| Abstract |
Mācīšanās analītika, prasmju attīstīšana, matemātikas problēmu risināšana, K-mean algoritms. Balstoties uz nepieciešamību izprast un uzlabot mācīšanas un mācīšanās procesu, mācību analītika ir izveidojusies par jomu ar dažādiem atzariem, piemēram, mākslīgais intelekts, statistikas analīze, biznesa intelekts, lielapjoma datizrace utt., apkopojot, apstrādājot un analizējot datus, ko studenti rada savā izglītības ceļā. Izprotot izglītību kā tautu attīstības pamatu, ir saprotama nepieciešamība pēc uzlabojumiem, kas sekmētu veiksmīgu izglītības rezultātu paaugstināšanos, sākot jau no bērna agrīnās attīstības. Ar šādu nolūku Francisko Morzana Nacionālā pedagoģiskā universitāte (UPNFM) kā vienīgais augstākās izglītības centrs Centrālamerikā visu līmeņu skolotāju apmācībai, koordinē un piemēro īpašas programmas, piemēram, Skolotāju sākotnējo apmācību (FID - akronīms spāniski), kas apmāca pamatizglītības skolotājus. Šī maģistra darba mērķis ir atbalstīt prasmju attīstību Skolotāju sākotnējās apmācības dalībniekiem, kuri apmāca skolēnus lasīšanas un matemākas prasmju apguvē, caur mācīšanās analītikas modeli nosakot nepieciešamās prasmes saskaņā ar iestājeksāmenu rezultātiem. K-means algoritms tiek pielietots, analizējot studentu uzvedību, izmantojor datus, kar uguti pēc viena studiju gada pabeigšanas universitātē. Ņemot vērā pētījuma rezultātus, maģistra darbs piedāvā atbalstu stratēģiju noteikšanai, lai stiprinātu lasīšanas un matemātikas kompetences studentu apmācibas praktizēšanai.
Maģistra darba satur 71 lappuses, 27 attēli,11 tabulas un 70 norādes. |
