Development of an Intelligent System for Analyzing the Achievements of a University Student

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Education in the modern world is an integral part of the formation of a personality, therefore, it is given special attention. Digital development in the field of higher education requires automation of many university processes, and in order to improve the quality of training specialists and ensure the objectivity of evaluating their achievements, universities are introducing a rating system. The main objectives of such systems are to increase the motivation of students and encourage them to work independently. This paper presents a rating system based on such aspects of student activity as educational, scientific, social, cultural, creative, and sports. The paper uses intellectual analysis of student achievements using the taxonomy of the subject area and machine learning methods. An intelligent system for analyzing student achievements has been developed.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Svetlana Mikhaylova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: ssmihailova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9183-8519

Dr. Sci. (Econ.), Professor, Department of Data Analysis and Machine Learning, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Ресей, Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Bruno Cristos Madeira, Tugrul Tasci, Numan Celebi. Prediction of Student Performance Using Rough Set Theory and Backpropagation Neural Networks // European Scientific Journal, ESJ. February 2021 edition Vol.17, No.7. URL: https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/14028.
  2. Kongsakun K. Neural Network Modeling for an Intelligent Recommendation System Supporting SRM for Universities in Thailand // WSEAS Transaction on Computers. —2012. —Vol. 11. —No. 1.
  3. Matthew H. The Influence of Teaching Methods on Students Achievement on Virginia's End of Course Standards of Learning Test for Algebra-I: dissertation for the degree of Doctor of Philosophy. —USA, Virginia, Blacksburg: Virginia Polytechnic University, 2002.
  4. Mohammed Abdullah Al-Hagery, Maryam Abdullah Alzaid, Tahani Soud Alharbi and Moody Abdulrahman Alhanaya. Data Mining Methods for Detecting the Most Significant Factors Affecting Students’ Performance. // Information Technology and Computer Science, 2020, 5, 1-13. URL: http://www.mecs-press.org/ijitcs/ijitcs-v12-n5/IJITCS-V12-N5-1.pdf.
  5. Oladokun, V.O Adebanjo, A.T. and Charles-Owaba, O.E. (2008). Predicting Students Academic Performance using Artificial Neural Network: A case study of an Engineering Course. Pacific Journal of Science and Technology, Vol.9(1):72-79.
  6. Sadiq Husssain, Silvia Gaftandzhieva, Md. Maniruzzaman, Rositsa Doneva, Zahraa Fadhil Muhsin. Regression analysis of student academic performance using deep learning // Education and Information Technologies (2021) 26:783–798. URL: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10241-0.
  7. Shoukat H., Fahad M., Hamid K. and Awais A. Factors Contributing to Students Academic Performance: A Case Study of Islamic University Sub-Campus // American Journal of Education research. —2013. —Vol. 1. —No. 8. —pp. 283–289.
  8. Budaev E.S., Smolina L.S. Research in the field of intellectual analysis of students' achievements at the university. In the collection: Collection of articles of the national scientific and practical conference. —Ulan-Ude. Education and Science, 2020. pp. 285–291.
  9. Methodology for calculating the individual student rating of the Northwestern Institute of Management of the RANEPA. [electronic resource]. —Access mode: https://sziu.ranepa.ru/images/news_doc/2019/metodika_rascheta_reytinga_2019.pdf (date of request: 12/24/2023).
  10. The regulation on the point-rating system for evaluating the achievements of students of Novosibirsk State Technical University. [electronic resource]. —Access mode: https://www.nstu.ru/static_files/38655/file/NSTU_Polozenie%20o%20BRS.pdf (date of access: 12/24/2023).
  11. Regulations on the point-rating system of achievements of students of the SibGUTI Federal State Educational Educational Institution. [electronic resource]. —Access mode: https://ita.sibsutis.ru/sites/csc.sibsutis.ru/files/files/Point_rating_system.pdf (date of access: 12/24/2023).
  12. Regulations on the rating system for the comprehensive assessment of students' knowledge of higher education educational programs—bachelor's degree programs, specialty programs and master's degree programs of the National Research University Higher School of Economics. [electronic resource]. —Access mode: https://www.hse.ru/data/xf/644/439/1477/Положение%20о%20рейтинговой%20системе%20комплекс..овательных%20программ%20высшего%20об.docx (date of access: 12/24/2023).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Taxonomy of the main concepts of the subject area.

Жүктеу (246KB)
3. Fig. 2. Achievement assessment system.

Жүктеу (270KB)
4. Fig. 3. General calculation model.

Жүктеу (14KB)
5. Fig. 4. Variance when using the ElasticNet method.

Жүктеу (6KB)
6. Fig. 5. Variance when using the Ridge regression method.

Жүктеу (8KB)
7. Fig. 6. Variance when using the Lasso method.

Жүктеу (7KB)
8. Fig. 7. Method coefficients.

Жүктеу (44KB)
9. Fig. 8. Method errors.

Жүктеу (42KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».