Интернет-журнал «Мир науки»
           

2018 №4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://mir-nauki.com/64pdmn418.html

Полный текст статьи в формате PDF


Ссылка для цитирования этой статьи:

Никаноркина Н.В., Степанова А.С., Гераева Е.В. Статистическое исследование уровня знаний студентов в области информационных технологий // Интернет-журнал «Мир науки», 2018 №4, https://mir-nauki.com/PDF/64PDMN418.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.


Статистическое исследование уровня знаний студентов в области информационных технологий

Никаноркина Наталия Владимировна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Филиал в г. Калуга, Россия
Доцент кафедры «Высшая математика и статистика»
Кандидат педагогических наук
E-mail: nika4061@yandex.ru
РИНЦ: http://elibrary.ru/author_profile.asp?id=691631

Степанова Анна Сергеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Филиал в г. Калуга, Россия
Студент
E-mail: a3stepanova@gmail.com
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2697-8205
РИНЦ: http://elibrary.ru/author_profile.asp?id=974504

Гераева Екатерина Васильевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Филиал в г. Калуга, Россия
Студент
E-mail: geraeva.katya@yandex.ru

Аннотация. В статье представлены результаты тестирования знаний студентов экономического вуза различных направлений и профилей подготовки в области современных информационных компьютерных технологий, а также результаты обработки полученных данных и их анализ. Авторами статьи была создана опросная онлайн-форма, случайным образом отобраны студенты для тестирования, проведено тестирование и проанализированы его результаты с целью выявления закономерностей в распределении знаний студентов по информатике. Первичная обработка полученных данных производилась с помощью возможностей языка программирования Python для систематизации и визуализации эмпирического материала. Применение методов математической статистики позволило авторам представить данные тестирования в виде интервального статистического ряда. На основе выборочных данных были выдвинуты две статистические гипотезы: первая – о том, что случайная величина количества правильных ответов студентов на тест подчиняется нормальному закону распределения, вторая – о влиянии курса обучения студента в университете на его общие представления и знания в сфере использования современных информационных компьютерных технологий. Для проверки этих статистических гипотез были выбраны наиболее мощные статистические критерии. Первая статистическая гипотеза, относящаяся к группе непараметрических, проверялась с помощью критерия согласия Пирсона. Для проверки второй, параметрической, статистической гипотезы был использован критерий Стьюдента (t-критерий). В ходе исследования авторы статьи пришли к выводу, что распределение общих знаний студентов об информационных технологиях подчиняется нормальному закону, а также отклонено статистическое предположение о существенной зависимости уровня знаний студентов от курса обучения.

Ключевые слова: обучение студентов; тестирование; обработка данных Python; анализ данных; информационные технологии; методы математической статистики; статистическая гипотеза; нормальное распределение; критерий согласия

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2309-4265 (Online)

?>