„Az asztrológia és a tanulmányi eredmény kapcsolata” változatai közötti eltérés
(→A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)) |
a (→Forrás) |
||
| (13 közbenső módosítás, amit egy másik szerkesztő végzett, nincs mutatva) | |||
| 1. sor: | 1. sor: | ||
| + | =Forrás= | ||
| + | [http://miau.gau.hu/oktatas/2010osz/asztro.xls XLS] | ||
| + | |||
| + | |||
== A tervezett alkalmazás/megoldás címe == | == A tervezett alkalmazás/megoldás címe == | ||
| 38. sor: | 42. sor: | ||
== A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) == | == A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) == | ||
| + | A vizsgálatban 15 hallgató percre pontos születési dátumát vizsgáltam. | ||
| − | + | === Objektumok === | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | + | *O01 hallgató | |
| + | *O02 hallgató | ||
| + | *O03 hallgató | ||
| + | *O04 hallgató | ||
| + | *O05 hallgató | ||
| + | *O06 hallgató | ||
| + | *O07 hallgató | ||
| + | *O08 hallgató | ||
| + | *O09 hallgató | ||
| + | *O10 hallgató | ||
| + | *O11 hallgató | ||
| + | *O12 hallgató | ||
| + | *O13 hallgató | ||
| + | *O14 hallgató | ||
| + | *O15 hallgató | ||
| + | === Attribútumok === | ||
| − | + | A placidus program segítségével kiszámítottam a következő képletelemek helyzetét az egyén asztrológiai képletében: | |
| + | *Aszcendens (ASC) | ||
| + | *Nap | ||
| + | *Hold | ||
| + | *Merkúr | ||
| + | *Vénusz | ||
| + | *Mars | ||
| + | *Jupiter | ||
| + | *Uránusz | ||
| + | *Neptun | ||
| + | *Plútó | ||
| + | Ezek az attribútumok. Mindegyik mértékegysége fok. Nem áll fenn egyértelmű irány az X(i)-k és az Y-k között. | ||
| − | + | Az utolsó gyűjtött adat a 2009/2010 tanév tavaszi szemeszterében elért tanulmányi átlag. Ez az Y változó. | |
| − | + | A feladat megoldása során az utolsó két hallgató tanulmányi átlagát kitöröltem, hogy a 13 fős mintát alapul véve az elemzés segítségével vizsgáljuk a további két fő tanulmányi átlagát. | |
| + | Az elemzésre tehát 13x12-es táblázatot küldtem el. | ||
| − | + | == A feladat által érintett célcsoportok == | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| + | A Szent István Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Budapesti Képzési Helyének III. évfolyamos emberi erőforrások alapszakos hallgatóinak véletlenszerűen választott köre. (15 fő) | ||
| − | == A | + | == A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság == |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| + | A sikeres rendszer kiépítése esetén - igen etikátlanul - arra lehetne felhasználni például az elemezést, hogy mondjuk emelt díjas sms elküldése után az interneten böngésző, vagy az smst küldő személy születési dátumát pontosan elküldve megkaphassa az aktuális időszak végére vonatkozó tanulmányi átlagát. | ||
== A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) == | == A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) == | ||
| − | A tizenhárom soros objektum- | + | A tizenhárom soros objektum-attribútum mátrix lefuttatása és a lépcsők legenerálása után a további két objektumra predikciót hoztam létre. Ebből meghatároztam a várható átlagot a lefuttatott tanulási minta alapján. |
Ennek lépései: | Ennek lépései: | ||
| 87. sor: | 105. sor: | ||
== Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) == | == Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) == | ||
| − | + | A vizsgált tanulási minta alapján az O14 jelzésű hallgató tanulmányi átlaga 4.58, az O15 jelzésű hallgató tanulmányi átlaga 0.00, ami ellent mond a valós helyzetnek, azonban jól jelzi a két hallgató közötti viszonyt, hiszen az előző tényleg jobb, mint az utolsó. | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
== Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) == | == Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) == | ||
| + | A best practice elemzés alapján csak azt tudtuk meghatározni, hogy melyik hallgató vélhetően jobb, de tévesen az O15 jelzésű hallgató jött ki. | ||
| + | A hasonlóságelemzésnél azt vártam, hogy pontos (de legalábbis közelítő pontosságú) tanulmányi átlagot kapjak, azonban még nagyságrendileg sem stimmeltek az adatok, viszont különbséget tudott tenni a jobb és a rosszabb eredményt elérő hallgató között. | ||
| − | + | A hasonlóságelemzés tehát alkalmasabb az eredeti célra, a végső győztes pedig az O14-es hallgató. | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
== Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) == | == Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) == | ||
| − | + | Ekkora alapadathalmaz mellett nem lehet hasznos programot kialakítani, hiszen ilyen kis méretből még nem tud plusz egyedik személy átlagára vonatkozó predikciót készíteni. Legalább 10.000 fős reprezentatív adatvagyonnal a birtokunkban már használható lenne vélhetően a rendszer. | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
== Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba == | == Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba == | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
== Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok == | == Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok == | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
A lap jelenlegi, 2011. január 25., 17:13-kori változata
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás
- 1.1 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 1.2 A feladat előtörténete
- 1.3 A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 1.4 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 1.5 A feladat által érintett célcsoportok
- 1.6 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 1.7 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 1.8 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- 1.9 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 1.10 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
- 1.11 Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
- 1.12 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
Az asztrológia és a tanulmányi eredmény kapcsolatának vizsgálata hasonlóságelemzéssel
A feladat előtörténete
Az asztrológia mindig is érdekelt és bántott, hogy sokan légbőlkapott és egyáltalán nem egzakt tudományként tartják számon, holott olyan kézzel fogható adatokkal dolgozik, mint a bolygók helyzete a naphoz és egymáshoz viszonyítva vagy az idő stb. Így tökéletes alkalom adódott arra, hogy bemutassam ezen a feladaton keresztül, hogy a képletünk meghatároz minket, képességeinket, eredményeinket.
