Подходящие направления подготовки абитуриентам Уральского федерального университета подскажет нейросеть. Ученые разработали сервис профессиональной ориентации для поступающих (wizard.urfu.ru), который рекомендует направление подготовки на основе анализа данных профиля абитуриента во «ВКонтакте».
Система профессиональной ориентации основана на сопоставлении данных профиля в социальной сети «ВКонтакте» и обобщенных данных студентов УрФУ, успешно обучающихся на одной из образовательных программ.
«Развитие методов машинного обучения и появление все большего количества размеченных данных позволяют современным междисциплинарным командам находить новые области применения своих исследований. Сейчас проектная группа проводит пилотное внедрение сервиса в нескольких институтах. Для роста качества работы сервиса и уровня доверия к нему важна интерпретация результатов работы алгоритмов, а для этого нужно еще больше данных и усилий исследователей по совершенствованию моделей. При выходе на промышленную эксплуатацию сервис имеет отличные перспективы», — рассказал директор ИРИТ-РтФ Илья Обабков.
Алгоритм машинного обучения находит явные и неявные закономерности, особенности жизненных ценностей, которые присущи разным группам студентов, обучающихся на конкретном направлении подготовки. Если профиль в соцсети содержит достаточно информации, искусственный интеллект на основе алгоритма машинного обучения выдаст рекомендации, какое направление подготовки УрФУ наиболее подходит конкретному абитуриенту.
«Индивидуализация образования в масштабе УрФУ подразумевает эволюцию всего образовательного процесса и его автоматизацию с помощью различных информационных сервисов. Часть этих сервисов мы называем цифровым тьютором, их задача на основе анализа данных студента рекомендовать ему ту или иную образовательную траекторию. Сервис профориентации основан на двухлетних исследованиях нашей междисциплинарной научной группы», — отметил директор ИнФО Николай Хлебников.
Система профессиональной ориентации основана на сопоставлении данных профиля в социальной сети «ВКонтакте» и обобщенных данных студентов УрФУ, успешно обучающихся на одной из образовательных программ.
«Развитие методов машинного обучения и появление все большего количества размеченных данных позволяют современным междисциплинарным командам находить новые области применения своих исследований. Сейчас проектная группа проводит пилотное внедрение сервиса в нескольких институтах. Для роста качества работы сервиса и уровня доверия к нему важна интерпретация результатов работы алгоритмов, а для этого нужно еще больше данных и усилий исследователей по совершенствованию моделей. При выходе на промышленную эксплуатацию сервис имеет отличные перспективы», — рассказал директор ИРИТ-РтФ Илья Обабков.
Алгоритм машинного обучения находит явные и неявные закономерности, особенности жизненных ценностей, которые присущи разным группам студентов, обучающихся на конкретном направлении подготовки. Если профиль в соцсети содержит достаточно информации, искусственный интеллект на основе алгоритма машинного обучения выдаст рекомендации, какое направление подготовки УрФУ наиболее подходит конкретному абитуриенту.
«Индивидуализация образования в масштабе УрФУ подразумевает эволюцию всего образовательного процесса и его автоматизацию с помощью различных информационных сервисов. Часть этих сервисов мы называем цифровым тьютором, их задача на основе анализа данных студента рекомендовать ему ту или иную образовательную траекторию. Сервис профориентации основан на двухлетних исследованиях нашей междисциплинарной научной группы», — отметил директор ИнФО Николай Хлебников.
Комментарии