Образец характеристики для пмпк: Характеристика для ПМПК — Характеристика на ученика

Практически каждый психолог, работающий в школе или в другом учебном заведении, сталкивался с проблемой документации. Независимо от того, как мало времени и сколько бы его не стоило тратить на практическую деятельность, стоит помнить, что документация очень важна, поскольку она является основной рабочей базой психолога. Среди других документов я хочу отдельно поговорить о том, как составляются психолого-педагогические характеристики ученика, образец которых довольно сложно найти.

Прежде всего следует отметить, в каких случаях это необходимо. Конечно, для каждого студента сделать такую ​​работу было бы нереальным заданием для психолога. Если в этом есть необходимость, вы можете привлечь классного учителя к этой деятельности. Однако чаще всего это будет излишним. Психолого-педагогические характеристики ученика необходимы в случае возникновения проблем в учебе, поведении и т. Д., И он и его родители приглашаются в медико-психолого-педагогическую комиссию, чтобы решить, как устранить эти проблемы.Также необходимо иметь психолого-педагогические характеристики у всех «трудных» подростков, которые находятся в школьных записях или отмечены в отделе PDN. Кроме того, следует также охарактеризовать детей, с которыми школьный психолог участвует в индивидуальной программе (главным образом для того, чтобы понять, почему им нужна корректирующая работа).

Следует помнить, что близкая работа с руководителями классных комнат может облегчить задачу психолога при написании этого документа, поскольку они хорошо знакомы со своими учениками и часто знают информацию, которая впоследствии может быть полезна для описания личности ребенка.

Следует отметить, что единого образца, согласно которому письменные характеристики учащегося, нет. Поэтому форму письма можно разработать самостоятельно или использовать существующие модели других психологов. Тем не менее, в любом случае, есть несколько рекомендаций, которые необходимо соблюдать при его составлении.

Во-первых, характеристика студента должна содержать индивидуальные особенности студента, его характер, положение в обществе, развитие познавательных процессов и т. Д.Для этого проводится полное изучение ребенка с использованием различных методик, которыми владеет психолог. Личность ученика должна быть подробно освещена со всех сторон, как положительными, так и отрицательными качествами, а также особенностями его поведения.

Во-вторых, следует помнить, что при характеристиках студента психолог должен руководствоваться основным правилом профессиональной этики «не навреди». Соответственно, каждое слово и фраза должны быть тщательно продуманы и правильно сформулированы.Особенно это касается тех случаев, когда написана характеристика на ученика коррекционной школы. Обычно диагнозы в таких случаях шифруются с помощью обозначений, понятных для специалистов в данной области техники.

В конце документа, который психолог готовит каждому индивидуально, с учетом перечисленных ранее фактов. Этот пункт должен быть обязательным, поскольку задача школьного психолога состоит не столько в том, чтобы диагностировать личные или другие нарушения у ребенка, сколько в том, чтобы приложить усилия для их исправления.

Также стоит учесть, что документация, которую ведет школьный психолог, должна быть между собой одинаковым образцом, который будет удобен не только для работника, но и для проверки его работы администрации. Это относится к характеристикам, которые разрабатываются и развиваются в соответствии с одним стандартом. В будущем только психолог будет иметь открытый доступ к этим ссылкам, а другим людям только с его разрешения и согласия родителей ученика.

Методы отбора проб | Объясненные типы и методы

Когда вы проводите исследование группы людей, редко можно собрать данные о каждом человеке в этой группе. Вместо этого вы выбираете образец. Выборка представляет собой группу лиц, которые на самом деле будут участвовать в исследовании.

Чтобы сделать обоснованные выводы из ваших результатов, вы должны тщательно решить, как вы будете выбирать образец, который представляет группу в целом. Существует два типа методов выборки:

• Выборка вероятностей включает случайный выбор, позволяющий делать статистические выводы обо всей группе.
• Неслучайная выборка включает неслучайный выбор на основе удобства или других критериев, что позволяет легко собирать исходные данные.

Вы должны четко объяснить, как вы выбрали ваш образец в разделе методологии вашей статьи или диссертации.

Популяция против выборки

Во-первых, вам нужно понять разницу между популяцией и выборкой, а также определить целевую группу населения вашего исследования.

• Население — это вся группа, по которой вы хотите сделать выводы.
• Образец — это особая группа лиц, с которой вы будете собирать данные.

Население может быть определено с точки зрения географического положения, возраста, дохода и многих других характеристик.

