Разработка алгоритма прогноза академической успеваемости студентов на основе дерева решений

Полный текст

Выпуск

№ 3 (44) 2024 г.

Авторы

Сарф Е. А. ¹, Бельская Л. В. ¹

Учреждения

Омский государственный педагогический университет

Рубрика

Педагогика

URL

https://vestnik-omgpu.ru/article/1703

DOI

10.36809/2309-9380-2024-44-212-217

УДК

37.062

Аннотация

В статье проведено сравнение двух методов оценки академической успеваемости: по результатам психодиагностического тестирования и биохимических показателей слюны. Для решения данной задачи предложено построение дерева решений, которое позволяет с точностью 92,3 % спрогнозировать попадание обучающихся в группу риска по академической успеваемости. Данный подход позволит своевременно провести коррекцию психологических особенностей студентов.

Ключевые слова

успеваемость, учебная деятельность, психодиагностика, биохимические показатели, слюна, дерево решений

Об авторах

Сарф Елена Александровна

Омский государственный педагогический университет

Email: sarf_ea@omgpu.ru

научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории биохимии

Бельская Людмила Владимировна

Омский государственный педагогический университет

Email: belskaya@omgpu.ru

кандидат химических наук, заведующая научно-исследовательской лабораторией биохимии

Список литературы

Долганов Д. Н. Модель оценки и прогнозирования успешности обучения // Вестник экспериментального образования. 2018. № 1 (14). С. 40–54.
Анализ масштаба и причин отсева студентов в техническом университете / А. Ф. Смык, В. И. Прусова, Л. Л. Зиманов, А. А. Солнцев // Высшее образование в России. 2019. № 6. С. 52–62. DOI: 10.31992/0869-3617-2019-28-6-52-62
Шапоров А. М. Прогнозирование риска отчисления как результат академической неуспешности обучающегося // Яросл. пед. вестн. 2022. № 1 (124). С. 48–55. DOI: 10.20323/1813-145X-2022-1-124-48-55
Психологические показатели как прогностические критерии академической успеваемости студентов в медицинском вузе / О. В. Тюсова, Е. Р. Исаева, А. В. Тишков [и др.] // Учен. зап. Первого С.-Петерб. гос. мед. ун-та им. И. П. Павлова. 2017. № 2. С. 66–72. DOI: 10.24884/1607-4181-2017-24-2-66-72
Попова Н. А., Егорова Е. С. Интеллектуальный анализ образовательных данных для прогноза успеваемости студентов вуза // Изв. Кабардино-Балкар. науч. центра РАН. 2023. № 2 (112). С. 18–29. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-2-112-18-29
Прогностическая модель оценки успешности предметного обучения в условиях цифровизации образования / М. В. Носков, Ю. В. Вайнштейн, М. В. Сомова, И. М. Федотова // Вестн. Рос. ун-та дружбы народов. Сер. : Информатизация образования. 2023. № 1 (20). С. 7–19. DOI: 10.22363/2312- 8631-2023-20-1-7-19
Гафаров Ф. М., Руднева Я. Б., Шарифов У. Ю. Прогностическое моделирование в высшем образовании: определение факторов академической успеваемости // Высшее образование в России. 2023. № 1 (32). С. 51–70. DOI: 10.31992/08693617-2023-32-1-51-70
Русаков С. В., Русакова О. Л., Посохина К. А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. № 4. С. 815–822. DOI: 10.25559/SITITO.14.201804.815-822
Искусственный интеллект для учебной аналитики и этапы педагогического проектирования: обзор решений / Е. А. Другова, И. И. Журавлева, У. С. Захарова [и др.] // Вопросы образования. 2022. № 4. С. 107–153. DOI: 10.17323/1814-9545-20224-107-153
Геворкян Э. С., Минасян С. М., Абраамян Э. Т. Уровень электролитов и оксида азота в слюне студентов при умственно-эмоциональном напряжении // Гигиена и санитария. 2014. № 4. С. 81–85.
Сарф Е. А., Бельская Л. В., Руденко А. Е. Инновационный подход к прогнозу академической успеваемости студентов // Вестн. Ом. гос. пед. ун-та. Гуманитарные исследования. 2023. № 2 (39). С. 199–203. DOI: 10.36809/2309-9380-202339-199-203
Нотова С. В., Губайдулина С. Г., Чадова Л. А. К пониманию связи минерального статуса студентов и успеваемости // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. 2005. № 2. С. 53–54.
Bel’skaya L. V., Kosenok V. K., Sarf E. A. Chronophysiological features of the normal mineral composition of human saliva // Archives of Oral Biology. 2017. No. 82. P. 286–292. DOI: 10.1016/j.archoralbio.2017.06.024
Бельская Л. В., Сарф Е. А., Косенок В. К. Биохимия слюны: методы исследования. Омск : Омскбланкиздат, 2015. 70 с.
Водопьянова Н. Е. Психодиагностика стресса. СПб. : Питер, 2009. 329 с.
Берг Т. Н. Нервно-психическая неустойчивость и способы ее выявления. Владивосток : Мор. гос. ун-т, 2005. 63 с.
Куликов Л. В. Психология настроения. СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1997. 228 с.
Куликов Л. В. Руководство к методикам диагностики психических состояний, настроений и сферы чувств. СПб. : С.-Петерб. гос. ун-т, 2003. 512 с.
Осницкий А. К. Определение характеристик социальной адаптации // Психология и школа. 2004. № 1. С. 43–56.
Ханин Ю. Л. Краткое руководство к шкале реактивной и личностной тревожности Ч. Д. Спилбергера. Ленинград, 1976. 18 с.
Фанталова Е. Б. Методика «Уровень соотношения “ценности” и “доступности” в различных жизненных сферах» // Журнал практического психолога. 1996. № 2. С. 32–37.
Сарф Е. А., Бельская Л. В. Оценка уровня психоэмоционального стресса у обучающихся с использованием биохимического анализа слюны // Science for Education Today. 2023. № 13 (4). С. 218–240. DOI: 10.15293/2658-6762.2304.10
Особенности актуального состояния и защитно-совладающего поведения у клинических ординаторов разных специальностей / М. А. Шаповалова, М. Р. Сагалова, А. С. Абдуллаева, А. А. Абдуганиев // Мир науки. Педагогика и психология. 2023. № 2 (11). URL: https://mir-nauki.com/PDF/01PSMN223.pdf (дата обращения: 05.12.2023).
Куприянов Р. В., Кузьмина Ю. М. Психодиагностика стресса: практикум. Казань : Казан. нац. исслед. технол. ун-т, 2012. 212 с.
Белобрыкина О. А., Дроздова А. В. Социально-психологическая адаптация: проблемы измерения (на примере анализа методики К. Р. Роджерса и Р. Ф. Даймонд) // Вестник по педагогике и психологии Южной Сибири. 2021. № 3. С. 10–41. DOI: 10.24412/2303-9744-2021-3-10-41


