Построение структурной модели мотивации учащихся

Теперь, когда у нас есть измерительная модель, приступаем непосредственно к построению структурной. Любая структурная модель имеет хотя бы одну альтернативную модель (тот же набор параметров, но другие взаимосвязи), которая может также хорошо, а порой и лучше описывать структуру данных. Но мы не будем рассматривать в своей работе все модели, лишь те, в которых обе мотивации являются зависимыми переменными, исходя из вопроса, который мы ставили изначально в нашем исследовании.

Для внутренней и внешней мотивации учащихся четвертого класса мы будем строить одновременно множество моделей с идентичным набором параметров. Таким образом, мы могли бы не просто посмотреть и сравнить структуру каждой из них, но и посмотреть силу взаимосвязи между этими конструктами.

Итак, сначала мы построили однофакторные модели, проверяя наличие или отсутствие связи между внутренней и внешней мотивациями и каждой латентной и независимыми переменными, оценивая показатели модели. Убедившись, что между переменными существует значимая связь, мы перешли от однофакторной регрессии к многофакторной, добавив еще один фактор, после чего еще один и т. д. Мы продолжали включать дополнительные конструкты в нашу модель до тех пор, пока все факторы, которые значимо связаны хотя бы с одной мотивацией, не были включены в модель, при этом показатели модели ухудшились незначительно, а факторные нагрузки при каждом индикаторе приблизительно остались неизменными.

В таблице 7 ниже мы приводим показатели валидности только нескольких моделей из построенных. При построении структурных моделей, мы смотрим на большинство показателей модели, как и в КФА, за исключением Х²/df, сейчас мы будем оценивать? X²/?df, которое должно быть тоже меньше или равно трем.

Таблица 7. Показатели модели GOF (модель 4).

Мы можем отметить, что показатели модели немного ухудшились, но незначительно. Утверждение о том, что модель удовлетворяет данным по-прежнему верно, несмотря на то, что? Х²/?df больше трех. Модель 3 представляет собой совокупность двух регрессионных уравнений, где независимой переменной выступают внутренняя и внешняя мотивация, а предикторами — все факторы за исключением родительских установок. Модель 4 включает в себя все факторы, отвечающие за учебные достижения, согласно ФГОС (все конструкты, которые мы упоминали ранее). Представить ее можно в виде двух регрессионных уравнений (см. таблицу 8).

Таблица 8. Результаты структурного моделирования (модель 4).

^** p< 0,001; ^* p < 0,05.

Мы видим, что уравнения для внутренней и внешней мотиваций различаются. Модели для каждой из них имеют различную структуру. То есть внутренняя и внешняя мотивации имеют разную структуру взаимодействия с внешними факторами образовательной среды.

Не все факторы связаны с внешней мотивацией, в отличие от внутренней. Самый большой положительный вклад во внешнюю мотивацию вносят учебные достижения, 0.305, чуть меньше самооценка, затем родительские установки (на уровне значимости 0.001) и отношение к учебному процессу (на уровне значимости 0.05). При этом поддержка родителей статистически значимо не связана с внешней мотивацией.

Внутренняя мотивация сильнее всего положительно связана с отношением к учебному процессу, значительно слабее с самооценкой (на уровне значимости 0.001) и родительскими установками (на уровне значимости 0.05). Нужно отдельно отметить, что такие факторы, как учебные достижения (на уровне значимости 0.001) и поддержка родителей в обучении (на уровне значимости 0.05) отрицательно связаны с внутренней мотивацией.

По нашему предположению, это может быть связано с тем, что дети могут воспринимать эти два фактора, как некий контролирующий элемент в учебном процессе, но у них не вызывает он соревновательного духа, что негативно сказывается на уровне внутренней мотивации. Deci в своей работе (1984) писал, что условия чрезмерного контроля подрывают внутреннюю мотивацию учащихся.

Говоря об учебных достижениях, это не секрет, они для того и были введены, чтобы оценивать и контролировать успеваемость учащихся. Да, они мотивируют детей, особенно в начальной школе, но стимулируют они, как раз, внешнюю мотивацию.

А если обратиться к индикаторам, которые у нас определяют поддержку родителей в обучении, они могут быть восприняты со стороны родителей, как выяснение дополнительного контроля учебного процесса, который присутствует дома. Родители по-разному могут интересоваться обучением их детей, кто-то действительно контролирует каждый шаг ребенка, не давая шанса на самостоятельность.

На самом деле, это довольно часто встречающееся явления в педагогической практике. Контроль со стороны родителей дома и контроль (оценки) в школе вызывают стресс у ребенка. А как это было показано в исследованиях Lui (2015), стресс ведет к снижению внутренней мотивации детей. Поэтому дополнительное давление со стороны родителей только сильней подрывают внутреннюю мотивацию учащихся.

Таблица 9. Корреляция между факторами (модель 4).

^** p< 0,001; ^* p < 0,05.

Помимо линейных связей между факторами и двумя мотивациями мы также можем узнать о том, как взаимодействуют сами факторы и мотивации между собой. Между мотивациями выявлен высокий уровень корреляции, 0,709, значимый на уровне 0,001. Что еще раз подтверждает, что внутренняя и внешняя мотивации неразрывно связаны.