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
Az asztrológia nem a jóslások tudománya, így nincs bevett, biztos módszer arra, hogy a képlet alkalmazásával előrejelezzük a tanulmányi átlagot. Azonban alkalmas lehet arra, hogy megvizsgálja például:
- a tanár attitűdjét a vizsgán
- a vizsga körülményeit
- hátráltató és segítő tényezőket
- a személy hozzáállását a sikerhez és a tanuláshoz.
További segítőeszköz lehet a személy alapképletében megvizsgált merkúr bolygó helyzete, amely a következő jegyekben érzi magát a legjobban (sorrend):
- I) Ikrek
- II) Szűz
- III) Vízöntő
- IV) Nyilas
- V) Mérleg
- VI) Kos
- VII) Oroszlán
- VIII) Bak
- IX) Bika
- X) Halak
- XI) Skorpió
- XII) Rák
Ezen információk birtokában leginkább csak összehasonlítani lehet a két utolsó vizsgált hallgatót, ami nem ad elégséges információt. A hasonlóságelemzéssel - reményeim szerint - pontos átlagot kaphatunk.
- O14: merkúr -> 120 fok -> oroszlán 0 fok
- 015: merkúr -> 82 fok -> ikrek 22 fok
Mivel a sorrendben az ikrek megelőzi az oroszlánt, így a merkúr egyedüli elemzésével az O15 jelzésű hallgató jobb eredményét várhatjuk.
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
A vizsgálatban 15 hallgató percre pontos születési dátumát vizsgáltam.
Objektumok
- O01 hallgató
- O02 hallgató
- O03 hallgató
- O04 hallgató
- O05 hallgató
- O06 hallgató
- O07 hallgató
- O08 hallgató
- O09 hallgató
- O10 hallgató
- O11 hallgató
- O12 hallgató
- O13 hallgató
- O14 hallgató
- O15 hallgató
Attribútumok
A placidus program segítségével kiszámítottam a következő képletelemek helyzetét az egyén asztrológiai képletében:
- Aszcendens (ASC)
- Nap
- Hold
- Merkúr
- Vénusz
- Mars
- Jupiter
- Uránusz
- Neptun
- Plútó
Ezek az attribútumok. Mindegyik mértékegysége fok. Nem áll fenn egyértelmű irány az X(i)-k és az Y-k között.
Az utolsó gyűjtött adat a 2009/2010 tanév tavaszi szemeszterében elért tanulmányi átlag. Ez az Y változó.
A feladat megoldása során az utolsó két hallgató tanulmányi átlagát kitöröltem, hogy a 13 fős mintát alapul véve az elemzés segítségével vizsgáljuk a további két fő tanulmányi átlagát.
Az elemzésre tehát 13x12-es táblázatot küldtem el.
A feladat által érintett célcsoportok
A Szent István Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Budapesti Képzési Helyének III. évfolyamos emberi erőforrások alapszakos hallgatóinak véletlenszerűen választott köre. (15 fő)
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
A sikeres rendszer kiépítése esetén - igen etikátlanul - arra lehetne felhasználni például az elemezést, hogy mondjuk emelt díjas sms elküldése után az interneten böngésző, vagy az smst küldő személy születési dátumát pontosan elküldve megkaphassa az aktuális időszak végére vonatkozó tanulmányi átlagát.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
A tizenhárom soros objektum-attribútum mátrix lefuttatása és a lépcsők legenerálása után a további két objektumra predikciót hoztam létre. Ebből meghatároztam a várható átlagot a lefuttatott tanulási minta alapján.
Ennek lépései:
- A további két objektum rangsorolása
- FKERES függvénnyel beazonosítottam a rangsorhoz tartozó átlag értékeket
- a sort szummázva megkaptam a várható tanulmányi átlagot.
Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
A vizsgált tanulási minta alapján az O14 jelzésű hallgató tanulmányi átlaga 4.58, az O15 jelzésű hallgató tanulmányi átlaga 0.00, ami ellent mond a valós helyzetnek, azonban jól jelzi a két hallgató közötti viszonyt, hiszen az előző tényleg jobb, mint az utolsó.
Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
A best practice elemzés alapján csak azt tudtuk meghatározni, hogy melyik hallgató vélhetően jobb, de tévesen az O15 jelzésű hallgató jött ki. A hasonlóságelemzésnél azt vártam, hogy pontos (de legalábbis közelítő pontosságú) tanulmányi átlagot kapjak, azonban még nagyságrendileg sem stimmeltek az adatok, viszont különbséget tudott tenni a jobb és a rosszabb eredményt elérő hallgató között.
A hasonlóságelemzés tehát alkalmasabb az eredeti célra, a végső győztes pedig az O14-es hallgató.
Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
Ekkora alapadathalmaz mellett nem lehet hasznos programot kialakítani, hiszen ilyen kis méretből még nem tud plusz egyedik személy átlagára vonatkozó predikciót készíteni. Legalább 10.000 fős reprezentatív adatvagyonnal a birtokunkban már használható lenne vélhetően a rendszer.
