| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Шевнина, Ю. С. | - |
| dc.contributor.author | Прокофьев, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Ашарафьянова, О. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-04T11:45:34Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-04T11:45:34Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Шевнина, Ю. С. Прогнозирование состояния образовательного процесса с применением нечетких когнитивных карт и алгоритмов нелинейного обучения = Predicting the state of the educational process using fuzzy cognitive maps and nonlinear learning algorithms / Ю. С. Шевнина, А. В. Прокофьев, О. А. Ашарафьянова // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 94–101. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63529 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается подход к прогнозированию состояния образовательного
процесса с применением мультиреляционных нечетких когнитивных карт и алгоритмов нелинейного
обучения Хебба. Описана методика формирования наборов данных для определения текущего состояния
образовательного процесса и динамики его изменения на основе цифрового следа обучающихся,
включающего академические, системные и социально-психологические показатели. Представлены результаты апробации подхода, подтверждающие высокую точность прогнозирования рисков академической неуспеваемости. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | образовательный процесс | en_US |
| dc.subject | нечеткие когнитивные карты | en_US |
| dc.subject | алгоритм Хебба | en_US |
| dc.subject | прогнозирование | en_US |
| dc.subject | цифровой след | en_US |
| dc.subject | Advanced Analytics | en_US |
| dc.title | Прогнозирование состояния образовательного процесса с применением нечетких когнитивных карт и алгоритмов нелинейного обучения | en_US |
| dc.title.alternative | Predicting the state of the educational process using fuzzy cognitive maps and nonlinear learning algorithms | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article examines an approach to predicting the state of the educational process using multirelational fuzzy cognitive maps and Hebbian nonlinear learning algorithms. It describes a methodology for generating datasets to determine the current state of the educational process and its dynamics based on students' digital footprints, which include academic, systemic, and socio-psychological indicators. The results of testing the approach are presented, confirming the high accuracy of predicting the risk of academic failure. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
