Российские ученые разработали инновационную систему искусственного интеллекта, способную с высокой вероятностью определять успеваемость студентов на основе их подписок в социальных сетях. Точность модели достигает 88%, пишет ТАСС.
Исследование, проведенное командой ученых, выявило интересные закономерности. Например, студенты, увлеченные искусством или путешествиями, демонстрируют высокие результаты в учебе. Напротив, те, кто активно взаимодействует с сообществами, связанными с подработками, имеют более низкие показатели успеваемости.
В ходе исследования был проведен анализ открытых профилей 4,4 тысячи студентов Томского государственного университета. Ученые использовали нейросеть-трансформер BERT для обработки видеопотоков, что позволило им выделить тематики общения студентов в соцсетях и сгруппировать их по категориям.
Результаты показали, что отличники чаще подписываются на группы, связанные с наукой и образованием, и проявляют интерес к сложным текстам и дискуссиям. В то время как студенты с низкой успеваемостью более склонны следовать за развлекательными аккаунтами, что часто связано с негативными эмоциями.
Система ИИ может стать полезным инструментом для вузов, позволяя выявлять талантливых абитуриентов и адаптировать образовательные программы под нужды разных групп. Кроме того, работодатели могут использовать эти данные для подбора кандидатов на вакансии.
