<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://emreview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-11T01:09:28Z</responseDate>
	<request identifier="oai:emreview.ru:article/2173" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://emreview.ru/index.php/emr/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:emreview.ru:article/2173</identifier>
				<datestamp>2025-09-03T12:26:38Z</datestamp>
				<setSpec>emr:%D0%9C%D0%9E%D0%A3%D0%A3%D0%9E</setSpec>
				<setSpec>driver</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/" dtd-version="1.1" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="en" specific-use="eps-0.1">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">emr</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">emr</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Управление образованием: теория и практика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Education Management Review</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="epub">2311-2174</issn>			<publisher><publisher-name>Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/p0203-5421-9376-e</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">2173</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>INTERNATIONAL EXPERIENCE IN THE MANAGEMENT OF EDUCATIONAL INSTITUTIONS</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="en">Modeling educational data in Afghanistan using machine learning methods</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Использование методов машинного обучения для моделирования образовательных данных Афганистана</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="en">
							<surname>Bahram</surname>
							<given-names>Azizi</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="ru">
							<surname>Бахрам</surname>
							<given-names>Азизи</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>bahramuddinazizi@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="en">
							<surname>Egorova</surname>
							<given-names>Olga B.</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="ru">
							<surname>Егорова</surname>
							<given-names>Ольга Борисовна</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>oegorova@itmo.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">ITMO National Research University</institution></aff>
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Национальный исследовательский университет ИТМО</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>30</day><month>03</month><year>2025</year></pub-date>
			<volume seq="9">1515</volume>
			<issue>3-13-1</issue>
				<issue-id>97</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Управление образованием: теория и практика</issue-title><issue-title xml:lang="en">Education Management Review</issue-title><fpage>266</fpage>
				<lpage>278</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2025-09-03">
					<day>03</day>
					<month>09</month>
					<year>2025</year>
				</date>
				<date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-09-03">
					<day>03</day>
					<month>09</month>
					<year>2025</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright (c) 2025 Управление образованием: теория и практика</copyright-statement>
				<copyright-year>2025</copyright-year>
				<copyright-holder>Управление образованием: теория и практика</copyright-holder>
				<license xml:lang="en" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0">
					<license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xml:lang="en" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			
			<self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/2173/1825" content-type="application/pdf"/><self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/2173"/>
			<abstract><p>This paper examines various factors affecting a student's academic performance at the stage of secondary education in Afghanistan. Of course, academic achievements play a crucial role in determining a student's future profession, as well as their goals in an academic or professional environment. Academic success is influenced not only by academic performance itself, but also by other factors, including individual differences. In this work, various machine learning algorithms were used to analyze the factors influencing a student's grades in the last grade of school, in particular, learning with a teacher (regression and classification) and without a teacher (clustering algorithms). The purpose of the study was to determine which factors significantly affect student performance for the entire sample under consideration, which factors are more individual in nature, as well as the degree of their influence. The results showed that various machine learning algorithms can be successfully used to determine the factors influencing students' academic success. Students' final grades are undoubtedly influenced by the results of their studies in previous years, as well as the time spent on learning. But it is very important to note that the family situation and the balance between study and leisure activities also affect the student's success. In particular, the level of education and the mother's job have a great impact on the student's academic success: if the student's mother is educated and, especially, if she works as a teacher, this significantly increases the student's chances of academic success.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В данной работе исследуются различные факторы, влияющие на успеваемость школьника на этапе получения среднего образования в Афганистане. Безусловно, учебные достижения играют решающую роль при определении будущей профессии школьника, а также его целей в академической или профессиональной среде. На академическую успешность влияют не только непосредственно учебные показатели, но и другие факторы, включая индивидуальные различия. В этой работе были использованы различные алгоритмы машинного обучения для анализа факторов, влияющих на оценки ученика в последнем классе школы, в частности, обучение с учителем (регрессия и классификация) и без учителя (алгоритмы кластеризации). Цель исследования заключалась в том, чтобы определить, какие факторы существенно влияют на успеваемость учеников для всей рассматриваемой выборки, какие факторы носят более индивидуальный характер, а также степень их влияния. Результаты показали, что различные алгоритмы машинного обучения могут быть успешно использованы для определения факторов, влияющих на академическую успешность студентов. На финальные оценки школьников, несомненно, влияют результаты учебы в предыдущие годы, а также время, затрачиваемое на обучение. Но очень важно отметить, что семейная ситуация и баланс между учебой и активностью в свободное время также влияют на успехи ученика. В частности, уровень образования и работа матери оказывают большое влияние на академические успехи ученика: если мать ученика образована и, особенно, если она работает учителем, то это существенно повышает шансы школьника быть успешным в учебе.</p></trans-abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В данной работе исследуются различные факторы, влияющие на успеваемость школьника на этапе получения среднего образования в Афганистане. Безусловно, учебные достижения играют решающую роль при определении будущей профессии школьника, а также его целей в академической или профессиональной среде. На академическую успешность влияют не только непосредственно учебные показатели, но и другие факторы, включая индивидуальные различия. В этой работе были использованы различные алгоритмы машинного обучения для анализа факторов, влияющих на оценки ученика в последнем классе школы, в частности, обучение с учителем (регрессия и классификация) и без учителя (алгоритмы кластеризации). Цель исследования заключалась в том, чтобы определить, какие факторы существенно влияют на успеваемость учеников для всей рассматриваемой выборки, какие факторы носят более индивидуальный характер, а также степень их влияния. Результаты показали, что различные алгоритмы машинного обучения могут быть успешно использованы для определения факторов, влияющих на академическую успешность студентов. На финальные оценки школьников, несомненно, влияют результаты учебы в предыдущие годы, а также время, затрачиваемое на обучение. Но очень важно отметить, что семейная ситуация и баланс между учебой и активностью в свободное время также влияют на успехи ученика. В частности, уровень образования и работа матери оказывают большое влияние на академические успехи ученика: если мать ученика образована и, особенно, если она работает учителем, то это существенно повышает шансы школьника быть успешным в учебе.</p></trans-abstract>
			
			
