Авторы
- Гущина Оксана Михайловна кандидат педагогических наук
- Аникина Оксана Владимировна кандидат технических наук
Аннотация
В статье представлено исследование, в основе которого лежит применение больших данных и интеллектуального анализа данных с использованием языка программирования R. Цель исследования заключается в анализе нереализованных возможностей, направленных на формирование компетентности студентов. Разработан сценарий анализа данных, включающий следующие шаги: считывание данных из базы данных, расчет статистических показателей, создание матриц корреляции и проведение кластерного анализа данных. Результаты исследования представлены в виде графиков и диаграмм размахов, что позволяет наглядно оценить нереализованные возможности студентов при формировании компетентности.
Как ссылаться
Гущина, О. М. & Аникина, О. В. (2024). ПРИМЕНЕНИЕ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ R ДЛЯ АНАЛИЗА НЕРЕАЛИЗОВАННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ , № 3 (69), 23. https://doi.org/10.25688/2072-9014.2024.69.3.2
Список литературы
1.
1. Семенкина И. А. Направления исследований в области анализа образовательных данных в высшей школе: теоретический обзор / И. А. Семенкина, П. В. Прусакова // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2023. Т. 8, № 7. С. 761–770. DOI: 10.30853/ped20230111
2. Минин А. С. Применение методов корреляционного и регрессионного анализа к выявлению факторов, влияющих на средний балл результатов ЕГЭ, поступающих в вузы, на основе данных «Мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования» / А. С. Минин // Тенденции развития науки и образования. 2023. № 100-5. С. 78–80. DOI: 10.18411/trnio-08-2023-238
3. Боброва В. В. Моделирование академической успеваемости студентов на основе интеллектуального анализа образовательных данных / В. В. Боброва, О. И. Бантикова, В. А. Новикова // Экономический анализ: теория и практика. 2023. Т. 22, № 2 (533). С. 235–253.
4. Евсюков Д. Ю. Трансформация образовательных систем с помощью анализа больших образовательных данных и визуальной аналитики / Д. Ю. Евсюков, В. А. Ломазов, З. С. Полякова // Цифровые и инженерные технологии в АПК: материалы Национальной научно-практической конференции. Майский: Белгородский государственный аграрный университет имени В. Я. Горина, 2022. С. 215–218.
5. Thilagaraj T. Implementation of Fuzzy Clustering Algorithms to Analyze Students Performance Using R-Tool / T. Thilagaraj, N. Sengottaiyan // Intelligent Computing and Innovation on Data Science. 2021. Vol. 118. P. 287–294. DOI: 10.1007/978-981-15-3284-9_31
6. Hadavand A. Analysis of Student Behavior Using the R Package crsra / A. Hadavand, J. Muschelli, J. T. Leek // Journal of Learning Analytics. 2019. № 6 (2). P. 140–152. DOI: 10.18608/JLA.2019.62.10
7. Kawchale N. Prediction of Student performance in Higher Education System using R Programming / N. Kawchale // International Journal of Scientific Research in Science and Technology. 2017. № 3 (4). P. 81–87.
8. Lawson B. Discrete-event Simulation Using R / B. Lawson, L. M. Leemis // WSC ‘15: Winter Simulation Conference. 2015. P. 3502–3513. DOI: 10.5555/2888619.2889091
9. Remidez H. An Experiential Approach to Building Capability in Business and IS Students / H. Remidez, D. Fodness // Journal of the Academy of Business Education. 2015. Spring. P. 175–191.
10. Van der Velden M. Sustainability Competence in Computer Science Education / M. van der Velden, B. K. Gjelsten, S. M. Jensen // Nordic Journal of STEM Education. 2021. № 5 (1). DOI: 10.5324/NJSTEME.V5I1.3953
11. Есина Л. С. Некоторые методы повышения коммуникативно-речевой компетенции студентов, изучающих прикладную информатику в неязыковом вузе / Л. С. Есина // Вестник Финансового университета. Гуманитарные науки. 2022. № 12. P. 56–59. DOI: 10.26794/2226-7867-2022-12-c-56-59
12. Kornilov V. S. Development of ICT Competence Among Students When Teaching Inverse Problems for Differential Equations with the Use of Computer Technology / V. S. Kornilov // RUDN Journal of Informatization in Education. 2019. Vol. 16, № 4. P. 328–337. DOI: 10.22363/2312-8631-2019-16-4-328-337
13. Gonzalez-Guerra L. H. Potentializing the Problem-solving Competence in Programming Courses through a Practice-based Learning + Tutoring Strategy / L. H. Gonzalez-Guerra, A. J. Leal-Flores // 2020 IEEE: Global Engineering Education Conference (EDUCON). 2020. P. 691–697 DOI: 10.1109/EDUCON45650.2020.9125154
14. Luke J. Y. Perspectives of Computer Science Students on Online Learning Quality and Learning Apps for Sustaining Communicative Competence Growth / J. Y. Luke, S. T. Sela, U. Yunus // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 729. DOI: 10.1088/1755-1315/729/1/012129