Założenia badawcze i kwestionariusz ankiety
Przeprowadzone badania miały charakter badań pierwotnych. Głównym celem badawczym było dokonanie diagnozy stanu wykorzystania e-learningu w publicznym szkolnictwie wyższym w Polsce oraz przedstawienie postaw i preferencji dotyczących e – learningu jako formy kształcenia, także w kontekście znaczenia transferu i wymiany wiedzy w gospodarce opartej na wiedzy.
Cele cząstkowe badań obejmowały następujące aspekty:
• wykazanie zależności pomiędzy posiadaniem platformy e-learningowej (jej funkcjonowaniem) a określonymi cechami uczelni, takimi jak: profil, wielkość (liczba studentów) oraz województwem, w którym uczelnia jest zlokalizowana,
158
• wykazanie korelacji pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej na danej uczelni a jej wielkością oraz stopniem wykorzystania e-learningu przez nauczycieli akademickich,
• wykazanie korelacji pomiędzy wielkością uczelni a stopniem wykorzystania e-learningu przez nauczycieli akademickich,
• wskazanie zależności pomiędzy wielkością uczelni a podejmowaniem współpracy z biznesem w ramach e-learningu
• identyfikacja najważniejszych korzyści, wad, zagrożeń e-learningu oraz barier jego wdrożenia,
• prezentację postaw i preferencji oceniających wdrożenie i funkcjonowanie e-learningu w szkolnictwie wyższym w kontekście wymiany i transferu wiedzy w gospodarce opartej na wiedzy,
• prezentację danych dotyczących zakresu wykorzystania e-learningu w publicznym szkolnictwie wyższym, ze szczególnym uwzględnieniem możliwych płaszczyzn współpracy nauczycieli akademickich,
• prezentację postaw wobec polskich regulacji prawnych dotyczących kształcenia na odległość.
Postępowanie badawcze przebiegało zgodnie z etapami zamieszczonymi w tabeli 5.1. Przy wyznaczaniu charakteru i zakresu problematyki badawczej, a także wyborze określonych zmiennych kierowano się głównie względami pragmatycznymi, ale również wnioskami płynącymi z przeprowadzonego wcześniej studium literatury. Należy podkreślić, że przy wyborze metod, technik i narzędzi badawczych uwzględniano głównie charakter problemu badawczego i przeznaczenie badań. Procedurę procesu badawczego oparto na syntezie różnych koncepcji etapowego postępowania badawczego, jednak część podejmowanych działań miała charakter iteracyjny.
159 Tabela 5.1 Najważniejsze etapy procesu badawczego
Etap Podjęte działania
Sformułowanie problemu badawczego
- wstępne sformułowanie problemu - określenie celów badań
- eksploracja stanu wiedzy w tym zakresie Konceptualizacja
Eksplikacja problematyki badawczej
- sprecyzowanie znaczenia pojęć
- sprecyzowanie zmiennych podlegających badaniu -wybór i uzasadnienie hipotez badawczych
Operacjonalizacja
- wybór zbiorowości, w której będą realizowane badania
- wybór metod i technik badawczych - określenie sposobu pomiaru zmiennych Przygotowanie narzędzi badawczych - konstruowanie kwestionariusza ankiety Realizacja badań empirycznych - zbieranie danych do analizy, ankietyzacja
Analiza danych
- weryfikacja zebranego materiału empirycznego - analiza zebranych danych
- testowanie hipotez
- wnioskowanie na podstawie uzyskanych wyników - uogólnianie wyników badań
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: G. Babiński, Wybrane zagadnienia z metodologii empirycznej, Nakładem UJ, Kraków 1980, s. 19-25, E. Babbie, Badania społeczne w praktyce, wyd. PWN, Warszawa 2003, s. 139-171.
W badaniach poszukiwano odpowiedzi na postawione pytania badawcze, które zostały wymienione w tabeli 5.2439. W oparciu o zaprezentowane pytania badawcze zostały sformułowane hipotezy badawcze, które następnie były weryfikowane podczas ostatniego etapu badawczego tj. przeprowadzenia analizy danych.
439 W celu poszerzenia wartości poznawczej badań sformułowano dodatkowe hipotezy badawcze, które również zostały poddane weryfikacji i opisane w treści analizy wyników badań.
