PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 97 Modelowanie preferencji a ryzyko '12 | 475-491
Tytuł artykułu

Metody pomiaru osiągnięć na kolejnych szczeblach edukacji

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Methods for Measuring Achievement across Education Levels
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem opracowania jest zwrócenie szczególnej uwagi na. wkład szkół i uczelni w rozwój kapitału ludzkiego danej osoby oraz opis metod pomiaru wartości kapitału ludzkiego. Metody te wykorzystują wyniki państwowych egzaminów zewnętrznych w szkołach oraz wyniki na studiach liczone w punktach ECTS (European Credit Trausfer System) - Europejskiego Systemu Transferu Punktów. W opracowaniu podajemy również krótką charakterystykę i opis działania sztucznej sieci neuronowej, którą wykorzystano w obliczeniach i analizie danych. Omówiono w skrócie regresję liniową, jako jedną z metod analizy współzależności zjawisk masowych. Na koniec przedstawimy analizę wyników 156 osobowej grupy studentów/uczniów, na przykładzie której pokażemy, jak ta teoria powinna być stosowana w praktyce. (fragment tekstu)
EN
This paper presents a thesis that human capital is the most general measure of student achievement across learning stages. We discuss methods to measure/estimate its value, provide a definition of human capital of the student and describe stages of building its stocks. We present role of Polish educational system in it and discuss two key methods of HC value assessment: by linear regression or by artificial neural networks. We present results of extensive experiment whose principal objective was to compare practicality of either. The experiment involved 156 students whose performance was measured at each education level - from primary through secondary school through high school to the first year of college. In final part we offer conclusions regarding utility of this type of research in assessing overall value of a company, school or university. (original abstract)
Słowa kluczowe
Twórcy
  • Instytut Badań Systemowych PAN, Warszawa; Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łodzi
Bibliografia
  • Becket G.S. (1975). Human Capital. NBER, New York
  • Domański S.K (1993). Kapitał ludzki i wzrost gospodarczy. PWN, Warszawa.
  • Rutkowski L (2009). Metody i techniki sztucznej inteligencji. PWN, Warszawa.
  • Kasperski M. (20m). Sztuczna inteligencja. Helion, Gliwice.
  • Niemierko B. (2004). Diagnostyka edukacyjna. Teoria i praktyka. Z okazji dziesiątej konferencji. Kraków.
  • Nowiński M. (1998). Prognozowanie przy użyciu sieci neuronowych. W: Metody i zastosowania badań operacyjnych, część L Red. T. Trzaskalik AE, Katowice.
  • Tadeusiewicz K., Gąciarz T., Borowik B., Leper B. (2007). Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171223113
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.