МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІМЕН БІЛІМ САПАСЫНА ӘСЕР ЕТУ БЕЛГІЛЕРІН ЗЕРТТЕУ
Authors: Bazarbai A.K. 
Published: October 2023

Currently, the rapid development of information flow, the expansion of new digital services affects the quality of education of students. In the field of education, many scientists have studied in their works the identification of signs that affect student progress. In the research work, a database is created, including the physiological and psychological characteristics of students. Predictions are made based on the database with machine learning algorithms. Linear regression, Support vector machine, Random Forest methods are used to determine the best algorithm. Algorithms are evaluated using Regression Evaluation metrics. The result of the study provides the best algorithm and necessary indicators for learning progress. The main goal of the article is to study the signs of impact on the quality of education with the help of machine learning algorithms and write and analyze the results in the Python programming language. Keywords: machine learning algorithm, python programming language, support vector method, random forest, dataset, linear regression, features.
Қазіргі уақытта ақпарат ағынының қарқынды дамуы, жаңа цифрлық қызметтердің кеңеюі студенттердің білім сапасына әсер етуде. Білім беру саласында көптеген ғалымдар өз еңбектерінде оқушылардың үлгеріміне әсер ететін белгілерді анықтауды зерттеген. Зерттеу жұмысында оқушылардың физиологиялық және психологиялық ерекшеліктерін қамтитын мәліметтер қоры жасалады. Болжамдар мәліметтер базасы негізінде машиналық оқыту алгоритмдерімен жасалады. Ең жақсы алгоритмді анықтау үшін сызықтық регрессия, Қолдау векторлық машинасы, Random Forest әдістері қолданылады. Алгоритмдер Регрессияны бағалау метрикасының көмегімен бағаланады. Зерттеу нәтижесі оқу үлгерімінің ең жақсы алгоритмі мен қажетті көрсеткіштерін береді. Мақаланың негізгі мақсаты – машиналық оқыту алгоритмдерінің көмегімен білім сапасына әсер ету белгілерін зерттеу және нәтижелерді Python бағдарламалау тілінде жазу және талдау. Түйін сөздер: машиналық оқыту алгоритмі, Python программалау тілі, тірек векторлық әдісі, кездейсоқ орман, деректер жинағы, сызықтық регрессия, белгілер.
В настоящее время стремительное развитие информационных потоков, распространение новых цифровых сервисов влияет на качество образования студентов. В области образования многие ученые изучали в своих работах выявление признаков, влияющих на успеваемость учащихся. В исследовательской работе создается база данных, включающая физиологические и психологические особенности студентов. Прогнозы делаются на основе базы данных с алгоритмами машинного обучения. Линейная регрессия, метод опорных векторов, методы случайного леса используются для определения наилучшего алгоритма. Алгоритмы оцениваются с использованием показателей регрессионной оценки. Результат исследования обеспечивает наилучший алгоритм и необходимые показатели успеваемости. Основная цель статьи – изучить признаки влияния на качество образования с помощью алгоритмов машинного обучения и записать и проанализировать результаты на языке программирования Python. Ключевые слова: алгоритм машинного обучения, язык программирования python, метод опорных векторов, случайный лес, набор данных, линейная регрессия, признаки.