Científicos rusos han creado un sistema de IA que predice con una precisión de alrededor del 88% el rendimiento académico de un estudiante basándose en su actividad en las redes sociales. Así lo informó el servicio de prensa de la Escuela Superior de Economía (НИУ ВШЭ).
Algunos resultados nos sorprendieron. Por ejemplo, que los estudiantes que disfrutan del arte o los viajes muestran un excelente rendimiento académico. Estas aficiones no interfieren con el estudio. Al contrario, parece que ayudan a estudiar mejor. Y la interacción activa con comunidades relacionadas con trabajos a tiempo parcial resultó ser un marcador de bajo rendimiento, lo cual es comprensible.
En el curso de una investigación, dirigida al desarrollo de métodos que ayuden a las universidades a identificar a los estudiantes más y menos exitosos, así como a elegir estrategias que contribuyan a mejorar la calidad de la educación para ambos grupos de estudiantes, los científicos analizaron los perfiles públicos de 4400 estudiantes de la Universidad Estatal de Tomsk y compararon los resultados obtenidos con sus calificaciones.
Los investigadores estudiaron los datos de las redes sociales utilizando la red neuronal BERT. Esto permitió determinar de qué hablan los estudiantes en sus grupos y comunidades, y dividir sus intereses en varias categorías principales. Luego, estos datos se analizaron utilizando varios modelos de clasificación. Como resultado, se logró identificar una conexión entre las suscripciones en las redes sociales y el rendimiento académico de los estudiantes.
Los estudiantes con altas calificaciones a menudo se convierten en miembros de comunidades dedicadas a la ciencia y la educación. Prefieren textos más complejos y muestran interés en discusiones profundas y análisis de información. Al mismo tiempo, los estudiantes con bajas calificaciones con mayor frecuencia se unen a grupos de entretenimiento que se centran en el humor, los memes, la música y los videojuegos. En tales comunidades, se presta más atención a las emociones negativas y se contiene menos información.
Investigaciones posteriores demostraron que, teniendo en cuenta estos aspectos, los sistemas de inteligencia artificial pueden, con alta precisión, concretamente en el 88% de los casos, predecir el rendimiento académico de los estudiantes, basándose en datos públicos de las redes sociales.
Como destacó Dmitry Ignatov, profesor asociado de la Escuela Superior de Economía (НИУ ВШЭ), este enfoque permitirá a las instituciones de educación superior identificar a los estudiantes prometedores y adaptar los programas de estudio a grupos específicos de estudiantes. Los empleadores, a su vez, podrán utilizar este método para seleccionar candidatos adecuados para puestos vacantes. El científico también señaló que al proporcionar acceso a sus datos en las redes sociales, es importante tener en cuenta este aspecto.
Anteriormente, una red neuronal aprobó con éxito el examen de ingreso a Gnesinka. GigaChat hizo frente a las tareas que los solicitantes resuelven en el coloquio.
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