На чтение: ≈ 5 мин.Ученые Томского государственного университета продолжают разработку алгоритма по поиску талантливых абитуриентов. Программа станет более точной и сможет не только определять область интересов абитуриента, например, исторические науки, но и кем он хочет быть – археологом, антропологом, документоведом.
Ранее ученые ТГУ вручную провели разметку более 100 тысяч сообществ, на которые подписаны абитуриенты. Они разложили их на 12 предметных областей, привязанных к типовым предметам школьной программы: истории, физике, биологии и другим. По превалированию сообществ определенной тематики разработчики делают прогноз, что старшеклассник, к примеру, – потенциальный историк.Среди найденных по ключевым словам сообществ ученые отсеют часть по «минус-словам», например, «магазин», «купить», «бар», и добавят новые сообщества-маркеры. Тогда алгоритм сможет не только выявлять высоко интеллектуальных, креативных и мотивированных выпускников и определять сферу их интересов, но и подбирать для них образовательные программы.Ученые проведут с представителями факультетов ряд семинаров и расскажут, как общаться с найденными абитуриентами, объяснят методологию коммуникации – как не испугать школьника при первом контакте, не вызвать агрессию, сформировать и поддерживать интерес к программам.Исследование проводится группой ученых в Институте дистанционного образования и лаборатории наук о больших данных и проблем общества в рамках стратегической академической единицы \”Институт человека цифровой эпохи\”.
К концу марта факультеты сформируют семантическое ядро в виде ключевых слов, которое описывает содержание предметной области и отдельных образовательных программ. Это список из нескольких десятков отдельных слов, в него войдут специфические для предметной области термины и имена ученых, например, «art & science», «гибридное искусство», «герменевтика», «Ньютон», «Менделеев» и другие. При этом будут исключены общеупотребительные слова, такие как «процесс», «феномен», «энергия», «культура», «личность». Ученые найдут сообщества, в названия которых включены лингвистические маркеры, и добавят данные в алгоритм. Таким образом, с помощью программы можно будет определять не только сферу интересов школьника, но и назвать профессии, которые ему походят.
Ранее ученые ТГУ вручную провели разметку более 100 тысяч сообществ, на которые подписаны абитуриенты. Они разложили их на 12 предметных областей, привязанных к типовым предметам школьной программы: истории, физике, биологии и другим. По превалированию сообществ определенной тематики разработчики делают прогноз, что старшеклассник, к примеру, – потенциальный историк.
Среди найденных по ключевым словам сообществ ученые отсеют часть по «минус-словам», например, «магазин», «купить», «бар», и добавят новые сообщества-маркеры. Тогда алгоритм сможет не только выявлять высоко интеллектуальных, креативных и мотивированных выпускников и определять сферу их интересов, но и подбирать для них образовательные программы.
Ученые проведут с представителями факультетов ряд семинаров и расскажут, как общаться с найденными абитуриентами, объяснят методологию коммуникации – как не испугать школьника при первом контакте, не вызвать агрессию, сформировать и поддерживать интерес к программам.
По информации http://www.tsu.ruФото http://www.tsu.ru
Выбор читателей
Комментарии