ब्लॉग

सीरीज़

शिक्षा पर COVID-19 का असर

5 लेखडेटा साइंसPythonलीनियर रिग्रेशनमशीन लर्निंग27 जून 2024 को अपडेट किया गया

बोगोटा के सरकारी स्कूलों में Saber 11 के नतीजों पर एक लैब: डेटा साफ़ करना, चार्ट बनाना, मॉडल बनाना और पूछना कि स्कूल बंद रहने के दौरान क्या हुआ। डेटा और उसकी सफ़ाई से शिक्षकों का सर्वे तक।

शुरू करेंसबसे नए पर जाएँ

लेख

  1. डेटा और उसकी सफ़ाईडेटा पर आधारित एक पड़ताल कि महामारी ने बोगोटा की सरकारी शिक्षा को कैसे बदला और आँकड़े शैक्षिक असमानताओं के बारे में क्या बताते हैं।
  2. विज़ुअल विश्लेषणकंप्यूटर, इंटरनेट, सामाजिक-आर्थिक स्तर, स्कूल की पाली और माता-पिता की शिक्षा के अनुसार गणित के अंकों के चार्ट, और INSE सूचकांक व अंकों के बीच का संबंध।
  3. मल्टीपल लीनियर रिग्रेशनवेरिएबल का नॉर्मलाइज़ेशन, गणित के अंकों पर मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन मॉडल की ट्रेनिंग और वैलिडेशन, रेज़िडुअल और वेरिएबल के महत्व के साथ।
  4. स्कूलों का बंद होना और इलाक़ेCOVID-19 के कारण स्कूल बंद होने से पहले, उस दौरान और बाद के अंक, बोगोटा के इलाक़ों के अनुसार स्कूलों के नक्शे, और सामाजिक वर्ग, कंप्यूटर व इंटरनेट के अनुसार अंतर।
  5. शिक्षकों का सर्वेबोगोटा के 61 शिक्षकों ने स्कूल बंद होने के बारे में क्या कहा: जवाब देने वालों की प्रोफ़ाइल, पढ़ाने के तरीके और वे किसे सबसे असरदार मानते हैं।

ब्लॉग में और