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,