基于学习分析的大学教育过程决策支持系统模型

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注解: 在过去的几十年中，分析和数据挖掘的潜力—从大型数据集中提取有用信息的方法-已经改变了一个又一个科学研究领域。 分析在过去几年中已成为一种趋势。 在教育方面，这些方法被称为学习分析（LA）和数据挖掘教育（EDM）。 近年来，学习分析（learning analytics）的使用增长主要有四个原因：数据量的显着增加，数据格式的改进，计算技术的进步以及可用于分析的工具的复杂性的增加。 文章描述了基于从电子信息和教育环境（EIOS）VSGUTU获得的教育数据构建大学决策支持系统（DSS）模型。 研究的主题是使用教育分析方法构建DSS。 本文提出了教育过程中决策系统的概念模型和DSS组件-预测子系统的概念模型。 预测子系统模型的特点是将学习分析方法应用于包含EIOS工作结果和学生活动特征的高等教育机构的数据集。 工作的主要结果是调查和选择的聚类和分类（KNN）方法，其批准显示出相当可接受的结果。 应该注意的是，已经研究了各种聚类方法，并且k-prototype方法显示出最佳结果。 所获得的结果使我们能够得出关于俄罗斯大学教育分析方法应用的良好潜力的结论。

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