<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Конюховский П В</author>
     <author>Алипов А С</author>
     <author>Колышкин А В</author>
     <author>Чугунов А В</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Методы анализа результатов деятельности учебных заведений в условиях глобальной трансформации образовательной сферы</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>оценивание образовательной деятельности</keyword>
    <keyword>системы оценивания</keyword>
    <keyword>байесовские подходы</keyword>
    <keyword>алгоритм MCMC</keyword>
    <keyword>assessment of educational activities</keyword>
    <keyword>assessment systems</keyword>
    <keyword>Bayesian approaches</keyword>
    <keyword>MCMC algorithm</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2023</year>
    <pub-dates>
     <date>2024-04-05</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <abstract>В статье рассматриваются методы оценивания качества образовательного процесса, основывающиеся на моделях бинарной классификации. Данный подход предполагает огрублённое (качественное) разбиение обследуемой совокупности обучающихся на группы «успешных» и «неуспешных». При построении моделей бинарной классификации применяются байесовские подходы и алгоритм MCMC. Последующий мониторинг динамики соотношения этих долей может стать эффективным инструментом отслеживания результативности применяемых методик и образовательных технологий. Данная задача приобретает особое значение в условиях цифровой трансформации экономики и общества.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://rep.herzen.spb.ru/publication/16245</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://rep.herzen.spb.ru/files/7677</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
