Разработаны методы Data Mining для прогнозирования особенностей обучения студентов

Состоялся очередной научный семинар отдела № 10 Института информационных технологий НАНА. Сотрудник отдела Гюляра Мамедова выступила с докладом на тему «Разработка методов Data Mining для прогнозирования особенностей образования студентов университета». Она отметила, что повышение успеха студентов в обучении является основной целью высшего учебного заведения.

По её словам, преподаватели университета должны следить за обучением студентов, определять, в каких областях они достигли прогресса, нуждаются ли они в дополнительном образовании. А учебные заведения, используя современные интеллектуальные методы анализа данных, должны помочь студентам эффективно решать все проблемы, с которыми они сталкиваются во время обучения.

Докладчица отметила, что для анализа больших объемов данных, созданных в процессе обучения, и прогнозирования деятельности студентов можно использовать методы интеллектуального образования (EDM – Educational Data Mining). «Прогнозирование помогает эффективно отслеживать деятельность студента», - сказав Г.Мамедова отметила, что посредством этого метода учителя определили студента, которому необходимо особое внимание, и приняли соответствующие меры для улучшения его образовательной деятельности.

Она подчеркнула, что существуют различные методы интеллектуального анализа для прогнозирования данных, отметив плюсы и минусы каждого из них.

Г.Мамедова подробно рассказала о методах классификации, регрессии, ассоциации Data Mining, используемых в решении задач прогноза в образовании. Она представив практические примеры использования этих методов для прогнозирования учебной деятельности, добавила, что использование технологии EDM при прогнозировании приводит к повышению качества учебного процесса, оптимизации деятельности студентов, повышению их успеха.

Вокруг доклада были проведены обсуждения, даны ответы на вопросы.

© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.