Алгоритм с высокой точностью предсказывает академическую успеваемость студентов на основе анализа их подписок на сообщества в социальной сети. О результатах исследования сообщает пресс-служба НИУ ВШЭ.
Исследователи из Высшей школы экономики, Сколковского института науки и технологий и Томского государственного университета показали, что цифровой след в социальных сетях может многое рассказать о человеке. Они разработали систему искусственного интеллекта, способную определять успеваемость студентов по их активности в социальной сети VK.
Для создания предиктивной модели ученые собрали данные о подписках на сообщества 4445 студентов Томского государственного университета с открытыми профилями. С помощью методов анализа естественного языка исследователи классифицировали тематику групп, оценили сложность текстового контента и его эмоциональную окраску. На основе этой информации для каждого участника был составлен детальный цифровой профиль, отражающий интересы и предпочтения.
Результаты показали четкие закономерности между поведением в сети и учебными достижениями. Студенты с высокими оценками чаще подписаны на научно-образовательные сообщества, где обсуждаются новые технологии и публикуются аналитические материалы. Отличники предпочитают более сложные тексты и активно участвуют в серьезных дискуссиях.
Учащиеся с низкой успеваемостью демонстрируют противоположные паттерны поведения. Их подписки сконцентрированы на развлекательном контенте — юмористических пабликах, музыкальных и игровых сообществах. Контент, которым они интересуются, оказался менее информативным и содержал больше негативных эмоций.
При этом некоторые корреляции стали неожиданными для исследователей. «Студенты, увлекающиеся искусством или путешествиями, показывают отличную успеваемость. Эти увлечения не мешают учебе, а наоборот, помогают учиться лучше», — отмечает Сергей Горшков, аспирант департамента анализа данных НИУ ВШЭ. При этом активное взаимодействие с сообществами о подработках оказалось маркером невысокой успеваемости.
Теоретически образовательные учреждения смогут использовать алгоритм для поиска талантливых абитуриентов и персонализации учебных программ. Работодатели могут получить дополнительный инструмент для оценки способностей кандидатов при рекрутинге. Однако исследование также поднимает вопрос о цифровой гигиене: насколько мы хотим, чтобы наши способности кто-либо оценивал таким образом.
