Betydningen av software i metodeundervisningen

Software bør ha en sentral rolle i metodeundervisningen, for alene fremmer hverken statistisk teori eller håndregning nødvendigvis faglig interesse. Mer teori kan bety mindre læring, skriver Mads Skauge.

Skardhamar kritiserer metodekursene for manglende forankring i statistisk teori, og foreslår at håndregning bør vektlegges tilsvarende som bruk av software. Blekesaune kontrer med å spørre om vi ønsker å utdanne statistikere heller enn sosiologer. Gåsdal hevder på sin side at metodeundervisningen neppe blir bedre ved at det kreves mer teorikunnskap. Kaldager Hart påpeker at underviserne ved de ulike universitetene deler mange intensjoner, men at underviserne ved UiO ønsker mer fokus på kausal identifikasjon.

Studentenes stemme mangler i debatten. Jeg avsluttet mine studier ved NTNU i juni og jeg skal her, med utgangspunkt i eget studieløp og (læringsassistent)erfaringer, dele noen betraktninger om softwarens rolle i undervisningen – med visshet om at verken NTNU-kursene eller min opplevelse av disse, nødvendigvis er representativ for andre studiesteder og studenter. Jeg lar NOKUT-rapporten ligge som et bakteppe, uten å gå nærmere inn i denne. Min forståelse av rapporten kan oppsummeres slik: NOKUT forteller oss at vi har et problem, men det er uklart hva problemet består i. I forlengelsen av dette stiller rapporten vel så mange spørsmål som den besvarer. I det minste får vi en sjelden anledning til å debattere metodeundervisningen – som jo er av verdi i seg selv.

 

Sprikende opplevelser med NTNUs metodekurs

Mitt første møte med kvantitative metoder ga lite mersmak. Software (her SPSS) fikk for liten plass til at jeg lærte det. Jeg opplevde kurset som for tematisk omfattende, og med en lite hensiktsmessig oppdeling i rent teoretiske forelesninger og software-baserte dataøvinger. Eksamen lignet mest en matematikk-prøve fra videregående skole: vi regnet på standardavvik, stigningstall et cetera – ferdigheter jeg den gang så liten verdi i og som jeg senere har dratt lite nytte av. Jeg bestemte meg tidlig for at jeg skulle skrive en kvalitativ bacheloroppgave – noe de fleste gjorde.

Mads Henrik Skauge Antonsen

(Foto: Privat.)

Det var to grunner til at min opplevelse av masterkurset ble helt annerledes. For det første var emnets logikk en helt annen. Mens BA-kurset i (for) stor grad dreide seg om å finregne på tall man likevel ikke forstod mye av, fikk man på master forholde seg til kommandoer i Stata som ga umiddelbar mening. Regresjonsanalysen ble langt mer håndgripelig og interessant. Kurset implementerte en god del teori som, i motsetning til tidligere, straks fikk anvendt relevans.

Den andre grunnen var Arild Blekesaune. Hans metode med å bygge inn teori i Stata-basert undervisning, omvendte et helt kull med statistikk-trøtte studenter. Vi ble hektet på Stata, et program som opplagt var noe mer enn software; det var også et pedagogisk verktøy som bidro til å bygge vår statistiske interesse – og som (blant annet derigjennom) virket læringsfremmende. Nesten hele kullet gikk for et kvantitativt design på masteroppgaven.

Software fremfor håndregning – av flere grunner

Jeg er enig med Blekesaune og Gåsdal i at det anvendte bør vektlegges i undervisningen. Etter min mening bør software ha en sentral rolle i alle kurs og i de fleste undervisningstimer. Min erfaring tilsier at studentene forstår de statistiske prinsippene best dersom de samtidig får jobbe med disse i software. Mitt inntrykk er dessuten at håndregning og rene teoriforelesninger ofte virker avskrekkende og demotiverende på studentenes faglige interesse – mens arbeid i software har motsatt effekt. Min påstand er at bruk av software altså i sin natur er mer appellerende, i tillegg til at det har et mer læringsfremmende potensial.

Jeg deler derfor ikke Skardhamars oppfatning av at håndregning bør vektlegges tilsvarende som bruk av software, og jeg er enda mer uenig i begrunnelsen om at håndregning har en undervurdert pedagogisk oppside. Min erfaring forteller meg stikk motsatt.

Min erfaring tilsier at studentene forstår de statistiske prinsippene best dersom de samtidig får jobbe med disse i software.

Det er antagelig lite fornuftig å gjøre kursene mer teoritunge, i hvert fall hvis dette innebærer mindre bruk av software (noe jeg tolker Skardhamar til å mene). Dette vil kunne virke fremmedgjørende på studentene, som nok er mest interessert i hvordan de kan bruke metodiske ferdigheter til å gjøre egen forskning og til kritisk å kunne vurdere andres. Slike ferdigheter krever (som Skardhamar skriver) riktignok en god del teorikunnskaper, men på ingen måte utover det NTNUs opplegg tilbyr.

Vanskelige temaer blir ikke nødvendigvis vanskeligere av at de forklares grundig. Jeg tror imidlertid vi må tenke nøye gjennom hvilke temaer som det er hensiktsmessig at forklares med den dybden Skardhamar etterlyser. Jeg synes multivariat regresjon (OLS og logistisk) og tilhørende forutsetninger er temaer som egner seg for slik fordypning fordi de ofte står helt sentralt i studentenes senere anvendelse av faget (bachelor-/masteroppgave). Selv slike kompliserte temaer kan (og bør) forklares nokså enkelt slik at det gir mening for det brede lag av studenter, og slike forenklinger trenger ikke å kvalifisere til å være problematiske.

Det er, som nevnt av Gåsdal, ingen automatikk i at undervisningen blir bedre ved at det stilles høyere krav til teorikunnskaper – at den blir dårligere er også mulig, og etter min mening et ganske sannsynlig utfall.

Mer teori må enten bety at det settes søkelys på noen få utvalgte temaer (mens andre velges bort), eller at man ser på flere temaer med vekt på teoretisk bredde (og mindre på dybde). For å bevare en viss bredde er det begrenset hvor mye man kan gå i dybden på. Jeg mener at NTNU sitt MA-kurs gjør helt rett når multippel regresjon står i sentrum, mens andre temaer gis mindre oppmerksomhet. Kursets balanse mellom bruk av software og teoretisk bredde og dybde, fungerer utmerket godt som det er. Jeg har vanskelig for å se nøyaktig på hvilken måte mer teori skal gjøre kurset vesentlig bedre.

Det er, som nevnt av Gåsdal, ingen automatikk i at undervisningen blir bedre ved at det stilles høyere krav til teorikunnskaper – at den blir dårligere er også mulig, og etter min mening et ganske sannsynlig utfall. BA-kurset kan på sin side med fordel innsnevres slik Skardhamar hevder, men det har også behov for at software får en mer sentral rolle og at det i større grad bygges bro mellom teori og software. Når det gjelder overlappen mellom kursene, opplevde jeg denne som langt mindre enn hva pensumlisten tilsier, blant annet fordi kursene altså har helt ulik logikk.

 

Sammenfattende betraktninger

Jeg har i denne teksten argumentert for at metodeundervisningen bør ha et betydelig software-element ved seg. Jeg følger Skardhamar på ett punkt: BA-kurset ved NTNU har forbedringspotensial. Dette går på en tematisk avgrensning, men etter mitt syn også på mer (og annen) bruk av software. I motsetning til det Skardhamar virker å mene, hevder jeg at bruk av software bringer med seg et betydelig pedagogisk fortrinn sammenlignet med håndregning. Jeg antar dessuten at arbeid i software er mer appellerende for studentene og har større potensial til å bygge kvantitativ interesse.

Bruk av software i undervisningen må forstås som et hjelpemiddel for læring, og i undervisningen må det naturligvis implementeres en del teori fra ikke-anvendt pensum (for eksempel Skog som supplement til Midtbø). Et viktig poeng er at software og teori ikke bør adskilles fordi det fungerer best sammen. Min erfaring er at NTNUs MA-kurs fungerer svært godt med hensyn til dette, og andre studiesteder kan med fordel hente inspirasjon herfra.