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 -