НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГРУППЫ РИСКА ПО УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ ПЕРВОГО КУРСА
Authors: РУСАКОВ С В. , РУСАКОВА О Л. , ПОСОХИНА К А. 
Published: January 2025

Многие вузы России сталкиваются с проблемой, когда абитуриенты, успешно сдавшие ЕГЭ по профильным дисциплинам, уже по итогам первого учебного периода становятся аутсайдерами. Особенно это касается специальностей, связанных с точными науками, в том числе ориентированными на подготовку ИТ-специалистов. Связь объема финансирования вуза с количеством обучающихся, а также сама возможность вести учебный процесс определяется аккредитацией вуза, успешное прохождение которой связано с рядом показателей. В число этих показателей входят минимальный проходной балл по единому государственному экзамену (ЕГЭ) и процент обучающихся по отношению к контрольным цифрам приема. Таким образом, учебная успеваемость в настоящее время является одной из самых актуальных проблем высшего образования. Выявление наиболее значимых факторов, оказывающих влияние на процесс и качество обучения является важной задачей многих исследований. Но важно иметь возможность делать прогноз об успешности обучения уже по информации, которую зачисленные на первый курс сообщают в своём личном деле. Это позволит уже с первых дней пребывания студента в вузе уделять больше внимания со стороны тьюторов и преподавателей тем из них, кто попадает в группу риска. В данной статье предлагается нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов Пермского государственного национального исследовательского университета направления «Прикладная математика и информатика» по результатам вступительных испытаний, итогам первого учебного периода (триместра) и ряду других факторов.
Many Russian universities face the problem when applicants who successfully passed a single state examination in core disciplines become outsiders as a result of the first academic period. Especially it concerns the specialties connected with the exact sciences, including those focused on the training of IT specialists. The relationship between the amount of funding the university and the number of students, as well as the opportunity to conduct the educational process itself, is determined by the accreditation of the university, the successful passage of which is related to a number of indicators. These indicators include the minimum passing grade for the unified state exam (USE) and the percentage of students in relation to the admission control numbers. Thus, academic achievement is currently one of the most pressing problems of higher education. Identifying the most significant factors that affect the process and quality of training is an important task of many studies. It is important to be able to make a forecast about the success of the training already based on the information that people entering the first year report in their personal files. This will allow from the first days of the student's stay in the university to pay more attention from tutors and teachers to those of them who fall into the risk group. In this article, we propose a neural network model for predicting the risk group for the progress of students of the Perm State National Research University in the field of Applied Mathematics and Informatics based on the results of the introductory tests, the results of the first academic period (trimester), and a number of other factors.