Особенности саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей ракетно-космической отрасли

Размещено на http://www.allbest.ru/

ГБОУ ВО МО «Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова»

Особенности саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей ракетно-космической отрасли

Ластовенко Дарья Викторовна

Королёв, Россия

Аннотация

Статья основана на материалах диссертационного исследования психологических факторов решения профессиональных задач студентами инженерных специальностей ракетно-космической отрасли. В данной статье представлены результаты исследования особенностей саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей ракетно-космической отрасли.

Выборку исследования составили 82 студента ГБОУ ВО МО «Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова», обучающихся по направлению подготовки «Проектирование, производство и эксплуатация ракет и ракетно-космических комплексов». В исследовании использовались методики: «Стиль саморегуляции поведения» В.И. Моросановой и «Самооценка метакогнитивных знаний и метакогнитивной активности» Ю.В. Скворцовой и М.М. Кашапова. Для статистической обработки данных применялся кластерный, однофакторный дисперсионный и корреляционный анализ.

В результате проведенного эмпирического исследования были выделены кластерные группы студентов, различающихся по процессуальным компонентам саморегуляции деятельности. Для каждой из полученных кластерных групп были описаны характеристики метакогнитивных процессов и регуляторно-личностных качеств. Статистически достоверные отличия между выделенными кластерами были обнаружены только по четырём шкалам: «Метакогнитивные знания», «Выбор главных идей», «Гибкость» и «Общий уровень саморегуляции».

В статье обсуждаются также данные корреляционного анализа показателей саморегуляционных и метакогнитивных характеристик у выделенных кластерных групп.

Предположение, лежащее в основе исследования, было частично подтверждено: у студентов инженерных специальностей ракетно-космической отрасли с развитыми процессуальными компонентами саморегуляции более высокие показатели метакогнитивных знаний, гибкости и общей саморегуляции.

Обсуждаются перспективы дальнейших исследований заявленной темы и разрабатываемого проблемного поля.

Ключевые слова: саморегуляция; метакогнитивные процессы; метакогниции; метакогнитивные знания; метакогнитивная активность; студенты

Введение

Саморегуляционные и метакогнитивные характеристики позволяют обучающимся структурировать процесс обучения, выбирать наиболее эффективные стратегии обучения и корректировать эти стратегии в деятельности. Вместе с тем до сих пор остается дискуссионным вопрос о значимости и влиянии метакогнитивных процессов на образовательный процесс и академическую успеваемость студентов [1-4]. Однако нельзя отрицать необходимость развития навыков познания для повышения эффективности образования и самообразования студентов и всей их познавательной деятельности.

Регуляция познавательных процессов и деятельности, в том числе профессиональной деятельности, осуществляется при помощи саморегуляционных и метакогнитивных процессов [5].

Метакогнитивные процессы являются надпроцессами, регулирующими когнитивные процессы, что помогает субъекту деятельности отслеживать и контролировать собственное познание и деятельность [6; 7].

Саморегуляция, в свою очередь, обеспечивает включенность в деятельность индивидуально-типологических свойств субъекта и повышает уровень рациональности принимаемых им решений, для достижения большей успешности (Моросанова, 2001; Моросанова, 2010) [8; 9]. Саморегуляция, так же как и метакогнитивные процессы, рассматривается в качестве комплексного процесса, отвечающего за регуляцию всей деятельности субъекта, и выступает как личностное качество, формирующееся в процессе его профессионализации [10].

Таким образом, по терминологии А.В. Карпова, саморегуляция по отношению к деятельности выступает как метадеятельность (Карпов, 2007; Поваренков, 2016, 2017, 2018) [11; 12].

Актуальность исследования саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей ракетно-космической отрасли (далее - РКО) обусловлена в первую очередь запросами реального производства на квалифицированных специалистов, способных обучаться и применять свои знания на практике для успешного решения профессиональных задач. А также отсутствием эмпирических данных о саморегуляционых и метакогнитивных особенностях этой специфической группы. Проблема исследования определяется необходимостью изучения этих характеристик как одних из факторов эффективности будущей профессиональной деятельности студентов РКО.

Целью нашего исследования стало изучение особенностей саморегуляцоных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей РКО.

Задачей исследования стало выявление особенностей саморегуляционных и меткогнитивных характеристик студентов РКО, анализ типологических особенностей и выявление закономерностей.

В основе исследования лежит предположение о том, что у студентов РКО по процессуальным особенностям саморегуляции будут выделяться качественно своеобразные группы. Студенты, обладающие более развитыми процессуальными компонентами саморегуляции, будут статистически выше по показателям метакогнитивных процессов и регуляторно-личностных свойств.

Методы

Исследование проходило в период с ноября 2020 по январь 2021 года. Сбор данных, ввиду введённых ограничений, связанных с распространением новой коронавирусной инфекции, осуществлялся посредством программного продукта Google Form. Выборку исследования составили студенты ГБОУ ВО МО «Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова». В частности, респондентами стали студенты, обучающиеся по направлению подготовки «Проектирование, производство и эксплуатация ракет и ракетно-космических комплексов» (п = 82). Среди испытуемых 27,38 % выборки составили девушки и 72,62 % юноши, средний возраст которых 21,58 (б = 3,22).

Для реализации задач исследования применялись следующие методики:

Опросник «Стиль саморегуляции поведения» В.И. Морсановой (шкалы процессуального компонента саморегуляции: планирование, моделирование, программирование, оценивание результатов; шкалы регуляторно-личностных качеств: гибкость и самостоятельность, и шкала общего уровня саморегуляции).

«Самооценка метакогнитивных знаний и метакогнитивной активности»

Ю.В. Скворцовой и М.М. Кашапова (основные шкалы: метакогнитивные знания, метакогнитивная активность; вспомогательные шкалы: концентрация, приобретение информации, выбор главных идей, управление временем).

Статистическая обработка была проведена при помощи статистического пакета IBM SPSS Statistics 22: методы первичной описательной статистики, кластерный анализ (метод k-средние), однофакторный дисперсионный анализ (апостериорные множественные сравнения, критерий НЗР) и корреляционный анализ (критерий r-Пирсона).

Анализ результатов и их обсуждение

Анализ результатов кластерного анализа саморегуляционных характеристик студентов инженерных специальностей РКО.

На первом этапе, после первичной обработки данных, был осуществлен кластерный анализ данных методом k-средних. Группировка объектов осуществлялась по шкалам, оценивающим процессуальные компоненты саморегуляции: Планирование (ПЛ),

Моделирование (МД), Программирование (ПР), Оценка результатов (ОР).

В результате кластеризации выборки было выделено 4 кластера: кластер 1 (n = 6), кластер 2 (n = 20), кластер 3 (n = 30) и кластер 4 (n = 26).

В кластере 1 самое высокое значение по шкале «Программирование» (M = 4,5, б = 1,38), затем идет «Моделирование» (M = 3,83; б = 1,47). «Планирование» (M = 3,67; б = 1,21) и «Оценка результатов» (M = 2,5, б = 1,225).

В кластере 2 самое высокое значение по шкале «Моделирование» (M = 7,95, б = 0,99), затем идет «Планирование» (M = 7,15, б = 0,99), Оценка результатов» (M = 7,2, б = 0,89) и «Программирование» (M = 6,65, б = 1,22).

В кластере 3 самое высокое значение по шкалам «Программирование» (M = 6,2, б = 1,09) и «Моделирование» (M = 6,17, б = 1,15), затем идут «Оценка результатов» (M = 6, б = 1,17) и «Планирование» (M = 4,73, б = 0,94).

В кластере 4 самое высокое значение по шкале «Планирование» (M = 7,12, б = 1,07), затем идут «Программирование» (M = 6,92, б = 1,26), «Оценка результатов» (M = 5,38, б = 1,39) и «Моделирование» (M = 4,27, б = 1,22) (рисунок 1).

Рисунок 1. Выраженность показателей основных регуляторных процессов в кластерных группах (разработано автором)

Первый кластер (7,32 % респондентов) характеризуется низкими показателями по четырем шкалам процессуального компонента саморегуляции, с преобладанием шкалы «Программирование».

Второй кластер (24,39 % респондентов) характеризуется высокими показателями по шкалам «Моделирование», «Планирование», «Оценка результата» и средними показателями по шкале «Программирование» с тенденцией к высокому уровню. Ведущая шкала - «Моделирование».

Третий кластер (36,59 % респондентов) характеризуется средними показателями по всем шкалам. В профиле преобладают три шкалы, за исключением шкалы «Планирование».

