Цифровые следы студентов привели Тольяттинский госуни­вер­ситет к новым инстру­ментам для образования 

В вузе разра­ботали методику отсле­жи­вания удовле­тво­рён­ности студентов качеством учебного процесса. В её основе – инстру­менты Big Data и цифровой след.

Эту работу специ­а­листы Тольяттинского государ­ственного универ­ситета (ТГУ) вели в сотруд­ни­честве с Университетским консор­циумом иссле­до­ва­телей больших данных. Началось иссле­до­вание еще в 2020 году, когда пандемия COVID-19 во всём мире перевернула подход к органи­зации учебного процесса. Тогда необхо­ди­мость оценки удовле­тво­рён­ности студентов эффек­тив­ностью работы вузов в форс-мажорных условиях вышла для системы высшего образо­вания на первый план.

– Для решения этой задачи мы решили исполь­зовать анализ социальных сетей, форумов и блогов. Часть доступной инфор­мации может исполь­зо­ваться для выявления общих тенденций, выяснения харак­терных и специ­фи­ческих изменений в настро­ениях пользо­ва­телей, – рассказала начальник Отдела техно­логий онлайн-образо­вания ТГУ Анна Богданова.

Проанализированы были цифровые следы студентов из социальной сети «ВКонтакте». Применялись для этого отдельные инстру­менты Big Data на программной платформе PolyAnalyst. Исходными данными стали более 2 млн сообщений из сообществ высших учебных заведений страны.

– Мы разра­ботали основу техно­логии, которая позволяет выявлять проблемные вопросы, а также степень обеспо­ко­ен­ности пользо­ва­телей сети, в нашем случае – студентов. Методика универ­сальна. Она подходит для оценки реакции любых социальных групп на какие-либо инфор­ма­ци­онные всплески, – отмечает профессор, доктор физико-матема­ти­ческих наук Михаил Криштал. – Пока техно­логия отработана в полуав­то­ма­ти­ческом режиме. Мы обосновали возмож­ность перевода её в полностью автома­ти­ческий режим. Такой анализ контента полезен для отсле­жи­вания любых проблем или позитивных информ­по­водов. Обладая такими данными, можно своевре­менно реаги­ровать на проблемные ситуации, делать прогнозы.

Работа с цифровым следом представляет собой важную состав­ляющую онлайн-образо­вания. В ТГУ убеждены, что выявление типовых сценариев учебного поведения, прогно­зи­ро­вание, а также посто­янное совер­шен­ство­вание обратной связи делают онлайн-образо­вание более продук­тивным. Такой подход стано­вится конку­рентным преиму­ще­ством университета.

- Генерируемые пользо­ва­телями данные являются важным и доступным источ­ником общественного мнения. Пока работа ведётся с данными, сгене­ри­ро­ванными в прошлом. Мы получим мощнейший инструмент измерения напря­жён­ности, научившись анали­зи­ровать их в реальном времени, — резюмирует Михаил Криштал.

Результаты иссле­до­вания представлены в статье, которая размещена в журнале «Высшее образо­вание в России».

Поделиться: