26.12.2025; Луцьк, Україна: X Міжнародна наукова конференція «Традиційні та інноваційні підходи до наукових досліджень»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

АКТУАЛЬНІСТЬ ВПРОВАДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЇ ТА РЕГРЕСІЇ ОСВІТНІХ ДАНИХ У СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ЯКОСТІ ПІДГОТОВКИ ПЕДАГОГІВ ПРОФЕСІЙНОГО НАВЧАННЯ

  • Олександр Деревянчук
PDF

Опубліковано 28.12.2025

Як цитувати

Деревянчук, О. (2025). АКТУАЛЬНІСТЬ ВПРОВАДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЇ ТА РЕГРЕСІЇ ОСВІТНІХ ДАНИХ У СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ЯКОСТІ ПІДГОТОВКИ ПЕДАГОГІВ ПРОФЕСІЙНОГО НАВЧАННЯ. Матеріали конференцій МЦНД, (26.12.2025; Луцьк, Україна), 415–419. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/1160

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Сучасний освітній процес потребує розроблення спеціалізованих комп’ютерних програм, що дають змогу здійснювати поглиблений системний аналіз даних, підтримувати ухвалення рішень і водночас враховувати специфіку підготовки педагогів професійного навчання. Такий підхід не лише відповідає актуальним потребам ринку праці, а й забезпечує ґрунтовну підготовку педагогів професійного навчання, здатних упроваджувати інноваційні технології в освітній процес.

PDF

Посилання

  1. 1. Згуровський М. З., Панкратова Н. Д. Основи системного аналізу. К. Видавнича група BHV, 2007. 544 с.
  2. 2. Barletta G., Trezza G., Chiavazzo E. Learning Effective Good Variables from Physical Data. Machine Learning and Knowledge Extraction. 2024. Vol. 6, № 3. P. 1597–1618. DOI: https://doi.org/10.3390/make6030077
  3. 3. Грицюк П. М., Джоші О. І., Гладка О. М. Основи теорії систем і управління: навчальний посібник. Рівне : НУВГП, 2021. 272 с.
  4. 4. Baker R., Yacef K. The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. Journal of Educational Data Mining. 2009. Vol. 1, № 1. P. 3–17. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3554658
  5. 5. Деревянчук О.В. Впровадження спеціалізованих методів інтелектуального аналізу освітніх даних для підготовки майбутніх педагогів професійного навчання. Педагогічна Академія: наукові записки. 2024. № 11. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13996939
  6. 6. Деревянчук О. В. Цілі та ключові застосування спеціалізованих методів інтелектуального аналізу освітніх даних для підготовки майбутніх педагогів професійного навчання. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: педагогіка та психологія. 2024. № 6. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-9199-2024-6-09-01
  7. 7. Hu Z., Derevyanchuk O., Balovsyak S., Ushenko Y., Kravchenko H., Sapsai I. Fuzzy Clustering of Educational Data with Automated Selection of Processing Parameters in System Analysis of Quality Education. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 2025. Vol. 17, № 4. P. 101–111. DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2025.04.07
  8. 8. Деревянчук О. В. Концептуальна модель системного аналізу якості підготовки педагогів професійного навчання. Вісник Університету імені Альфреда Нобеля. Серія «Педагогіка і психологія». Педагогічні науки. 2025. № 1(29). С. 132-142. DOI: https://doi.org/10.32342/3041-2196-2025-1-29-12
  9. 9. Деревянчук О. В. Фізична модель системного аналізу якості підготовки педагогів професійного навчання. Педагогічна Академія: наукові записки. 2025. № 20. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15875126
  10. 10. Derevyanchuk O. V. Educational data mining technologies in systemic analysis of quality of training optical engineers and vocational teacher training. 2025. Proc. SPIE. Vol. 13813
  11. P. 1381326. DOI: https://doi.org/10.1117/12.3092538
  12. 11. Dao Thi Thanh Loan, Nguyen Duy Tho, Nguyen Huu Nghia, Vu Dinh Chien, and Tran Anh Tuan. Analyzing Students' Performance Using Fuzzy Logic and Hierarchical Linear Regression. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 2024. Vol. 16, № 1.
  13. P. 1–10. DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2024.01.01
  14. 12. Zhou Q., Quan W. et al. Predicting high-risk students using internet access logs. Knowledge and Information Systems. 2018. Vol. 55. P. 393–413. DOI: https://doi.org/10.1007/s10115-017-1086-5
  15. 13. Mukesh Kumar, Nidhi Walia, Sushil Bansal, Girish Kumar, Korhan Cengiz. Predicting College Students' Placements Based on Academic Performance Using Machine Learning Approaches. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 2023. Vol. 15, № 6.
  16. P. 1–13. DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2023.06.01
  17. 14. The Future of Jobs Report 2023. URL: https://www.weforum.org/ publications/ the-future-of-jobs-report-2023/
  18. 15. Черняк О. І. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник / О. І. Черняк, П. В. Захарченко. – Київський національний університет ім. Т. Шевченка. К. : Знання, 2014. 599 с.
  19. 16. Штовба С. Д. Інтелектуальні технології ідентифікації залежностей. Лабораторний практикум : електронний навчальний посібник / С. Д. Штовба, В. В. Мазуренко. – Вінниця: ВНТУ, 2014. 113 с.
  20. 17. Деревянчук О. Методи кореляції та регресії освітніх даних у системному аналізі якості підготовки педагогів професійного навчання. Педагогічна Академія: наукові записки. 2025. № 23. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18004752

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

1 2 3 > >>