PAST KUCHLANISHLI HAVO ELEKTR TARMOQLARI KABELLARIDAGI TEXNIK ISROFLARNI TAXLIL QILISH

Ushbu maqolada ta’lim sohasida ma’lumotlarniqazib olishning (Educational Data Mining -EDM) muhim yo‘nalishi bo‘lgan klasterlash tahlilidan foydalanilgan. Maqolada K-means klasterlash algoritmi yordamida talabalarning o‘quv faoliyati va xulq-atvoriga oid ma'lumotlarni tahlil qilish metodologiyasi taklif etilgan. Tadqiqot doirasida talabalar o‘zlarining o‘xshash xususiyatlariga ko‘ra turli guruhlarga (klasterlarga) ajratilgan. Har bir klaster o‘ziga xos xususiyatlari, jumladan, akademik o‘zlashtirish, onlayn platformalardagi faollik va o‘quv resurslaridan foydalanish intensivligi bilan tavsiflangan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, K-means algoritmi talabalarni aniq segmentlarga ajratish imkonini beradi.Tadqiqot natijalari ta'lim muassasalari ma'muriyati uchun ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilishda va o‘quv jarayonini shaxsiylashtirishda amaliy ahamiyatga ega.