| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Медетова, К. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-03-26T13:29:07Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-26T13:29:07Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Медетова, К. М. Использование логистической регрессии для анализа данных и оценки успеваемости студентов (сотрудников) в образовательных программах = Application of logistic regression for data analysis and performance evaluation of students (employees) in educational programs / К. М. Медетова // Инженерное образование в цифровом обществе : материалы Международной научно-методической конференции, Минск, 14 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Е. Н. Шнейдеров [и др.]. – Минск, 2024. – С. 22–24. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54973 | - |
| dc.description.abstract | Данная научная статья исследует применение метода логистической регрессии для оценки уровня знаний
сотрудников на основе их учебных данных. Авторы представляют методику сбора и анализа данных, а также обсуждают
результаты и интерпретацию модели логистической регрессии в контексте оценки обучения в организации. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | инженерное образование | en_US |
| dc.subject | образовательные программы | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | прогнозирование успеха | en_US |
| dc.title | Использование логистической регрессии для анализа данных и оценки успеваемости студентов (сотрудников) в образовательных программах | en_US |
| dc.title.alternative | Application of logistic regression for data analysis and performance evaluation of students (employees) in educational programs | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This scientific article explores the application of the logistic regression method to assess the level of knowledge of employees based on their training data. The authors present a methodology for data collection and analysis, as well as discuss the results and
interpretation of the logistic regression model in the context of evaluating learning in an organization. | en_US |
| Appears in Collections: | Инженерное образование в цифровом обществе (2024)
|
