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».