Владимир Анатольевич Вишняков, д.т.н., профессор кафедры инфокоммуникационных технологий
Минск
Vladimir A. Vishnyakov, Dr. Sci. (Technical), Professor of the Department of Information and Communication Technologies
Minsk
Геннадий Алексеевич Хацкевич, д.э.н., профессор кафедры экономической информатики
Минск
Gennady A. Khatskevich, Dr. Sci. (Economics), Professor of the Department of Economic Informatics
Minsk
Екатерина Ивановна Полоско, старший преподаватель кафедры экономической информатики
Минск
Ekaterina I. Polosko, Senior Lecturer at the Department of Economic Informatics
Minsk
Актуальность проведенного исследования заключается в получении оценки использования сетей интернет вещей (IoT) в учебном процессе университета. Образовательные учреждения генерируют огромные массивы данных: от академических успеваемостей студентов до аналитики посещаемости, однако их эффективное использование остается ограниченным. Для эффективной обработки этих данных необходимо использование сетей Интернет вещей.
Цель исследования – анализ использования сетей IoT в организации и управлении учебным процессом университета с применением факторного, регрессионного и корреляционного анализов. Это достигается решением следующих задач: использование факторного анализа для выявления скрытых факторов, влияющих на эффективность использования IoT; регрессионного анализа – для определения степени влияния отдельных факторов на результативные показатели (удовлетворенность образовательным процессом); корреляционного анализа – для оценки степени тесноты взаимосвязей между переменными.
Материалы и методы. В качестве материалов исследования были использованы результаты анкетирования 200 студентов. Для проведения исследования были использованы результаты ответов на 13 вопросов по IoT. Анализ данных был проведён с использованием библиотек языка программирования Python. Проведен частотный анализ по следующим показателям: популярные типы IoT-устройств и аспекты использования. Регрессионный анализ показал взаимосвязь между независимыми переменными «Частота использования», «Доступность технологий», «Уровень знаний» и зависимой переменной «Удовлетворенность». Выбраны факторы: «Вовлеченность студентов», «Технологическая готовность», «Влияние на учебный процесс», «Препятствия», «Польза». Определение переменных корреляционного анализа: уровень знаний, частота использования, удовлетворенность, доступность, польза.
Результаты. Регрессионные модели подтвердили положительное влияние IoT сетей на успеваемость студентов и сокращении время на административные задачи. Корреляционный анализ выявил умеренную положительную связь между использованием IoT и успеваемостью студентов и сильную положительную связь между IoT и экономией времени преподавателей. Умеренная корреляция «Пользы» (0.51) и низкая связь фактора с вовлеченностью (0.066) говорит о том, что студенты воспринимают пользу технологий только в контексте их применения.
Заключение. Интеграция IoT в образовательный процесс активна. Пользователи IoT-устройств в образовательной среде ценят упрощение доступа к информации и повышение мотивации к обучению. Уровень осведомленности студентов о применении IoT находится на среднем уровне. Наиболее значимым фактором является уровень знаний об использовании IoT. Корреляционная матрица ясно указывает, что знание и доступ к IoT, а также их частое использование являются ключевыми факторами для повышения удовлетворенности.
The relevance of the conducted research lies in obtaining an assessment of the use of Internet of Things (IoT) networks in the university’s educational process. Educational institutions generate huge amounts of data, from student academic performance to attendance analytics, but their effective use remains limited. Effective processing of this data requires the use of Internet of Things networks.
The purpose of the study is to analyze the use of IoT networks in the organization and management of the university’s educational process using factorial, regression and correlation analyses. This is achieved by solving the following tasks: using factor analysis to identify hidden factors affecting the effectiveness of IoT use; regression analysis to determine the degree of influence of individual factors on performance indexes (satisfaction with the educational process); correlation analysis to assess the degree of closeness of relationships between variables.
Materials and methods. The results of a survey of 200 students were used as research materials. The results of the answers to 13 IoT questions were used to conduct the study. The data analysis was carried out using Python programming language libraries. A frequency analysis was performed based on the following indexes: popular types of IoT devices and usage aspects. Regression analysis showed the relationship between the independent variables “Frequency of use”, “Availability of technology”, “Level of knowledge” and the dependent variable “Satisfaction”. The following factors were selected: “Students’ engagement”, “Technological readiness”, “Impact on the learning process”, “Obstacles”, “Benefit”. Definition of correlation analysis variables: level of knowledge, frequency of use, satisfaction, accessibility, benefit.
Results. Regression models have confirmed the positive impact of IoT networks on student academic performance and reduced time spenton administrative tasks. Correlation analysis revealed a moderate positive relationship between IoT usage and student academic performance and a strong positive relationship between IoT and Faculty time savings. The moderate correlation of “Benefit” (0.51) and the low association of the factor with engagement (0.066) suggests that students perceive the benefit of technology only in the context of their application.
Conclusion. The integration of IoT into the educational process is active. Users of IoT devices in the educational environment value easier access to information and increased motivation to learn. The level of students’ awareness about the use of IoT is at an average level. The most significant factor is the level of knowledge about the use of IoT. The correlation matrix clearly indicates that knowledge and access to IoT, as well as their frequent use, are key factors for increasing satisfaction.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.