Застосування моделей машинного навчання в реєстрації та навчанні студентів в’єтнамських університетів
DOI:
https://doi.org/10.15276/aait.04.2020.5Ключові слова:
перехресні дані, письмовий іспит, тестовий іспит, лінійна регресія, нелінійна регресія, метод найменших квадратів, метод опорних векторівАнотація
У В'єтнамі з 2015 року Міністерство освіти і професійної підготовки 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 років – письмовий іспит. З 2017 року і по теперішній час Міністерство
освіти і професійної підготовки В'єтнаму застосовує форму тестових іспитів з 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 пісьменнвого іспиту до тестового іспиту спонукав всю В'єтнамську математичну асоціацію в той час
направити рекомендації щодо збереження форми пісьменнвого іспиту з математики. Метою даної статті є 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 в кінці курсу математики на курсах з 2015 по 2019 рік.
Моделі машинного навчання з лінійної і нелінійної регресією використані для вирішення поставлених в статті завдань. Був
проведений аналіз даних, щоб виявити переваги та недоліки змін в прийомі студентів до університетів Міністерства освіти і
навчання В'єтнаму. Інструменти з бібліотек Python були підтримані і ефективно використовувалися в процесі вирішення
проблем. Побудова і вивчення моделі дозволяють отримати пропозиції і рішення проблем при зарахуванні і забезпеченні
якості вхідних даних. Зокрема, при підготовці до вступних іспитів кількість питань вступного іспиту не повинно
перевищувати 61-66 % тестових запитань.