На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Ok
1 Подписывайтесь на Газету.Ru в MAX Все ключевые события — в нашем канале. Подписывайтесь!
Все новости
Новые материалы +
Новости
Размер текста
А
А
А

ИИ научился предсказывать успеваемость студентов по их подпискам в соцсетях

В НИУ ВШЭ с помощью ИИ смогли предсказать успеваемость студентов по их соцсетям

Команда российских исследователей, в которую вошли ученые из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета, разработала метод прогнозирования академической успеваемости студентов на основе анализа их подписок в социальной сети «ВКонтакте» с помощью нейросетей. Применение ИИ позволило с высокой точностью определить, кто из учащихся демонстрирует отличные результаты, а кто испытывает трудности с обучением. Результаты работы опубликованы в журнале IEEE Access.

Современный человек оставляет обширный цифровой след в интернете — от лайков и фотографий до истории прослушивания музыки и переходов по ссылкам. Эти открытые данные, которые многие недооценивают с точки зрения их влияния на личную и профессиональную жизнь, для ученых представляют ценный объект исследования.

В рамках исследования были собраны данные о подписках 4445 студентов с открытыми профилями на различные сообщества «ВКонтакте». Используя методы обработки естественного языка (NLP-анализ), эксперты классифицировали тематику сообществ, оценили сложность текстов, которые читают студенты, и эмоциональную тональность контента. На основе этих данных для каждого учащегося был составлен уникальный цифровой профиль, после чего с помощью машинного обучения удалось выявить взаимосвязь между онлайн-активностью и академическими успехами.

Разработанный алгоритм позволяет предсказывать успеваемость, основываясь на выявленных закономерностях. В частности, студенты с высокими академическими результатами чаще оказываются подписаны на сообщества, связанные с научной и образовательной тематикой, где проходят обсуждения новых технологий и публикуются аналитические статьи. Эти учащиеся склонны читать более сложные тексты и проявляют выраженный интерес к дискуссиям и глубокому анализу информации.

В то же время, студенты с низкой успеваемостью преимущественно выбирают развлекательные сообщества, посвященные юмору, мемам, музыке и видеоиграм. Контент этих групп характеризовался большей долей негативных эмоций и меньшей информативностью по сравнению с подписками успешных студентов.

Ранее выяснилось, что сотни индусов работали за нейросеть Natasha, в которую вложилась Microsoft.

Что думаешь?
Загрузка
 
Фитнес-трекер может повышать тревожность. Как использовать его осознанно и не навредить психике