160 Tabela 5.2 Zestawienie pytań badawczych i hipotez*
Symbol pytania badawczego/ hipotezy badawczej
Treść pytania badawczego (P) /hipotezy badawczej (H)
P1:
Czy istnieje zależność pomiędzy funkcjonowaniem platformy
e-learningowej na uczelni, a następującymi cechami charakteryzującymi daną uczelnię, tj.: profil uczelni, wielkość (liczba studentów), region geograficzny, lokalizacja głównej siedziby uczelni?
H1.1: Istnieje zależność pomiędzy funkcjonowaniem platformy e-learningowej na uczelni a jej profilem.
H1.2: Istnieje zależność pomiędzy funkcjonowaniem platformy e-learningowej na uczelni a jej wielkością mierzoną liczbą studentów.
H1.3: Istnieje zależność pomiędzy funkcjonowaniem platformy e-learningowej na uczelni a regionem geograficznym.
H1.4 Istnieje zależność pomiędzy funkcjonowaniem platformy e-learningowej na uczelni a lokalizacją głównej siedziby uczelni.
P2:
Czy istnieje korelacja pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej na uczelni a jej wielkością oraz odsetkiem nauczycieli akademickich wykorzystujących platformę?
H2.1: Istnieje dodatnia korelacja pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej a wielkością uczelni.
H2.2:
Istnieje dodatnia korelacja pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej a odsetkiem nauczycieli akademickich korzystających z platformy na danej uczelni.
P3: Czy istnieje korelacja pomiędzy wielkością uczelni a odsetkiem nauczycieli korzystających z platformy e-learningowej na danej uczelni?
H3.1:
Istnieje dodatnia korelacja pomiędzy wielkością uczelni mierzoną liczbą studentów a odsetkiem nauczycieli akademickich korzystających z platformy e-learningowej na danej uczelni.
P4: Czy istnieje zależność pomiędzy wielkością uczelni, a podejmowaniem
współpracy z biznesem w ramach tworzonych kursów e-learningowych.
H4.1: Istnieje zależność pomiędzy podejmowanie współpracy z biznesem w ramach powstających kursów e-learningowych a wielkością uczelni.
P5: Czy czas funkcjonowania platformy e-learningowej na uczelni determinuje
wykorzystanie e-learningu na I i II stopniu kształcenia?
H5.1
Istnieje zależność pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej na uczelni a wykorzystywaniem e-learningu na I stopniu kształcenia
akademickiego. H5.2
Istnieje zależność pomiędzy czasem funkcjonowania platformy e-learningowej na uczelni a wykorzystywaniem e-learningu na II stopniu kształcenia
akademickiego.
P6:
Czy istnieje zależność pomiędzy posiadaniem przez uczelnię odrębnej jednostki odpowiedzialnej za wdrożenie i funkcjonowanie e-learningu a prowadzeniem szkoleń dla studentów?
H6.1:
Istnieje zależność pomiędzy istnieniem odrębnej jednostki odpowiedzialnej na wdrożenie i funkcjonowanie e-learningu na uczelni a prowadzeniem szkoleń dla studentów.
* W tabeli zostały zawarte zarówno hipotezy cząstkowe (w ramach głównej hipotezy pracy), jak również sformułowano dodatkowe hipotezy badawcze mające na celu poszerzenie wartości poznawczej przeprowadzonych badań.
161 Narzędziem badawczym był kwestionariusz ankiety opracowany przez autorkę badań. Kwestionariusz posłużył do zgromadzenia danych. W pełnej wersji został zamieszczony na końcu pracy. Kwestionariusz ankiety zawierał pytania zamknięte i 1 pytanie otwarte. Pytania zamknięte były oparte na zestawie możliwych odpowiedzi respondenta (tzw. kafeterii), co miało na celu łatwiejszą (w późniejszym etapie) standaryzację odpowiedzi, w tym wnioskowanie i dokonywanie porównań. Pytania miały charakter zarówno dysjunktywny, jak i koniunktywny. W kwestionariuszu zostały zamieszczone pytania filtrujące440, które implikowały różną ilość pytań, na które odpowiadali respondenci. Kwestionariusz składał się441 z metryczki (11 pytań) oraz kolejnych części pogrupowanych według zagadnień tematycznych:
• część I – pytania dotyczące funkcjonowania i wykorzystywania e-learningu na uczelni (16 pytań),
• część II – pytania dotyczące preferencji respondentów w aspekcie korzyści, wad, zagrożeń i barier (4 pytania),
• część III – pytania dotyczące postaw wobec funkcjonowania e-learningu w szkolnictwie wyższym i jego wpływu na wymianę i transfer wiedzy, a także różnic pomiędzy e-learningiem a kształceniem tradycyjnym (5 pytań),
• część IV – pytania dotyczące postaw wobec polskich regulacji prawnych dotyczących kształcenia na odległość (2 pytania).
Porządek pytań w części pierwszej został ułożony według „strategii lejka”. W nawiązaniu do podstawowych poziomów pomiarów i odpowiadających im skal pomiarowych (wg klasyfikacji S. Stevensa442) wykorzystano skale nominalne i porządkowe. Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że w części pytań wykorzystujących skale porządkowe zastosowano skale szacunkowe – skalę rang443 oraz skalę Likerta444. Skala rang jest jedną ze skal preferencji. Zastosowanie wspomnianej skali pozwala na uzyskanie prostego lub ważonego szeregu rangowego na podstawie danych z ocen rangowych dla poszczególnych obiektów. W kwestionariuszu ankiety respondenci dokonywali rangowania cech od 1 (ocena najwyższa) do 7 (ocena najniższa). Skala rang została zastosowana do pytań w II części
440 Zob. szerzej na temat pytań filtrujących: L. A. Gruszczyński, Kwestionariusze w socjologii, wyd. Uniwersytetu Śląskiego, Katowice 2003, s. 90-95; Ch. Frankfort – Nachmias, D. Nachmias, Metody badawcze w naukach społecznych, wyd. Zysk i S-ka, Poznań 2001, s. 273-274.
441 W nawiasach została podana maksymalna ilość pytań na którą odpowiadali respondenci.
442 S. Stevens wyróżnia cztery podstawowe poziomy pomiaru i odpowiadające im cztery skale pomiarowe: nominalna, porządkowa, przedziałowa i ilorazowa. Zob. szerzej: A. Sagan, Badania marketingowe – podstawowe kierunki, wyd. AE w Krakowie, Kraków 2004, s. 72-75.
443 Zob. szerzej na temat skali rang: A. Sagan, Badania marketingowe …, op.cit., s.98- 106. 444 Zob. szerzej na temat skali Likerta: A. Sagan, Badania marketingowe …, op.cit.,s.89 – 92.
162 kwestionariusza. Natomiast pięciostopniowa (w tym przypadku) skala Likerta została użyta do pomiaru postaw. Pytania z użyciem wspomnianej skali zostały zawarte głównie w części III i IV kwestionariusza. W części pytań został zastosowany format pytań tabelarycznych (macierzowych).
Dobór próby i przebieg badania
Badania miały charakter ogólnopolski. W badaniu zostały uwzględnione uczelnie publiczne ze wszystkich 16 województw. Uczelnie publiczne w Polsce stanowiły populację skończoną445. Tym samym zaplanowano przeprowadzenie badań pełnych, struktura populacji została przedstawiona w tabeli 5.3.
Tabela 5.3 Struktura populacji
Profil Uczelni Liczba1
Liczba kwestionariuszy
ankiety2
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa 36 29
Uczelnia artystyczna 19 10 Uczelnia ekonomiczna 5 5 Uczelnia kościelna 7 3 Uczelnia pedagogiczna 5 2 Uczelnia rolnicza/przyrodnicza 6 3 Uczelnia techniczna 18 19 Uczelnia wojskowa 5 3
Uczelnia wychowania fizycznego 6 3
Uniwersytet 18 17
Uczelnia medyczna 12 7
Inne 4 2
RAZEM 141 103
1 Niewielkie rozbieżności w liczbie uczelni (uczelnie techniczne) a liczbie otrzymanych kwestionariuszy wynika najprawdopodobniej z faktu, że respondenci samodzielnie zaznaczali profil swojej uczelni. Natomiast profile uczelni (jako takie) wraz z podaniem liczby uczelni zostały stworzone na podstawie informacji zawartych na oficjalnych stronach następujących jednostek administracji państwowej, którym podlegają uwzględnione w badaniu uczelnie: Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego, Ministerstwo Zdrowia, Ministerstwo Obrony Narodowej, Ministerstwo Spraw Wewnętrznych, Ministerstwo Transportu, Budownictwa i Gospodarki Morskiej (nazwy ministerstw oraz termin tworzenia bazy danych populacji, która była podstawą przeprowadzenia badań – według stanu na grudzień 2013r.).