Четвёртый кластер (31,7 % респондентов) характеризуется высокими показателями по шкале «Планирование», средними показателями по остальным шкалам. Шкала «Программирование» имеет тенденцию к высокому уровню.

Рисунок 2. Выраженность показателей метакогнитивных и саморегуляционных характеристик в кластерных группах (разработано автором)

Анализ распределения показателей по остальным шкалам методик, с учетом выделенных кластеров, показывает различия между кластерами по шкалам: «Метакогнитивные знания», «Метакогнитивная активность», «Выбор главных идей», «Гибкость» и «Самостоятельность» (рисунок 2). По общему уровню саморегуляции самый низкий показатель в кластере 1 (M = 23,33, б = 4,88), затем идет кластер 3 (M = 31,93, б = 3,84) и кластер 4 (M = 32,52, б = 4,21), самый высокий показатель в кластере 2 (M = 36,65, б = 3,27).

Первый кластер характеризуется низкими показателями метакогнитивных знаний, метакогнитивной активности и общего уровня саморегуляции. По остальным шкалам метакогнитивных характеристик средние показатели. Для такого типа характерно детализирование программы собственных действий. Однако для них представляет определённую сложность предварительный этап выделения целей и задач действий сопряжен, а также изменение цели при изменении текущих условий. Сами условия и состояние ситуации могут восприниматься ими неадекватно. Такой тип обладает недостаточной критичностью по отношению к своим действиям, испытывает затруднения в оценке и развитии собственных когнитивных процессов и применении релевантных познавательных приемов. психологический метакогнитивный самооценка знание

Во втором кластере высокие показатели по общему уровню саморегуляции и средние по остальным метакогнитивным шкалам, за исключением шкалы «Выбор главных идей», по которой показатель низкий. Такой тип обладает навыками оценивания текущей ситуации и ее перспективного развития, прогнозирования результатов действий. Планирование действий детализировано и соотносится с целями и задачами. Принятые программы действий достаточно мобильны для изменений в текущих условиях и конкретизируются по ходу действий.

В третьем кластере у испытуемых средние показатели по всем шкалам, за исключением шкалы «Выбор главных идей», по которой показатель также низкий. Такой тип обладает средними навыками оценивания текущей ситуации и ее развития, прогнозирования результатов действий. Принятые программы действий конкретизируется по ходу действий, однако низкие показатели планирования говорят о неспособности респондентов эффективно выдвигать цели и задачи. Они не всегда заранее планируют свою деятельность и могут заниматься ею нерегулярно. Деятельность данного типа характеризуется недостаточным планированием и нерегулярностью.

В четвёртом кластере метакогнитивные показатели средне выражены. Такой тип обладает высоким развитием процессов планирования и программирования своих действий, детально разрабатывает программы с указанием конечных и промежуточных целей. Средний уровень развития процесса моделирования не всегда позволяет им адекватно оценивать ситуацию, корректировать цели и программы действий.

Статистический расчет различий между полученными кластерами осуществлялся при помощи однофакторного дисперсионного анализа (апостериорные множественные сравнения, критерий НЗР) и показал статистически достоверные отличия по шкалам: «Метакогнитивные знания» (р < 0.05), «Выбор главных идей» (р < 0.01), «Гибкость» (р < 0.05) и «Общий уровень саморегуляции» (р < 0.01).

Таблица 1 Различие показателей между кластерами по результатам дисперсионного анализа

Разработано автором

Апостериорные множественные сравнения показали, что первый кластер существенно ниже, чем три других кластера по уровню метакогнитивных знаний, гибкости и общей саморегуляции. Только по шкале «Выбор главных идей» кластер 1 статистически выше остальных.

Анализ результатов корреляции саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей РКО в выделенных кластерах.

На следующем этапе изучались взаимосвязи показателей саморегуляционных и метакогнитивных показателей в полученных кластерах. Ввиду малого количества наблюдений в кластере 1 (п = 6), кластер не подвергался дальнейшему статистическому анализу.

У кластера 2 были выявлены значимые связи между общим уровнем саморегуляции и самостоятельностью и отрицательная взаимосвязь с приобретением информации. Метакогнитивные знания взаимосвязаны с метакогнитивной активностью, концентрация взаимосвязана с выбором главных идей. Оценка результатов взаимосвязана с приобретением информации, выбором главных идей и отрицательно с самостоятельностью. Планирование отрицательно взаимосвязано с гибкостью, гибкость также отрицательно взаимосвязана с выбором главных идей (таблица 2).

