Исследование успеваемости студентов на основе данных о промежуточных экзаменах с использованием методов машинного обучения

В современном мире образование делится на несколько видов: помимо классического типа обучения, которое бывает очным и заочным, активно развивается онлайн-обучение. Онлайн можно изучать как отдельные темы небольшими блоками, так и получить полноценное образование за несколько лет. Ввиду эпидемии COVID-19 онлайн-обучение получило широкое распространение и актуальность, так как во многих случаях по всему миру университеты обязаны внедрять процессы дистанционного обучения, которые почти всегда связаны с онлайн-деятельностью. Несмотря на то, что пандемия постепенно заканчивается, онлайн-образование продолжает оставаться популярным и со временем его популярность будет только возрастать. Необходимо поддерживать качество такого образования, чтобы оно было не хуже стандартного офлайн-образования. Для этого необходимо заранее понимать будущее поведение учащихся, чтобы иметь возможность влиять на него. В работе исследуются данные китайской онлайн-платформы «Junyi Academy», на основе которых строятся модели прогнозирования итоговой оценки и прогнозирования вероятного оттока учащегося. Новизна работы заключается в возможности прогнозирования итоговой оценки и оттока за короткий промежуток времени, а также прогнозирования оттока с учетом зависимости от времени для каждой решаемой задачи.