В работе проведён анализ точности прогнозирования академической успеваемости студентов с использованием различных моделей: традиционных статистических (логистическая регрессия, решающие деревья) и нейросетевых (MLP, LSTM, Transformer). Отмечены особенности применения моделей к данным цифрового журнала успеваемости. На основе результатов продемонстрировано, что современные нейронные сети могут обеспечивать более высокую точность прогноза, однако простые модели остаются востребованными благодаря интерпретируемости и устойчивости.
академическая успеваемость, учебная аналитика, прогнозирование, нейронные сети, логистическая регрессия, решающие деревья, LSTM, Transformer
1. Ягодкин А.С., Литвинов Н.Н., Иванин П.С., Грошев А.С. Компьютерное моделирование работоспособности финишных процедур и паразитных элементов в программно-аппаратном комплексе проектирования микросхем // Моделирование систем и процессов. – 2024. – Т. 17, № 3. – С. 106-115. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-104-113. – EDN NICLOY.
2. Певченко С.С., Блужин В.А. Сравнительный анализ алгоритмов нейронной сети и деревьев принятия решений модели интеллектуального анализа данных // Молодой ученый. – 2016. – № 28 (132). – С. 148-154. – EDN XEOJUT.
3. Кандауров И.А., Буздин В.Э. Применение графических процессоров с искусственными нейронными сетями // Проблемные вопросы моделирования систем и процессов : материалы Всероссийской научно-практической конференции. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2024. – С. 555-558. – DOIhttps://doi.org/10.58168/CISMP2024_555-558. – EDN JPIXXN.
4. Сазонова С.А., Асминин В.Ф., Заревич А.И. Разработка информационной подсистемы банка по выдаче кредитов // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2025. – № 2 (36). – С. 10-17.
5. Заревич А.И., Муравьев С.В. Математическая модель индуктивного делителя напряжения с электронной компенсацией // Известия Томского политехнического университета. – 2010. – Т. 317, № 4. – С. 129-133.
6. Vintizenko I.I., Zarevich A.I., Novikov S.S. Relativistic magnetron with distributed output of microwave radiation // Technical Physics Letters. – 2005. – Vol. 31, № 5. – P. 388-390. DOI: https://doi.org/10.1134/1.1931776
7. Новикова Т.П., Бодин А.А., Заревич А.И. Регрессионный анализ оценки загрузки платного отделения стоматологической поликлиники // Научно-технический вестник Поволжья. – 2023. – № 3. – С. 77-80.
8. Заревич А.И., Вегнер Е.В., Винтизенко И.И. Автоматизированный комплекс для диагностики импульсов релятивистского СВЧ-генератора // Приборы и техника эксперимента. – 2004. – № 3. – С. 78-82.
9. Vintizenko I.I., Guselnikov V.I., Zarevich A.I., Novikov S.S. Effect of the external coupling of cavities on the stability and output power of a relativistic magnetron // Technical Physics Letters. – 2003. – Vol. 29, № 4. – P. 294-296. DOI: https://doi.org/10.1134/1.1573295
10. Zarevich A., Poluektov A., Sumina Yu., Makarenko Ph. Structural mechanics in forestry based on digital twin // BIO Web of Conferences. – 2024. – Vol. 145. – P. 05005. – DOIhttps://doi.org/10.1051/bioconf/202414505005. – EDN PZLCHH.
11. Макаренко Ф.В., Зольников В.К., Заревич А.И. [и др.]. Аппроксимация спектра поглощения фосфида индия в контексте моделирования процесса очувствления // Микроэлектроника. – 2024. – Т. 53, № 4. – С. 318-330. – DOIhttps://doi.org/10.31857/S0544126924040041. – EDN ZACOAI.
12. Шеховцов Д.В., Плотников А.М., Зольников К.В., Заревич А.И. Технология разработки RTL-модели описания изделия при разработке программно-аналитического комплекса САПР // Моделирование систем и процессов. – 2023. – Т. 16, № 3. – С. 79-86. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2023-16-3-79-86
13. Полуэктов А.В., Заревич А.И., Макаренко Ф.В. [и др.]. Преобразования элементов уровней проектирования с учетом радиационного воздействия // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика радиационного воздействия на радиоэлектронную аппаратуру. – 2025. – № 3. – С. 19-28.
14. Makarenko Ph.V., Zolnikov V.K., Zarevich A.I. [et al.]. Approximation of the absorption spectrum of indium phosphide in the context of simulation of the process of sensation // Russian Microelectronics. – 2024. – Vol. 53, № 4. – P. 329-338. – DOIhttps://doi.org/10.1134/S1063739724040041. DOI: https://doi.org/10.1134/S1063739724600481
