Исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Томского государственного университета разработали методику прогнозирования студенческой успеваемости, анализируя подписки в социальной сети «ВКонтакте» посредством нейронных сетей.
По результатам исследования, опубликованного в журнале IEEE Access, установлено, что цифровой след в интернете помогает с высокой точностью оценивать академическую успешность. Были проанализированы данные 4445 студентов с открытыми профилями.
_large.png "Как ИИ предсказывает успеваемость студентов по их подпискам в соцсетях: мемы и игры мешают хорошим оценкам")
С применением методов обработки естественного языка (NLP) учёные классифицировали тематику сообществ, оценили сложность текстов и эмоциональную окраску контента. Алгоритм выявил закономерности: студенты с высокими академическими достижениями чаще подписаны на научные и образовательные сообщества, посвящённые технологиям и аналитике, а также предпочитают сложные тексты.
Те студенты, которые показывают низкие результаты, склонны к подпискам на развлекательные сообщества с юмором, мемами и играми, где контент менее информативен и более насыщен негативными эмоциями.
Источник: iXBT
