Сибирский федеральный университет 
Тип публикации: патент
Год издания: 2023
Аннотация: Программа предназначена для прогнозирования успеваемости по дисциплинам учебного плана на основе обобщенных показателей цифрового следа. В качестве модели прогнозирования используется ансамбль-усреднение классификаторов Random Forest, XGBoost и Logistic regression с L1-регуляризацией, которые были обучены на основе следующих предикторов: номер учебной недели, текущие баллы по электронному курсу, число просмотров элементов электронного курса, число активных действий в электронном курсе, а также приращения показателей цифрового следа в электронной обучающей среде за одну и две недели. Программа создана на средства гранта Российского научного фонда (РНФ) согласно соглашению № 22-28-00413 от 28.12.2021 г. по проекту «Цифровая образовательная история и ее применение в системах поддержки успешности обучения». Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows.
Вхождение в базы данных
Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.