Miroslav Prokša, Ľubomír Held a kol. Metodológia pedagogického výskumu a jeho aplikácia v didaktikách prírodných
vied. Bratislava : Univerzita Komenského v Bratislave, 2008. 229 s. ISBN 978-80-223-2562-2
METÓDY ANALÝZY TEXTOV
Text sa spravidla chápe ako napísaný, vytlačený alebo aj ináč zaznamenaný
(resp. dokumentovaný) sled súvislých výpovedí alebo iných komunikátov v ich štruktúrnom
kontexte (Švec, 1998). Textové dokumenty, ako zhmotnené prostriedky sociálnej
komunikácie, tvoria bohatý zdroj údajov pre vedecké bádanie. V oblasti školstva
a vzdelávania sa používa pestrá paleta textových dokumentov, ako napríklad:
a) Textové dokumenty prevažne oficiálnej povahy:
- výskumné a vývojové: napr. výskumné správy, dizertácie, projekty, expertízy
ap.; záznamy spomienkového rozprávania;
- politické: napr. projekty rozvoja národnej vzdelanosti, akčné programy,
politické prehlásenia a výzvy ap.;
- legislatívne: napr. zákony, vyhlášky, nariadenia; morálny kódex učiteľskej
profesie, listina detských práv ap.;
- štatistické: štatistické ročenky, výkazy školských aktivít;
- administratívne: napr. akreditačné posudky, inšpekčné správy, zápisnice
z rokovaní, štatút školy, študijný poriadok ap.;
- kurikulárne (dokumenty programových projektov výučby): napr. profil absolventa,
učebné osnovy, učebnice, výzdoba;
- evalvačné: napr. vysvedčenia, testy schopností, systém hodnotenia žiakov,
žiacke knižky, zdravotné záznamy o žiakoch.
b) K dokumentom prevažne osobnej povahy patria napr.:
- učiteľove heslovité zápisy štruktúry vysvetľovaného učiva na tabuli, hodnotiace
poznámky v klasifikačnom notese, pamäti;
- žiacke denníky, poznámky a "čarbanice" v zošite alebo slohové práce,
výkresy, náčrtky; žiacka korešpondencia ap. (Švec, 1998).
Obsahová analýza týchto edukačných (školských, osvetových a iných) dokumentov
je významným metodickým prostriedkom v empirickom poznávaní a praktickom
pretváraní reality (Švec, 1998).
Podľa charakteru dokumentu a tiež podľa výskumného problému sa volia rôzne
stratégie analýzy. V tejto časti uvádzame dve metódy: obsahovú analýzu textových
dokumentov a analýzu obťažnosti textu.
Obsahová analýza
Obsahová analýza textov
Obsahová analýza textov je metóda, ktorá sa uplatňuje pri všetkých výskumných
postupoch, v ktorých sa pracuje so slovom (analýza dotazníkov, prepisu
z interview, protokolu z pozorovania a pod.). Predstavuje však aj osobitnú výskumnú
metódu na analýzu textových dokumentov. Analogicky s obsahovou analýzou verbálnej
stránky textu existuje i analýza neverbálnych produktov – obrázkov, schém,
grafov a pod. (Gavora, 1999).
Podľa súčasného vnímania tejto metódy medzi odborníkmi môžeme konštatovať,
že má potenciál poskytovať výsledky nielen na úrovni opisu a kvantifikácii zjavných
prvkov, ale aj interpretačné a vysvetľujúce závery na základe korelácie pre-
menných.
Priekopníkom pri rozvoji kvantitatívneho poňatia obsahovej analýzy textu bol
Bernard Berelson, podľa ktorého ide o procedúru na objektívny, systematický a kvantitatívny
opis zjavného obsahu komunikácie (Švec, 1998).
Pri kvantitatívnom postupe sa výskumník opiera o vopred explicitne vyčlenené
kategórie. Tieto kategórie môžu byť na úrovni gramatických kategórií, termínov, pojmov,
myšlienok a tém (termín chápeme v užšom slova zmysle ako konkrétnu interpretáciu
pojmu, práve tak, ako veta je konkrétnou podobou myšlienky).
Kvantifikačné postupy, ktoré sa aplikujú v obsahovej analýze textu, sú:
− Sledovanie frekvencie výskytu analytickej kategórie – môže ísť o absolútnu
alebo relatívnu početnosť.
− Analýza kontingencie, čiže spoločného výskytu dvoch analytických kategórií,
v dôsledku kauzálnej asociácie.
− Zisťovanie dichotómie – prítomnosti, resp. neprítomnosti nejakého ukazova-
teľa.
− Analýza intenzity – poradia alebo stupňa – určenie kvality na posudzovacej
škále.
− Meranie plochy venovanej určitému problému v tlačenom alebo písanom
texte. (V súvislosti s rozvojom elektronických médií sa rozšírila pôsobnosť
obsahovej analýzy aj na iné, netextové dokumenty. V kvantifikácii sa napr.
sleduje čas venovaný určitej téme v televízii a podobne.) (Švec, 1998)
Týmto spôsobom je kvalita, určená významom (obsahom) zvolených analytických
kategórií, prevedená na kvantitatívnu mieru (Gavora, 1999).
V intenciách tradičného výkladu sa prístup k obsahovej analýze člení na kvantitatívny
a kvalitatívny, pričom kvalitatívny spočíva v rozbore obsahovej stránky textu, a to na
rôznych úrovniach – vysvetlenie zmyslu textu až po hlboké interpretácie. Gavora
(1999) uprednostňuje pre rozbor obsahovej stránky textu pojem nekvantitatívna analýza.
Kvalitatívny výskum vychádza z inej paradigmy ako kvantitatívny výskum; neakceptuje
a priori definované predpoklady a z nich plynúce kategórie analýzy.
Príprava a postup pri obsahovej analýze textov
Obsahová analýza textu má široké uplatnenie v rôznych odboroch – lingvistike,
žurnalistike, sociológii, psychológii. V oblasti pedagogického výskumu je aktuálna
obsahová analýza širokého spektra textov:
− učebné osnovy, učebné texty,
− písomné úlohy žiakov,
− písomné prípravy učiteľov na vyučovanie,
− zápisnice, správy a záznamy z činnosti,
− legislatívne materiály, štatistické výstupy, mediálne správy...
Pri analýze textov sa začína stanovením výskumnej vzorky. Uskutočňuje sa
analogicky ako pri výbere výskumnej vzorky u osôb. Základný súbor textov totiž môže
byť veľmi rozsiahly. Sú to všetky texty, na ktoré sa vzťahuje hypotéza. Analýza sa
však uskutočňuje s výberovým súborom textov, ktoré predstavujú reprezentatívnu
vzorku zo základného súboru.
Ďalším krokom je voľba významovej jednotky obsahu.
Môže ísť o jednotlivé slová, myšlienky (tvrdenia) alebo témy.
Táto voľba vyplýva zo zámerov štúdie.
Príklad:
Ako príklad uvádzame štúdiu Urbanová, Orolínová, Held (2004), ktorej cieľom bolo prehodnotiť
obsah a formu prírodovedného vzdelávania na Slovensku najmä v súvislosti
s realizáciou niektorých medzinárodných projektov (meraní) zameraných na hodnotenie
úrovne vzdelanosti žiakov v jednotlivých krajinách (napr. TIMSS, PISA), v ktorých slovenskí
žiaci dosahujú len priemerné výsledky. Predpokladalo sa, že tento stav súvisí práve so spôsobom
a obsahom prírodovedného vzdelávania na našich školách.
Prostredníctvom obsahovej analýzy kurikulárnych dokumentov (u nás vzdelávacích štandardov),
bolo snahou získať relevantné podklady pre zhodnotenie súčasnej situácie týkajúcej sa
vyučovania prírodovedných predmetov u nás aj v zahraničí.
Za základnú vzorku sa v zhode so zámermi štúdie pokladali texty kurikulárnych dokumentov
zo všetkých krajín, ktoré sa zúčastnili štúdií TIMSS a PISA. Výberový súbor, s ktorým sa výskum
realizoval, však predstavoval reprezentatívnu vzorku krajín s rôznou úspešnosťou (vysokou,
nízkou i strednou) v hodnotiacich štúdiách TIMSS a PISA.
Stanovenie analytických kategórií
Kategórie klasifikujú významové jednotky. Vychádzajú z príslušného výskumného
problému a zo stanovenej hypotézy.
Väčšina metodologickej literatúry zhodne uvádza, že správne stanovenie analytických
kategórií je kľúčovým momentom obsahovej analýzy. Na kategórie sa kladú
tieto požiadavky:
a) musia byť primerané skúmanému problému,
b) musia byť vyčerpávajúce, t.j. musia zahrňovať každý možný prvok obsahu,
ktorý súvisí so skúmaným problémom,
c) musia sa vzájomne vylučovať, t.j. nesmú sa prekrývať. Významová jednotka,
ktorá vstupuje do jednej kategórie, nesmie vstupovať zároveň do druhej kategórie
(Gavora, 1999).
Príklad:
V spomenutom modelovom príklade obsahovej analýzy sa za analytické kategórie vzali kategórie
PISA, ktoré sa mali sledovať a hodnotiť pri testovaní v roku 2006 (tieto požiadavky
pre prírodovednú gramotnosť predstavujú medzinárodný konsenzus). Boli rozdelené na 4
oblasti - oblasť A bola zameraná na hodnotenie prírodovedných poznatkov, oblasť B na poznatky
o vede, oblasť C na vedecké postupy a oblasť D na prírodovednú orientáciu, v ktorej
bol dôraz na afektívnu zložku.
Tabuľka 4 OBLASŤ A – Základné oblasti pre meranie prírodovedných poznatkov
Fyzikálne systémy
štruktúra a vlastnosti hmoty (napr. tepelná a elektrická vodivosť)
fyzikálne a chemické zmeny (napr. skupenstvá hmoty, reakčná rýchlosť)
pohyb a sily (napr. rýchlosť, zrýchlenie, hybnosť)
energia a jej transformácie (napr. uchovávanie a uvoľňovanie)
interakcie energie a hmoty (napr. elektromagnetické vlny, zvukové a seizmické vlny)
Živé sústavy
bunky (napr. štruktúry a funkcie, DNA, rastlinné a živočíšne)
ľudia (napr. zdravie, výživa, sústavy orgánov, trávenie, dýchanie, obeh, ochorenia)
populácie (napr. druhy, evolúcia, biodiverzita, genetická premenlivosť)
ekosystémy (napr. potravové reťazce, trvalá udržateľnosť)
hmota, energia, štruktúra (napr. zložitosť a štruktúra organizmov, hierarchia)
Zem a vesmír
(krajinné) sféry Zeme (napr. litosféra, atmosféra, hydrosféra)
energia v (krajinných) sférach Zeme (napr. zdroje, globálna klíma)
zmeny v krajinných sférach Zeme (napr. tektonika pohybu Zeme, geochemické cykly,
konštruktívne a deštruktívne sily)
história Zeme (napr. fosílie, pôvod a evolúcia)
Zem vo vesmíre (napr. gravitácia, slnečná sústava)
Tabuľka 5 OBLASŤ B – Základné oblasti pre hodnotenie poznatkov o vede
Veda a jej aplikácie
veda (napr. chápanie sveta prírody, zodpovedané otázky, pokrok ktorý ovplyvňuje spoloč-
nosť)
technológie (napr. snahy riešiť problémy ľudí, nové postupy a výrobné procesy, analýza
rizík, produkty, ktoré ovplyvňujú spoločnosť, pomáhajú ľuďom prispôsobiť sa, môžu spôsobovať
nové problémy, poznatky často nie sú verejné, úžitok verzus náklady, nechcené
