ivdon3@bk.ru
В данной работе решается задача повышения эффективности образовательной деятельности за счет прогнозирования успеваемости обучающихся на основе внешних и внутренних факторов. Для решения данной задачи построена модель прогнозирования успеваемости обучающихся с использованием языка программирования Python. Исходные данные для построения модели дерева решений взяты с платформы UCI Machine Learning Repository и предварительно обработаны с помощью аналитической платформы Deductor Studio Academic. Приведены результаты работы модели и проведено исследование для оценки эффективности прогнозирования успеваемости обучающихся.
Ключевые слова: прогнозирование, дерево решений, успеваемость обучающихся, влияние факторов, оценка эффективности
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования