Применение технологий интеллектуального анализа данных для исследования психоэмоционального состояния студентов

Елена Петровна Бобкова, Сергей Владимирович Зыкин, Андрей Николаевич Полуянов

Аннотация


В связи со сложностью объекта исследования анализ данных в медицине является основным инструментом поиска закономерностей и проверки гипотез. Прежде всего, это относится к психологии, в том числе, к анализу поведения субъектов в тех или иных ситуациях. Для выявления высокотревожного состояния студентов, анализа склонности к депрессии или суициду ежегодно в Омском промышленно-экономическом колледже проводится исследование психоэмоционального состояния студентов. Традиционно для этого используются стандарные тесты, основанные на методике «Шкалы тревоги» Спилберегера—Ханина. Целью данной работы является снижение трудоемкости стандартных тестов. Значительные и слабо мотивированные усилия приходится прилагать студентам при заполнении тестов, затем преподавателям при обработке и анализе тестов. Для решения указанной проблемы предлагается сделать тест компактным за счет применения стандартных и оригинальных методов анализа данных с минимизацией потери точности тестирования. Основным новым результатом данной работы является диагностическая шкала, положенная в основу экспресс-оценки психоэмоционального состояния студентов. Расчет диагностической шкалы был выполнен с использованием графических процессоров на суперкомпьютере ИМ СО РАН. Исследования ориентированы на старшие классы общеобразовательных школ и младшие курсы учебных заведений среднего профессионального образования.

Ключевые слова


уровень тревожности; корреляционный анализ; дискриминантный анализ; диагностическая шкала

Полный текст:

PDF

Литература


Spielberger C.D. Assessment of State and Trait Anxiety: Conceptual and Methodological Issues. Southern Psychologist. 1985. Vol. 2, no 4. P. 6–16.

Khanin Yu.L. A Brief Guide to the Use of the Scale of Reactive Personal Anxiety by Ch.D. Spielberger. Leningrad, LNIIFK, 1976. 18 p. (in Russian)

Kostina L.M. Methods for Diagnosing Anxiety. St. Petersburg, Rech, 2005. 198 p. (in Russian)

Prikhozhan A.M. Anxiety in Children and Adolescents: the Psychological Nature And Age Dynamics. Voronezh, NPO "MODEK", 2000. 304 p. (in Russian)

Karelin A.P. Great Encyclopedia of Psychological Tests. Moscow, Prospect, 2015. 420 p. (in Russian)

Titkova L.S. Mathematical Methods in Psychology. Vladivostok, Publishing of the Far Eastern State University, 2014. 140 p. (in Russian)

Sidorenko Ye.V. Methods of Mathematical Processing in Psychology. St. Petersburg, Rech, 2015. 350 p. (in Russian)

Gerasevich V.A., Avetisov A.R. Modern Software for Statistical Processing of Biomedical Research. Belarusian Medical Journal. 2015. no. 1. P. 12–25. (in Russian)

Spielberger–Khanin Test. Available at: https://psytests.org/psystate/spielbergerrun.html (accessed: 27.07.2020). (in Russian)

Test Anxiety Study (Spielberg questionnaire). Available at:

https://onlinetestpad.com/ru/test/714-test-issledovanie-trevozhnosti-oprosnik-spilberga (accessed: 27.07.2020). (in Russian)

Test on The Level of Anxiety Spielberger–Hanina. Available at:

https://psychojournal.ru/tests_online/127-test-na-uroven-trevozhnosti-spilbergerahanina.html (accessed: 27.07.2020). (in Russian)

Zykin S.V., Redreyev P.G., Chernyshev A.K. Formation of Data Representations for the Construction of Medical Diagnostic Scales. Omsk Scientific Bulletin. 2011. no. 2(100). P. 190–193. (in Russian)

Poluyanov A.N. Calculation of the Diagnostic Scale on Graphics Processors. Omsk Scientific Bulletin. 2012. no. 3(113). P. 277–279. (in Russian)

Lbov G.S., Nedel'ko V.M., Nedel'ko S.V. The Method of Adaptive Search for a Logical Solving Function. Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2009. Vol. 12, no. 3(39). P. 66–74. (in Russian)

Zagoruyko N.G. Applied Methods of Data and Knowledge Analysis. Novosibirsk, Sobolev Institute of Mathematics SB RAS, 1999. 270 p. (in Russian)

Zagoruyko N.G., Kutnenko O.A., Borisova I.A., Dyubanov V.V., Levanov D.A., Zyryanov O.A. The Choice of Informative Features for the Diagnosis of Diseases According to Genetic Data. Russian Journal of Genetics: Applied Research. 2014. Vol. 18, no. 4–2. P. 898–903. (in Russian)

Dyuk V.A. Computer Psychodiagnostics. St. Petersburg, Bratstvo, 1994. 364 p. (in Russian)

Burov A.V. Correlation Analysis of the Relationship Between the Individual Psychological Characteristics of Children and Indicators of Adaptation to School Education. Scientific-Methodical Electronic Journal "Koncept". 2014. no. 7. P. 101–105. Available at: http://e-koncept.ru/2014/14193.htm (accessed: 27.07.2020). (in Russian)

Glen J.J. Mathematical Programming Models for Piecewise-Linear Discriminant Analysis. The Journal of the Operational Research Society. 2005. Vol. 56, no. 3. P. 331–341. DOI: 10.1057/palgrave.jors.2601818.

Chang D.S., Kuo Y.C. An approach for the two-group discriminant analysis: An application of DEA. Mathematical and Computer Modelling. 2008. Vol. 47, no. 9–10. P. 970–981. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.05.010.

Dubnov P.Yu. Statistical information processing using SPSS. Moscow, ACT NT Press, 2004. 221 p. (in Russian)

Tomashev M.V., Avdeyev A.S., Krasnova M.V. Adaptive Testing as a Tool for Managing Quality of Education. Informatics and Education. 2018. no. 9. P. 27–33. (in Russian) DOI: 10.32517/0234-0453-2018-33-9-27-33.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse200304