IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/voprob/2021i4p243-265.html
   My bibliography  Save this article

Учебная Аналитика Моок Как Инструмент Анализа Математической Тревожности

Author

Listed:
  • Дюличева Ю. Ю.

Abstract

Дюличева Юлия Юрьевна - кандидат физико-математических наук, доцент ФГАОУ ВО "Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского". Адрес: 295007, Симферополь, просп. Академика Вернадского, 4. E-mail: dyulicheva_yu@mail.ru Исследование посвящено извлечению описаний математической тревожности из отзывов на массовые открытые онлайн-курсы по математике (MOOK) с помощью методов анализа текстовых данных. Эмоциональные состояния обучающихся, связанные с математической фобией, являются серьезным препятствием в изучении математики и получении базовых математических знаний, необходимых для будущей профессиональной деятельности. На платформах МООК накапливаются большие объемы данных, среди которых отзывы на онлайн-курсы представляют особый интерес. Эмпирическую основу исследования составили материалы 38 онлайн-курсов по математике на Udemy и 1898 отзывов обучающихся. Применение алгоритма анализа тональности VADER, кластерного анализа текстов отзывов с негативной тональностью на основе метода kMeans и векторного представления предложений с помощью модели представления языка BERT позволило выделить кластеры с описанием различных отрицательных эмоций, связанных с прошлым фрустрирующим опытом при изучении математики, кластер с описанием сожалений в связи с упущенными возможностями из-за негативного отношения к математике, а также кластер с описанием постепенного преодоления математической тревожности в процессе изучения онлайн-курсов по математике. Построенный граф знаний позволил визуализировать некоторые закономерности, связанные с различными отрицательными эмоциями, которые возникали у обучающихся при изучении математики.

Suggested Citation

  • Дюличева Ю. Ю., 2021. "Учебная Аналитика Моок Как Инструмент Анализа Математической Тревожности," Вопросы образования // Educational Studies Moscow, National Research University Higher School of Economics, issue 4, pages 243-265.
    • Handle: RePEc:scn:voprob:2021:i:4:p:243-265
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://vo.hse.ru/data/2022/01/21/1754240272/Dyulicheva.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Yekaterina Kosova & Milera Izetova, 2020. "Accessibility of Massive Open Online Courses on Mathematics for Students with Disabilities," Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, National Research University Higher School of Economics, issue 1, pages 205-229.
    2. Feng Zhang & Di Liu & Cong Liu, 2020. "MOOC Video Personalized Classification Based on Cluster Analysis and Process Mining," Sustainability, MDPI, vol. 12(7), pages 1-18, April.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Yulia Dyulicheva, 2021. "Learning Analytics in MOOCs as an Instrument for Measuring Math Anxiety," Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, National Research University Higher School of Economics, issue 4, pages 243-265.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:voprob:2021:i:4:p:243-265. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Marta Morozova (email available below). General contact details of provider: http://vo.hse.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.