Segodnq wse wysshie uchebnye zawedeniq, osobenno komp'üternye i inzhenernye wuzy, stalkiwaütsq s problemami pri prieme. Kazhdyj wuz dolzhen stremit'sq k sozdaniü sistemy priema, osnowannoj na walidnyh i nadezhnyh kriteriqh, pozwolqüschih otbirat' kandidatow, sposobnyh uspeshno uchit'sq na ego programmah. Krome togo, kazhdyj uniwersitet dolzhen ispol'zowat' nailuchshie wozmozhnye metody prognozirowaniq buduschej uspewaemosti abiturientow do ih zachisleniq. Jeto pomozhet wuzam w prinqtii reshenij po ustanowleniü äffektiwnyh kriteriew priema. Odnako bol'shinstwo wysshih uchebnyh zawedenij stalkiwaütsq s problemami pri analize bol'shih obrazowatel'nyh baz dannyh dlq prognozirowaniq uspewaemosti studentow. Jeto swqzano s tem, chto oni ispol'zuüt tol'ko tradicionnye statisticheskie metody, a ne nowye i äffektiwnye metody prognozirowaniq, takie kak Educational Data Mining, kotoryj qwlqetsq naibolee populqrnym metodom ocenki i prognozirowaniq uspewaemosti studentow.
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







