Студенческие привычки VS Академическая успеваемость
Рубрикатор
1. Введение 2. Описание проделанной работы 3. Результаты исследования 4. Выводы
Введение
Мне стало интересно, как образ жизни влияет на учебную успеваемость. Может есть какой-то секрет, который позволит мне стать «супер студентом»?
Как оказалось, я не первая, кто интересуется этим вопросом, и существует опрос 1000 студентов. В опросе отражены различные привычки студентов и их оценки за экзамен.
Однако, если я бы я решила анализировать это вручную/самостоятельно, то, во-первых, мне бы потребовалось очень много времени, во-вторых, это было бы очень сложно. Человеческий мозг не привык обрабатывать такие объекты информации.
Тут на помощь мне приходят программирование и код, которые существенно ускоряют процесс.
Итак, цель анализа данных: проанализировать взаимосвязь между привычками и оценками студентов.
Описание проделанной работы
Для проведения исследования я взяла датасет с сайта Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/jayaantanaath/student-habits-vs-academic-performance
В своём проекте я использовала pandas для загрузки и предобработки данных, matplotlib.pyplot для построения графиков, seaborn для их стильной визуализации и mpl_toolkits.mplot3d для 3D–построений.
Используемый код
Перед началом исследования я провела предобработку данных для удобства работы.
Используемый код
Потом приступила к построению графиков.
В ходе анализа датасета я использовала следующие виды графиков: 1. Столбчатая диаграмма (barplot) — показывает, как меняется средний итоговый балл в зависимости от качества интернета, при этом каждая полоса раскрашена по уровню рейтинга ментального здоровья. 2. Boxplot (ящик с усами) — сравнивает распределение итоговых баллов у студентов с подработкой и без подработки. 3. Диаграмма рассеяния (scatter plot) — исследует связь между процентом посещаемости занятий и итоговым баллом. 4. 3D scatter plot — визуализирует трёхмерную зависимость итогового балла от часов учёбы в день и часов сна. 5. Диаграмма рассеяния (scatter plot) — показывает, как количество часов сна влияет на итоговый балл. 6. Точечная диаграмма с линией регрессии (scatter + regression line) — иллюстрирует классическую связь «часы учёбы в день и итоговый балл» с добавленной линией тренда.
Для построения диаграмм, я решила использовать синий и зеленый цвета. Так как синий считается подходящим цветом для повышения продуктивности в процессе обучения, за счёт повышения концентрации. Зеленый цвет успокаивает, что также помогает концентрироваться.
Первое, что я решила посмотреть это то, как количество часов, потраченных на учёбу, влияет на итоговую оценку. Получалась прямая зависимость.
График зависимости итоговой оценки от часов учёбы в день
Используемый код
Затем я решила посмотреть как количество сна отражается на успеваемости студентов. Из графика следует что итоговый балл практически не имеет зависимости от времени сна, хотя у большинства студентов, получивших 100 баллов наблюдается здоровый сон (в пределах 6-8 часов).
График зависимости итоговой оценки от часов сна
Используемый код
Затем я решила исследовать два показателя вместе, чтобы получить более наглядный результат. Я посмотрела как итоговый балл за экзамен зависит от часов сна и часов, потраченных на учёбу. Получился вполне ожидаемый результат, чем больше времени студенты тратят на учёбу и сон, тем лучше их итоговые баллы.
График зависимости итоговой оценки от количества часов, потраченных на сон и на учёбу
Используемый код
Потом я посмотрела как посещаемость влияет на оценку. Как ни странно, она не играет роли вообще. Есть как студенты со сравнительно небольшой посещаемостью (70%) получившие 100 баллов, так и студенты посетившие все занятия, но при этом набравшие минимум баллов.
График зависимости итоговой оценки от посещаемости
Используемый код
Может нужно начать работать и набираться практического опыта, чтобы получать оценки выше?
Нет, график демонстрирует, что работающие и неработающие студенты в среднем показывают одинаковые результаты на экзаменах. Более того, нижний балл студентов имеющих подработку оказался выше соответствующего значения у безработных студентов.
График зависимости итоговой оценки от наличия работы
Используемый код
Далее я решила посмотреть как итоговый балл меняется в зависимости от качества интернета, и какое при этом у студентов состояние ментального здоровья.
На графике видно, что качество интернета не влияет на итоговый балл студентов, а вот уровень ментального здоровья в большинстве случаев имеет прямую линейную зависимость с итоговыми баллами за экзамен.
График зависимости итоговой оценки от качества интернета и уровня ментального здоровья
Используемый код
Результат исследования
Глядя на результаты исследования можно сделать вывод, что зависимости между привычками студентов и их оценками за экзамен практически нет. Это означает, что главное в процессе обучения — желание, всё остальное отговорки.
Вывод
Цель исследования была достигнута. Благодаря прикладному программированию я смогла быстро проанализировать большой объём информации. Программирование помогло мне сэкономить время и получить наглядный результат.
