CC BY
33
КОНЦЕПТ
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л.
илКМо51СР:'/е49к06П5Се-^55им220304^114207Х0'И1т' ~ ^ ^
АШ 14070 УДК 378.146
Степаньян Владимир Владимирович,
студент экономико-технологического факультета НОУ ВПО «Международный
инновационный университет», г. Сочи
step.wo@mail.ru
Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика»
Аннотация. Статья посвящена оптимизации процесса обучения дисциплине «(Информатика» на примере разработки модели для количественного анализа эффективности обучения. Автор на основании полученной математической модели рассматривает методики обучения с учётом индивидуальных личностных факторов студентов.
Ключевые слова: математическая модель, уравнения регрессии, коэффициент ¡0 Айзенка, информатика.
Раздел: (01) педагогика; история педагогики и образования; теория и методика обучения и воспитания (по предметным областям).
Введение
Предлагается математическая модель для прогнозирования результативности обучения студентов дисциплине «Информатика» с использованием метода и алгоритма компьютерной обработки ненормированных массивов числовых данных, разработанных доцентом В. П. Алексеевым [1]. Математическая модель представлена в виде полиномиального уравнения регрессии, позволяющего использовать его для последующего количественного анализа эффективности обучения указанной дисциплине в качестве целевой функции для оптимизации методики обучения с учётом индивидуальных личностных факторов студентов.
Данную модель имеет смысл внедрить в учебный процесс.
Формулировка проблемы
Федеральные образовательные стандарты высшего профессионального образования (ФГОС ВПО) 3-го поколения предъявляют высокие требования к компетенциям студентов, получаемым в ходе обучения. В последние годы контингент поступающих студентов имеет высокую степень дифференциации знаний по информатике в связи с большим различием уровня преподавания в средних общеобразовательных учреждениях. Это противоречие решается путём рациональной организации учебного процесса с учётом индивидуальных личностных факторов студентов. Возникает проблема прогнозирования результативности обучения каждого студента в зависимости от этих факторов. По результатам прогнозирования можно вносить коррективы в методику обучения с целью повышения уровня знаний.
Цели освоения дисциплины информатики студентом
- Формирование теоретических знаний, умений и практических навыков математического моделирования.
- Выработка умений и практических навыков математического моделирования в различных отраслях, обеспечивающих решение широкого круга задач, в том числе прогнозирования важнейших макроэкономических показателей, динамического моделирования учебных систем, имитационного моделирования различных процессов, математического моделирования и др.
f\j ■Л пи
КОНЦЕПТ
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л. -URL: http://e-koncept.ru/2014/14070.htm. - Гос. рег. Эл № ФС 77-49965. - ISSN 2304-120X.
научно-методический электронный журнал ART 14070 УДК 378.146
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
- знать теорию, исторические аспекты математического моделирования и современные направления математического моделирования;
- уметь разрабатывать математические модели с применением методов статистического анализа данных, имитационного моделирования экономических процессов и др.;
- иметь навыки использования математических моделей для прогнозирования и анализа динамики сложных экономических систем.
На основе подкорректированной методики можно значительно повысить образовательный уровень студентов по данному предмету.
В результате освоения дисциплины студент приобретает следующие компетенции (табл. 1) [2].
Таблица 1
Компетенция Дескрипторы - основные признаки освоения (показатели достижения результата) Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
Способность предлагать концепции, модели, изобретать и апробировать способы и инструменты профессиональной деятельности Демонстрирует Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий
Способность применять методы системного анализа и моделирования с целью оценки, проектирования и разработки стратегии развития архитектуры предприятия Владеет и применяет Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий
Способность разрабатывать и применять математические модели для обоснования проектных решений Владеет и применяет Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий
Способность организовать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую работу на предприятии и управлять ею Демонстрирует Лекции, практические занятия, выполнение домашних заданий
Метод моделирования
Предлагается сформировать массив статистических данных, характеризующих результаты промежуточного тестирования студентов после обучения дисциплине «Информатика» и отражающих связь баллов, полученных в ходе тестирования каждым студентом, с его индивидуальными личностными факторами, а именно: с результатами психологического тестирования студентов с определением коэффициента Ю, результатами ЕГЭ на выпускных и вступительных экзаменах и с учетом процента посещаемости занятий по данной дисциплине.
Соответственно, чем выше индивидуальные навыки, тем выше результаты названных тестов.
«vi О nj
КОНЦЕПТ
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л. -
научно-методический электронный журнал ^ oh0ttcP:'/e49kO6n5Ce-tSSUN2203O4i1l42O7XC)'htm. ~ ^ ^
ART 14070 УДК 378.146
При обработке результатов эксперимента получаем уравнение регрессии вида:
B=Q NBiIX-=
9l1 ?12 q21 q22
чл qS2
q p
Ч p
[N 1 " ВЫХ1
NBbIX2 1 Ь2
Р
NBbIXp
Здесь В - матрица коэффициентов регрессии Ь/, О - матрица безразмерных факторов Ц/ц, Ывых - матрица выходных параметров исследуемой системы Ывьт..
