Тревожный вузов: ИИ оценит вероятность отчисления студентов

Как усиление контроля с помощью новых технологий отразится на эмоциональном состоянии учащихся университетов
Денис Гриценко
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Павел Волков

В одном из российских университетов разработали и внедрили систему на основе искусственного интеллекта, которая прогнозирует результаты будущих экзаменов и предупреждает студентов в случае высокой вероятности отчисления. Эти данные вычисляют, анализируя предыдущие оценки учащегося, его активность в студенческой жизни и множество других параметров. Также в вузе проходят испытания системы, которые с помощью видеокамер оценивают эмоции и вовлеченности студентов во время занятий. Такая информация необходима преподавателям, чтобы совершенствовать свои курсы. Однако как к такому пристальному контролю отнесутся учащиеся и что об этой идее думают психологи — в материале «Известий».

Последнее предупреждение

В Московском городском педагогическом университете (МГПУ) внедрили систему прогнозирования успеваемости студентов, основанную на технологии искусственного интеллекта (ИИ). Она в автоматическом режиме анализирует более двух десятков различных параметров учащегося и на их основе предсказывает, как он закончит семестр.

— Мы разработали систему, потому что для нас очень актуален вопрос мониторинга образовательных результатов студентов и их прогнозирование, чтобы была возможность предпринимать превентивные меры для помощи студентам и не доводить дело до отчисления, — сказал начальник управления информационных технологий и сервисов МГПУ Роман Куприянов.

Результаты расчетов доступны всем студентам в их личных кабинетах на сайте вуза в виде графиков с оценками за прошлые семестры и вероятными результатами за текущий период. Система предсказывает не точное количество баллов, которое наберет учащийся, а ранжирует образовательные результаты по четырем группам: высокие, средние, удовлетворительные и кандидаты на отчисление. По словам создателей, благодаря применению их разработки удалось снизить число отчисленных в два раза (с 5 до 2,5%).

Фото: РИА Новости/Павел Лисицын

В набор параметров, которые учитывает ИИ, входят оценки студента, пол, возраст, место проживания, платный или бесплатный формат обучения, институт, образовательная программа, родной регион, результаты ЕГЭ, курсы по выбору, участие или неучастие в общественной деятельности, пользование библиотекой и другие данные.

Использование системы показывает, что главную роль в прогнозе играют результаты предыдущих экзаменов. Причем наиболее показательны баллы за второй, третий и четвертый семестры, то есть оценки за первый-второй курсы. Еще один важный показатель, позволяющий сделать достоверные предположения, — активность использования информационной среды университета: частота посещений личного кабинета, просмотр своих оценок, прохождение онлайн-курсов.

Кроме выявления обучающихся из группы риска, которые в будущем могут быть отчислены за неуспеваемость, система может определить тех студентов, которые имеют высокие шансы не закончить обучение по собственному желанию. Для этого в университете используют опросы, которые те проходят в личных кабинетах. С их помощью можно определить уровень мотивации, здоровья, удовлетворенности жизнью и другие. Алгоритм, который делает прогнозы, основан на методах машинного обучения. Для тренировки использовались данные более 3,5 тыс. студентов МГПУ.

Кроме этого, в вузе используют возможности ИИ для оценки эмоций и вовлеченности студентов во время занятий. Проект получил название «Умные аудитории». В 24 учебных классах установлены по две камеры, с помощью которых компьютер высчитывает процент студентов, слушающих преподавателя, а также эмоции, которые при этом испытывают учащиеся. Это позволяет преподавателям лучше понять, как эффективно строить коммуникацию со студентами на парах. Пока система работает в тестовом режиме.

Фото: РИА Новости/Алексей Мальгавко

Для разработки системы «Умные аудитории» специалисты использовали две модели на основе нейросетей. Первая определяет эмоции слушателей (злость, радость, грусть, удивление, нейтральное состояние), вторая оценивает их вовлеченность. Психологи вуза описали внешние признаки, по которым можно оценить степень внимания человека, и обучили искусственный интеллект их выявлять. Точность работы системы составила 87%.

— Интересные результаты показало занятие, на котором студенты защищали свои проекты. Первые 15 минут они демонстрировали удивление. Следующие 15 минут оно сменилось злостью. Потом им стало интересно. В итоге это была самая радостная пара за целый семестр, — сказал Роман Куприянов.

Потеря анонимности

По мнению уполномоченного по правам студентов и аспирантов, члена студенческого совета Высшей школы экономики Данилы Морозова, меры, предпринимаемые в МГПУ для контроля образовательных результатов и восприятия информации студентами, можно назвать излишними. В анализе эмоций учащихся в аудиториях нет необходимости, так как существует анонимная студенческая оценка преподавания, когда они сами ставят баллы лекторам и оставляют комментарии, что нужно поменять в учебном процессе.

— Прогноз успеваемости будет скорее напрягать студентов, как и камеры в аудиториях. Учащиеся трепетно относятся к своей приватности, поэтому эти нововведения будут ими восприняты негативно. Положительный эффект от ноу-хау не очевиден и его можно достичь и без ИИ. А ресурсы для внедрения таких технологий нужны колоссальные. Страх потери анонимности может волной распространиться среди студентов даже на уровне слухов и вызвать панику, — сказал Данила Морозов.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Павел Волков

У каждого студента есть свои психологические особенности. Для некоторых попадание в группу кандидатов на отчисление станет мобилизационным ресурсом, который поможет им собраться и сдать свои «хвосты». Для других — негативный прогноз может быть фрустрирующим и вызвать сильное чувство страха, блокирующее действия, пояснила «Известиям» психолог, эмоционально-фокусированный терапевт Екатерина Музыка. Предсказать реакцию всех студентов невозможно. Она зависит от готовности учащегося столкнуться с реальностью и принять ее, а также от прошлого опыта студента и от его особенностей психики.

— Часть студентов, которых отчисляют, не ожидает такого исхода. Они просто закрывают глаза на последствия не сдачи экзаменов, думая, что проблема как-то решится. Для таких предупреждение может помочь избежать негативного результата, — сказала Екатерина Музыка.

У специалистов МГПУ есть все необходимые данные, чтобы в ходе исследования выяснить, как внедрение подобных технологий сказывается на психике студентов, добавила специалист.

У таких технологий есть плюсы, но при их использовании студент будет ощущать давление, слежку. Ему может казаться, что он должен играть какую-то роль, иначе он подведет своего преподавателя, считает семейный психотерапевт Наталья Наумова.

— Если в какой-то момент учащийся плохо себя показал в оценках или поведении и прогнозируется, что он будет отчислен, реакция зависит от восприятия. Кто-то после такого предупреждения решит, что нужно лучше стараться, а другой скажет, что больше нет никакого смысла напрягаться, всё равно он будет отчислен, — сказала Наталья Наумова.

Если использовать такие технологии, то формулировки должны быть более мягкими и не категоричными, чтобы снизить негативный эффект для молодых людей, подчеркнула психолог.