ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДМЕТНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ (2026)
Цель. Исследование направлено на выявление зависимости качества обучения в общеобразовательных организациях от когнитивных и личностных особенностей учащихся, а также параметров образовательной среды с целью разработки инструмента прогнозирования и коррекции предметных результатов.
Метод. На основе анкетирования участников образовательного процесса онлайн-школы «Дом знаний» собрана база данных объемом свыше 1,3 млн записей по 315 параметрам, из которых после фильтрации оставлено 218 значимых показателей. Для восстановления пропущенных данных применен авторский итеративный метод с использованием нейронных сетей, а для векторизации категориальных признаков предложен метод, основанный на использовании деревьев решений. Для прогнозирования предметных результатов обучения обучена искусственная нейронная сеть на данных за период с 2022 по 2023 года.
Результат. Разработана нейронная сеть, прогнозирующая предметные результаты учащихся на следующий учебный год с погрешностью менее четырех процентов. Проведено ранжирование 218 параметров по степени влияния на успеваемость и установлена количественная зависимость каждого из них от итоговой оценки. Создан пользовательский интерфейс, позволяющий родителям моделировать изменение параметров образовательной среды и личностных характеристик ребенка для достижения целевых образовательных результатов.
Вывод. Предложенный подход позволяет перейти от реактивной «натаскивающей» подготовки к государственной итоговой аттестации к проактивному управлению образовательной траекторией, обеспечивая повышение среднего балла единого государственного экзамена на 10 пунктов. Дальнейшее развитие проекта предполагает автоматизацию сбора параметров с применением технологий искусственного интеллекта.