Studia i Prace WNEiZ US

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ


ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096    OAI    DOI: 10.18276/sip.2017.50/1-11
CC BY-SA   Open Access 

Lista wydań / nr 50/1 2017
Identyfikacja wzorców zaangażowania w podnoszenie kwalifikacji z wykorzystaniem analizy sekwencji

Autorzy: Alicja Grześkowiak
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe: podnoszenie kwalifikacji dane panelowe analiza sekwencji
Data publikacji całości:2017
Liczba stron:13 (155-167)
Klasyfikacja JEL: J24 C23
Cited-by (Crossref) ?:

Abstrakt

W artykule przedstawiono problematykę związaną z podejmowaniem aktywności mających na celu podnoszenie umiejętności. W szczególności analizowano przebieg zaangażowania w proces kształcenia przez całe życie w Polsce w kolejnych jednostkach czasu oraz w odniesieniu do takich cech demograficznych, jak płeć i wiek. Jako metodę badawczą zastosowano analizę sekwencji, która umożliwiła identyfikację głównych wzorców zachowań w rozpatrywanym obszarze i wybranym przedziale czasowym. Analizy przeprowadzono na podstawie danych panelowych wyodrębnionych dla lat 2009–2015, pochodzących z ogólnopolskiego badania Diagnoza Społeczna. Otrzymane rezultaty wskazują na wiele negatywnych prawidłowości w zakresie zaangażowania w podnoszenie kwalifikacji.
Pobierz plik

Plik artykułu

Bibliografia

1.Aggarwal, C.C. (2015). Data Mining: The Textbook. Switzerland: Springer International Publishing.
2.Dong, G., Pei, J. (2007). Sequence Data Mining. New York: Springer Science & Business Media, LLC.
3.Dziechciarz, J. (2015). Pomiar i wycena wiedzy, umiejętności i kompetencji nabytych w formalnych i nieformalnych formach. W: P. Wdowiński (red.), Nauczyciel akademicki wobec nowych wyzwań edukacyjnych (s. 25–43). Łódź, Wyd. UŁ.
4.Gabadinho, A., Ritschard, G., Müller, N.S., Studer M. (2011). Analyzing and Visualizing State Sequences in R with TraMineR. Journal of Statistical Software, 40 (4), 1–37.
5.Gabadinho, A., Ritschard, G., Studer, M., Müller, N.S. (2009). Mining Sequence Data in R with the TraMineR Package: A Users Guide for Version 1.2. Geneva: University of Geneva. Pobrane z: http://mephisto.unige.ch/pub/TraMineR/doc/1.2/TraMineR-1.2-Users-Guide_.pdf (29.01.2017).
6.Grześkowiak, A. (2013). Statystyczna analiza aktywności edukacyjnej osób dorosłych w Polsce. Ekonometria, 2 (40), 22–35.
7.Grześkowiak, A. (2015). Wielowymiarowa analiza uwarunkowań zaangażowania Polaków w kształcenie ustawiczne o charakterze pozaformalnym. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 384, 108–116.
8.Kohler, U., Brzinsky-Fay, C., Luniak, M. (2006). Sequence Analysis with Stata. The Stata Journal, 6 (4), 435–460.
9.Rada Monitoringu Społecznego (2015). Diagnoza społeczna. Kwestionariusze i instrukcja 2015. Pobrane z: www.diagnoza.com (15.06.2017).
10.Rényi, A. (1961). On Measures of Entropy and Information. Proceedings of the fourth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, 1, 547–561.
11.Ritschard, G. (2012). Exploring Sequential Data. W: J.G. Ganascia, P. Lenca, J.M. Petit (red.), Discovery Science. DS 2012. Lecture Notes in Computer Science (s. 3–6). T. 7569. Berlin, Heidelberg: Springer.
12.Strzelecki, P., Saczuk, K., Grabowska, I., Kotowska, I.E. (2015). Rynek pracy. W: J. Czapiński, T. Panek, Diagnoza społeczna 2015. Warunki i jakość życia Polaków. Raport (s. 129–173). Warszawa: Rada Monitoringu Społecznego.
13.Turek, K., Worek, B. (2015). Kształcenie po szkole. Warszawa: PARP.