Разработке программного модуля для анализа статистических данных с целью решения задач при подготовке к Единому Государственному экзамену (ЕГЭ) обучаемыми, определения зависимостей в представленных данных и прогнозирования написания самого экзамена.

Точное прогнозирование успеваемости учащихся позволяет предсказать шансы учащегося добиться успеха или отстать. Хорошо структурированные и интуитивно понятные отчеты со своевременными аналитическими данными позволяют своевременно обнаружить проблемы, принять  меры на раннем этапе и, как следствие, повысить уровень успешности и эффективности обучения, а так же сделать вывод о том, как работает программа обучения

Была подготовлена и обучена нейронная сеть на 18 признаках, которые соответствуют решениям задач пробников, и на одном численном значении - первичном балле экзамена. В результате была получена модель, которая на тестовой выборке дает среднюю погрешность в 5 первичных баллов.

Возможная перспектива улучшения модели заключается в использовании большего набора признаков для каждого школьника и значительно большего объема обучающей выборки.

На страницу проекта