Факторная структура русскоязычной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность»

Исследования метакогнитивных процессов показывают их важность в успешности учебной деятельности юношества и молодежи. Однако положительные корреляции между общими метакогнитивными навыками и академическими достижениями недостаточно высоки, что может быть обусловлено используемым инструментарием. Нами исследована факторная структура русскоязычной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» Г. Шроу и Р. Деннисона, адаптированная А.В. Карповым и И.М. Скитяевой. В исследовании приняли участие 527 жителей Санкт-Петербурга, включенных в учебную деятельность, в том числе 366 студентов и 161 слушатель отделения профессиональной переподготовки (средний возраст 23.8 ± 8.8). Представлены результаты конфирматорного факторного анализа четырех моделей опросника, наиболее используемых в зарубежных и отечественных научных исследованиях: однофакторная модель, две альтернативные двухфакторные модели и восьмифакторная модель. Оценки индексов четырех моделей показали, что ни одна из них не удовлетворяет критериям соответствия. Мы осуществили сокращение количества утверждений опросника и повторно провели факторный анализ четырех указанных моделей, что значительно улучшило критерии соответствия. Сокращенная версия опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» обнаружила двухфакторную структуру шкал: метакогнитивное знание и метакогнитивное регулирование, а также восемь субшкал: декларируемые знания, процедурные знания, условные знания, планирование, стратегии управления информацией, контроль компонентов, структура исправления ошибок и оценка.

Введение

Изучение метапознания в обучении в настоящий момент является центральным направлением психолого-педагогических исследований [7; 34]. Пионером в области изучения метапознания за рубежом был Дж. Флейвелл, его последователи в 1980-х годах определили метапознание как психическую деятельность, направленную на изучение когнитивных процессов, их активный контроль и управление ими для достижения конкретных целей [15; 17]. В широком смысле изучение метапознания в зарубежных исследованиях посвящено двум видам психической активности: метакогнитивные знания (знания о собственных познавательных процессах) и метакогнитивная регуляция (способность управления своими познавательными процессами), которые нередко изучаются в рамках обобщающего феномена метакогнитивной включенности (осведомленности) [25; 27; 33]. Эту концепцию сегодня активно разрабатывают отечественные и зарубежные исследователи.

Т.Е. Чернокова описала подробную структуру метапознания в рамках формального и диалектического типов метапознания, включая в нее метакогнитивные знания (знание общих и индивидуальных закономерностей, объективных условий и средств познания) и метакогнитивные процессы (контроль и регуляция процесса познания, управление познанием) [9]. Автор определила метапознание как «... систему знаний субъекта о познавательной деятельности вообще и особенностях собственного познания, а также психических процессов, обеспечивающих саморегуляцию познавательной деятельности» [10, с. 157]. М.А. Холодной была описана концепция «ментального опыта», включившая непроизвольный и произвольный интеллектуальный контроль, открытую познавательную позицию и метакогнитивную осведомленность [8]. Б.М. Величковский в рамках классификации процессов метапознания описал пять групп метастратегий [3]. А.В. Карпов определил метапознание как ведущую форму рефлексивной регуляции познавательной деятельности [4; 5].

Таким образом, метакогнитивная включенность выступает как важнейший регулятор познания и описывается в отечественных и зарубежных подходах как один из ключевых метакогнитивных процессов [8; 10; 11; 15; 17].

Исследования, описывающие роль метакогнитивной включенности в учебной деятельности, свидетельствуют о ее предсказательной силе в отношении успешности обучения. В частности, учащиеся с высоким уровнем метакогнитивной включенности более успешны в проблемно-ориентированном обучении [19], экспертном обучении [14], академической успеваемости [2; 6; 26; 27; 28; 31; 32]. Однако положительные корреляции между общими метакогнитивными навыками и академическими достижениями не столь выражены, как ожидалось, исходя из теоретических концепций. Недостаточно сильные корреляции могут быть обусловлены рядом причин: во-первых, спецификой распределения генеральной совокупности выборки, в которой респонденты с низкими показателями метакогнитивных способностей располагаются по обе стороны шкалы достижений [31]; во-вторых, промежуточными переменными и/или фоновыми факторами [16; 13]; в-третьих, используемым инструментарием [18].

