Formirovanie odnorodnykh grupp obuchaiushchikhsia metodom klasternogo analiza s tsel'iu povysheniia effektivnosti protsessa obucheniia

Book Chapter
DOI: 10.31483/r-103748
Open Access
Monograph «Pedagogy and Psychology of Modern Education»
Creative commons logo
Published in:
Monograph «Pedagogy and Psychology of Modern Education»
Authors:
Dmitrii S. Sizykh 1 , Natalia V. Sizykh 1
Work direction:
Глава 4
Pages:
49-77
Received: 11 October 2022

Rating:
Article accesses:
1193
Published in:
РИНЦ
1 National Research University Higher School of Economics
For citation:
Sabodina E. P., Dzokaeva Z. M., Gorbunova E. E., Sizykh D. S., Sizykh N. V., Lastkov D. O., Klimenko A. I., Mikhailova T. V., Romanenko T. A., Pavlovich L. V., Zhidkikh T. N., Obornev L. E., Zholdoshova A. O., Sabirova V. K., Efimova L. I., Konstantinova N. I., Gani S. V., Mamushkina O. I., Koreneva A. V., Savateeva O. V., Salishcheva A. P., Elizarova A. A., & Koreneva A. V. (2022). Pedagogy and Psychology of Modern Education, 172. Чебоксары: PH "Sreda". https://doi.org/10.31483/a-10434

Abstract

An urgent problem is the formation of sufficiently equal groups of students in order to increase the effectiveness of teaching for the qualitative development of educational material. Currently, there is a large selection of tools for multidimensional data analysis, diverse and sufficiently accessible for use by teaching users. However, the description of techniques for understanding the process of multidimensional classification (grouping), currently available, is relatively difficult for teachers without mathematical training. Therefore, the purpose of this work is to present a description of the multidimensional classification process that is sufficiently understandable from a methodological point of view, in particular, the methods of cluster analysis.

References

  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.

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.