Diagnostics of Professional Deficits and Competencies of General Education Teachers: Cluster Analysis | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2021. № 472. DOI: 10.17223/15617793/472/22

Diagnostics of Professional Deficits and Competencies of General Education Teachers: Cluster Analysis

The study examines a new perspective for the use of big data processing technologies that is associated with the possibility of assessing professional competencies of a teacher by means of assessing the learning results of students and contributes to the creation of prerequisites for eliminating professional deficiencies of teachers with the help of new specially designed educational programs. The aim of the study is to develop and test such a technology that makes it possible to analyze the results of assessing procedures of the quality of schoolchildren's education and establish the connection between these results and the level of teachers' professionalism in order to plan further activity to eliminate professional deficiencies and develop teachers' competencies. To implement such a technology, an algorithm has been developed for assessing professionalism and level of teachers' competencies, making possible to assess educational results of students. The technology is based on a cluster approach to data analysis, the methods of clustering k-means and hierarchical clustering have been chosen. In the study, for primary clustering, the learning results of students (Tomsk Oblast) in the national Unified State Exam within the period from 2015 to 2019 were analyzed (subjects: Russian, Mathematics (profile level), Physics, Social Studies). The number of clusters was selected by the selection method, n = 15. The next stage of the study analyzed the results of students within each cluster. The stage made possible to identify groups of “difficult” assignments that 30% or more of schoolchildren could not cope with (subjects: Russian and Mathematics (profile level)). As a result, the assignments that caused the greatest difficulty for schoolchildren were fixed, and thus deficiencies in their knowledge and skills were identified. It was not possible to assess “difficult” assignments in Physics and Social Studies in the framework of the study, since a small number of students had chosen these subjects to pass in the exam. The comparative analysis demonstrated that, within the same cluster, schoolchildren had similar difficulties in doing the same assignments, which that allows us to focus on appropriate teachers' competencies and on subject and methodology deficiencies, and to conduct further activity on assessing the professional competence of teachers focused narrowly. In addition, the study allows us to outline ways of solving the problem of overcoming professional deficits of teachers. Thus, it becomes possible to specifically develop additional professional training programs (advanced/refresher training) for teachers of the same cluster, the curricula of the programs containing topics and learning paths that will improve the educational results of their students, and thereby improve the quality of secondary education in Tomsk Oblast.

Download file
Counter downloads: 41

Keywords

data clustering, teacher competencies, k-means (k-means), professional deficits, assessment of the level of competence, student results

Authors

NameOrganizationE-mail
Mozgova Darya A.Tomsk State Pedagogical University; Tomsk Regional Teachers Professional Retraining Institutemozgovadarya@bk.ru
Zamyatina Oksana M.Tomsk State Pedagogical University; Tomsk Regional Teachers Professional Retraining Institutezamyatina@tpu.ru
Semenova Nataliya A.Tomsk State Pedagogical Universitynatalsem@rambler.ru
Kurovskaya Larisa V.Tomsk State Pedagogical Universityl_kurovskaya@mail.ru
Всего: 4