Зарубежные ученые изучили плюсы и минусы опросников метапознания и пришли к выводу, что опросники ценны для практики и широкомасштабного использования, однако нуждаются в улучшении структуры [24]. Таким образом, несмотря на достаточную изученность метакогнитивных стратегий вопрос методов их измерения остается спорным.

Среди множества существующих опросников, оценивающих выраженность метакогнитивных компонентов, наиболее популярным остается созданный Г. Шроу и Р. Деннисоном для измерения метакогнитивных знаний и метакогнитивного регулирования Metacognitive Awareness Inventory (MAI) [15; 17; 25]. Авторы предложили для опросника три альтернативных варианта подсчета шкал, выявленных на основании (1) двухфакторной эмпирической модели, (2) двухфакторной теоретической модели и (3) восьмифакторной модели (табл. 1). Позже в исследовательской практике стали использовать однофакторную модель опросника для подсчета общего показателя метакогнитивной включенности.

В англоязычной литературе независимо друг от друга активно используются четыре варианта обработки опросника: двухфакторная структура метакогнитивного знания (25 утверждений) и регулирования (27 утверждений) [27], выделенная эмпирически; двухфакторная структура метакогнитивного знания (17 утверждений) и регулирования (35 утверждений), выделенная теоретически [33]; восьмифакторная структура [22; 30]; одномерный балл уровня метакогнитивной включенности [29].

В русскоязычном варианте опросника, адаптированном А.В. Карповым и И.М. Скитяевой, используется одномерная факторная структура оценки метакогнитивной включенности [5], однако на основе разведочного факторного анализа эмпирических данных нами была выделена восьмифакторная структура опросника [1; 2].

Целью настоящего исследования является уточнение факторной структуры русскоязычной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность». Исследование направлено на решение следующих эмпирических задач.

1. Оценить объяснительную силу четырех факторных моделей опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность»: однофакторная структура; двухфакторная эмпирическая структура; двухфакторная теоретическая структура и восьмифакторная структура.
2. Оценить коэффициенты дискриминативности и надежности опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность».
3. Осуществить модификацию опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» с оценкой ее объяснительной силы.

Метод

В исследовании использовался опросник «Метакогнитивная включенность в деятельность», разработанный Г. Шроу и Р. Деннисоном в адаптации А.В. Карпова и И.М. Скитяевой. Оценка утверждений опросника проводилась по 5-балльной шкале Ликерта — от «совершенно не согласен» до «совершенно согласен» [5].

Выборка состояла из 527 респондентов (136 мужчин, 391 женщина) в возрасте от 18 до 39 лет (M = 23,8±8,8), в том числе 366 студентов (M = 19,6±1,33), 161 слушатель отделения профессиональной переподготовки (ОПП, M = 33,4±5,5) Санкт-Петербургского государственного университета.

Статистический подход. Для оценки объяснительной силы различных вариантов подсчета шкал опросника был осуществлен конфирматорный факторный анализ (КФА) с применением метода Maximum Likelihood Restricted [23]. Для оценки «хорошей модели» использованы сравнительный критерий согласия (CFI), индекс Такера—Льюиса (TLI), среднеквадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA), информационные критерии Акайке и Байеса (AIC и BIC) [12; 20]. Корреляционный анализ латентных переменных опросника проводился с использование критерия Пирсона. Психометрические свойства утверждений опросника оценивались с использованием IRT-анализа, в том числе средних показателей статистик согласия по утверждениям шкал (MNSQ) и корреляции с баллом по шкале [21]. Анализ надежности—согласованности шкал опросника проводился с помощью коэффициента Альфа Кронбаха. Оценка различий между группами юношей и девушек, студентов и слушателей ОПП реализована с использованием t-критерия Стьюдента для независимых групп.

Статистическая обработка данных проводилась с применением программного обеспечения STATA версия15 и Winsteps.

Результаты исследования

На общей выборке мы проверили четыре модели факторной структуры опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» (табл. 2).

Оценки CFI и TLI всех четырех моделей находятся ниже допустимых пределов. Следует отметить, что в представленных моделях латентные переменные отличались высокой корреляцией между собой: эмпирическая модель (r = 0,897; p < 0,001), теоретическая модель (r = 0,922; p < 0,001). Коэффициенты корреляций латентных переменных восьмифакторной модели были в диапазоне от 0,666 до 0,818 при высоком уровне значимости (все p < 0,001).

