Abstract
Цифрлық білім беру технологияларының қарқынды дамуы және жоғары оқу орындарында модульдік бағдарламаларды енгізу жағдайында, академиялық деректерді терең талдауды жүзеге асыруға және студенттердің оқу үлгерімі мен мансаптық қолдауын арттыруға бағытталған, болжамды модельдерді қалыптастыруға қабілетті, интеллектуалды жүйелерге қажеттілік артып отыр. Бұл зерттеу IT мамандығы студенттерінің академиялық үлгерімі мен мансаптық траекториясын болжаудың факторлық талдау әдісіне негізделген интеллектуалды моделін жасауға арналған.Модель кіріс деректер ретінде модульдік білім беру бағдарламаларының негізгі пәндеріндегі бағаларды пайдаланады. «Теориялық дайындық» және «Тәжірибелік дайындық» екі басым компонент ретінде түсіндірілетін жасырын фактор құрылымын анықтау үшін негізгі компоненттік талдау (РСА) пайдаланылды. Алынған факторлық бағалау мансаптық нәтижелерді жіктеудегі жоғары дәлдік көрсеткіштерін көрсететін логистикалық регрессия модельде, мүмкіндіктер ретінде пайдаланылады (ROC-AUC ≈ 0,95). Бұл бинарлы болжамды (сәттілік/сәтсіздік) орындауға ғана емес, сонымен қатар білім беру модульдерінің студенттің мансаптық траекториясына қосқан үлесін сандық бағалауға мүмкіндік береді.Зерттеу нәтижелері ұсынылған модельдің академиялық деректердегі жасырын тәуелділіктерді анықтауға, даму траекторияларына сәйкес студенттерді профильдеуге және мұғалімдер мен оқу жоспарының үйлестірушілеріне түсіндіруге болатын ұсыныстар беруге қабілетті, білім беруді талдау құралы ретінде қолдану мүмкіндігін растайды. Ұсынылған тәсілді масштабтауға және оқытуды басқару жүйелеріне (LMS), сандық мансаптық бағдарлау платформаларына және студенттердің құзыреттілігін арттыруға қолдау көрсету жүйелеріне біріктіруге болады.