2 Liczba kompletnych kwestionariuszy ankiety, które zostały uwzględnione w analizie danych. Źródło: Opracowanie własne.
Do analizy zostały uwzględnione tylko kwestionariusze kompletne w liczbie 103, tym samym uzyskano wysoką zwrotność ankiet wynoszącą 73%. Badania (rozsyłanie i zwroty kwestionariuszy ankiety) zostały przeprowadzone w miesiącach VI – VII 2014 roku. Kwestionariusze ankiety były wysłane drogę elektroniczną do wszystkich uczelni publicznych
445 Zob. szerzej na temat logiki doboru próby: E. Babbie, Badania społeczne w praktyce, wyd. PWN, Warszawa 2003, s. 200-239, Ch. Frankfort – Nachmias, D. Nachmias, Metody badawcze w naukach społecznych, wyd. Zysk i S-ka, Poznań 2001, s.191-217.
163 w Polsce. Ankieta kierowana była do przedstawicieli uczelni (wcześniej weryfikowanych), którzy w ramach swoich obowiązków służbowych są odpowiedzialni za wdrożenie i funkcjonowanie e-learningu na danej uczelni. W zależności od struktury organizacyjnej najczęściej kwestionariusz ankiety kierowany był do pełnomocników ds. kształcenia na odległość (e-learningu), kierowników jednostek odpowiedzialnych za wdrożenie i funkcjonowanie e-learningu lub osób bezpośrednio wyznaczonych przez rektora lub prorektora uczelni do wypełnienia ankiety. Kwestionariusz ankiety był wypełniany anonimowo przez jednego przedstawiciela uczelni, a wyniki badań zostały opracowane na podstawie zbiorczej bazy danych.
Wykorzystane metody analityczne
Do zaprezentowania wyników zastosowano opisowe charakterystyki, takie jak: odsetki odpowiedzi oraz graficzną prezentację rozkładów odpowiedzi poprzez wykresy, wykresy typu ramka-wąs, tabele, mapy. Otrzymane dane mają w przeważającej większości charakter jakościowy, analizie poddawane były zarówno wielokrotne odpowiedzi jak i wielokrotne dychotomie, zatem do ich opracowania wykorzystano adekwatne metody. Każdorazowo jednak sprawdzano, czy spełnione są formalne założenia niezbędne do ich zastosowania. Należy jednocześnie zauważyć, że pozyskana ilość danych determinuje dobór możliwych do przeprowadzenia obliczeń statystycznych, które głównie z uwagi na spełnienie warunków poprawności obliczeń (np. warunki dotyczące liczebności oczekiwanych) musiały zostać zawężone tylko do wybranych. Uwzględniając charakter danych, do analizy zostały wykorzystane tablice dwudzielcze, które umożliwiają zbadanie rozkładu obserwacji ze względu na dwie cechy jednocześnie. Tablice dwudzielcze przedstawiają również empiryczne brzegowe rozkłady dla każdej z cech X i Y. W kolejnym etapie analizy statystycznej podjęto próbę weryfikacji hipotezy, że dwie cechy populacji są niezależne. W tym celu zastosowano test chi – kwadrat (χ2 ) 446. Test niezależności chi-kwadrat służy do porównywania dwóch cech, gdy zmienna zależna ma postać klasyfikacji dwu- lub więcej kategorialnej (cechy jakościowe).
446 Test χ2 został opracowany przez K. Pearsona w 1900 roku. Polega na porównaniu częstości zaobserwowanych z częstościami oczekiwanymi przy założeniu prawdziwości hipotezy zerowej.
164 Wartość statystyki testowej oblicza się według wzoru447:
6- = 7 8 9:* 7 ; :* ( 9 − &9 ) -&9 gdzie:
r – wiersze w tablicy dwudzielczej (i= 1, …, r) c – kolumny w tablicy dwudzielczej (j=1, …, c)
9- częstość obserwowana &9 – częstość oczekiwana
Test niezależności stosowano, gdy w każdej komórce tabeli dwudzielczej oczekiwana liczebność była równa przynajmniej 5. W celu zachowania tego warunku stosowano również łączenie wariantów cech (łączenie danych kategorii odpowiedzi). W szczególnych przypadkach kontynuowano obliczenia dla testu chi-kwadrat nawet jeśli liczebności były mniejsze niż 5 (ale jednocześnie większe od zera) jednak przy założeniu, że nie stanowią one więcej niż 20% wszystkich liczebności w tabeli448. Należy jednak podkreślić, że wnioskowanie na postawie testu niezależności chi-kwadrat, jeśli liczebności komórek są mniejsze niż 5 może być obarczone błędami. Zdecydowano się jednak (w niektórych przypadkach) na sporządzenie takich obliczeń mając na celu ich poznawczy charakter. Uznano bowiem, że pozyskane wyniki mogą posłużyć jako pewnego rodzaju wskazówka do interpretacji danych.
Każdorazowo przy obliczaniu testu niezależności dla tablic wielodzielczych formułowano hipotezę zerową i alternatywną. W następującym brzmieniu:
H0: dwie zmienne klasyfikujące są wzajemnie niezależne, H1: dwie zmienne klasyfikujące nie są wzajemnie niezależne.
Natomiast dla tabeli 2x2 statystyka χ2 była modyfikowana w celu utworzenia bardziej odpowiedniego testu – stosowano obliczenia z uwzględnieniem poprawki Yatesa (poprawia właściwości statystyki testowej chi- kwadrat w obecności małych liczebności). Wtedy wzór przyjmuje postać449:
6-< =>=?@ABą @DE @ = 7 7 (ǀ 9 − &&9 ǀǀ − 0,5)
-9 HI JKLMKNO9;P
OIQó8OS;P
Następnie (tam, gdzie to możliwe) badano siłę związku wykorzystując w tym celu współczynnik V Cramera. Wartości tego współczynnika mieszczą się w zakresie 0 ≤ V≤ 1; V= 0 oznacza brak związku stochastycznego. Interpretacja współczynnika jest następująca: im
447 A. D. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, wyd. PWN, Warszawa 2006, s. 758.
448 M. Nawojczyk, Przewodnik po statystyce dla socjologów, wyd. SPSS Polska, Kraków 2002, s.217. 449 A. D. Aczel, Statystyka …, op.cit., s. 758.
165 bliższa jedynki jest wartość tego współczynnika, tym silniejsze jest powiązanie pomiędzy analizowanymi cechami X i Y. Współczynnik V Cramera liczony jest według wzoru450:
T = UV[min(A, B) − 1]6
-Wyrażenie min(k, w) oznacza tę liczbę kolumn (lub wierszy), która jest mniejsza.
Natomiast dla zmiennych mierzonych na skali porządkowej stosowano współczynnik korelacji rang Spearmana. Wartość współczynnika korelacji przyjmuje wartości od -1 do 1, a osiągnięcie wartości granicznej oznacza występowanie idealnej współzależności zmiennych, przy czym wartości ujemne mówią o ujemnej korelacji, a dodatnie o dodatniej korelacji, natomiast wartość 0 oznacza całkowity brak współzależności. Wartość statystyki oblicza się według wzoru451:
?K = 1 −V(V6 ∑ \-]9:*− 1)9
-gdzie, \9 (i=1, …, n) są różnicami rang 69 i ^9;
Na ogół w analogicznych badaniach przyjmuje się, że wartość współczynnika korelacji określa następujące nasilenie współzależności badanych cech452:
ǀ0,0 – 0,2ǀ - brak korelacji ǀ0,2 – 0,3ǀ - słaba korelacja
ǀ0,3 – 0,5ǀ - średnia (umiarkowana) korelacja ǀ0,5 – 0,7ǀ - silna korelacja
ǀ0,7 – 1,0ǀ - bardzo silna korelacja
Warto zaznaczyć, że w celu spełnienia warunków niezbędnych do zastosowania współczynnika rang Spearmana każdorazowo przy obliczeniach nie były uwzględniane odpowiedzi respondentów niezdecydowanych (odpowiedzi typu: nie wiem, trudno powiedzieć).
W wielu badaniach poziom istotności równy 0,05 jest przyjmowany jako typowa wartość akceptowalnego poziomu błędu I rodzaju, przy czym można również spotkać się z uszczegółowioną klasyfikacją obejmującą trzy wartości progowe (p<0,01; p <0,05; p<0,10). Wobec powyższego dla potrzeb niniejszych badań przyjęto typowy poziom p<0,05, jako poziom do testowania hipotez.
450 J. Wołek, Wprowadzenie do statystyki dla biologów, wyd. Akademii Pedagogicznej, Kraków 2006, s. 214 – 215.
451 A. D. Aczel, Statystyka …, op.cit., s.742.
166 Wybrane dane jakościowe zostały zestawione według rozkładów procentowych wartości wybranych zmiennych przedstawionych na skali pozycyjnej, a także rankingu wartości wchodzących w skład skali rangowej oraz liczby wskazań danego obiektu na każdej pozycji. W celu uzyskania szeregu rangowego określono wielokrotność występowania każdej cechy na poszczególnych miejscach, którym nadano wagi od 7 punktów (dla miejsca 1) do 1 punktu (dla miejsca 7). Tworzono tym samym rozkład częstości występowania rang wraz z rankingiem, który pozwala sklasyfikować cechy od najważniejszej do najmniej ważnej (w opinii respondentów). Następnie na podstawie rankingu, w celu zwiększenia porównywalności wyborów między obu grupami (uczelnie posiadające platformy e-learningowe oraz uczelnie, gdzie takowe nie funkcjonują) opracowywano rozkład procentowy udzielanych odpowiedzi453. Niektóre dane zostały również zaprezentowane na wykresach typu ramka –wąs. Do charakterystyki liczbowej rozkładu poszczególnych cech zastosowano medianę - do podziału badanej zbiorowości na dwie części pod względem przyjmowanych wartości. Wszystkie wykorzystane w pracy analizy statystyczne zostały wykonane przy użyciu programu do obliczeń statystycznych – STATISTICA firmy Statsoft.
453 Procent odpowiedzi na daną cechę (wartość uzyskana w rankingu) z sumy łącznej ilości wszystkich punktów w rankingu.
167 5.2 Wykorzystanie e-learningu w publicznym szkolnictwie wyższym w Polsce – wyniki
badań
Przeprowadzone badania własne pozwoliły na weryfikację hipotez badawczych, a także na przedstawienie diagnozy stanu wykorzystania e-learningu w publicznych uczelniach wyższych w Polsce. W pierwszej kolejności analizie danych zostały poddane dane pozyskane w ramach części I kwestionariusza w powiązaniu z pytaniami z metryczki. W odwołaniu do wspomnianych badań należy stwierdzić, że znacznie ponad połowa uczelni posiada platformę e-learningową454 (wykres 5.1).
Wykres 5.1 Czy w Państwa Uczelni funkcjonuje platforma e-learningowa ?
Źródło: Opracowanie własne.
Interesująca wydaje się także struktura populacji uczelni ze względu na posiadanie platformy e-learningowej według województw (mapa 5.1). W województwie lubuskim żadna z uczelni, które wzięły udział w badaniu nie zadeklarowała posiadania platformy e-learningowej. W województwach takich jak: zachodniopomorskie, łódzkie, świętokrzyskie, podkarpackie, lubelskie zdecydowana większość uczelni nie ma platform edukacyjnych. Niepokojący jest fakt, że sytuacja taka występuję, aż w trzech województwach regionu wschodniego, co tym samym negatywnie wyróżnia ten region na tle pozostałych. Natomiast ponad 30% uczelni, które nie posiadają jeszcze platformy e-learningowej deklaruje chęć jej uruchomienia w ciągu 1- 3 lat (ponad 50% odpowiedzi), nie dłużej jednak niż w ciągu 5 lat.
