Исследование оценки качества подготовки обучающихся методами интеллектуального анализа данных
УДК 519.6:004.89
Аннотация
Статья посвящена применению методов интеллектуального анализа данных в задачах оценки качества подготовки обучающихся на основе официальных данных результатов выпускных проверочных работ по Алтайскому краю. Использованы методика дескриптивного анализа данных, методы корреляционного анализа данных, кластеризации, классификации, регрессии. В результате проведенного исследования определены лучшие алгоритмы методов интеллектуального анализа данных для решения задачи оценки качества подготовки обучающихся. Проведена оценка методами интеллектуального анализа и выявлены наиболее зависимые закономерности. Исследование выполнено машинными и графическими методами вычислительной математики, а результаты имеют теоретическое и прикладное значение. Разработанная программа может служить основой формирования плана исследования в задачах оценки качества подготовки обучающихся на основе анализа результатов выпускных проверочных работ, а также для обоснования рекомендаций на основе количественных оценок, полученных в результате проведенного анализа.
Скачивания
Литература
Методология и критерии оценки качества общего образования в общеобразовательных организациях на основе практики международных исследований качества подготовки обучающихся (утв. приказами Рособрнадзора № 590, Минпросвещения России № 219 от 06.05.2019) (ред. от 11.05.2022) // сайт Консультант плюс. URL: https:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_325095/ (дата обращения: 18.11.2023).
Сергеева С.Ю., Обревко Е.Д. Современные подходы и методы оценки качества образования // Молодой ученый. 2019. № 37 (275). С. 162-165.
Соловьев И.В., Филатов С.В. Интегральные оценки качества образования // ИТС. 2014. № 2 (75). С. 14-18.
Рямов РФ. Оценка качества образования — инструмент воздействия на развитие системы образования // Вестник Башкирск. ун-та. 2012. № 3. С. 1423-1425.
О проведении Федеральной службой по надзору в сфере образования и науки мониторинга качества подготовки обучающихся общеобразовательных организаций в форме всероссийских проверочных работ в 2023 году : Приказ Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки от 23.12.2022 г. № 1282. // сайт Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки. URL: https://obrnadzor.gov.ru/wp-content/uploads/2023/01/1282. pdf (дата обращения: 18.11.2023).
Официальные данные результатов выпускных проверочных работ по Алтайскому краю // сайт Системы аналитики Всероссийских проверочных работ в Алтайском крае. URL: https://stat.22edu.ru/ (дата обращения: 18.11.2023).
Маккинни У. Python и анализ данных. М.: ДМК Пресс, 2020. 540 с.
Скиена Стивен С. Наука о данных. СПб.: ООО «Диалектика», 2020. 544 с.
Абдрахманов М.И. Визуализация данных. Matplotlib. Seaborn. Mayavi, 2020. 412 с.
Баймуратов И.Р. Методы автоматизации машинного обучения СПб.: Университет ИТМО, 2020. 40 с.
Брантон С.Л., Куц Дж.Н. Анализ данных в науке и технике. М.: ДМК Пресс,, 2021. 574 с.
References
Methodology and Criteria For Assessing The Quality Of General Education In General Education Organizations Based On The Practice Of International Research On The Quality Of Student Training. Edition from 11.05.2022). Consultant Plus website. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_325095/ (accessed: 18.11.2023). (In Russ.).
Sergeeva S.Yu. Obrevko E.D. Modern Approaches And Methods For Assessing The Quality Of Education. Molodoj Uchenyj. 2019. No 37 (275). P. 162-165. (In Russ.).
Solov'ev I.V., Filatov S.V. Integral Assessments of The Quality of Education. ITS. 2014. No 2 (75). P. 14-18. (In Russ.).
Ryamov R.F. Assessing the Quality Of Education Is A Tool For Influencing The Development Of The Education System. Vestnik Bashkir University. 2012. No 3. P. 1423-1425. (In Russ.).
Order of the Federal Service for Supervision in the Sphere of Education and Science of December 23, 2022 No. 1282 “On the Monitoring by the Federal Service for Supervision in the Sphere Of Education and Science of the Quality of Training of Students in General Education Organizations in the Form of All-Russian Testing in 2023”. Website Of The Federal Service For Supervision Of Education and Science. URL: https://obrnad-zor.gov.ru/wp-content/uploads/2023/01/1282.pdf (accessed: 18.11.2023). (In Russ.).
Official Data On The Results Of Final Examinations in the Altai Territory. Website of the Analytics System of the All-Russian Test Works in the Altai Territory. URL: https://stat.22edu. ru/ (accessed: 18.11.2023). (In Russ.).
Makkinni U. Python and Data Analysis. Moscow: DMK Press, 2020. 540 p. (In Russ.).
Skiena Stiven S. Data Science. Saint Petersburg: OOO «Dia-lektika», 2020. 544 p. (In Russ.).
Abdrahmanov M.I. Data Visualization. Matplotlib. Seaborn. Mayavi, 2020. 412 p. (In Russ.).
Bajmuratov I.R. Machine Learning Automation Methods. Saint Petersburg: Universitet ITMO, 2020. 40 p. (In Russ.).
Branton S.L., Kuts J. N. Data Analysis in Science and Technology. Moscow: DMK Press, 2021. 574 p. (In Russ.).
Copyright (c) 2024 Татьяна Викторовна Михеева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
