Автоматизация прогнозирования результатов обучения студентов
Предлагается метод автоматизированного прогнозирования результатов обучения студентов, отличающийся использованием разнородных факторов: результатов сдачи Единого государственного экзамена по русскому языку, математике, физике и информатике, оценок академической успеваемости и индивидуальных параметров когнитивно-познавательной сферы учащихся. Проанализированы случаи прогнозирования средних баллов обучения студентов на интервале первого года и всего периода обучения в вузе. Разработаны сценарии применения гибридных моделей классификации и регрессии для прогнозирования результатов обучения по различным дисциплинам. Процедуры прогнозирования реализованы в сетевом программном комплексе ОнтоМАСТЕР при помощи интеллектуальных агентов. Метод предназначен для повышения точности прогнозирования результатов обучения студентов и обоснованности применения методов интеллектуального анализа данных к образовательным данным (Educational Data Mining, EDM). Демонстрируется, насколько более точным может быть метод прогнозирования успеваемости обучающихся с включением в множество факторов модели индивидуальных параметров когнитивно-стилевого потенциала учащихся.
Авторы: Е. Е. Котова, А. С. Писарев
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: Прогнозирование успеваемости обучающихся, процесс обучения, множественная регрессия, когнитивный потенциал, интеллектуальные агенты
Открыть полный текст статьи