Равияи сесолаи таълими Илми Додаҳо (Data Science track) сохтори бисёрасбобаи барномаи таълимӣ мебошад, ки дар дохили барномаи бакалаврии идоракунӣ ҷой дода шуда, аз асосҳои математика ва омор оғоз ёфта, тадриҷан ба барномасозӣ, идоракунии пойгоҳи додаҳо, истихроҷи додаҳо, омори амалӣ, визуализатсия, зеҳни сунъӣ, ахлоқи додаҳо ва татбиқҳои лоиҳавӣ мегузарад. Ин таҳқиқот ин равияи таълимиро бо истифодаи якҷояи нишондиҳандаҳои солонаи академии ду когорти мустақили донишҷӯён ва муносибати хатмкунандагон ба илми додаҳо, мутобиқшавии касбӣ, дарки дарсҳо ва бозхурди ҷавобҳои кушода арзёбӣ мекунад.

Дар таҳқиқот когорти якум аз 18 ва когорти дуюм аз 30 донишҷӯ иборат аст. Нишондиҳандаҳои академӣ барои ҳар ду когорт дар тӯли се соли таҳсилӣ баррасӣ шудаанд; пурсиши нимсохтории баъди хатм бошад, ба 18 донишҷӯи когорти якум, ки барномаро ба анҷом расонда буданд, татбиқ шудааст. Дар когорти якум миёнаҳои солонаи баҳо мутаносибан 84,86, 87,14 ва 85,60 ва дар когорти дуюм 76,39, 78,74 ва 79,25 гузориш шудаанд. Аммо рафтори тақсимоти ду когорт яксон нест: дар когорти якум инҳирофи стандартӣ аз 6,64 ба 5,26 ва сипас ба 4,29 мунтазам коҳиш ёфтааст, дар ҳоле ки дар когорти дуюм аз 6,42 ба 5,52 поён рафта, дар соли сеюм то 7,22 боло рафтааст.

Ин баҳои академӣ танҳо аз дарсҳои Илми Додаҳо ба даст наомадаанд. Онҳо миёнаи умумии солонаи ҳамаи дарсҳое мебошанд, ки ҳар донишҷӯ дар соли таҳсилии дахлдор дар барномаи бакалаврии идоракунӣ гирифтааст. Аз ин рӯ, намунаҳои академии мушоҳидашуда наметавонанд ҳамчун далели мустақими сабабӣ истифода шаванд, ки гӯё барномаи таълимии Илми Додаҳо баҳои донишҷӯёнро баланд кардааст ё тағйирёбии натиҷаҳоро кам кардааст.

Дар Миқёси муносибати донишҷӯён ба Илми Додаҳо (SOMADS) миёнаи арзиши фоидаи даркшуда 4,31, шавқ ба илми додаҳо 4,07, худсамаранокӣ 3,87 ва андозаи изтироб-хароҷот 2,69 мебошад. Дар натиҷаҳои Career Adapt-Abilities Scale (CAAS) самтгирӣ ба оянда миёнаи 4,32, назорат 4,36, кунҷковӣ 4,14 ва эътимод 4,34 дорад. Азбаски мақолаи асосӣ ҳадҳои дақиқи поёнӣ ва болоии холҳои миқёсҳои навъи Likert-ро дар матни асосӣ намедиҳад, ин холҳо бо фарз кардани диапазони миқёсе, ки дар манбаъ нест, аз нав тафсир карда нашудаанд.

Бозхурди ҷавобҳои кушода чор мавзӯи асосиро нишон дод: рушди салоҳиятҳои таҳлилӣ ва амалӣ, муҳити омӯзишии дастгиркунанда, таниш байни фарогирии васеи мавзӯъҳо ва умқи техникӣ ва мушкилоти сарборӣ/таълим/омодагӣ ба касб. Донишҷӯён лоиҳаҳо бо додаҳои воқеӣ ё воқеиятмонанд, дарсҳои амалӣ, шиносоӣ бо бисёр абзорҳои таҳлилӣ ва дастгирии инфиродиро арзишманд донистанд; ҳамзамон онҳо дар баъзе соҳаҳои техникӣ, аз ҷумла Python, SQL, Power BI, математика, омор ва барномасозӣ умқи бештар ва омодагии қавитари амалӣ барои ҷойҳои кори сатҳи ибтидоиро интизор буданд.

Паёми асосии таҳқиқот ин аст, ки дар таълими илми додаҳо ба донишҷӯёни идоракунӣ танҳо илова кардани нармафзор ё технологияи бештар кофӣ набошад. Тибқи баҳси муаллиф, арзиши таълимии барномаи бисёрасбоба метавонад на бештар ба шумораи абзорҳо, балки ба он вобаста бошад, ки онҳо бо кадом тартиб муаррифӣ мешаванд, салоҳиятҳои қаблан омӯхташуда чӣ гуна аз нав истифода мешаванд, онҳо чӣ тавр бо додаҳо ва лоиҳаҳои воқеӣ муттаҳид мегарданд ва ба донишҷӯёне, ки аз ҷиҳати техникӣ душворӣ мекашанд, чӣ гуна дастгирии пайвастаи омӯзишӣ расонда мешавад. Бо вуҷуди ин, азбаски таҳқиқот мушоҳидавӣ ва тавсифӣ аст, он исбот намекунад, ки ин хусусиятҳои барномаи таълимӣ натиҷаҳоро ба таври сабабӣ ба вуҷуд овардаанд.

