Российские ученые научились предсказывать прилежность студентов через анализ подписок в соцсетях
Команда ученых из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета проанализировала тысячи подписок студентов, используя ИИ. По их мнению, этот метод с высокой точностью прогнозирует успеваемость учащихся.
Исследователи собрали данные о подписках 4445 российских студентов с открытыми профилями. Затем они классифицировали сообщества при помощи NLP-анализатора — инструмента для анализа и обработки текста с использованием искусственного интеллекта. Группы оценивали с точки зрения сложности текстов и тональности контента.
Далее ученые составили цифровые профили учащихся, отображающих их интересы, а после — нашли взаимосвязь между онлайн-портретом студента и его успеваемостью.
Ученые пришли к выводу, что студенты-отличники чаще подписаны на сообщества научной и образовательной тематики. При этом, парни и девушки с со сравнительно более низкой успеваемостью с большей вероятностью предпочитали подборки мемов, музыки и видеоигр, а также паблики про поиск подработки.
«Некоторые результаты нас удивили. Например, что студенты, увлекающиеся искусством или путешествиями, показывают отличную успеваемость. Эти увлечения не мешают учебе. Наоборот, они, похоже, помогают учиться лучше. А активное взаимодействие с сообществами, связанными с подработками, — маркер невысокой успеваемости, что вполне объяснимо», — поделился Сергей Горшков, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Исследователи уточнили, что их работа попутно напоминает всем людям о необходимости цифровой гигиены и своем праве на приватность в интернете.
«Например, в договорах об открытии счета в банке и у оператора сотовой связи можно увидеть, что вы даете разрешение на использование некоторой информации из аккаунта социальной сети, привязанной к вашему номеру телефона. Это может в дальнейшем использоваться для составления цифрового профиля. Хотите ли вы этого, решать вам», — пояснил Дмитрий Игнатов, заведующий Научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.