SYSTEM FOR PREDICTING STUDENTS ' RESULTS BASED ON MATHEMATICAL STATISTICS
DOI:
https://doi.org/10.56132/2791-3368-2026-1-65-143-155Keywords:
forecast, training, performance, correlation, attendance, military educational institution, cadet, combat training, education systemAbstract
The high rate of student dropout, especially due to failure in the first months of training, remains an urgent problem of modern education, posing both economic and personnel risks. This fact served as the basis for considering in this study the possibility of creating a system of predicting the success of students based on mathematical statistical methods. The purpose of the work is empirical confirmation of the relationship between the activity of attending lectures and the success of students as a basis for the development of a digital assistant. With the help of correlation-regression analysis, a statistically significant positive relationship between the considered indicators was established. The obtained results allow us to conclude that attendance is one of the main predictors of good student performance. The developed model allows predicting the risk of failure at an early stage, timely informing students and the university administration, which contributes to improving the quality of the educational process and reducing the probability of student dropout.
Downloads
References
1. Brahim G. B. Predicting student performance from online engagement activities using novel statistical features. Arabian Journal for Science and Engineering. 2022; 47(8). - С. 10225-10243.
2. Токтарова В. И., Пашкова Ю. А. Предиктивная аналитика в цифровом образовании: анализ и оценка успешности обучения студентов. Сибирский педагогический журнал. 2022; (1). -С. 97-106.
3. Шевченко В. А. Прогнозирование успеваемости студентов на основе методов кластерного анализа. Вестник Харьковского национального автомобильно-дорожного университета. 2015; (68). - С.15-18.
4. Zohair L. M. A. Prediction of student’s performance by modelling small dataset size. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019; (16). - С1-18.
5. Куприянов Р. Б., Звонарев Д. Ю. Повышение качества модели прогнозирования образовательных результатов студентов университетов. Информатика и образование. 2021; 36(9(328)).- С. 40-46.
6. Русаков С. В., Русакова О. Л., Посохина К. А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018; 14(4). –С. 815-822.
7. Sood S., Saini M. Hybridization of cluster-based LDA and ANN for student performance prediction and comments evaluation. Education and Information Technologies. 2021; 26(3).- Р. 2863-2878.
8. Шухман А. Е., Парфенов Д. И., Легашев Л. В., Гришина Л. С. Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды. Высшее образование в России. 2021; 30(89).- С.125-133.
9. Котова Е. Е. Прогнозирование успешности обучения в интегрированной образовательной среде с применением инструментов онлайн-аналитики. Компьютерные инструменты в образовании. 2019; (4).- С. 55-80.
