Overblikpapir 2 Morten Jensen, Pædagogisk forskning og udviklingsarbejde forår 2013 Introduktion...2 Positivisme...2 Triangulering...3 Survey...4 Konvertering til kvantitative data...4 Operationalisering...4 Sprogbrug...5 Repræsentativitet...6 Validitet...6 Reliabilitet...7 Svarkategorier...7 Litteratur...9 Bilag 1 undersøgelsens fokus...10
Introduktion I dette arbejdspapir vil jeg særligt gå i dybden med den kvantitative metode, som kan tilføre mit undersøgelsesdesign en tænkning, som er markant anderledes (og berigende) i forhold til den kvalitative tilgang, jeg anlagde i første overblikspapir. Der er nogle markante forskelle i forhold til at bruge kvantitativ metode, som stiller krav til undersøgelsens gennemførelse. Groft sagt kan man nøjes med at bruge sproget som redskab i fx en hermeneutisk tilgang, men i en positivistisk tilgang er det ikke nok. Her er der brug for hård talbehandling i fx Excel. En stejl læringskurve hvis man som jeg ikke har erfaringer med talbehandling. Men jeg tager udfordringen op og de metoder, jeg beskriver her, er jeg (nu) i stand til at gennemføre. Jeg vil beskrive, hvordan jeg kan lave en survey-undersøgelse, som belyser min problemstilling (se bilag 1 fra første overblikspapir) og hvilke til- og fravalg, jeg er nødt til at foretage. Positivisme I mit første overblikspapir vurderede jeg, at min problemstilling med fordel kan foldes ud i en socialkonstruktivistisk forståelse. Her står positivismen som en modsætning eller i hvert fald indeholder den en lang række teser, som er uforenelige med en socialkonstruktivistisk tilgang, som det eksempelvis fremgår i Wikipedias artikel om positivismens karakteristiske egenskaber i videnskaben i dag: 6. The belief that science is predominantly transcultural; 7. The belief that science rests on specific results that are dissociated from the personality and social position of the investigator; 1 Jeg skal altså være opmærksom på, hvad jeg tager fra den positivistiske forståelse og bringer ind i et undersøgelsesdesign, som har et socialkonstruktivistisk udgangspunkt. Positivismen ser viden, som noget, der eksisterer uafhængigt af forskerens syn, og begreber er dikteret af virkeligheden (som vel at mærke ikke er den samme virkelighed, der viser sig i fx det sociale). Det kan måske lade sig gøre i naturvidenskaberne, men i en hermeneutisk eller fænomenologisk forståelse kan det ikke lade sig gøre at begribe verden uden at tolke den samtidig. 1 http://en.wikipedia.org/wiki/positivism Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 2
Gorm Gabrielsen peger også på denne problematik. Han kalder en kvantitativ fremstilling (som fx Store tals lov) for en stiliseret repræsentation af verden som: Forsøger at gribe vigtige aspekter ved verden, men den fortæller på den anden side også, hvordan vi begriber verden. (Gorm Gabrielsen 2012:32) Denne begriben (eller kobling mellem data og teori) kalder på en synlighed og gennemsigtighed: Det at lave denne kobling, kræver en refleksion, og denne refleksion er central. Det er vigtigt, at denne refleksion er synlig og gennemsigtig det er her, logikken bag hele ræsonnementet gemmer sig, og det er her, modellens validitet og relevans kan evalueres, kritiseres og diskuteres. (Gorm Gabrielsen 2012:54) Positivismens krav til et meningsfuldt udsagn er, at det kan registreres (fx måles eller tælles), og det skal kunne afgøres, om udsagnene er sande eller falske. Det kan være særdeles vanskeligt eller ligefrem umuligt, når man fx spørger til holdninger, forståelser eller oplevelser. Hvordan kontrollerer man, at informanten har givet udtryk for sin ægte holdning? (Som måske endda kan være skjult for informanten selv). En løsning på denne problematik kan være at holde sig på et meget konkret niveau. Det kan være et spørgsmål som ejer du en ipad?. Og hvis jeg spørger mere abstrakt til fx læseoplevelsen, skal svarene ikke tolkes, men læses konkret: Hvis jeg spørger hvordan var læseoplevelsen får jeg altså ikke data om, hvordan læseoplevelsen rent faktisk var jeg får data om, hvad informanterne svarer læseoplevelsen var. Om det er korrekt eller ej vil være en tolkning, som må finde sted uden for selve den konkrete positivistisk funderede databehandling. Triangulering Styrken ved at supplere fx et konstruktivistisk undersøgelsesdesign med en positivistisk inspireret tilgang er, at der opstår en metodetriangulering 2. Trianguleringen består i, at man bruger flere forskellige metoder til at få resultater. Hvis de forskellige metoder peger på samme resultater, indikerer det pålidelighed. Trianguleringen kan opstå ved at sammenholde eksisterende forskning med mine kvalitative interviews, som suppleres med deskriptiv statistik fra en kvantitativ spørgeskemaundersøgelse. 2 http://en.wikipedia.org/wiki/triangulation_%28social_science%29 Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 3
