Китайские специалисты создали систему на основе искусственного интеллекта, способную с высокой точностью предсказывать академическую успеваемость студентов. Предполагается, что данная разработка позволит высшим учебным заведениям своевременно выявлять учащихся, нуждающихся в дополнительной поддержке, и оказывать им необходимую помощь.
В основе технологии лежит четырехэтапный процесс. На первом этапе происходит обработка и стандартизация данных об учащихся. Далее система, используя методы нечеткой логики для работы с неполной информацией, отбирает наиболее важные характеристики, которые влияют на учебный процесс. После этого три различные нейросети проводят независимый анализ полученных сведений.
На заключительном этапе специальная метамодель объединяет результаты всех трех нейросетей, формируя итоговый прогноз успеваемости. Для проверки эффективности метода было проведено исследование, в котором приняли участие 628 студентов инженерных специальностей из университетов Китая.
В начале семестра студенты заполнили анкеты, предоставив информацию о своем образовательном уровне, образе жизни и других личных характеристиках. Итоговые оценки по окончании семестра использовались в качестве целевого показателя для проверки точности прогнозов системы.
Результаты эксперимента продемонстрировали, что разработанная система способна предсказывать успеваемость с минимальной погрешностью. Новая технология открывает перед учебными заведениями возможность на ранних стадиях идентифицировать студентов, находящихся в группе риска по академической неуспеваемости, и своевременно предлагать им поддержку.