Он может быть очень широким или довольно узким: возможно, вы хотите сделать выводы обо всем взрослом населении вашей страны; Возможно, ваши исследования направлены на клиентов определенной компании, пациентов с определенным состоянием здоровья или учащихся в одной школе.

Важно тщательно определить целевую группу населения в соответствии с целью и практикой вашего проекта.

Если популяция очень большая, демографически смешанная и географически разбросанная, может быть сложно получить доступ к репрезентативной выборке.

Рамка выборки

Рамка выборки — это фактический список лиц, из которых будет взята выборка. В идеале, оно должно включать всю целевую группу населения (и никого, кто не является частью этой группы населения).

Пример

Вы проводите исследование условий труда в компании X. Все ваше население составляет 1000 сотрудников компании. Ваша структура выборки — это кадровая база данных компании, в которой перечислены имена и контактные данные каждого сотрудника.

Размер выборки

Количество лиц в вашей выборке зависит от численности населения и от того, насколько точно вы хотите, чтобы результаты представляли население в целом.

Вы можете использовать калькулятор размера выборки, чтобы определить, насколько большой должна быть ваша выборка.В целом, чем больше размер выборки, тем точнее и увереннее можно сделать выводы о всей совокупности.

Методы вероятностной выборки

Вероятностная выборка означает, что у каждого члена населения есть шанс быть выбранным. В основном используется в количественных исследованиях. Если вы хотите получить результаты, которые являются репрезентативными для всего населения, вам нужно использовать метод вероятностной выборки.

Существует четыре основных типа вероятностной выборки.

1. Простая случайная выборка

В простой случайной выборке каждый член населения имеет равные шансы быть выбранным. Ваша структура выборки должна включать все население.

Для проведения такого типа выборки вы можете использовать такие инструменты, как генераторы случайных чисел или другие методы, основанные исключительно на случайности.

Пример

Вы хотите выбрать простую случайную выборку из 100 сотрудников компании X. Каждому сотруднику в базе данных компании присваивается номер от 1 до 1000 и используется генератор случайных чисел для выбора 100 номеров.

2. Систематическая выборка

Систематическая выборка похожа на простую случайную выборку, но обычно ее немного легче проводить. Каждый член населения указан с номером, но вместо случайного генерирования чисел индивиды выбираются через равные промежутки времени.

Пример

Все сотрудники компании перечислены в алфавитном порядке. Из первых 10 чисел вы случайным образом выбираете начальную точку: номер 6. Начиная с номера 6, выбирается каждый 10-й человек в списке (6, 16, 26, 36 и т. Д.), И в итоге вы получаете образец 100 человек.

Если вы используете эту технику, важно убедиться, что в списке нет скрытого шаблона, который мог бы исказить образец. Например, если база данных отдела кадров группирует сотрудников по группам, а члены группы перечислены в порядке старшинства, существует риск того, что ваш интервал может пропустить людей младших ролей, что приведет к искажению выборки для старших сотрудников.

3. Стратифицированная выборка

Этот метод выборки подходит, когда совокупность имеет смешанные характеристики, и вы хотите убедиться, что каждая характеристика пропорционально представлена ​​в выборке.

Вы делите население на подгруппы (называемые стратами) на основе соответствующей характеристики (например, пол, возрастной диапазон, уровень дохода, должность).

Исходя из общей численности населения, вы рассчитываете, сколько людей должно быть отобрано из каждой подгруппы. Затем вы используете случайную или систематическую выборку, чтобы выбрать выборку из каждой подгруппы.

Пример

В компании работает 800 женщин и 200 мужчин. Вы хотите, чтобы выборка отражала гендерный баланс компании, поэтому вы сортируете население на две группы по полу.Затем вы используете случайную выборку для каждой группы, выбирая 80 женщин и 20 мужчин, что дает вам репрезентативную выборку из 100 человек.

4. Кластерная выборка

Кластерная выборка также включает в себя деление населения на подгруппы, но каждая подгруппа должна иметь характеристики, аналогичные всей выборке. Вместо того, чтобы выбирать людей из каждой подгруппы, вы случайным образом выбираете целые подгруппы.

Если это практически возможно, вы можете включить каждого человека из каждого кластера выборки.Если сами кластеры велики, вы также можете отобрать людей из каждого кластера, используя один из методов выше.

Этот метод хорош для работы с большими и рассеянными популяциями, но в выборке больше риска ошибки, так как между кластерами могут быть существенные различия. Трудно гарантировать, что выбранные кластеры действительно представляют всю совокупность.