Были выявлены три утверждения № 42, 43 и 52 со сравнительно низкими факторными нагрузками для всех четырех моделей (табл. 1). Такие утверждения добавляют мало информации при измерении конструкта, поэтому они были исключены из последующего анализа.

IRT-анализ шкал опросника

Отдельный анализ размерности каждого из восьми факторов опросника показал, что все шкалы являются одномерными. Собственные значения всех контрастов варьируются от 1,5 до 1,9 (все значения меньше 2). IRT-анализ показал среднюю трудность утверждений опросника для общей выборки и определил 18 проблемных утверждений из 49: № 32, 5, 46, 3, 15, 22, 45, 37, 41, 31, 39, 9, 47, 48, 30, 21, 19, 38 (табл. 3). Выделенные утверждения не соответствуют содержанию шкал, поэтому были исключены из анализа.

Таблица 1

Текст опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность»
и распределение утверждений по шкалам

Условные обозначения: МЗ — метакогнитивные знания; МР — метакогнитивное регулирование; ДЗ — декларируемые знания; ПЗ — процедурные знания; УЗ — условные знания; П — планирование; СУИ — стратегии управления информацией; КК — контроль компонентов; СИО — структура исправления ошибок; О — оценка.

Таблица 2

Индексы соответствия моделей по данным опросника
«Метакогнитивная включенность в деятельность»

Условные обозначения: df — число степеней свободы χ2; CFI — сравнительный критерий согласия; TLI — индекс Такера—Льюиса; RMSEA — квадратичная усредненная ошибка аппроксимации; AIC — информационный критерий Акаике; BIC — Байесовский информационный критерий.

Таблица 3

Общие характеристики утверждений опросника в рамках IRT

Примечание: в таблице выделены ряд утверждений с неудовлетворительными статистиками согласия. INTFIT MNSQ — невзвешенная статистика согласия; OUTFIT MNSQ —взвешенная статистика согласия.

Таблица 4

Индексы соответствия моделей данным сокращенного варианта опросника
«Метакогнитивная включенность в деятельность»

Условные обозначения: df — число степеней свободы χ2; CFI — сравнительный критерий согласия; TLI — индекс Такера—Льюиса; RMSEA — квадратичная усредненная ошибка аппроксимации; AIC — информационный критерий Акаике; BIC — Байесовский информационный критерий.

Таблица 5

Надежность—согласованность шкал моделей сокращенного варианта опросника
«Метакогнитивная включенность в деятельность»

Анализ факторной структуры сокращенного варианта опросника

На основе результатов IRT-модели была сформирована краткая версия опросника из 32 утверждений. Повторно осуществлены четыре КФА для оценки соответствия моделей и уточнения шкальной структуры сокращенного варианта опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» (табл. 4).

В сокращенной версии опросника значительно улучшились критерии соответствия всех факторных моделей. Двухфакторная теоретическая модель и восьмифакторная модель, как и в случае полной версии опросника, оказались наиболее корректными. Они удовлетворяют критерию среднеквадратической ошибки аппроксимации, однако статистики согласия несколько ниже нормы.

Уровень надежности значений Альфа Кронбаха для однофакторной модели и двухфакторных моделей является приемлемым для психологических опросников (табл. 5). Показатели ряда шкал восьмифакторной модели выходят за пределы нижней границы диапазона допустимых значений.

Гендерные и возрастные различия

Средние значения показателей сокращенной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» не обнаружили различий в группах юношей и девушек. Однако в возрастном аспекте у слушателей ОПП (M = 54,6±8,8 и M = 45,2±8,4) оказались значимо более выражены показатели метакогнитивных знаний, в сравнении со студентами (M = 52±10,3 и M = 42,9±8,9), как для двухфакторной эмпирической (t(525) = -2,69; p = 0,007), так и для теоретической моделей (t(525) = -3,02; p = 0,003). У слушателей ОПП в сравнении со студентами значимо более выражены показатели декларируемых знаний (M = 19,1±3,6 — у слушателей ОПП; M = 18±3,9 — у студентов; t(525) = -3,42; p = 0,001), условных знаний (M = 15,3±3,1 — у слушателей ОПП; M = 14,5±3,2 — у студентов; t(525) = 2,81; p = 0,005) и оценки (M = 15,9±3,1— у слушателей ОПП; M = 14,9±3,3 — у студентов; t(525) = -3,54; p = 0,0004).

Выводы

Осуществлено уточнение факторной структуры русскоязычной версии опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» в адаптации А.В. Карпова и И.М. Скитяевой. Данные КФА- и IRT-анализа позволили исключить часть утверждений опросника в целях улучшения структуры соответствия. Сокращенная версия опросника характеризуется улучшением психометрических свойств и критериев соответствия факторных моделей. Выделенная структура краткой версии опросника согласуется с данными наших ранних исследований, в которых на основании факторного анализа были исключены некоторые утверждения (№ 3, 4, 22, 25, 32, 41, 42) [1; 2], а также на 80% совпадает с краткой англоязычной версией опросника [18].

Результаты критериев соответствия факторных моделей и надежности—согласованности шкал сокращенного варианта опросника демонстрируют, что наиболее приемлемой для научных исследований и практики представляется двухфакторная теоретическая модель. Использование восьмифакторной модели представляется возможным, но несколько ограниченным ввиду низких показателей надежности ряда шкал. На основании полученных результатов можно заключить, что русскоязычная версия опросника «Метакогнитивная включенность в деятельность» может быть сокращена, поскольку содержательно воспроизводит оригинальную структуру.

Приложение

Опросник «Метакогнитивная включенность в деятельность» (сокращенный вариант)

Инструкция.

Вашему вниманию предлагается ряд утверждений, касающихся особенностей вашего мышления и способов решения проблем. Оцените, пожалуйста, эти утверждения:

1 — совершенно не согласен;

2 — скорее не согласен;

3 — не знаю;

4 — скорее согласен;

5 — совершенно согласен.

Ключ к опроснику «Метакогнитивная включенность в деятельность»

