В МГПУ прогнозируют успеваемость студентов с помощью ИИ

Московский городской педагогический университет разработал систему на основе искусственного интеллекта, которая прогнозирует результаты экзаменов и предупреждает студентов, рискующих отчислением. Об этом сообщило издание «Известия».

Как работает система прогнозирования успеваемости

Нейросеть обучали на данных более 3500 студентов МГПУ. Система учитывает более 20 параметров, среди которых — оценки студента, его пол и возраст, место проживания, форма обучения (бюджетная или коммерческая), образовательная программа и результаты ЕГЭ.

Кроме того, ИИ принимает во внимание, какие курсы учащийся проходит по выбору, насколько активно пользуется библиотекой и платформой для дистанционного обучения, а также анализирует другие факторы — например, участвует ли студент в общественной деятельности. Как известно из исследований НИУ ВШЭ, внеучебная активность позитивно влияет на образовательные результаты — благодаря ей можно развивать лидерские качества и критическое мышление, а также применять полученные знания на практике, например в волонтёрских проектах.

На основе этих данных система составляет прогноз, насколько успешно студент сдаст экзамены в следующую сессию — с высоким, средним, удовлетворительным результатом. Если он не набирает удовлетворительный балл, он может стать кандидатом на отчисление. Эти сведения доступны учащимся в личных кабинетах на сайте вуза. Как создатели системы сообщили «Известиям», благодаря её применению вузу уже удалось сократить количество отчисленных с 5 до 2,5%.

Как продемонстрировало использование новой разработки, наиболее показательны оценки за экзамены на первом и втором курсах — по ним с большой вероятностью можно предсказать успеваемость старшекурсников. Также составить достоверный прогноз помогает активность учащегося в цифровой среде университета — как часто он заходит в личный кабинет и смотрит свои оценки, а также проходит онлайн-курсы.

Чтобы выявлять тех, кто может отчислиться по своему желанию, МГПУ используют онлайн-опросы в личных кабинетах. С их помощью вуз определяет, насколько студенты удовлетворены обучением и жизнью в целом, здоровы ли они, сильна ли их учебная мотивация.

Как вуз оценивает вовлечённость студентов

Кроме системы прогнозирования успеваемости МГПУ в тестовом режиме внедряет проект «Умные аудитории». В 24 аудиториях вуза установлены камеры, которые записывают видео с лицами студентов. Затем эти данные анализирует ещё одна нейросеть, обученная распознавать эмоции и вовлечённость по внешним признакам. ИИ определяет процент тех, кто внимательно слушает преподавателя, а также фиксирует эмоциональные реакции студентов — злость, радость, грусть, удивление или нейтральное состояние. По словам разработчиков системы, это помогает преподавателям выстраивать эффективную коммуникацию со студентами во время занятий.

Впрочем, опрошенные «Известиями» эксперты считают, что такие меры могут быть излишними и способны даже навредить. Например, психолог Екатерина Музыка и семейный психотерапевт Наталья Наумова отметили, что студенты, узнав о риске отчисления, могут по-разному на это отреагировать. Кого-то негативный прогноз мотивирует собраться и приложить усилия, чтобы исправить ситуацию. А у кого-то, напротив, вызовет фрустрацию, страх и чувство, что стараться нет смысла. Видеонаблюдение во время занятий, в свою очередь, вызовет ощущение слежки и давление — студент может почувствовать, что должен играть какую-то роль, чтобы не подвести преподавателя.

Однако, как добавила Екатерина Музыка, у специалистов МГПУ есть возможности выяснить, как именно подобные технологии влияют на психическое состояние учащихся.

Кстати, ранее результаты глобального опроса, проведённого исследовательской компанией HolonIQ, показали, что с 2019-го по 2022-й число образовательных организаций, внедривших ИИ-инструменты, выросло с 14 до 25%. Причём самыми распространёнными оказались именно аналитические решения.