Studentų akademinės sėkmės nuotolinėse studijose prognozavimo galimybės taikant duomenų tyrybą
Straipsniai
Artūras Kukštys
Ny-Krohnborg skole, Bergen, Norway
Publikuota 2026-05-08
https://doi.org/10.15388/LMITT.2026.14
PDF

Esminiai žodžiai

akademinė sėkmė
prognozavimas
duomenų tyryba
duomenų tyrybos metodai ir algoritmai
CRISP-DM

Anotacija

Aukštosios mokyklos veikia konkurencingoje aplinkoje, kur studentų akademinė sėkmė yra svarbus studijų kokybės rodiklis. Nuotolinės studijos populiarėja, tačiau jos dažniau nutraukiamos nei tradicinės. Šio darbo tikslas – taikant duomenų tyrybą parengti akademinės sėkmės prognozavimo modelį, skirtą mažinti studentų nubyrėjimą. Parengtas modelis, paremtas besimokančiųjų mokymosi duomenimis ir atsitiktinio miško algoritmu, leidžia anksti identifikuoti rizikos grupės studentus.

PDF

Nuorodos

Creative Commons License

Šis darbas apsaugotas Creative Commons priskyrimo 4.0 viešąja licencija.

Atsisiuntimai

Nėra atsisiuntimų.