Дистанційне навчання грає все більшу роль у модернізації освіти. Дистанційне навчання розвивається колосальними темпами, цьому сприяє й розвиток мережі Інтернет, і зростання її інформаційних і комунікаційних можливостей. Однак, дистанційні технології, впроваджені в освітній процес, вимагають більш ретельного відпрацьовування методик засвоєння знань, аналізу пріоритетів факторів, що впливають на ефективність роботи викладачів і студентів в дистанційному середовищі [1].

Отже, успішна інтеграція інтелектуальної системи для оцінювання якості проведення онлайн уроків в заклади для здобуття вищої освіти підвищить не тільки освітній рівень студентів, а й сприятиме підвищення кваліфікації викладачів [2].

Для проведення дослідження було використано сервер аналізу MS SQL Server з підключеним BI та побудовано гіперкуб з даними по значенню оцінки за проведене заняття та критеріїв, які впливають на цю оцінку. В даній роботі буде представлено результати аналізу на основі алгоритму Naive Bayes. Джерело даних для гіперкубу можна  побачити на Рис.  1.

Спрощений алгоритм Баєса є алгоритмом класифікації на основі
теорем Баєса і може використовуватися як для довільного, так і для прогнозного моделювання [3]. У процесі його реалізації обчислюються ймовірності станів вхідних атрибутів для кожного стану вихідного атрибута. Ці значення використовуються для обчислення ймовірності того, що вихідний атрибут приймає той чи інший стан при заданих значеннях вхідних атрибутів.