Academic performance and grade 9 milestone: primary data analysis in the system of "Electronic education in the Republic of Tatarstan"

Актуальность статьи обусловлена тем, что внастоящее время в Российской Федерации практически отсутствуют общедоступные массивы данных, которые бы позволяли анализировать на национальном или региональном уровнях эффективность системы школьного образования в контексте влияния различных факторов.В целях выработки перспективных подходов к анализу образовательных данных на региональном уровне команда авторов данной статьи получила доступ к деперсонализированной информации, хранящийся в информационно-аналитической системе «Электронное образование в Республике Татарстан» с 2014 по 2020 годы. Общий объем массива данных составил более 80 Гб, более 1 млрд. отметок зафиксированных в модуле «Электронный журнал и дневник».Для проведения высокопроизводительных вычислений, связанных с обработкой данных, использовались технологии BigData. Данные анализировались на основе регрессионного и частотного методов.В рамках пилотажного исследования авторы пытались найти существенные изменения в трендах оценивания на рубежном этапе обучения школьников.Полученные результаты могут быть полезны для работников системы образования, руководителей образовательных организаций, исследователей. The relevance of the article is due to the fact that currently in the Russian Federation there are practically no publicly available data sets that would allow analyzing the effectiveness of the school system at the national or regional levels in the context of the influence of various factors.In order to develop promising approaches to the analysis of educational data at the regional level, the team of authors of this article obtained access to depersonalized information stored in the information and analytical system "E-education in the Republic of Tatarstan" from 2014 to 2020. The total volume of the data array was more than 80 GB, more than 1 billion. marks recorded in the "electronic journal and diary" module.BigData technologies were used for high-performance computing related to data processing. The data were analyzed using regression and frequency methods.As part of the pilot study, the authors tried to find significant changes in the assessment trends at the milestone stage of school education.The obtained results can be useful for employees of the education system, heads of educational organizations, and researchers.