Разработка модели предиктивной аналитики финансовых поступлений от образовательной деятельности на основе цифрового следа обучающегося
Аннотация. В статье рассматривается роль применения цифровых технологий в образовательных организациях. Разрабатывается модель прогнозирования формирования профессиональных навыков и компетенций на основе балльно-рейтинговой системы оценки. Предложен вариант функционирования и взаимодействия цифровых элементов системы, определены факторные переменные, определяющие сводный рейтинг обучающегося, и представлена графическая модель нейронной сети, позволяющие прогнозировать финансовые результаты от осуществления образовательной деятельности университетом.
Ключевые слова: индивидуальная образовательная траектория, цифровые технологии, цифровой двойник обучающегося, интеллектуальный цифровой помощник, цифровой след
Основные положения:
♦ предиктивная аналитика является одним из инструментов повышения показателей образовательной деятельности за счет возможности корректирующего воздействия на обучающего на ранних этапах образовательного периода;
♦ искусственные нейронные сети позволяют построить гибкую модель предиктивной аналитики, получающую данные о цифровом следе из автоматизированных инструментов, сопровождающих образовательный процесс, для прогнозирования персонифицированных результатов обучения;
♦ прогнозирование успеваемости позволяет не только повысить эффективность образовательного процесса, но и оценить планируемые финансовые поступления от образовательной деятельности на период до одного года.
Дмитрий Николаевич Франтасов, Анна Вячеславовна Балановская, Евгения Геннадьевна Репина, Елена Владимировна Воронина - Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия