Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Применение статистических методов при оценке качества учебного процесса. / Буре, Н.А.; Гребенникова , Н.Л.; Староверова, К.Ю.
In: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, Vol. 14, No. 4, 2018, p. 325-332.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - Применение статистических методов при оценке качества учебного процесса
AU - Буре, Н.А.
AU - Гребенникова , Н.Л.
AU - Староверова, К.Ю.
N1 - Буре Н. А., Гребенникова Н. Л., Староверова К. Ю. Применение статистических методов при оценке качества учебного процесса // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессыуправления. 2018. Т. 14. Вып. 4. С. 325–333. https://doi.org/10.21638/11702/spbu10.2018.405
PY - 2018
Y1 - 2018
N2 - Рассмотрены варианты применения методов статистики и машинного обучения для анализа данных, описывающих учебный процесс. Показано решение двух задач, возникающих в образовательном процессе, отличающихся условиями его организации. В первой задаче проанализированы результаты тестирования студентов, изучающих русский язык как иностранный с целью поступления в российский вуз. Они позволяют оценить адекватность методики преподавания, в частности соответствие результатов промежуточных тестов, полученных за итоговый тест. Данные приведены к нормальному виду, проведен дисперсионный анализ и построена кластеризация, которая показывает, что студенты, успешно справляющиеся с промежуточным тестированием, с высокой вероятностью сдадут тест первого сертификационного уровня. Во второй задаче проанализированы результаты обучения младших школьников математике: по промежуточным оценкам (оценки за ответ на уроке) построен классификатор, который определяет оценку за итоговую контрольную работу. Предсказательной моделью служит ансамбль случайных лесов, обученных на четырех выборках: первая — разреженная матрица оценок, остальные являются трансформацией первой ядерным методом главных компонент.
AB - Рассмотрены варианты применения методов статистики и машинного обучения для анализа данных, описывающих учебный процесс. Показано решение двух задач, возникающих в образовательном процессе, отличающихся условиями его организации. В первой задаче проанализированы результаты тестирования студентов, изучающих русский язык как иностранный с целью поступления в российский вуз. Они позволяют оценить адекватность методики преподавания, в частности соответствие результатов промежуточных тестов, полученных за итоговый тест. Данные приведены к нормальному виду, проведен дисперсионный анализ и построена кластеризация, которая показывает, что студенты, успешно справляющиеся с промежуточным тестированием, с высокой вероятностью сдадут тест первого сертификационного уровня. Во второй задаче проанализированы результаты обучения младших школьников математике: по промежуточным оценкам (оценки за ответ на уроке) построен классификатор, который определяет оценку за итоговую контрольную работу. Предсказательной моделью служит ансамбль случайных лесов, обученных на четырех выборках: первая — разреженная матрица оценок, остальные являются трансформацией первой ядерным методом главных компонент.
KW - Статистика
KW - случайный лес
KW - кластеризация
KW - методика преподавания русского языка
KW - методика преподавания математики и физики
KW - анализ образовательной деятельности
KW - statistics
KW - random forest
KW - clustering
KW - the methodics of studying Russian language and mathematics
KW - the analysis of education progress
UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=36687360
UR - http://Scopus https://proxy.library.spbu.ru:2090/results/results.uri?numberOfFields=0&src=s&clickedLink=&edit=&editSaveSearch=&origin=searchbasic&authorTab=&affiliationTab=&advancedTab=&scint=1&menu=search&tablin=&searchterm1=Bure+N&field1=AUTHOR_NAME&dateType=Publication_Date_Type&yearFrom=Before+1960&yearTo=Present&loadDate=7&documenttype=All&accessTypes=All&resetFormLink=&st1=Bure+N&st2=&sot=b&sdt=b&sl=19&s=AUTHOR-NAME%28Bure+N%29&sid
UR - http://vestnik.spbu.ru/html18/s10/s10v4/05.pdf
M3 - статья
VL - 14
SP - 325
EP - 332
JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
SN - 1811-9905
IS - 4
ER -
ID: 37340106