Отправить статью по E-mail Разработка интеллектуальной системы анализа достижений обучающегося вуза
- Авторы: Михайлова С.С.1
-
Учреждения:
- Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
- Выпуск: Том 20, № 2 (2024)
- Страницы: 185-192
- Раздел: Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
- URL: https://journal-vniispk.ru/2541-8025/article/view/260147
- DOI: https://doi.org/10.33693/2541-8025-2024-20-2-185-192
- EDN: https://elibrary.ru/OBBSPK
- ID: 260147
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Образование в современном мире является неотъемлемой частью становления личности, поэтому ему уделяется особенно пристальное внимание. Цифровое развитие в сфере высшего образования требует автоматизации многих процессов вуза, и для повышения качества подготовки специалистов и обеспечения объективности оценивания их достижений вузы вводят рейтинговую систему. Главные задачи таких систем заключаются в повышении мотивации студентов и стимулировании их к самостоятельной работе. В данной работе представлена рейтинговая система, которая базируется на таких аспектах активностей студентов как учебный, научный, общественный, культурно-творческий, спортивный. В работе применён интеллектуальный анализ по достижениям студентов с использованием таксономии предметной области и методов машинного обучения. Разработана интеллектуальная система анализа достижений студента.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Светлана Сергеевна Михайлова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Автор, ответственный за переписку.
Email: ssmihailova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9183-8519
доктор экономических наук, профессор Кафедры анализа данных и машинного обучения факультета информационных технологий и анализа больших данных
Россия, МоскваСписок литературы
- 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.
- Kongsakun K. Neural Network Modeling for an Intelligent Recommendation System Supporting SRM for Universities in Thailand // WSEAS Transaction on Computers. —2012. —V. 11. —№ 1.
- Matthew H. The Influence of Teaching Methods on Students Achievement on Virginia's End of Course Standards of Learning Test for Algebra-I: диссертация на соискание ученой степени доктора философии. —США, Виргиния, Блэксбург: Политехнический университет Виргинии, 2002.
- 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.
- 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.
- 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.
- Shoukat H., Fahad M., Hamid K. и Awais A. Factors Contributing to Students Academic Performance: A Case Study of Islamic University Sub-Campus // American Journal of Education research. —2013. —V. 1. —№ 8. —P. 283–289.
- Будаев Е.С., Смолина Л.С. Исследования в области интеллектуального анализа достижений студентов в вузе. В сборнике:. Сборник статей национальной научно-практической конференции. —Улан-Удэ. Образование и наука, 2020. С. 285–291.
- Методика расчета индивидуального рейтинга студента северо-западного института управления РАНХИГС. [Электронный ресурс]. —Режим доступа: https://sziu.ranepa.ru/images/news_doc/2019/metodika_rascheta_reytinga_2019.pdf (дата обращения: 24.12.2023).
- Положение о балльно-рейтинговой системе оценки достижений студентов Новосибирского государственного технического университета. [Электронный ресурс]. —Режим доступа: https://www.nstu.ru/static_files/38655/file/NSTU_Polozenie%20o%20BRS.pdf (дата обращения: 24.12.2023).
- Положение о бально-рейтинговой системе достижений студентов ФГБОУ ВПО «СибГУТИ». [Электронный ресурс]. —Режим доступа: https://ita.sibsutis.ru/sites/csc.sibsutis.ru/files/files/Point_rating_system.pdf (дата обращения: 24.12.2023).
- Положение о рейтинговой системе комплексной оценки знаний студентов образовательных программ высшего образования—программ бакалавриата, программ специалитета и программ магистратуры Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». [Электронный ресурс]. —Режим доступа: https://www.hse.ru/data/xf/644/439/1477/Положение%20о%20рейтинговой%20системе%20комплекс..овательных%20программ%20высшего%20об.docx (дата обращения: 24.12.2023).
Дополнительные файлы
