Учёные СФУ создали цифровой сервис «Пифия», способный прогнозировать успешность изучения студентами различных дисциплин и появление академических задолженностей в период сессии.
Сервис был разработан в рамках проекта «Приоритет 2030» и в 2023-2024 учебном году успешно внедрён во всех 20 институтах СФУ. 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, оставляемый обучающимися при прохождении электронных курсов, и предупреждает пользователей о возможных сложностях с академической успеваемостью студентов.
«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 .
В систему «Пифия» также включены «предметные модели», которые по цифровому следу из еКурсов для каждой изучаемой студентом дисциплины прогнозируют успешность её освоения. Также разработчики добавили «социальную надстройку», которая по поведению человека в электронной среде корректирует «универсальную модель» в сторону либо увеличения, либо уменьшения вероятности академических 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 .
По словам учёных, алгоритмы, использованные для создания прогнозной системы, построены на основе хорошо известных методов машинного обучения, однако гибридный подход к прогнозированию является новаторским не только для Сибири, но и для России в целом.
Результаты прогнозирования, выполненного «Пифией», поступают в учебно-организационные отделы институтов, сотрудники которых, в свою очередь, оказывают 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. Устранив эти факторы стресса, учащиеся не были отчислены и успешно продолжили своё обучение в университете», — отметила эксперт.
Есть ещё одна полезная функция, выполняемая «Пифией»: система анализирует цифровой след в электронной среде, помогая разработчикам выявить наиболее успешные и, напротив, наименее посещаемые студентами электронные обучающие курсы. Это помогает принять решение о необходимости переработать такие курсы или изменить их долю в учебном процессе.
Учёные отмечают, что доступ к аналитическим данным системы имеют только сотрудники учебно-организационных отделов, студенты не могут ознакомиться с прогнозами «Пифия» 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 .
Сервис «Пифия» располагается на университетском домене. Можно выбрать интересующий институт и группу, а затем ознакомиться с успеваемостью студентов по «светофорной» градации: зелёным обозначены хорошо успевающие учащиеся, желтым те, у кого есть небольшие отклонения от академических критериев. Красным выделены студенты, имеющие повышенный риск отчисления. Также можно посмотреть на ситуацию в разрезе каждого предмета, изучаемого студентом с понедельной расшифровкой, показывающей, на какой неделе успеваемость студента снизилась или, наоборот, улучшилась.
Учёные-разработчики системы уверяют: процент студентов, не сдавших зачёты и экзамены, уменьшился за прошедший учебный год благодаря нововведению. Особенно заметно ситуация улучшилась у студентов младших курсов. Так, например, число задолжников по результатам осенней сессии уменьшилось среди первокурсников на 4 %, второкурсников — на 6,5 %, а у третьекурсников — на 10 %. По мере усовершенствования системы 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» является безопасным с точки зрения утечки данных ресурсом: она не использует секретные личные сведения об обучающихся за исключением данных о возрасте и льготах студентов при поступлении.
