Аналитика цифрового следа для снижения академической задолженности

Цель проекта – снижение количества первокурсников с академической задолженностью

Задачи:

1. Разработка модели прогнозирования риска академической неуспешности

2. Классификация факторов  риска и разработка соответствующих им сценариев информационной поддержки:
   «самоопределение»,
   «самоорганизация»,
   «мотивация» и пр.

3. Разработка цифрового ассистента (чат-бот)

4. Апробация и внедрение
   

Новизна

• Персонализированная поддержка при сохранении конфиденциальности

• Конечная цель не прогнозирование, а управление ситуацией через цифровые решения, максимально исключающие участие «человека»
  

Итоги реализации проекта 2022

• Чат-бот – увеличение вовлеченности в 2 раза (1000+ студентов)
• Алгоритм построения ИОТ в электронном курсе
  
• Адаптивный курс по soft skills: 400+ студентов
  
• Адаптивный курс по digital skills: 80+ преподавателей
  

Проблема

• 47% студентов имеют долги в первые 2 сессии

• Факультеты не имеют ресурсов для адресной работы со студентами из группы риска

• Данные, содержащие ранние индикаторы риска (анкетирование) – конфиденциальны, не могут быть переданы на факультеты в деанонимизированном виде

• Факультеты не имеют инструментов оперативного выявления студентов из группы риска

• Нет единого интерфейса для доступа к существующим сервисам поддержки студентов с академической задолженностью

Решение - цифровой сервис с функциями:

1. Прогноза - выявлять студентов из группы риска через комплекс индикаторов

2. Диагностики - уточнять негативные факторы влияющие на успеваемость

3. Навигации - рекомендовать существующие ресурсы для снижения рисков академической задолженности