Preview

Педагогическое образование в России

Расширенный поиск

ПЕДАГОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВИЗУАЛЬНОГО АНАЛИЗА (НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ БУДУЩИХ ИНЖЕНЕРОВ-СТРОИТЕЛЕЙ)

https://doi.org/10.26170/po20-03-20

Полный текст:

Аннотация

Формирование технологической готовности - одно из ключевых условий подготовки будущих инженеров - строителей. Эффективная модернизация системы образования, способной подготовить конкурентоспособных специалистов, предполагает поиск эффективного средства, позволяющего прогнозировать пробелы в знаниях студентов. Цель исследования: разработка технологии визуального экспресс - анализа (Educational Visual Data Mining) образовательных результатов студентов инженерно - строительного вуза для поиска дисциплин, которые даются большинству студентов сложнее всего, как индикаторов технологической готовности. Ранее моделирование «среднего» студента - строителя средствами EDM еще не проводилось. Для решения поставленной цели, в первую очередь, попытались определить средний уровень «среднего студента» строительного учебного института, не прибегая к статистической обработке эмпирических данных. В статье приведен пример моделирования «среднего студента», обучающегося в строительном образовательном учреждении, с использованием средств Data Mining и Visual Mining. В качестве исходных данных были взяты оценки студентов из 5 академических групп ГОУ ВПО «Донбасская академия строительства и архитектуры». Представлены результаты визуализации рейтинговых баллов студентов, что является более эффективным средством оценки средних результатов студентов, чем статистическая обработка. Доказано, что продуктивность образовательных результатов будущих инженеров - строителей зависит от достижений студентов по «самому трудному» предмету - по дисциплине, при освоении которой большинство студентов испытывают трудности. Определены предметы, оказывающие наиболее сильное влияние на средний балл аттестата: «Сопротивления материалов» и «Теоретических основ теплотехники». При помощи графических возможностей программы Statistica визуализирована поверхность, характеризующая вероятность получения студентами высокого среднего балла при успешной сдаче «сложных» дисциплин, что позволит разработать рекомендации для увеличения числа успешных студентов.

Об авторах

Ю. А. Ташкинов
Донецкий национальный университет; Донбасская национальная академия строительства и архитектуры
Россия


И. В. Демяненко
Донецкий национальный университет; Донбасская национальная академия строительства и архитектуры
Россия


Список литературы

1. Барсегян, А. А. Анализ данных и процессов : учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод [и др.]. - 3-е изд., перераб. и доп. - СПб. : БХВ-Петербург, 2009. - 512 с. : ил.

2. Емельянова, О. П. О готовности будущего инженера к международному технологическому партнерству нефтегазовых производств и некоторых условиях ее формирования / О. П. Емельянова, М. В. Журавлева // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. - 2019. - № 4. - С. 82-86.

3. Жебель, В. В. Программное средство для комплексной оценки технологической готовности инновационных научно-технологических проектов / В. В. Жебель, А. В. Комаров, К. А. Комаров [и др.] // Экономика науки. - 2018. - Т. 4, № 1. - С. 58-68.

4. Коляда, М. Г. Реализация элементов дифференцированного обучения в математике с использованием пиктограмм «Лица Чернова» / М. Г. Коляда, Ю. А. Ташкинов // Дидактика математики: проблемы и исследования : международный сборник научных работ. - Донецк : Донецкий нац. ун-т, 2019. - С. 73-92.

5. Коляда, М. Г. Педагогическое прогнозирование: теоретико-методологический аспект : монография / М. Г. Коляда, Т. И. Бугаева. - Донецк : Ноулидж, 2014. - 268 с.

6. Котова, Е. Е. Моделирование и имитация процессов обучения с разделением дидактических ресурсов. Динамический подход / Е. Е. Котова, Д. Х. Имаев. - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014. - 111 с.

7. Майер, Р. В. Исследование математических моделей дидактических систем на компьютере : монография / Р. В. Майер. - Глазов : Глазовкий гос. пед. ин-т, 2018. - 160 с.

8. Рудской, А. И. Общепрофессиональные компетенции современного российского инженера / А. И. Рудской, А. И. Боровков, П. И. Романов [и др.] // Высшее образование в России. - 2018. - № 2. - С. 5-18.

9. Сучков, B. Модель инженера-строителя: компетентностный подход / В. Сучков, В. Иванов, Е. Корчагин // Высшее образование в России. - 2006. - № 12. - С. 111-115.

10. Ташкинов, Ю. А. Педагогическое прогнозирование образовательных результатов будущих инженеров-строителей в реальном времени / Ю. А. Ташкинов. - Текст : электронный // Личность в меняющемся мире: здоровье, адаптация, развитие. - 2020. - Т. 8, № 1 (28). - URL: http://humjournal.rzgmu.ru/ art&id=416%20doi:10.23888/humJ2020135-45 (дата обращения: 08.05.2020).

11. Ташкинов, Ю. А. Прогнозирование среднего балла диплома будущего инженера-строителя методом множественной регрессии / Ю. А. Ташкинов // Вестник Академии гражданской защиты. - 2019. - № 4 (20). - С. 79-84.

12. Халафян, А. А. STATISTICА 6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян. - М. : ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.

13. Хохлова, М. В. Технологическая компетентность в структуре профессиональной подготовки будущего инженера / М. В. Хохлова, О. Ю. Плескачева. - Брянск : БГИТА, 2013. - 164 с.

14. Murugan, А. Technological Readiness of UiTM students in Using Mobile Phones in The English Language Classroom / А. Murugan, G. Sai, A. Lin // Malaysian Online Journal of Educational Technology. - 2017. - № 5 (2). - P. 34-50.

15. Baker, R. S. Educational Data Mining and Learning Analytics / R. S. Baker, P. S. Inventado // Learning Analytics. - 2014. - P. 61-75.

16. Roland, R. Electronic Service: New Trends in Theory and Practice / R. Roland, P. K. Kannan. - 2002. - 320 p.

17. Smith, I. Performance Assessment and Prognosis for Civil Infrastructure Based on Model Falsification Reasoning / I. Smith. - Lausanne : EPFL, 2015.


Для цитирования:


Ташкинов Ю.А., Демяненко И.В. ПЕДАГОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВИЗУАЛЬНОГО АНАЛИЗА (НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ БУДУЩИХ ИНЖЕНЕРОВ-СТРОИТЕЛЕЙ). Педагогическое образование в России. 2020;(3):164-171. https://doi.org/10.26170/po20-03-20

For citation:


Tashkinov Yu.A., Demyanenko I.V. VISUAL MINING PEDAGOGICAL FORECASTING (ON THE EXAMPLE OF TECHNOLOGICAL READINESS OF FUTURE ENGINEERS-BUILDERS). Pedagogical Education in Russia. 2020;(3):164-171. (In Russ.) https://doi.org/10.26170/po20-03-20

Просмотров: 5


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8717 (Print)