18.12.2018 11:18
Общество

Как школьнику попасть в престижный вуз по "цифровому следу"

Текст:  Ксения Колесникова
Может ли робот подобрать "идеального" абитуриента? Что можно понять по "цифровому следу" школьника в соцсетях? И при чем тут баллы ЕГЭ? На эти вопросы отвечает "умный" алгоритм, разработанный учеными Томского государственного университета (вуз - участник Проекта 5-100).
Читать на сайте RG.RU

Программа автоматически анализирует информацию о школьниках "ВКонтакте". А потом выдает рекомендации сотрудникам вуза: "к этому парню стоит присмотреться, он будущий айтишник!" Вся "фишка" разработки - в суперточном алгоритме.

Госдума обсудила с молодежью создание экономики будущего

Как это может выглядеть на практике? Допустим, 11-классница интересуется литературой и подписана на страницы популярных писателей, состоит в нескольких группах и сообществах книголюбов. Программа это видит, анализирует и с точностью в 85 процентов определяет, какое направление будущей студентке может идеально подойти. В данном случае - гуманитарное. Но также хорошо программа "видит" будущих студентов физмата или естественно-научного направления.

- Программа проводит частотный анализ тематических сообществ в подписках абитуриентов. Она позволяет спрогнозировать, какая предметная область интересна выпускнику, - говорит руководитель исследовательской группы, заведующий лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко. - После проведенного анализа мы связываемся с ребятами и приглашаем их поступать в ТГУ. Рассказываем о Томске, о факультетах и специальностях, которые могли бы быть им интересны. И все это - исходя из полученных в соцсетях данных.

В прошлом году "умная" программа помогла "смотивировать" почти 200 выпускников подать заявления именно в ТГУ. 56 из них поступили. Благодаря анализу и коммуникации в соцсети в университет были привлечены абитуриенты из 22 малых городов и сел, куда раньше рекрутеры вуза и образовательные выставки просто не добирались.

Блокчейн-технологии могут прийти на смену ЕГЭ

Что еще умеет алгоритм? Сейчас ученые его тестируют и дополняют. Цель - добиться качественного анализа не только подписок ребят на разные тематические группы. Но и, например, научить программу изучать их статусы, посты на стене, комментарии. Разработчики обещают: как только последние тесты будут закончены, "умный" помощник поступит в полное распоряжение приемной комиссии.

Что особенно любопытно, показатели абитуриентов, найденных и приглашенных с помощью программы через соцсеть, оказались немного выше, чем у привлеченных другими способами: средний балл аттестата - выше на 0,15, средний балл ЕГЭ - на 12, количество медалистов и отличников - на 5%.

Кстати

Тюменский госуниверситет (вуз - участник Проекта 5-100) тоже запустил "умную" систему по привлечению способных школьников. Проект "Бонусная карта ТюмГУ" стартовал в октябре 2018 года. По сути, это мобильное приложение, где регистрируется ученик 6-11 класса. Ему прямо в гаджете предлагаются на выбор разные "активности": от предметных олимпиад, конкурсов и лекториев в вузе до всероссийских интеллектуальных игр и творческих мастерских.

Посоревновался с другими ребятами? Выступил успешно? Получай бонусы на индивидуальный счет по штрих-коду. Программа начислит их автоматически - все результаты мероприятий заносятся в электронную базу. Чем чаще участвуешь, тем больше шансов на бонусы.

Учеников захватили квантовые и биотехнологии

Например, областная олимпиада по психологии для школьников может принести от 30 до 100 бонусов. За некоторые достижения и программы можно набрать сразу четыре тысячи бонусов и больше. Каждую "заработанную" интеллектуальным трудом тысячу бонусов можно обменять на один дополнительный балл ЕГЭ при поступлении в ТюмГУ. Максимум такая "игра" может принести абитуриенту 10 дополнительных баллов. Это уже официально прописано в правилах приема. Кроме того, ребятам доступны и другие награды: путевки в губернаторские школы, сертификаты на образовательные курсы.

В планах разработчиков (молодых инженеров, выпускников ТюмГУ) - использовать анализ "больших данных" для того, чтобы собирать и обрабатывать "цифровой след" каждого участника проекта. В каких образовательных "активностях" он участвует чаще всего, чем интересуется, где себя пробует… И на основе этих данных, полученных из цифрового мира, выстраивать с каждым ребенком индивидуальную траекторию развития. Сегодня в проекте уже зарегистрировано более 3000 участников из 10 регионов России.

Образование Наука Тюмень Томск Урал и Западная Сибирь Сибирь