(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
Сучасна освіта стикається з низкою викликів, які вимагають комплексного підходу до їх вирішення . У статті розглядається застосування канонічного кореляційного аналізу (CCA) для дослідження взаємозв’язків між результатами успішності студентів у різних групах дисциплін. Було здійснено поділ дисциплін на групи: математичні, програмування та алгоритми, системне проектування, мережі та розподілені системи, прикладне програмне забезпечення та технології, економічні та управлінські дисципліни. Метою дослідження є встановлення залежностей між групами дисциплін, які впливають на загальну академічну успішність. На основі аналізу було встановлено, що дискретна математика відіграє ключову роль у формуванні навичок програмування, успішність у математичних дисциплінах суттєво корелює з результатами в інших галузях. Встановлені тісні і слабкі зв’язки між деякими групами дисциплін. Використання CCA дозволило глибше зрозуміти зв’язок між предметами, що відкриває нові можливості для оптимізації навчального процесу. Результати статті мають як теоретичне, так і практичне значення, сприяючи вдосконаленню навчальних підходів та методів оцінювання академічної успішності. Майбутніми напрямками є застосування отриманих результатів для вдосконалення моделей прогнозування академічної успішності. Це дослідження забезпечує фундаментальну основу для використання передових статистичних методів для виявлення значущих залежностей в освіті, прокладаючи шлях до покращення результатів навчання та освітніх стратегій. Дослідження демонструє потенціал канонічного кореляційного аналізу як надійного методу дослідження взаємозв’язків між дисциплінами та академічною успішністю студентів, надаючи цінну інформацію для розробки освітніх стратегій та вдосконалення навчальних програм, що сприятиме підвищенню ефективності навчання та оптимізації ресурсів.