Файл: Статистика на службе колледжа.pptx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 12.12.2023

Просмотров: 69

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

ГАПОУ «Оренбургский аграрный колледж» имени дважды Героя социалистического труда В.М. Чердинцева

Выполнили:

студенты 12 Э М группы

Алимов Р., Быков Е.

Руководитель:

Юсупова Г.Р. 

Введение

Введение

Объект исследования: студенты Оренбургского аграрного колледжа.

Предмет исследования: посещаемость и успеваемость студентов Оренбургского аграрного колледжа.

Цель проекта: собрать статистические данные и обработать информацию о посещаемости и успеваемости студентов Оренбургского аграрного колледжа.

Задачи: 

- выяснить, что изучает теория «математическая статистика»;

- ознакомиться с видами и способами статистического наблюдения; выяснить, как собираются и группируются статистические данные, как можно наглядно представить статистическую информацию;

- изучить факторы, влияющие на посещаемость и успеваемость студентов колледжа и их взаимосвязь;

План

1.1. История возникновения математической статистики

1.2. Анализ статистических данных

Вывод

Спасибо за внимание!



 

Рассмотрим количество пропусков занятий студентами и результат экзаменационной сессии. Не учитывались субъективное отношение преподавателя к студенту, уровень знаний студента в целом и другие факторы, несомненно влияющие на итог экзаменационной сессии. 

На графике представлен линейный регрессионный анализ, характеризующий общую зависимость среднего балла экзаменационной сессии студентов группы (результативный признак) от количества пропущенных занятий (факторный признак).

 

Как видно из графика, зависимость между данными факторами обратно пропорциональная. На графике также представлено уравнение регрессии, которое является линейным и имеет общий вид:

где у(х) – результативный признак;

х – факторный признак;

a0 – свободный параметр уравнения;

a1 – коэффициент регрессии, который показывает на сколько изменится результативный признак, если факторный увеличится на единицу своего натурального выражения.

Анализ взаимосвязи факторов был произведен с помощью пакета Microsoft Excel.

 

На основании табл. 2 можно сделать следующие выводы.

Индекс корреляции (множественный R) равен 0,599509473. Значит, при линейной зависимости между факторным и результативным признаками теснота связи составляет 59,95 %.

Индекс детерминации (R-квадрат) равен 0,359411608, что свидетельствует о том, что средний балл по экзаменам определяется количеством часов пропусков занятий на 35,94 %. Таким образом, значение данного показателя в представленном расчете совпадает с его значением, представленном на графике линейного регрессионного анализа.

Значение «стандартной ошибки» (ошибки аппроксимации) составляет 1,71, а, следовательно, расчетные уровни результативного признака, полученные из уравнения регрессии, далеки от их фактических значений.

 

Анализ распределения уровня посещаемости по месяцам показал, что в среднем у студентов наблюдается тенденция к снижению посещаемости в ноябре, и апреле.

Среди учебных дисциплин лучше посещаются предметы, связанные со специальностью. Так же существенную роль играет выраженный контроль посещаемости куратором группы.

Колледж имеет значительные резервы для повышения уровня посещаемости занятий студентами, прежде всего, усилением интереса учащихся к преподаваемым дисциплинам
, улучшения работы преподавательского персонала, совершенствования контроля посещаемости и т.д. Внедрение новых образовательных технологий, включающих использование компьютеров (в том числе системы Internet), аудио- и видеоматериалов и т.п., позволяет добиться повышения эффективности учебного процесса при сокращении объема аудиторной нагрузки. Это поможет в известной мере нейтрализовать негативные последствия пропусков занятий. Позитивное значение имеет также введение дистантных, индивидуально-вариативных форм обучения, позволяющих повысить эффективность подготовки работающих студентов без отрыва от основной сферы деятельности.

Вывод


 

Подводя итоги, хотелось бы сказать, что статистическое наблюдение – интересная и занимательная область математики. Статистические наблюдения используются практически везде, где только можно обусловить их применение. Вместе с тем, несмотря на обширную область применения, статистические наблюдения являются довольно-таки сложным предметом и ошибки нередки. Однако, в целом наблюдения как предмет для рассмотрения представляют собой большой интерес и на будущий учебный год нам хотелось бы познакомиться с такими понятиями как этапы и программа статистического наблюдения.

Наша исследовательская работа предлагает способ поиска и анализа различного рода информации по студентам колледжа. Без собранных данных, их обработки и анализа нельзя ответить на главный вопрос: какие факторы влияют на посещаемость и успеваемость студентов колледжа.

Статистика призвана отражать развитие системы образования на всех ее уровнях, состав и условия функционирования образовательных учреждений, состояние и использование материально-технической базы, кадры воспитателей и преподавателей, контингенты обучающихся, их структуру и динамику, основную и дополнительную деятельность образовательных учреждений и ее результативность.

Таким образом, можно сказать, что статистические методы помогают устанавливать взаимосвязь между значимыми социальными показателями, их силу связи. И на основании принимать обоснованные решения.

Мы предлагаем проанализировать результаты наших исследований кураторам групп, социальному педагогу для использования их в дальнейшей работе в рамках повседневного и дополнительного образования учащихся.

Практическое значение моей работы состоит в том

, что её можно использовать как учебное пособие при изучении нового раздела математики, введённого в программу «Комбинаторика, теория вероятности и статистика».

Спасибо за внимание!