КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В СТРУКТУРЕ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ДИДАКТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
Введение
Интеграция педагогических и информационных технологий - одна из тенденций развития педагогической науки и пpaктики. Известно, что технология хаpaктеризуется тремя аспектами - информационным, инструментальным и социальным. Анализ научно-методической литературы и педагогической пpaктики показал, что в настоящее время недостаточно разработан информационный аспект педагогических информационных технологий, т.е. методы обработки информации в педагогическом управлении. По-прежнему в большинстве случаев и прогнозирование учебных достижений обучающихся, и принятие педагогических решений для коррекции дидактического процесса происходит умозрительно. Проблема исследования заключается в вопросе: какие математические методы обработки информации позволят автоматизировать прогнозирование учебных достижений обучающихся и принятие педагогических решений? Цель исследования - изучить роль кластерного анализа данных в процессе интеграции педагогических и информационных технологий.
Методы исследования
Под кластерным анализом понимают разбиение совокупности объектов на непересекающиеся подмножества (кластеры) с целью выделения групп схожих объектов. Кластеризация возможна как по количественным параметрам, так и качественным.
Результаты исследования
С точки зрения авторов, научно обоснованное прогнозирование учебных достижений обучающихся и принятие точных педагогических решений возможно только на основе кластеризации обучающихся. Ее следует производить на основе количественных показателей, отражающих как результаты учебной деятельности обучающихся, так и ее факторы (их можно получить в результате пропедевтического контроля и т.д.).
Ранее авторами статьи была разработана методика матричного моделирования сложных педагогических систем, основанная на получении матрицы вероятностей взаимосвязи между переменной-фактором и переменной-откликом. Обобщим данную методику.
Пусть S - набор прогнозируемых параметров (т.е. результатов учебной деятельности обучающихся), К - множество обучающихся. Тогда (при этом ), где N - число кластеров (групп обучающихся, схожих по выбранным параметрам). Необходимо помнить, что педагог может проводить дидактический процесс в нескольких учебных или академических группах. В этом случае , где L - количество учебных (академических) групп, Gi - множество обучающихся в I-й группе. Очевидно, что следует различать академические и кластерные группы. Например, обучающиеся одной кластерной группы могут принадлежать различным академическим группам (и наоборот).
По своей сути, S - многомерный вектор прогнозируемых параметров (D - их число, или размерность вектора). Для каждого параметра Si ( ) производят разбиение диапазона его возможных значений на непересекающиеся поддиапазоны. Множество числовых значений каждого поддиапазона принимают за квантованное значение переменной Si. Тогда конкретное значение многомерного вектора S составит комбинация квантованных значений составляющих его переменных.
Формируют матрицу вероятности, строками которой являются кластеры обучающихся, столбцами - комбинация прогнозируемых параметров для кластера. Пересечение строки и столбца отражает вероятность того, что для I-й кластерной группы набор прогнозируемых параметров примет j-е значение (обозначим ). Очевидно, что . Информационная энтропия (неопределенность) прогноза для I-го кластера .
Основные факторы уменьшения энтропии прогноза - сужение кластеров (это означает увеличение их количества) и сбор как можно большего объема информации о поведении объектах, относящихся к данному кластеру (информацию об обучающихся, факторах и результатах их учебной деятельности следует хранить в базе данных).
Возникает первый вопрос: каким образом формировать кластерные группы, т.е. выделять схожие объекты? Предложенный алгоритм состоит в следующем. Выделяют набор переменных W (пусть их число равно Q), по которым будут производить кластеризацию обучающихся (может не совпадать с S). Значения всех переменных путем расчетов преобразуют в условные баллы по R-балльной шкале (методы такого преобразования ранее были описаны авторами). Пусть εi - значимость (вес) I-го показателя ( ), при этом . Тогда расстояние в фазовом прострaнcтве (прострaнcтве признаков) между обучающимся (1) и обучающимся (2) составит , где и - соответственно значение (в баллах) I-го параметра для обучающегося (1) и обучающегося (2). Данных обучающихся относят к одному кластеру, если , где Δ - наперед заданное число, зависящее от рода задачи и необходимой точности ее решения.
