Архив статей журнала

Методы математической статистики и инструменты искусственного интеллекта для анализа данных психолого-педагогических исследований (2025)
Выпуск: № 1 (100), Том 30 (2025)
Авторы: Подлиняев Олег Леонидович, Афанасьева Жанна Сергеевна, Афанасьев Александр Диомидович

Использование методов математической статистики в психолого-педагогических исследованиях призвано обеспечить анализ и достоверную интерпретацию данных, полученных в результате проведения эксперимента. Математическая статистика предоставляет инструменты для проверки научных гипотез, позволяет объективно доказать их или опровергнуть, а значит, повысить качество интерпретации результатов исследования. Использование технологий искусственного интеллекта становится актуальным и перспективным в работе исследователей. Материалы, результаты и обсуждение. Используются данные оценки уровня сформированности когнитивного компонента исследовательской компетентности обучающихся. Обсуждаются подходы к представлению экспериментальных данных, их анализ с помощью методов математической статистики и границы их применимости. Рассматриваются возможности ChatGPT для дополнения методов математической статистики в психолого-педагогических исследованиях и для дополнительного анализа полученных результатов. Приведено описание применения критерия согласия Пирсона. Показано использование критерия Фишера для проверки гипотез об однородности групп — участников педагогического эксперимента и достоверности различий полученных результатов исследования в соответствующих группах. Выводы. Применение непараметрических критериев для количественного анализа данных педагогического эксперимента является его неотъемлемой частью для проверки гипотез, выдвигаемых исследователем; оценки начальных условий для проведения эксперимента и эффективности его психологопедагогического воздействия. Описанные алгоритмы применения методов математической статистики могут использоваться исследователями без специальной подготовки. Использование инструментов, таких как ChatGPT, значительно повышает эффективность планирования эксперимента и анализа данных, позволяя исследователям сосредоточиться на более значимых аспектах своей работы.

Сохранить в закладках