Скачать статью в pdf. 

УДК 004.85-057.875

DOI: 10.15507/1991-9468.107.026.202202.216-228

Прогнозирование и анализ прогулов студентов с использованием алгоритма машинного обучения

Мукли Линдита
декан факультета информационных технологий, преподаватель кафедры математики Университета Александра Моисиу Дурреса (2001, Албания, г. Дуррес, Рруга Куррила, L. 1), доктор философии, доцент, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4472-0053, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Риста Амарилдо
преподаватель кафедры информационных технологий Университета Александра Моисиу (2001, Албания, г. Дуррес, Рруга Куррила, L. 1), ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9471-4749, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Аннотация
Введение. Целью данного исследования является прогнозирование, анализ и оценка возможных причин прогулов студентов с использованием алгоритмов машинного обучения. Применяемые алгоритмы эффективны при анализе данных, полученных в результате опросов студентов.
Материалы и методы. Для изучения проблемы было проведено анкетирование, в котором приняли участие 500 студентов в возрасте 18–25 лет. Исследование проводилось на основе количественного метода сбора данных, при котором были получены числовые и стандартизированные значения, что привело к установлению взаимосвязей и тенденций на основе научных материалов. На втором этапе такой алгоритм использовался для анализа полученных результатов.
Результаты исследования. Определены факторы, влияющие на пропуск занятий: занятость студентов, территориальная удаленность от вуза, проблемы со здоровьем. Для решения указанных проблем авторами даны рекомендации руководителям вузов. Результаты исследования подтвердили, что использование методов классификации и конкретных анализируемых алгоритмов служит хорошим инструментом для анализа поставленных задач.
Обсуждение и заключение. Представленная в статье анкета может широко применяться в любом учебном заведении. Однако результаты данного исследования нельзя обобщать на студенческое и молодежное население других регионов или стран. Материалы статьи будут полезны для совершенствования учебно-воспитательного процесса в вузе.

Ключевые слова: прогул студентов, семья, демографический, социальный, вуз, личностные аспекты, анализ данных, машинное обучение

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Для цитирования: Мукли Л., Риста А. Прогнозирование и анализ прогулов студентов с использованием алгоритма машинного обучения // Интеграция образования. 2022. Т. 26, № 2. С. 216–228. doi: https://doi.org/10.15507/1991-9468.107.026.202202.216-228

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Поступила 25.08.2021; одобрена после рецензирования 10.01.2022;
принята к публикации 17.01.2022.

Заявленный вклад авторов:
Л. Мукли – разработка концепции измерения невыходов на работу для профессорско-преподавательского состава и общего восприятия результатов опроса.
А. Риста – статистический анализ; построение набора данных.

PlumX

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.