МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ПАДАЛА ОТЫРЫП, ОҚУШЫЛАРДЫҢ БІЛІМ АЛУҒА ЫНТАСЫН БОЛЖАУ: ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ БІЛІМ БЕРУ ДЕРЕКТЕРІН ТАЛДАУ

А.Ұ. Мұхиядин, Улжан Махажанова, A.Z. ALIMAGAMBETOVA, А.А. Муханова, Anara Akmoldina

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32014/2024.2518-1726.318
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Бұл мақалада қашықтықтан оқыту жағдайында оқушылардың белсенділігі мен оқуға бейімділігіне әсер ететін факторлар қарастырылады. Талдау барысында пандемия кезінде қашықтықтан оқыған 35950 оқушының қатысуымен жүргізілген онлайн-зерттеудің нәтижелеріне көпдискриминантты талдау, логистикалық регрессия және шешім ағаштары әдістері қолданылған. IBM SPSS Statistics 23 нұсқасы бағдарламалық жасақтамасының көмегімен оқу белсенділігіне әсер ететін негізгі факторларды анықтау үшін статистикалық модельдер жасалынған. Бұл зерттеудің мақсаты - машиналық оқыту әдісін қолдана отырып, сауалнама сұрақтарына жауаптарды талдауға негізделген оқушылардың белсенділігі мен оқуға бейімділігін болжау болып табылады. Жұмыстың негізгі нәтижелері қарастырылған болжау әдістерінің әрқайсысы таңдаған сұрақтарды және дұрыс жіктелген жағдайлардың пайызын көрсететін жиынтық кестені құруды қамтиды. Нәтижелер логистикалық регрессия, көпдискриминантты талдау және шешім ағаштары қашықтықтан оқыту процесін оңтайландыруға ықпал ететін оқу белсенділігінің әртүрлі аспектілерін тиімді түрде анықтайтынын көрсетеді.