Применение факторного подхода кластеризации результатов мониторинговой оценки знаний по математике в вузе; Современные проблемы науки и образования; № 1
| Parent link: | Современные проблемы науки и образования.— , 2005- № 1.— 2015.— [8 c.] |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Körperschaft: | |
| Zusammenfassung: | Заглавие с экрана По итогам обучения высшей математике в первом семестре студентов очной формы обучения Физико-технического института Томского политехнического университета был проведен многомерный статистический анализ, в котором анализировались 4 показателя: ВК – результаты входного тестового контроля по программе математики средней школы, АТТ1 – результаты текущей аттестации по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» в середине семестра, АТТ2 – результаты текущей аттестации по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» в конце семестра, ЭКЗ – результат экзамена, проводимого в классической форме. Корреляционный анализ выявил высоко значимую положительную корреляционную зависимость между обеими аттестациями (АТТ1 и АТТ2) и ЭКЗ. По результатам факторного анализа с учетом корреляционной зависимости показателей построены два фактора: Ф1 – фактор успеваемости по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» , в котором объединены три показателя {АТТ1+АТТ2+ЭКЗ} и Ф2 – фактор входного контроля. В таком 2-х мерном факторном пространстве {Ф1, Ф2} методом K-средних получена 4-х кластерная высококачественная модель, в которой 10 групп студентов сгруппировались в 4 кластера. Для каждого фактора выделены однородные группы кластеров. Результаты подобной кластеризации результатов оценивания знаний могут быть учтены в организации очного обучения для оценивания качества образования и контроля знаний в системе высшего образования. |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
2015
|
| Schriftenreihe: | Физико-математические науки |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | http://www.science-education.ru/121-18605 |
| Format: | MixedMaterials Elektronisch Buchkapitel |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=641240 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 641240 | ||
| 005 | 20250602190903.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\6140 | ||
| 090 | |a 641240 | ||
| 100 | |a 20150514d2015 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Применение факторного подхода кластеризации результатов мониторинговой оценки знаний по математике в вузе |f Л. И. Терехина | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Физико-математические науки | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 9 назв.] | ||
| 330 | |a По итогам обучения высшей математике в первом семестре студентов очной формы обучения Физико-технического института Томского политехнического университета был проведен многомерный статистический анализ, в котором анализировались 4 показателя: ВК – результаты входного тестового контроля по программе математики средней школы, АТТ1 – результаты текущей аттестации по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» в середине семестра, АТТ2 – результаты текущей аттестации по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» в конце семестра, ЭКЗ – результат экзамена, проводимого в классической форме. Корреляционный анализ выявил высоко значимую положительную корреляционную зависимость между обеими аттестациями (АТТ1 и АТТ2) и ЭКЗ. По результатам факторного анализа с учетом корреляционной зависимости показателей построены два фактора: Ф1 – фактор успеваемости по унифицированной дисциплине «Математика 1.1» , в котором объединены три показателя {АТТ1+АТТ2+ЭКЗ} и Ф2 – фактор входного контроля. В таком 2-х мерном факторном пространстве {Ф1, Ф2} методом K-средних получена 4-х кластерная высококачественная модель, в которой 10 групп студентов сгруппировались в 4 кластера. Для каждого фактора выделены однородные группы кластеров. Результаты подобной кластеризации результатов оценивания знаний могут быть учтены в организации очного обучения для оценивания качества образования и контроля знаний в системе высшего образования. | ||
| 461 | |t Современные проблемы науки и образования |d 2005- | ||
| 463 | |t № 1 |v [8 c.] |d 2015 | ||
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a мониторинг | |
| 610 | 1 | |a высшее образование | |
| 610 | 1 | |a дисперсионный анализ | |
| 610 | 1 | |a кластерный анализ | |
| 610 | 1 | |a факторный анализ | |
| 700 | 1 | |a Терехина |b Л. И. |c математик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1954- |g Людмила Ивановна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\26623 |9 12281 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Физико-технический институт (ФТИ) |b Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18727 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20150514 |g RCR | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u http://www.science-education.ru/121-18605 | |
| 942 | |c CF | ||