• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Фадеева Екатерина Владимировна
Использование технологий машинного обучения в образовательных практиках
Бизнес-информатика
(Бакалавриат)
8
2017
Машинное обучение представляет собой широкий подраздел искусственного интеллекта, изучающий алгоритмы, способные самостоятельно обучаться на основе предыдущего опыта. Машинное обучение стоит на стыке таких дисциплин, как математика, статистика, теория вероятностей и теория графов. За счёт накопления больших объёмов данных в сферах науки, бизнеса, здравоохранения и образования возможности применения технологий машинного обучения постоянно расширяются.

Данное исследование призвано продемонстрировать возможности применения методов машинного обучения в сфере образования с целью приобретать новые знания из демографических и академических данных студентов, собранных в университетах, для того, чтобы сократить количество студентов, отчисленных из университета за неуспеваемость.

Для достижения цели исследования были выполнены три обширные задачи. В первую очередь были изучены основы машинного обучения: какие задачи оно позволяет решать и с помощью каких алгоритмов, были описаны сферы, в которых машинное обучения уже активно применяется, и были даны примеры возможных недостатков и проблем, связанных с использованием машинного обучения. После было определено, как именно и какие данные образуются в сфере образования, а также приведены примеры того, как различные образовательные учреждения применяют машинное обучение для анализа этой информации.

Наконец, была реализована модель машинного обучения, позволяющая предсказывать успешность прохождения студентом в конце первого курса дисциплины «математический анализ» на основе данных о его школьных успехах и оценках за первый семестр обучения в университете. Модель получила на вход данные о 583 студентах. Реализованный алгоритм предсказал сдаст или не сдаст студент экзамен для 100 студентов, из которых неверно классифицированы были 5. Таким образом, модель показала точность в 95%.
Текст работы (работа добавлена 20 мая 2017г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР