Predikce úspěšnosti studentů pomocí technik strojového učení – Oleksandr Sanin
Oleksandr Sanin
Bachelor's thesis
Predikce úspěšnosti studentů pomocí technik strojového učení
Prediction of student success using machine learning techniques
Abstract:
Cílem dané bakalářské práce je vytvoření klasifikačního modelu strojového učení na predikci úspěšností studentů v určité disciplíně nadcházejícího ročníku studia na základě údajů o jeho školních úspěších a známkách za první ročník vysokoškolského studia. Daná problematika je celosvětově na univerzitách velmi aktuální, vzhledem k vysoké úrovní studijní neúspěšnosti. Celá práce se dělí na dvě časti …moreAbstract:
The bachelor thesis aims to create a classification model of machine learning, that will predict the success of students in a particular discipline of the upcoming year of study, based on data of their school achievements and grades for the first year of university study. The issue is very relevant at universities worldwide, due to the high level of academic failure. The whole work is divided into …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 12. 2021
Identifier:
https://vskp.vse.cz/eid/85156
Thesis defence
- Date of defence: 2. 2. 2022
- Supervisor: David Chudán
- Reader: Pavel Strnad
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/85156
Vysoká škola ekonomická v Praze
Bachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Theses on a related topic
-
Adaptive learning processes in a process-oriented Learning management system
Patrícia Eibenová -
Learning Management System
Jakub Fiala -
LMS ve vzdělávání (návrh vzdělávacího kurzu)
Eliška Kotková -
Learning management systems: the case study for a higher education institution in Uzbekistan
Tokhirjon Sirojiddinov -
E-learning as efficient, effective and easy to access form of employee development
Nikita Zaev -
Requirements Completeness and System Analysis of Automated Driving Systems
Ahmad Abbadi -
Prediction of NACE codes based on Machine Learning and Automated Processing
Can Barlas -
Analýza cloudových platforem se zaměřením na automatizované strojové učení
Petr Kuska