Эффективное прогнозирование студентов с риском неуспеваемости в университете с помощью упрощенного векторного метода обучения SVM (RTV-SVM)

AI Solutions for Efficient Prediction of At-Risk University Students

Прогнозирование студентов, находящихся в риске, с использованием алгоритма машинного обучения

Университетское образование играет критическую роль в общественном прогрессе, и для успешного завершения курсов и выпуска студентов вовремя необходимо преодолеть множество академических препятствий. Научное исследование представляет RTV-SVM, разработанный для прогнозирования студентов, находящихся в риске, и студентов с маргинальными показателями, снижая вычислительные затраты. Модель достигла точности от 92.2% до 93.8% в идентификации студентов, находящихся в риске, и от 91.3% до 93.5% для студентов с маргинальными показателями.

Методология RTV-SVM для оптимизированной классификации SVM

Методология RTV-SVM состоит из четырех шагов: определение входных данных, исключение уровня-1 с использованием многомерного нормального распределения, устранение уровня-2 через трансформацию вектора и построение классификатора SVM с использованием SMO. Этот подход направлен на улучшение эффективности классификации путем минимизации количества векторов обучения при сохранении точности.

Прогнозирование студентов, находящихся в риске, с использованием RTV-SVM

Методология RTV-SVM была применена к набору данных Open University Learning Analytics (OULA) для прогнозирования студентов, находящихся в риске. Результаты показали, что устранение уровня-1 и уровня-2 значительно сократило количество векторов обучения без утраты точности. Модель RTV-SVM продемонстрировала превосходную производительность в прогнозировании студентов, находящихся в риске, по сравнению с другими методами.

Сравнение производительности между RTV-SVM и смежными методами

Модель RTV-SVM продемонстрировала превосходную производительность в прогнозировании студентов, находящихся в риске, особенно тех, которые склонны к провалу. Ее точность и эффективность делают ее мощным инструментом для прогнозирования результатов обучения студентов.

Используйте интеллектуальные решения для развития вашего бизнеса

Примените ИИ для автоматизации процессов и улучшения ваших KPI. Начните с малых проектов, анализируйте результаты и постепенно внедряйте ИИ на основе полученного опыта.

Получите поддержку по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам на нашем канале в Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах

Наш ИИ ассистент в продажах поможет вам улучшить обслуживание клиентов, генерировать контент и снизить нагрузку на вашу команду продаж. Попробуйте прямо сейчас!