Проект представляет собой разработку веб-платформы для сбора, анализа и визуализации данных об успеваемости студентов. Система агрегирует оценки, посещаемость и активность студентов из электронного деканата, а затем с помощью алгоритмов машинного обучения строит прогнозы: кто из студентов находится в «зоне риска» (может быть отчислен или не сдать сессию). Это позволяет преподавателям и кураторам вовремя вмешаться и оказать помощь.

Разработать прототип аналитической системы, которая с точностью не менее 75% прогнозирует риск академической задолженности студента за семестр на основе данных о его текущей успеваемости и посещаемости.