dôsledky)
veda a technika (napr. veda často napreduje vďaka novým technológiám, riešené technické
problémy môžu podnietiť vedecký výskum a naopak)
Vedecký výskum
účel (napr. získať dôkaz, ktorý pomôže odpovedať na vedecké otázky, súčasné aktuálne
názory, modely, teórie, metodiky výskumu)
pozorovanie a pokus (napr. rôzne otázky si vyžadujú rozdielny vedecký výskum, súčasné
vedecké poznanie)
výsledky výskumu (napr. nový poznatok, nové metódy, nový výskum)
Vedecké dokazovanie
údaje (napr. kvantitatívne, kvalitatívne)
meranie (napr. zahrnutá neurčitosť, opakovateľnosť, odchýlky, presnosť)
Vedecká argumentácia
druhy (napr. hypotézy, zákony, teória, model)
formulácia (vedomosť a nový dôkaz, tvorivosť a predstavivosť, logika)
pravidlá (napr. logická konzistentnosť, podloženosť dôkazmi, podklad v historických alebo
súčasných vedomostiach)
výsledky (napr. nový poznatok, nová metóda, nový výskum)
Veda a jej aplikácie v spoločnosti
vplyv (napr. veda a technika ovplyvňuje spoločnosť prostredníctvom poznania, postupov,
produktov a pohľadov na svet)
výzvy (napr. otázky a potreby spoločnosti často podnecujú otázky pre vedecký výskum
a problémy pre inováciu technológií)
obmedzenia (napr. veda nevie zodpovedať všetky otázky a technika vyriešiť všetky problémy
spoločnosti alebo naplniť všetky ľudské očakávania)
Tabuľka 6 OBLASŤ C – Vedecké postupy
určiť (identifikovať) alebo formulovať vedecké otázky
určiť a aplikovať vhodný poznatok z prírodných vied alebo o vede (ako takej)
systematicky hľadať ďalšie informácie k vedeckej otázke alebo problému
interpretovať dôkaz a odvodené vedecké závery
komunikovať vedecké názory (myšlienky)
Tabuľka 7 OBLASŤ D – Prírodovedná orientácia
Uznanie prínosu prírodných vied
oceňovanie úlohy a príspevku vedy a techniky k pochopeniu javov a kultúrnemu svetu
uvedomenie si, že aplikácie poznatkov prírodných vied a technológií môžu priniesť etické
problémy
hodnotenie prínosu mnohých ľudí z rôznych krajín a kultúr k rozvoju vedy a techniky
Prírodovedná zvedavosť
záujem o otázky z oblasti prírodných vied (prípadne so vzťahom k nim)
záujem o ďalšie prírodovedné poznatky a zručnosti, používanie množstva zdrojov a metód,
vrátane uskutočňovania výskumu
pretrvávajúci záujem o prírodné vedy, vrátane zvažovania zamestnania so vzťahom
k prírodným vedám
Prírodovedné uvažovanie
hodnotenie dôležitosti zváženia iných (alternatívnych) pohľadov, myšlienok a vysvetlení
hodnotenie využitia reálnych informácií a racionálnych interpretácií pri analýze
a hodnotení
hodnotenie vplyvu sociálnych vzťahov na tvorbu racionálnych, dôkazmi podložených zá-
verov
uznávanie opatrných logických procesov pri vyvodzovaní záverov
Environmentálna zaangažovanosť
preukázanie zmyslu pre osobnú i zdieľanú zodpovednosť za trvalo udržateľné prostredie
docenenie osobných, spoločenských a environmentálnych dôsledkov navrhovaných akti-
vít
preukázanie ochoty prispieť k zachovaniu trvalo udržateľného rozvoja
Zásady bezpečnosti
preukázanie záujmu o otázky bezpečnosti a pochopenie potreby pravidiel a obmedzení
preukázanie uvedomenia si priamych a nepriamych následkov svojho konania
preukázanie schopnosti identifikovať situácie zahŕňajúce osobnú bezpečnosť a dodržiavať
príslušné bezpečnostné pravidlá a usmernenia
Za významovú jednotku sa pokladala jedna položku (výrok) v štandarde. Za analytické
kategórie sa považovali kategórie PISA pre hodnotenie prírodovednej gramotnosti (sú uvedené
v tabuľkách 4 - 7).
Kvantifikačný postup, ktorý bol uplatnený spočíval len (vzhľadom na rôznorodosť použitých
kurikulárnych dokumentov jednotlivých krajín) v zisťovaní prítomnosti vs. neprítomnosti
zvolených analytických kategórií v kurikulárnych dokumentoch jednotlivých krajín.
Kvantifikácia analytických kategórií
Zisťuje sa ich frekvencia, t.j. absolútny počet, relatívny počet (percento), priemer,
smerodajná odchýlka a pod. Obvyklé sú aj korelácie medzi kategóriami alebo
štatistické testy rozdielov (napr. CHI-kvadrát).
Pri obsahovej analýze je výhodné prebrať už existujúce analytické kategórie
z iných výskumov (pokiaľ sú vhodné na dané účely) a nekonštruovať za každú cenu
vlastné kategórie. Vyvíjanie nových analytických kategórií je totiž prácne. Podobné
pravidlo však platí pre akékoľvek výskumné nástroje.
Vo výskume možno použiť akýkoľvek počet analytických kategórií, ktorý vyhovuje
zámeru výskumu. Každú kategóriu okrem toho možno rozdeliť do niekoľkých
subkategórií.
Od zámeru skúmateľa závisí i šírka danej kategórie. Úzke kategórie vedú k
jemnejšej analýze, širšie naopak k hrubšej analýze. Šírku kategórií si stanoví skúmateľ
na základe svojich výskumných zámerov. Frekvencie sa zoradia do prehľadných
tabuliek, pripadne sa vyjadria graficky (Gavora, 1999).
Príklad:
Tabuľka 8 Výskyt kategórií PISA v štandardoch jednotlivých krajín
Výskyt kategórií PISA v kurikulárnych dokumentoch jednotlivých krajín
OBLASŤ A OBLASŤ B OBLASŤ C OBLASŤ D Celkovo
Krajina
Typ
kurikul.
dokumentu
Zahrnuté
predmety
%
abso-
lútny
výskyt
%
abso-
lútny
výskyt
%
abso-
lútny
výskyt
%
abso-
lútny
výskyt
%
abso-
lútny
výskyt
Fínsko štandard
Science (F,
Ch, B, G)
80 12/15 60 9/15 100 5/5 37,5 6/16 62,75 32/51
Holandsko štandard F, Ch 46,47 7/15 60 9/15 100 5/5 43,75 7/16 54,9 28/51
Anglicko štandard
Science (F,
Ch, B, G)
86,67 13/15 66,67 10/15 100 5/5 50 8/16 70,59 36/51
Kalifornia štandard
Science (F,
Ch, B, G)
100 15/15 66,67 10/15 100 5/5 6,25 1/16 60,78 31/51
Kolorádo štandard
Science (F,
Ch, B, G)
100 15/15 73,33 11/15 40 2/5 25 4/16 62,75 32/51
Česko štandard F, Ch, B 100 15/15 53,33 8/15 20 1/5 43,75 7/16 60,78 31/51
Slovensko štandard F, Ch, B, G 100 15/15 66,67 10/15 60 3/5 43,75 7/16 70,59 36/51
Poľsko štandard F, Ch, B, G 86,67 13/15 26,67 4/15 60 3/5 43,75 7/16 52,94 27/51
Maďarsko osnovy F, Ch, B, G 86,67 13/15 40 6/15 60 3/5 37,5 6/16 54,9 28/51
Interpretácia zistených frekvencií
Zistené kvantitatívne údaje sa slovne opíšu, vysvetlia a interpretujú.
Súčasným trendom vo výskume je hľadanie vzťahov medzi niekoľkými analytickými
kategóriami (teda nielen stanovovanie frekvencií izolovaných kategórií), alebo
hľadanie vzťahu medzi obsahovými kategóriami a inými premennými (zisťovanými
ďalšími výskumnými nástrojmi).
Kerlinger (1972) uvádza, že je potrebné splniť isté podmienky, aby sa kvantifikácia
mohla realizovať. Smú sa kvantifikovať len tie kategórie, ktorých výskyt je dostatočný.
Ak ide o málo frekventovanú kategóriu, t.j. ak sa javy nevyskytujú v každej
zo skúmaných kategórií v dostatočnom množstve, neumožňuje to štatistické zovšeobecňovanie.
Mnohé obsahové analýzy neplnia túto podmienku, a preto v týchto prípadoch
môžeme hovoriť len o exploratívnom použití obsahovej analýzy (Gavora,
1999).
K príkladu: Zo záverov obsahovej analýzy našich, ale aj zahraničných kurikulárnych dokumentov
vyplynulo, že v nich absentujú hlavne zložky zamerané na vedecké postupy. Autori
skonštatovali, že nie sú podchytené ani v učebniciach a je potrebné hľadať možnosti, akým
spôsobom túto situáciu zmeniť.
Validita a reliabilita obsahovej analýzy textu
Obsahová analýza sa obyčajne validizuje za pomoci inej metódy.
Napríklad obsahová analýza učiteľových výrokov o vlastnej práci sa porovnáva
s pozorovaním jeho práce v triede. Platí to však i naopak. Obsahová analýza validizuje
inú výskumnú metódu. Odpovede v dotazníku sa porovnávajú s písomným produktom
skúmaných osôb (napr. voľnou písomnou prácou). Určí sa miera zhody. Ak
výskum nemá zostať len na úrovni opisu reality, ale má overovať hypotézy alebo
hľadať súvislosti, vždy má ísť o porovnanie výsledkov získaných pomocou obsahovej
analýzy s výsledkom z iného zdroja. Platí to hlavne pre zisťovanie príčin a následkov.
Reliabilita obsahovej analýzy textu je tým vyššia, čím sú analytické kategórie
presnejšie vymedzené. Na druhej strane však príliš úzke kategórie znižujú reliabilitu
a naopak široké kategórie ju zvyšujú (znižuje sa však jemnosť diferenciácie).
Reliabilita obsahovej analýzy sa obyčajne zisťuje mierou zhody výsledkov analýzy
dvoch alebo viacerých zaškolených ľudí. Táto miera zhody sa zisťuje pri každej
analytickej kategórii a pri všetkých kategóriách súborne.
Jej charakteristickou črtou je, že ide o non-reaktívnu výskumnú metódu. Autor
textu nie je obyčajne prítomný pri analýze obsahu textu, nemôže teda reagovať, nevplýva
na skúmateľa (v niektorých prípadoch ani nevie, že sa jeho text podrobí obsahovej
analýze) (Gavora, 1999).
Literatúra
Gavora, P. Úvod do pedagogického výskumu. Bratislava : Univerzita Komenského,
1999. ISBN 80-223-1342-4
Kerlinger, F. N. Základy výzkumu chování. Praha : Academia, 1972, pp. 547 – 562.
Švec, Š. a kol. Metodológia vied o výchove. Bratislava : IRIS, 1998. ISBN 80-88778-
73-5
Urbanová, A.; Orolínová, M.; Held, Ľ. A. Priebežné výsledky riešenia projektu integrovaného
vyučovania prírodných vied pre základnú školu. In: Sborník příspěvků –
Mezinárodní seminář didaktiků chemie, sborník prací Pedagogické fakulty Masarykovy
univerzity v Brně, Brno – Šlapanice : Pedagogická fakulta MU, 2004, s. 102 –
111. ISBN 80 – 210 – 3616 – 5
Obťažnosť textov
Určovanie obťažnosti učebných textov
Jedným z variantov analýzy textu je určovanie jeho obťažnosti, čo je jeden
z najdôležitejších didaktických parametrov.
Ktorýkoľvek text má určité obsahové a formálne črty, ktorými je viac alebo menej
uspôsobený pre komunikáciu s určitými subjektami. Keď začneme čítať určité
texty, intuitívne pociťujeme, či ide o texty ľahké, jednoduché, ľahko zrozumiteľné alebo
o texty ťažké, zložité až nezrozumiteľné. Toto intuitívne hodnotenie textu subjektom
je odrazom objektívne existujúcich komunikačných vlastností textu. Obťažnosť
textu učebnice môžeme chápať ako objektívnu vlastnosť, ktorá je daná jeho špecifickými
charakteristikami. To, že je to vlastnosť nezávislá od subjektu, umožňuje, aby
táto vlastnosť bola zisťovaná a vyhodnocovaná objektívnymi procedúrami (Průcha,
1997).
Obťažnosť textu je súhrn takých vlastností textu, ktoré existujú objektívne
v ktoromkoľvek texte a v procese učenia majú vplyv na percepciu, chápanie
a spracovanie textovej informácie učiacim sa subjektom (Průcha, 1998).
Obťažnosť textu možno určiť odhadom, ktorí robia experti alebo používatelia
textu (učitelia, žiaci). Často sa pritom používajú dotazníky alebo posudzovacie škály,
na ktorých respondenti hodnotia jednotlivé aspekty textu. (Průcha, 1984, 1998 podľa
Gavoru, 1999).
Príklad
jednoduchý jazyk 1 2 3 4 5 N zložitý jazyk
ťažké pojmy 1 2 3 4 5 N primerané pojmy
podrobný výklad 1 2 3 4 5 N všeobecný výklad
zaujímavý text 1 2 3 4 5 N nudný text
atď.
Pri inom spôsobe zisťovania obťažnosti sa žiakom dávajú úlohy na: selekciu informácií,
usporiadanie informácií, doplňovanie chýbajúcich slov v texte a pod.
a porovnajú sa ich výsledky pri každom texte. Podľa výsledkov sa určí obťažnosť
textu. (Gavora, 1999)
Odlišný spôsob zisťovania obťažnosti textu je založený na objektívnych parametroch
textu a je nezávislý od posudzovateľov alebo žiakov. Týmito parametrami sú
obyčajne dĺžka vety, zložitosť vety, množstvo a obťažnosť pojmov, miera opakovateľnosti
pojmov, atď. (Gavora, 1999). Obťažnosť určitého textu pre čitateľa je teda
ovplyvňovaná lexikálnymi, ale aj syntaktickým faktormi. Tieto sú začleňované do tzv.
vzorcov pre výpočet obťažnosti textu.
Jednotlivé ukazovatele sú potom včlenené do vzorca, do ktorého sa dosadia
údaje z textu a pomocou ktorého sa vypočíta obťažnosť textu. Existuje niekoľko desiatok
vzorcov na výpočet obťažnosti textu, ktoré sa líšia zdôrazňovaním alebo naopak
potlačovaním niektorých textových parametrov. Sú to napr. vzorce Flescha,
Challa, Mikka, Pisareka, Mistríka a ďalších. U nás je najrozšírenejší Nestlerovej vzorec,
ktorý v modifikovanej podobe používa aj J. Průcha (Gavora, 1999).
Vzorce obťažnosti textu
Veľmi jednoduchým univerzálnym vzorcom obťažnosti textu je vzorec LIX, ktorý
vyvinul Švéd C. H. Björnsson. Obťažnosť textu učebnice sa vypočítava podľa vzorca:
LIX = Lm + Lo
kde Lm – priemerná dĺžka vety vyjadrená počtom slov v súbore 200 viet,
Lo – priemerná dĺžka slov s počtom viac ako 6 písmen v súbore 2000 slov.
Súbory viet (syntaktický faktor) sa vytvárajú z 20 vzoriek po 10 viet vybraných
systematicky z rôznych častí učebnice. Súbory slov (lexikálny faktor) sa vytvárajú
z 20 vzoriek po 100 slov. Miera LIX je vybavená škálou obťažnosti, kde:
LIX = 20 – 30 bodov .................... veľmi ľahké texty
LIX = 30 – 40 bodov .................... stredne obťažné texty
LIX = 40 – 50 bodov .................... veľmi obťažné texty
LIX = 50 – 60 bodov .................... extrémne obťažné texty
Björnssonova miera LIX je vybavená normami obťažnosti didaktických textov
pre jednotlivé ročníky. Napr. pre švédske školy je norma takáto:
ročník školy 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
normovaná obťažnosť
(LIX)
17 – 19
bodov
21 – 23
bodov
24 – 27
bodov
27 – 31
bodov
29 – 34
bodov
31 – 36
bodov
32 – 38
bodov
34 – 40
bodov
35 – 42
bodov
Táto miera sa považuje za príliš jednoduchú, pretože pracuje len s dvomi parametrami
textov a preto nie je celkom validná. Uvádzame ju ako demonštráciu možnosti
stanoviť pre jednotlivé vekové stupne žiakov kritériá obťažnosti, ktoré by mali
spĺňať didaktické texty v príslušnom ročníku školy.
Ďalším použiteľným vzorcom je Mistríkov vzorec obťažnosti, ktorý začleňuje
tri parametre textu:
− V – priemerná dĺžka viet (je príznakom zložitosti vyjadrovania myšlienok),
− S – priemerná dĺžka slov vyjadrená počtom slabík (je príznakom pojmovej
zaťaženosti textu),
− I – index opakovania slov (je charakteristikou lexikálnej variability textu).
