Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
USING OF FACTORIAL AND CLUSTER TYPE ANALYSIS IN PEDAGOGICAL RESEARCHES (ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФАКТОРНОГО И КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ)
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2016
Языкрусский
  • Антропова Гюзель Равильевна, автор
  • Матвеев Семен Николаевич, автор
  • Шишкина Светлана Михайловна, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Антропова G.R. Using of factorial and cluster type analysis in pedagogical researches (Использование факторного и кластерного анализа в педагогических исследованиях) / Матвеев С.Н., Антропова Г.Р., Шишкина С.М. // Cambridge Journal of Education and Science/ “Cambridge University Press” Vol.II., No.1. (15), January-June, 2016. Pp. 444-449 (Proceedings of the Journal are located in the Databases Scopus. Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 5.275, SCImago Journal Rank (SJR): 5.347 ) ISSN: 0305-7640
    Аннотация В статье рассматривается потенциал организации экспериментальной деятельности студентов по формированию профессионально-прикладных компетенций на материалах математической статистики с использованием факторного и кластерного анализа. Исследуются возможности многомерного статистического анализа в реализации классических тестов в педагогических исследованиях. Рассмотрены примеры применения в психолого-педагогических исследованиях факторного и кластерного анализа по обработке эксперимента на выявление характерных мотивов учебной деятельности. Обосновано, что наиболее эффективным мотивом учебной деятельности являются мотивы, связанные с планированием будущей профессиональной деятельности.
    Ключевые слова метод главных компонент, факторный анализ, кластерный анализ, мотивация учебной деятельности, педагогическое исследование.
    Название журнала Cambridge Journal of Education and Science
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=143973

    Полная запись метаданных