ISSN: 2309-9380
Основная навигация О журнале Главный редактор Редакционная коллегия Этика публикации статей Правила направления, рецензирования и опубликования научных статей Выпуски Аннотация статей и ключевые слова Контакты Учредитель: ФГБОУ ВО «Омский государственный педагогический университет» Свидетельство о регистрации средства массовой информации (PDF, 3 Мб)	Разработка алгоритма прогноза академической успеваемости студентов на основе дерева решений Полный текст Выпуск № 3 (44) 2024 г. Авторы Сарф Е. А. ¹, Бельская Л. В. ¹ Учреждения Омский государственный педагогический университет Рубрика Педагогика URL https://vestnik-omgpu.ru/article/1703 DOI 10.36809/2309-9380-2024-44-212-217 УДК 37.062 Аннотация В статье проведено сравнение двух методов оценки академической успеваемости: по результатам психодиагностического тестирования и биохимических показателей слюны. Для решения данной задачи предложено построение дерева решений, которое позволяет с точностью 92,3 % спрогнозировать попадание обучающихся в группу риска по академической успеваемости. Данный подход позволит своевременно провести коррекцию психологических особенностей студентов. Ключевые слова успеваемость, учебная деятельность, психодиагностика, биохимические показатели, слюна, дерево решений Об авторах Сарф Елена Александровна Омский государственный педагогический университет Email: sarf_ea@omgpu.ru научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории биохимии Бельская Людмила Владимировна Омский государственный педагогический университет Email: belskaya@omgpu.ru кандидат химических наук, заведующая научно-исследовательской лабораторией биохимии Список литературы Долганов Д. Н. Модель оценки и прогнозирования успешности обучения // Вестник экспериментального образования. 2018. № 1 (14). С. 40–54. Анализ масштаба и причин отсева студентов в техническом университете / А. Ф. Смык, В. И. Прусова, Л. Л. Зиманов, А. А. Солнцев // Высшее образование в России. 2019. № 6. С. 52–62. DOI: 10.31992/0869-3617-2019-28-6-52-62 Шапоров А. М. Прогнозирование риска отчисления как результат академической неуспешности обучающегося // Яросл. пед. вестн. 2022. № 1 (124). С. 48–55. DOI: 10.20323/1813-145X-2022-1-124-48-55 Психологические показатели как прогностические критерии академической успеваемости студентов в медицинском вузе / О. В. Тюсова, Е. Р. Исаева, А. В. Тишков [и др.] // Учен. зап. Первого С.-Петерб. гос. мед. ун-та им. И. П. Павлова. 2017. № 2. С. 66–72. DOI: 10.24884/1607-4181-2017-24-2-66-72 Попова Н. А., Егорова Е. С. Интеллектуальный анализ образовательных данных для прогноза успеваемости студентов вуза // Изв. Кабардино-Балкар. науч. центра РАН. 2023. № 2 (112). С. 18–29. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-2-112-18-29 Прогностическая модель оценки успешности предметного обучения в условиях цифровизации образования / М. В. Носков, Ю. В. Вайнштейн, М. В. Сомова, И. М. Федотова // Вестн. Рос. ун-та дружбы народов. Сер. : Информатизация образования. 2023. № 1 (20). С. 7–19. DOI: 10.22363/2312- 8631-2023-20-1-7-19 Гафаров Ф. М., Руднева Я. Б., Шарифов У. Ю. Прогностическое моделирование в высшем образовании: определение факторов академической успеваемости // Высшее образование в России. 