Cluster approach to criteria evaluation of the quality of a student’s educational outcome

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Problem and goal . The issues of criteria-based evaluation of the student's educational results remain relevant for the modern theory and practice of education. As a rule, measures to monitor educational results and resources in educational institutions are carried out by expert, manual, non-automated methods. In accordance with the directions of digital transformation of education, it is necessary to create a technological assessment system that meets the requirements of modern society, subject to automation and intellectualization. The purpose of the work is to substantiate a new model of criteria-based assessment of the quality of the educational result, based on the mathematical methods of the theory of clustering and pattern recognition and allowing to automate the procedures for assessing the quality of educational objects, resources, educational and personal achievements of students. Methodology. The quality of an educational result or resource is determined by criteria indicators, which can be represented as features of the evaluated object using the information vector. By clustering the set of acceptable objects into three classes - with low, medium and high quality - it is possible to evaluate an object by its belonging to one of these classes. Clustering is carried out on the basis of a mining algorithm, the metric of city blocks is taken as a measure of the similarity of objects. Results. A program has been developed that consists of a source data module, a clustering module, and a recognition and training module. The model results of the program correlate with traditional rating assessments, in which the quality of the object is determined by a point scale. The obtained test results confirm the validity of the recognition algorithm and the correctness of the software product. Conclusion. Thus, the proposed model based on clustering and the recognition method showed the possibility of automated assessment of the quality of educational results of trainees and educational resources.

Авторлар туралы

Nikolai Pak

Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev

Email: nik@kspu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2105-8861

ScD in Education, Professor, Head of the Informatics and Information Technologies in Education Department

89 Ady Lebedevoi St, Krasnoyarsk, 660049, Russia

Margarita Klunnikova

Siberian Federal University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: mklunnikova@sfu-kras.ru
ORCID iD: 0000-0003-3657-1019

PhD in Education, Associate Professor of the Computing and Information Technologies Basic Department

79 Svobodnyi Prospekt, Krasnoyarsk, 660041, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Abekova ZhA, Oralbaev AB, Berdalieva M, Izbasarova ZhK. Criteria-based assessment technology, methods of its application in the educational process. International Journal of Experimental Education. 2016;(2–2):215–218. (In Russ.) Available from: https://expeducation.ru/ru/article/view? id=9559 (accessed: 14.01.2022).
  2. Bazhenova IV, Klunnikova MM, Pak NI, Pushkareva TP, Khenner EK. Cluster of disciplines as a platform for the development of students' computational thinking. Krasnoyarsk: Siberian Federal University; 2021. (In Russ.)
  3. Klunnikova MM. Development of computational thinking of students in the process of teaching the discipline “Numerical Methods” [dissertation]. Krasnoyarsk; 2020. (In Russ.) Available from: https://research.sfu-kras.ru/sites/research.sfu-kras.ru/files/dissertaciya_Klunnikova.pdf (accessed: 17.05.2022).
  4. Rubinshtein SL. Fundamentals of general psychology. St. Petersburg: Peter Publ.; 2002. (In Russ.)
  5. Markelova OV. Methodology for the development of cognitive activity of college students in the process of teaching computer science [dissertation]. Krasnoyarsk; 2019. (In Russ.) Available from: https://research.sfu-kras.ru/sites/research.sfu-kras.ru/files/Dissertaciya_Markelova.pdf (accessed: 17.05.2022).
  6. Avanesov VS. Application of test forms in Rasch Measurement. Pedagogical Measurements. 2005;(4):3–20. (In Russ).
  7. Bespalko VP. Education and training with the participation of computers (pedagogy of the third millennium). Moscow: MPSI Publ.; 2002. (In Russ.)
  8. Tomashev MV, Dolzhenko SV. Intelligent testing systems in distance and modular learning. Polzunovskiy Almanakh. 2010;(2):179–180. (In Russ).
  9. Markovskaya IA, Narchuganov KN, Pak NI. Automated system of remote holding competitive and assessment procedures. Journal of Physics: Conference Series. 2020; 1691(1):012156.
  10. Sun L, Hu L, Zhou D, Yang W. Evaluation and developmental suggestions on undergraduates' computational thinking: a theoretical framework guided by Marzano's new taxonomy. Interactive Learning Environments. 2022. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2042311

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».