Записи в соцсетях помогут выявить предрасположенности абитуриентов - томские ученые

Лингвисты, философы и программисты Томского госуниверситета создают алгоритм, который будет анализировать посты выпускников школ в соцсети «Вконтакте» и определит, какие предметы им нравятся, хотят ли они учиться в вузе и настроены ли на саморазвитие, сообщает пресс-служба вуза.

«Наша задача – охватить абитуриентов, проживающих в Сибири и на Дальнем Востоке, потому что взаимодействие с томскими старшеклассниками уже хорошо налажено. Мы будем искать выпускников школ, которые соответствуют целевой модели абитуриента ТГУ – это старшеклассники, проявляющие интерес к тем или иным предметам и обладающие навыками для успешной учебы и развития в научно-исследовательском плане», – говорит руководитель исследовательской группы, заведующий лаборатории компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко.

Социальные сети – источники больших открытых данных, на основании которых можно выявить потенциальных абитуриентов и их интересы. С этой целью ученые ТГУ анализировали тексты, размещенные в соцсети «ВКонтакте» – на стенах 16-17-летних подростков (1000 человек) и в более 10 000 сообществах, посвященных образовательной деятельности.

В итоге появились словари ключевых слов-маркеров по каждому из четырех направлений: гуманитарное, физико-математическое, естественные науки и экономика и менеджмент. Оказалось, что склонные к общественным наукам, языкам и литературе часто употребляют слова «автор», «бог», «власть», «война», «древний», «думать, «душа», «знать», «мысль», а к технике и естественным наукам – «вектор», «диапазон», «индекс», «материя», «спектр», «точка», «ускорять», «шкала», «ядро». Изучив сообщества, в которых состоят потенциальные абитуриенты, исследователи также выяснили, что старшеклассники-гуманитарии чаще всего выбирают такие группы, как «Типичный писатель», «Философия жизни», «Эстетика», «Задумайся», «Словарный запас», а увлеченные техникой – «Экспериментатор», «Библиотека программиста», «Высокие технологии».

«Мы проверили наш алгоритм анализа на 500 студентах первого курса, и программа с точностью 88% определила область знаний, которая их интересует. Во время предстоящей приемной кампании мы еще раз проверим наш метод и постараемся улучшить его точность», – говорит Артем Фещенко.

Летом программа пройдет апробацию, а затем ученые планируют добавить в нее анализ структуры связей пользователей «ВКонтакте», а также их активность – лайки и комментарии.

По словам руководителя исследовательской группы, анализ и интерпретация данных из соцсетей позволит университету находить на территории любого региона перспективных, высокомотивированных абитуриентов и организовывать с ними прямую коммуникацию, без посредников. Этот подход поможет школьникам снизить риски «неправильного» выбора специальности на этапе поступления в вуз и повысит удовлетворенность студентов от получаемого образования.

Исследование проводится проектной группой ученых в лаборатории наук о больших данных и проблем общества в рамках САЕ «Институт человека цифровой эпохи».