Методи та алгоритми інтелектуального аналізу даних для аналізу поведінки студента в системі дистанційного навчання

Abstract

Кваліфікаційна робота на здобуття другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю 124 «Системний аналіз», освітньою програмою «Аналіз та безпека даних», містить 11 рисунків, 1 таблицю, 29 літературних джерел за переліком посилань. Робота виконана на 67 сторінках загального тексту і 56 сторінках основного тексту. Метою роботи є застосування методів та алгоритмів інтелектуального аналізу даних для дослідження поведінки студента у системі електронної освіти. Методи досліджень базуються на використанні положень теорії алгоритмів, інтелектуального аналізу даних, лінійної алгебри та теорії ймовірностей. Розроблено математичну модель інтелектуального аналізу поведінки студента при в системі електронного навчання. Проведено математичне та комп'ютерне моделювання алгоритму CFSFDP-HD, представлено експеримент та порівняння результатів аналізу роботи різних методів. Основний науковий результат магістерської дисертації полягає в тому, що застосування методів та алгоритмів інтелектуального аналізу даних для дослідження поведінки студента у системі електронної освіти може бути покращено за рахунок застосування алгоритмів CFSFDP та CFSFDP-HD. Застосування в системах електронної освіти алгоритмів таких алгоритмів є ефективним та доцільним.

The qualification work for obtaining the second (master's) level of higher education in the specialty 124 "System Analysis", educational program "Data Analysis and Security", contains 11 figures, 1 table, 29 literary sources according to the list of references. The work was completed on 67 pages of the general text and 56 pages of the main text. The purpose of the work is the application of methods and algorithms of intellectual data analysis for the study of student behavior in the electronic education system. Research methods are based on the use of algorithm theory, intelligent data analysis, linear algebra and probability theory. A mathematical model of intellectual analysis of student behavior in the electronic learning system has been developed. Mathematical and computer modeling of the CFSFDP-HD algorithm was carried out, an experiment and a comparison of the results of the analysis of the work of different methods were presented. The main scientific result of the master's thesis is that the application of methods and algorithms of intelligent data analysis for the study of student behavior in the electronic education system can be improved due to the use of CFSFDP and CFSFDP-HD algorithms. Application of such algorithms in electronic education systems is effective and expedient.