Применение технологий интеллектуального анализа данных для исследования психоэмоционального состояния студентов
Автор: Бобкова Елена Петровна, Зыкин Сергей Владимирович, Полуянов Андрей Николаевич
Статья в выпуске: 3 т.9, 2020 года.
Бесплатный доступ
В связи со сложностью объекта исследования анализ данных в медицине является основным инструментом поиска закономерностей и проверки гипотез. Прежде всего, это относится к психологии, в том числе, к анализу поведения субъектов в тех или иных ситуациях. Для выявления высокотревожного состояния студентов, анализа склонности к депрессии или суициду ежегодно в Омском промышленно-экономическом колледже проводится исследование психоэмоционального состояния студентов. Традиционно для этого используются стандарные тесты, основанные на методике «Шкалы тревоги» Спилберегера-Ханина. Целью данной работы является снижение трудоемкости стандартных тестов. Значительные и слабо мотивированные усилия приходится прилагать студентам при заполнении тестов, затем преподавателям при обработке и анализе тестов. Для решения указанной проблемы предлагается сделать тест компактным за счет применения стандартных и оригинальных методов анализа данных с минимизацией потери точности тестирования. Основным новым результатом данной работы является диагностическая шкала, положенная в основу экспресс-оценки психоэмоционального состояния студентов. Расчет диагностической шкалы был выполнен с использованием графических процессоров на суперкомпьютере ИМ СО РАН. Исследования ориентированы на старшие классы общеобразовательных школ и младшие курсы учебных заведений среднего профессионального образования.
Уровень тревожности, корреляционный анализ, дискриминантный анализ, диагностическая шкала
Короткий адрес: https://sciup.org/147234278
IDR: 147234278 | УДК: 004.67 | DOI: 10.14529/cmse200304
Application of intelligent data analysis technologies for students psycho-emotional state study
Due to the complexity of the research object, data analysis in medicine is the main tool for finding patterns and testing hypotheses. First of all, this applies to psychology, including the analysis of the behavior of subjects in certain situations. In order to identify the high-anxiety state of students, to analyze the tendency to depression or suicide, a study of the psycho-emotional state of students is conducted annually at the Omsk Industrial and Economic College. Traditionally, standard tests based on the technique of "Anxiety Scale" of Spielberger-Hanin's are used for this. The purpose of this work is to reduce the complexity of the standard tests. Significant and poorly motivated efforts have to be made by students in completing the tests, and then by teachers in processing and analyzing the tests. To solve this problem, it is proposed to make the test compact by applying standard and original data analysis methods while minimizing the loss of test accuracy. The main result of this work is a diagnostic scale, which forms the basis for the rapid assessment of the psycho-emotional state of students. The diagnostic scale was calculated using graphics processors on a supercomputer of IM SB RAS. Target audience: senior classes of secondary schools and junior courses of educational institutions of secondary vocational education.
Список литературы Применение технологий интеллектуального анализа данных для исследования психоэмоционального состояния студентов
- Spielberger, C.D. Assessment of state and trait anxiety: Conceptual and methodological issues // Southern Psychologist. 1985. Vol. 2, no 4. P. 6-16.
- Ханин Ю.Л. Краткое руководство к применению шкалы реактивной личностной тревожности Ч.Д. Спилбергера. Ленинград: ЛНИИФК, 1976. 18 с.
- Костина Л.М. Методы диагностики тревожности. СПб.: Изд-во «Речь», 2005. 198 с.
- Прихожан А.М. Тревожность у детей и подростков: психологическая природа и возрастная динамика. Воронеж: Изд-во НПО «МОДЭК», 2000. 304 с.
- Карелин А.П. Большая энциклопедия психологических тестов. М.: Изд-во «Проспект», 2015. 420 с.
- Титкова Л.С. Математические методы в психологии. Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2014. 140 с.
- Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Изд-во «Речь», 2015. 350 с.
- Герасевич В.А., Аветисов А.Р. Современное программное обеспечение для статистической обработки биомедицинских исследований // Белорусский медицинский журнал. 2015. № 1. С. 12-25.
- Тест Спилбергера—Ханина. URL: https://psytests.org/psystate/spielberger-run.html (дата обращения: 27.07.2020).
- Тест исследование тревожности (опросник Спилберга). URL: https://onlinetestpad.com/ru/test/714-test-issledovanie-trevozhnosti-oprosnik-spilberga (дата обращения: 27.07.2020).
- Тест на уровень тревожности Спилбергера—Ханина. URL: https://psychojour-nal.ru/tests_online/127-test-na-uroven-trevozhnosti-spilbergera-hanina.html (дата обращения: 27.07.2020).
- Зыкин С.В., Редреев П.Г., Чернышев А.К. Формирование представлений данных для построения медицинских диагностических шкал // Омский научный вестник. 2011. № 2(100). С. 190-193.
- Полуянов А.Н. Расчет диагностической шкалы на графических процессорах // Омский научный вестник. 2012. № 3(113). С. 277-279.
- Лбов Г.С., Неделько В.М., Неделько С.В. Метод адаптивного поиска логической решающей функции // Сибирский журнал индустриальной математики. 2009. Т. XII, № 3(39). С. 66-74.
- Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во Института математики СО РАН, 1999. 270 с.
- Загоруйко Н.Г., Кутненко О.А., Борисова И.А., Дюбанов В.В., Леванов Д.А., Зырянов О. А. Выбор информативных признаков для диагностики заболеваний по генетическим данным // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014. Т. 18, № 4-2. С. 898-903.
- Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: Изд-во «Братство», 1994. 364 с.
- Буров А.В. Корреляционный анализ взаимосвязей между индивидуально-психологическими особенностями детей и показателями адаптации к школьному обучению // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2014. № 7. С. 101-105. URL: http://e-koncept.ru/2014/14193.htm (дата обращения: 27.07.2020).
- Glen J.J. Mathematical Programming Models for Piecewise-Linear Discriminant Analysis // The Journal of the Operational Research Society. 2005. Vol. 56, no. 3. P. 331-341. DOI: 10.1057/palgrave.jors.2601818.
- Chang D.S., Kuo Y.C. An approach for the two-group discriminant analysis: An application of DEA // Mathematical and Computer Modelling. 2008. Vol. 47, no. 9-10. P. 970981. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.05.010.
- Дубнов П.Ю. Обработка статистической информации с помощью SPSS. М.: Изд-во «ACT», 2004. 221 с.
- Томашев М.В., Авдеев А.С., Краснова М.В. Адаптивное тестирование как средство управления качеством образования // Информатика и образование. 2018. № 9. С. 2733. DOI: 10.32Б17/0234-04Б3-2018-33-9-27-33.
