 |
ТГУ изучает студенческий опыт с помощью Big Data
Обратную связь от студентов Тольяттинский госуниверситет (ТГУ) теперь получает с помощью больших данных. В ТГУ разработали и опробовали методологию автоматического анализа активности студенческих чатов в Telegram, а к январю 2025 года намерены завершить разработку программного продукта, который позволит отслеживать и анализировать данные в режиме реального времени.
Сама по себе идея анализа сообщения в Telegram не нова. Но в текущих программных продуктах аналитика направлена на другое: подписчики, прирост, суммарный охват, охват одного поста, уровень вовлеченности, индекс цитирования, можно выбрать отдельную сферу, страну, язык или найти каналы по заданным параметрам, например, охвату или стоимости рекламы.
– Мы взяли за основу технологию, которая позволяет выявлять проблемные вопросы, включая время их возникновения и актуальность, а также степень обеспокоенности пользователей сети, конкретно в нашем случае – студентов, – поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. – Это наши же разработки, полученные совместно с Университетским консорциумом исследователей больших данных, при анализе оценки удовлетворённости студентов качеством образования и эффективностью работы вузов в период пандемии. Тогда исходными данными стали более 2 млн сообщений «ВКонтакте» из 548 сообществ высших учебных заведений РФ.
Доработанная методология позволила специалистам ТГУ осуществлять оперативный анализ сообщений в Telegram и выявить в ноябре 2023 года всплеск количества сообщений в чатах. Тогда в обучение онлайн-студентов ТГУ были введены дополнительные мероприятия в формате видео-конференц-связи для повышения контроля качества образования, развития навыков самостоятельного обучения, общения с преподавателями и однокурсниками в режиме реального времени.
– Четко виден рост количества сообщений в этот период почти на 30 %, – поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. – Семантический анализ текстов сообщений позволил увидеть и повышение на 9,9 %. доли негативно окрашенных сообщений, связанных с нововведениями. При этом уже в следующем месяце количество негативных сообщений снизилось более чем на 30 %, что свидетельствует о принятии нововведения. Имея доступ к такой информации в реальном времени, мы можем активно вести разъяснительную работу среди студентов и оказывать им необходимую поддержку.
Исследование выявило, что студенты ТГУ активно обсуждают различные темы, задают вопросы, делятся советами и информацией в более чем 30 чатах.
– Просматривать их глазами просто невозможно, да и не нужно, – поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. – Основная цель проекта заключается в создании программного продукта, способного в режиме «здесь и сейчас» выявлять те или иные аномалии. Например, сигналы о слишком бурных обсуждениях, внезапном увеличении активности в обсуждении конкретной темы и так далее. Мы уже проверили ряд гипотез и заложили их в методологию. Список этих аномалий нами постоянно пополняется. Таким ПО сможет пользоваться, например, сотрудник колл-центра, даже не имеющий специальных знаний в анализе больших данных.
Анализ собранных данных уже сейчас помогает университету определить закономерности и тенденции в поведении студентов, своевременно предоставлять им поддержку и помощь при возникновении стрессовых ситуаций. Разрабатываемое ПО позволит уйти от «ручного управления» процесса.
– В университете уже есть различные цифровые инструменты получения обратной связи и возможность личного приему у ректора и проректоров. Тем не менее, данные о реакции студентов, полученные из их сообщений, являются важным и доступным источником общественного мнения. Внедрение проекта в ТГУ позволит не только улучшать качество образования и обеспечивать своевременную поддержку студентам, но и развивать новые технологии анализа данных и использовать их в повседневной деятельности университета. Таким образом, мы получим эффективный инструмент развития и совершенствования учебного процесса, поддержки благополучия студентов, – убеждена Анна Богданова.
Опыт ТГУ в использовании больших данных для получения обратной связи от студентов был представлен на международной университетской премии в области искусственного интеллекта «Гравитация-2024»*. Проект ТГУ «Telegram Trend Tracker: оперативный анализ инструментами больших данных» вышел в финал, получив высокую оценку экспертов.
Анализ цифрового следа и удовлетворённости качества образования являются частью задач, стоящих перед Тольяттинским госуниверситетом как Федеральной инновационной площадкой Минобрнауки РФ (ФИП) и участника программы стратегического-академического лидерства «Приоритет 2030». Анна Богданова является руководителем ФИП в ТГУ. Университет впервые получил статус ФИП в 2012 году и создал полноценную экосистему предоставления высшего образования онлайн «Росдистант». В 2018 году ТГУ вновь присвоили статус ФИП – за проект «Умный университет». В 2023 году ТГУ получил статус ФИП в третий раз. Благодаря сделанному в рамках двух федеральных инновационных площадок ТГУ стал одним из российских лидеров в цифровой трансформации вузов. В рамках третьего ФИП и стратегического проекта «Росдистант 2.0.» программы развития ТГУ до 2030 года университет работает над повышением качества дистанционного онлайн-обучения до уровня очного, используя инструменты Big Data и анализируя цифровой след, а также применяя современные подходы к педагогическому дизайну и доказательную педагогику.
*Премия «Гравитация» – крупное ежегодное событие, посвященное популяризации наиболее значимых университетских проектов в области искусственного интеллекта и внедрению прорывных технологий в ведущие отрасли экономики.
Контактное лицо: Ольга Колпашникова
Компания: Тольяттинский государственный университет
Добавлен: 03:36, 11.06.2024
Количество просмотров: 553
Страна: Россия
| Web3 Tech: России нужна собственная институциональная Web3-инфраструктура, Web3 Tech, 22:27, 15.06.2026, Россия60 |  |
| В Web3 Tech назвали тренды институционального рынка web3. По мнению экспертов компании, глобальный финтех переходит в новую фазу, при которой стейблкоины, системное регулирование и ИИ-агенты сливаются в единый контур агентной экономики на цифровых активах с потенциалом $30 трлн к 2030 году. |
| Dialog Composer 3.0 от BSS: переход от скриптовых ботов к самостоятельным ИИ-агентам, BSS, 22:25, 15.06.2026, Россия58 |
| Компания BSS дает мощный толчок развитию диалоговых интерфейсов с новой версией Dialog Composer 3.0. Ключевой особенностью релиза стала нативная поддержка архитектуры ИИ-агентов на базе больших языковых моделей (LLM). Обновленный no-code инструмент позволяет компаниям быстро внедрять автономных ИИ-ассистентов, существенно снижая нагрузку на контактные центры и операционные службы. |
| Flyvi выпустил первое в России мобильное приложение, объединившее профессиональный дизайн и генеративный ИИ. Импортозамещение Canva состоялось на смартфонах, Flyvi, 22:19, 15.06.2026, Россия58 |
| Пока конкуренты предлагают разрозненные сервисы, которые доступны только с десктопов, Flyvi упаковал полноценный графический редактор, нейросети для видео, текста и изображений в единую экосистему, доступную в один тап. |
| «ИНКА 4.0» создала полигон для тестирования MES-систем в промышленности, Инка, 22:17, 15.06.2026, Россия55 |  |
| Компания «ИНКА 4.0» развернула цифровой полигон для тестирования и апробации MES-систем в условиях, приближенных к промышленной эксплуатации. Это позволит предприятиям заранее оценить их работу и принять решение о внедрении, а интеграторам и центрам компетенций заказчиков получить практический опыт работы с системой и ее компонентами. |
|
|