Survey Jeg forestiller mig, at det vil være anvendeligt at lave en survey-undersøgelse med mange informanter, som kan be- eller afkræfte, hvad jeg finder i de kvalitative uddybende interviews med få informanter. Det er dog ikke helt så ligetil, og jeg er nødt til at foretage en lang række valg, som jeg vil prøve at redegøre for i nedenstående, hvor jeg også trækker de mest centrale områder frem. Konvertering til kvantitative data I sit udgangspunkt er al data i humanvidenskaberne kvalitativt og skal oversættes til noget kvantitativt. Et Excel-ark dækker over levende menneskers udsagn, som er konverteret til tal. For at konvertere mine interviewdata kræver det, at jeg gennemgår datamaterialet og tilføjer koder, så jeg kan bearbejde disse data på samme måde, som med den større survey-undersøgelse. Her skal jeg være opmærksom på, at min tolkning vil spille ind, og den skal naturligvis begrænses mest muligt, så det ikke er mine tolkninger, der fremgår af materialet. En løsning på dette problem, kan være at jeg holder kodningen til meget konkrete udsagn, som ikke kræver tolkning for at passe i et Excel-ark. Det kan være informanternes alder, eller om har de læst en e- bog. Jeg er interesseret i at vide noget om, hvor udfordringerne ligger i læsningen, men her vil der i høj grad være tale om en tolkning i hvert enkelt tilfælde (fx hvor stor betydning, jeg vurderer, det har for læselysten). Operationalisering I forhold til at operationalisere undersøgelsens spørgsmål til en survey-undersøgelse, skal jeg overveje, hvad det er muligt at måle, og hvad er det interessant at få en stor gruppe informanter til at sige noget om. Jeg forestiller mig, at en surveyundersøgelse kan fortælle mig noget om: Hvilke platforme der anvendes (smartphone, tablet, e-reader, computer) Hvor mange der har erfaringer med e-bøger Hvilken software der anvendes til læsningen (ibooks, Bluefire, Ediko, Stanza) Simple holdningsspørgsmål (vil du læse flere / færre e-bøger? Kan du bedst lide papir- eller e-bøger?) Informanternes data (køn, alder, uddannelse, bopæl og lignende) Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 4
Jeg vil gerne vide, om læserne fx oplever skift i læsehastigheden, men det vil nok være for kompliceret at spørge til (eller noget de fleste informanter ikke har gjort sig nogle overvejelser over). Jeg forestiller mig, at jeg kan lave to survey-undersøgelser. Den første undersøgelse er eksplorativ og består af ovenstående spørgsmål, som kan give mig et indblik i hvordan læselandskabet ser ud. Herefter laver jeg kvalitative interviews, samtaler, observationer, gruppeinterviews og lignende, og ud fra det jeg finder i disse undersøgelser, laver jeg endnu et survey, hvor jeg undersøger de udsagn, det er muligt at undersøge i et survey, for at se om jeg finder det samme, når jeg spørger bredt. Sprogbrug I survey-undersøgelsen er det vigtigt, at sproget er klart for informanten. Erik Hansen og Bjarne Andersen opfordrer til, at man opgiver sin videnskabelige fagterminologi og betjener sig af hverdagssproget (Hansen og Andersen 2009:112). Her er min udfordring at udvælge hensigtsmæssige ord, der tydeligt kommunikerer det intenderede indhold. Der er tre problemer. Dels er e-bogslæsningen på et meget tidligt stadie, og der er ikke udviklet en fast terminologi endnu. Eksempelvis tales der ofte om ipad, når der menes tablet. Det andet problem er, at mange har begreberne har meget sammenfaldende ord, som let bliver forvekslet. Læser betegner både en person ( han er en god læser ), en handling ( han sidder og læser ), en maskine ( den nye Kindl er en e-bogslæser ) og en app (software) ( Apples ebogslæser hedder ibooks ). Så når jeg spørger til en ebogslæser, skal det være meget tydeligt, om det er en person, en maskine eller en app. Endelig er det også et problem, at det hurtigt bliver meget teknisk. Der