Использование анализа данных в средней школе для рекомендации выбора дальнейшего и текущего направлений обучения

В данной работе представлено исследование возможности создать рекомендательную систему, основанную на математических моделях, с учетом данных об успеваемости, участии в олимпиадах и внеклассной активности. Сначала проводится анализ литературы и статей, посвященных образовательному анализу данных. Далее проводится сбор данных, необходимых для обучения системы и проверяются четыре модели, основанные на: логистической регрессии с «l1»-нормализацией и тремя видами байесовских методов. Система для рекомендации продвинутого или базового изучения школьных курсов онлайн показала точность в 97% при выдаче первых пяти рекомендаций (при этом с p-value=0,001 превосходит точность случайно модели); система для рекомендации будущей специализации показала 82% точности при выдаче трех предсказаний (p-value=0,01). В заключении работы также проводится анализ концепции обучения, при которой данная система могла бы быть успешно реализована.