В МГПУ внедрили систему прогнозирования успеваемости студентов при помощи искусственного интеллекта
В Московском городском педагогическом университете (МГПУ) внедрили систему прогнозирования успеваемости студентов, основанную на технологии искусственного интеллекта (ИИ). Она в автоматическом режиме анализирует более двух десятков различных параметров учащегося и на их основе предсказывает, как он закончит семестр.
"Мы разработали систему, потому что для нас очень актуален вопрос мониторинга образовательных результатов студентов и их прогнозирование, чтобы была возможность предпринимать превентивные меры для помощи студентам и не доводить дело до отчисления", — сказал начальник управления информационных технологий и сервисов МГПУ Роман Куприянов.
Результаты расчетов доступны всем студентам в их личных кабинетах на сайте вуза в виде графиков с оценками за прошлые семестры и вероятными результатами за текущий период. Система предсказывает не точное количество баллов, которое наберет учащийся, а ранжирует образовательные результаты по четырем группам: высокие, средние, удовлетворительные и кандидаты на отчисление. По словам создателей, благодаря применению их разработки удалось снизить число отчисленных в два раза (с 5 до 2,5%).
В набор параметров, которые учитывает ИИ, входят оценки студента, пол, возраст, место проживания, платный или бесплатный формат обучения, институт, образовательная программа, родной регион, результаты ЕГЭ, курсы по выбору, участие или неучастие в общественной деятельности, пользование библиотекой и другие данные.
Использование системы показывает, что главную роль в прогнозе играют результаты предыдущих экзаменов. Причем наиболее показательны баллы за второй, третий и четвертый семестры, то есть оценки за первый-второй курсы. Еще один важный показатель, позволяющий сделать достоверные предположения, — активность использования информационной среды университета: частота посещений личного кабинета, просмотр своих оценок, прохождение онлайн-курсов.
Кроме выявления обучающихся из группы риска, которые в будущем могут быть отчислены за неуспеваемость, система может определить тех студентов, которые имеют высокие шансы не закончить обучение по собственному желанию. Для этого в университете используют опросы, которые те проходят в личных кабинетах. С их помощью можно определить уровень мотивации, здоровья, удовлетворенности жизнью и другие. Алгоритм, который делает прогнозы, основан на методах машинного обучения. Для тренировки использовались данные более 3,5 тысяч студентов МГПУ
Кроме этого, в вузе используют возможности ИИ для оценки эмоций и вовлеченности студентов во время занятий. Проект получил название "Умные аудитории". В 24 учебных классах установлены по две камеры, с помощью которых компьютер высчитывает процент студентов, слушающих преподавателя, а также эмоции, которые при этом испытывают учащиеся. Это позволяет преподавателям лучше понять, как эффективно строить коммуникацию со студентами на парах. Пока система работает в тестовом режиме.
Для разработки системы "Умные аудитории" специалисты использовали две модели на основе нейросетей. Первая определяет эмоции слушателей (злость, радость, грусть, удивление, нейтральное состояние), вторая оценивает их вовлеченность. Психологи вуза описали внешние признаки, по которым можно оценить степень внимания человека, и обучили искусственный интеллект их выявлять. Точность работы системы составила 87%
