Найти в Дзене

Экономия ресурсов: Используем ИИ для статистической обработки учебных данных

Можно ли использовать нейросеть для работы с учебными данными? Для каких конкретных задач? В каких задачах нейросеть неэффективна? Иногда наблюдаю как на проектах (особенно в некрупных онлайн-школах) отсутствует возможность привлечения отдельного специалиста для работы с учебной аналитикой. Но с данными нужно работать, потому что с опорой на них принимаются многие решения, начиная от изменения учебной программы и заканчивая внедрением поддерживающих инструментов для обучающихся. И, на мой взгляд, нейросеть можно использовать для многих задач при работе с данными. Особенно, если мы ведём речь про статистическую обработку данных. Нейросеть можно использовать для следующих задач 👇🏼 • Анализ средних показателей (например, % завершения определенных занятий курса). • Расчет медианы, моды, стандартного отклонения для выявления «типичного» студента и разброса данных. • Построение частотных распределений (той же гистограммы) затраченного времени на конкретные задания. • Сравнение успеваемости

Можно ли использовать нейросеть для работы с учебными данными? Для каких конкретных задач? В каких задачах нейросеть неэффективна?

Иногда наблюдаю как на проектах (особенно в некрупных онлайн-школах) отсутствует возможность привлечения отдельного специалиста для работы с учебной аналитикой.

Но с данными нужно работать, потому что с опорой на них принимаются многие решения, начиная от изменения учебной программы и заканчивая внедрением поддерживающих инструментов для обучающихся.

И, на мой взгляд, нейросеть можно использовать для многих задач при работе с данными.

Особенно, если мы ведём речь про статистическую обработку данных.

Источник: freepik.com
Источник: freepik.com

Нейросеть можно использовать для следующих задач 👇🏼

• Анализ средних показателей (например, % завершения определенных занятий курса).

• Расчет медианы, моды, стандартного отклонения для выявления «типичного» студента и разброса данных.

• Построение частотных распределений (той же гистограммы) затраченного времени на конкретные задания.

• Сравнение успеваемости нескольких учебных групп.

• Выявление связи между активностью на платформе (например, по просмотрам) и успеваемостью обучающихся.

• Анализ связи времени, затраченного на изучение определенного модуля, и результатов тестирования по нему.

• Расчет надежности и валидности тестов.

• Кластеризация студентов на основе паттернов поведения для организации поддержки и т.д.

Стоит отметить, что существуют задачи по статистической обработке данных, в которых нейросеть может быть не совсем эффективна 👇🏼

• Работа с неструктурированными данными (т.к. ей желательно подавать очищенные данные)

• Задачи, требующие глубокого предметного контекста (и это вполне логично, потому что интерпретировать данные необходимо уже самостоятельно, т.е. нейросеть может найти корреляцию между «временем просмотра видеокурса» и «успеваемостью», но не сможет точно сказать почему она существует, без определенных гипотез)

• Качественный анализ (да, нейросеть можно частично задействовать для обработки качественных данных, но не всегда, т.к. она может помочь с самой простой количественной обработкой текста (например, частотностью), но не с содержательным анализом).

❓Коллеги, а вы экспериментировали с нейросетью для работы с учебной аналитикой? Для каких целей?