Проблемаи таҳқиқот ва холигии адабиёт

Таълими илми додаҳо дигар танҳо мавзӯи соҳаҳои анъанавии STEM, ба монанди илмҳои компютерӣ, математика ё муҳандисӣ нест. Дар соҳаҳое чун идоракунӣ ва илмҳои иҷтимоӣ низ қобилияти донишҷӯён барои омода кардан, таҳлил, визуализатсия, тафсир ва истифодаи додаҳо дар раванди қабули қарорҳо аҳамияти рӯзафзун пайдо мекунад.

Аммо заминаи донишҷӯёни идоракунӣ дар математика, омор ва барномасозӣ яксон нест. Баъзе донишҷӯён метавонанд қаблан дарсҳои техникӣ гирифта бошанд, дар ҳоле ки дигарон метавонанд барномасозиро бори аввал дар донишгоҳ оғоз кунанд. Дар баробари ин, илми муосири додаҳо танҳо дониши асосии оморро не, балки қобилияти гузариш байни системаҳои пойгоҳи додаҳо, муҳитҳои барномасозӣ, data mining, таҳлили тиҷоратӣ, визуализатсия ва абзорҳои зеҳни сунъиро талаб мекунад.

Аз ин рӯ, дар тарҳрезии барномаи таълимӣ байни ду ҳадаф таниш ба вуҷуд меояд: барнома бояд аз ҷиҳати техникӣ ба қадри кофӣ ҷиддӣ бошад, аммо барои донишҷӯёне, ки заминаи техникии маҳдудтар доранд, дастнорас нашавад. Холигии адабиёте, ки манбаъ муайян мекунад, маҳз дар ҳамин ҷо зоҳир мешавад. Гарчанде таҳқиқоти қаблӣ дарсҳои ҷудогонаи илми додаҳо, технологияҳои мушаххас ё тавсифи барномаҳоро омӯхтаанд, далелҳои эмпирикии сатҳи барнома, ки рушди академӣ, муносибат ва таҷрибаи донишҷӯёнро дар тамоми барномаи ҳамгирои иборат аз чандин дарс якҷоя арзёбӣ мекунанд, маҳдудтаранд.

Саволҳои таҳқиқот

1. Дар солҳои пайдарпайи равияи таълими Илми Додаҳо кадом намунаҳои рушди академӣ мушоҳида мешаванд ва ин намунаҳо дар ду когорти мустақил то чӣ андоза мувофиқанд?
2. Муносибати донишҷӯёне, ки барномаро ба анҷом расондаанд, ба илми додаҳо ва сатҳи мутобиқшавии касбии онҳо чӣ гуна аст?
3. Хатмкунандагон таҷрибаи омӯзишии худро дар равияи таълими Илми Додаҳо, ҷанбаҳои қавӣ ва душвори барнома ва аҳамияти онро барои рушди касбии ояндаи худ чӣ гуна арзёбӣ мекунанд?

Барномаи Бисёрасбобаи Илми Додаҳо, ки бо Технология Ғанӣ шудааст, Чист?

Дар ин таҳқиқот барномаи бисёрасбобаи илми додаҳо, ки бо технология ғанӣ шудааст, экосистемаи таълимии сатҳи барнома мебошад, ки ба ҷойи омӯзондани танҳо як нармафзор математика, омор, коркарди додаҳо, барномасозӣ, data mining, визуализатсия, зеҳни сунъӣ ва корҳои лоиҳавиро дар тӯли се сол дар як пайдарпаии омӯзишии ба ҳам пайваст истифода мебарад; технология дар ин ҷо абзори иловагии ҷудогона нест, балки қисми мустақими вазифаҳои таҳлилӣ ва фаъолияти омӯзишӣ дар дарсҳои гуногун мебошад.

Мафҳуми Омӯзиши бо Технология Ғанишуда

Манбаъ равиши Technology-Enhanced Learning (TEL)-ро ҳамчун низоми нармафзории шахсисозишуда ё мутобиқшаванда таъриф намекунад. TEL дар ин ҷо дар сатҳи барномаи таълимӣ баррасӣ мешавад. Фаъолиятҳои дарсӣ, абзорҳои таҳлилӣ, вазифаҳои воқеиятмонанд, корҳои лоиҳавӣ ва механизмҳои бозхурд ба ҳам пайваст карда мешаванд, то донишҷӯ дар тӯли се сол вазифаҳои мураккабтарро ба зимма гирад.

Ин фарқият муҳим аст. Равиши TEL дар таҳқиқот маънои “низоме, ки ба донишҷӯ ба таври алгоритмӣ дарси шахсисозишуда медиҳад”-ро надорад. Он маънои ҳамгиро кардани технология бо тарҳи дарс ва ҷараёни барномаи таълимиро дорад.

Чаро омӯзиши бисёрасбоба дар марказ аст?

Яке аз принсипҳои асосии тарҳрезии барнома ин аст, ки донишҷӯ ба ҷойи тахассус ёфтан танҳо дар як платформаи таҳлилӣ дар вазифаҳои гуногун аз абзорҳои гуногун истифода барад. Манбаъ ин равишро ба ҷараёнҳои воқеии касбии таҳлили додаҳо монанд мекунад; зеро таҳлилгари касбӣ метавонад дар як лоиҳа ҳамзамон аз пойгоҳи додаҳо, барномасозӣ, таҳлили оморӣ, таҳлили тиҷоратӣ, визуализатсия ва абзорҳои зеҳни сунъӣ истифода барад.

Масалан, барои омода кардани додаҳо SQL ё Excel, барои таҳлили оморӣ SPSS ё Python, барои data mining WEKA, барои дастгирии қарор ва визуализатсия Power BI, барои коркарди пешрафтаи додаҳо ва омӯзиши мошинӣ Python ва барои кашфи додаҳо ё вазифаҳои ёрирасон абзорҳои гуногуни зеҳни сунъии тавлидӣ истифода мешаванд. Таҳқиқот на танҳо номи ин абзорҳоро медиҳад, балки нақши омӯзишии онҳоро дар дарсҳои гуногун низ муайян мекунад.

Омӯзиши Лоиҳаасос чист?

Project-Based Learning (PBL; Омӯзиши Лоиҳаасос) равиши омӯзишӣ мебошад, ки дар он донишҷӯён ба ҷойи танҳо гӯш кардани шарҳи назариявӣ тавассути кори дарозмуддат дар масъалаҳои пурмазмун ва аксаран воқеиятмонанд дониш ташаккул медиҳанд. Дар равияи омӯхташудаи Илми Додаҳо донишҷӯён бо маҷмӯаҳои додаҳои воқеӣ ё воқеиятмонанд кор мекунанд; масъалаи таҳлилиро муайян мекунанд, додаҳоро омода месозанд, усул ва абзори технологии мувофиқро интихоб мекунанд, таҳлилро анҷом медиҳанд, натиҷаҳоро тафсир мекунанд ва пешниҳод менамоянд.

Бо пешрафти барнома лоиҳаҳо бештар ҳамгиро мешаванд. Дарсҳои practicum ва seminar-и соли сеюм барои муттаҳид кардани малакаҳои омор, data mining, коркарди додаҳо, барномасозӣ ва визуализатсия, ки дар дарсҳои қаблӣ омӯхта шудаанд, дар доираи як вазифаи фарогири таҳлилӣ тарҳрезӣ шудаанд.

Мантиқи омӯзиши сесола

Соли якум асосҳои математика, омор ва идоракуниро таъмин мекунад. Дар Шакли 1 манбаъ дарсҳое чун Basic Math, Statistics 1, Math ва Excel ҳамчун ҷузъҳои ибтидоӣ нишон дода шудаанд, ки асоси дарсҳои минбаъдаи илми додаҳоро ташкил медиҳанд.

Соли дуюм ба умқи методологӣ ва истифодаи абзорҳо диққат медиҳад. Дар ин марҳила дарсҳое чун Data Mining, Statistics 2, Database Management and Data Processing, Applied Statistics, Python ва Knowledge Management and Decision-Making ҷой доранд.

Соли сеюм ба ҳамгироӣ ва татбиқ мегузарад. Data Applications in the Public Sector, Artificial Intelligence Applications in Analytics, Selected Topics in Data Science, Legal and Ethical Aspects of Data Science, Visualization for Business Analytics, Practicum ва Seminar барои интиқоли малакаҳои қаблан бадастомада ба заминаҳои воқеӣ ва касбӣ пешбинӣ шудаанд.

Дарсҳо, абзорҳо ва нақшҳои омӯзишӣ

Рӯйхати абзорҳо дар ин ҷадвал барномаи таълимии манбаъро дар давраи анҷоми таҳқиқот ифода мекунад. Verianla онҳоро ҳамчун тавсияи абзорҳои имрӯза ё рӯйхати технологияҳое, ки имрӯз ҳатман бояд истифода шаванд, аз нав тафсир намекунад.

Иштирокчиён киҳо буданд?

Дар таҳқиқот ду когорти мустақил мавҷуд аст. Когорт 1 аз 18 донишҷӯ иборат буд, ки барномаро ба анҷом расонда, дар пурсиши баъди хатм иштирок карданд. Когорт 2 аз 30 донишҷӯ иборат буд, ки дар марҳилаи анҷоми барнома қарор доштанд ва барои омӯзиши нишондиҳандаҳои академӣ ва траекторияҳои омӯзишӣ истифода шуданд.

Дар Когорт 1 10 донишҷӯи зан (%55,6) ва 8 донишҷӯи мард (%44,4) буданд. Синни миёна 25,11 ва инҳирофи стандартӣ 3,07 буд. %77,8-и донишҷӯён қаблан таҷрибаи таҳсилоти олии академӣ надоштанд; боқимондагон баъзе таҷрибаи академӣ доштанд, аммо дараҷаи анҷомёфта надоштанд. Манбаъ инчунин нишон медиҳад, ки заминаи математикии донишҷӯён гуногун буд.

Нишондиҳандаи академӣ чӣ гуна чен карда шуд?

Барои ҳар донишҷӯ миёнаи умумии солонаи баҳо-и ҳар соли таҳсилии анҷомшуда истифода шуд. Ин миёна ҳамаи дарсҳои гирифташуда дар ҳамон солро дар бар мегирад. Манбаъ дар матни асосӣ ҷудогона шарҳ намедиҳад, ки ин ҳисоб кредит-вазннок аст ё бо усули дигари институтсионалии вазндиҳӣ анҷом дода шудааст; аз ин рӯ Verianla формулаи нави вазндиҳӣ эҷод намекунад.

