ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ: ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ. 2015

ХI Региональная научно-практическая конференция аспирантов, соискателей, молодых ученых и магистрантов 178 Основные математические методы и статистические критерии для обработки результатов научного эксперимента. Описательная статистика. Критерии парных различий. Непараметрические, пара‐ метрические критерии. Корреляционный анализ. Факторный анализ. Прогнозирование. Регрессионный анализ. Методы контроля качества. Многомерные методы. 3. Использование информационных технологий. Роль интегрированных систем обработки данных в учебном процессе, научной и исследовательской деятельности. Средства моде‐ лирования и анализа данных на компьютере. Методы визуализации данных. Современное программное обеспечение для математической и статистической обработки педагогических исследований. Обзор па‐ кетов по статистическому анализу данных. Принципы работы в стати‐ стических пакетах. Статистические программы общего назначения: Statistica, Stadia. Описательная статистика и математические методы в электронных таблицах MS Excel. Дисциплина «Статистические методы психолого‐педагогических исследований» направлена на формирование у студентов готовности к успешному использованию теоретических знаний в области стати‐ стической обработки информации в своей профессиональной дея‐ тельности. Для этого даются начальные представления о таких поня‐ тиях, как основы математических и статистических методов, приме‐ няемых для обработки результатов психолого‐педагогических иссле‐ дований. В результате изучения дисциплины должно быть сформиро‐ вано представление о психолого‐педагогическом эксперименте, его статистическом анализе и применении информационных технологий, что широко используется в процессе работы педагога‐исследователя. Планируемые результаты обучения по дисциплине. В результате освоения дисциплины студент должен приобрести знания: теорети‐ ческие основы математических и статистических методов, применяе‐ мых для обработки результатов психолого‐педагогического экспери‐ мента; умения: строить математические модели научного исследова‐ ния с последующим анализом и обработкой полученных данных; ис‐ пользовать стандартное программное обеспечение ПК, а также паке‐ ты прикладных программ учебного назначения, необходимых для ре‐ шения задач математического и статистического моделирования; на‐ выки: статистического анализа экспериментальных данных с форму‐ лированием обоснованных выводов и рекомендаций по усовершенст‐ вованию анализируемых процессов.