Қазіргі уақытта ақпарат ағынының қарқынды дамуы, жаңа цифрлық қызметтердің кеңеюі студенттердің білім сапасына әсер етуде. Білім беру саласында көптеген ғалымдар өз еңбектерінде оқушылардың үлгеріміне әсер ететін белгілерді анықтауды зерттеген. Ең тиімді шешімдердің бірі - бұл белгілерді анықтау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану. Машиналық оқыту алгоритмдері бүгінгі таңда қоғамның әртүрлі салаларында қолданылады. Amazon, Google және Apple сияқты әлемдік алпауыттар тұтынушылармен проблемаларды анықтау үшін осы машинаны оқытуды пайдаланады. Сонымен қатар, машиналық оқытудың бірқатар әдістері экономика, банк ісі және медицина, өндіріс пен өнеркәсіп мамандарының жұмысын жақсартады және жеңілдетеді. Мақалада дерекқорды жинау, оқыту алгоритмдері, алгоритмді талдау және мүмкіндіктерді анықтау қарастырылады. Зерттеу жұмысында оқушылардың физиологиялық және психологиялық ерекшеліктерін қамтитын мәліметтер қоры жасалады. Бағдарлама Python бағдарламалау ортасында орындалады. Болжамдар мәліметтер базасы негізінде машиналық оқыту алгоритмдерімен жасалады. Ең жақсы алгоритмді анықтау үшін сызықтық регрессия, Қолдау векторлық машинасы, Кездейсоқ орман әдістері қолданылады. Алгоритмдер Регрессияны бағалау метрикасының көмегімен бағаланады. Зерттеу нәтижесі оқу үлгерімінің ең жақсы алгоритмі мен қажетті көрсеткіштерін береді. Мақаланың негізгі мақсаты – машиналық оқыту алгоритмдерінің көмегімен білім сапасына әсер ету белгілерін зерттеу және нәтижелерді python бағдарламалау тілінде жазу және талдау.