			<kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>моделирование образовательных данных</kwd><kwd>факторы академической успешности</kwd><kwd>методы машинного обучения</kwd><kwd>нейронные сети</kwd><kwd>данные о среднем образовании</kwd><kwd>аналитика образовательных данных</kwd><kwd>интеллектуальный анализ образовательных данных</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>educational data modeling</kwd><kwd>academic success factors</kwd><kwd>machine learning methods</kwd><kwd>neural networks</kwd><kwd>secondary education data</kwd><kwd>educational data analytics</kwd><kwd>intellectual analysis of educational data</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="13"/></counts>
			<custom-meta-group><custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://emreview.ru/public/journals/1/cover_issue_97_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group><custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			</custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<body><p/></body>
	<back>
		<ref-list xml:lang="en">
			<title>References</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Al-Juboori A.M.O. Student performance prediction using deep belief // CoHE Thesis Center. 2019.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Altabrawee H., Osama А., Qaisar S. (2019). Predicting students’ performance using machine learning techniques // Journal of university of babylon for pure and applied sciences. 2019. № 27. рр. 194-205.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Cherry K. How social support contributes to psychological health. Ed. by Morin A. 2023. 4 p. https://www.verywellmind.com/social-support-for-psychological-health-4119970</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Feng K., Xinyu G., Sajjad S., Kairong Ya., Jingjing Zh. How is emotional intelligence linked to life satisfaction? The mediating role of social support, positive affect and negative affect // Journal of happiness studies. 2019. № 20. рр. 2733-2745.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Ge X. Emotion matters for academic success // Education Tech Research and development. 2021. № 69. рр. 67-70</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Gebauer M.M., McElvany N., Köller O. Cross-cultural differences in academic self-efficacy and its sources across socialization contexts // Social psychology of education. 2021. № 24. рр. 1407-1432.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Ghaleb A., El Ref G., Kaba A., Eletter S. The Impact of demographic characteristics on academic performance: face-to-face learning versus distance learning implemented to prevent the spread of COVID-19 // The International review of research in open and distributed learning. 2021. № 22(1). рр. 91-110.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>How to study effectively: 12 secrets for success. Oxford: Oxford Learning, 2017. https://www.oxfordlearning.com/how-to-study-effectively/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Kang X., Matthews S., Yip V. Language and nonlanguage factors in foreign language learning: evidence for the learning condition hypothesis // NPJ Sciens of learning. 2021. № 6. Р. 28.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Kristensen S.-M., Bogsnes-Larsen T.M., Bjørnøy U.Н., Danielsen G.A. Academic stress, academic self-efficacy, and psychological distress: a moderated mediation of within-person effects // Journal of youth and adolescence. 2023. № 52. рр. 1512-1529.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Lei H., Cui Yu., Chiu M.M. The relationship between teacher support and students' academic emotions: a meta-analysis // Frontiers in psychology. 2018. Vol. 8. 11 p. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.02288/full</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>McCann C. Why you need emotional intelligence to succeed at school // Psychology today. 2020. 4 p. https://www.psychologytoday.com/us/blog/dealing-emotions/202006/why-you-need-emotionalintelligence-succeed-school/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Perez M.P., McAllister D.E., Diaz K.G. A longitudinal study of the gender gap in mathematics achievement: evidence from Chile // Educ stud math. 2021. № 107. рр. 583-605.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Pojon M. Using machine learning to predict student performance: magister's diss. Tampere: University of Tampere, 2017. 39 р.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Sidole M.W., Olamo T.G., Ayele Z.A. An Investigation on students' attitude towards using mother tongue as a medium of instruction and their awareness about its benefits: Sidaamu Afoo in focus // IOSR journal of humanities and social science. 2019. Vol. 24. Iss. 3. Ser. 4. pp. 61-69</mixed-citation></ref>
			<ref id="R16"><mixed-citation>Smith G. Factors influencing the speed and success of language learning. 2023. https://mangolanguages.com/resources-articles/what-factors-influence-language-learning/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R17"><mixed-citation>Vijayalakshmi V., Venkatachalapathy K. Comparison of predicting student's performance using machine learning algorithms // International journal of intelligent systems and applications. № 11.рр. 34-45.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R18"><mixed-citation>Wang M.T., Guo J., Degol J.L. The role of sociocultural factors in student achievement motivation: a cross-cultural review // Adolescent Res Rev. 2020. № 5. рр. 435-450.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R19"><mixed-citation>Wolters C.A., Brady A.C. College students’ time management: a self-regulated learning perspective // Educational psychology review. 2021. № 33. рр. 1319-1351.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R20"><mixed-citation>Wook М., Yahaya Y.H., Wahab N., Isa M.R.M., Awang N.F., Seong H.Y. Predicting NDUM student's academic performance using data mining techniques, 2009: mat. of the II Inter. conf. on computer and electrical engineering (2009, Dubai). pp. 357-361.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R21"><mixed-citation>Xerri, M.J., Radford, K. &amp; Shacklock, K. Student engagement in academic activities: a social support perspective // High Educ. 2018. № 75. рр. 589-605.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R22"><mixed-citation>Yağcı M. Educational data mining: prediction of students' academic performance using machine learning algorithms // Smart learn. Environ. 2022. № 9. 11 р.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
