Процеси та складові елементи аналізу великих даних у системах дистанційного навчання

Abstract

Проаналізовано вплив пандемії на освітні процеси в Україні. Розглянуто проблеми, які спостерігаються під час дистанційного навчання, позитивні та негативні фактори онлайн-освіти. Висвітлено чинники, які можуть призвести до конфліктних ситуацій в освітньому процесі та ускладнювати збирання й аналіз інформації. Запропоновано використовувати методи машинного навчання для аналізу великих даних у системах дистанційного навчання. Розглянуто метод аналізу головних компонент для зменшення розмірності обсягу вибірки та описано основні кроки, які потрібно виконати задля спрощення. Можливість аналізу забезпечується коректним функціонуванням системи дистанційного навчання, регламентованої ЗВО, взаємодією із усіма учасниками навчального процесу, а також своєчасним виконанням обов’язків, покладених на них.

The impact of the pandemic on educational processes in Ukraine is analyzed. The problematic moments observed during distance learning, positive and negative factors of online education are considered. Factors that can lead to conflict situations in the educational process and complicate the process of collecting and analyzing information are presented. The use of machine learning methods for big data analysis in distance learning systems is proposed. The method of analysis of the main components to reduce the dimensionality of the sample size is considered and the main steps that need to be implemented on the way to simplification are described. The possibility of analysis is ensured by the proper functioning of the distance learning system of the regulated university, interaction with all participants in the educational process, as well as the timely performance of the duties assigned to them.