Suchergebnisse - "ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ"
-
1
Quelle: Вестник Вятского государственного университета. :63-73
-
2
Autoren: et al.
Weitere Verfasser: et al.
Schlagwörter: БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, MACHINE LEARNING MODEL, ПОДГОТОВКА ДАННЫХ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ, ИНСТРУМЕНТЫ ОЦЕНКИ, ASSESSMENT TOOLS, МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ONLINE COURSES, PREDICTION OF STUDENT PERFORMANCE, BINARY CLASSIFICATION, ОНЛАЙН-КУРСЫ, ДИСБАЛАНС КЛАССОВ, DATA PREPARATION, CLASS IMBALANCE
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140363
-
3
Schlagwörter: нейронные сети, прогнозирование успеваемости студентов, машинное обучение
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: https://lib.vsu.by/jspui/handle/123456789/26710
-
4
Schlagwörter: нейронные сети, прогнозирование успеваемости студентов, машинное обучение
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: https://rep.vsu.by/handle/123456789/26710
-
5
Schlagwörter: information technologies in education, educational data analysis, анализ образовательных данных, прогностические модели, prediction of students' performance, цифровая образовательная среда, информационные технологии в образовании, predictive models, прогнозирование успеваемости студентов, digital educational environment
-
6
Autoren:
Thesis Advisors:
Schlagwörter: MASTER'S THESIS, PREDICTION OF STUDENT PERFORMANCE, MACHINE LEARNING MODEL, ASSESSMENT TOOLS, ONLINE COURSES, DATA PREPARATION, CLASS IMBALANCE, BINARY CLASSIFICATION, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ, МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ИНСТРУМЕНТЫ ОЦЕНКИ, ОНЛАЙН-КУРСЫ, ПОДГОТОВКА ДАННЫХ, ДИСБАЛАНС КЛАССОВ, БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
Dateibeschreibung: application/pdf
Verfügbarkeit: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140363
-
7
Autoren:
Weitere Verfasser:
Schlagwörter: прогнозирование успеваемости студентов, модель машинного обучения, подготовка данных, набор данных, классификация, student performance forecasting, machine learning model, data preparation, data set, classification, 09.04.04, 004.81:005.853:378.4
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: Зяблецев П. А. Прогнозная модель для оценки успеваемости студентов университета по итогам текущего обучения : магистерская диссертация / П. А. Зяблецев; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ); науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2020.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61074
Verfügbarkeit: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61074
-
8
Autoren: et al.
Quelle: Педагогический опыт: теория, методика, практика; № 4(5); 62-65 ; ISSN: 2412-0529 ; 2412-0529
Dateibeschreibung: text/html
Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/pissn/2412-0529; https://interactive-plus.ru/e-articles/193/Action193-15738.pdf; 1. Гобарева Я.Л., Золотарюк А.В., Медведева М.Б. Проблемы образовательного процесса и их решение с применением облачных технологий // Валютное регулирование и валютный контроль. – 2015. – №5. – С. 55–62.; 2. Золотарюк А.В. Комплексный интегральный подход оценивания знаний и компетенций как решение насущных проблем образовательного процесса // Развитие тестовых технологий как фактор повышения качества образования: Сборник научных статей / Под ред. О.В. Машниковой. – М.: Финансовый университет, 2012. – С. 61–64.; 3. Золотарюк А.В., Садовникова Н.О., Черных Н.А. Прогнозирование результатов вузовской успеваемости абитуриентов // Новые информационные технологии в образовании: Сборник научных трудов 13-й международной научно-практической конференции «Технологии 1С для эффективного обучения и подготовки кадров в целях повышения производительности труда» 29 – 30 января 2013 г. / Под ред. проф. Д.В. Чистова. – Ч. 2. – М.: 1С-Паблишинг, 2013. – С. 75 – 80.; 4. Золотарюк А.В., Фомичева Т.Л., Кижнер А.И. Модели взаимодействия преподавателей и студентов при реализации различных форм учебной деятельности. // Известия Института инженерной физики. – 2014. – №4 (34). – С. 47–50.; 5. Золотарюк А.В., Фомичева Т.Л., Кижнер А.И. Роль облачных сервисов в формировании профессиональных информационно-технологических компетенций студентов. // Известия Института инженерной физики, 2015. №2 (36). – С. 96–100.; 6. Польдин О.В. Прогнозирование успеваемости в вузе по результатам ЕГЭ // Прикладная эконометрика. – 2011. – №1 (21). – С. 56– 69.; 7. Реестр вузов России: мониторинг трудоустройства выпускников [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://media.rspp.ru/document/1/c/5/ c5a1415f5c8dad447e5179d3eb5f1a70.pdf
-
9
Autoren: Позняк, Н. А.
Schlagwörter: нейронные сети, прогнозирование успеваемости студентов, машинное обучение
Dateibeschreibung: application/pdf
Verfügbarkeit: https://rep.vsu.by/handle/123456789/26710
-
10
Autoren: et al.
Weitere Verfasser: et al.
Schlagwörter: MASTER'S THESIS, PREDICTION OF STUDENT PERFORMANCE, MACHINE LEARNING MODEL, ASSESSMENT TOOLS, ONLINE COURSES, DATA PREPARATION, CLASS IMBALANCE, BINARY CLASSIFICATION, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ, МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ИНСТРУМЕНТЫ ОЦЕНКИ, ОНЛАЙН-КУРСЫ, ПОДГОТОВКА ДАННЫХ, ДИСБАЛАНС КЛАССОВ, БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140363
Verfügbarkeit: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140363
-
11
Autoren: et al.
Quelle: Педагогический опыт: теория, методика, практика; № 4(5); 62-65
Dateibeschreibung: text/html
Nájsť tento článok vo Web of Science 