Авторы
- Каптерев Андрей Игоревич доктор социологических наук, доктор педагогических наук, профессор
- Ромашкова Оксана Николаевна доктор технических наук, профессор
- Чискидов Сергей Васильевич кандидат технических наук, доцент
Аннотация
Одной из основных задач любой науки является разработка систем классификации, или таксономии, изучаемых явлений. Это является частью сохраняющегося
интереса к развитию кластеров деятельности. Однако вполне вероятно, что система, которая подходила бы для всех пользователей, никогда не будет разработана. В отличие от биологических видов или химических соединений, кластеризация социальной деятельности остается многофакторной проблемой. Любая таксономия в педагогике основана на теориях и моделях, разделяемых исследователем, а также на гипотезах, которые он верифицирует. Концепция кластерного анализа деятельности была разработана в ответ на потребность выявить закономерности в огромном разнообразии доступных людям видов деятельности. Например, руководитель образовательной организации (ОО) или аналитик может сравнить виды деятельности, Дидактические аспекты
информатизации образования применяемые на конкретном объекте, с выделением полного спектра видов деятельности, обобщенным перечнем кластеров видов деятельности, чтобы выявить структурную зависимость и любые пробелы. Таксономия педагогической деятельности, основанная на кластерном анализе, может быть использована руководителями ОО для представления и описания возможных социальных эффектов и рисков. В связи с этим цель исследования — выявление возможностей применения факторного и кластерного анализа в цифровой трансформации образования. Задачи исследования: 1) проанализировать зарубежный опыт применения факторного и кластерного анализа в социально-гуманитарных исследованиях; 2) проанализировать отечественный опыт
применения факторного и кластерного анализа в педагогических исследованиях; 3) описать опыт авторского факторного анализа социальной эффективности и выявления социальных рисков реформирования системы общего образования; 4) показать перспективы и возможности применения подобных методов в цифровой трансформации образования.
Как ссылаться
Каптерев, А. И., Ромашкова, О. Н. & Чискидов, С. В. (2022). ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ФАКТОРНОГО И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ , 2022, №4 (62), 29. https://doi.org/10.25688/2072-9014.2022.62.4.03
Список литературы
1.
1. De Grazia, S. (1962). An introductory, near-encyclopedic text for recreation studies. Of Time, Work, and Leisure. New York: Doubleday Anchor.
2.
2. Proctor, C. (1962). Appendix A. In National Recreation Survey, ORRRC Study, report 19. Washington, DC: U.S. Government Printing Office.
3.
3. Bishop, D. (1970). Stability of the Factor Structure of Leisure Behavior. Analysis of Four Communities. Journal of Leisure Research, 2, 160–170.
4.
4. Witt, P. (1971). Factor Structure of Leisure Behavior for High School Age Youth in Three Communities. Journal of Leisure Research, 3(4), 213–219.
5.
5. Burton, T. (1971). Identification of Recreation Types through Cluster Analysis. Society and Leisure, 1, 47–65.
6.
6. Ditton, R., Goodale, T., Johnsen, P. (1975). A Cluster Analysis of Activity, Frequency, and Environmental Variables to Identify Water-Based Recreation Types. Journal of Leisure Research, 7, 282–295.
7.
7. Allen, L., Donnelly, M., Warder, D. (1984). The Stability of Leisure Factor Structures Across Time. Leisure Sciences, 6, 221–238.
8.
8. Becker, B. (1976). Perceived Similarities among Recreational Activities. Journal of Leisure Research, 8, 112–122.
9.
9. Tinsley, H., Johnson, T. (1984). A Preliminary Taxonomy of Leisure Activities. Journal of Leisure Research, 16, 234–244.
10.
10. Chase, D., Cheek, N. (1979). Activity Preferences and Participation: Conclusions from a Factor Analytic Study. Journal of Leisure Research, 11, 92–101.
11.
