Система прогнозирования оценок в цифровых образовательных приложениях работает на основе алгоритмов машинного обучения, которые позволяют анализировать большие объёмы данных и делать точные прогнозы. 1

Некоторые методы, которые используются для прогнозирования успеваемости:

• Регрессия. 1 Позволяет предсказывать оценку студента по одному или нескольким параметрам. 1 Например, модель может учитывать успеваемость по предыдущим курсам, количество посещённых занятий и выполненные задания. 1
• Кластеризация. 1 Используется для разделения данных на группы по схожим признакам. 1 Этот метод помогает выявить группы студентов с похожими уровнями успеваемости или вовлечённости в учебный процесс. 1
• Рекомендательные системы. 1 На основе данных о прошлых успехах студентов и их интересах предлагают персонализированные учебные материалы, дополнительные курсы или задания. 1

В прогнозировании успеваемости могут учитываться как внутренние, так и внешние факторы. 4 К внутренним относятся, например, текущий средний балл обучающегося, оценки за контрольные мероприятия в рамках дисциплин, посещаемость студентов. 4 К внешним — возраст, пол, состояние здоровья, результаты вступительных экзаменов. 4

На основе этих данных система составляет прогноз, насколько успешно студент сдаст экзамены в следующую сессию — с высоким, средним, удовлетворительным результатом. 2