Проверяемый текст
Мирончева, Ольга Александровна; Мониторинг результативности педагогического процесса в системе дополнительного образования детей (Диссертация 2005)
[стр. 177]

Изучая в ходе предпрофильной подготовки школьников критерии оптимизации профессиональной деятельности педагога-психолога мотивационно-ценностный, когнитивный, деятельностно-практический и рефлексивно-оценочный как составляющие интегративного критерия профессиональной компетентности педагога-психолога, мы ставили задачей нашего исследования выделение уровней его профессиональной компетентности в условиях предпрофильной подготовки учащихся.
С этой целью был проведен кластерный анализ полученных экспериментальных данных.
Слово кластер (cluster) английского происхождения, переводится как сгусток, пучок, группа.
Кластерный анализ это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных Xj,X2, ...,
Xm.
Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами.
Методы кластерного анализа позволяют решать следующие задачи: проведение
классификации объектов с учетом признаков, отражающих сущность, природу объектов.
Решение такой задачи, как правило, приводит к углублению знаний о совокупности
классифицируемых объектов; проверка выдвигаемых предположений о наличии некоторой структуры в изучаемой совокупности объектов, т.е.
поиск существующей структуры; построение новых классификаций для слабоизученных явлений, когда необходимо
установить наличие связей внутри совокупности и попытаться привнести в нее структуру.
Вычислительная задача кластерного анализа заключается в том, чтобы на основании данных, содержащихся во множестве
X, разбить множество объектов G на m (ш целое) кластеров (подмножеств) Qi, Q2, ..., Qm , так, чтобы каждый объект Gj принадлежал одному и только одному подмножеству разбиения и чтобы объекты, принадлежащие одному и тому же кластеру, были сходными, в то время, как объекты, принадлежащие разным кластерам, были разнородными.
178
[стр. 209]

профессиональных знаний, умений и навыков и профессиональное самоопределение личности.
Положит&льная динамика всех этих показателей убедительно свидетельствует об успешности формирования социально-трудовой компетентности детей и подростков в ДЮАКЦ «Буран», а предложенная методика диагностики ее развития может быть использована в других учреждениях системы дополнительного образования.
Однако, чтобы быть более точными в оценке динамики критерия социальнотрудовой компетентности детей и подростков в УДО (как, впрочем, и других критериев), необходимы какие-то интегративные действия, объединяющие результаты всех используемых методик.
Действительно, тест Амтхауэра предлагает оценивать развитие интеллектуальных способностей по 5 уровням, диагностирующая методика оценки профессиональных проб Чистяковой С.Н.
по 3 уровням, программа Марковой А Х по развитию .мотивации к учебной деятельности по 6 уровням, методика изучения мотивации профессиональной деятельности К.
Замфир в модификации А.
Реана по 5 уровням, мы предлагаем оценивать мотивацию к деятельности в УДО по 4 уровням и т.
д.
То есть оцешеа каждого из компонентов какого-либо критерия может производиться разными методиками, оценивающими его динамику разным количеством уровней.
К тому же индивид может находиться на разных уровнях разных компонентов данного критерия.
Поэтому для получения усредненной оценки мы используем метод кластерного анализа полученных экспериментальных данных.
Кластерный анализ это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменныхXj,X2, ...,
Хет.
Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами.
Методы кластерного анализа позволяют решать следующие задачи: проведение
классифпкашш объектов с учетом признаков, отражающих сущность, природу объектов.
Решение такой задачи, как правило, приводит к углублению знаний о совокупности
кяассифишгруемых объектов; проверка выдвигаемых

[стр.,210]

предположений о наличии некоторой структуры в изучаемой совокупности объектов, т.е.
поиск существующей структуры; построение новых классификаций для слабоизученных явлений, когда необходимо
установоть наличие связей внутри совокупности и попытаться привнести в нее структуру.
Вычислительная задача кластерного анализа заключается в том, чтобы на основании данных, содержащихся во множествеЛГ,
разбить множество объектов G на т (т целое) кластеров (подмножеств) Qh Q2.
..., QMJ так, чтобы каждый объект Gj принадлежал одному и только одному подмножеству разбиения и чтобы объекты, принадлежащие одному и тому же кластеру, были сходными, в то время, как объекты, принадлежащие разным кластерам, были разнородными.

Решением задачи кластерного анализа являются разбиения, удовлетворяющие некоторому критерию оптимальности.
Этот критерий может представлять собой некоторый фушщионал, выражающий уровни желательности различных разбиений и группировок, который называют целевой функцией.
Налример, в качестве целевой функции может быть взята внутригрупповая сумма квадратов Для решения задачи кластерного анализа необходимо определить понятие сходства и разнородности.
Понятно то, что объекты i-ый и у'-ый попадали бы в один кластер, когда расстояние (отдаленность) между точками Х\ и.Xj было бы достаточно маленьким и попадали бы в разные кластеры, когда это расстояние было бы достаточно большим.
Таким образом, попадание в один или разные кластеры объектов определяется понятием расстояния между X, н Xj из Ер, где Е р р мерное евклидово пространство.
Неотрицательная функция 0, для всех Xtи Xjиз Ер б) d(Xv X) = 0, тогда и только тогда, когда Xt=Xj отклонения: где Xj представляет собой измеренияу-го объекта.

[Back]