Факультеты помогут улучшить алгоритм по поиску одаренных школьников

Команда программистов, психологов и лингвистов продолжает совершенствовать программу по поиску «своего» абитуриента для Томского госуниверситета. Сейчас к работе подключаются представители Института искусств и культуры, философского, геолого-географического и радиофизического факультетов.

К концу марта факультеты сформируют семантическое ядро в виде ключевых слов, которое описывает содержание предметной области и отдельных образовательных программ. Это список из нескольких десятков отдельных слов, в него войдут специфические для предметной области термины и имена ученых, например, «art & science», «гибридное искусство», «герменевтика», «Ньютон», «Менделеев» и другие. При этом будут исключены общеупотребительные слова, такие как «процесс», «феномен», «энергия», «культура», «личность». Ученые найдут сообщества, в названия которых включены лингвистические маркеры, и добавят данные в алгоритм. Он станет более точным и сможет не только определять область интересов абитуриента, например, исторические науки, но и кем он хочет быть – археологом, антропологом, документоведом.

Ранее ученые ТГУ вручную провели разметку более 100 тысяч сообществ, на которые подписаны абитуриенты. Они разложили их на 12 предметных областей, привязанных к типовым предметам школьной программы: истории, физике, биологии и другим. По превалированию сообществ определенной тематики разработчики делают прогноз, что старшеклассник, к примеру, – потенциальный историк.

– Сканируя и делая разметку сообществ, мы смогли взять только небольшую долю самых популярных. Изначально групп было 3 миллиона, но мы взяли те, на которые подписаны не менее 100 потенциальных абитуриентов. 3 миллиона превратились в 100 тысяч, и за пределами нашего анализа остался длинный хвост самого разнообразного контента. Здесь могут помочь факультеты, чтобы повысить точность узнавания абитуриентов, – отметил руководитель исследовательской группы, зав. лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко.

Среди найденных по ключевым словам сообществ ученые отсеют часть по «минус-словам», например, «магазин», «купить», «бар», и добавят новые сообщества-маркеры. Тогда алгоритм сможет не только выявлять высоко интеллектуальных, креативных и мотивированных выпускников и определять сферу их интересов, но и подбирать для них образовательные программы.

– В 2017-2018 годах мы создали три модели рекрутинга для трех целевых аудиторий – гуманитарии, технари и естественники. Предыдущий опыт позволяет определить сферу интересов ребенка, например, гуманитарную, дать ему информацию, связанную с гуманитарными профессиями и подготовкой, и предоставить выбор между достаточно широким спектром факультетов и программ ТГУ, – рассказал Артем Фещенко. – Однако нам кажется, что этого не всегда достаточно, чтобы сделать выбор в пользу ТГУ. Факультеты являются носителями конкретной и достоверной информации и могут помочь школьнику точнее определиться.

Ученые проведут с представителями факультетов ряд семинаров и расскажут, как общаться с найденными абитуриентами, объяснят методологию коммуникации – как не испугать школьника при первом контакте, не вызвать агрессию, сформировать и поддерживать интерес к программам.

Источник: Новости ТГУ