Mistríkova miera používa škálu obťažnosti s hodnotami medzi 0 – 50 bodov,
v ktorej najľahšie texty majú 40 – 50 bodov a najťažšie 0 – 10 bodov. Vzorec má
takýto tvar:
R = 50 – V . S / I, kde I = N / L
pričom N – počet všetkých lexikálnych jednotiek textu,
L – počet rôznych lexikálnych jednotiek.
Výhodou Mistríkovho vzorca je, že zahrňuje aj lexikálnu variabilitu textu.
V prípade školských učebníc je to ukazovateľ využívania rozdielnych slov v texte,
ktorý má priamu súvislosť s rozsahom slovnej zásoby žiakov určitého veku. Tento
vzorec má však aj nedostatok: nezahrňuje meranie kvalitatívnej stránky lexiky
a syntaxe textu. Pre čitateľa, ktorý sa snaží porozumieť čítanému textu, je relevantný
nielen kvantitatívny rozsah lexiky textu, ale aj jeho kvalitatívne parametre – či sú
napr. v texte používané odborné termíny a ako často sa opakujú. Podobne aj
v syntaktickom faktore je relevantná nielen dĺžka viet, ale aj to, aké zložité sú vetné
konštrukcie, napr. či ide o súvetie s väčším alebo menším počtom propozícií (vetných
úsekov).
Komplexnejšou mierou obťažnosti je Nestlerovej vzorec (autorkou je nemecká
psychologička Kathrin Nestlerová), ktorý bol modifikovaný aj pre české a slovenské
texty. Táto miera spĺňa tri základné požiadavky:
1. je dostatočne komplexná (zahŕňa aj sémantické aspekty textu),
2. je dostatočne operatívna (dá sa pomerne jednoducho aplikovať),
3. je dostatočne validná (t.j. s overenou koreláciou ku kognitívnym schopnostiam
žiakov školského veku).
V súčasnosti sa v praxi používa inovovaná miera Nestlerovej – Průchu – Pluskala,
ktorá sa skrátene nazýva miera T – symbol T označuje stupeň obťažnosti textu.
Obťažnosť textu je meraná na základe vzorca:
T = TS + TP
kde Ts (syntaktická obťažnosť) a Tp (pojmová, sémanticko-lexikálna obťažnosť)
sa vypočítajú podľa zvláštnych vzorcov:
TS = 0,1 * V * U, kde
V – priemerná dĺžka viet
U – priemerná dĺžka vetných úsekov (predikatívnych propozícií)
TP = 100 * ∑P / ∑N * (∑P1 + 3∑P2 + 2∑P3 + 2∑P4 + ∑P5) / ∑N, kde
N – počet všetkých slov P3 – faktografické pojmy
P – počet všetkých pojmov P4 – číselné údaje
P1 – bežné pojmy P5 – opakované údaje
P2 – odborné pojmy ∑ - suma – súhrnný počet daných jednotiek
Miera T zahrňuje tieto parametre:
Obťažnosť textu učebnice (T)
syntaktický faktor (TS) sémantický faktor (TP)
priemerná
dĺžka viet
syntaktická
zložitosť viet
proporcia
bežných
pojmov
proporcia
odborných
pojmov
proporcia
faktografických
pojmov
proporcia
numerických
pojmov
proporcia
opakovaných
pojmov
hustota odbornej informácie
(proporcia odborných
a faktografických pojmov
v celkovom súbore pojmov)
Inštrukcia pre analýzu obťažnosti textu učebníc (Průcha, 1998):
Zložky analýzy
Aplikácia miery T pozostáva z niekoľkých krokov:
1. Výber vzoriek textu z učebnice.
2. Výpočet stupňa syntaktickej obťažnosti (TS).
3. Výpočet stupňa sémantickej obťažnosti (TP).
4. Výpočet stupňa celkovej obťažnosti (T).
5. Výpočet koeficientov hustoty odbornej informácie (i, h).
6. Interpretácia výsledkov analýzy.
Aby bola dosiahnutá maximálna presnosť analýzy, je nutné venovať veľkú pozornosť
výberu vzoriek a zachovania predpísanej kategorizácie skúmaných jednotiek
textu.
Opis jednotlivých krokov analýzy
1. Výber textových vzoriek
a) Zo skúmaného textu sa vyberie 5 vzoriek, každá s rozsahom najmenej 200
slov. Podľa modifikácie M. Pluskala je vhodnejšie vybrať 10 vzoriek
s rozsahom 200 slov. Za „slovo“ sa považuje akýkoľvek slovný, číselný alebo
symbolický výraz (vrátane skratiek), ktorý je v texte oddelený grafickými medzerami
alebo grafickými rozdeľovacími znakmi (interpunkčnými ai.). Ako
slová sa počítajú aj ustálené značky (napr. mier, hmotností, mien, fyzikálnych
veličín, matematických a hudobných pojmov ai.) – napr. km, Sk, log, %,
atď., SR, USA a pod.
Vzorky by mali rovnomerne pokrývať rôzne časti (témy) učebnice a nemali
by byť vyberané z niekoľkých prvých stránok, kde zvyčajne býva netypický
text. Nadpisy a marginálie sa do vzoriek nevyberajú. Každá zo vzoriek musí
tvoriť súvislý text.
b) V každej vzorke sa odpočíta 200 slov. Keďže dvojsté slovo sa spravidla nekryje
s koncom vety, dopočíta sa vzorka až k najbližšiemu koncu vety. Tým
vzniknú vzorky, ktoré o niečo presahujú počet 200 slov.
c) Stanoví sa počet viet v každej vzorke. „Veta“ sa pre daný účel definuje ako
akákoľvek postupnosť „slov“, ktorá začína veľkým písmenom a končí bodkou
alebo iným grafickým znakom (otáznik, dvojbodka, rámček ai.).