11. Duncan, D. (1978). Leisure Types: Factor Analyses of Leisure Profiles. Journal of Leisure Research, 10, 113–115.
12.
12. Allen, L., Buchanan T. (1982). Techniques for Comparing Leisure Classification Systems. Journal of Leisure Research, 14, 307–322.
13.
13. Kaplan, M. (1960). Leisure in America: A Social Inquiry. New York: Doubleday.
14.
14. Chubb, M., Chubb, H. (1981). One Third of our Time? New York: Wiley.
15.
15. Федоров, О. В., Болгаров, Н. И. (2009). Кластерный анализ и риски инновационной деятельности. Монография. Москва: Кнорус. 157 с.
16.
16. Меликян, А. В. (2021). Кластерный анализ российских вузов на основе динамики показателей их деятельности. Вопросы статистики, 28, 5, 58–68.
DOI: 10.34023/2313-6383-2021-28-5-58-68
17.
17. Каптерев, А. И. (1994). Методологические и теоретические основания профессионализации библиотечных специалистов. Автореферат диссертации ... д-ра пед. наук. Москва. 44 с.
18.
18. Видов, С. В., Купцов, М. И., Теняев, В. В. (2017). Кластерный анализ мотивации к педагогической деятельности преподавателей вузов. Успехи современной науки и образования, 1, 4, 101–104.
19.
19. Гущина, О. М., Очеповский, А. В. (2020). Интеллектуальный анализ данных в изучении учебного поведения студентов в системе электронного обучения. Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн. Материалы VI Международной научно-практической конференции, г. Тамбов, 16–18 октября 2019 г. (с. 257–264). Тамбов: Тамбовский государственный технический университет.
20.
20. Ромашкова, О. Н., Пономарева, Л. А., Василюк, И. П. (2018). Применение информационных технологий для анализа показателей рейтинговой оценки вуза. Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем. Материалы Всероссийской конференции с международным участием, г. Москва, 16–20 апреля 2018 г. (с. 65–68). Москва: РУДН.
21.
21. Ромашкова, О. Н., Пономарева, Л. А., Василюк, И. П. (2018). Линейное ранжирование показателей оценки деятельности вуза. Современные информационные технологии и ИТ-образование, 14, 1, 245–255.
22.
22. Ермакова, Т. Н., Ромашкова, О. Н., Пономарева, Л. А. (2019). Модернизированная структура управления образовательной системой. Вестник Брянского государственного технического университета, 6(79), 84–91.
23.
23. Федин, Ф. О., Чискидов, С. В., Павличева, Е. Н. (2019). Оценка эффективности применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в технологических процессах анализа больших данных. Информационные ресурсы России, 6(172), 33–39.
24.
24. Каптерев, А. И. (2022). Социальные эффекты и риски реформы общего образования. Москва: Book-expert. 281 с.
25.
25. Каптерев, А. И. (2021, 21 сентября). Виртуальная лаборатория ШИВА: Школьные Инновации и Визуальная Аналитика. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Номер свидетельства: RU 2021665193. Патентное ведомство: Россия. Год публикации: 2021. Номер заявки: 2021664368. Дата регистрации: 14.09.2021. Дата публикации: 21.09.2021.
26.
26. Каптерев, А. И. (2017, 11 июля). Система дистанционного профориентационного тестирования старших школьников «ПРОФСИЛА». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Номер свидетельства: 2017617742. Патентное ведомство: Россия. Год публикации: 2017. Номер заявки: 2017614461. Дата регистрации: 16.05.2017. Дата публикации: 11.07.2017.
27.
27. Гриншкун, В. В., Заславский, А. А. (2020). Отечественный и зарубежный опыт организации образовательного процесса на основе построения индивидуальных образовательных траекторий. Вестник МГПУ. Серия «Информатика и информатизация образования», 1(51), 8–15. DOI: 10.25688/2072-9014.2020.51.1.01