2023. № 1 (32). С. 51–70. DOI: 10.31992/08693617-2023-32-1-51-70 Русаков С. В., Русакова О. Л., Посохина К. А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. № 4. С. 815–822. DOI: 10.25559/SITITO.14.201804.815-822 Искусственный интеллект для учебной аналитики и этапы педагогического проектирования: обзор решений / Е. А. Другова, И. И. Журавлева, У. С. Захарова [и др.] // Вопросы образования. 2022. № 4. С. 107–153. DOI: 10.17323/1814-9545-20224-107-153 Геворкян Э. С., Минасян С. М., Абраамян Э. Т. Уровень электролитов и оксида азота в слюне студентов при умственно-эмоциональном напряжении // Гигиена и санитария. 2014. № 4. С. 81–85. Сарф Е. А., Бельская Л. В., Руденко А. Е. Инновационный подход к прогнозу академической успеваемости студентов // Вестн. Ом. гос. пед. ун-та. Гуманитарные исследования. 2023. № 2 (39). С. 199–203. DOI: 10.36809/2309-9380-202339-199-203 Нотова С. В., Губайдулина С. Г., Чадова Л. А. К пониманию связи минерального статуса студентов и успеваемости // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. 2005. № 2. С. 53–54. Bel’skaya L. V., Kosenok V. K., Sarf E. A. Chronophysiological features of the normal mineral composition of human saliva // Archives of Oral Biology. 2017. No. 82. P. 286–292. DOI: 10.1016/j.archoralbio.2017.06.024 Бельская Л. В., Сарф Е. А., Косенок В. К. Биохимия слюны: методы исследования. Омск : Омскбланкиздат, 2015. 70 с. Водопьянова Н. Е. Психодиагностика стресса. СПб. : Питер, 2009. 329 с. Берг Т. Н. Нервно-психическая неустойчивость и способы ее выявления. Владивосток : Мор. гос. ун-т, 2005. 63 с. Куликов Л. В. Психология настроения. СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1997. 228 с. Куликов Л. В. Руководство к методикам диагностики психических состояний, настроений и сферы чувств. СПб. : С.-Петерб. гос. ун-т, 2003. 512 с. Осницкий А. К. Определение характеристик социальной адаптации // Психология и школа. 2004. № 1. С. 43–56. Ханин Ю. Л. Краткое руководство к шкале реактивной и личностной тревожности Ч. Д. Спилбергера. Ленинград, 1976. 18 с. Фанталова Е. Б. Методика «Уровень соотношения “ценности” и “доступности” в различных жизненных сферах» // Журнал практического психолога. 1996. № 2. С. 32–37. Сарф Е. А., Бельская Л. В. Оценка уровня психоэмоционального стресса у обучающихся с использованием биохимического анализа слюны // Science for Education Today. 2023. № 13 (4). С. 218–240. DOI: 10.15293/2658-6762.2304.10 Особенности актуального состояния и защитно-совладающего поведения у клинических ординаторов разных специальностей / М. А. Шаповалова, М. Р. Сагалова, А. С. Абдуллаева, А. А. Абдуганиев // Мир науки. Педагогика и психология. 2023. № 2 (11). URL: https://mir-nauki.com/PDF/01PSMN223.pdf (дата обращения: 05.12.2023). Куприянов Р. В., Кузьмина Ю. М. Психодиагностика стресса: практикум. Казань : Казан. нац. исслед. технол. ун-т, 2012. 212 с. Белобрыкина О. А., Дроздова А. В. Социально-психологическая адаптация: проблемы измерения (на примере анализа методики К. Р. Роджерса и Р. Ф. Даймонд) // Вестник по педагогике и психологии Южной Сибири. 2021. № 3. С. 10–41. DOI: 10.24412/2303-9744-2021-3-10-41
	© 2006– Омский государственный педагогический университет. Разработка и поддержка сайта — Информационно-вычислительный центр. Направляйте комментарии по адресу webmaster@omgpu.ru.