Пример

Компания имеет офисы в 10 городах по всей стране (все с примерно одинаковым количеством сотрудников на аналогичных должностях).У вас нет возможности ездить в каждый офис для сбора ваших данных, поэтому вы выбираете 3 офиса по случайной выборке — это ваши кластеры.

Методы не вероятностной выборки

В не вероятностной выборке индивиды отбираются на основе неслучайных критериев, и не каждый индивид имеет шанс быть включенным.

Этот тип выборки проще и дешевле для доступа, но он имеет более высокий риск смещения выборки, и вы не можете использовать его для получения достоверных статистических выводов обо всей популяции.

Методы выборки без вероятности часто подходят для исследовательских и качественных исследований. В этих типах исследований цель состоит не в том, чтобы проверить гипотезу о широкой популяции, а в том, чтобы развить первоначальное понимание небольшой или недостаточно изученной популяции.

1. Удобная выборка

Удобная выборка просто включает людей, которые оказываются наиболее доступными для исследователя.

Это простой и недорогой способ сбора исходных данных, но невозможно определить, является ли выборка репрезентативной для совокупности, поэтому она не может дать обобщаемых результатов.

Пример

Вы изучаете мнения об услугах поддержки студентов в вашем университете, поэтому после каждого занятия вы просите своих сокурсников пройти опрос по этой теме. Это удобный способ сбора данных, но поскольку вы только опрашивали студентов, посещающих те же классы, что и вы, на одном уровне, выборка не является репрезентативной для всех студентов вашего университета.

2. Выборка добровольного ответа

Подобно удобной выборке, выборка добровольного ответа в основном основана на простоте доступа.Вместо того, чтобы исследователь выбирал участников и непосредственно связывался с ними, люди добровольно участвуют (например, путем участия в публичном онлайн-опросе).

Образцы добровольного ответа всегда, по крайней мере, несколько предвзяты, так как некоторые люди по своей природе более склонны к волонтерству, чем другие.

Пример

Вы отправляете опрос всем студентам вашего университета, и многие студенты решают его выполнить. Это, безусловно, может дать вам некоторое представление о теме, но ответившие люди, скорее всего, будут теми, кто имеет твердое мнение об услугах поддержки студентов, поэтому вы не можете быть уверены, что их мнения являются репрезентативными для всех студентов.

3. Целевая выборка

Этот тип выборки предполагает, что исследователь использует свое суждение для выбора образца, который наиболее полезен для целей исследования.

Он часто используется в качественных исследованиях, когда исследователь хочет получить подробные знания о конкретном явлении, а не делать статистические выводы. Эффективный целевой образец должен иметь четкие критерии и обоснование для включения.

Пример

Вы хотите узнать больше о мнениях и опыте студентов-инвалидов в вашем университете, поэтому вы целенаправленно выбираете количество студентов с различными потребностями в поддержке, чтобы собрать различный диапазон данных об их опыте работы со студентами.

4. Выборка снежного кома

Если население труднодоступно, можно использовать выборку снежного кома для набора участников через других участников. Количество людей, у вас есть доступ к «снежным комам», когда вы общаетесь с большим количеством людей.

Пример

Вы изучаете случаи бездомности в своем городе. Поскольку в городе нет списка всех бездомных, выборка по вероятности невозможна. Вы встречаете одного человека, который соглашается участвовать в исследовании, и она связывает вас с другими бездомными, которых она знает в этом районе.

Часто задаваемые вопросы об отборе проб

Что такое пробоотбор?

Выборка представляет собой подмножество людей из более крупного населения. Выборка означает выбор группы, из которой вы будете собирать данные в своем исследовании. Например, если вы изучаете мнения студентов в вашем университете, вы можете опросить выборку из 100 студентов.

В статистике выборка позволяет проверить гипотезу о характеристиках населения.

Что такое вероятностная выборка?

Вероятностная выборка означает, что каждый член целевой группы населения имеет известную вероятность включения в выборку. Методы вероятностной выборки включают простую случайную выборку, систематическую выборку, стратифицированную выборку и кластерную выборку.

Что такое не вероятностная выборка?

В не вероятностной выборке выборка выбирается на основе неслучайных критериев, и не каждый член населения имеет шанс быть включенным.

Распространенные методы не вероятностной выборки включают удобную выборку, добровольную выборку ответов, целевую выборку, выборку из снежного кома и выборку по квоте.