Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: ФОРМИРОВАНИЕ ГРУППОВОЙ И ИНДИВИДУАЛЬ-НОЙ ТРАЕКТОРИЙ ОБУЧЕНИЯ ПО ДАННЫМ E-LEARNING ПЛАТФОРМ
Автор: Алла Юрьевна Владова
Соавторы:
-
Аннотация:
Поддержание высокого уровня образования является одной из основных задач управления вузом. Несмотря на постоянный мониторинг успеваемости студентов, менеджмент образовательных учреждений недостаточно использует методы прогноза успеваемости при формировании траектории обучения студентов. Предлагаемый подход отличается от известных тем, что, во-первых, анализируют признаки, содержащие оценки за различные работы, выполненные студентами на e-learning платформе, увеличивают размерность пространства признаков за счет нормализации оценок по единой шкале и создания новых признаков: индекса и изменения успеваемости по различным видам работ. Во-вторых, выделяют учащихся, находящихся в группе академического риска. В-третьих, для каждого студента прогнозируют экзаменационную оценку с помощью линейно-регрессионной модели. В-четвертых, выделяет группы студентов со схожими траекториями обучения для индивидуализации консультаций. Таким образом, формирование групповой и индивидуальной траекторий обучения с учетом результатов прогноза направлено на упреждающее повышение уровня академической успеваемости студентов в университетских условиях.
Ключевые слова:
академическая успеваемость, статистический анализ, машинное обучение, траектории обучения
Автор: Алла Юрьевна Владова
Соавторы:
-
Аннотация:
Поддержание высокого уровня образования является одной из основных задач управления вузом. Несмотря на постоянный мониторинг успеваемости студентов, менеджмент образовательных учреждений недостаточно использует методы прогноза успеваемости при формировании траектории обучения студентов. Предлагаемый подход отличается от известных тем, что, во-первых, анализируют признаки, содержащие оценки за различные работы, выполненные студентами на e-learning платформе, увеличивают размерность пространства признаков за счет нормализации оценок по единой шкале и создания новых признаков: индекса и изменения успеваемости по различным видам работ. Во-вторых, выделяют учащихся, находящихся в группе академического риска. В-третьих, для каждого студента прогнозируют экзаменационную оценку с помощью линейно-регрессионной модели. В-четвертых, выделяет группы студентов со схожими траекториями обучения для индивидуализации консультаций. Таким образом, формирование групповой и индивидуальной траекторий обучения с учетом результатов прогноза направлено на упреждающее повышение уровня академической успеваемости студентов в университетских условиях.
Ключевые слова:
академическая успеваемость, статистический анализ, машинное обучение, траектории обучения