КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ СТУДЕНТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ МОДЕЛІ ДЕРЕВА РІШЕНЬ
Євгеній Володимирович Боримський, Сергій Олександрович Жуков

Остання редакція: 2026-06-11

Анотація


Дослідження присвячене процесам навчання, оптимізації та тестування моделей машинного навчання для подальшого використання в інформаційній технології аналізу та прогнозування продуктивності студентів закладу вищої освіти. Проведено порівняльний аналіз базової та оптимізованої моделей, оцінено їхню точність за ключовими метриками (R², MAE, RMSE, MAPE) та підтверджено покращення прогнозної здатності після налаштування гіперпараметрів.

Ключові слова


машинне навчання; прогнозування; продуктивність студентів; оптимізація гіперпараметрів; тестування моделей; заклад вищої освіти

Посилання


1. Моторіна В. Г., Дем'яненко О. О., Марущак О. В. Аналіз впливу цифрових технологій на якість вищої освіти в Україні в умовах глобальних викликів /В. Г. Моторіна, О. О. Дем'яненко, О. В. Марущак // Педагогічна Академія: наукові записки. – 2024. – вип. 10, https://pedagogical-academy.com/index.php/journal/article/view/343

2. Мокін В. Б., Дратований М. В. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних. Навчальний посібник. Вінниця: ВНТУ, 2024. 263 с. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://iq.vntu.edu.ua/repository/getfile.php/8163.pdf

3. Боримський Є. В., Войцеховська О. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології аналізу та прогнозування продуктивності студентів закладів вищої освіти // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції факультету інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації, Вінниця, 2026. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/29137

4. Student Productivity & Digital Distraction Dataset [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/sehaj1104/student-productivity-and-digital-distraction-dataset

5. Chugh A. MAE, MSE, RMSE, Coefficient of Determination, Adjusted R Squared — Which Metric is Better? / A. Chugh // Analytics Vidhya. – 2020. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/analytics-vidhya/mae-mse-rmsecoefficient-of-determination-adjusted-r-squared-which-metric-is-better-cd0326a5697e

6. Гіперпараметри (Машинне навчання). [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://developers.google.com/machinelearning/crash-course/linear-regression/hyperparameters?hl=uk

7. Khan, Mohammad A., and Hamdan Al-Jahdali. "The consequences of sleep deprivation on cognitive performance." (2023): [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37045455/


Повний текст: PDF