Натиҷаҳо бо миёна, инҳирофи стандартӣ, минимум ва максимум ҷамъбаст шуданд; барои дидани тақсимот violin-графикҳо ва барои нишон додани тағйироти инфиродии донишҷӯён дар тӯли солҳо графикҳои хаттии инфиродӣ истифода шуданд.

Миёна ва инҳирофи стандартӣ чиро нишон медиҳанд?

Ёддошти омӯзишӣ: Муодилаҳои зерин формулаҳои оригиналии илмии мақола нестанд; онҳо таърифҳои стандартии математикии мафҳумҳои миёна ва инҳирофи стандартии интихобӣ мебошанд, ки дар манбаъ истифода шудаанд.

\[ \bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i \]

\(\bar{x}\) миёнаи гурӯҳро, \(x_i\) ченаки дахлдори ҳар донишҷӯ ва \(n\) шумораи донишҷӯёнро ифода мекунад. Миёна сатҳи марказии гурӯҳро бо як адад ҷамъбаст мекунад.

\[ s=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}{n-1}} \]

\(s\) инҳирофи стандартии интихобӣ мебошад. Он нишон медиҳад, ки арзишҳои донишҷӯён дар атрофи миёнаи гурӯҳ то чӣ андоза паҳн шудаанд. Аз ду гурӯҳе, ки миёнаи яксон доранд, дар гурӯҳе, ки инҳирофи стандартӣ хурдтар аст, ченакҳо дар атрофи миёна тангтар ҷамъ мешаванд. Аммо коҳиши инҳирофи стандартӣ худ ба худ исбот намекунад, ки таълим донишҷӯёнро беҳтар кардааст; он танҳо танг шудани тақсимотро нишон медиҳад.

Violin-график чист?

Violin-график графики тақсимотест, ки на танҳо миёна, балки минтақаҳои зичтари арзишҳоро низ бо паҳнои шакл нишон медиҳад. Манбаъ дар Шакли 2 тақсимоти баҳои ду когортро дар тӯли се сол бо violin-графикҳо нишон медиҳад.

Азбаски манбаъ тақсимоти хоми инфиродии баҳоро дар шакли ҷадвал нашр намекунад, Verianla геометрияи дақиқи violin-ҳоро аз нав намесозад. Барои муқоисаи дақиқ хулосаҳои рақамии Ҷадвали 3-и манбаъ асос гирифта мешаванд.

SOMADS чиро чен мекунад?

SOMADS дар таҳқиқот барои арзёбии чор андозаи муносибати донишҷӯён ба илми додаҳо истифода шудааст:

• Interest in data science: шавқ ба илми додаҳо,
• Utility value: то чӣ андоза донишҷӯ илми додаҳоро муфид/арзишманд мешуморад,
• Self-efficacy: дарки донишҷӯ аз қобилияти худ барои иҷрои вазифаҳои дахлдор,
• Anxiety-Cost: андозаи вобаста ба изтироб ва хароҷоти даркшуда дар миқёс.

Холи ҳар андоза бо гирифтани миёнаи бандҳои вобаста ба он андоза ҳисоб шудааст. Манбаъ мегӯяд, ки бандҳо навъи Likert мебошанд, аммо дар мақолаи асосӣ вариантҳои дақиқи минималӣ ва максималии ҷавобро намедиҳад.

Навишти ошкори математикии ҳисобкунии холи андоза, ки дар манбаъ шарҳ шудааст, чунин аст:

\[ S_d=\frac{1}{k}\sum_{j=1}^{k}x_j \]

\(S_d\) холи таркибии андозаи дахлдор; \(k\) шумораи бандҳои он андоза; \(x_j\) холи додаи донишҷӯ ба банди дахлдор мебошад. Ин муодила дар манбаъ ҳамчун формулаи оригиналии рақамгузоришуда оварда нашудааст; он ифодаи математикии усули “миёнаи бандҳо гирифта мешавад” мебошад.

CAAS чиро чен мекунад?

Career Adapt-Abilities Scale (CAAS) дар ин таҳқиқот мутобиқшавии касбиро дар чор андоза баррасӣ мекунад:

• Concern: самтгирӣ ба оянда,
• Control: худинтизомӣ ва эҳсоси назорат бар касб,
• Curiosity: омӯхтани имкониятҳо,
• Confidence: эътимод ба иҷрои вазифаҳои касбӣ.

Холҳои андозаҳои CAAS низ бо гирифтани миёнаи бандҳои дахлдор ҳисоб шудаанд. Гуфта мешавад, ки холи баландтар нишон медиҳад, ки андозаи дахлдори мутобиқшавии касбӣ қавитар дастгирӣ шудааст.

Cronbach Alpha Дар Ин Таҳқиқот Чиро Нишон Медиҳад?

Cronbach alpha коэффисиенти мутобиқати дохилӣ мебошад, ки то чӣ андоза бандҳои якҷояшуда барои сохтани як андозаи миқёс аз ҷиҳати ҷавобҳо ҳамоҳанг ҳаракат мекунанд; дар ин таҳқиқот он барои ҳар як зер-андозаи SOMADS ва CAAS алоҳида ҳисоб шудааст, аммо арзиши alpha худ ба худ ҳамчун далели эътиборнокии миқёс ё он ки хусусияти ченшуда аз ҷониби барнома ба вуҷуд омадааст, истифода нашудааст.

Ёддошти омӯзишӣ: Манбаъ формулаи Cronbach alpha-ро ҳамчун муодилаи чопшуда намедиҳад. Нишондиҳии стандартии математикӣ:

\[ \alpha= \frac{k}{k-1} \left( 1-\frac{\sum_{i=1}^{k}\sigma_i^2}{\sigma_T^2} \right) \]

Дар ин ҷо \(k\) шумораи бандҳо, \(\sigma_i^2\) дисперсияи ҳар банд ва \(\sigma_T^2\) дисперсияи холи умумии бандҳо мебошад. Коэффисиент дар бораи мутобиқати байни бандҳо маълумот медиҳад; аммо alpha-и баланд худ ба худ исбот намекунад, ки миқёс мафҳуми дурустро чен мекунад, донишҷӯ муваффақ шудааст ё барнома таъсири сабабӣ дорад.

Бозхурди ҷавобҳои кушода чӣ гуна таҳлил шуд?

Аз донишҷӯён хоҳиш карда шуд, ки се ҷиҳати мусбат ва се ҷиҳати манфии барномаро нишон диҳанд ва ҷавобҳои худро ҳадди ақал бо ду-се ҷумла шарҳ диҳанд. Ин ҷавобҳо бо равиши таҳлили мавзӯии рефлексивӣ баррасӣ шуданд.

Дар таҳлили мавзӯии рефлексивӣ нақши тафсирии муҳаққиқ ҳамчун қисми табиии таҳлил қабул мешавад. Азбаски дар таҳқиқот рамзгузорӣ ва рушди мавзӯъҳо аз ҷониби як муҳаққиқ анҷом дода шудааст, эътимоднокии байни рамзгузорон ҳисоб нашудааст. Манбаъ инро ҳамчун камбуди ҳисобкунӣ пинҳон намекунад, балки бо мантиқи эпистемологии равиши мавзӯии рефлексивии истифодашуда шарҳ медиҳад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Манбаъҳои додаҳои тарҳи таҳқиқот

Чаро равиши оморӣ тавсифӣ буд?

Когортҳои таҳқиқот хурданд ва ҳадаф арзёбии як барномаи муайяни таълимӣ мебошад. Аз ин рӯ, таҳлил ба хулосабарории инференсиалӣ ба аҳолии васеъ ё нишон додани таъсири сабабӣ тавассути санҷиши фарзия равона нашудааст. Миёна, инҳирофи стандартӣ, медиана, min–max, басомадҳо ва графикҳо истифода шудаанд.

Манбаъ ягон санҷиши инференсиалии бартарӣ байни ду когортро дар асоси p-value, фосилаи эътимод ё андозаи таъсир гузориш намекунад. Аз ин рӯ Verianla баъдан ба ин натиҷаҳо санҷиши аҳамияти оморӣ илова намекунад.

Натиҷаҳои дақиқи нишондиҳандаи академӣ

Миёнаи Когорт 1 аз соли якум ба соли дуюм боло рафта, дар соли сеюм то 85,60 коҳиш ёфт, аммо аз сатҳи соли якум баланд монд. Инҳирофи стандартӣ дар тӯли се сол 6,64 → 5,26 → 4,29 кам шуд.

Миёнаи Когорт 2 дар тӯли се сол 76,39 → 78,74 → 79,25 боло рафт. Аммо инҳирофи стандартӣ 6,42 → 5,52 → 7,22 тағйир ёфт; пас аз тангшавӣ дар соли дуюм, тақсимот дар соли сеюм васеъ шуд.

Аз ин рӯ, хулосаи умумии “бо пешрафти барнома нишондиҳандаҳои ҳамаи донишҷӯён ба ҳам наздик шуданд” дастгирӣ намешавад. Танҳо дар Когорт 1 тангшавии мунтазами тағйирёбӣ дар тӯли се сол мушоҳида мешавад.

Траекторияҳои инфиродии донишҷӯён

Шакли 3-и манбаъ миёнаи умумии солонаи ҳар донишҷӯро дар тӯли се сол бо хатҳои ҷудогона нишон медиҳад. Дар соли якум байни донишҷӯён фарқияти намоён мавҷуд аст. Дар қисми зиёди донишҷӯёне, ки соли якумро бо миёнаи нисбатан паст оғоз кардаанд, дар солҳои баъдӣ миёнаҳои баландтар мушоҳида шудаанд, дар ҳоле ки донишҷӯёне, ки аз аввал миёнаи баланд доштанд, умуман сатҳи баланди худро нигоҳ доштанд.

Аммо манбаъ арзишҳои хоми рақамии ин хатҳои инфиродиро дар шакли ҷадвал намедиҳад. Азбаски Verianla аз пикселҳои график баҳои дақиқи донишҷӯёнро тавлид намекунад, Шакли 3-ро айнан аз нав намекашад.

Натиҷаҳои SOMADS

Манбаъ арзиши фоидаи даркшуда ва шавқи хатмкунандагон ба илми додаҳоро баланд тавсиф мекунад. Миёнаи худсамаранокӣ низ нисбатан баланд аст, аммо бо SD=1,16 дар байни ҷавобҳо тағйирёбии бештар нишон медиҳад. Андозаи Изтироб-Хароҷот дар байни чор андозаи SOMADS пасттарин миёнаро дорад.

