Машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы білім алушылардың үлгерімін анықтау

Аңдатпа

Аннотация. Зерттеу жұмысында білім беру бағдарламаларын әзірлеу мен үлгерімді бақылау үшін қолдануға болатын  оқу аналитикасы (LA) мен білім беру деректерін талдау (EDM) жолдарын пайдаланудың маңызды аспектілері қарастырылады.  Оқу аналитикасын оқытуды басқару жүйесіне (LMS) біріктіру арқылы студенттердің оқу үлгеріміне қатысты кездесетін қиындықтарды болжау және алдын алу арқылы білім беру үдерісінің тиімділігін арттыруға болатындығы келтірілген. Машиналық оқыту әдістеріне, оның ішінде сызықтық регрессияны қолданып пән бойынша оқу үлгерімі мен GPA балл байланысын анықтап, оқу үлгерімі бойынша деректерді талдау және болжау үдерісі қарастырылады. Зерттеу нәтижесі машиналық оқыту модельдерімен болжаудың дәлдәгән жоғарылату үшін дұрыс функцияларды таңдау маңыздылыңын көрсетеді, сонымен қатар білім беру бағдарламасын жақсатру үшін кіріс берілгендерін қамтамасыз етеді. Машиналық оқыту алгоритмдерін қолдана отырып, деректерді жинау мен дайындау арқылы студенттердің оқу үлгерімін бағалау үшін болжамды модельдер құру үдерісі қарастырылады. Студенттердің болашақтағы үлгерімін болжау үшін модельдерді қолданудың нақты сипаттамасы келтірілген, сондай-ақ оқу үлгеріміне әсер ететін негізгі факторларды анықтау үшін алынған нәтижелерді түсіндіруге ерекше назар аударылады. Бұл жұмыс берілгендер негізінде оқу бағдарламаларын басқару мен білім беру сапасын көтеру үшін практикалық нұсқаулар ұсына отырып, оқу аналитикасы саласы мен білім беру деректерін өндіру салаларын дамытуға үлес қосады.