(untitled) (Universal xalqaro ilmiy jurnal, 2026)
Данное исследование направлено на разработку модели прогнозирования уровня знаний студентов на основе образовательных данных с использованием методов машинного обучения. В условиях цифровой образовательной среды формирование больших объёмов учебных данных открывает широкие возможности для персонализации образовательного процесса и повышения академических результатов, однако на практике эти возможности используются недостаточно. В связи с этим разработка интеллектуальных моделей, способных заранее прогнозировать учебные достижения студентов, является актуальной научной задачей. В рамках методологии исследования был сформирован набор данных, отражающий учебную деятельность студентов высшего учебного заведения, и проведена его“Ilmiy tadqiqotlarni amaliyotga joriy qilishning muammo va yechimlari” mavzusidagi onlayn xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallar to‘plami. NamDU - 2026-yil 20-21-fevral journal.namdu.uz — 14 — universaljurnal.uz предварительная обработка. Для построения прогнозных моделей использовались алгоритмы линейной регрессии, деревьев решений, случайного леса и искусственных нейронных сетей. Эффективность моделей оценивалась и сравнивалась на основе показателей точности и ошибок. Полученные результаты показали, что модели, основанные на ансамблевом подходе, обеспечивают более высокую точность прогнозирования уровня знаний студентов. Разработанная модель может быть эффективно применена для раннего выявления студентов группы риска, разработки адаптивных образовательных стратегий и повышения качества обучения. Результаты исследования формируют научно-практическую основу для интеграции технологий искусственного интеллекта в систему образования и поддержки принятия педагогических решений на основе данных.