Ҳангоми тафсири минбаъда, масалан “изтироби паст”, самти миқёс ва ҳадҳои ҷавобе, ки дар мақолаи асосӣ дода нашудаанд, бояд ба назар гирифта шаванд. Манбаъ ин андозаро бо номи Anxiety-Cost гузориш медиҳад ва мегӯяд, ки холи баландтар қабули қавитари сохтори дахлдорро нишон медиҳад; Verianla аз ин бештар маънои психометрӣ эҷод намекунад.

Натиҷаҳои CAAS

Миёнаҳои чор андозаи CAAS ба ҳам наздиканд ва манбаъ онҳоро ҳамчун мутобиқшавии касбии нисбатан баланд тафсир мекунад. Коэффисиентҳои мутобиқати дохилӣ яксон нестанд: баландтарин alpha дар андозаи Concern 0,93 ва пасттарин дар андозаи Curiosity 0,64 аст. Verianla арзиши 0,64-ро бо ҳади собити “муваффақ/номуваффақ”, ки дар манбаъ вуҷуд надорад, гурӯҳбандӣ намекунад; танҳо қайд мекунад, ки он аз андозаҳои дигар пасттар аст.

Донишҷӯён кадом дарсҳоро муҳим ва ҷолиб донистанд?

Applied Statistics ҳам аз ҷиҳати аҳамият ва ҳам аз ҷиҳати шавқ бештар интихоб шудааст. Practicum махсусан дар категорияи аҳамият басомади баланд дорад. Дарси Python аз ҷониби ҳашт донишҷӯ муҳим дониста шуд, аммо танҳо ду донишҷӯ онро дар байни дарсҳои ҷолибтарин интихоб карданд. Манбаъ махсус таъкид мекунад, ки аҳамият ва шавқ ба ҳам алоқаманданд, вале як мафҳум нестанд.

Мавзӯи 1 дар бозхурди кушода: салоҳиятҳои таҳлилӣ ва амалӣ

Донишҷӯён гузориш доданд, ки барнома ба тафаккури таҳлилӣ, ҳалли масъала ва малакаҳои кор бо додаҳо саҳм гузоштааст. Забонҳои барномасозӣ, абзорҳои таҳлилӣ, зеҳни сунъӣ, омӯзиши мошинӣ ва кор бо додаҳои воқеӣ дар байни таҷрибаҳои мусбат зикр шудаанд. Монандии лоиҳаҳо ба вазифаҳои воқеии корӣ низ яке аз ҷанбаҳои арзишманд барои донишҷӯён буд.

Мавзӯи 2: муҳити омӯзишии дастгиркунанда

Роҳнамоии инфиродӣ, муҳити гурӯҳи хурд, пайгирии донишҷӯён аз ҷониби роҳбари барнома ва таваҷҷуҳи омӯзгорон ба муваффақияти донишҷӯён ҳамчун ҷанбаҳои мусбат гузориш шудаанд. Аммо ҳамаи таҷрибаҳои таълимӣ мусбат набуданд. Баъзе донишҷӯён гуфтанд, ки баъзе шаклҳои таълим холигиҳои фаҳмиш ба вуҷуд овардаанд ва мавзӯъҳои мураккаб на ҳамеша ба қадри кофӣ равшан шарҳ дода шудаанд.

Мавзӯи 3: таниш байни фарогирӣ ва умқи техникӣ

Донишҷӯён шиносоӣ бо бисёр соҳаҳои илми додаҳоро арзишманд донистанд, аммо ҳамин фарогириро ҳамчун маҳдудият низ арзёбӣ карданд. Дар бозхурдҳо ниёз ба умқи бештар дар соҳаҳое чун SQL, Python, Power BI, математика, омор ва барномасозӣ баён шудааст.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки дар тарҳрезии барномаи таълимӣ мантиқи хаттии “технологияи бештар = барномаи беҳтар” кофӣ нест. Дар баҳси муаллиф низ ба ҷойи шумораи технологияҳо бештар ба он аҳамият дода мешавад, ки кадом абзорҳо ҳамчун асосӣ интихоб мешаванд, чанд маротиба аз нав истифода мешаванд ва мураккабии онҳо чӣ гуна марҳилабандӣ мешавад.

Мавзӯи 4: сарборӣ, мушкилоти таълим ва омодагӣ ба шуғл

Якҷоя шудани дарсҳои математика, омор, барномасозӣ, системаҳои иттилоотӣ ва идоракунӣ дар як барнома аз ҷониби баъзе донишҷӯён пуршиддат ва душвор арзёбӣ шуд. Хусусан барномасозӣ барои баъзе донишҷӯён мушкил эҷод кардааст.

Донишҷӯён инчунин робитаи қавитари амалӣ бо касбро хостанд. Пешниҳодҳо кор бо додаҳои воқеӣ ва абзорҳои муосирро бештар кардан, машқҳоро ба вазифаҳои ҷойҳои кори сатҳи ибтидоӣ наздиктар намудан ва робитаи назарияро бо амалияи касбӣ мустаҳкам карданро дар бар мегирифтанд.

Оё Ин Таҳқиқот Самаранокии Барномаи Илми Додаҳоро Исбот Мекунад?

Не. Таҳқиқот дарки мусбати донишҷӯёнро, ки бо тарҳи барномаи таълимӣ мувофиқ аст, баъзе намунаҳои рушди академӣ ва ҷузъҳои қавии лоиҳавӣ/амалиро гузориш мекунад; аммо аз сабаби тарҳи мушоҳидавӣ, когортҳои хурд, набудани гурӯҳи муқоиса, набудани ченакҳои муносибат пеш аз барнома ва он ки баҳои солона ҳамаи дарсҳои бакалавриро дар бар мегиранд, ин натиҷаҳо таъсири барномаи Илми Додаҳоро ба таври сабабӣ исбот намекунанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Барномаи сесола омор, барномасозӣ, идоракунии додаҳо, data mining, визуализатсия, зеҳни сунъӣ, ахлоқ ва лоиҳаҳоро дар сохтори марҳилавӣ ҳамгиро мекунад.
• Намунаҳои рушди академии ду когорт яксон нестанд.
• Дар Когорт 1 тақсимоти баҳои солона дар се сол танг шудааст; дар Когорт 2 дар соли сеюм боз васеъ шудааст.
• Дар ҳар ду когорт миёнаи умумии дастоварди баъди соли якум нисбат ба сатҳи соли якум нисбатан устувор ё баландтар аст.
• Хатмкунандагон дар бораи фоиданокии илми додаҳо ва шавқи худ ба он арзёбиҳои мусбат додаанд.
• Андозаҳои мутобиқшавии касбӣ аз ҷониби манбаъ нисбатан баланд гузориш шудаанд.
• Applied Statistics ва Practicum аз ҷумлаи дарсҳое мебошанд, ки донишҷӯён махсусан муҳим донистаанд.
• Лоиҳаҳо, додаҳои воқеӣ, кори бисёрасбоба ва дастгирии таълимӣ дар байни мавзӯъҳои мусбатанд.
• Умқи техникӣ, барномасозӣ, сарборӣ, равшании таълим ва омодагӣ ба касб ҳамчун соҳаҳое пайдо шуданд, ки ба беҳбудӣ ниёз доранд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Ба таври сабабӣ нишон дода нашудааст, ки барнома баҳои академиро баланд кардааст.
• Нишон дода нашудааст, ки барнома холҳои баланди мутобиқшавии касбиро ба вуҷуд овардааст.
• Бартарӣ нисбат ба гурӯҳи назоратие, ки барномаро нагирифтааст, нишон дода нашудааст.
• Тағйири муносибати донишҷӯён пеш ва пас аз барнома чен карда нашудааст.
• Натиҷаҳои ду когорти хурдро ба ҳамаи донишҷӯёни идоракунӣ умумӣ кардан мумкин нест.
• Шиносоӣ бо абзорҳои зиёд маънои онро надорад, ки ҳамаи донишҷӯён дар ҳар абзор маҳорат пайдо кардаанд.
• Шавқи баланд ё фоидаи даркшуда ченаки объективии иҷрои салоҳияти техникӣ нест.

Хулосаҳо барои тарҳрезии барномаи таълимӣ

Манбаъ чор хулосаи асосии тарҳрезии барномаро пешниҳод мекунад. Якум, пешрафти донишҷӯён набояд яксон фарз карда шавад ва бояд дар когорти гуногун пайгирӣ шавад. Дуюм, байни шиносоии васеъ бо технология ва умқи техникӣ тавозун барқарор шавад. Муаллиф махсусан тавсия медиҳад, ки ба ҷойи пайваста илова кардани абзорҳои нав, технологияҳои асосие муайян карда шаванд, ки донишҷӯён ба онҳо такрор ба такрор рӯ ба рӯ мешаванд.

Сеюм, “омӯзиши амалӣ” ва “омодагӣ ба кор” як чиз нестанд. Гарчанде донишҷӯён лоиҳаҳо ва кори бо додаҳои воқеиро арзишманд донистанд, баъзеҳо ҳанӯз ҳам барои ҷойҳои кори сатҳи ибтидоӣ омодагии равшантар талаб карданд.

Чорум, пешрафти академӣ дар ҳамаи соҳаҳои техникӣ худсамаранокии яксонро кафолат намедиҳад. Дар барномасозӣ ва технологияҳои мураккаб дастгирии пайвастаи таълимӣ зарур аст.

Маҳдудиятҳои асосӣ

Намунаи хурд ва аз як муассиса: Танҳо ду когорти хурд ва як муассиса омӯхта шудаанд; умумисозӣ маҳдуд аст.

Тарҳи мушоҳидавӣ: Байни хусусиятҳои барномаи таълимӣ ва натиҷаҳои донишҷӯён робитаи сабабӣ муқаррар кардан мумкин нест.

Гурӯҳи назоратӣ вуҷуд надорад: Дар ҳамон барномаи идоракунӣ гурӯҳи муқоисавии донишҷӯёне, ки равияи Илми Додаҳоро нагирифтаанд, вуҷуд надорад.

Ченаки муносибат пеш аз барнома вуҷуд надорад: Азбаски сатҳи холҳои SOMADS ё CAAS-и донишҷӯён пеш аз оғози барнома маълум нест, тағйиротро ҳисоб кардан мумкин нест.

Пурсиш танҳо дар когорти якум гузаронда шудааст: Натиҷаҳои муносибат ва бозхурди сифатӣ когорти дуюмро намояндагӣ намекунанд.

Додаҳои худгузоришаванда: Назари хатмкунандагон метавонад аз хотира ва тамоюлҳои ҷавоб таъсир гирад.

Таҳлили сифатӣ аз ҷониби як муҳаққиқ анҷом дода шудааст: Аз сабаби равиши таҳлили мавзӯии рефлексивӣ, таҳқиқот эътимоднокии байни рамзгузоронро ҳисоб накардааст.

Фарогирии нишондиҳандаи академӣ: Баҳои солонаи истифодашуда на танҳо ба дарсҳои Илми Додаҳо, балки ба ҳамаи дарсҳои бакалаврӣ тааллуқ доранд; бинобар ин таъсири мустақими академии равияи таълими Илми Додаҳоро ҷудо намекунанд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Curriculum Design and Evaluation of Data Science Track for Management Students

Муаллиф: Anna Khalemsky.

Тартиби муаллифон: Таҳқиқоти якмуаллифӣ.

Саҳми баробар: Татбиқ намешавад; як муаллиф вуҷуд дорад.

Муаллифи масъул: Манбаъ аломати ҷудогонаи corresponding-author-ро нишон намедиҳад; дар саҳифаи унвон барои муаллифи ягона Anna Khalemsky маълумоти тамоси почтаи электронӣ ва телефон дода шудааст.

Муассиса дар саҳифаи унвон: Management Department, Jerusalem Multidisciplinary College, Jerusalem 91010, Israel.

Навишти муассиса дар бахши ахлоқ: Jerusalem Multidisciplinary Academic College. PDF дар ду бахш ин ду шакли англисии номи муассисаро истифода мебарад; Verianla яке аз онҳоро хомӯшона бо дигаре иваз намекунад.

Маҷалла: Education Sciences.

Ношир: MDPI.

Маълумоти нашр: 2026, Volume 16, Article 1676.

DOI: 10.3390/educsci16101676.

Пайванди расмии DOI: https://doi.org/10.3390/educsci16101676

Ирсол: 28 Август 2026.

Бознигарӣ: 4 Октябр 2026.

Қабул: 5 Октябр 2026.

Нашр: 9 Октябр 2026.

Навъи манбаъ: Article / мақолаи таҳқиқотӣ. Таҳқиқот арзёбии бисёрусулӣ мебошад, ки додаҳои академии ду когорти мустақил, миқёсҳои стандартии муносибат/карьера ва бозхурди сифатии ҷавобҳои кушодаро якҷоя мекунад.

Ҳолати тақриз: Мақолаи илмии тақризшуда, ки дар Education Sciences нашр шудааст.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Маблағгузории беруна гирифта нашудааст.

Кумитаи ахлоқ: Аз ҷониби Jerusalem Multidisciplinary Academic College Ethics Committee for Research on Human Subjects тасдиқ шудааст; Referans No. 749, 6 Август 2026.

Ризоияти огоҳона: Аз ҳамаи иштирокчиёни пурсиши баъди хатм ризоияти электронии огоҳона гирифта шудааст. Иштирок ихтиёрӣ буд.

Махфияти додаҳо: Ҷавобҳои пурсиш бе маълумоти муайянкунандаи шахс ва додаҳои нишондиҳандаи академӣ дар шакли беидентификатсияшуда таҳлил шудаанд.

Дастрасии додаҳо: Додаҳои беидентификатсияшудаи нишондиҳандаҳои академии ду когорт ва тавсифи маҷмӯаи додаҳо дар Open Science Framework нашр шудаанд: https://osf.io/5m7en/overview?view_only=ad3a85b182f346e0ac1fc32d12cf48eb

Маводи иловагӣ: Table S1 натиҷаҳои SOMADS ва CAAS, Table S2 бозхурди мусбат/манфии донишҷӯён ва Table S3 марҳилаҳо ва ҷузъҳои арзёбии лоиҳаи амалии дарси Data Mining-ро дар бар мегирад.

Изҳорот оид ба истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллиф изҳор мекунад, ки абзорҳои зеҳни сунъии тавлидӣ ҳангоми омода кардани мақола барои дастгирии таҳрири забонӣ, равшании баён ва ташкили матн истифода шудаанд; онҳо барои тавлиди муҳтавои аслии илмӣ, таҳлили додаҳо, тафсири натиҷаҳо ё сохтани ҷумлаҳои хулосавӣ истифода нашудаанд. Тарҳи таҳқиқот, ҷамъоварии додаҳо, таҳлил, тафсир ва масъулияти ниҳоӣ ба муаллиф тааллуқ доранд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллиф бархӯрди манфиатҳоро гузориш накардааст.

Саҳми муаллиф: Дар PDF бахши ҷудогонаи CRediT/Author Contributions вуҷуд надорад. Ғайр аз маълумоти якмуаллифӣ будани таҳқиқот, нақшҳои саҳмгузорие, ки дар манбаъ нестанд, аз ҷониби Verianla илова нашудаанд.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Таҳлил асосан тавсифӣ аст. Ду когорти хурд, як муассиса, набудани гурӯҳи назоратӣ, набудани маълумоти муносибат пеш аз барнома ва он ки баҳои солона ҳамаи дарсҳои бакалавриро фаро мегиранд, тафсири сабабиро маҳдуд мекунанд.