References

ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021. Инфо. технологии - Большие данные - Обзор и словарь: нац. стандарт РФ: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Фед-го агент-ва по тех. регулированию и метрологии от 13.07.21 г. № 632-ст: введён впервые: дата введения 13-07-2021 / подготовлен ФГБОУ ВО «МГУ имени М.В. Ломоносова»..., указанного в пункте 4. М. : Стандартинформ, 2017. 16 с.
Бебенина Е.В., Елкин О.М. Повышение качества управления образованием с использованием технологии обработки больших данных // Отечественная и зарубежная педагогика. 2020. Т. 1, № 6 (72). С. 22-29.
Утёмов В.В., Горев П.М. Развитие образовательных систем на основе технологии Big Data // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2018. № 6 (июнь). С. 449-461. URL: http://e-koncept.ru/2018/181039.htm (дата обращения: 30.09.2021).
Кондратенко Б.А., Кондратенко А.Б. Перспективы использования больших данных в современном образовании // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер.: Филология, педагогика, психология. 2018. № 1. С. 117-126.
Российская Федерация. Паспорт национального проекта «Образование»: протокол от 24.12.2018 г. № 16: [утвержден президиумом Сове та при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам].
Россия опережает намеченный график вхождения в десятку лучших стран мира по качеству общего образования // Федеральная служба по надзору в сфере образования : официальный сайт Рособрнадзора. URL: http://obrnadzor.gov.ru/news/rossiya-operezhaet-namechennyj-grafik-vhozhdeniya-v-desyatku-luchshih-stran-mira-po-kachestvu-obshhego-obrazovaniya/ (дата обращения: 30.08.2021).
Резильентность. Оценка по модели PISA-2020 // Федеральный институт оценки качества образования : официальный сайт. URL: https://fioco.ш/Media/Default/Documents/Резильентность%202020.pdf (дата обращения: 30.08.2021).
Федеральная служба по надзору в сфере образования (Рособрнадзор). Приказ № 847. Об утверждении методики выявления общеобразо вательных организаций, имеющих низкие образовательные результаты обучающихся, на основе комплексного анализа данных об образовательных организациях, в том числе данных о качестве образования: [принят 19.08.2020 г.].
Mozgova D., Zamyatina O. Identification of Learning Outcome Deterioration Factors Among Children, Review of Potential Mitigators. The Case of Tomsk Region // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. 29.11.2020. doi: 10.2991/assehr.k.201128.116
Приказ Министерства образования и науки РФ от 7 апреля 2014 г. № 276 «Об утверждении Порядка проведения аттестации педагогических работников организаций, осуществляющих образовательную деятельность» (с изменениями и дополнениями) // Информационноправовой портал система Гарант. URL: http://base.garant.ru/70662982/#ixzz77iFtaAZx (дата обращения: 02.09.2021).
Распоряжение Правительства РФ от 31 декабря 2019 г. № 3273-р «Об утверждении основных принципов национальной системы профессионального роста педагогических работников РФ, включая национальную систему учительского роста» // Информационноправовой портал система Гарант. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/73284005/(дата обращения: 02.09.2021).
Семыкина Е.Н. Кластерный подход как управленческий в образовании и воспитании // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2010. Вып. 2 (82). С. 141-144.
Воронин Ф.И. Кластерный подход в организации развития муниципального образования // Экономика. Информатика. 2009. № 9 (64). С. 24-29.
Боровская М.А., Масыч М.А., Паничкина М.В. Совершенствование системы непрерывного образования: кластерный и экосистемный подход // Гуманитарии Юга России. 2020. Т. 9, № 45. doi: 10.18522/2227-8656.2020.5.1
Miller E., Bailey R. Basic Psychological Need Fulfillment by Gender in Team Environments // Proceedings - Frontiers in Education Conference, FIE. 2018. Art. № 8659027. doi: 10.1109/FIE.2018.8659027
Bossolasco M.L., Chiecher A.C., Dos Santos D.A. Profiles of access and appropriation of ICT in freshmen students.Comparative study in two Argentine public universities // Pixel-Bit, Revista de Medios y Educacion. 2020. Vol. 57. P. 151-172. doi: 10.12795/pixelbit.2020.i57.06
Regueras L.M., Verdu M.J., De Castro J.-P. Clustering Analysis for Automatic Certification of LMS Strategies in a University Virtual Campus // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 137680-137690. Art. № 8846693. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2943212
Longobardi S., Falzetti P., Pagliuca M.M. Quis custiodet ipsos custodes? How to detect and correct teacher cheating in Italian student data // Statistical Methods and Applications. 2018. Vol. 27, Is. 3. P. 515-543. doi: 10.1007/s10260-018-0426-2
Воронина В.В., Михеев А.В., Ярушкина Н.Г., Святов К.В. Теория и практика машинного обучения : учеб. пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2017. 290 с.
Ким Дж.-О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / пер. с англ. А.М. Хотинского и С.Б. Королева ; науч. ред. И.С. Енюкова. М. : Финансы и статистика, 1989. 215 с.
Пестунов И.А., Рылов С.А., Бериков В.Б. Иерархические алгоритмы кластеризации для сегментации мультиспектральных изображений // Автометрия. 2015. Т. 51, № 4. С. 12-22.
Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия, алгоритмы Data Mining с использованием R. Электронная книга. 2017. URL: https://github.com/ranalytics/data-mining
Кокорева Я.В., Макаров А.А. Поэтапный процесс кластерного анализа данных на основе алгоритма кластеризации k-means // Молодой ученый. 2015. № 13 (93). С. 126-128. URL: https://moluch.ru/archive/93/20759/(дата обращения: 06.09.2021).
 Diagnostics of Professional Deficits and Competencies of General Education Teachers: Cluster Analysis | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2021. № 472. DOI: 10.17223/15617793/472/22

Diagnostics of Professional Deficits and Competencies of General Education Teachers: Cluster Analysis | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2021. № 472. DOI: 10.17223/15617793/472/22

Download full-text version
Counter downloads: 574