Szóasszociációs feladatsor

Szóasszociációs módszereket viszonylag könnyen és jó hatékonysággal lehet alkalmazni egyének, különböző csoportok fogalmi rendszerének feltérképezésére (Garskof és Houston,

és Tóth, 2009). A szóasszociációk elemzéséhez három egymásra épülő módszert használtam.

Az első az asszociációk tartalmi elemzése volt. Másodikként a képzettársításoknak a Garskof- Houston-féle kapcsolati együttható (RC = relatedness coefficient) alapján történő vizsgálatát alkalmaztam. A harmadik módszer az asszociációk gyakorisági eloszlásának vizualizálására irányult szófelhők szerkesztésével és kiértékelésével.

3.3.1.1 Tartalmi elemzés

A tartalmi elemzés során az asszociációkban felbukkanó, tévképzetre utaló képzettársításokat határoztam meg korcsoportokra lebontva, és rangsoroltam őket gyakoriságuk alapján. A nyílt végű kérdések értékelése után ezt a rangsort összehasonlítottam a talált tévképzetekkel, hogy megállapíthassam, valóban tévképzet jelenlétére utaltak-e már az itt felbukkanó képzettársítások. A tartalmi elemzéssel nyomon követhető az is, milyen mértékben gazdagodik a korcsoportok fogalmi rendszere.

Továbbá korcsoportonként és hívófogalmanként meghatároztam a szóasszociációk átlagos hosszát, és az SPSS programcsomag (IBM-SPSS 22. verzió, a továbbiakban SPSS) egyszempontos variancianalízisét (Oneway ANOVA), valamint Post Hoc táblázatokat alkalmaztam annak meghatározására, vannak-e szignifikáns különbségek a korcsoportok között. A grafikonokon megjelenített adatok feldolgozását az OpenOffice 3.0.0 szoftver segítségével végeztem.

3.3.1.2 Garskof-Houston-féle kapcsolati együttható (RC)

A Garskof-Houston-féle kapcsolati együttható alkalmazásával a hívófogalmak és azok közös asszociációi közötti kapcsolat erősségét határozhatjuk meg. A kapcsolati együtthatókat minden résztvevőre és fogalompárra külön kell kiszámolni. Ha minden résztvevőre külön kiszámoljuk a kapcsolati együttható értékét, akkor azokból az egész csoportra vonatkozó, átlagos kapcsolati együttható is kiszámolható minden fogalompár esetén. A hívófogalmak rendszerét egy olyan gráfon ábrázoltam, amelyen a hívófogalmak csoportszintű RC-értékeit jelenítettem meg. Ezzel szemléltetem a hívófogalmak és közös asszociációik közti erősséget, de a módszer hátránya az, hogy arra nem ad magyarázatot, mi az összefüggés a hívófogalmak és azok asszociációi között. (Garskof és Houston, 1963; Kluknavszky és Tóth, 2009).

A Garskof-Houston-féle kapcsolati együtthatót azonos és eltérő számú asszociációk esetén is ke lehet számolni bizonyos módosításokkal. A számolás menete a következő (Garskof és Houston, 1963; Kluknavszky és Tóth, 2009):

1. Minden hívófogalom-pár esetén mind az azonos, mind az eltérő számú asszociációk tagjait először rangszámmal látjuk el.

2. Azonos számú asszociációk esetén a párok hívófogalmai kapják a legmagasabb rangszámot, amely egyenlő az asszociációk összes számával. Majd ezek a rangsorolunk tovább eggyel csökkenő mértékben. Eltérő számú asszociációk esetén azért kapnak az első fogalmak azonos rangszámot, mert Garskof és Houston elmélete szerint egy rövidebb asszociációs lánc első tagja is ugyanolyan jelentőségű, mint egy hosszabb lánc első tagja.

4. Rangsorolás után mindkét lánc közös asszociációi között megjelöljük a közös fogalmakat, és egy képlet segítségével kiszámoljuk a kapcsolati együttható mértékét. Ezt két, a vizsgálatomból vett példával szemléltetem (9. és 10.

táblázat).

9. táblázat Példa a Garskof-Houston-féle kapcsolati együttható (RC) kiszámolására egyenlő számú asszociáció esetén, pirossal kiemelve a közös asszociációk

A sszo ciá ció k R a n g A sszo ciá ció k R a n g

K ő zetlem ez (h ív ó fo g alo m C ) 8 L em eztek to n ik a (h ív ó fo g alo m F ) 8

táv o lo d ás 7 k ő zetlem ezek 7

k ö zele d és 6 k ö zele d és 6

elcsú szás 5 táv o lo d ás 5

S z e n t A n d rás-tö résv o n al 4 elcsú szás 4

ó ceán i h átság o k 3 v u lk án i m ű k ö d ések 3

m é ly ten g eri árk o k 2 fö ld ren g ések 2

te k to n ik a 1 h eg y ség k ép ző d és 1

A kapcsolati együttható értékét az alábbi képlet (Garskof és Houston, 1963;

Kluknavszky-Tóth, 2009) segítségével számoltam ki:

A képletben az A és a B jelzik a közös asszociációk rangszámait, amelyeket az azonos asszociációk rangszámainak összeszorzása után összegezni kell, majd a kapott összeget el kell osztani a közös rangszámok négyzeteinek összegével, így kapjuk meg a kapcsolati együtthatót.

A = [ 8 7 6 5 1 ] ^ közös asszociációk rangszámai B = [ 7 5 6 4 8 ] ^ közös asszociációk rangszámai n = 9 ^ rangszám

RC = 8-7+7-5+6-6+5-4+1-8 82+72+62+52+42+32+22 RC ~ 0,76

10. táblázat Példa a Garskof-Houston-féle kapcsolati együttható (RC) kiszámolására eltérő számú asszociáció esetén, pirossal kiemelve a közös asszociációk

A sszo ciá ció k R a n g A sszo ciá ció k R a n g

szennyezés 4 ég h ajlatv álto zás 4

o lv ad ás 3 résztvevő személy gondolkodásában (Garskof és Houston, 1963; Kluknavszky és Tóth, 2009).

Az egyedi kapcsolati együttható értékek kiszámolása után meghatároztam a hívófogalmak korcsoportokra vonatkozó kapcsolati együttható értékeit. Ezeket az értékeket egy gráf segítségével ábrázoltam, amelyen így láthatóvá vált a hívófogalmak közti kapcsolatrendszer erőssége. Az általam szerkesztett gráf csomópontjai a hívófogalmak voltak, és a köztük lévő egyenesek jelölték a csoportszintű RC-értékeket. Ezzel az adott csoport ismeretrendszerének erősségét és stabilitását lehetett ábrázolni, valamint láthatóvá vált a tanulói korcsoportok fogalomrendszerének változása az életkor előrehaladtával, de a hívófogalmak közti kapcsolatot nem magyarázták. A gráfok elkészítéséhez az OpenOffice 3.0.0 szoftverét használtam.

3.3.1.3 Szófelhő

A hívófogalmakra adott asszociációkat a Wordle online szoftverrel vizualizáltam. Ez a szoftver a hívófogalmakhoz tartozó képzettársításokat gyakoriságuk alapján szerkeszti szófelhőbe oly módon, hogy a leggyakrabban előforduló szó vagy szókapcsolat lesz a legnagyobb betűméretű, majd egy-egy asszociáció gyakoriságának csökkenésével párhuzamosan csökken a betűméret is (Feinberg, 2010). Ezzel a módszerrel nagyon jól szemléltethető a csoportok ismeretrendszerének eltérősége vagy éppen hasonlósága, továbbá oktatás-módszertani szempontból is jelentős, mivel többféle módon is felhasználható a tanítási folyamat során.

A Wordle egy online Java alkalmazás (Java 2D Api), amely bárki által elérhető a www.worlde.net oldalon. Minden hívófogalom minden egyes szóasszociációs listáját összesítettem. A szófelhő készítéséhez nem a nyers listákat, hanem úgynevezett tisztított listákat használtam. Ez azt jelenti, hogy ha egy lista ugyanarra a jelenségre vonatkozó képzettársítása csak többes számban vagy toldalékolásban tért el egymástól, de alapvetően

ugyanazt jelentették, akkor az egyszerűbb formát használtam, például: a „tengerszint emelkedése” és a „tenger szintjének emelkedése” nem két külön kifejezésként került a listába, hanem egységesen „tengerszint emelkedésedként.

A szófelhő készítésekor meg lehet határozni a betűtípust, a betűk színkombinációját és a szavak elrendezését. Minden alkalommal ugyanazt a betűtípust, színkombinációt és a szavak kizárólag horizontális elhelyezkedését választottam az áttekinthetőség érdekében.

Mivel a szófelhők az egyes képzettársítások gyakorisági eloszlásának elemzése alapján készülnek, a korcsoportok szófelhőinek összehasonlításával végigkövethetjük a tanulócsoportok fogalmi rendszerének minőségi változását is.