Ссылки

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.
Переведенное названиеApplied statistics to evaluate the quality of education
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)325-332
ЖурналВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
Том14
Номер выпуска4
СостояниеОпубликовано - 2018

    Области исследований

  • Статистика, случайный лес, кластеризация, методика преподавания русского языка, методика преподавания математики и физики, анализ образовательной деятельности

    Предметные области Scopus

  • Математика (все)
  • Гуманитарные науки и искусство (все)

ID: 37340106