Огромные массивы цифровых данных дают современным исследователям уникальные возможности. Магистрант Томского госуниверситета (ТГУ) Евгений Петров использует big data, чтобы выявить образовательный потенциал других студентов, что ляжет в основу специального сервиса "для хорошей учебы". Подробности – в обзоре РИА Томск. 

От "цифрового следа" к реальной проблеме 

Накопившиеся "долги" по экзаменам и зачетам можно объяснить для отдельно взятого студента отсутствием мотивации к учебе, прокрастинацией или банальной ленью. Однако магистрант Института прикладной математики и компьютерных наук (ИПМКН) ТГУ, обучающийся по программе "Интеллектуальный анализ больших данных", Евгений Петров решил взглянуть на "хвосты" в вузе с другого ракурса, научного. 

Он стал изучать поведение абитуриентов и студентов в интернете, чтобы определить их образовательный потенциал. По его словам, данные, собранные в рамках этого проекта, могут быть полезными, в первую очередь, преподавателям вуза – они позволят вовремя подключать тьютора или другого специалиста, который поможет студенту обрести мотивацию и закрыть "долги". 

"В решении данной проблемы могут помочь данные: открытая информация о поведении человека в интернете и данные электронных систем обучения. Проект направлен на определение образовательного потенциала студентов и абитуриентов на основании их "цифрового следа" в социальной сети", – рассказывает Петров. 

Под цифровым следом подразумевается профиль пользователя, то есть открытая информация, которую он указывает о себе в социальных сетях, текстовый контент с его личной страницы, а также сообщества, на которые подписан пользователь, так называемые "подписки". 

"Как правило, подписка на то или иное сообщество отражает интерес пользователя. Эта гипотеза уже подтверждена несколькими исследованиями Центра прикладного анализа больших данных ТГУ", – уточняет магистрант. 

Так, в одном из исследований говорится, что "цифровой след" человека в социальных сетях дает принципиально новую возможность для оценки и анализа учебных достижений учащихся – позволяет выявить их образовательные траектории и достижения, ранее невидимые для университета.

© предоставлено пресс-службой ТГУ
Анализ контента со страниц студентов в соцсетях

Сервис в помощь 

Итогом проекта Евгения Петрова станет математическое и программное обеспечение (ПО) для анализа образовательного потенциала обучающегося. 

"Сервис поможет оценить уровень успешности студентов, только поступивших или поступающих в университет и еще не прошедших первую сессию. Таким образом, преподаватель сможет определить потенциально успешных и неуспешных студентов, чтобы затем направлять их, оказывать помощь", – говорит автор проекта. 

Эта работа поддержана грантом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ). На данный момент разработана модель машинного обучения на основе открытых данных "ВКонтакте". 

"Эта соцсеть обладает открытым API, позволяющим получать данные. На вход алгоритма подается идентификатор пользователя "ВКонтакте", и на выходе получаем прогноз: высоким или низким образовательным потенциалом обладает пользователь. Сейчас ПО реализовано в виде кода, без графической оболочки, которую планируется сделать в ближайшее время", – объясняет магистрант.  

Сбор огромных по объему данных – это один из ключевых моментов для реализации проекта. Выполнить эту часть работы можно только с помощью специализированных digital-структур. Для задач Евгения Петрова и других студентов и сотрудников открыт Центр коллективной обработки данных и поддержки DevOps-инфраструктуры, позволяющий работать с большими объемами данных и решать различные прикладные задачи.

© предоставлено пресс-службой ТГУ
Студенты Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ

Большие данные для всех 

Актуальное исследование – это работа, выполняемая на анализе больших данных. Такого мнения придерживается директор ИПМКН Александр Замятин. Для работы с big data еще в 2015 году в ТГУ стартовала магистерская программа "Интеллектуальный анализ больших данных", одна из первых в стране по этому профилю. 

Позднее был запущен Центр прикладного анализа больших данных, а в мае 2021-го открылся Центр коллективной обработки данных и поддержки DevOps-инфраструктуры, позволяющий масштабно привлекать студентов и сотрудников ИПМКН к разработке перспективного алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной обработки данных.  

"Все это – важные звенья в сетевой структуре, открывающие студентам и преподавателям ТГУ доступ к реальным массивам данных, которые они будут использовать для дипломных и курсовых проектов. Студенты развивают компетенции для работы с big data и виртуальным окружением для настройки современной IT-инфраструктуры, создания сложных вычислительных систем на основе глобальных и локальных сетей, облачных платформ, администрирования операционных сред и так далее", – говорит Замятин. 

