С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХМОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ (Universal xalqaro ilmiy jurnal, 2026)
Данное исследование направлено на разработку модели прогнозированияуровня знаний студентов на основе образовательных данных с использованием методовмашинного обучения. В условиях цифровой образовательной среды формирование большихобъёмов учебных данных открывает широкие возможности для персонализацииобразовательного процесса и повышения академических результатов, однако на практике этивозможности используются недостаточно. В связи с этим разработка интеллектуальныхмоделей, способных заранее прогнозировать учебные достижения студентов, являетсяактуальной научной задачей.В рамках методологии исследования был сформирован набор данных, отражающийучебную деятельность студентов высшего учебного заведения, и проведена его“Ilmiy tadqiqotlarni amaliyotga joriy qilishning muammo va yechimlari” mavzusidagi onlaynxalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallar to‘plami. NamDU - 2026-yil 20-21-fevraljournal.namdu.uz--- 14 ---universaljurnal.uzпредварительная обработка. Для построения прогнозных моделей использовались алгоритмылинейной регрессии, деревьев решений, случайного леса и искусственных нейронных сетей.Эффективность моделей оценивалась и сравнивалась на основе показателей точности иошибок.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 студентовгруппы риска, разработки адаптивных образовательных стратегий и повышения качестваобучения. Результаты исследования формируют научно-практическую основу для интеграциитехнологий искусственного интеллекта в систему образования и поддержки принятияпедагогических решений на основе данных.
Keywords: :Машинное обучение; Анализ образовательных данных; Прогнозирование знаний студентов