Учёные выяснили, что цифровой профиль в соцсетях может с большой точностью рассказать о школьных и университетских успехах.
В каком направлении развивается цифровая педагогика? В Томском государственном университете считают, что будущее — за анализом социальных сетей. Именно там учёные уже умеют определять, насколько хорошо учится студент, просто взглянув на его интересы и лайки во «ВКонтакте». Это не фантастика, а результаты реального исследования, которое провели специалисты ТГУ и НИУ ВШЭ. Научная статья с подробным описанием эксперимента опубликована в международном журнале IEEE Access.
Исследование охватило почти 4,5 тысячи студентов ТГУ. Все участники добровольно согласились на использование открытой информации со своих страниц. У исследователей был доступ только к тому, что студенты оставили в свободном доступе: подписки на сообщества, лайки, репосты. Эти данные были проанализированы с помощью методов машинного обучения и обработки естественного языка. Для каждого участника составили цифровой профиль, в который вошли интересы, предпочтения и стиль взаимодействия с контентом.
Затем полученные цифровые портреты сравнили с реальными академическими данными студентов — их оценками и учебными успехами. И выяснилась удивительная вещь: существует устойчивая связь между интересами в соцсетях и результатами в обучении.
Студенты, у которых высокие оценки, чаще читают и подписываются на группы, посвящённые образованию, технологиям, философии, искусству, языкам и университетской жизни. У них в ленте — аналитические статьи, серьёзные обсуждения, публикации о науке и добровольческих проектах. Причём лайки таких студентов чаще ставятся под сложными, насыщенными текстами.
Те же, кто учится слабее, как правило, предпочитают развлекательный контент: аниме, мемы, шутки, моду, футбол, видеоигры, музыкальные новинки, списки подработок. В таких сообществах преобладают лёгкие тексты, визуальные материалы и юмор.
Учёные подчёркивают: не только тематика подписок играет роль, но и то, какие тексты нравятся студенту, какой у этих текстов уровень сложности и эмоциональный тон. Это означает, что алгоритмы могут учитывать не просто наличие подписки, а стиль восприятия информации и глубину вовлечённости.
По мнению авторов, в будущем подобные инструменты могут пригодиться не только университетам, но и работодателям — например, для оценки потенциальных сотрудников на этапе отбора. Однако специалисты делают важное уточнение: цифровой след в соцсетях — это уже нечто большее, чем личное пространство. Он может влиять на карьеру, поступление в вуз. Именно поэтому вопрос цифровой гигиены становится всё более актуальным.
Кстати, сам ТГУ уже начал применять эту систему в работе. Во время приёмной кампании, с согласия абитуриентов, сотрудники университета могут использовать данные из их профилей для предварительного прогноза успехов в учёбе. В других вузах России также идут в этом направлении. Например, в Московском городском педагогическом университете нейросеть анализирует более 20 параметров: оценки, пол, возраст, выбор курсов, использование образовательных платформ. Система строит прогноз успеваемости и может даже заранее выявить риск отчисления.
По материалам «Ведомости»
Текст подготовила Екатерина Ячина