Ру
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Монография
  3. Вопросы образования и психологии
  4. Формирование однородных групп обучающихся методом...

Формирование однородных групп обучающихся методом кластерного анализа с целью повышения эффективности процесса обучения

Глава в книге
DOI: 10.31483/r-103748
Open Access
монография «Вопросы образования и психологии»
Creative commons logo
Опубликовано в:
монография «Вопросы образования и психологии»
Авторы:
Сизых Д. С. 1 , Сизых Н. В. 1
Рубрика:
Глава 4
Страницы:
49-77
Получена: 11.10.2022

Рейтинг:
Статья просмотрена:
1209 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Для цитирования:
Вопросы образования и психологии : монография / Е. П. Сабодина, З. М. Дзокаева, Е. Е. Горбунова [и др.]. – Чебоксары: ИД «Среда», 2022. – 172 с. – ISBN 978-5-907561-72-4. – DOI 10.31483/a-10434.

Аннотация

Актуальной является проблема формирования достаточно ровных групп обучающихся с целью повышения эффективности преподавания для качественного освоения учебного материала. В настоящее время имеется большой выбор инструментария для многомерного анализа данных, разнообразный и достаточно доступный для использования пользователями-педагогами. Однако описание методик для понимания процесса многомерной классификации (группировки), имеющееся в наличии в настоящее время, относительно сложное для преподавателей без математической подготовки. Поэтому цель данной работы состоит в том, чтобы представить достаточно понятное с методической точки зрения описание процесса многомерной классификации, в частности, – методики кластерного анализа.

Список литературы

  1. 1. Айвазян С.А. Классификация многомерных наблюдений / С.А. Айвазян, З.И. Бежаева, О.В. Староверов. – М.: Статистика, 1974.
  2. 2. Айвазян С.А. О структуре и содержании пакета программ по прикладному статистическому анализу / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. – М., 1980.
  3. 3. Беккер В.А. Об анализе структуры матрицы коэффициентов связи / В.А. Беккер, М.Л. Лукацкая // Вопросы экономико-статистического моделирования и прогнозирования в промышленности. – Новосибирск, 1970.
  4. 4. Браверман Э.М. Структурные методы обработки данных / Э.М. Браверман, И.Б. Мучник. – М.: Наука, 1983.
  5. 5. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложения / Ю.А. Воронин. – Новосибирск: Наука, 1987.
  6. 6. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ / С.А. Дубровский. – М.: Финансы и статистика, 1982.
  7. 7. Дюран Н. Кластерный анализ / Н. Дюран, П. Оделл. – М.: Статистика, 1977.
  8. 8. Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран. – М.: Книга по Требованию, 2012. – 128 c.
  9. 9. Елисеева И.И. Группировка, корреляция, распознавание образов / И.И. Елисеева, В.С. Рукавишников. – М.: Статистика, 1977.
  10. 10. Романовский В.И. Избранные труды. – Т. 2. Теория вероятностей, статистика и анализ / В.И. Романовский. – М., 1980. – 973 c.
  11. 11. Судаков С.А. Кластерный анализ в психиатрии и клинической психологии (+ CD-ROM) / С.А. Судаков. – М.: Медицинское информационное агентство, 2010. – 164 c.
  12. 12. Фостер Дж. Автоматический синтаксический анализ / Дж. Фостер. – М., 1975. – 445 c.
  13. 13. Фурман Я.А. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А. Фурман. – М., 2003. – 353 c.

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.