ПРОГНОЗУВАННЯ УСПІШНОСТІ ЗДОБУВАЧІВ ОСВІТИ З ОКРЕМОЇ ОСВІТНЬОЇ КОМПОНЕНТИ НА ОСНОВІ РЕЗУЛЬТАТІВ ПОПЕРЕДНЬОГО ЗАСВОЄННЯ ПРЕДМЕТНИХ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ

Анотація

В роботі розглянуто основні поняття, пов'язані з якістю освіти у цілому та засвоєнням здобувачами вищої освіти навчального матеріалу. Сформульовано задачу прогнозування оцінки студента з будь-якої дисципліни, маючи дані щодо засвоєння ним програмних результатів навчання, які відповідають також цій дисципліні. Описано наявну спеціалізовану інформаційну систему власної розробки, яка застосовує низку методів (багатофакторна лінійна регресія, штучні нейронні мережі, k-найближчих сусідів) та визначає такий метод, який буде максимально ефективними для аналізу конкретних даних. Зазначено, що при подальшому вдосконалюванні системи якості оцінювання знань важливо визначити, на якому рівні здобувач освіти володіє здобутими компетентностями – тобто проводити розрахунок успішності студентів у термінах загальних і фахових компетентностей та програмних результатів навчання, визначених стандартами вищої освіти та розробленими на їхній основі освітніми програмами. Наведено розроблений алгоритм розрахунку успішності здобувачів вищої освіти в термінах програмних результатів навчання; згідно з цим алгоритмом підготовлено дані щодо засвоєння 78 здобувачами першого рівня вищої освіти освітньо-професійної програми «Інтелектуальні системи прийняття рішень» спеціальності 124 «Системний аналіз» ДДМА компетентностей створення програмного забезпечення. Для розв’язання задачі прогнозування методом штучних нейронних мереж запропоновано мову програмування та аналізу даних R. Створено скрипт для пошуку оптимальної архітектури нейронної мережі. З’ясовано, що найкращий результат (кореляція – 0,9599; середня абсолютна приведена помилка – 0,1132; відсоток вірно спрогнозованих балів за українською шкалою – 79,2) забезпечує персептрон з двома прихованими шарами та п’ятьома нейронами у кожному шарі. Далі ця мережа була застосована для прогнозування успішності нової академічної групи: кореляція – 0,923; середня абсолютна приведена помилка – 0,0654; відсоток вірно спрогнозованих балів за українською шкалою – 82,4. Отримані результати можна буде застосувати для оцінки якості структурно-логічної схеми ОПП та у роботі кафедри під час аналізу успішності студентів тощо.