На протяжении многих веков анализ данных используется в различных сферах жизнедеятельности человека для обработки результатов наблюдений и измерений реальных объектов, а также в натурных и вычислительных экспериментах [14; 20]. В системе образования как одной из ключевых сфер социума, которая в последнее время все больше начинает поддерживаться различными информационными технологиями, а в отдельных, хотя очень немногочисленных случаях и с помощью искусственного интеллекта, необходимо прийти к пониманию роли этих технологий в системе повышения эффективности образовательно-воспитательного процесса [15]. Как показывают программно-нормативные документы, использование технологий искусственного интеллекта в социальной сфере способствует созданию условий для улучшения уровня жизни населения через повышение качества услуг в сфере образования (включая адаптацию образовательного процесса к потребностям обучающихся и потребностям рынка труда [17], системный анализ показателей эффективности обучения для оптимизации профессиональной ориентации и раннего выявления детей с выдающимися способностями, автоматизацию оценки качества знаний и анализа информации о результатах обучения [13]).

На сегодняшний день искусственный интеллект позиционируется как достойный образовательный инструмент, который может обеспечить масштабное персонализированное обучение на основе больших данных [5; 8]. Некоторые существующие на сегодняшний день эмпирические исследования показали, что использование интеллектуальных технологий системно может заменить учителей в школе и преподавателей в вузе и повысить качество обучения во многих образовательно-воспитательных аспектах [9; 20]. В специальной литературе использование технологий искусственного интеллекта по анализу больших данных в области успеваемости и учебных достижений студентов обосновывается с позиции как одного из значимых и эффективных инструментов повышения качества профессиональной подготовки [16; 18], что позволяет решить множество задач, таких как дифференциация студентов для выявления зависимостей и связей между ними, анализ качества образования и риска получения обучающимися неудовлетворительной оценки, автоматическое построение рекомендаций по использованию информационных ресурсов и материалов для более эффективного освоения образовательной программы [12; 13].

В педагогической науке существуют различные мнения об эффективности искусственного интеллекта в системе образовательно-воспитательного процесса студентов [1; 11]. Внедрение данных технологий без реализации достоверных экспериментальных исследований может быть негативным, вследствие чего следующее поколение будет плохо подготовленным к динамичному и меняющемуся миру в условиях все большего развития больших данных [2; 10]. Однако подход этого исследования заключается не в том, чтобы вводить глобальные стандарты на основе введения интеллектуальных технологий, и, безусловно, не в том, чтобы найти пути замены преподавателей [5]. Своим исследованием мы стремимся создать такую программу искусственного интеллекта, при реализации которой преподаватели и администрация университетов смогут повысить эффективность профессиональной подготовки на основе больших данных [5; 7]. В условиях создания данной программы для аналитики поступающих в институт педагогического профиля станет возможным выявление групп риска студентов, отчисленных из университета или не трудоустроенных по педагогическому профилю. 

Разработанная программа позволит решить проблему, основанную на том, что сначала на обучение в вуз педагогического профиля поступают низкого или среднего уровня образования студенты, а после окончания обучения в систему образования трудоустраиваются далеко не самые лучшие выпускники [3]. Одним из решений данной проблемы является процесс достоверного прогнозирования данной ситуации еще на этапе выбора выпускником школы своей дальнейшей образовательной траектории и затем на стадии его обучения в педагогическом вузе [6]. В этом аспекте использование искусственного интеллекта по анализу больших данных позволит наиболее точно скорректировать профессиональную траекторию студента педагогического профиля [18; 21], а также в дальнейшем даст возможность на стадии образовательно-воспитательного воздействия административному персоналу и профессорско-преподавательскому составу скорректировать и персонализировать профессиональную подготовку.