Нейронные сети в эконометрическом моделировании оценки качества образовательного процесса в вузе

В данной статье рассматривается разработка и применение эконометрических нейросетевых моделей для оценки результатов успеваемости студентов как критерия качества получаемого образования. В качестве информационной базы исследования послужили данные проведенного анкетирования среди студентов экономического, физико-математического и электроэнергетического факультетов, также данные по отчисленным студентам, представленным деканатами ЭФ и ФМФ Института цифровых технологий Марийского государственного университета. В рамках исследования были рассмотрены две эконометрические нейросетевые модели. В первой, в качестве зависимой переменной выступает показатель «Количество академических долгов», а во второй - показатель «Количество пропусков». Для каждой из моделей были построены пять видов нейронных сетей. Были оценены основные характеристики сетей и выбраны наилучшие модели. Для обоснования практической значимости в работе приведены примеры использования построенных моделей.