Прогнозная модель для оценки успеваемости студентов университета по итогам текущего обучения

Целью магистерской диссертации является создание прогнозной модели успеваемости студентов ТПУ. Наличие такой модели позволит уделять более пристальное внимание студентам, которые попадают в группу риска большого количества долгов по учебным дисциплинам, а как следствие, будут претендентами на отчисления. Определение таких студентов на ранних этапах позволит более детально и персонально работать с ними для того, чтобы они более успешно справлялись с учебной нагрузкой. Научная новизна заключается в комплексном подходе к решению данной задачи и применению модели на практике. В результате работы была создана прогнозная модель, а также графический интерфейс для ее использования.

Планируемые результаты обучения …………………………………………………………………………………. 8
Реферат …………………………………………………………………………………………………………………………… 9
Введение ……………………………………………………………………………………………………………………….. 12
1. Анализ предметной области ……………………………………………………………………………………….. 13
1.1 Алгоритм K-ближайших соседей ………………………………………………………………………………. 16
1.2 Метод опорных векторов ………………………………………………………………………………………….. 18
1.3 Нейронные сети ……………………………………………………………………………………………………….. 21
1.4 Вывод по разделу……………………………………………………………………………………………………… 23
2. Предварительная обработка данных …………………………………………………………………………… 24
3. Модель машинного обучения……………………………………………………………………………………… 38
4. Графический интерфейс пользователя прогнозной модели………………………………………….. 44
5. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение …………………….. 49
5.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………………………………………….. 49
5.1.1 Потенциальные потребители разработки ………………………………………………………………… 49
5.1.2 Технология QuaD …………………………………………………………………………………………………… 49
5.1.3 SWOT-анализ ………………………………………………………………………………………………………… 50
5.1.4 Оценка готовности разработки к коммерциализации ………………………………………………. 52
5.2 Инициация разработки ……………………………………………………………………………………………… 53
5.3 Планирование управления разработкой ………………………………………………………………… 55
5.3.1 Иерархическая структура работ ……………………………………………………………………………… 55
5.3.2 План разработки ……………………………………………………………………………………………………. 56
5.3.2.1 Определение трудоемкости выполнения работ …………………………………………………….. 57
5.3.2.2 Разработка графика проведения разработки …………………………………………………………. 59
5.3.3 Бюджет разработки………………………………………………………………………………………………… 59
5.3.3.1 Расчет материальных затрат разработки ………………………………………………………………. 60
5.3.3.2. Расчет амортизационных отчислений …………………………………………………………………. 60
5.3.3.3. Основная заработная плата исполнителей темы ………………………………………………….. 61
5.3.3.4. Дополнительная заработная плата исполнителей темы ……………………………………….. 63
5.3.3.5. Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления) ……………………………. 63
5.3.3.6. Накладные расходы ……………………………………………………………………………………………. 63
5.3.3.7. Формирование бюджета затрат научно-исследовательского разработки………………. 63
5.3.4 Риски разработки …………………………………………………………………………………………………… 64
5.2 Определение потенциального эффекта разработки ……………………………………………………. 66
Выводы по разделу ………………………………………………………………………………………………………… 67
Глава 6. Социальная ответственность …………………………………………………………………………….. 68
6.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……………………………. 69
6.2 Производственная безопасность ……………………………………………………………………………….. 71
6.2.1 Повышенный уровень электромагнитных излучений ……………………………………………… 71
6.2.2 Несоответствие параметрам микроклимата …………………………………………………………….. 73
6.2.3 Недостаточная освещенность рабочего места …………………………………………………………. 74
6.2.4 Повышенный уровень шума …………………………………………………………………………………… 78
6.2.5 Умственное перенапряжение …………………………………………………………………………………. 79
6.2.6. Нарушение правил электробезопасности……………………………………………………………….. 79
6.3 Экологическая безопасность …………………………………………………………………………………….. 81
6.4 Безопасность в чрезвычайных ситуация ……………………………………………………………………. 83
Вывод по разделу…………………………………………………………………………………………………………… 84
Заключение……………………………………………………………………………………………………………………. 85
Список публикаций и научных достижений …………………………………………………………………… 86
Список литературы………………………………………………………………………………………………………… 88
Приложение А……………………………………………………………………………………………………………….. 90
Приложение Б. Листинг кода по предварительной подготовке данных. …………………………. 102

