p.520. 学習のPDCAサイクルを図で例を挙げて説明してください。

 

C.520。

 

 

 

 

 

 

 

 

P.521. 5N-1K テクニックとは何ですか? 説明してください。

 

C.521。 5N 1K 方式の目的は、問題を分析することです。 この方法は、次の 6 つの基本的な質問をすることに基づいています。

• いいえ？  
• ネレデ？  
• いつ？  
• なんで？  
• どうやって？  
• キム？

この方法; 問題をより適切に分類し、その関係をよりよく理解するのに役立ちます。

 

p.522. 因果関係 (フィッシュボーン) ダイアグラムの意味を説明してください。

 

C.522。 特性要因図は、問題の原因または影響を与える原因と要因を特定するために使用される手法であり、問​​題の原因を特定するのに役立ちます。 関係者の参加により行われるため、研究の参加者全員が原因についてより多くの情報を得ることができます。

 

P.523. フィッシュボーン ダイアグラム手法で従うべき手順は何ですか?

 

C.523。

• 1- 調査対象の問題、つまり特定された問題は、魚の骨の頭 (右側) に配置されます。
• 2-魚の骨の側骨には、問題が発生した理由や要因が一つ一つ書かれています。
• 3- 基本的な骨は、一般的に、人、環境、材料、方法、管理、測定可能性の形をしていますが、これらの基本的な骨は、必要に応じて増減できます。 最初の骨から始めて、理由が追加され、他の骨が渡されます。 各骨または原因は、多くのサブボーンを持つことができます。

 

P.524. フィッシュボーン ダイアグラムを描画します。

 

C.524。 ここでは、サブ要因を XNUMX つずつ調べて、問題への寄与を判断しようとします。

 

 

 

 

 

 

 

 

p.525. パレート分析とは何ですか、説明してください。

 

C.525. 職業生活では多くの問題に遭遇します。 問題の原因は、一般的にパレートの法則に従っています。 パレートの法則によれば、結果の 80% は問題の原因の 20% によるものです。パレート図を使用すると、大きな損失を引き起こす小さな問題を特定できます。 パレート分析では、イベントは頻度、時間、重要度の順にグラフに表示されます。 このようにして作成された表の最大の特徴は、順序を示していることです。 インシデントを頻度順にランク付けすると、その主題に取り組んでいる人が最初に対処すべき問題を判断するのに役立ちます。 XNUMX% の重要性と優先度を持つ問題に XNUMX% の時間を費やすのは正しくありません。 問題は重要度と優先度の順に解決する方が賢明であり、パレート分析はその機会を与えてくれます。 エラーの発生頻度や問題の要因を考慮して、全体に占める割合をパーセンテージで計算します。 以下の例のようにプロットされます。

 

P.526. ツリー ダイアグラム (問題ツリー) とは何ですか?

 

C.526.特定の目標を達成するために実行する必要がある作業のマップを作成するための技法。 質問が求められる理由と方法についての回答。 問題の原因を見つけ、解決するためのテクニックです。 地図は、なぜ、どのように質問することによって描かれます。 "どうして？" この質問は、「どのように？」という問題の原因を探します。 質問は、問題を解決する方法を見つけようとします。

 

P.527. 力または力場解析とは何を意味しますか?

 

C.527。 問題の解決を支えたり妨げたりする力を明らかにすることで、ポジティブな要素を強化し、ネガティブな要素を破壊または弱体化するために使用される手法です。

 

Q.528. 情報とは何ですか?

 

C.528。 主体（主体）と対象（対象）の関係の結果として明らかになった産物 情報 と呼ばれます。 つまり、存在を知りたい、認識したい、理解したいという人間の欲求の結果として生まれる産物です。 ビルジ私と呼ばれる。 ここで、主体は知る人、つまり人間です。 対象は既知のもの、つまり存在そのものです。

 

Q.529. 科学的知識とは何ですか?

 

C.529。 科学的知識は、科学的方法によって得られる知識です。 科学的方法は、理性、実験、観察に基づいています。 知識が科学的であるための基準は、それが方法論的であることです。 科学的知識は、客観的で、体系的で、一貫性があり、批判を受けやすいものです。

 

p.530. 情報資源とはどういう意味ですか、例を挙げてください。

 

C.530。 情報を取得するために使用される出版物、または情報にアクセスできるすべての情報源。 情報資源 書籍、雑誌、辞書、百科事典、年鑑、統計情報源、アトラス、伝記情報源、年表、インターネットなど、インターネットは重要な情報源です。 インターネットは情報にアクセスしやすくなっていますが、インターネット環境はあらゆる情報に開かれています。 また、不正確または不正確な情報がある可能性もあります。 そのため、インターネットから情報を取得する際には細心の注意を払う必要があります。情報が信頼できる情報源からのものであることを確認する必要があります。

 

P.531. 情報にアクセスするとはどういう意味ですか?

 

C.531。 情報アクセス; これは、情報収集、データ スキャン、分類アクション、目的の情報に到達するために求められた目的の情報に到達するためにたどる経路として定義できます。

 

Q.532. 情報を収集するとはどういう意味ですか?

 

C.532。 ソースのさらなる調査と必要なメモの取得 データ収集 と呼ばれるプロセス。 情報を収集する際は、リソースを均等に使用し、メモを取りながら元の文章を使用するように注意する必要があります。

 

S.533。 情報の信頼性を説明してください。

 

C.533。 マスメディアの発展、ビジネスの世界の変化、都市生活の発展は、ますます多くの情報の生産と普及につながります。 これにより、より短時間でより多くの情報にアクセスできるようになりますが、情報の信頼性を制御することが難しくなります。 情報汚染とは、真偽の判断がつかない情報を故意に流布することであり、調査結果によると、学生は主にインターネットを利用して情報を入手している。 一方、学生は自分が見つけた情報の信頼性について疑問を抱いています。 また、インターネットは研究者や職員にとって非常に重要かつ不可欠なリソースです。 ここでもまた、ウェブ上で公開された各情報を管理できないため、情報源の信頼性、正確性、および適時性の問題が生じます。 インターネット上の情報は、特定の場所ではなく、どこでも入手できます。 情報は常に増加し、更新されています。 これは再びコントロールの方法を行き詰まらせ、人々に情報への疑いを抱かせます。 インターネットは、誰もが好きなように情報を公開できるようにする技術です。 これがインターネットの信頼性を低下させる要因であり、インターネット上に公開されている情報の信頼性を判断するにはいくつかの方法があります。 XNUMX つ目はこの情報を書いた人、XNUMX つ目はそれを発行した人 (科学機関、公的に認められた機関、専門の科学雑誌など)、XNUMX つ目は文書と情報がどの程度最新であるかです。 アクセスした情報の作成時期には注意が必要です。 情報を公開しているサイトがいつ更新されるかを知ることが最も重要です。更新は情報の信頼性にとって不可欠です。

 

Q.534. 研究ガイドラインとは何ですか?

 

C.534。 使用する手法と測定値が何であるか、なぜそれらが選択され、どのように適用されるか、どのデータがどの情報源からどの方法で取得されるかを詳細に決定することです。

• 1- 実験的研究方法
• 2-フィールドスタディ
• 3- 入門研究
• 4-統計研究

 

p.535. 実験的研究方法を説明しますか?

 

C.535。 材料を加工したり加工しなかったりする環境で、変数や要因を制御し、結果をモニターする研究手法です。 実験方法の目的は、調査した事象の因果関係を明らかにすることです。 これらの関係の本質を見つけるために、結果に影響を与えると考えられるすべての要因を試すことができます。

 

P.536. Field Studies とはどういう意味ですか?

 

C.536。 現地調査とは、調査中の実体の自然環境で調査が実施されることを意味します。 実験室での研究との主な違いは、観察者が自然環境を利用することです。 フィールド調査のもうXNUMXつの特徴は、研究者が立てた仮説を確認するのではなく、仮説を立てることです。

 

P.537. 入門研究とはどういう意味ですか?

 

C.537。 入門調査は、関心のある特定の知識セットのいくつかの特徴を明らかにすることを目的としています。 これらは主に実用的なニーズを満たすために作られています。 このため、社会科学ではなく、ソーシャル ワーカー、広告主、マーケティング担当者によって適用されます。 人口、職場および世帯の国勢調査、地方自治体がスラム地域のインフラ サービスを決定するために実施する国勢調査は、この種の調査に含まれます。

 

P.538. 統計学 とはどういう意味ですか?

 

C.538。 統計研究には、研究データの定量的表現、統計的手法の助けを借りたその解釈と評価が含まれます。

 

Q.539. データ収集とはどういう意味ですか?

 

C.539。 知識分野の豊富さと多様性に応じて、数多くのデータが挙げられます。 私たちが必要としているが、すぐには見つけられないデータを取得するために実施される研究。 データ収集 これは呼ばれます。

 

Q.540. データ収集ツールとは何ですか?

 

C.540。

• 1-観察: 調査対象元素の自然環境下での構造を調べ、その結果としてデータを取得する方法です。
• 2-実験: 研究室で行う作業です。
• 3-アンケート: これは、研究者が作成した質問を準備することによって情報を取得し、データを収集する方法であり、情報を受け取る人々がそれを読んで直接回答します。
• 4-インタビュー: 情報を得る対象者との対話を通じてデータを収集する方法です。
• 5-文献レビュー: これは、以前に出版された本、記事、論文、ハンドブック、および研究トピックに関連するその他の研究の調査です。
• 6-アーカイブスキャン: 以前に発行された官報、その他の新聞、年次、統計、文書、レポート、チャート、計画、回覧、ガイド、および判例法は、アーカイブのスキャンに使用される主な情報源です。

 

Q.541. サーベイとはどういう意味ですか?

