ТОМСК, 16 ноя – РИА Томск, Елена Тайлашева. Приемная кампания 2021 года в Томском политехе (ТПУ) будет выстроена с использованием технологий Big Data: проект по анализу данных абитуриентов, выполненный с участием студентов-айтишников, позволит более точечно искать химиков, физиков или, скажем, будущих предпринимателей из конкретных регионов. Как машина прогнозирует выбор школьников – в материале РИА Томск.
"Подсветка" деталей
Базовую статистику по итогам приемной кампании собирают все вузы – публикуют средний балл, количество высокобалльников, географию поступающих, конкурс… Словом, все, что несложно выделить и посчитать в экселевской таблице.
Этим летом в Томском политехе решили копнуть глубже, проанализировав большие массивы данных. Студенты Инженерной школы информационных технологий и робототехники (ИШИТР) во время летней практики погрузились в статистику по абитуриентам за последние два года, а конкретно – в те первичные данные, которые они сообщают о себе в анкетах при подаче документов. Закономерности в них искала машина.
И кое в чем они оказались очень неожиданными...
Но Big Data "подсветила" некоторые важные особенности набора этого года, например, что почти треть из 71 абитуриента-300-балльника в этом году дала именно Кемеровская область, а самое большое количество круглых отличников – 23 – поступило в Инженерную школу природных ресурсов (ИШПР), причем пятеро из них – новосибирцы.
Или, например, что нынче был пик по поступлению "хорошистов" – школьников с хорошей успеваемостью по всем предметам (средний балл около 255) – их стало на треть больше, чем в 2019 году, при этом высокобалльники нередко приезжают из Татарстана и Краснодарского края, а в ИШПР поступил даже один москвич.
"Интересно также, что в этом году у нас резкий скачок по 300-балльникам – их стало больше почти в два раза (71 против 39-ти в прошлом году). Зато "просела" химия среди неолимпиадников. Почему так получилось? Это предмет для последующего анализа", – говорит руководитель проекта, советник ректора ТПУ Ростислав Яворский.
Точечный удар
Big Data – это прежде всего персонализация, подчеркивает Яворский: алгоритм, в отличие от человека, может проанализировать информацию по каждому абитуриенту и на ее основании сделать выводы относительно конкретного региона, школы, класса, тех двух-трех человек, поступающих на конкретную специальность.
"Благодаря такому подробному анализу данных возникают интересные инсайты, и эти знания могут привести к более точному пониманию результатов приема и более оптимальному планированию кампании на следующий год.
Не просто – мы набрали лучших, и мы молодцы. А конкретно – набрали лучших в каком сегменте, на какое направление, из какой школы? Можно проанализировать историю региона: у нас там были мероприятия, конкурсы, встречи с учителями, которые "привели" к нам талантливых студентов? Постепенно технологии Big Data становятся незаменимым инструментом для людей, которые планируют и организуют приемную кампанию следующего года", – говорит эксперт.
Исполняющий обязанности начальника отдела организации набора ТПУ Александр Денисевич подтверждает, что результаты исследования позволят более точечно определить ключевые регионы для ТПУ:
"Например, благодаря новому инструменту мы видим, что из Иркутской области к нам в основном едут абитуриенты со средним баллом, и они, как и абитуриенты из Читы, часто поступают в Инженерную школу ядерных технологий. Видимо, потому что на территории регионов есть предприятия, входящие в структуру Росатома, и ребята планируют потом вернуться.
Интерес к ядерной физике проявляют и школьники Омской области, между тем мы никогда не проводили там выездных мероприятий, концентрируясь на ближайших соседях. Будем расширять географию, активно подключать к кампании новые регионы, в которых мы увидели спрос на конкретные специальности".
Следующий этап проекта по Big Data – анализ абитуриентских данных за 5-7 лет, который может показать еще более глубокие взаимосвязи и предопределить тенденции их спроса.
Все включено
В будущем, считает Яворский, приемные кампании по степени цифровизации будут похожи на самые продвинутые в этом смысле сферы, например, туризм. По его словам, компьютеризация проходит в несколько этапов:
"Если проводить аналогии с туризмом, то многие еще помнят время, когда поездку в отпуск можно было организовать только через турагентство. Первым шагом к цифровизации было появление компьютерных систем для покупки авиабилетов. Затем в интернете появились базы данных гостиниц с возможностью бронирования онлайн, далее – сервисы с подробными описаниями мест отдыха, многочисленными фотографиями и рекомендациями пользователей.
Конечно, компьютер не принимает за вас решение, где отдыхать, но сейчас достаточно забить в поисковик ваши пожелания (первая линия у моря, развлечения для детей, бюджет путешествия) – и интернет предложит вам десятки вариантов "под ключ" с возможностью забронировать тур и купить билеты в один клик. В итоге искусственный интеллект полностью автоматизировал все, что делали турагентства".
Похожая ситуация происходит с приемной кампанией: не за горами появление рекомендательных систем, которым можно будет задать параметры специальности, на которую требуется набор, и получить от искусственного интеллекта точные инструкции, в каких регионах какие мероприятия провести, в какие соцсети и с какой рекламой выходить, чтобы точно попасть в "своих" абитуриентов.