Príklad: V učebnici Zeměpis 7 bolo vybraných 5 vzoriek:
- na s. 18 203 slov, 18 viet
- na s. 47 214 slov, 14 viet
- na s. 73 208 slov, 16, viet
- na s. 102 203 slov, 20 viet
- na s. 128 204 slov, 16 viet
Celkový súbor, ktorého analýza sa uskutočňuje, teda predstavuje:
∑N = 1032 slov
∑V = 84 viet
2. Výpočet syntaktickej obťažnosti
a) Vypočíta sa priemerná dĺžka vety (V) podľa vzorca: V = ∑N / ∑V
V predchádzajúcom príklade je to teda V = 1032 / 84 = 12,28.
b) V každej vzorke sa zistia slovesá v určitom tvare (nie v infinitíve – neurčitku).
Pre urýchlenie práce Průcha doporučuje slovesá farebne podčiarkovať. Pozor!
Zložené tvary slovies skladajúce sa z dvoch alebo viacerých slov sa považujú
za 1 „sloveso“.
Príklad: Očakávali by sme = 3 slová, ale 1 sloveso
Uskutočnili ste = 2 slová, ale 1 sloveso
c) Zistí sa celkový počet slovies v danom súbore a potom sa vypočíta priemerná
dĺžka vetných úsekov (U) podľa vzorca: U = ∑N / ∑U
Príklad: Vo vyššie uvedenom súbore bolo zistených celkom 96 slovies, takže
U = 1032 / 96 = 10,75
d) Syntaktická obťažnosť textu sa vypočíta podľa vzorca: TS = 0,1 * V * U
Príklad: V učebnici Zeměpis 7 je TS = 0,1 * 12,28 * 10,75 = 13,201
3. Výpočet sémantickej obťažnosti
Výpočet sa uskutočňuje z hodnôt zistených pre 5 kategórií pojmov ako nositeľov
sémantickej informácie: P1 – bežné pojmy,
P2 – odborné pojmy,
P3 – faktografické pojmy,
P4 – číselné údaje,
P5 – opakované pojmy.
a) V každej vzorke sa zistia (a môžu sa podčiarknuť obyčajnou ceruzkou) všetky
podstatné mená („pojmy“), vrátane:
− abstraktných a dejových podstatných mien, napr. spoločenstvo, väzby,
funkcia, zahájenie a pod.,
− spodstatnených prídavných mien, napr. pracujúci, poddaní,
− osobných mien a priezvisk, napr. Karol IV, Charles Darwin,
− skratiek označujúcich rôzne pojmy, napr. OSN, Rh-faktor.
b) V každej vzorke sa zistia (a podčiarknu určitou farbou) všetky odborné pojmy
(P2), t.j. tie podstatné mená, ktoré majú platnosť odborného termínu
v nejakom obore. Dvojslovné a viacslovné termíny sa počítajú ako jeden po-
jem.
Príklad: V texte Na každé teleso pôsobí gravitačná sila v smere... je celkom 8 slov,
z toho jeden bežný pojem (smer) a dva odborné pojmy (teleso, gravitačná sila).
Niekedy býva problémom odlíšenie odborných pojmov od bežných
a faktografických pojmov. V sporných prípadoch je nutné sa opierať
o terminologické slovníky alebo konzultovať s príslušnými odborníkmi.
c) V každej vzorke sa zistia (a opäť podčiarknu inou farbou) faktografické pojmy
(P3). Pre daný účel (v príklade) sú to:
− vlastné osobné mená (rodné mená, priezviská, názvy bytostí), napr. Archimedes,
Přemyslovci, Rusalka,
− názvy ľudských výtvorov a zriadení, štátov, národov, inštitúcií, umeleckých
výtvorov ai., napr. Národné divadlo, Kelti, Európska únia,
− zemepisné názvy a názvy prírodných javov, napr. Venuša, Podunajská
nížina,
− všetky skratky a značky pre výrazy z uvedených skupín, napr. SR,
SRN.
Dvojslovné a viacslovné faktografické pojmy počítame opäť ako jeden pojem P3.
Napr. Zmluva o hospodárskej a menovej únii je výraz zložený zo 6 slov, ale počíta sa
ako jeden faktografický pojem (pretože ide o názov jedného ľudského výtvoru).
− V každej vzorke sa zistí počet kvantitatívnych (číselných) údajov (P4) vyjadrujúcich
napr. letopočty, vzdialenosti, hmotnosť a pod. Do tejto kategórie nepočítame
odkazy na čísla strán, úloh, obrázkov ai. Tieto pojmy podčiarkujeme
ďalšou farbou.
− V každej vzorke sa zistí počet opakovaných pojmov (P5). Sú to pojmy kategórií
P1 až P4, ktoré sa v texte vzorky už vyskytli.
Príklad: Dopady meteoritov na začiatku vývoja Zeme boli také obrovské... Na povrchu
Zeme tak vznikol prvý stály oceán obklopený atmosférou...
V tomto texte je slovo Zem jednak faktografickým pojmom (P3), jednak ho počítame
do kategórie opakovaných pojmov (P5).
− Všetky pojmy, ktoré nepatria do kategórie P2 až P4, t.j. tie, ktoré zostali podčiarknuté
len obyčajnou ceruzkou, tvoria množinu bežných pojmov (P1). Sú
to výrazy, s ktorými sa žiaci stretávajú vo svojom každodennom živote, poznajú
ich význam. V niektorých prípadoch môže byť určitý výraz buď bežným
pojmom alebo odborným pojmom. To je potrebné rozlíšiť podľa kontextu,
v ktorom sa výraz vyskytuje.
Príklad: V texte Zem a planéty jej podobné vznikli chladným nabaľovaním je výraz
chladné nabaľovanie vo výklade vzniku slnečnej sústavy určite odborným pojmom
(P2), ale v inom kontexte môže byť výraz nabaľovanie považovaný za bežný pojem
(P1), žiakom známy.
