Šonedēļ esmu pāris dienas darbseminārā un pāris dienas zinātniskā domapmaiņā jeb 10. Starptautisko pētījumu konferencē, kuru organizē Starptautiskā izglītības sasniegumu novērtēšanas asociācija (International Association for the Evaluation of Educational Achievement). Darbseminārs, kuru izvēlējos, ir saistīts ar atvērto programmas valodu R, kas ir lielisks rīks datu apstrādei un analītikai. Protams, esmu šeit tāpēc, lai to apgūtu – vismaz tādā mērā, kādā to redzam ļoti vajadzīgu liela apjoma starptautisko izglītības pētījumu (PISA, PIRLS, TIMSS, u.c.) izpētei.
Vēl nesākoties darbdienai, aizķēra brīnišķa nozīmīte, ko saņēmām – I support open science – es atbalstu atvērtu zinātni. Tāds noteikti ir viens no mūsu projekta apakšmērķiem – sniegt pēc iespējas lielu atbalstu tam, lai šie pētījumu dati, datu izpēte – būtu pieejama visiem interesentiem. Tiešām vizualizēju to, ka šādi dati parādās Latvijas atvērto datu portālā vai vismaz ļoti pārdomātā starptautisko izglītības pētījumu publiskā datu ezerā 😊 Pilnīgi noteikti visiem nav jāmāk R programma, taču, ja ar tās palīdzību varam iegūt datus, kas tālāk pašiem noder, tad – kāpēc ne R? Lai arī apzināmies, ka datu inflācija ir ļoti aktuāla tēma, taču tas neizslēdz to, ka šiem datiem jābūt ērti pieejamiem. Dažā diskusijā ar citiem dalībniekiem varējām ātri vienoties, ka datu ir daudz, taču kārtīga padziļinātā izpēte tik bieži nav sastopama. Tai vienkārši nepietiek laika. Primārā (aprakstošā) izpēte ir tas, kam pietiek laiks, un daudz vairāk vajadzētu to, kas iet tālāk par īpatsvariem un korelācijas koeficientiem. Vienlaikus jau tik pat ātri spējam vienoties, ka arī tas ir labi, un ik pa laikam ir arī padziļinātās analītikas pērles [kuras noteikti dzirdēsim arī vēl šonedēļ].
Tālāk dienai ritot, prāta glāze ātri vien pildījās ar R funkcijām, kā arī labākai izpratnei par to, kā tiek vērtēta kopējā standartkļūda pētījumos, t.i. gan vērtējot izlases kļūdu, gan arī paša pētījuma standartnovirzi, kas varētu izklausīties dīvaini, taču iemesls šādai pieejai izrādījās gauži vienkāršs. Viena lieta ir tehniskā izlases kļūda, bet otra sastāvdaļa (standartnovirze) tiek izmantota tāpēc, ka pētījumos katrs skolēns pilda kādu daļu no lielā kompleksā pētījuma, kas sastāv no daudz jo daudz daļām. Lieliski, ka šai tehnikai tika veltīta kāda laba pusstunda.
R funkciju tehnisko nianšu jeb pavisam konkrētu funkciju apguve vijās ar prieku, ka jau pāris dienas ir pieejama PIRLS2021 starptautiskā datu bāze un kas zina – ļoti iespējams šajās dienās izdosies dziļāk ienirt arī šajos datos.
Ar sveicieniem no Dublinas
Dace
P.S. neminēšu to veidu kā atbalstu atvērto zinātni, bet šo nozīmīti nesāju ar netiešā veidā pelnītu tehnisku atbilstību.