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.