− Sémantická obťažnosť analyzovaného textu sa vypočíta podľa vzorca:
TP = 100 * ∑P / ∑N * (∑P1 + 3∑P2 + 2∑P3 + 2∑P4 + ∑P5) / ∑N
Vo vzorci majú jednotlivé kategórie pojmov rozdielnu váhu podľa toho, aká je
predpokladaná obťažnosť určitých pojmov pre žiakov. Z tohto dôvodu majú
odborné pojmy najväčšiu váhu, a to 3, faktografické a kvantitatívne pojmy
majú váhu 2 (viď. Pluskal, 1996).
4. Výpočet celkovej obťažnosti textu
Uskutoční sa podľa vzorca T = TS + TP
Príklad: Pri meraní stupňa obťažnosti výkladového textu na tému Atmosféra vypočítal
Pluskal (1996) tieto hodnoty:
učebnica ZŠ: TS = 11,35; TP = 30,74; takže T = 11,35 + 30,74 = 42,09
učebnica gymnázia: TS = 16,96; TP = 34,75; takže T = 16,96 + 34,75 = 51,71
5. Výpočet koeficientov hustoty odbornej informácie (i, h)
Tieto koeficienty sa počítajú podľa vzorcov:
i = 100 * (∑P2 + ∑P3 + ∑P4) / ∑N h = 100 * (∑P2 + ∑P3 + ∑P4) / ∑P
− koeficient (i) udáva proporciu pojmov nesúcich odbornú informáciu
v celkovom počte slov,
− koeficient (h) udáva túto proporciu v celkovom počte pojmov.
Hodnoty oboch koeficientov sú vyjadrené v percentách.
Príklad: Vo vyššie uvedených textoch prezentujúcich výklad témy Atmosféra boli zistené
takéto hodnoty koeficientov i a h (Pluskal, 1996):
učebnica ZŠ: i = 20,73 % h = 52,68 %
učebnica gymnázia: i = 22,87 % h = 54,50 %
Interpretácia výsledkov analýzy
Zistené hodnoty obťažnosti textu (T) a koeficientov hustoty odbornej informácie
je možné interpretovať k rôznym účelom evalvácie a komparácie, a to:
a) Vzájomné porovnávanie učebníc:
− porovnávanie učebníc rôznych predmetov v tom istom ročníku,
− porovnávanie učebníc rovnakého predmetu v jednotlivých ročníkoch
školy,
− porovnanie učebníc určitého predmetu v rôznych druhoch škôl,
− porovnanie učebníc rovnakých predmetov publikovaných rôznymi na-
kladateľstvami,
− porovnanie učebníc rovnakých predmetov v historickom vývoji (napr.
obťažnosť učebníc zemepisu od minulého storočia po súčasnosť,
− porovnanie učebníc rovnakých predmetov v rôznych krajinách (napr.
učebnice dejepisu v slovenských, českých, nemeckých, francúzskych
ai. školách).
b) Detailné objasnenie vlastností konkrétnej učebnice:
Týka sa hlavne identifikácie príčin, prečo v určitej učebnici dochádza
k nadmernej obťažnosti a čo je teda nutné v texte učebnice korigovať. Týmto spôsobom
je možné dospieť ku konkrétnym doporučeniam na zníženie nadmernej obťažnosti
textu učebnice.
Príklad: V bodoch 4 a 5 týchto inštrukcií sme uviedli údaje o texte českých učebníc
zemepisu pre základnú školu a pre gymnázium (podľa Pluskala, 1996). Ukazuje sa pritom,
že pre danú tému výkladu (ale podobne to môže platiť aj pre celú učebnicu) sa texty týchto
učebníc prakticky neodlišujú čo do hustoty odbornej informácie: Aj žiaci ZŠ, aj žiaci gymnázia
sa stretávajú vo svojich učebniciach s textami s vysokou hustotou odbornej informácie
(koeficient h), t.j. viac ako 50 % všetkých pojmov sú také, ktoré nesú odbornú informáciu. To
je určite neprimeraná proporcia hlavne v učebniciach pre základnú školu. Je takisto nutné
hľadať príčinu tohto stavu:
Prečo je v téme Atmosféra týchto učebníc taká vysoká hustota odbornej informácie?
Detailné zistenia ukazujú, že je to predovšetkým v dôsledku vysokej proporcie odborných
pojmov, keď v oboch učebniciach tvoria pojmy P2 18 % všetkých slov. Naopak faktografické
pojmy P3 a číselné údaje P4 tvoria veľmi nízke proporcie medzi všetkými slovami daného
textu.
Ak sa má teda zvýšiť zrozumiteľnosť výkladu oboch učebníc, je nutné urobiť tieto
korekcie:
− V texte učebnice pre ZŠ znížiť počet odborných pojmov P2.
− V texte učebnice pre gymnázium je nutné uskutočniť to isté, ale naviac je potrebné
znížiť stupeň syntaktickej obťažnosti textu (TS = 16,9), ktorý prispieva
k tomu, že celkovo má výklad danej témy v tejto učebnici neúmerne vysokú
celkovú obťažnosť textu (T = 51,7).
Literatúra
Gavora, P.: Úvod do pedagogického výskumu. 2. vyd. Bratislava : Univerzita Komenského,
1999. 236 s. ISBN 80-223-1342-4
Průcha, J.: Moderní pedagogika. Praha : Portál, 1997. 495 s. ISBN 80-7178-170-3
Průcha, J. Učebnice: Teorie a analýzy edukačního média. Brno : Paido, 1998. 148 s.
ISBN 80-85931-49-4
Pluskal, M.: Zdokonalení metody pro měření obtížnosti didaktických textů . Pedagogika,
46, 1996, č. 1, s. 62 - 76.