er eksempelvis stor forskel på de muligheder, der tilbydes i e-bogens mange formater, hvad enten den læses som epub, pdf eller app. Det er måske ikke klart for læseren, hvilket format bogen er i, men det har stor betydning for svaret, hvis jeg spørger ind til muligheder og begrænsninger. Hvis informanten eksempelvis savner mulighed for at slå ord op, er det vigtigt, om der tales ud fra en app (hvor det ikke er muligt og derfor mindre interessant), eller om det er epub (hvor det netop er muligt og derfor peger ind i en didaktisk problemstilling). Hansen og Andersen anbefaler, at man lægger referencer ind i spørgsmålene, som giver informanterne mulighed for at svare indirekte (Hansen og Andersen 2009:128). Jeg kan eksempelvis spørge, hvor de har Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 5
e-bøgerne fra. Hvis svaret er E-reolen, ved jeg, at der er tales om pdf eller epub, men ikke om apps. Repræsentativitet Det er vigtigt, at informanterne er repræsentative for den gruppe, jeg vil undersøge. Jeg skal afgrænse den gruppe, jeg vil undersøge. Da undersøgelsen har et didaktisk sigte, er det skolebørn, jeg skal have i tale. Det passer også sammen med eksisterende forskning om læsning, og jeg kan lettere vurdere pålideligheden af mine resultater med triangulering. Hvis jeg vælger en online survey som distributionsmetode, kan jeg let generere en stor mængde data. Men vil det være repræsentativt? Der vil være nogle, jeg ikke får i tale (fx er der færre 10- end 12-årige på Facebook, hvis jeg udsender mit survey der). Børn har sjældent erfaringer med spørgeskemaundersøgelse (Teasdale og Svendsen 2012:58) hvilket man skal overveje, når man formulerer spørgsmålene eller udarbejder følgebrevet. Hvis det er for svært at skolebørn i tale, må jeg overveje, hvordan jeg kan skabe meningsfulde data på en anden måde. Måske kan jeg lettere få unge (fx på en ungdomsuddannelse) til at besvare et online spørgeskema. Hansen og Andersen påpeger, at man enten skal undersøge hele undersøgelsespopulationen eller også skal der være en sandsynlighedsudvalgt stikprøve (Hansen og Andersen 2009:101). Enten skal jeg ud på skoler og bede dem gennemføre undersøgelsen, eller også skal jeg afgrænse den gruppe, jeg vil undersøge. Det kunne fx være, at jeg begrænser mig til at undersøger brugerne på boggnasker.dk (en webside med litteraturanmeldelser af og for børn og unge). Validitet Hvordan sikrer jeg, at jeg måler det, jeg har tænkt mig at måle? En løsning er, at sammenholde med eksisterende forskning (Teasdale og Svendsen 2012:65) og gøre sig overvejelser om sprogbrug, som tidligere nævnt. Det skal være tydeligt for informanten, hvad der spørges til og hvorfor. Ved at gennemgå spørgeskemaet med andre og få kommentarer til, hvordan det opfattes, kan jeg rydde misforståelser, inden undersøgelsen sendes ud. Ved at holde spørgsmålene simple kan man også sikre validitet. Et simpelt spørgsmål kunne være låner du bøger fra ereolen?. Jeg kan også holde mig til meget konkrete observationer, når jeg genererer data: Er der installeret ibooks eller ej? Der gives stort set ikke plads til fejl i sådanne målinger. Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 6
Reliabilitet Hvor pålidelighed er undersøgelsen? Vil en lignende undersøgelse give det samme resultat? Man kan lave en stikprøve og ved hjælp at Store tals lov bestemme undersøgelsens nøjagtighed med et decimaltal (Gabrielsen 2012:30). Den interne konsistens kan undersøges med udregningen Cronbachs Alpha (Teasdale og Svendsen 2012:64). Ved at spørge om det samme på forskellige måder, kan man udregne om informanterne svarer konsekvent på de samme spørgsmål. Udfordringen er at konstruere nogle spørgsmål, der giver de samme svar, men det skal også afklares i en pilottest. Hansen og Andersen siger, at man skal stille så mange spørgsmål, som det er nødvendigt for undersøgelsen (Hansen og Andersen 2009:136), men hvis hvert spørgsmål skal stilles på 3-4 forskellige måder, bliver det hurtigt omfangsrigt, og informanternes tålmodighed slår måske ikke til. Jeg vil tro, at skolebørn kan sidde med et spørgeskema i ca. 10 minutter, og der kan være ca. 30 spørgsmål, så når hvert spørgsmål skal gentages flere gange, giver det sammenlagt ca. 10 spørgsmål, jeg kan få svar på. Her er retroperspektive spørgsmål en særlig udfordring i forhold til at sikre reliabilitet. Hvis