Застосування методів інтелектуального аналізу даних для оцінювання рівня знань випускників закладів загальної середньої освіти

Abstract

Виконано інтелектуальний аналіз результатів ЗНО та НМТ за 2021 – 2024 роки у м. Харків та визначено ключові закономірності в академічній підготовці випускників до іспиту з математики в умовах пандемії та війни. Для вивчення навчальних досягнень учнів одинадцятого класу були застосовані неієрархічні методи кластерного аналізу, які за підсумками системного аналізу задачі визначені оптимальними за низкою критеріїв. Перед проведенням кластеризації було здійснено попередню обробку датасету, щоб покращити якість даних та забезпечити коректні результати. Процес розв’язання поставленої задачі автоматизовано за допомогою програми, розробленої у математичному пакеті Wolfram Mathematica 10.4. Було виконано компонентний аналіз даних, у ході якого було вивчено особливості їх геометричної форми. Набори даних з балами ЗНО та НМТ з математики за 2021 5 – 2024 роки було розбито на п’ять кластерів за принципом подібності навчальних досягнень учнів, досліджено розподіл балів між закладами середньої освіти кожного кластера та зроблено висновки щодо ефективності підготовки випускників до іспиту з математики протягом чотирьох років. Також було проаналізовано щорічні зміни у складі та структурі кластерів та зафіксовано тенденції до погіршення результатів складання тестів та якості освітньої діяльності. У ході аналізу метрик якості кластерів було підтверджено локальні особливості розглядуваних даних: витягнутість кластерів, високe щільність суттєвої частини датасету тощо. Результати виконання кваліфікаційної роботи можуть бути використані при створенні стратегій розвитку галузі середньої освіти в декількох напрямках, зокрема, для виявлення потенційно проблемних закладів з подальшими діями щодо підвищення рівня навчальної підготовки а також під час оптимізації умов складання тесту.