• Китаева Ольга Игоревна, Иркутский национальный исследовательский технический университет (Иркутск, Россия)

В статье рассматривается применение интеллектуального анализа образовательных данных для сравнения результатов успеваемости и баллов Единого государственного экзамена (ЕГЭ), студентов, обучающихся по ИТ-специальностям ВУЗа. Актуальность темы обусловлена необходимостью принимать объективные и обоснованные решения для повышения результативности образовательного процесса. Основным методом является получение интеллектуально улучшенных визуальных форм данных для более эффективного понимания скрытых в них закономерностей.
В работе рассмотрены возможности применения программного продукта с открытым кодом «Orange» для реализации интеллектуального анализа образовательных данных с целью определения взаимосвязи между показателями ЕГЭ и академической успеваемостью студентов. Рассмотрены задачи: оценка влияния результатов ЕГЭ на успешность учебы студента в ВУЗе, определение возможности использования результатов ЕГЭ как индикатора академической успеваемости студента, выявление студентов, находящихся в зоне риска по результатам ЕГЭ.
Визуальное программирование, реализуемое удобным графическим интерфейсом программного обеспечении Orange Data Mining, позволило получить интересные и полезные иллюстративные материалы, наглядно демонстрирующие связь баллов ЕГЭ с оценками, полученными студентами на первом курсе, и последующей результативностью обучения в ВУЗе. Использование виджета Box Plot обеспечило необходимую статистическую информацию.
Возможность оценивания студентов, исходя из имеющихся результатов ЕГЭ, в момент поступления в ВУЗ, очевидно, полезна и оправдана, т.к. на момент поступления в университет эта информация наиболее доступна и информативна. В ходе исследования использована классификация студентов, исходя из итогов обучения на младших курсах ВУЗа. Выявленные закономерности подтверждают целесообразность использования результатов ЕГЭ для прогнозирования успешности студента ВУЗа. Вместе с тем, полученные результаты показывают, что часть обучающихся, имеющих высокие баллы по ЕГЭ, впоследствии перестают учиться. Этот факт указывает на необходимость использования дополнительных показателей, в частности, постоянного мониторинга посещаемости и текущей успеваемости для своевременного выявления студентов, нуждающихся в дополнительной поддержке.

интеллектуальный анализ образовательных данных, Orange, анализ текущей успеваемости студентов, визуализация

2026-03-05