В статье раскрываются теоретические и прикладные аспекты информационно-аналитической поддержки управления приемной кампанией вуза в условиях цифровой трансформации. Особое внимание уделено возможностям применения интеллектуальных технологий для повышения управляемости процессов набора. Описана модель прогнозирования вероятности зачисления на основе нейросетевых алгоритмов, а также ее архитектурные и интеграционные решения. Представлены ограничения предложенного подхода. Обоснована актуальность использования подобных инструментов для повышения прозрачности и эффективности образовательного менеджмента. В результате эффективность модели подтверждена высокими значениями точности классификации и ROC-AUC, что демонстрирует ее прикладной потенциал в рамках реальных приемных кампаний
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.