Розроблення інтелектуальної системи прогнозування успішності студентів

dc.contributor.authorМамай В. В.
dc.date.accessioned2024-04-12T08:44:12Z
dc.date.available2024-04-12T08:44:12Z
dc.date.issued2021-12-22
dc.description.abstractУ даній роботі досліджено та реалізовано програмне забезпечення для інтелектуального прогнозування успішності студентів за допомогою таких моделей, як семестрові оцінки студентів і модель оцінок екзаменаційного і поточного контролю, а також застосовано алгоритм машинного навчання FastTree (швидкі дерева), який забезпечує високу точність прогнозування для різних завдань. Завдяки даним реалізаціям користувач, вводячи необхідні вхідні дані, отримує в результаті прогнозовані значення семестрових оцінок, екзаменаційних оцінок і поточного контролю, а також прогнозований середній рейтинговий бал. Результати прогнозу представлені у графічному та текстовому відображеннях. Також досліджено та порівняно ефективність використання цих моделей та алгоритму для прогнозування успішності студентів. Графічна частина програмного забезпечення розроблена з використанням веб-фреймворку ASP.NET Core Blazor, що дозволяє користувачу взаємодіяти з програмним забезпеченням. Для прогнозування використовуються такі бібліотеки, як ML.NET (для реалізації алгоритму FastTree) та Microsoft Solver Foundation (для реалізації математичних моделей). Для розроблення серверної частини програмного забезпечення застосовано такі технології, як Entity Framework Core та ADO.NET для здійснення запитів до реляційної бази даних MS SQL Server, а також технологію LINQ для їх оброблення. Дана робота містить 55 сторінок пояснювальної записки, 26 рисунків, 3 таблиці, 2 додатка, 21 джерело.
dc.identifier.urihttp://194.44.236.27/handle/123456789/24
dc.language.isoother
dc.publisherНЛТУ України
dc.subjectС#
dc.subjectASP.NET Core Blazor
dc.subjectFastTree
dc.subjectML.NET
dc.subjectMicrosoft Solver Foundation
dc.subjectEntity Framework Core
dc.subjectLINQ
dc.subjectADO.NET
dc.titleРозроблення інтелектуальної системи прогнозування успішності студентів
dc.typeThesis

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
М_К_Р_Мамай_В_В_2021.pdf
Size:
2.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: