|
Применение технологий интеллектуального анализа данных для исследования психоэмоционального состояния студентов
Е. П. Бобковаa, С. В. Зыкинab, А. Н. Полуяновb a Омский государственный технический университет (644050 Омск, пр. Мира, д. 11)
b Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН (630090 Новосибирск, пр. ак. Коптюга, д. 4)
Аннотация:
В связи со сложностью объекта исследования анализ данных в медицине является основным инструментом поиска закономерностей и проверки гипотез. Прежде всего, это относится к психологии, в том числе, к анализу поведения субъектов в тех или иных ситуациях. Для выявления высокотревожного состояния студентов, анализа склонности к депрессии или суициду ежегодно в Омском промышленно-экономическом колледже проводится исследование психоэмоционального состояния студентов. Традиционно для этого используются стандартные тесты, основанные на методике "Шкалы тревоги" Спилберегера–Ханина. Целью данной работы является снижение трудоемкости стандартных тестов. Значительные и слабо мотивированные усилия приходится прилагать студентам при заполнении тестов, затем преподавателям при обработке и анализе тестов. Для решения указанной проблемы предлагается сделать тест компактным за счет применения стандартных и оригинальных методов анализа данных с минимизацией потери точности тестирования. Основным новым результатом данной работы является диагностическая шкала, положенная в основу экспресс-оценки психоэмоционального состояния студентов. Расчет диагностической шкалы был выполнен с использованием графических процессоров на суперкомпьютере ИМ СО РАН. Исследования ориентированы на старшие классы общеобразовательных школ и младшие курсы учебных заведений среднего профессионального образования.
Ключевые слова:
уровень тревожности, корреляционный анализ, дискриминантный анализ, диагностическая шкала.
Поступила в редакцию: 30.07.2020
Образец цитирования:
Е. П. Бобкова, С. В. Зыкин, А. Н. Полуянов, “Применение технологий интеллектуального анализа данных для исследования психоэмоционального состояния студентов”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 9:3 (2020), 64–76
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vyurv241 https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v9/i3/p64
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 125 | PDF полного текста: | 114 |
|