Как работает система прогнозирования оценок в цифровых образовательных приложениях?

Система прогнозирования оценок в цифровых образовательных приложениях работает на основе алгоритмов машинного обучения, которые позволяют анализировать большие объёмы данных и делать точные прогнозы. moluch.ru

Некоторые методы, которые используются для прогнозирования успеваемости:

• Регрессия. moluch.ru Позволяет предсказывать оценку студента по одному или нескольким параметрам. moluch.ru Например, модель может учитывать успеваемость по предыдущим курсам, количество посещённых занятий и выполненные задания. moluch.ru
• Кластеризация. moluch.ru Используется для разделения данных на группы по схожим признакам. moluch.ru Этот метод помогает выявить группы студентов с похожими уровнями успеваемости или вовлечённости в учебный процесс. moluch.ru
• Рекомендательные системы. moluch.ru На основе данных о прошлых успехах студентов и их интересах предлагают персонализированные учебные материалы, дополнительные курсы или задания. moluch.ru

В прогнозировании успеваемости могут учитываться как внутренние, так и внешние факторы. cyberleninka.ru К внутренним относятся, например, текущий средний балл обучающегося, оценки за контрольные мероприятия в рамках дисциплин, посещаемость студентов. cyberleninka.ru К внешним — возраст, пол, состояние здоровья, результаты вступительных экзаменов. cyberleninka.ru

На основе этих данных система составляет прогноз, насколько успешно студент сдаст экзамены в следующую сессию — с высоким, средним, удовлетворительным результатом. skillbox.ru