Методы искусственного интеллекта в задаче прогнозирования группы риска студентов

Abstract

The paper describes the methodology of classifying students in order to determine those of them (risk groups) that will be deducted already according to the results of the first trimester of study. At the same time, data on students available at the university at the beginning of studies are used. Neural networks and decision trees are used as classification tools.

Описана методика классификации студентов с целью определения тех из них (группы риска), которые будут отчислены уже по итогам первого триместра обучения. При этом используются данные о студентах, имеющиеся в вузе на начало учебы. В качестве инструментов классификации применяются нейронные сети и деревья решений.