Для чего использовать «цифровой след» ученика?

Команда учёных ТГУ, разработавшая алгоритм поиска «своих» абитуриентов в соцсети «ВКонтакте», пробует использовать эту технологию для оптимизации образовательного процесса. Изучив цифровой след студента, преподаватель может, например, анализировать интересы учащихся и использовать эти данные для рекомендаций по выбору тем курсовой работы, учебного проекта, производственной или исследовательской практики, факультативного курса.

— Анализ цифровых следов абитуриентов и студентов ТГУ первых лет обучения показал, что спектр их подписок не очень различается, а значит, картирование интересов можно применять и для студентов, — пояснил участник проекта, зав. лабораторией компьютерных средств обучения Института дополнительного образования ТГУ Артем Фещенко. — Когда мы анализировали, кому в университете может помочь алгоритм, то остановились на нескольких потенциальных пользователях: тьютор, руководитель образовательной программы, научный руководитель или преподаватель.

Сейчас разработан прототип инструмента для преподавателя, который позволяет создавать карту интересов студента по цифровому следу во «ВКонтакте». Преподавателю достаточно указать только адрес страницы студента, всё остальное сделает машина. Результат — это перечень предметных областей (более 20) и доля подписок студента на тематические сообщества по каждому из предметов.

Прототип инструмента доступен на платформе Университетского консорциума исследователей больших данных. На сайте может зарегистрироваться и получить доступ к инструменту любой желающий.

Если вас привлекает возможность улучшать методы и приёмы обучения своих студентов, узнавая их лучше через социальные сети, свяжитесь с командой проекта через Артема Фещенко: fav@ido.tsu.ru.