Примеры использования машинного обучения для разработки инструментов управления приемной кампанией и учебным процессом вуза
Ключевой целью вуза является улучшение качественного состава абитуриентов и сохранение студенческого контингента. В работе рассматривается поиск мотивированных и одаренных абитуриентов через профили социальных сетей. Из-за возможной неполноты данных профиля значительная часть целевой аудитории н...
| Published in: | Сборник тезисов Международной конференции по передовым технологиям обучения EdCrunch-Томск, Томск, 2-4 декабря 2020 г. С. 112-114 |
|---|---|
| Other Authors: | , , , , , |
| Format: | Book Chapter |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000795233 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 04172naa a2200421 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | vtls000795233 | ||
| 003 | RU-ToGU | ||
| 005 | 20230319222322.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 210315s2020 ru fs 100 0 rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.17223/978-5-94621-963-1-2020-31 |2 doi | |
| 035 | |a to000795233 | ||
| 039 | 9 | |a 202103181157 |c 202103151235 |d VLOAD |y 202103151116 |z Александр Эльверович Гилязов | |
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Примеры использования машинного обучения для разработки инструментов управления приемной кампанией и учебным процессом вуза |c В. В. Журавлева, А. С. Маничева, А. В. Фещенко [и др.] |
| 246 | 1 | 1 | |a Examples of the use of machine learning to develop instruments for managing the admission campaign and the learning process of a university |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 5 назв. | ||
| 520 | 3 | |a Ключевой целью вуза является улучшение качественного состава абитуриентов и сохранение студенческого контингента. В работе рассматривается поиск мотивированных и одаренных абитуриентов через профили социальных сетей. Из-за возможной неполноты данных профиля значительная часть целевой аудитории не может быть определена как потенциальные абитуриенты и возникает проблема идентификации. Второй задачей исследования было построение компьютерной модели прогнозирования отчислений студентов на данных приёмной комиссии и учебного процесса. Рассмотренные в статье задачи решались методами машинного обучения. The key goal of the university is to improve the quality of the enrollees and preserve the student body. The work examines the search for motivated and gifted enrollees through social media profiles. Due to the possible incompleteness of profile data, a significant part of the target audience cannot be identified as potential enrollees and an identification problem arises. The second task of the study was to build a computer model for predicting student expulsions based on the data of the admissions committee and the educational process. The problems considered in the article were solved using machine learning methods. | |
| 653 | |a ROC-анализ | ||
| 653 | |a машинное обучение | ||
| 653 | |a приемные комиссии | ||
| 653 | |a социальные сети | ||
| 653 | |a модели прогнозирования | ||
| 655 | 4 | |a статьи в сборниках |9 879352 | |
| 700 | 1 | |a Маничева, Анастасия Станиславовна |9 376497 | |
| 700 | 1 | |a Фещенко, Артем Викторович |9 80213 | |
| 700 | 1 | |a Журавлев, Евгений Владимирович |9 510856 | |
| 700 | 1 | |a Журенков, Олег Викторович |9 510857 | |
| 700 | 1 | |a Козлов, Денис Юрьевич |9 510858 | |
| 700 | 1 | |a Журавлева, Вера Владимировна |9 298466 | |
| 773 | 0 | |t Сборник тезисов Международной конференции по передовым технологиям обучения EdCrunch-Томск, Томск, 2-4 декабря 2020 г. |d Томск, 2020 |g С. 112-114 |z 9785946219631 |w to000793301 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000795233 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=480439 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 480439 |d 480439 | ||