В результате выполнения магистерской диссертации были выполнены
следующие задачи:
1. Проанализированы методы, которые используются для решения
аналогичных задач в сфере образования.
2. Проведена предварительная обработка данных
3. Построена модель машинного обучения, способная
прогнозировать успеваемость студентов на конец семестра.
4. Выявлены наиболее значимые признаки в определении
успеваемости студентов.
5. Создан графический интерфейс пользователя прогнозной модели
успеваемости студентов
Так как при предварительной обработке данных были использованы
метки для обозначения «успешности студента», то тип машинного обучения
был с учителем. Были апробированы 3 модели машинного обучения с учителем,
а именно: логистическая регрессия, метод опорных векторов и случайный лес.
Наилучший результат на тестовой выборке показал классификатор «случайный
лес». Данный алгоритм является оптимальным так, как обладает следующими
достоинствами:
Помимо этого, был создан графический интерфейс для модуля по
прогнозированию успеваемости студентов на конец семестра по текущим
оценкам.
Список публикаций и научных достижений
Участие в конференциях:
1. ХVl Международная научно-практическая конференция студентов,
аспирантов и молодых ученых «Молодёжь и современные и информационные
технологии» с докладами:
• Анализ социальных данных с помощью технологий Big Data
• Использование OLAP технологии для выявления группы риска острого
инфаркта миокарда
• Интеллектуальный анализ данных для определения группы риска
сердечно сосудистых заболеваний
Премии, звания, стипендии:
1. Повышенная государственная стипендия по научно-исследовательской
деятельности, весна 2018/2019 учебного года, весна 2019/2020 учебного года.
2. Стипендия Правительства РФ студентам ТПУ, обучающимся по
специальностям или направлениям подготовки, соответствующим
приоритетным направлениям модернизации и технологического развития
российской экономики, весна 2018/2019 учебного года, весна 2019/2020
учебного года.
3. Стипендия Эразмус+ – некоммерческая программа Европейского союза
по обмену студентами и преподавателями между университетами стран-
партнёров. (Erasmus+ programme (KA107))
Научные стажировки:
1. Академический обмен в рамках программы Erasmus+ (Испания, г. Мадрид,
Мадридский Политехнический Университет)
Публикации:
1. Зяблецев П. А. Использование OLAP технологии для выявления группы
риска острого инфаркта миокарда // Молодежь и современные
информационные технологии: сборник трудов XVI Международной научно-
практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск,
3-7 Декабря 2018. – Томск: ТПУ, 2019 – C. 154-155
2. Зяблецев П. А. Интеллектуальный анализ данных для определения
группы риска сердечно сосудистых заболеваний // Молодежь и современные
информационные технологии: сборник трудов XVI Международной научно-
практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск,
3-7 Декабря 2018. – Томск: ТПУ, 2019 – C. 152-153
3. Журбич Н. И., Зяблецев П. А. Анализ данных с помощью технологий Big
Data // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и
медицине: сборник научных трудов V Международной конференции: в 2 т.,
Томск, 17-21 Декабря 2018. – Томск: ТПУ, 2018 – Т. 1 – C. 255-257.
4. Зяблецев П. А. Анализ многомерных данных для определения группы
риска сердечно-сосудистых заболеваний // Информационные технологии в
науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V
Международной конференции: в 2 т., Томск, 17-21 Декабря 2018. – Томск: ТПУ,
2018 – Т. 1 – C. 263-266
5. Журбич Н. И., Зяблецев П. А. Анализ социальных данных с помощью
технологий Big Data // Молодежь и современные информационные технологии:
сборник трудов XVI Международной научно- практической конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 3-7 Декабря 2018. – Томск:
ТПУ, 2019 – C. 148-149.
6. Журбич Н. И., Зяблецев П. А. Разработка виртуального полигона в Unity
3D // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и
медицине: сборник научных трудов V Международной конференции: в 2 т.,
Томск, 17-21 Декабря 2018. – Томск: ТПУ, 2018 – Т. 1 – C. 252-255
7. Зяблецев П. А., Журбич Н. И. Выявление факторов риска острого
инфаркта миокарда с помощью OLAP технологии // Информационные
технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник
научных трудов V Международной конференции: в 2 т., Томск, 17-21 Декабря
2018. – Томск: ТПУ, 2018 – Т. 1 – C. 267-270.