Отношение ребенка к образовательному процессу в школе слабо отрицательно коррелируют с его учебными достижениями в школе и положительно с самооценкой учащегося. Если мы обратимся к тем вопросам, которые являются индикаторами отношения ребенка к учебному процессу в школе, то можно отметить, что многие из них затрагивают те стрессовые ситуации, с которыми ребенок сталкивается в школе, такие как контрольная работа или вопрос учителя, а к таким моментам ответственней подходят те, кто хорошо учится. Поэтому для детей с более высокой успеваемостью, такие мероприятия являются более напряженными, чем для детей, которые уже свыклись с тем, что они получают низкие оценки. Все остальные связи хоть и являются значимыми, их коэффициенты корреляции настолько низки, что можно утверждать об очень низком уровне связи между переменными либо же об ее отсутствии (данные связи не будут вынесены в диаграмму путей).

Структурную модель можно представить не только в виде уравнений регрессии, но и в виде путевой диаграммы (см. рисунок 1), в которой от каждой экзогенной латентной переменной (независимой переменной) идет стрелка к эндогенной переменной (зависимой переменной).

Рисунок 1. Диаграмма путей структурного взаимодействия факторов (модель 4).

Согласно коэффициенту детерминации (см. таблицу 10) данная модель является приемлемой для внутренней мотивации, приблизительно 63% ее дисперсии объясняется. Однако всего лишь 10% дисперсии внешней мотивации объясняется данной моделью. Но данный фактор, не является первостепенно важным при анализе качества модели, при ее построении мы старались, чтобы она была адекватна с логической и смысловой точки зрения.

Таблица 10. Коэффициент детерминации ЗП (модель 4).

^** p< 0,001.

Мы построили модель взаимодействия факторов при учете прямых связей, но между конструктами могут существовать непрямые связи тоже. Мы обратили внимание на то, что мотивации между собой сильно коррелируют, а также отношение к школе вносит большой вклад во внутреннюю мотивацию. У нас возникла идея, а не может ли внешняя мотивация быть медиатором между внутренней мотивацией и отношением к школе? Далее представим анализ, который позволит нам ответить на данный вопрос. То есть сейчас мы проверим, насколько модель взаимодействия трех факторов: внутренняя мотивация (зависимая переменная), внешняя мотивация (медиатор) и отношение ребенка к образовательному процессу (предиктор) — хорошо соответствует данным (модель 5).

Таблица 11. Показатели модели GOF (модель 5).

Модель 5 не намного ухудшилась по сравнению с моделью 4. Она тоже подходит нашим данным, несмотря на то, что? Х²/?df больше трех. Все остальные показатели находятся в пределах нормы, поэтому данная структурная модель является валидной. Мы пробовали строить альтернативные модели дано, но из них модель 5 лучше всего подходит нашим данным.

Таблица 12. Результаты структурного моделирования (модель 5).

^** p< 0,001; ^* p< 0,05.

В таблице 12 приведены, как прямые, так и непрямые связи. Мы можем сказать, что отношение к учебному процессу в школе также вносит положительный вклад во внутреннюю мотивацию (стандартизированный коэффициент регрессии 0.807), как и в модели 4, в которой были включены все факторы; стандартизированный коэффициент регрессии внешней мотивации 0,363. Мы можем отметить, наличие слабого эффекта, 0.021, статистически значимого на уровне 0.05, который привносит отношение к учебному процессу в школе во внешнюю мотивацию. Вдобавок в таблице приведен коэффициент непрямой связи между внутренней мотивацией и отношением к школе, который пусть и небольшой, но статистически значим и положителен, на диаграмме путей он обозначается пунктиром (см. рисунок 2). То есть внешняя мотивация является медиатором между внутренней мотивацией и отношением к школе. То есть отношение к школе частично объясняется внешней мотивацией ребенка.

Корреляционные коэффициенты между факторами остались приблизительно одинаковыми. На диаграмму путей мы вынесем лишь связь между двумя мотивациями, которая по-прежнему высокая, 0.715, а также слабую, но статистически значимую, связь между отношением к учебному процессу в школе и учебными достижениями ребенка, его самооценкой.

Рисунок 2. Диаграмма путей структурной модели (модель 5).

Коэффициенты детерминации для обеих мотиваций приведены в таблице 13. Стоит отметить, что очень маленький процент дисперсии внешней мотивации объяснен. Это неспроста, так как внешняя мотивация имеет слабую связь с отношением к школе. Но зато мотивация, внутренняя, хорошо описывается выбранной нами моделью. Что еще раз подтверждает валидность модели.

Таблица 13. Коэффициент детерминации ЗП (модель 5).

^**. р<0.001.

Мы пробовали строить альтернативные модели к нашим данным, но решили остановиться на модели 5. Однако это не означает, что не существует дрогой модели, которая не хуже, чем выбранная нами модель подходит к данным. Процесс усложнения и усовершенствования модели может продолжаться до бесконечности, сам исследователь принимает решение, когда его стоит оборвать.