Студенты программы "Интеллектуальный анализ больших данных" имеют возможность участвовать в реализации проектов типа работы Евгения Петрова, где объектом анализа данных являются социальные медиа, работать с биомедицинскими данными, анализировать аномалии технологических сигналов. 

"А с этого года в программе появился профиль "Телекоммуникации и сети", направленный на интеллектуальный анализ данных сетевого трафика", – резюмирует директор института. 

Фото: пресс-служба ТГУ.

Источник: www.riatomsk.ru

Похожие новости

  • 12/03/2021

    В ТПУ выяснили, какой студенты представляют Россию будущего в сети Instagram

     Ученые Школы базовой инженерной подготовки Томского политехнического университета провели исследование процессов визуального конструирования образа будущего России в социальной сети Instagram. Ключевым маркером для анализа стали хештеги, которые использовали пользователи.
    403
  • 11/12/2020

    Ученые определили условия возникновения лесных пожаров

    Ученые Томско​го политехнического университета (ТПУ) определили условия возгорания листьев березы. По словам авторов, полученные данные будут полезны при прогнозировании распространения лесных пожаров.
    695
  • 25/02/2021

    Томские учёные придумали, как ускорить системы технического зрения беспилотников

    В области создания автономных беспилотников одной из серьёзных, но пока еще не решённых проблем остаются большие габариты бортового компьютера, обеспечивающего интеллектуальную навигацию. Чтобы обойти ограничения по весу и размеру, учёные факультета инновационных технологий Томского госуниверситета разрабатывают принципиально новые алгоритмы вычислений.
    486
  • 24/02/2021

    Цитируемые учёные ТПУ: подземные воды Забайкалья, свойства Шлемника и донные осадки моря Лаптевых

    Проект «Цитируемые ученые ТПУ» подводит итоги публикационной активности ученых Томского политехнического университета за январь. Самый высокоцитируемый соавтор статей ученых ТПУ имеет индекс Хирша 90, а самый высокорейтинговый журнал — импакт-фактор 6,479.
    494
  • 02/03/2021

    Ученые НГТУ НЭТИ и ИХТТМ СО РАН создали стенд для испытаний деградации аккумуляторов электромобилей

    Ученые Новосибирского государственного технического университета НЭТИ создали лабораторную установку для испытаний литиевых аккумуляторов (ЛИА) для электромобилей с целью определения деградационной стойкости аккумуляторов.
    881
  • 27/04/2021

    В ТГУ придумали, как за 2 часа рассчитать процессы в двигателе ракеты

    ​Аспирант физико-технического факультета Томского государственного университета Александр Кирюшкин совместно с профессором кафедры математической физики ФТФ ТГУ Леонидом Миньковым усовершенствовал алгоритм расчета внутрикамерных процессов в ракетных двигателях, существенно увеличив его точность и сократив время работы до 2-х часов.
    473
  • 13/05/2021

    12 мая – День женщин в математике (ВИДЕО)

    ​Математический центр ТГУ выпустил видеоролик, рассказывающий о выдающихся женщинах-математиках.  В 2018 году Международный математический союз принял решение объявить 12 мая Днём женщин в математике.
    2236
  • 25/02/2020

    Ученые — о ближайшем будущем технологий

    ​Ученые из российских вузов Проекта 5–100 рассказали о том, каких прорывов и открытий в сфере своих научных интересов они ждут в ближайшее десятилетие. Мы отобрали прогнозы о развитии технологий, к которым стоит присмотреться бизнесу.
    3601
  • 12/02/2020

    «Форварды» и «депрессивные»: о классификации регионов РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни населения

    ​Молодой ученый ТПУ провел масштабную работу, позволившую впервые классифицировать все регионы РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни и объединить их в характерные группы: «российские форварды», «догоняющие», «социотрадиционные» и «депрессивные».
    854
  • 28/04/2021

    Учёные КузГТУ готовы вооружить шахту цифровым интеллектом

    В Кузбасском государственном техническом университете разрабатывают компьютерную модель угольной шахты с «умным» электроснабжением. Это означает максимальную автоматизацию системы электроснабжения выемочных участков и ее способность подстраиваться под любые изменения рабочего процесса.
    480