1. Бызова В.М., Перикова Е.И., Ловягина А.Е. Метакогнитивная включенность в системе психической саморегуляции студентов // Сибирский психологический журнал. 2019. № 73. С. 126—140. DOI:10.17223/17267080/73/8
2. Бызова В.М., Перикова Е.И., Ловягина А.Е. Эффективность метакогнитивных стратегий принятия решений в учебной деятельности // Science for Education Today. 2019. Tом 9. № 4. С. 19—35. DOI:10.15293/2658-6762.1904.02
3. Величковский Б.М. Когнитивная наука. Основы психологии познания. М.: Смысл. Издательский центр «Академия», 2006. 432 c.
4. Карпов А.В., Карпов А.А., Карабущенко Н.Б., Иващенко А.В. Динамика метакогнитивных детерминант управленческой деятельности в процессе профессионализации // Экспериментальная психология. 2018. Том 11. № 1. С. 49—60. DOI:10.17759/exppsy.2018110103
5. Карпов А.В., Скитяева И.М. Психология метакогнитивных процессов. М.: ИП РАН, 2005. 352 с.
6. Осорина М.В., Щербакова О.В., Аванесян М.О. Проблемы метакогнитивной регуляции: нормативные требования и непродуктивные паттерны интеллектуальной деятельности // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 12. Социология. 2011. № 2. С. 32—43.
7. Фаликман М.В. Новая волна Выготского в когнитивной науке: разум как незавершенный проект [Электронный ресурс] // Психологические исследования. 2017. Том 10. № 54. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2017v10n54/1449-%20falikman54.html (дата обращения: 25.11.2019).
8. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. СПб.: Питер, 2002. 272 с.
9. Чернокова Т.Е. Диалектические структуры в метапознании // Филология и культура. 2013. Том 33. № 3. С. 322—328.
10. Чернокова Т.Е. Метакогнитивная психология: проблема предмета исследования // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Серия: Гуманитарные и социальные науки. 2011. № 3. С. 153—158.
11. Шартье Д., Лоарер Э. Обучение и перенос когнитивных и метакогнитивных стратегий // Когнитивное обучение: современное состояние и перспективы: пер. с фр. И. Блинниковой / Под ред. Т. Галкиной, Э. Лоарера. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 1997. С. 201—216.
12. Bartholomew D.J., Steele F., Moustaki I., Galbraith J. Analysis of Multivariate Social Science Data. London: Routledge, 2008. 384 p.
13. Berger J.-L., Karabenick S.A. Construct Validity of Self-Reported Metacognitive Learning Strategies // Educational assessment. 2016. Vol. 21(1). P. 19—33. DOI:10.1080/10627197.2015.1127751
14. Bransford J.D., Brown A.L., Cocking R.R. How people learn: Brain, mind, experience and school. Washington, D.C.: National Academy Press, 2000. 384 p.
15. Brown A.L. Metacognition, executive control, self-regulation and other more mysterious mechanisms // Metacognition, motivation and understanding. Mahwah / F. Weinert, R. Kluwe (eds.). NJ: Erlbaum, 1987. Р. 65—116.
16. Dent A.L., Koenka A.C. The relation between self-regulated learning and academic achievement across childhood and adolescence: A meta-analysis // Educational Psychology Review. 2015. Vol. 28(3). P. 1—50. DOI:10.1007/s10648-015-9320-8
17. Flavell J.H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry // American Psychologist. 1979. Vol. 34. Р. 906—911. DOI:10.1037/0003066X.34.10.906
18. Harrison G.M., Vallin L.M. Evaluating the metacognitive awareness inventory using empirical factor-structure evidence // Metacognition and Learning. 2018. Vol. 13. №. 1. P. 15—38. DOI:10.1007/s11409-017-9176-z
19. Hmelo-Silver C.E. Problem-based learning: What and how do students learn? // Educational Psychology Review. 2004. Vol. 16. Р. 235—266. DOI:10.1023/B:EDPR.0000034022.16470.f3
20. Kline R.B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. 3rd Edition ed. New York.: The Guilford Press, 2011. 427 p.
21. Linacre J.M. A User’s Guide to WINSTEPS: ProgramManual 3.71.0. [Электронный ресурс] // Winsteps. 2011. URL:http://www.winsteps.com/a/winsteps.pdf (дата обращения: 11.11.2019).
22. Magno C. The role of metacognitive skills in developing critical thinking // Metacognition and Learning. 2010. Vol. 5(2). Р. 137—156. DOI:10.1007/s11409-010-9054-4
23. Rhemtulla M., Brosseau-Liard P.E., Savalei V. When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. // Psychological methods. 2012. Vol. 17(3). P. 354—373. DOI:10.1037/a0029315
24. Schellings G., Van Hout-Wolters B. Measuring strategy use with selfreport instruments: Theoretical and empirical considerations // Metacognition and Learning. 2011. Vol. 6(2). Р. 83—90. DOI:10.1007/s11409-011-9081-9
25. Schraw G., Dennison R.S. Assessing metacognitive awareness // Contemporary Educational Psychology. 1994. Vol. 19. Р. 460—475. DOI:10.1006/ceps.1994.1033
26. Schraw G., Moshman D. Metacognitive Theories // Educational Psychology Review. 1995. Vol. 7(4). Р. 351—371. DOI:10.1007/s10648-017-9413-7
27. Sperling R.A., Howard B.C., Staley R., DuBois N. Metacognition and selfregulated learning constructs // Educational Research & Evaluation. 2004. Vol. 10(2). Р. 117—139. DOI:10.1076/edre.10.2.117.27905
28. Tokuhama-Espinosa T. The new science of teaching and learning: Using the best of mind, brain, and education science in the classroom. New York.: Teachers College Press, 2010. 208 р.
29. Turan S., Demirel Ö., Sayek İ. Metacognitive awareness and self-regulated learning skills of medical students in different medical curricula // Medical Teacher. 2009. Vol. 31(10). Р. 477—483. DOI:10.3109/01421590903193521
30. Umino A., Dammeyer J. Effects of a non-instructional prosocial intervention program on children’s metacognition skills and quality of life // International Journal of Educational Research. 2016. Vol. 78. Р. 24—31. DOI:10.1016/j.ijer.2016.05.004
31. Veenman M.V.J., Kok R., Blöte A.W. The relation between intellectual and metacognitive skills in early adolescence // Instructional Science. 2005. Vol. 33. Р. 193—211. DOI:10.1007/s11251-004-2274-8
32. Vrugt A., Oort F.J. Metacognition, achievement goals, study strategies and academic achievement: pathways to achievement // Metacognition and Learning. 2008. Vol. 3. Р. 123—146. DOI:10.1007/s11409-008-9022-4
33. Young A., Fry J.D. Metacognitive awareness and academic achievement in college students // Journal of the Scholarship of Teaching and Learning. 2008. Vol. 8(2). Р. 1—10.
34. Zohar A., Dori Y.J. Metacognition in science education: Trends in current research. Dordrecht.: Springer Netherlands, 2012. 280 р. DOI:10.1007/978-94-007-2132-6