БІЛІМ АЛУШЫЛАРДЫҢ ОҚУ ҮЛГЕРІМДЕРІН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІ НЕГІЗІНДЕ ТАЛДАУ ЖӘНЕ БОЛЖАУ
Опубликован:
27-06-2024Язык статьи:
РусскийПросмотры:
242Аннотация
Қазіргі таңда әрбір салада деректер жиынын талдау мен машиналық оқыту әдістерін қолдану өзекті мәселелердің бірі болып отыр. Себебі, жыл сайын жинақталып отырған деректер жиынын талдау ғылыми зерттеу салаларында жаңа білімдерді, заңдылықтарды анықтауға көп көлемде әсерін тигізіп отыр. Сол сияқты, білім беру саласында да, деректер жиынын талдау мен машиналық оқыту әдістері кең мүмкіндіктерді және шешімдерді ұсынады, атап айтсақ, ол білім алушылардың оқу үлгерімдерін болжау. Білім алушылардың оқу үлгерімдерін болжауда деректер жиынындағы әр түрлі атрибуттар бұрыннан белгілі және белгісіз байланыстарды анықтап беруде. Ол өз кезегінде, білім беру үрдісін тиімді ұйымдастыру мен білім сапасын жақсарту мәселелерін де шешуге көп үлес тигізеді. Қарастырылып отырған мақалада, білім алушылардың оқу үлгерімін болжау үшін деректер жиыны талданып, машиналық оқыту алгоритмі, яғни сызықтық регрессия әдісі қолданылған. Деректерді жиынын талдау екі кезеңде жүзеге асырылған, бірінші кезеңде деректер жиынына статистикалық талдау жүргізіліп, екінші кезеңде сызықтық регрессия үлгісі құрылған. Білім алушылардың оқу үлгерімін болжауда сызықтық регрессия алгоритмі негізінде релевантты атрибуттар анықталды. Олар, оқушылардың тоқсан бойынша бағалары G1-G3, білім алушылардың ата-анасының білімі жайлы мәліметтер және білім алушының қаншалықты сабаққа қатысуы, яғни сабақты босату туралы деректері. Сызықтық регрессияны қолдану негізінде алынған үлгіні бағалау 90% жоғары нәтижені көрсетті.
Лицензия
Copyright (c) 2024 Вестник ВКТУ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)
| № | Название публикации | Авторы | Аффилированность | Язык | Просмотры | Дата | Цитировать |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Применение Байесовских Сетей Для Определения Влияния Состояния Высшего Образования На Экономические Развитие | Смаилова С., Вороненко М., Литвиненко В., Кумаргажанова С., Блинаева Е., Тлебалдинова А. |
|
EN | 152 | 2024-09-30 | |
| 2 | Кластерный Анализ Поведенческих Факторов В Формировании Цифровой Идентичности Обучающихся | Тлебалдинова А., Конурбаева Ж., Кумаргажанова С., Смаилова С., Сейтахметова Ж. |
|
EN | 109 | 2025-03-28 | |
| 3 | The Application Of Ontological Modeling In The Problems Of Knowledge Management In A Modern University | Сулейменова Л., Кумаргажанова С., Тлебалдинова А., Смаилова С., Уркумбаева А. |
|
EN | 95 | 2023-12-22 | |
| 4 | Комплексный Подход К Предобработке Мрт-Изображений На Основе Фильтрации И Оценки Качества | Кумарканова А., Танкибаева А., Тлебалдинова А., Карменова М., Кумаргажанова С. |
|
KZ | 81 | 2025-07-06 |