Ученые предсказали успеваемость студентов по их подпискам
Группа ученых из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработала метод для предсказания успеваемости студентов, используя данные о их подписках в социальных сетях. В рамках исследования были проанализированы подписки 4,5 тыс. студентов на различные сообщества «ВКонтакте». Специалисты применили методы обработки естественного языка (NLP) для классификации тем сообществ и оценки сложности текстов, их эмоциональной тональности, а также интересов студентов. Результаты работы были опубликованы в журнале IEEE Access.
Исследование показало, что студенты с высокими академическими достижениями чаще подписываются на образовательные и научные сообщества, интересуются технологиями и аналитическими статьями, а также читают более сложные тексты. В то время как студенты с низкими успеваемыми склонны подписываться на развлекательные сообщества, такие как юмор, мемы, музыка и видеоигры, и их контент часто выражает негативные эмоции и менее информативен.
Кроме того, было установлено, что увлечения искусством или путешествиями связаны с высокой успеваемостью, а активное участие в сообществах, связанных с подработками, могло свидетельствовать о менее высоких учебных результатах. Этот метод может быть полезен для образовательных учреждений при выявлении талантливых студентов, а также для работодателей, чтобы находить кандидатов с высоким уровнем аналитических способностей.
Исследование подчеркивает важность цифровой гигиены, так как информация о подписках может использоваться для создания цифрового профиля, что важно учитывать при взаимодействии с различными онлайн-сервисами.
Работа является частью исследования открытых данных, поддерживаемого Университетским консорциумом исследователей больших данных и одобренного этическим комитетом факультета психологии ТГУ, пишет Naked-Science.
