Цифровизация образовательной среды сопровождается накоплением больших объёмов данных о результатах обучения, поведенческих характеристиках и социально-демографических особенностях студентов. Несмотря на наличие этих данных, выявление академических рисков, если и происходит, осуществляется вручную, что приводит к субъективности оценок и снижению точности прогнозирования. Актуальной задачей является разработка метода, который обеспечивал бы одновременно высокую точность прогнозирования, интерпретируемость результатов и практическую применимость в образовательных системах поддержки принятия решений.

Юношева В.В., Салимов К.Р. (науч. рук. Духанов А.В.) Разработка метода прогнозирования академической успеваемости студентов на основе кластеризации и байесовских сетей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16100