454 Pytanie dotyczące funkcjonowania na uczelni platformy e-learninowej było jednym z pytań filtrujących w kwestionariuszu ankiety. Warto zaznaczyć, że analiza danych pozyskana w ramach pytań zawartych w części I kwestionariusza obejmowała tylko odpowiedzi respondentów, którzy w przywoływanym pytaniu odpowiedzieli twierdząco.
TAK 59% NIE
168 Mapa 5.1 Liczba uczelni, które wzięły udział w badaniu według województw oraz procentowy udział uczelni pod względem posiadania platformy e-learningowej w danym województwie
Źródło: Opracowanie własne.
Dokonując szczegółowej analizy dotyczącej funkcjonowania platformy e-learningowej w publicznych uczelniach w Polsce należy zauważyć, że platforma (uogólniając) istnieje w 3 na 4 uniwersytety, w co drugiej uczelni technicznej, medycznej i Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej oraz w zdecydowanej większości uczelni kościelnych (tabela 5.4). Wszystkie uczelnie: pedagogiczne, ekonomiczne, przyrodnicze oraz wojskowe, które wzięły udział w badaniu również zadeklarowały posiadanie platformy e-learningowej. W zdecydowanej większości uczelni artystycznych oraz wychowania fizycznego brak jest platform edukacyjnych. Spośród wszystkich platform edukacyjnych w Polsce najwięcej funkcjonuje na uniwersytetach i uczelniach technicznych (razem blisko 40%). W toku prowadzonej analizy sprawdzono również czy istnieje związek między profilem uczelni455 a posiadaniem platformy e-learningowej. W tym celu zbudowano odpowiednią tablicę dwudzielczą i zastosowano test niezależności chi- kwadrat. Sformułowano następujące hipotezy: H0: dwie zmienne klasyfikujące są wzajemnie niezależne oraz H1: dwie zmienne
455 Przy obliczeniach zdecydowano się na połączenie poszczególnych odpowiedzi. W wyniku pogrupowania powstały nowe kategorie tj. 1) uniwersytety i uczelnie medyczne, 2) uczelnie techniczne, 3) uczelnie o określonym profilu (tj. ekonomiczne, pedagogiczne, wychowania fizycznego, rolnicze/przyrodnicze), 4) PWSZ, 5) Inne (w tym uczelnie artystyczne i kościelne). Odpowiedzi pogrupowane w powyższych kategoriach wykorzystywano konsekwentnie również do dalszych obliczeń.
169 klasyfikujące nie są wzajemnie niezależne. W rezultacie przeprowadzonych obliczeń (χ2 = 6,10 przy p = 0,1911) stwierdzono brak związku pomiędzy profilem uczelni a posiadaniem platformy e-learningowej przez uczelnię456. Wobec powyższych obliczeń statystycznych należy stwierdzić, że hipoteza H1.1 została odrzucona. Następnie przeprowadzono analizę, której celem było ujawnienie zależności pomiędzy funkcjonowaniem (lub nie) platformy e-learningowej a: danym regionem geograficznym, liczbą mieszkańców (tabela 5.5), w którym zlokalizowana jest główna siedziba uczelni oraz liczbą studentów w danej uczelni. Do przeprowadzenia analizy uwzględniającej regiony geograficzne dokonano pogrupowania województw według ich położenia geograficznego457, tj.:
• Region północny: pomorskie, kujawsko – pomorskie, warmińsko – mazurskie,
• Region północno – zachodni: zachodniopomorskie, wielkopolskie, lubuskie,
• Region centralny: mazowieckie, łódzkie,
• Region wschodni: podlaskie, lubelskie, podkarpackie, świętokrzyskie,
• Region południowy: małopolskie, śląskie,
• Region południowo – zachodni: opolskie, dolnośląskie.
W celu zbadania obecności współzależności pomiędzy posiadaniem platformy a regionem geograficznym wykorzystano test niezależności chi-kwadrat. W rezultacie jego zastosowania uzyskano wartości: χ2 = 2,11 przy p= 0,8326, co nie pozwala stwierdzić obecności statystycznie istotnej współzależności458. Wobec powyższych obliczeń statystycznych należy uznać, że hipotez H1.3 została odrzucona. W wyniku przeprowadzenia kolejnych obliczeń uznano, że brak jest również podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o niezależności cech w przypadku badania związku pomiędzy funkcjonowaniem platformy, a lokalizacją głównej