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.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