man spørger, hvor mange e-bøger informanten har læst, får man snarere svar på, hvor mange bøger informanten husker at have læst. Svarkategorier Jeg vil bruge forskellige svarkategorier i mit survey. Under hvert spørgsmål skal der være en tekstboks, hvor informanten kan uddybe sit svar. Det kan give mig vigtig kvalitativ data, som jeg kan kode og kategorisere og dermed kvantificere, men det kan også virke motiverende for informanten, der måske ønsker at tilføje oplysninger. Der skal være dikotomiske nominalkategorier, hvor informanten skal vælge én kategori: Har du en ipad? kan besvares med ja eller nej, og hvis informanten nogle gange låner sin storebrors, kan det tilføjes i tekstboksen. Likert scale med ca. 5 svarmuligheder er meget anvendeligt til databehandling. På samme måde som spørgsmålene er bestemt af eksisterende forskning og det, jeg finder i mine kvalitative undersøgelser, er svarmulighederne også givet på forhånd. Informanterne i survey-undersøgelsen skal tilbydes samme svarmulighed som informanterne i de kvalitative undersøgelser. Et spørgsmål kunne være kan du lide at læse bøger? som kan inddeles på en ordinalskala fra 1-5, efter hvor enig informanten er i udsagnet. Her skal man være opmærksom på, at det er kvalitative svarkategorier. En informant der svarer 1 er ikke dobbelt så læselysten som informanten, der svarer 2 (Hansen og Andersen 2009:122). Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 7
De ægte kvantivative data skabes i en ratioskala, hvor der netop er forskelle mellem værdierne: Hvor mange e-bøger har du læst. Her har informanten, der har læst fire e-bøger, jo læst dobbelt så mange som informanten, der har læst to. En mulighed er at fjerne neutrale kategorier som ved ikke for at tvinge informanten til at svare (Hansen og Andersen 2009:118). Problemet er, at man kan risikere at genere informanten, som måske savner svarmuligheder, og derfor afslutter undersøgelsen under at gøre den færdig. Her vil jeg i øvrigt sætte det elektroniske spørgeskema til at medtage besvarelsen, selv om skemaet ikke er udfyldt til ende. Det skal også være muligt at springe spørgsmål over, hvis informanten vurderer, det ikke er relevant at svare på. Når man fjerner svarkategorien ved ikke, lægger man også en fortolkning over spørgsmålet; at det omhandler noget man nødvendigvis er nødt til at have en holdning til eller at noget tilhører enten den ene eller den anden kategori. Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 8
Litteratur Hansen, Erik Jørgen og Andersen, Bjarne Hjort (2009): Et sociologisk værktøj. Introduktion til den kvantitative metode. 2. udgave. Hans Reitzels Forlag. Gabrielsen, Gorm (2012): Statistik og det der ligner. I: Jensen, Torben Bechmann og Christensen, Gerd (red.): Psykologiske og pædagogiske metoder. Kvalitative og kvantitative forskningsmetoder i praksis. Roskilde Universitetsopslag. Teasdale, Tom og Svendsen, Henriette (2012): Spørgeskemaer. I: Jensen, Torben Bechmann og Christensen, Gerd (red.): Psykologiske og pædagogiske metoder. Kvalitative og kvantitative forskningsmetoder i praksis. Roskilde Universitetsopslag. Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 9
Bilag 1 undersøgelsens fokus Fra overblikspapir 1: Jeg vil undersøge, hvilke ændringer der sker i læsedesignet for den unge læser i skiftet af medie fra papir- til e-bog 3. Med læsedesign mener jeg de faktorer, som tilsammen skaber den samlede læseoplevelse (se model i bilag 1). Det kan eksempelvis være læseoplevelse, læsemotivation, valg af tekst, læsestrategi- og teknik, anvendte modaliteter og læserens forudsætninger. Det er min hypotese, at væsentlige dele af dette læsedesign ændres, alt efter om teksten læses i mediet papirbog eller e-bog. Jeg har brug for et forskningsdesign, som kan belyse dette område, og dermed give viden om hvilke ændringer, der sker, men også hvor de sker (jeg har i ovenstående givet bud på de områder, der er i spil, ud fra eksisterende forskning om læsning 4, men der er muligvis andre endnu ukendte områder). 3 Med e-bog mener jeg bøger i formatet epub, som fx kan læses på en ipad. Det kan også være bøger som apps, men kun i det omfang bogen ikke ændres radikalt i forhold til det trykte oplæg (ved fx at indeholde spil). 4 Fx (Lund 2007 og 2010) og (Weinreich og Steffensen 2000 og 2001). Overblikspapir 2, Morten Jensen, PFU forår 2013 10