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COVID-19 が教育に与えた影響

記事 5 本データサイエンスPython線形回帰機械学習2024/06/27 更新

ボゴタの公立校の Saber 11 の結果を使ったラボ:データをクリーニングし、グラフにし、モデル化し、休校中に何が起きたのかを問う。 データとそのクリーニングから教員アンケートまで。

記事

  1. データとそのクリーニングパンデミックがボゴタの公教育をどう変えたのか、そして数字が教育格差について何を語るのかを明らかにする、データに基づく調査。
  2. 視覚的な探索パソコン、インターネット、社会経済的水準、授業の時間帯、親の学歴ごとの数学の得点のグラフ、そして INSE 指数と得点の関係。
  3. 重回帰分析変数の正規化、数学の得点に対する重回帰モデルの学習と検証、そして残差と変数の重要度。
  4. 休校と地区COVID-19 による休校の前・中・後の得点、ボゴタの地区ごとの学校の地図、そして社会階層・パソコン・インターネットによる差。
  5. 教員アンケートボゴタの教員 61 人が休校について答えたこと:回答者の属性、授業の形態、そして最も効果的だと考えるもの。

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