На чтение: ≈ 8 мин.Ученые Томского государственного университета улучшают свою программу для поиска одаренных абитуриентов. Алгоритм анализирует группы в соцсети \”ВКонтакте\”, на которые подписаны выпускники, и выявляет, какие предметы им нравятся.
Точность такого алгоритма составляет около 85%, сообщает пресс-служба ТГУ. Также программа научилась определять уровень интеллекта, креативности и мотивации абитуриентов по их подпискам. Над проектом работает команда программистов, лингвистов и философов.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\”. Одно из направлений САЕ – изучение поведения старшеклассников в Интернете.В 2017 году во время приемной кампании разработчики искали в Сибирском федеральном округе потенциальных абитуриентов с ярко выраженным интересом к гуманитарным наукам. Программа проанализировала подписки на тематические сообщества 126 тысяч выпускников, точность определения профиля оказалась 82%.– В этом году увеличилось количество потенциальных абитуриентов в СФО – 282 тысячи. Помимо гуманитариев мы пробовали выявить представителей точных и естественных наук, – отметил руководитель исследовательской группы, зав. лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко. – Программа проводит частотный анализ тематических сообществ в подписках абитуриентов и определяет долю по каждому направлению. Это позволяет спрогнозировать, какая предметная область интересна выпускнику. Мы улучшили точность прогноза по гуманитариям с 82% до 84%, по \”технарям\” – это 86%, по естественникам результаты еще подводятся.Кроме того, ученые дополнили программу алгоритмом выявления одаренных абитуриентов по трем признакам: интеллект, креативность и мотивация. Для этого они использовали машинное обучение, в процессе которого компьютерная модель осваивает определенные данные и в новых материалах может разглядеть нужные признаки с высокой точностью.В качестве исходных данных для обучения программы исследователи использовали результаты профдиагностики и психологического тестирования, которое проводил среди томских школьников НОЦ \”Институт инноваций в образовании\” ТГУ.– В соцсетях мы нашли профили выпускников, участвовавших в тестировании, и с помощью алгоритмов машинного обучения обнаружили закономерности между, например, высоким уровнем креативности и подпиской на определенные сообщества, – рассказал Артем Фещенко.Программа выявила, что школьники с высоким уровнем креативности подписаны на такие группы, как \”Психология тишины\”, \”Романтика городских окраин\”, \”Ескизы\”, \”Art Убежище творческих людей\”, \”Indie Music\” и другие. Потенциальные абитуриенты с высоким уровнем интеллекта выбирают \”Literary memes\”, \”FURFUR\”, \”TheQuestion\”, \”Arzamas\”, \”ПостНаука\”, \”Типичный математик\” и подобные, а с высоким уровнем мотивации – группы \”Красиво сказано . . .\”, \”Идеи для жизни\”, \”Типичный Вожатый\”, \”ФАТАЛИСТ\”, \”0 калорий\” и другие.
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\”. Одно из направлений САЕ – изучение поведения старшеклассников в Интернете.
В 2017 году во время приемной кампании разработчики искали в Сибирском федеральном округе потенциальных абитуриентов с ярко выраженным интересом к гуманитарным наукам. Программа проанализировала подписки на тематические сообщества 126 тысяч выпускников, точность определения профиля оказалась 82%.
– В этом году увеличилось количество потенциальных абитуриентов в СФО – 282 тысячи. Помимо гуманитариев мы пробовали выявить представителей точных и естественных наук, – отметил руководитель исследовательской группы, зав. лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко. – Программа проводит частотный анализ тематических сообществ в подписках абитуриентов и определяет долю по каждому направлению. Это позволяет спрогнозировать, какая предметная область интересна выпускнику. Мы улучшили точность прогноза по гуманитариям с 82% до 84%, по \”технарям\” – это 86%, по естественникам результаты еще подводятся.
Кроме того, ученые дополнили программу алгоритмом выявления одаренных абитуриентов по трем признакам: интеллект, креативность и мотивация. Для этого они использовали машинное обучение, в процессе которого компьютерная модель осваивает определенные данные и в новых материалах может разглядеть нужные признаки с высокой точностью.
В качестве исходных данных для обучения программы исследователи использовали результаты профдиагностики и психологического тестирования, которое проводил среди томских школьников НОЦ \”Институт инноваций в образовании\” ТГУ.
– В соцсетях мы нашли профили выпускников, участвовавших в тестировании, и с помощью алгоритмов машинного обучения обнаружили закономерности между, например, высоким уровнем креативности и подпиской на определенные сообщества, – рассказал Артем Фещенко.
Программа выявила, что школьники с высоким уровнем креативности подписаны на такие группы, как \”Психология тишины\”, \”Романтика городских окраин\”, \”Ескизы\”, \”Art Убежище творческих людей\”, \”Indie Music\” и другие. Потенциальные абитуриенты с высоким уровнем интеллекта выбирают \”Literary memes\”, \”FURFUR\”, \”TheQuestion\”, \”Arzamas\”, \”ПостНаука\”, \”Типичный математик\” и подобные, а с высоким уровнем мотивации – группы \”Красиво сказано . . .\”, \”Идеи для жизни\”, \”Типичный Вожатый\”, \”ФАТАЛИСТ\”, \”0 калорий\” и другие.
По информации tsu.ru
Фото источника
Выбор читателей
Комментарии