Шаг варьирования каждого фактора пересчитываем в соответствии с коэффициентом изменения каждого фактора к/ в положительную и отрицательную сторону от середины интервала хо между максимальным х/тах и минимальным хшп значениями. Тогда шаг варьирования А/ будет равен: А/ = х/тах - хо.
Выбирая из заполненной в процессе эксперимента матрицы планирования текущее значение фактора цт, получаем текущее значение шага варьирования: Ат= хт- х/о.
При этом коэффициент изменения /-го фактора к/ определится следующим обА/т где индекс Т в А/ = х/тах - х/о и А/т= х/т - х/о. означает текущее значение
разом: k =
\т
Д.-
величины, Ь
f
INв
BiXi
1=1
, где p - число строк в матрице Nebix, bi =
Р
Алгоритм имитационного моделирования по предложенному методу приведён на рисунке.
а) б)
Структурная схема алгоритма: а - с целью математического описания исследуемого процесса;
б - с целью оптимизации исследуемого процесса [3]
р
ru Q м
КОНЦЕПТ
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л. -URL: http://e-koncept.ru/2014/14070.htm. - Гос. рег. Эл № ФС 77-49965. - ISSN 2304-120X.
научно-методический электронный журнал ART 14070 УДК 378.146
Обработка массива информационных данных
В табл. 2 приведёна матрица ненормированного массива числовых данных, характеризующих результаты, описывающие состояние системы обучения студентов I курса дисциплине «Информатика» в весеннем семестре с учётом их тестирования на определение коэффициента IQ (фактор Xi), проведённого в этом семестре. Фактор Х2 и Хз - это суммарный балл ЕГЭ и процент посещённых занятий по дисциплине в семестре соответственно. Всего в исходном массиве данных были представлены индивидуальные личностные факторы и результаты промежуточного тестирования для 14 студентов. Однако, в соответствии с теорией метода моделирования, для трёх факторов достаточно восьми строк в матрице полного факторного эксперимента Л = х/max - xo. В ходе расчётов на ПЭВМ по алгоритму, приведённому на рисунке под буквой а), и отсеивания наименее значимых числовых значений до 8 строк в матрице по плану полного факторного эксперимента 2k нами было получено следующее уравнение регрессии: Nebix = 3,9 +0,13qi +0,55q2 + 0,25q3, где qi,q2,q3 -безразмерные значения факторов xi, Х2, хз соответственно, вычисленные по формуле qi =XiT-xio\xiT-Xio \.
В нашем случае безразмерные значения факторов принимают значения коэффициентов изменения факторов k [4].
Таблица 2
Матрица
№ п/п Х1 Х2 Х3 Мвых Мвыхрасч,
1 108 210 68 4,31 4,32
2 98 180 51 3,82 3,77
3 102 200 48 4,01 3,91
4 78 160 32 3,63 3,64
5 130 220 50 4,41 4,35
6 124 230 65 4,62 4,61
7 92 190 54 3,73 3,66
8 96 170 56 3,83 3,84
9 93 160 42 3,71 3,67
10 138 250 72 4,52 4,56
11 151 260 94 4,93 4,87
12 90 200 71 3,22 3,17
13 88 170 54 3,01 3,10
14 100 210 38 4,12 4,03
Матрица ненормированных числовых данных [5]. № п/п - номер студента; Х1 - коэффициент Ю студента; Х2 - суммарный балл студента на ЕГЭ;хз - процент посещённых занятий студентом в семестре по дисциплине; Мвых - балл по результатам тестирования, Мвыхрасч— расчётное значение балла по полученному уравнению регрессии.
Уравнение ц, =х,т - хю\хц - х,о\ было проверено на адекватность по Р-критерию Фишера [6]. Для сравнения в таблице приведена графа значений балла по результатам тестирования, рассчитанного по полученному уравнению регрессии. Оно позволяет прогнозировать балл по результатам тестирования для каждого студента, если известны его параметры х. Анализ уравнения ц, =х,т - хю\хц - хю\ показывает, что наибольшее влияние на результат тестирования оказывают результаты ЕГЭ на вступительных экзаменах, коэффициент влияния этого фактора Ь2 составляет +0,55,
ГУ r\J
КОНЦЕПТ
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л.
URNoh0ttCP:'/e49kO6n5Ce-tSSUN22O3O4i1l42O7XC)'htm' ~ ^ ^
ART 14070 УДК 378.146
приблизительно в 2 раза меньше влияние посещаемости, Ьз= +0,25, и меньше всего влияние коэффициента Айзенка IQ, bi= +0,13. C увеличением всех трёх факторов результаты тестирования улучшаются.
