Список литературы

dongu-dmpi.ru

Дидактика математики: проблемы и исследования

Didactics of mathematics: Problems and Investigations

2079-9152

472

10.24412/2079-9152-2026-70-96-103

Articles

Статьи

Research Article

Research of the quality of mathematics teaching at universities using correlation analysis

Исследование качества обучения математике студентов вуза с использованием корреляционного анализа

https://orcid.org/0000-0001-5310-4485

Попов

Николай

popovnikolay65@mail.ru 1

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина» Federal State Budgetary Educational Insti-tution of Higher Education "Syktyvkar State University named after Pitirim Sorokin"

17 07 2026

2(70)

NO2(70) (2026)

№2(70) (2026)

96 103 23 07 2026

2026

Дидактика математики: проблемы и исследования

Didactics of mathematics: Problems and Investigations

Эта статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)

This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0)

https://dongu-dmpi.ru/index.php/dmpi/article/view/472

To study the quality of mathematical training of future teachers, the article describes one of the approaches proposed for use in the university's educational process. The purpose of the article is to describe the application of the mathematical apparatus of Kendall's rank correlation to conduct a statistical analysis of the academic performance of first-year students in order to further identify and address the challenges they may face in mastering specific academic subjects. The article provides a statistical analysis of the academic performance of first-year university students using the mathematical apparatus of rank correlation. In the course of the study, the respondents were ranked according to several selected characteristics, which allowed measuring the strength of the relationship between the characteristics using Kendall's rank correlation coefficients. To achieve the most objective assessment in this situation, the significance of the sample pairwise rank correlation coefficients was verified. During the period of students' study at the university, after the completion of the examination session, the identified statistical relationships between the students' grades in different subjects, particularly in the studied mathematical disciplines, can be further used in the study of the quality of education. According to the author, the results of this type of research, which are directly related to the educational and methodological activities of various university departments and, primarily, the departments of graduation, will contribute to the development of necessary management decisions in the organization of the educational process.

Для исследования качества математической подготовки будущих учителей в статье приведено описание одного из подходов, предлагаемых для применения в образовательном процессе университета. Целью статьи является описание применения математического аппарата ранговой корреляции Кендалла для проведения статистического анализа академической успеваемости студентов первого курса для дальнейшего выявления и устранения проблем, которые могут возникнуть у обучаемых при освоении конкретных учебных дисциплин. В статье проведен статистический анализ успеваемости студентов первого курса вуза с использованием математического аппарата ранговой корреляции. В процессе исследования респонденты проранжированы по нескольким выделенным признакам, что позволило измерить тесноту связи между рассматриваемыми признаками, применяя коэффициенты ранговой корреляции Кендалла. Для достижения наибольшей объективности оценки в рассматриваемой ситуации проверена значимость выборочных парных коэффициентов ранговой корреляции. В период обучения студентов в вузе после завершения экзаменационной сессии, выявленные статистические связи между оценками обучаемых по разным предметам, в частности, по изучаемым математическим дисциплинам, в дальнейшем можно использовать при исследовании проблем качества обучения. По мнению автора, результаты такого типа исследований, непосредственно связанные с учебной и методической деятельностью различных подразделений вуза и, в первую очередь, выпускающих кафедр, будут способствовать выработке необходимых управленческих решений при организации учебного процесса.

Student performance analysis mathematics education correlation analysis pedagogical research future teachers of mathematics and computer science

Анализ успеваемости студентов обучение математике корреляционный анализ педагогическое исследование будущие учителя математики и информатики

[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]

Список литературы

1. Авилова, И.А. Проблематика стресса и адаптации студентов при обучении в вузе / И.А. Авилова // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2023. – Т. 1. – № 2 (43). – С. 125–128.

2. Антонова, Н.А. Адаптация первокурсников к обучению в педагогическом вузе в рамках учебной практики / Н.А. Антонова // Вестник практической психологии образования. – 2023. – Т.20. – № 2. – С.63–78.

3. Бессарабская, И.Э. Методы корреляционного анализа для исследования зависимости успеваемости студентов от внеучебных занятий / И.Э. Бесарабская. – DOI: 10.24412/2500-1000-2025-10-1-169-175 // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2025. – № 10-1 (109). – С. 169–175.

4. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учебное пособие для студентов вузов / В.Е. Гмурман. – 5-е изд., стер. – Москва : Высшая школа, 2001. – 400 с.

5. Евсеева, Е.Г. Методы и формы подготовки будущих учителей математики к цифровому обучению / Е.Г. Евсеева, Д.А. Скворцова. – DOI:10.24412/2079-9152-2025-66-55-67 // Дидактика математики: проблемы и исследования. – 2025. – Вып. 2 (66). – С. 55–67.

6. Захарова, Т.Э. Эмпирический анализ влияния результатов ЕГЭ по математике на академическую успеваемость студентов / Т.Э. Захарова. – DOI: 10.33764/26¬18-8031-2025-1-81-87 // Актуальные вопросы образования. – 2025. – №1. – С. 81–87.

7. Карпович, И.А. Обучение студентов-первокурсников: обзор научных исследований / И.А. Карпович. – DOI: 10.358¬54/2541-8106-2021-3-5-10 // Ученые записки Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики. – 2021. – № 3. – С. 5–10.

8. Кобзарь, А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А.И. Кобзарь. – Москва : Физматлит, 2006. – 813 с.

9. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник и практикум для вузов / Н.Ш. Кремер. – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2023. – 538 с.

10. Попов, Н.И. Управление качеством обучения в вузе в условиях фундаментализации математического образования / Н.И. Попов // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия «Экономика и управление». – 2012. – № 1 (14). – С. 11–19.

11. Попов, Н.И. Диагностико-технологический подход для выделения ключевых примеров в системах математических задач / Н.И. Попов // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. ‒ 2017. – № 5. – С. 107–112.

12. Рочев, К.В. Проблемы прогнозирования успеваемости студентов: взаимосвязь результатов ЕГЭ и академических успехов / К.В. Рочев, А.Г. Куделин. – DOI: 10.17759/pse.2025300112 // Психологическая наука и образование. – 2025. – № 30 (1). – С. 158–170.

13. Салихова, Н.Р. Трудности адаптации первокурсников к обучению в вузе / Н.Р. Салихова, А.Р. Фахрутдинова. – DOI: 10.28995/2073-6398-2021-1-97-113 // Вестник РГГУ. – Серия «Психология. Педагогика. Образование». – 2021. – № 1. – С. 97–113.

14. Саранцев, Г.И. Учителю – современное методическое мышление / Г.И. Саранцев // Наука и школа. – 2014. – № 2. – С. 12–16.

15. Степкина, М.А. Модель методики формирования готовности студентов первого курса к изучению математики в вузе / М.А. Степкина // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. – 2018. – № 7. – С. 42–48.

16. Beech, S.E. Adapting to change in the higher education system: international student mobility as a migration industry / S.E. Beech. – DOI: 10.1080/1369183X.2017.1315515 // Journal of Ethnic and Migration Studies. – 2017. – No. 44 (4). – Pp. 610–625.

17. Shelton, A.M. Teaching analysis: simulation strategies in the intelligence studies classroom / A.M. Shelton. – DOI: 10.1080/02684527.2013.834219 // Intelligence and National Security. – 2014. – Vol. 29. – Pp. 262–281.