Unit 6: Research in Education

a) Meaning and Scope of Educational Research, Meaning and steps of Scientific Method, Characteristics of Scientific Method (Replicability, Precision, Falsifiability and Parsimony), Types of Scientific Method (Exploratory, Explanatory and Descriptive), Aims of research as a scientific activity: Problem-solving, Theory Building and Prediction, Types of research (Fundamental, Applied and Action), Approaches to educational research (Quantitative and Qualitative), Designs in educational research (Descriptive, Experimental and Historical)

b) Variables: Meaning of Concepts, Constructs and Variables, Types of Variables (Independent, Dependent, Extraneous, Intervening and Moderator), Hypotheses – Concept, Sources, Types (Research, Directional, Non-directional, Null), Formulating Hypothesis, Characteristics of a good hypothesis, Steps of Writing a Research Proposal, Concept of Universe and Sample, Characteristics of a good Sample, Techniques of Sampling (Probability and Non-probability Sampling), Tools of Research – Validity, Reliability and Standardisation of a Tool, Types of Tools (Rating scale, Attitude scale, Questionnaire, Aptitude test and Achievement Test, Inventory), Techniques of Research (Observation, Interview and Projective Techniques)

c) Types of Measurement Scale (Nominal, Ordinal, Interval and Ratio), Quantitative Data Analysis – Descriptive data analysis (Measures of central tendency, variability, fiduciary limits and graphical presentation of data), Testing of Hypothesis (Type I and Type II Errors), Levels of Significance, Power of a statistical test and effect size, Parametric Techniques, Non- Parametric Techniques , Conditions to be satisfied for using parametric techniques, Inferential data analysis, Use and Interpretation of statistical techniques: Correlation, t-test, z-test, ANOVA, chi-square (Equal Probability and Normal Probability Hypothesis). Qualitative Data Analysis – Data Reduction and Classification, Analytical Induction and Constant Comparison, Concept of Triangulation.

d) Qualitative Research Designs: Grounded Theory Designs (Types, characteristics, designs, Steps in conducting a GT research, Strengths and Weakness of GT) – Narrative Research Designs (Meaning and key Characteristics, Steps in conducting NR design), Case Study (Meaning, Characteristics, Components of a CS design, Types of CS design, Steps of conducting a CS research, Strengths and weaknesses), Ethnography (Meaning, Characteristics, Underlying assumptions, Steps of conducting ethnographic research, Writing ethnographic account, Strengths and weaknesses), Mixed Method Designs: Characteristics, Types of MM designs (Triangulation, explanatory and exploratory designs), Steps in conducting a MM designs, Strengths and weakness of MM research.

इकाई 6: शिक्षा में अनुसंधान

क) वैज्ञानिक अनुसंधान के अर्थ और स्कोप, वैज्ञानिक पद्धति के लक्षण और कदम, वैज्ञानिक विधि के लक्षण (प्रतिगामीता, परिशुद्धता, मिथ्याकरण और पारसमणि), वैज्ञानिक विधि के प्रकार (खोजपूर्ण, व्याख्यात्मक और वर्णनात्मक), एक वैज्ञानिक गतिविधि के रूप में अनुसंधान के उद्देश्य: समस्या को सुलझाने, सिद्धांत निर्माण और भविष्यवाणी, अनुसंधान के प्रकार (मौलिक, एप्लाइड और एक्शन), शैक्षिक अनुसंधान के लिए दृष्टिकोण (मात्रात्मक और गुणात्मक), शैक्षिक अनुसंधान में डिजाइन (वर्णनात्मक, प्रायोगिक और ऐतिहासिक)

ब) चर: अर्थ, रचना, निर्माण और चर, चर के प्रकार (स्वतंत्र, आश्रित, बहिर्मुखी, हस्तक्षेप और मध्यस्थ), परिकल्पना – संकल्पना, स्रोत, प्रकार (अनुसंधान, दिशात्मक, दिशात्मक, अशक्त), निरूपण परिकल्पना, लक्षण एक अच्छी परिकल्पना, एक शोध प्रस्ताव लिखने के चरण, ब्रह्मांड और नमूने की अवधारणा, एक अच्छे नमूने के लक्षण, नमूनाकरण की तकनीक (संभाव्यता और गैर-संभाव्यता नमूनाकरण), अनुसंधान के उपकरण – वैधता, विश्वसनीयता और एक उपकरण का मानकीकरण, प्रकार उपकरण का मूल्यांकन (रेटिंग स्केल, एटीट्यूड स्केल, प्रश्नावली, एप्टीट्यूड टेस्ट और अचीवमेंट टेस्ट, इन्वेंटरी), अनुसंधान की तकनीक (अवलोकन, साक्षात्कार और प्रोजेक्टिव तकनीक)

ग) मापन स्केल के प्रकार (नाममात्र, साधारण, अंतराल और अनुपात), मात्रात्मक डेटा विश्लेषण – वर्णनात्मक डेटा विश्लेषण (केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय, परिवर्तनशीलता, प्रत्ययी सीमा और डेटा की चित्रमय प्रस्तुति), परिकल्पना का परीक्षण (प्रकार I और प्रकार II त्रुटियाँ) ), महत्व के स्तर, एक सांख्यिकीय परीक्षण और प्रभाव आकार की शक्ति, पैरामीट्रिक तकनीक, गैर-पैरामीट्रिक तकनीक, पैरामीट्रिक तकनीक का उपयोग करने के लिए संतुष्ट होने वाली स्थितियां, सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण, सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग और व्याख्या: कोरिलेशन, टी-टेस्ट, जेड -टेस्ट, एनोवा, ची-स्क्वायर (समान संभावना और सामान्य संभावना परिकल्पना)।

ड) गुणात्मक डेटा विश्लेषण – डेटा न्यूनीकरण और वर्गीकरण, विश्लेषणात्मक प्रेरण और निरंतर तुलना, त्रिकोणासन की अवधारणा।) गुणात्मक अनुसंधान डिजाइन: ग्राउंड थ्योरी डिजाइन (प्रकार, विशेषताओं, डिजाइन, एक जीटी अनुसंधान के संचालन में कदम, ताकत और जीटी की कमजोरी) – कथा अनुसंधान डिजाइन (मतलब और मुख्य विशेषताएं, एनआर डिजाइन के संचालन में कदम), केस स्टडी (मतलब, विशेषता, एक सीएस डिजाइन के घटक, सीएस डिजाइन के प्रकार, एक सीएस अनुसंधान के संचालन के चरण, ताकत और कमजोरियों), नृवंशविज्ञान (अर्थ, वर्णमाला) , मान्यताओं के आधार पर, नृवंशविज्ञान अनुसंधान के संचालन के चरण, नृवंशविज्ञान खाता, ताकत और कमजोरियों को लिखना), मिश्रित विधि डिजाइन: लक्षण, एमएम डिजाइन के प्रकार (त्रिभुज, व्याख्यात्मक और खोजपूर्ण डिजाइन), एक एमएम डिजाइन के संचालन में कदम, एमएम की ताकत और कमजोरी। अनुसंधान।

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