С помощью уравнения регрессии Nebix = 3.9 + 0,13qi +0,55q2 + 0,25q3 можно получить уравнение погрешности следующего вида:
Д№вых „г, . . AXi . . biXio
-= Ai — , где Ai =-.
№вых Xi AXibo
В данном уравнении величина A, называется коэффициентом влияния фактора Xi на выходной параметр Nebix. Для полученного нами уравнения регрессии q, =x,t-xo \ х,т-xo\ численный вид уравнения погрешности имеет вид:
Д^вых = 0 i3— + 0 59— + 0 i3 Д^
Ывых XI Х2 ' Х3
Мы видим, что в размерном виде влияние коэффициента IQ и посещаемости стало одинаковым, а параметром, в большей степени влияющим на результаты те-
i-i-^n п Д№вых _ . ~ДХ1 ~ тДХ2 _ . _
стирования, остались результаты ЕГЭ. По уравнению-= 0.i3— + 0.59— + 0,i3
r ' Ывых X1 X2 '
ДХ3
— можно рассчитать отклонения ДМвыхот среднего значения при известных отклонениях ДХ1 факторов.
Данный математический комплекс, по нашему мнению, помогает лучше понимать состояние системы обучения студентов I курса дисциплине «Информатика». Выводы
1. Предложена математическая модель для прогнозирования результативности обучения студентов дисциплине «Информатика» с использованием метода и алгоритма компьютерной обработки ненормированных массивов числовых данных.
2. Полученная математическая модель показала, что результаты психологического тестирования на определение коэффициента Айзенка IQ и посещаемость занятий в значительно меньшей степени влияют на успеваемость студентов по дисциплине «Информатика», чем результаты ЕГЭ.
3. Имитационное моделирование различных систем с помощью предложенного метода позволяет сократить временные и материальные ресурсы, затрачиваемые на проведение исследований.
Ссылки на источники
1. Алексеев В. П., Озёркин Д. В. Основы научных исследований и патентоведение: учеб. пособие. -Томск: Изд-во ТУСУРа, 2012. - 171 с.
2. Там же.
3. Там же.
4. Афанасьев А. А. Математическое моделирование, 20i3 г.
5. Алексеев В. П., Зайцев О. Ю. Теория планирования эксперимента в задачах влагометрии природного газа // Газовая промышленность. - 2003. - № 4. - С. 33-34.
6. Там же.
Vladimir Stepanian,
student, Faculty: Economics and Technology, Department of "Computer Science and Natural Sciences", Sochi
Investigation of the influence of individual personality factors on the effectiveness of student learning on the subject "Informatics" Abstract. Article is devoted to optimizing the learning process in the discipline science, an example of developing a model for the quantitative analysis of the
м Г /V
977230412014203
ART 14070
научно-методический электронный журнал
УДК 378.146
Степаньян В. В. Исследование влияния индивидуальных личностных факторов студентов на результативность обучения дисциплине «Информатика» // Концепт. - 2014. - № 03 (март). - ART 14070. - 0,3 п. л. -URL: http://e-koncept.ru/2014/14070.htm. - Гос. рег. Эл № ФС 77-49965. - ISSN 2304-120X.
effectiveness of training. Author on the basis of the obtained mathematical model considers teaching methods to suit the individual personality factors students.
Key words: mathematical model, regression coefficient IQ Ayzenak's, informatics.
References:
1. Alekseev, V.P. and Ozyorkin, D.V. (2012) Osnovy nauchnyh issledovaniya i patentovedenie: Uchebnoe posobie, Izd-vo TUSURa, Tomsk, 171 p.
2. Alekseev, V.P. and Ozyorkin, D.V. (2012) Osnovy nauchnyh issledovaniya i patentovedenie: Uchebnoe posobie, Izd-vo TUSURa, Tomsk, 171 p.
3. Alekseev, V.P. and Ozyorkin, D.V. (2012) Osnovy nauchnyh issledovaniya i patentovedenie: Uchebnoe posobie, Izd-vo TUSURa, Tomsk, 171 p.
4. Afanasev. A.A. (2013) "Matematicheskoe modelirovanie".
5. Alekseev, V.P. and Zaicev, O.Ju. (2003) "Teoriya planirovaniya eksperimenta v zadachah vlagometrii prirodnogo gaza", Gazovaya promyshlennost., № 4, pp. 33-34.
6. Alekseev, V.P. and Zaicev, O.Ju. (2003) "Teoriya planirovaniya eksperimenta v zadachah vlagometrii prirodnogo gaza", Gazovaya promyshlennost., № 4, pp. 33-34.
Рекомендовано к публикации:
Арутюняном А. Ю., кандидатом педагогических наук, доцентом;
Горевым П. М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»
