Последние новости

Учёными ТГУ был создан алгоритм по поиску абитуриентов в социальной сети "ВКонтакте"

25.06.2019

Команда программистов, психологов и лингвистов предложила создать алгоритм поиска подходящих старшеклассников во «ВКонтакте», поскольку социальные сети – это открытый источник больших данных, на основании которых можно выявить потенциальных абитуриентов и их интересы. Сейчас точность алгоритма – более 85%, он определяет уровень интеллекта, креативности и мотивации выпускников, а также способен понять, какая образовательная программа будет интересна абитуриенту. Как ученые создавали и развивали свою программу, рассказал руководитель исследовательской группы, зав. лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко.

Как работает алгоритм?

  1. Выявляет школьников с высоким уровнем креативности, интеллекта и мотивации.
  2. Распределяет школьников на три группы: гуманитарии, технари и естественники.
  3. Уточняет, какой факультет подходит выпускнику.
  4. Волонтеры приглашают школьника в группу «ВКонтакте» и рассказывают об университете и факультете.
Во время приемной кампании 2017 года исследователи с помощью алгоритма искали потенциальных абитуриентов, которым интересны гуманитарные науки – история, филология, социология и другие. 

Программа проанализировала подписки на тематические сообщества 126 тысяч школьников из Сибирского федерального округа. В итоге точность определения профиля оказалась очень высокой — 82 %, и ученые нашли около 9 тысяч гуманитариев. Исследователи связывались с ребятами и приглашали их поступать в ТГУ, рассказывали о Томске, о факультетах и специальностях.

В итоге 900 человек заинтересовались, 199 подали заявления и 56 поступили. При этом показатели этих абитуриентов оказались немного выше, чем у привлеченных другими способами: средний балл аттестата — на 0,15, средний балл ЕГЭ — на 12, количество медалистов и отличников — на 5 %. Благодаря этой работе с соцсетями в ТГУ были привлечены абитуриенты из 22 новых населенных пунктов. В основном это небольшие областные поселения, где нет возможности проводить традиционный рекрутинг – образовательные выставки, Дни открытых дверей и другие мероприятия. 




В 2018 году ученые проанализировали подписки уже у 282 тысяч старшеклассников из Сибирского федерального округа, и помимо гуманитариев пробовали выявить представителей точных и естественных наук. В итоге исследователи улучшили точность прогноза по гуманитариям с 82% до 84%, по технарям добились 93%, естественникам — 84%. 

Кроме того, алгоритм научился определять уровень интеллекта, креативности и мотивации абитуриентов. Ученые использовали результаты карьерной диагностики, организованной НОЦ «Институт инноваций в образовании» ТГУ для старшеклассников Томской области. Алгоритм нашел профили выпускников, участвовавших в тестировании, и с помощью машинного обучения обнаружил закономерности между, например, высоким уровнем креативности и подпиской на определенные сообщества. 



Также алгоритм проанализировал связи старшеклассников. Оказалось, что у школьников с низким уровнем креативности, как правило, 125–220 друзей, а у выпускников с высоким уровнем креативности — в среднем 260–400 друзей. 

Кроме того, ученые обнаружили, что девушки ведут себя в соцсетях менее предсказуемо — все прогнозы в среднем на 5-10% хуже справлялись с их аккаунтами. 

В 2019 году ученые решили привлечь к своей работе факультеты, и 8 решили принять участие в этом проекте: философский, психологии, филологический, иностранных языков, исторических и политических наук, геолого-географический, инновационных технологий и физический. Также в проект включились отдельные программы радиофизического факультета, институтов — искусств и культуры, экономики и менеджмента, человека цифровой эпохи. Факультеты ТГУ составили списки ключевых слов из 20–30 важных терминов, имен ученых, например, «art & science», «электрон», «герменевтика», «Ньютон», «Менделеев» и другие. Алгоритм искал «ВКонтакте» группы, в названии которых были эти слова.

 


Также факультеты нашли группы для абитуриентов других университетов, и алгоритм выгрузил наиболее характерные подписки, например, у филологов, физиков, биологов и других старшеклассников. Это было сделано, потому что не всегда ключевые слова встречаются в названии релевантных задачам поиска групп «ВКонтакте».

Затем ученые почистили полученный список групп, исключив рекламу и развлекательные сообщества, и оставшуюся выборку передали факультетам. Каждый получил от 5 до 10 тысяч тематических групп, и волонтеры проанализировали, какие из сообществ соответствуют интересам потенциального абитуриента. Например, физики могут интересоваться красивыми девушками, но это не будет маркером для физического факультета.

В итоге был создан классификатор сообществ: теперь алгоритм может распределять абитуриентов уже не по трем крупным профилям – гуманитарии, технари и естественники, а по факультетам и по отдельным образовательным программам, например, филолог, лингвист или переводчик. До этого классификатор включал в себя 1400 сообществ, а благодаря помощи факультетов удалось его расширить до 9,5 тысяч.

Мы убедились, что около 65 % детей в апреле-мае еще не знают, на какой факультет они будут поступать, поэтому целенаправленно приглашать их на физический или психологический факультет преждевременно, несмотря на уже сформированный список предметов. Например, биологию надо сдавать в Биологический институт и у психологов, а это разные направленияАртем Фещенко

Во время приемной кампании 2019 ученые решили привлечь для работы волонтеров с факультетов. Алгоритм ищет высокомотивированных, креативных и интеллектуальных ребят, делит их по трем большим направлениям, а волонтеры ведут с найденными школьниками профориентационную работу, постепенно разделяя их на 8 групп по факультетам. 

У поступающих есть стратегия — максимально хорошо сдать предметы, а дальше выбирать направления подготовки. Это подтвердила проектная сессия на конференции #EdCrunch Томск, где работали первокурсники 7 факультетов. Они сформулировали сценарии своего выбора факультета и будущей профессии, их набралось около пятнадцати.

В большей части сценариев не присутствует личный интерес. Когда мы работаем с проблемой самоопределения, оказывается, что для большинства детей этот выбор кем-то или чем-то навязан извне, а последний тренд в практике карьерного консультирования (так теперь называется профориентация) — профессиональную деятельность нужно выбирать, исходя из ценностей человека, его психологических особенностей и способностейАртем Фещенко

Восемь сообществ для факультетов подготовили специалисты-практики по SMM. Это выпускники и магистранты кафедры социальных коммуникаций ФП ТГУ. Для обратной связи с абитуриентами были созданы многоступенчатые скрипты. Теперь волонтеры с факультетов напрямую работают с будущими первокурсниками.



Ученые предложили факультетам подумать над моделью когнитивных характеристик их абитуриентов и необходимых им soft skills. Исследователи составили перечень из нескольких десятков характеристик, помимо креативности, интеллекта и мотивации, например, активное экспериментирование, дисциплинированность, настойчивость, независимость, эмоциональная устойчивость, соперничество и др. 

Каждый факультет выберет 10 характеристик их потенциальных абитуриентов и обозначит самые важные. Например, если для психологов больше важны качества «служение», «социальные навыки», «инициативность», «организованность», то для студентов геолого-географического факультета – «рефлексивное наблюдение», «научное творчество», «настойчивость». 

Если раньше мы работали только с интеллектом, креативностью и мотивацией, как с наиболее нужными всем качествами, то тут попробуем разобраться с каждым отдельным факультетом. Это пока только рабочая гипотеза, и мы пока не знаем, к чему приведет попытка увидеть в профилях абитуриентов эти характеристики и как это изменит приемную кампанию - Артем Фещенко

Источник