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.