Для второго кластера характерно увеличение показателей метакогнитивных знаний при увеличении метакогнитивной активности. Улучшение концентрации способствует развитию способности к выбору главных идей. Оценка результатов деятельности развивается при улучшении способности к приобретению информации и выбору главных идей, однако увеличение способности оценивания результата приводит к понижению самостоятельности. Развитие планирования не позволяет такому типу проявлять регуляционную гибкость. Повышение регуляционной гибкости приводит к снижению способности выбирать главное. Общий уровень саморегуляции у этого кластера тем выше, чем выше навыки самостоятельной организации собственной деятельности и чем ниже способности приобретения и сохранения информации.

Таблица 2 Корреляции между саморегуляционными и метакогнитивными показателями (r-Пирсона) в кластере 2

Примечание: ** - корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя), * - значима на уровне 0,05 (двухсторонняя), ОУС - общий уровень саморегуляции, ПЛ - планирование, ОР - оценка результата (разработано автором)

У третьего кластера статистический анализ показал большее число корреляционных связей между шкалами. Метакогнитивные знания взаимосвязаны с метакогнитивной активностью, отрицательно с выбором главных идей и управлением временем. Метакогнитивная активность отрицательно взаимосвязана с приобретением информации, выбором главных идей, управлением временем и самостоятельностью. Концентрация положительно взаимосвязана с самостоятельностью, но отрицательно с оценкой результатов. Приобретение информации взаимосвязано с выбором главных идей и управлением временем. Самостоятельность взаимосвязана с общим уровнем саморегуляции, а моделирование отрицательно взаимосвязано с оценкой результатов.

Таблица 3 Корреляции между саморегуляционными и метакогнитивными показателями (r-Пирсона) в кластере 3

Примечание: ** - корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя), * - корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя), ВИ - выбор главных идей, УВ - управление временем, ОУС - общий уровень саморегуляции, ОР - оценка результата (разработано автором)

Увеличение метакогнитивной активности приводит к развитию метакогнитивных знаний субъекта о собственном познании. Улучшение способности получения знаний приводит к ухудшению способности выбора главных идей и распределению собственного времени относительно имеющихся задач.

Улучшение навыков управления собственными когнитивными процессами приводит к снижению способности приобретения и сохранения знаний, выбора главных идей и управления временем. Самостоятельная регуляция повышает концентрацию и способствует повышению общей саморегуляции, однако ее улучшение приводит к ухудшению управления собственными когнитивными процессами. Развитие навыка выбора главных идей и управления временем способствует улучшению приобретения и сохранения знаний. Улучшение концентрации не позволяет такому типу эффективно оценивать результаты своей деятельности. Увеличение способности к оценке результата затрудняет моделирование ситуаций.

У кластера 4 метакогнитивные знания взаимосвязаны с гибкостью и программированием. Выбор главных идей отрицательно взаимосвязан с метакогнитивными знания и метакогнитивной активность. Общий уровень саморегуляции взаимосвязан с гибкостью, самостоятельностью, программированием и моделированием. Моделирование взаимосвязано с гибкостью.

Таблица 4 Корреляции между саморегуляционными и метакогнитивными показателями (r-Пирсона) в кластере 4

Примечание: ** - корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя), * - корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя), ВИ - выбор главных идей, Г - гибкость, ОУС - общий уровень саморегуляции, МД - моделирование, ПР - программирование (разработано автором)

Легкость приобретения новых знаний повышается от развития гибкости и способности этого типа программировать свою деятельность. Улучшение способности к приобретению новых знаний и управлению собственными когнитивными процессами затрудняет выбор главных идей, отделение релевантной от нелеревантной информации. Улучшение навыков моделирования увеличивает регуляторную гибкость и способность эффективно реагировать на события и изменения среды. На увеличение показателей общего уровня саморегуляции оказывают влияние увеличение способности к моделированию, программированию, гибкости и самостоятельности.

Выводы

Основная задача нашего исследования заключалась в выявлении саморегуляционных и метакогнитивных характеристик студентов инженерных специальностей РКО.

Проверка предположения о качественном отличии между выделенными кластерами получила лишь частичное подтверждение. Достоверные отличия между кластерами были обнаружены только по шкалам: «Метакогнитивные знания», «Выбор главных идей», «Гибкость» и «Общий уровень саморегуляции». Наиболее высокий уровень был обнаружен у кластера 2 по показателям метакогнитивных знаний, гибкости и общей саморегуляции, и у кластера 1 по способности к выбору главных идей.

