Внедрение машинного обучения и нейронных сетей для управления студенческими группами с целью улучшения управления человеческим капиталом

В статье рассматривается внедрение машинного обучения и нейронных сетей для управления студенческими группами в университете «Туран». Исследование представляет собой комплексный алгоритм с использованием программного обеспечения "Orange" для иерархической кластеризации студентов на основе их успеваемости. Результаты показывают формирование пяти различных групп студентов, что способствует более эффективному управлению и взаимодействию со стороны кураторов. Финансовая оценка включает предполагаемые затраты на аналитиков данных, разработчиков, инфраструктуру и поддержку. Ожидаемые результаты включают улучшение учебной эффективности, повышение академической успеваемости, оптимизацию распределения ресурсов и увеличение удовлетворенности среди студентов и преподавателей. Исследование делает вывод, что интеграция передовых технологических решений может значительно улучшить управление человеческим капиталом в высшем образовании.