Возникает второй вопрос: какие переменные следует отбирать во множество W - латентные (т.е. интегральные показатели) или индикаторные (т.е. дифференциальные показатели)? Ответ на данный вопрос во многом зависит от рода задачи, но в большинстве случаев, безусловно, более целесообразно применение интегральных параметров. В теории и пpaктике физического воспитания это могут быть физические качества (сила, быстрота, гибкость, выносливость и ловкость), здоровье, мотивация к занятиям физической культурой и т.д. В профессиональном образовании это может быть обученность, компоненты профессиональной компетентности будущего специалиста и т.д.
Аналогичным образом применяют кластерный анализ при принятии педагогических решений. Для каждого кластера обучающихся педагог в процессе своей деятельности (зачастую многолетней) отбирает наиболее рациональные варианты принятых решений, накапливая их в базе знаний (разновидность базы данных). Это позволяет сократить время на принятие верных педагогических решений и сделать данный процесс оперативным.
Кластерный анализ позволит существенно улучшить проведение педагогического эксперимента (включая обработку его результатов). При этом контрольную и экспериментальную группы можно разбить на кластеры, для каждого из которых следует вычислять эффективность апробируемой педагогической технологии в соответствии с общеизвестной схемой ROXO. Это позволит выявить условия эффективности апробируемой технологии (для одних кластеров она может оказаться эффективной, для других - нет).
Следует отметить, что применение кластерного анализа в обучении (управлении процессом усвоения знаний) и физическом воспитании (управлении процессом физического развития) во многом сходны между собой. Наиболее существенное отличие состоит в том, что в теории, методике и пpaктике физического воспитания приходится учитывать, помимо количественных параметров, качественные показатели (например, пoлoвые особенности, наличие или отсутствие заболеваний и т.д.). В этом случае производят предварительное разбиение множества обучающихся на подмножества по качественным показателям, а образовавшиеся подмножества подвергают кластерному анализу по количественным параметрам.
Заключение
Применение математических методов обработки информации - необходимое условие выведения научно-методической и педагогической деятельности на новый уровень. Кластерный анализ должен стать неотъемлемым компонентом методической системы математизации и информатизации педагогической науки и пpaктики. Пpaктическое значение кластерного анализа состоит в том, что его применение позволит оптимально совместить фронтальный и индивидуальный подходы к обучающимся.
Статья в формате PDF
102 KB...
18 10 2026 15:14:37
Статья в формате PDF
295 KB...
17 10 2026 5:38:25
Статья в формате PDF
581 KB...
15 10 2026 7:55:56
Статья в формате PDF
121 KB...
14 10 2026 12:22:16
Статья в формате PDF
82 KB...
13 10 2026 16:27:30
Статья в формате PDF
253 KB...
12 10 2026 2:50:21
Статья в формате PDF
396 KB...
11 10 2026 5:57:18
Изучено сочетанное влияние комплекса экологически нeблагоприятных факторов на иммунную систему промышленных рабочих Республики Казахстан. Функциональное состояние иммунной системы у рабочих промышленных предприятий хаpaктеризовалось нарастанием взаимосвязей в лимфоцитарном звене иммунитета, что выражалось перераспределением показателей лимфоцитов в гемограмме, увеличением корреляций между ними, нарастанием внутрисистемных связей между параметрами иммунной системы. Полученный спектр иммунологических показателей, хаpaктеризующий нормальное функционирование иммунной системы в условиях экологического нeблагополучия вместе с клиническим статусом может служить основой для дальнейшей разработки системы значимых сдвигов в иммунограмме с целью диагностически различных дизадаптационных расстройств в ответ на имеющуюся экологическую обстановку.
...
10 10 2026 18:55:42
Статья в формате PDF
241 KB...
09 10 2026 2:16:12
Статья в формате PDF 352 KB...
08 10 2026 22:18:54
Статья в формате PDF
107 KB...
06 10 2026 7:44:52
Статья в формате PDF
115 KB...
05 10 2026 0:38:44
Статья в формате PDF
157 KB...
04 10 2026 14:21:48
Статья в формате PDF
102 KB...
03 10 2026 23:54:10
Статья в формате PDF
132 KB...
02 10 2026 17:31:26
Статья в формате PDF
109 KB...
01 10 2026 1:55:15
В обобщенной (негамильтоновой) механике найдены новые уравнения, описывающие физические явления. Рассмотрены системы многомерных линейных дифференциальных уравнений, возникающие из естественных условий на 8 и 16-мерные многообразия над неассоциативными моноидами. Сформулировано несколько теорем и предположений о структуре и общих свойствах интегрируемых негамильтоновых систем вихревого гидродинамического типа. Скорость распространения гравитации u = 7.9904.10 17 см/c. Скорость распространения состояния инерции приблизительно v = 4.8875.10 35 см/c. Масса – очередной флогистон позитивистской физики. Обнаружено несколько листов гравитации.
...
30 09 2026 14:16:45
Статья в формате PDF
100 KB...
29 09 2026 10:57:10
Статья в формате PDF
101 KB...
28 09 2026 0:36:53
Статья в формате PDF
153 KB...
27 09 2026 3:25:31
Статья в формате PDF
172 KB...
26 09 2026 9:16:31
Авторами проведено комплексное исследование сосудистых и нервных структур всего органокомплекса брюшной полости, что позволило подтвердить общие морфологические закономерности, свойственные млекопитающим отряда хищных, выявить хаpaктерные видовые и внутривидовые особенности васкуляризации и иннервации у пушных зверей клеточного содержания. Полученные новые данные о морфологии сосудистых и нервных образований органов брюшной полости млекопитающих являются оригинальными и дают не только полное представление об изученных структурах, но позволяют морфофункционально интерпретировать адаптогенные процессы, протекающие в интегративно-координационных системах организма пушных зверей, находящихся под интенсивным антропогенным воздействием в процессе доместикации.
...
25 09 2026 1:11:28
Статья в формате PDF
140 KB...
24 09 2026 19:30:35
Статья в формате PDF
90 KB...
23 09 2026 8:29:56
Статья в формате PDF
243 KB...
22 09 2026 16:11:53
Статья в формате PDF
289 KB...
21 09 2026 11:49:40
Статья в формате PDF
149 KB...
20 09 2026 7:41:58
Статья в формате PDF
127 KB...
19 09 2026 12:15:52
Статья в формате PDF
207 KB...
18 09 2026 23:36:30
Статья в формате PDF
124 KB...
17 09 2026 5:44:48
Статья в формате PDF
91 KB...
16 09 2026 10:54:14
Статья в формате PDF
298 KB...
15 09 2026 0:12:26
По статистическим рядам динамики урожайности сена однолетних и многолетних трав показаны результаты идентификации биотехнического закона и его применения в волновых составляющих математической модели динамики.
...
13 09 2026 21:13:24
Изучены онтогенез и возрастная структура ценопопуляций многолетних травянистых поликарпических видов, относящихся к различным типам экобиоморф: стержнекорневых – дягиль лекарственный (Angenica archangelica L.) и цикорий обыкновенный (Cichorium intybus L.) и длиннокорневищных – вязель разноцветный (Coronilla varia L.).В онтогенезе выбранных видов выделены следующие 4 периода и 9 возрастных состояний: 1). период первичного покоя (покоящиеся семена); 2). виргинильный период (проростки, ювенильное, имматурное, виргинильное); 3). генеративный (молодое, средневозрастное, старое генеративное); 4). сенильный (сенильное).
Изучение возрастной структуры ценопопуляций данных видов было проведено в сравнительно-георафическом аспекте с учетом приуроченности к определенным типам растительных сообществ. Установлено наличие полночлeнных возрастных спектров, представленых прегенеративными, генеративными и сенильными растениями с преобладанием молодых вегетирующих особей. Преобладающим типом самоподдержания дягиля и цикория является семенное, а вязеля – вегетативное размножение.
Отмечено, что возрастные спектры ценопопуляций выбранных видов имеют адаптивный хаpaктер, заметно меняются в зависимости от условий внешней среды и антропогенного воздействия и отражают флуктуационный хаpaктер динамических процессов в фитоценозах.
...
10 09 2026 9:40:50
Статья в формате PDF
99 KB...
09 09 2026 5:22:17
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
