Влияние игр на успеваемость студентов
Я искала данные на сайте Kaggle по ключевым словам, связанным с играми (game, gamedisign и т. д.), так как я учусь на направлении Геймдизайн и интересуюсь этой темой.
Я просмотрела несколько таблиц с данными про игры, но наиболее содержательными мне показались данные из базы «Games and Success in Students». Мне стало интересно, какие факторы могут повлиять на оценку студентов, и особенно — влияют ли игры на успеваемость.
Этапы работы
Для начала я преобразовала столбец «Grade» в числовой формат и удалила строки с пропущенными значениями. Затем, округлила оценки до десятков и преобразовала их в целые числа. Также я удалила строки, где уровень дохода родителей равен 0, так как они оказались не показательными.
Стилизация
В выборе стиля я вдохновлялась современными минималистичными графиками с темным фоном, которые часто используются в научных презентациях. Зеленые оттенки я добавила для соответствия теме игр.
Влияние игр на оценки студентов
Скопление оценок в левой части графика совсем не значит, что часто играющие студенты реже получают высокие оценки, это показывает, что не играющих студентов больше, чем играющих. Оценки распределены примерно одинаково. Это показывает что четкой корреляции между часами игры в день и оценкой — нет.
Ту же картину мы видим в графике «Корреляция между годами игры и оценкой». Единственное отличие — небольшое отклонение вниз на отметке в 1 год игр. Это можно интерпретировать как свежее увлечение играми, которое отвлекает от учебы, но мне кажется что это можно списать на погрешность.
Другие факторы, влияющие на оценку
Видно, что высокий уровень образования родителей положительно влияет на успеваемость их детей. Для этого могут быть разные причины: образовательная среда, создающаяся в семье, высокие ожидания от ребенка, контроль обучения родителями.
Высокий уровень образования родителей так же коррелирует с более высоким доходом, что позволяет обеспечить детям доступ к дополнительным образовательным ресурсам (репетиторы, курсы, качественные школы). По графику видно, как высокий доход родителей положительно влияет на оценки студентов.
Я использовала круговую диаграмму, чтобы показать количественное соотношение студентов по признаку пола. Круговая диаграмма наглядно демонстрирует пропорции. И по ней видно, что в таблице репрезентируется примерно равное количество студентов обоих полов. Соответственно, график «Зависимость оценки от пола студента» показывает правдивую картину распределения оценок по половому признаку — девушки в среднем получают оценки выше.
График подтверждает, что женщины в целом учатся лучше. К тому же, разброс оценок у девушек меньше, это может значить что они более стабильны в своей успеваемости.
Итоги анализа
Вывод: успеваемость студентов зависит от нескольких факторов, но не имеет четкой корреляции с временем, проведенным за играми. Хотя высокий уровень образования и доход родителей положительно влияют на оценки, пол студента также играет роль: девушки в среднем учатся лучше и более стабильны. При этом увлечение играми, даже в течение нескольких лет, не оказывает значительного негативного влияния на успеваемость.
Описание применения генеративной модели
Я использовала нейросеть Deepseek для помощи в исправлении ошибок в коде. https://www.deepseek.com
Для генерации обложки использовалась нейросеть FLUX.1-schnell https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell