сотрудник
сотрудник
Учебный процесс подвержен воздействию множества случайных факторов, поэтому для его моделирования следует использовать аппарат теории случайных процессов. В статье разработана математическая модель оценки успеваемости учебной группы на основе случайных функций. Для моделирования потока четырех видов оценок студентов используется многомерный пуассоновский поток оценок. Разработан метод расчета основных характеристик случайного процесса. Для пояснения разработанного метода рассмотрен конкретный числовой пример, основанный на имитационном моделировании в MS Excel процесса получения оценок учебной группой. Для решения задачи прогнозирования предложено строить линии трендов для каждого вида оценок. Результаты моделирования показали очень высокое качество построенных линейных регрессионных моделей (коэффициент детерминации близок к единице). Рассчитаны характеристики случайного процесса для приведенного примера. Разработанный метод может быть использован не только для традиционной пятибалльной шкалы оценивания, но и для других шкал.
оценки, случайный процесс, интенсивность потока, многомерное распределение Пуассона, событие, реализация, вектор
1. Большаков И. А., Ракошиц В. С. Прикладная теория случайных потоков. М: Советское радио, 1978. 248 с.
2. Вентцель Е. С. Овчаров Л.А. Теория вероятностей. М: Наука, 1969. – 368 с.
3. Ганичев А. В., Ганичева А. В. Моделирование коллективного принятия решений // Научный журнал КубГАУ, 2021. №174 (10). С. 64-69.
4. Каменева С. В. Статистическая групповая классификация в случае многомерного распределения Пуассона // Евразийское научное объединение, 2019. № 1-1 (47). С. 17-20.
5. Конюховский П. В. Современные модели и методы оценивания качества учебного процесса // Инновации, 2022. № 5 (283). С 48-58.
6. Окишев С. В. Траектории успеваемости и их использование при анализе учебного процесса // Мир науки. Педагогика и психология, 2022. Т. 10. № 4. С. 1-28. URL:https://mir-nauki.com/PDF/19PDMN422.pdf References.
