Розробка програмного засобу для прогнозування вступу абітурієнтів до закладів вищої освіти

Вячеслав Володимирович Осадчий, Владислав Сергійович Круглик, Дмитро Олександрович Букреєв

Анотація


У статті висвітлено проблему прогнозування вступу абітурієнтів до закладів вищої освіти у зв’язку з постійним коливанням ринку праці та соціально-демографічними процесами, які повністю порушують результати прогнозів класичних статистичних методів. Автори досліджують необхідність розробки програмного засобу для прогнозування вступу абітурієнтів до закладів вищої освіти, який працюватиме на основі нейронної мережі і матиме змогу адаптації до умов постійних хаотичних коливань. Автори доводять, що використання нейронних мереж у питаннях прогнозування освітніх процесів дозволить отримати результати з набагато вищим рівнем точності та меншими витратами часу. Стаття містить аналіз теоретичних відомостей про нейронні мережі та існуючих алгоритмів роботи нейронних мереж. Автори наводять переваги та недоліки кожного алгоритму і на основі порівняльного аналізу роблять висновок про доцільність використання кожного з методів у програмному засобі прогнозування вступу абітурієнтів до закладів вищої освіти.

Ключові слова


нейронна мережа; вища освіта; штучний інтелект; прогнозування; абітурієнт

Повний текст:

PDF

Посилання


Букреєв, Д. О. (2018). Прогнозування фондового ринку за допомогою нейронних мереж. Інформаційні технології в освіті та науці: збірник наукових праць, (10), 36-43.

Васенков, Д. В. (2007). Методы обучения искусственных нейронных сетей. Компьютерные инструменты в образовании, (1), 20-29.

Короткий, С. (1996a). Нейронные сети: обучение без учителя. GotAI.NET - Материалы - Нейронные сети. Взято с http://www.gotai.net/documents/doc-nn-004.aspx.

Короткий, С. (1996b). Нейронные сети: основные положения. GotAI.NET - Материалы - Нейронные сети. Взято с http://www.gotai.net/documents/doc-nn-002.aspx.

Короткий, С. (1996c). Нейронные сети Хопфилда и Хемминга. GotAI.NET - Материалы - Нейронные сети. Взято с http://www.gotai.net/documents/doc-nn-005.aspx.

Осадчий, В. В., & Осадча, К. П. (2015). Сучасні реалії і тенденції розвитку інформаційно-комунікаційних технологій в освіті. Інформаційні технології і засоби навчання, 4 (48), 47-57. Взято з https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/1252.

Нестеренко, О. В., Савенков, О. І., & Фаловський, О. О. (2016). Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень: навч. посібник. Київ, Україна: Національна академія управління.

Стариков, А. (2005). Генетические алгоритмы – математический аппарат. BaseGroup Labs. Взято с https://basegroup.ru/community/articles/ga-math.

Федосин, С. А., Ладяев, Д. А., & Марьина, О. А. (2010). Анализ и сравнение методов нейронных сетей. Вестник Мордовского университета. Серия «Физико-математические науки», (4), 79-88.

Шаров, С. В. (2015). Сучасний стан розвитку інтелектуальних інформаційних систем. Вісник Чернігівського національного педагогічного університету. Серія: Педагогічні науки, (130), 111-114.

Smith, L. (1996). An Introduction to Neural Networks. Retrieved from http://www.cs.stir.ac.uk/~lss/NNIntro/InvSlides.html.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




##submission.copyrightStatement##

Лицензия Creative Commons
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

eISSN 2521-1234