Предиктивная аналитика в образовании: преподаватели Ташенев университета используют алгоритм наивного Байеса для прогнозирования успеваемости

В журнале International Journal of Information and Education Technology (Q2, 61-й перцентиль) опубликовано исследование с участием В. Нахиповой и профессора Ж. Умаровой из Ташенев университета. Работа посвящена использованию алгоритма наивного Байеса в задачах машинного обучения для предсказания академических результатов студентов.

Алгоритм наивного Байеса позволяет на основе анализа исторических данных — оценок, посещаемости, активности на онлайн-платформах — с высокой точностью прогнозировать, насколько вероятно студенту справиться с курсом или нуждаться в дополнительной поддержке.

Особенности исследования:

·     Проведён анализ набора данных студентов с различных образовательных платформ;

·     Прогнозная точность модели превысила 80%;

·     Методика проста в реализации и может быть легко встроена в существующие образовательные системы.

Практическая ценность:

·     Помогает преподавателям на ранней стадии выявлять студентов с потенциальными трудностями;

·     Способствует внедрению индивидуальных траекторий обучения;

·     Усиливает адаптивность цифрового образования.

International Journal of Information and Education Technology, Vol. 14, No. 1, 2024, Q2, 61  persentile