Сервис-«прорицатель» «Пифия» уже год помогает студентам СФУ учиться успешнее. Система, созданная по программе «Приоритет 2030» и в минувшем учебном году успешно внедрённая во всех институтах вуза, умеет прогнозировать, насколько хорошо студент будет изучать дисциплины и насколько вероятны у него задолженности на сессии.
В основе разработки — гибридная модель, учитывающая 87 переменных. Система отслеживает индивидуальную историю обучения бакалавров, специалистов и магистрантов, фиксирует академические отпуска и переводы, анализирует цифровой след от прохождения электронных курсов и предупреждает о возможных сложностях с академической успеваемостью студентов. Когда «Пифия» была в начале своего пути внедрения, мы немного рассказывали о ней здесь.
«Сервис „Пифия“ был разработан, чтобы для каждого студента прогнозировать как сложности в обучении по конкретным дисциплинам, так и в целом вероятность завершить семестр с академическими долгами. Он основан на прогнозной модели, которая предсказывает успешность обучения в семестре по предыдущей истории обучения; такая модель универсальна и одинаково хорошо подходит для студентов всего вуза», — рассказала доцент кафедры прикладной математики и анализа данных СФУ Татьяна Кустицкая.
«Пифия» может предсказать успешность освоения каждой дисциплины: это так называемые «предметные модели», учитывающие цифровой след из еКурсов. Также разработчики добавили «социальную надстройку», которая по поведению человека в электронной среде корректирует «универсальную модель» в сторону увеличения или уменьшения вероятности задолженностей в семестре.
«Во многом предыдущая образовательная история определяет последующую успешность обучения. Но, во-первых, есть студенты первого курса, про которых мы пока ничего не знаем — их образовательная история обучения в СФУ ещё не сложилась. А во-вторых, в обучение всегда могут вмешаться личные и семейные обстоятельства — изменение жизненных приоритетов и интересов, проблемы со здоровьем, вступление в брак, рождение ребёнка и т.д. Созданная нами надстройка — это модель, которая учитывает результаты прогнозирования как предметных моделей, так и универсальной модели, а затем корректирует прогноз с учетом цифрового следа студентов в электронной среде. Она позволяет оперативно реагировать на любые изменения активности обучающегося. Итоговая гибридная модель — как конструктор из разных кирпичиков, каждый из которых описывает студента с какой-то стороны. Предложенный нами подход к прогнозированию успешности обучения хорошо масштабируется и может применяться в любом вузе нашей страны», — подчеркнула Татьяна Кустицкая.
Алгоритмы, на которых создавалась «Пифия», построены на основе хорошо известных методов машинного обучения. Однако гибридный подход к прогнозированию — новаторский, причём не только для Сибири, но и для России в целом.
Прогнозы, выполненные системой, поступают в учебно-организационные отделы институтов. Так сотрудники, следящие за результатами, могут своевременно оказать адресную помощь учащимся, разбирая индивидуальные кейсы академической неуспеваемости.
«За первый год работы „Пифии“ уже появились примеры, когда система сыграла положительную роль в образовательных траекториях студентов. Были вовремя выявлены проблемы с обучением у нескольких учащихся, в результате консультаций ребят с учебно-организационным отделом выяснилось, что учёба страдает из-за личных причин. После устранения этих факторов стресса учащиеся не были отчислены и успешно продолжили своё обучение в университете», — отметила эксперт.
Есть ещё одна полезная функция, выполняемая «Пифией»: система помогает выявить по цифровому следу как наиболее успешные, так и наименее посещаемые электронные обучающие курсы. Это помогает принять решение о необходимости переработать некоторые из них или изменить их долю в учебном процессе.
Доступ к аналитическим данным системы имеют только сотрудники учебно-организационных отделов. Студенты не могут ознакомиться с прогнозами «Пифии» по этическим соображениям.
«Если студенту показывать систематически плохие прогнозы, он может упасть духом и перестать верить в свои силы. Всё же работа с данными должна вестись с позиции педагогической, воспитательной, чтобы оказать тактичную и своевременную помощь, а не спровоцировать ещё большее ухудшение ситуации», — объяснила Татьяна Кустицкая.
Ситуация успеваемости в сервисе отражена подобно светофору: зелёным обозначены хорошо успевающие учащиеся, желтым — те, у кого есть небольшие отклонения от академических критериев. Красным выделены студенты с повышенным риском отчисления. Можно оценить и ситуацию в разрезе каждого предмета: система показывает, на какой неделе успеваемость студента снизилась или, наоборот, улучшилась.
Разработчики системы уверяют: процент студентов, не сдавших зачёты и экзамены, уменьшился за прошедший учебный год благодаря нововведению.
Так, например, число задолжников на осенней сессии снизилось среди первокурсников на 4%, второкурсников — на 6,5%, а у третьекурсников — на 10%.
Со временем, конечно, эти показатели будут меняться в лучшую сторону.
Кстати, достоверность прогноза для магистрантов несколько ниже, чем для бакалавров и студентов специалитета очной и заочной форм. Учёные связывают это с тем, что магистранты меньше обучаются в электронной среде и оставляют меньший электронный след.
Создатели системы также отмечают, что «Пифия» безопасна с точки зрения утечки данных: она не использует секретные личные сведения об обучающихся (за исключением возраста и льгот при поступлении).