江苏开放大学无社会调查方法学习行为评价

江苏开放大学《社会调查方法》学习笔记与心得

一、课程概述

课程名称：社会调查方法

课程性质：公共基础课（面向成人教育学生）

学习形式：线上自主学习+线上直播答疑

学习周期：2023年9月—2023年12月

课程目标：掌握社会调查的基本理论、方法与技术，培养独立设计调查方案、实施调查并分析数据的能力。

二、学习内容与收获

1. 社会调查的基本概念与意义

- 核心概念：社会调查是通过系统化的方法收集、分析社会现象数据，以揭示社会规律、解决实际问题的研究方式。

- 学习体会：

- 理解了社会调查与日常观察的区别，认识到科学调查需要严谨的设计和标准化流程。

- 明确了社会调查的“目的性”特征，例如政策评估、市场调研或学术研究的不同需求。

2. 研究设计与选题

- 关键知识点：

- 研究问题的提出：需基于文献综述和现实需求，如“江苏省老年群体数字鸿沟现状调查”。

- 研究假设的构建：通过变量间关系提出可验证的假设，例如“年龄与数字技术使用频率呈负相关”。

- 研究类型的划分：探索性研究、描述性研究与解释性研究的区别。

- 实践应用：

- 在课程项目中，我以“大学生兼职动机与就业倾向的关系”为题，设计了研究框架，明确了变量定义（如“动机”分为经济需求、经验积累等维度）。

3. 抽样方法与样本选择

- 核心方法：

- 概率抽样：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样。

- 非概率抽样：方便抽样、判断抽样、雪球抽样。

- 学习难点与突破：

- 初学时混淆了分层抽样与分群抽样的区别，通过案例对比（如“按性别分层抽样” vs. “按班级整群抽样”）加深理解。

- 实践中发现，非概率抽样虽省时，但结果可能偏差较大，需根据研究目的权衡。

4. 数据收集方法

（1）问卷调查法

- 设计要点：

- 问题类型：封闭式问题（如李克特量表）与开放式问题的结合。

- 题项顺序：从简单到复杂，避免引导性提问。

- 案例反思：

- 在设计“大学生兼职动机”问卷时，原计划使用“您是否认为兼职影响学习？”的二元选择题，后改为“兼职对学习的影响程度”（1-5分量表），以获取更细致的数据。

（2）访谈法

- 技巧总结：

- 结构化访谈需严格按提纲执行，半结构化访谈则允许灵活追问。

- 注意倾听技巧，如避免打断受访者，通过复述确认理解。

- 实践体会：

- 在模拟访谈中，发现开放式问题容易导致受访者回答离题，需通过引导性语言（如“能否具体举例说明？”）聚焦主题。

（3）观察法

- 应用场景：

- 适合研究行为模式（如公共场所的社交距离），但需注意伦理问题（如隐私保护）。

- 学习案例：

- 通过观察校园食堂的用餐行为，分析学生群体的消费偏好，体会到观察法的客观性优势。

5. 数据分析与报告撰写

- 统计工具：

- 掌握Excel基础统计功能（均值、标准差）及SPSS的描述性统计、交叉分析。

- 学习用图表（柱状图、折线图、饼图）直观展示数据。

- 报告撰写要点：

- 结构清晰：摘要、方法、结果、讨论、结论。

- 结果与讨论区分：避免直接堆砌数据，需结合理论解释现象。

- 学习成果：

- 完成一份关于“大学生兼职动机”的完整报告，通过交叉分析发现“经济需求”与“专业相关性”是主要驱动因素。

三、存在的不足与反思

1. 理论深度不足：对复杂统计方法（如回归分析）的理解停留在操作层面，缺乏数学推导的掌握。

2. 实践操作局限：受疫情影响，实地调查机会有限，部分案例依赖二手数据，真实性存疑。

3. 时间管理问题：线上学习自律性不足，导致初期进度滞后。

四、未来改进计划

1. 深化理论学习：计划选修《统计学基础》课程，补足数学知识短板。

2. 参与实践项目：加入校内课题组，争取参与真实的社会调查项目（如社区需求调研）。

3. 提升工具技能：学习R语言或Python进行数据分析，替代SPSS的局限性。

4. 加强学术写作：通过阅读经典社会学论文，学习如何将数据与理论结合。

五、总结

通过《社会调查方法》的学习，我不仅掌握了从选题到报告的全流程技能，更深刻体会到“数据背后是人”的研究伦理。未来，我将尝试将所学应用于实际工作（如市场调研），同时保持对社会现象的观察与思考，让理论真正服务于实践。

笔记日期：2023年12月20日

笔记人：XXX（学生姓名）

附录：

- 课程教材：《社会调查方法》（风笑天，2020年版）

- 实践成果：《大学生兼职动机与就业倾向关系研究》调查报告（节选）

- 学习资源：中国大学MOOC《社会调查方法》（主讲人：李强教授）

通过以上结构化笔记，既梳理了知识脉络，也记录了个人思考与成长轨迹，为后续学习提供了重要参考。