Kim Thanh Tran Application of machine learning models in enrollment and student training at Vietnamese universities = Застосування моделей машинного навчання в реєстрації та навчанні студентів в'єтнамських університетів / Kim Thanh Tran, The Vinh Tran, Manh Tuong Tran, Anh Linh Duy Vu // Appl. Aspects of Inform. Technology. - 2020. - 3, № 4. - С. 276-287. - Бібліогр.: 32 назв. - англ.У В'єтнамі з 2015 р. Міністерство освіти та професійної підготовки (МО ПП) В'єтнаму вирішило скасувати вступні іспити до університетів і виступає за використання результатів випускних іспитів у середній школі кандидатів для вступу до університетів. Форма іспиту з математики 2015 і 2016 рр. - письмовий іспит. Із 2017 р. і по теперішній час МО ПП В'єтнаму застосовує форму тестових іспитів із математики на випускних іспитах у середній школі. Існує багато суперечливих думок про вплив цієї форми іспитів і прийому на якість студентів університетів. Зокрема, перехід від форми письмового іспиту до тестового іспиту спонукав всю В'єтнамську математичну асоціацію в той час направити рекомендації щодо збереження форми письмового іспиту з математики. Мета роботи - аналіз та оцінка впливу відповідних факторів на академічну успішність студентів-математиків і студентів університетів, а також пропозиції рішень для оптимізації вступних іспитів в університет. Набір даних надано Департаментом управління навчанням і Лабораторією контролю якості навчання і тестування Фінансового університету - Маркетинг. Цей набір даних включає в себе інформацію про результати випускних іспитів середньої школи з математики, балах процесу навчання (бали, які оцінюються безпосередніми викладачами) і оцінках 2834 учнів у кінці курсу математики на курсах з 2015 по 2019 рр. Моделі машинного навчання з лінійної та нелінійної регресією використані для вирішення поставлених завдань. Проведено аналіз даних, щоб виявити переваги та недоліки змін у прийомі студентів до університетів МО і навчання В'єтнаму. Інструменти з бібліотек Python були підтримані і ефективно використовувалися в процесі вирішення проблем. Побудова та вивчення моделі надають можливість отримати пропозиції та вирішення проблем при зарахуванні та забезпеченні якості вхідних даних. Зокрема, при підготовці до вступних іспитів кількість питань вступного іспиту не повинно перевищувати 61 - 66 % тестових запитань. Індекс рубрикатора НБУВ: Ч481.253.1(5ВЄТ)
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж101736 Пошук видання у каталогах НБУВ
 Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|