Материали


МАТЕРИАЛИ ЗА XX МЕЖДУНАРОДНА НАУЧНА ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦИЯ



Pdf көрінісі
бет80/150
Дата27.03.2023
өлшемі2.16 Mb.
#471154
1   ...   76   77   78   79   80   81   82   83   ...   150
2023-03-21-A4-tom-9

МАТЕРИАЛИ ЗА XX МЕЖДУНАРОДНА НАУЧНА ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦИЯ  17 - 25 март, 2023 
99 
усвоения материалов обеспечивающих курсов и что эти модели могут быть 
получены на основе реальной информации об успеваемости студентов и 
применения регрессионного анализа.
Проанализировав модель и подходы к прогнозу успеваемости 
студентов вуза в работе [3] авторов Помяна С.В., Белоконь О.С., можно сделать 
вывод о том, что использование методов статистических данных, примение 
возможностей современной вычислительной техники для обработки данных
полученных в ходе исследований, и построение статистических моделей 
позволяет оценить текущее состояние учебных достижений студентов и 
осуществить прогноз их будущих состояний. 
В моей работе [4] в качестве инструмента анализа успеваемости 
учебных групп по предмету «Высшей математика» по средним показателям, 
использован статистический метод и составлена модель при помощи 
дифференциальных уравнений. Успеваемость учебной группы описывается 
через дифференциальное уравнение: 
𝑑𝑦
𝑑𝑥
= 𝛼𝑦 − 𝛽𝑦, (2) 
𝑦(0) = 𝛾, (3) 
где α – коэффициент повышения успеваемости; β-коэффициент 
торможения успеваемости; γ-результат предыдущей сессии. 
Ограничение этой модели требование таково, что случайная величина Х 
должна быть распеределена по нормальному закону, так как нормальный закон 
обеспечивает объективность оценки экзамена и отражает истинный процесс 
обучения. 
Далее в работе Р.М. Наурызбаевой [5] польностью изучено функция 
успеваемости. Проведены исследования этой модели относительно параметров. 
Установлено поведение этой модели при индивидуальном изменении каждого 


Найновите научни постижения - 2023  Volume 9 
100 
параметра, входящего в эту модель. Рассмотрен вопрос о применении этой 
модели, даже если случайная величина распределена не по нормальному закону. 
А также в этой работе использованы регулируемые коэффициенты, через них 
можно прогнозировать результат экзамена, по определенному предмету.
 
Цель сегодняшней статьи создать широко и легко используемую 
таблицу успеваемости путем определения диапазона значений параметров 
функции успеваемости и использования регулируемых коэффициентов для 
определения уровня успеваемости на следующем экзамене учебной группы. 
В ходе изучения поставленной задачи был проведен анализ, синтез, 
использованы методы математического анализа. 
Вернемся к модели успеваемости путем анализа статистических 
данных. Решение этой модели через регулируемые коэффиценты можно 
предствить в виде: 
𝑦 = 𝛾𝑒
𝑟𝑖
𝑛
∙𝑡
, (4) 
здесь итоговая успеваемость 
𝛾 
учебной группы на предыдущей сессии, 
𝑛-
количество всех студентов в группе. 
𝑟
𝑖
= ∑ 𝑚
𝑖
𝑖
1
− 𝑘, 𝑟
𝑖 
∈ 𝑁, 𝑚
𝑖
∈ 𝑁, 𝑘 ∈ 𝑁, 𝑖 =
1, 2, 3, 4, регулируемые коэффициенты, где: 𝑚
1
– количество студентов 
получивщихся оценку
«отлично»;
𝑚
2
– 
оценку
В«+»;
𝑚
3
– оценку В;
𝑚
4

оценку В«–» и
𝑘 − оценку 
«неудовлетворительно».
Формула (4) называется функцией успеваемости [5, стр.81]. Из 
статистики можно понять, что успеваемость возрастает с возрастанием времени, 
т.е если учебная группа на первом этапе семестра получает определенное 
количество баллов, то в конце сессии редко когда результат остается 
неизменьным. Поэтому мы можем считать успеваемость учебной группы 
функцией от времени 𝑡. 
В модели успеваемости среди параметров 𝑟
𝑖

𝑖 = 1, 2, ,3, 4 наряду с 
количеством студентов, получивших оценки «отлично», количество студентов, 




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   76   77   78   79   80   81   82   83   ...   150




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет