде математической процедуры, сущность которой заключается в следующем:

Методика многомерной категоризации на основе эмпирических средних является методикой психодиагностической категоризации и служит для практической реализации вышеописанного способа повышения прогно­стич­ности компьютеризированных психодиагностичес­ких процедур при использовании тестов, у которых ответы на вопросы подчиняются ранговому или интервальному шкалированию (предлагающих обследуемому оценить степень проявления какого-то признака). Следовательно, множество таких тестов ограничивает область применение данной методики (например, она не распространяется на тесты, у которых ответы на вопросы подчиняются только номинальному шкалированию). Особенностью методики является использование в качестве статистической меры для объединения результатов тестирования обучающей выборки оценки математического ожидания – арифметические средние, полученные эмпирическим путём.

Экспериментальная проверка разработанной методики осуществлялась на основе результатов психодиагностического исследования военнослужащих, проходящих службу по призыву, по опроснику военно-профессиональной пригодности, разработанному в 178 НПЦ ГШ ВС РФ Г.М. Зараковским и И.Н. Чунаевой с целью получения информации о военно-профессиональной направленности призывника, его личностных особенностях и возможных акцентуациях характера (общий объём выборки – 1534 человека).

Основным результатом экспериментальной проверки явилось подтверждение предположения о том, что методика многомерной категоризации на основе эмпирических средних действительно позволяет повысить прогностичность компьютери­зированных психодиагностических процедур, о чём однозначно свидетельствует сравнение полученных результатов с показателями существующих методик психодиагностики: коэффициенты корреляции внешнего критерия и прогноза профессиональной успешности в среднем равны 0,61, в то время, как методика, используемая в настоящее время для отбора военных специалистов, характеризуется более низким показателем – 0,26.

Кроме того, экспериментальная проверка подтвердила гипотезу о способности на основе данной методики формировать образы эталонных групп, психологически адекватных группам специалистов, различающихся по военно-профессиональной успешности (путём обобщения по определённой статистической мере первичных показателей психодиагностических данных обследуемых, отнесенных по внешнему критерию к данной категории). Была выявлена высокая чувствительность методики к степени однородности выборок (по степени сходства профессионально важных качеств), на основе которых формировались образы эталонных групп.

В ходе проведения экспериментальной проверки был проверен и уточнён алгоритм методики: 1) в качестве статистической меры обобщения первичных показателей для тестов, предлагающих обследуемому оценить степень проявления какого-то признака, целесообразно использовать оценку математического ожидания (арифметическое среднее); 2) в качестве метрики при вычислении расстояний между результатами теста данного обследуемого и эмпирическими средними образов эталонных групп целесообразно использовать Евклидово расстояние.

В четвёртой главе на примере четырех межвидовых региональных учебных центров Министерства обороны Российской Федерации приведены результаты апробации способа повышения прогностичности компьютеризированных психодиагности­чес­ких процедур, реализованного в виде методики многомерной категоризации на основе эмпирических средних. Основное внимание было уделено исследованию возможности применения данного способа в любых сегментах сферы профессионального психологического отбора, в частности, в условиях проведения психо­диагностического обследования по тестовым батареям.

Исследования проводились по сформированным батареям психодиагнос­тичес­ких тестов, содержащих опросник «ИТО+» и от 3 до 6 методик из следующего списка: "S-тест", "Установление закономерностей", "Перепутанные линии", "Фигуры", "Узоры", "Арифметический счет", "Аналогии", "Вербальная память", "Слуховая память". Сбор внешнего критерия осуществлялся на основе экспертных оценок и объективных показателей успешности профессиональной деятельности (успеваемость по профилирующим дисциплинам и т.д.). Общее количество обследованных составило 1513 человек.

В ходе апробации была осуществлена постановка вычислительного эксперимента по нахождению оптимального сочетания результатов нескольких тестовых методик, в результате чего получен соответствующий алгоритм, позволяющий расширить область применения разработанного способа повышения прогностичности.

Полученные в ходе работы показатели прогностичности (в ходе апробации в качестве показателя прогностичности использовался показатель, применяемый в ППО ВС РФ – относительное количество совпадений прогноза категорий профессиональной пригодности с внешним критерием) имеют высокие значения – в диапазоне от 80 % до 100 % (в среднем – 95 %).

Кроме того, использование разработанного способа позволяет значительно (в среднем – более чем в 2 раза) сократить время проведения обследования за счёт получения из одной методики психо­диагностических данных, дублирующих информацию других методик тестовой батареи (которая терялась при применении традиционного математического аппарата). При этом показатель прогностичности превосходил соответствующий показатель существующей методики: 96 % по сравнению с 92 %. Показатель надёжности (по внутренней согласованности) тестовой методики «ИТО+» в случае использования разработанного способа также превышает аналогичный показатель традиционного подхода: 0,94 по сравнению с 0,62.

Полученные результаты демонстрирует высокую эффективность практического применения предлагаемого способа повышения прогностичности компьютеризированных психодиагностических процедур в системе профес­сиональ­ного отбора.

Разработаны рекомендации по практическому использованию способа повышения прогностичности компьютеризированных психодиагностических процедур, реализован­ного в виде методики многомерной категоризации на основе эмпирических средних:

  1. Выбор показателя успешности профессиональной деятельности, используемого в качестве выходных данных, и определение дискретного множества его возможных значений (например, для профессионального психологического отбора в Вооружённых Силах Российской Федерации – категория профес­сиональ­ной пригодности, имеющая множество возможных значений: {1 (рекомендуется в первую очередь), 2 (рекомендуется), 3 (рекомендуется условно), 4 (не рекомендуется)}).
  2. Разбиение обучающей выборки по внешнему критерию, однозначно сопоставимому с выбранным показателем успешности профессиональной деятельности, на группы Gk (где, K – количество групп).
  3. Вычисление эмпирических арифметических средних по обучающей выборке для каждой группы Gk и для каждого первичного показателя (вопроса теста):

,,,

где i – порядковый номер первичного показателя (вопроса теста);

n – количество первичных показателей (вопросов теста);

j – порядковый номер обследуемого;

mk – количество обследуемых, принадлежащих группе Gk;

k – порядковый номер группы Gk;

K – количество групп Gk;

xij – массив исходных данных.

Полученный двухмерный массив эмпирических арифметических средних является множеством k образов эталонных групп и необходим для принятия решения при определении принадлежности последующих обследуемых к одной из групп.

  1. При наличии нескольких специальностей (групп специальностей) пункт 3 повторяется для каждой из них.
  2. Для определения принадлежности j-ого обследуемого к одной из групп Gk вычисляется Евклидово расстояние rkj в n-мерном пространстве между результатами теста данного обследуемого и эмпирическими арифметическими средними образов эталонных групп:

,

Минимальное из полученных расстояний позволяет сделать вывод о принадлежности данного (j-ого) обследуемого к определенной группе:

Pages:     ||
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.