ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДИНАМІКИ ШВИДКОСТЕЙ ВИКОНАННЯ ПРАКТИЧНИХ ЗАВДАНЬ З ІНФОРМАТИКИ

Карантинні обмеження раніше, військові дії тепер актуалізували дистанційне навчання. Важливими моментами стали: управління процесом навчання, фіксація та аналіз результатів навчання великих груп здобувачів освіти. Керування всяким процесом передбачає зворотній зв’язок. Актуальним перспективним напрямком забезпечення зворотного зв’язку у цьому випадку може стати аналіз відповідних статистичних розподілів результатів навчання. У цій роботі в якості наукової методології, що забезпечує згаданий вище аналіз, вибрані методи машинного навчання, а саме: дерево регресій та дерево класифікацій. Метою роботи є дослідження динаміки процесів навчання великих груп здобувачів освіти методами машинного навчання, що реалізується аналізом результатів вимірювань змін швидкостей виконання практичних завдань з інформатики. Наукова новизна цієї роботи полягає у спробі застосування методів машинного навчання до аналізу результатів практичних навчальних дій. Впродовж реалізації досліджень було проведено понад п'яти тисяч відповідних вимірів, написана програма для аналізу цих даних на мові Python з використанням бібліотеки Scikit-Learn. Ця програма представлена в роботі. За допомогою методів машинного навчання проведено аналіз результатів вимірювань швидкостей виконання завдань з інформатики. Графіки, що були отримані, мають гладку форму з незначним вигином, без екстремумів. На графіках фіксуються, значні лінійні фрагменти. У роботі здійснено порівняння отриманих результатів аналізу даних з результатами аналізу цих же даних, проведеного раніше із застосуванням методу моментів.. Спостерігається співпадіння споріднених залежностей динаміки зміни швидкостей навчальних дій, отриманих за методом дерева регресій та методом моментів.