Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61074
Название: Прогнозная модель для оценки успеваемости студентов университета по итогам текущего обучения
Авторы: Зяблецев, Павел Андреевич
Научный руководитель: Губин, Евгений Иванович
Ключевые слова: прогнозирование успеваемости студентов; модель машинного обучения; подготовка данных; набор данных; классификация; student performance forecasting; machine learning model; data preparation; data set; classification
Дата публикации: 2020
Библиографическое описание: Зяблецев П. А. Прогнозная модель для оценки успеваемости студентов университета по итогам текущего обучения : магистерская диссертация / П. А. Зяблецев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2020.
Аннотация: Целью магистерской диссертации является создание прогнозной модели успеваемости студентов ТПУ. Наличие такой модели позволит уделять более пристальное внимание студентам, которые попадают в группу риска большого количества долгов по учебным дисциплинам, а как следствие, будут претендентами на отчисления. Определение таких студентов на ранних этапах позволит более детально и персонально работать с ними для того, чтобы они более успешно справлялись с учебной нагрузкой. Научная новизна заключается в комплексном подходе к решению данной задачи и применению модели на практике. В результате работы была создана прогнозная модель, а также графический интерфейс для ее использования.
The aim of this master's thesis is to create a forecasting model of student performance at TPU. The presence of such a model will make it possible to pay closer attention to students who fall into the risk group of a large number of debts in academic disciplines, and as a result, they will be applicants for expulsion. The identification of such students in the early stages will allow to do more detailed and personal work with them so that they can overcome this study load more successfully. Scientific novelty lies in an integrated approach to solving this problem and applying the model in practice. As a result of the work, a predictive model was created, as well as a graphical interface for its use.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61074
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU930128.pdf2,02 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.