МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ НАВЧАННЯ І ПРОГНОЗУВАННЯ УСПІШНОСТІ СТУДЕНТІВ

Анотація

Розглянуто ключові підходи до моделювання, зокрема регресійний аналіз, кластерний аналіз, нейронні мережі, баєсові мережі та методи машинного навчання. Ці техніки допомагають освітянам оцінювати успішність студентів, визначати академічні ризики та впроваджувати адаптивні заходи. Прогнозні моделі враховують такі фактори, як попередні оцінки, витрачений на навчання час і рівень залученості до цифрових освітніх систем. Алгоритми машинного навчання, включаючи дерева рішень і нейронні мережі, підвищують точність прогнозування, адаптуючись до нових даних. Хоча математичні моделі забезпечують цінні аналітичні висновки, такі виклики, як неповні дані, емоційні фактори та перенавчання моделі, можуть впливати на їхню надійність.