(untitled) (НАУКОВІ ЗАПИСКИ, 2025)
Прогнозна аналітика передбачає застосування методів статистики та алгоритмів машинного навчання з метою передбачення майбутніх результатів і показників ефективності. До її інструментарію належать, зокрема, інтелектуальний аналіз даних і моделі прогнозування, які надають можливість оцінити ймовірність майбутніх подій і сприяють прийняттю обґрунтованих рішень. У статті розглянуто проблему прогнозування академічної успішності студентів із застосуванням алгоритмів машинного навчання. Аналіз та апробація відповідних методів стали важливим етапом у напрямі вдосконалення освітньої аналітики та підвищення якості навчального процесу. З’ясовано основні етапи, які проходять дані під час створення, навчання та впровадження моделі прогнозування, зокрема збір даних, попередня обробка даних, вибір моделі машинного навчання, навчання моделі, оптимізація параметрів, застосування попередньо навченої моделі до нових даних. В межах дослідження було розглянуто і протестовано декілька моделей машинного навчання з метою визначення їх ефективності у задачах передбачення результатів навчання. Було здійснено оцінку основних метрик продуктивності моделей, що дало змогу провести якісний аналіз їхньої точності. Результати матриці помилок свідчать про задовільну роботу моделей після здійснення оптимізації їхніх гіперпараметрів. Здебільшого моделі продемонстрували високий рівень точності класифікації. Окрім цього, було продемонстровано практичне використання побудованих моделей для аналізу нових даних. Загалом реалізовано ефективне рішення задачі прогнозного моделювання з використанням алгоритмів RandomForest та XGBoost, яке може бути адаптоване для подальшого вдосконалення та реального впровадження у практику. З освітнього погляду, застосування таких моделей дозволяє завчасно ідентифікувати студентів із потенційно низькою успішністю.