AKADEMIK VA SOFT-SKILLS KO'RSATKICHLARI ASOSIDA MA'LUMOTLAR MODELINI SHAKLLANTIRISH

Zamonaviy sun'iy intellekt va mashinali o'qitish texnologiyalari esa akademik hamda noakademik ko'rsatkichlarni integrallashgan holda tahlil qilish imkonini beradi. Mazkur tadqiqotda akademik va soft-skills ko'rsatkichlari asosida integrallashgan ma'lumotlar modelini shakllantirish usuli taklif etiladi. Tadqiqotda Logistic Regression, Random Forest, XGBoost va sun'iy neyron tarmoqlari asosidagi mashinali o'qitish algoritmlari sinovdan o'tkazildi. Tajriba natijalari integrallashgan model an'anaviy faqat akademik baholash tizimlariga nisbatan yuqori aniqlik va samaradorlikka ega ekanligini ko'rsatdi. Ayniqsa, soft-skills parametrlarini qo'shish o'quvchilarning kelajakdagi ta'lim yo'nalishlarini bashorat qilish aniqligini sezilarli oshirdi. Taklif etilgan model kelgusida intellektual ta'lim platformalari, educational analytics tizimlari hamda AI asosidagi tavsiya tizimlarini yaratishda foydalanilishi mumkin.

Not yet translated