Технология смешанного обучения при изучении описательных характеристик статистической выборки

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Демиденко, О. М.
dc.contributor.author Якимов, А. И.
dc.contributor.author Якимов, Е. А.
dc.contributor.author Тищенко, К. Г.
dc.contributor.author Demidenko, O. M.
dc.contributor.author Yakimov, A. I.
dc.contributor.author Yakimov, Y. A.
dc.contributor.author Tishchenko, K. G.
dc.date.accessioned 2023-11-15T07:23:42Z
dc.date.available 2023-11-15T07:23:42Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.citation Технология смешанного обучения при изучении описательных характеристик статистической выборки / О. М. Демиденко [и др.] // Проблемы физики, математики и техники. - 2023. - № 3 (56). - С. 88-94. DOI: https://doi.org/10.54341/20778708_2023_3_56_88 ru_RU
dc.identifier.uri http://e.biblio.bru.by/handle/1212121212/38523
dc.description.abstract Представлено содержательное описание смешанного обучения, отмечены основные элементы смешанной модели обучения и методики: ротация, перевёрнутый класс, индивидуальный план, гибкая модель. Выполнен анализ информационно-коммуникационных технологий и интернет-ресурсов с наборами данных для решения задачи статистической обработки данных. На примере решения задачи определения описательных характеристик статистической выборки применяется язык программирования R с набором библиотек: WDI, xtable, openxlsx, psych, sm, ggplot2, tidyverse, dunn.test, rstatix, ggpubr. Показана реализация парсинга данных с интернет-ресурса открытых данных Всемирного банка (data.worldbank.org). Разработан скрипт на языке программирования R для нахождения описательных характеристик статистической выборки. Предложена технология применения информационно-коммуникационных технологий для образовательного процесса при изучении статистических методов обработки данных. A substantive description of blended learning is presented, the main elements of the blended learning model and methodology are noted: rotation, flipped class, individual plan, flexible model. The analysis of information and communication technologies and Internet resources with data sets for solving the problem of statistical data processing is performed. On an example of solving the problem of determining the descriptive characteristics of the statistical sample there is used programming language R with a set of libraries: WDI, xtable, openxlsx, psych, sm, ggplot2, tidyverse, dunn.test, rstatix, ggpubr. The implementation of parsing data from the World Bank's open data web resource (data.worldbank.org) is shown. The script in the programming language R for finding descriptive characteristics of the statistical sample is developed. The technology of using information and communication technology for the educational process in the study of statistical methods of data processing is proposed. ru_RU
dc.language.iso ru ru_RU
dc.subject смешанное обучение ru_RU
dc.subject информационно-коммуникационные технологии ru_RU
dc.subject парсинг ru_RU
dc.subject язык программирования R ru_RU
dc.subject описательные характеристики выборки данных ru_RU
dc.subject blended learning ru_RU
dc.subject information and communication technology ru_RU
dc.subject parsing ru_RU
dc.subject R programming language ru_RU
dc.subject descriptive data sampling characteristics ru_RU
dc.subject Публикации кафедры "Автоматизированные системы управления" ru_RU
dc.title Технология смешанного обучения при изучении описательных характеристик статистической выборки ru_RU
dc.title.alternative Blended learning technology in the study of descriptive characteristics of a statistical sample ru_RU
dc.type Article ru_RU
dc.identifier.udc 004.67


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию