Применение методов машинного обучения при оценке деятельности образовательной организации высшей школы
- Авторы: Бозиева А.М.1, Цеева Ф.М.2, Хатухова Д.В.2
-
Учреждения:
- Научно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
- Институт информатики, электроники и робототехники ФГБОУ ВО КБГУ
- Выпуск: № 3 (2023)
- Страницы: 11-19
- Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации
- Статья получена: 20.11.2025
- Статья опубликована: 04.02.2026
- URL: https://ogarev-online.ru/1991-6639/article/view/352275
- DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2023-3-113-11-19
- EDN: https://elibrary.ru/AQTQHZ
- ID: 352275
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В данной статье решается задача разработки программного кода для оценки деятельности образовательных организаций высшей школы на основе совокупности показателей. В качестве входных данных используются показатели предыдущих оценок вузов и их итоговые результаты. Для успешного решения задачи используется машинное обучение с учителем на основе алгоритма множественной линейной регрессии, что позволяет выявить закономерности для адекватной оценки. Данные закономерности выявляются на основе данных, накопленных в ходе деятельности вузов, и существующего в образовательной практике опыта по оценке вузов. В результате разработанный программный код на основе имеющихся данных дает оценку вузу с определенной точностью.
Ключевые слова
Об авторах
Асият Мухтаровна Бозиева
Научно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Email: bozieva.asya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1124-2289
аспирант
Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2Фатимат Мухамедовна Цеева
Институт информатики, электроники и робототехники ФГБОУ ВО КБГУ
Email: mfmkbsu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7203-3571
доцент кафедры мехатроники и робототехники
Россия, 360004, Россия, г. Нальчик, ул. Чернышевского, 173Дана Владимировна Хатухова
Институт информатики, электроники и робототехники ФГБОУ ВО КБГУ
Автор, ответственный за переписку.
Email: dkhatukhova@list.ru
ORCID iD: 0009-0009-0190-8823
ст. преподаватель кафедры информационных технологий в управлении техническими системами
Россия, 360004, Россия, г. Нальчик, ул. Чернышевского, 173Список литературы
- Бозиева А. М., Дзамихова Ф. Х. Модель интеллектуальной системы, основанной на нечеткой логике, в задачах оценки деятельности высшего учебного заведения // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. No 1(111). С. 11-17. doi: 10.35330/1991-6639-2023-1-111-11-17, EDN: VGNLBT
- Котлярова И. О. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование. Педагогические науки. 2022. Т. 14. No 3. С. 69-82. doi: 10.14529/ped220307, EDN: JADHNV
- Полетаева Н. Г. Классификация систем машинного обучения // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. 2020. No1. С. 5-22. EDN: RCHVEU
- Шай Ш.-Ш., Шай Б.-Д. Идеи машинного обучения. Москва: ДМК-Пресс, 2019. 436 c. ISBN: 978-5-97060-673-5
- Бринк Х., Ричардс Дж., Феверолф М. Машинное обучение / Пер. И. Рузмайкина. Санкт-Петербург: Питер, 2017. 336 с. ISBN: 978-5-496-02989-6
- Вьюгин В. В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. Москва: МЦНМО, 2022. 400 с. ISBN: 978-5-4439-1249-3
- Гельман Э., Хилл Дж., Вехтари А. Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan / Пер. с англ. В. Яценкова. Москва: ДМК Пресс, 2022. 748 с. ISBN: 978-5-97060-987-3
- Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий / Пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. Москва: Радио и связь, 1993. 278 с.
- Воронов М. В., Пименов В. И., Небаев И. А. Системы искусственного интеллекта: учебник и практикум для вузов. Москва: Юрайт, 2022. 256 с.
Дополнительные файлы