 

C.541。 任意のテーマについて人々の意見を得るために用意された、質問と可能な回答を含む問題用紙。 調査 これは呼ばれます。

 

P.542. アンケートフォームには何を含めるべきですか?

 

C.542。

• 1-調査を実施した個人または機関の名前
• 2-調査対象
• 3-調査日
• 4- 面接官の姓名
• 5-回答者の個人情報
• 6-調査の質問
• 7-調査を実施する個人または機関の通信アドレス

 

P.543. アンケートの質問を準備する際に考慮すべきことは何ですか?

 

S.543。

• 1-質問の種類を決定する必要があります。
• 2-質問の数を決定する必要があります。
• 3-質問の順序に注意してください。
• 4-質問は目的に応じて選択する必要があります。
• 5- 質問が明確で曖昧でないことを確認するように注意する必要があります。
• 6-知らない言葉は使用しないでください。

 

S.544。 研究者は、調査の質問を作成する際に、態度、行動、または知識を測定したい場合があります。 この目的のために作成する質問の種類は何ですか?

C.544。

• 1-有益な質問
• 2- グループ化の質問
• 3- XNUMX つの選択問題
• 4- 多肢選択問題
• 5-質問の並べ替えまたは優先
• 6-スケーリングの質問
• 7- 多肢選択問題
• 8-自由回答形式の質問

 

P.545. 例を挙げると、データを整理するとはどういう意味ですか?

 

C.545。 研究で得られたデータは散在しており、不規則で複雑です。 このように、データから意味のある結論に達することは不可能です。 統計分析の原料であるこの生データは、定期的に処理して理解できるようにする必要があります。 学校に 1000 人の生徒がいた場合、それぞれの小遣いを評価するのは難しい作業です。 これを容易にするために、このデータを整理する必要があります。

 

Q.546. データの整理方法を教えてください。

 

C.546。

• 1 シーケンシャル配列: これは、数値情報を最小から最大、または最大から最小に並べることによって得られるシーケンスです。
• 2- 多重度分割 (グループ化): これは、一定数のサイズ クラスに従ってデータをグループに分類することです。 このように形成されたグループをクラスと呼び、各クラス内のユニットの数をクラス多重度と呼びます。

 

Q.547. 統計とはどういう意味ですか?

 

C.547。 数値情報を収集して分析し、その意味を説明し、情報の信頼性を偏りなく解釈して明らかにすることを目的とする科学です。

 

Q.548. データ分析とはどういう意味ですか?

 

C.548。 収集したデータを整理したら、データの分析を行う必要があります。 データ数が増えると、データの解釈が難しくなります。 例えば、XNUMX人を対象としたXNUMX問の調査結果は、何らかの分析手法を用いないと評価できません。 この目的のために、科学研究におけるデータの解釈を可能にする方法が必要です。 統計はこれらの方法を扱います

 

S.549。 統計的解釈のために知っておくべき基本的な概念は何ですか?

 

C.549。

• 1 - スタック
• 2-変数
• 3- 変数値の範囲
• 4-算術平均
• 5-あじさい
• 6- ピークポイント (mod)

 

p.550. データの解釈と評価の意味を説明してください。

 

C.550。

解釈は、分析されたデータを理解し、それが何を意味するかを説明することによって行われます.たとえば、年齢層に応じてコースでの学生の成功状況を判断するとします. 年齢グループ A の成功レベルが 85%、年齢グループ B の成功レベルが 67% であるとします。 得られたデータから次の評価を行うことができます: 年齢グループ A は年齢グループ B よりも成功しています。統計分析の結果を解釈する際に、研究の完全性を見逃してはなりません。 研究で答えられるように提唱された質問、受け入れられた仮定、現在の問題にもたらすことができる解決策、研究の目的などの問題は、コメントで決して忘れてはなりません. 一方、特定の分析結果から行動することで、一般的なルールに到達することが可能かもしれません. 研究が結論付けられたと見なされるためには、コンパイルされたライブラリリソースを読んで評価する必要があります, 実験、観察、インタビュー、統計などの方法分析を適用し、得られた結果に照らして仮説を評価する必要があります。 これらのすべてのプロセスが完了するまで研究は完了したとは言えません.また、研究者が独自の独創的なアイデアを追加せずに調査した情報源を要約することによって行う研究は、科学的研究とは見なされません.