Российские учёные смогли с помощью ИИ предсказать успеваемость студентов по их соцсетям

Группа российских учёных из НИУ ВШЭ, Сколтеха и ТГУ представила способ прогнозирования успеваемости студентов на базе анализа их активности во «ВКонтакте» при помощи искусственного интеллекта. Результаты исследования опубликованы в научном издании IEEE Access.

Учёные проанализировали данные о подписках на различные VK-сообщества 4445 студентов с открытыми профилями. Затем они распределили тематику сообществ на категории, оценили сложность текстов, которые читают студенты, и эмоциональную окраску контента. Для каждого студента исследователи сформировали цифровой профиль, отражающий его предпочтения и интересы, и при помощи нейросетей попытались определить взаимозависимость между онлайн-активностью и успехами в учёбе.

Они пришли к выводу, что успевающие студенты чаще всего подписаны на научные и образовательные сообщества, где обсуждаются новые технологии и публикуются аналитические статьи. Отличники обычно читают сложные тексты и проявляют больший интерес к обсуждениям и глубокому анализу информации.

Студенты с низкой успеваемостью чаще выбирают развлекательные сообщества с юмором, мемами, музыкой и видеоиграми. В контенте таких сообществ преобладали негативные эмоции, и он оказался менее информативным, чем у студентов с хорошей успеваемостью.

«Некоторые результаты нас удивили. Например, что студенты, увлекающиеся искусством или путешествиями, показывают отличную успеваемость. Эти увлечения не мешают учёбе. Наоборот, они, похоже, помогают учиться лучше. А активное взаимодействие с сообществами, связанными с подработками, — маркер невысокой успеваемости, что вполне объяснимо», — комментирует Сергей Горшков, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Учёные