Корреляционный анализ внутри кластерных групп обнаружил достаточно тесные связи между показателями метакогнитивных процессов и регуляторно-личностных качеств респондентов.

Самое большое количество внутренних корреляционных связей было обнаружено у кластера 3, который характеризуется средне выраженными показателями процессуального компонента. Для этого типа характерно также большое количество отрицательных взаимосвязей. У кластера 2 и 4 меньшее количество внутренних связей, по сравнению с кластером 3. Кластер 1 не подвергался корреляционному анализу ввиду малого количества респондентов в нем.

Полученные кластерные группы обладают индивидуально-типологическими особенностями саморегуляционных и метокогнитивных процессов, которые были описаны выше. В целом, все полученные кластерные типы могут применять компенсаторные возможности для преодоления ограничений связанных с особенностями их процессуальных компонентов саморегуляции. Так, например, у кластера 1 сочетание средних показателей по шкалам «Программирование» и «Выбор главных идей», могут частично компенсировать низкие показатели, полученные по остальным шкалам методик. Кластер 4 компенсирует средние навыки оценки условий, ситуации и результатов деятельности за счет способности к планированию и программированию своих действий, что позволяет достигать цели, используя четкие алгоритмы.

Полученные результаты в перспективе могут быть уточнены по содержанию и по структуре выделенных взаимосвязей между показателями метакогнитивных и саморегуляционных процессов. Отдельный интерес представляет расширение исследования и выявление личностных особенностей у студентов РКО в целом и в полученных кластерных группах в частности. Подобные исследования позволили бы выявить ведущие факторы, детерминирующие регуляцию познавательной и иной деятельности у студентов инженерных специальностей РКО.

В качестве перспективы дальнейших исследований в рамках заданного проблемного поля планируется выявление влияния саморегуляционных и метакогнитивных процессов на академическую успеваемость и эффективность решения профессиональных задач.

Литература

1. Боденова О.В. Метакогнитивная компетентность как фактор саморегуляции учебной деятельности студентов // Развитие образования. - 2020. - № 2 (8). - С. 13-16.

2. Бызова В.М., Ловягина А.Е., Перикова Е.И. Метакогнитивный подход в диагностике трудностей психической саморегуляции студентов // Российский психологический журнал. 2019. Т. 16, № 2. С. 25-42.

3. Бызова В.М., Перикова Е.И., Ловягина А.Е. Метакогнитивная включенность в системе психической саморегуляции студентов // СПЖ. 2019. № 73. C. 126-140.

4. Ластовенко Д.В. Когнитивные стили обучения студентов инженерных специальностей // Социально-гуманитарные технологии. 2020. №1 (13). С. 68-74.

5. Бызова В.М., Перикова Е.И. Психология метакогнитивизма: вызовы современности. - СПб.: Скифия-принт, 2020. - 140 с.

6. Осорина М.В., Щербакова О.В., Аванесян М.О. Проблема метакогнитивной регуляции: нормативные требования и непродуктивные паттерны интеллектуальной деятельности // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 12. 2011. Вып. 2. С. 32-43, с. 42.

7. Перикова Е.И., Ловягина А.Е., Бызова В.М. Эффективность метакогнитивных стратегий принятия решений в учебной деятельности // Science for Education Today. - 2019. - № 4. - С. 19-35.

8. Моросанова В.И. Индивидуальные особенности осознанной саморегуляции произвольной активности человека // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2010. №1.

9. Моросанова, В.И. Индивидуальный стиль саморегуляции: феномен, структура и функции в произвольной активности человека / В.И. Моросанова. - М.: Наука, 2001. 191 с.

10. Воронцова Е.Г. Исследование самоэффективности и саморегуляции студентов технического вуза в контексте регуляторного подхода // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Психология. 2017. Т.20, С. 11-20

11. Карпов А.В. Метасистемная организация индивидуальных качеств личности: монография. - Ярославль: Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, 2018. - 744 с.

12. Поваренков Ю.П., Цымбалюк А.Э. Оперативность развития системы саморегуляции профессиональной деятельности // Психология. Журнал ВШЭ. 2019. Т. 16. №4. С. 608-625.

Размещено на Allbest.ru