Вісник № 01. Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53562
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Прогнозування результатів складання єдиного вступного іспиту з іноземної мови випускниками-бакалаврами закладу вищої освіти при вступі до магістратури(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Мельников, Олександр ЮрійовичВ роботі наведено інформацію щодо необхідності складання «Єдиного вступного іспиту» з іноземної (англійської) мови студентами, що отримали освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавра та бажають продовжити навчання для здобуття ступеня магістра. Визначено, що при роботі зі студентами випускного курсу бакалаврату доцільно, по-перше, визначити відсоток випускників, здача якими ЄВІ малоймовірна, а по-друге, активізувати роботу з такими випускниками для підвищення цієї ймовірності. Було поставлено задачу створення моделі для прогнозування результатів складання єдиного вступного іспиту з іноземної мови випускниками-бакалаврами закладу вищої освіти при вступі до магістратури. Запропоновано низку факторів, які впливають на бал ЄВІ, а саме: конкурсний бал при зарахуванні (показник базового рівня студента), рейтинг (оцінка) за підсумками першого року навчання (іспит з обов’язкового предмету «Іноземна мова»), рейтинг за підсумками вивчення дисципліни вільного вибору «Іноземна мова» на 2-3-му курсах (максимальний з усіх або «0», якщо студент не вибирав), рейтинг за підсумками додаткових занять «Іноземна мова» на 4-му курсі, середній рейтинг за передостанню сесію (показник «актуального» відношення студента до навчального процесу), факт наявності додаткових балів (показник зацікавленості студента іншими видами діяльності, крім навчальної), середній рейтинг диплому бакалавра (показник загального ставлення студента до навчального процесу). Наведено наявні дані щодо студентів двох років кафедри інтелектуальних систем прийняття рішень Донбаської державної машинобудівної академії. Запропоновано метод штучних нейронних мереж з архітектурою двошарового персептрону з десятьма нейронами у кожному прихованому шарі, активаційною функцією сигмоїдою і алгоритмом зворотного поширення помилок для навчання мережі. Проведено розрахунки в середовищі Deductor Studio Lite, проаналізовано їхні результати. Зазначено, що запропонований підхід до прогнозування можна застосовувати при роботі зі студентами випускного курсу бакалаврату, для визначення відсотку випускників, здача якими ЄВІ малоймовірна, та активізації роботи з такими випускниками для підвищення цієї ймовірності.