Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54102
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСкиба, И. Г.-
dc.contributor.authorНестеренков, С. Н.-
dc.contributor.authorВнук, О. М.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2024-01-16T07:07:59Z-
dc.date.available2024-01-16T07:07:59Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationСкиба, И. Г. Нейронные сети для прогнозирования результатов обучения / И. Г. Скиба, С. Н. Нестеренков, О. М. Внук // Информационные технологии и системы 2023 (ИТС 2023) = Information Technologies and Systems 2023 (ITS 2023) : материалы Международной научной конференции, Минск, 22 ноября 2023 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2023. – С. 197–198.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54102-
dc.description.abstractПрогнозирование результатов учебного процесса в высшем учебном заведении является важной задачей в образовании. В данной статье было рассмотрено применение нейронных сетей для прогнозирования результатов учебного процесса в высшем учебном заведении. В данном исследовании были рассмотрены различные подходы к созданию нейронных сетей и оценена их эффективность в прогнозировании результатов учебного процесса. Были выявлены преимущества и недостатки каждого подхода и даны рекомендации по выбору наиболее подходящего для конкретных задач. В итоге, были получены прогнозы, которые позволяют определить студентов, испытывающих трудности в учебе. Нейронная сеть проявила высокую точность в прогнозировании результатов учебного процесса, что дает надежду на более эффективное управление образовательным процессом в высших учебных заведениях.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectучебный процессen_US
dc.subjectнейронные сетиen_US
dc.subjectматематическое моделированиеen_US
dc.subjectанализ данныхen_US
dc.titleНейронные сети для прогнозирования результатов обученияen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:ИТС 2023

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Skiba_Nejronnye.pdf269.85 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.