Отрывок: Оценив влияние отдельных предикторов на академическую успеваемость, мы проанализировали совместное влияние на нее пары предикторов, один из которых категориальный (таблица II). Кроме того, была построена логистическая регрессия. В этом случае мы поделили студентов по формальному признаку (сдача сессии в срок и без оценки «неудовлетворительно») на успевающих и неус...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПустовалова Н. В.ru
dc.contributor.authorАвдеенко Т. В.ru
dc.coverage.spatialакадемическая успеваемостьru
dc.coverage.spatialмодель обучаемогоru
dc.coverage.spatialобразовательный контентru
dc.coverage.spatialпсихометрические характеристикиru
dc.coverage.spatialрегрессионный анализru
dc.coverage.spatialперсонализацияru
dc.creatorПустовалова Н. В., Авдеенко Т. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-06 09:21:49-
dc.date.available2023-10-06 09:21:49-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541815ru
dc.identifier.citationПустовалова, Н. В. Анализ влияния различных аспектов личности студента на академическую успеваемость / Н. В. Пустовалова, Т. В. Авдеенко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 5: Науки о данных / под ред. Е. В. Гошина. - 2023. - С. 051922.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/O-logicheskoi-klassifikacii-celochislennyh-dannyh-106032-
dc.description.abstractПредставлены результаты исследования датасета, сконструированного авторами для программной реализации компонентов персонализированной образовательной среды университета. Указанный набор данных получен авторами в результате тестирования психометрических характеристик студентов. В тестировании приняли участие 191 человек, учащиеся со 2-го по 4-й курс Новосибирского государственного технического университета (НГТУ): 123 мужчины и 68 женщин в возрасте от 18 до 23 лет. После подготовки данных были построены регрессионные модели, в результате чего выявлено, что наиболее значимые предикторы — это "добросовестность" и "система торможения поведения". Эти же переменные оказались значимы при анализе совместного попарного влияния с категориальными предикторами "модальность", "стиль реагирования на изменения», "пол". Также была построена логистическая регрессия. Для этого студенты были разделены на две категории успеваемости.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 5 : Науки о данныхru
dc.titleАнализ влияния различных аспектов личности студента на академическую успеваемостьru
dc.typeTextru
dc.citation.spage051922ru
dc.citation.volume5ru
dc.textpartОценив влияние отдельных предикторов на академическую успеваемость, мы проанализировали совместное влияние на нее пары предикторов, один из которых категориальный (таблица II). Кроме того, была построена логистическая регрессия. В этом случае мы поделили студентов по формальному признаку (сдача сессии в срок и без оценки «неудовлетворительно») на успевающих и неус...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1921-6_2023-051922.pdf219.2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.