Рынок образовательных технологий (EdTech), достигнувший объема около $185 млрд в глобальном масштабе, характеризуется смещением фокуса с экстенсивного роста на эффективность и удержание клиентов. Одной из главных проблем онлайн-образования остаются высокие показатели отсева и академической неуспеваемости, обусловленные, в частности, изолированным характером обучения и отсутствием своевременной поддержки. В ответ на эти вызовы все большее распространение получают методы машинного обучения и предиктивной аналитики для идентификации студентов группы риска. Однако, несмотря на успехи в области предиктивной аналитики, остаются проблемы репродуцируемости, обобщаемости и интерпретируемости существующих моделей.

Вальц М.Э. (науч. рук. Кулинич Я.В.) Подсистема для аналитики прогресса обучения с предиктивными моделями отсева неуспевающих студентов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17133