Учёные знают, как отличить старательных студентов от тех, кто не стремится к знаниям и показывает низкие результаты.
ОКСАНА ХРАМОВА
Исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и ТГУ научились с помощью ИИ выявлять студентов, которые имеют хороший учебный потенциал. Связь была установлена между увлечениями молодых людей и их успеваемостью.
В рамках эксперимента был проведён анализ подписок студентов в социальной сети "ВКонтакте", в исследовании участвовали 4445 человек.
Высокая успеваемость отмечалась у тех студентов, которые были подписаны на научные и образовательные группы. Это сообщества, где ведётся обсуждение прочитанной умной литературы.
Студенты, которые получали низкие оценки, подписывались обычно на игровой и развлекательный контент с мемами. Они выбирали группы, не несущие никакой полезной информации и в большинстве своём вызывающие негативные эмоции.
Контент, связанный с искусством, культурой и путешествиями, учёбе студентов никак не мешал и зачастую, наоборот, стимулировал их заниматься ещё усерднее.
А вот группы, где предлагается подработка для студентов, как правило, указывают на низкую успеваемость своих подписчиков.
Как полагают исследователи, такие данные могут помочь вузам больше узнать о своих абитуриентах и адаптировать под студентов учебные программы.
Работодатели смогут подбирать себе подходящие кадры.
Результаты исследования были размещены в IEEE Access, информация предоставлена naked-science.ru.