ТОМСК, 22 июл – РИА Томск. Магистрантка Томского госуниверситета (ТГУ) Екатерина Атамасова разработала методику, позволяющую составлять психологический портрет человека его "следу" в соцсетях; уже создан прототип программного обеспечения, которое поможет выстраивать индивидуальные траектории обучения и повысить качество обучения, сообщила в четверг пресс-служба вуза.
Ранее сообщалось, что в ТГУ с 2010 года изучают феномен социальных сетей в образовании и применяют на практике полученные результаты исследования. Так, сотрудники вуза на основе анализа цифровых следов старшеклассников прогнозируют, какой профиль подготовки может выбрать абитуриент, а также обучают коллег из других вузов искать будущих студентов по цифровому следу.
"Магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета Екатерина Атамасова, используя цифровой след человека, разработала методику отбора психологических характеристик с целью их прогнозирования. На ее основе создан прототип программного обеспечения, которое составляет психологический портрет по открытым данным, полученным из соцсетей", – говорится в сообщении.
Поясняется, что для составления психологических характеристик обычно используют анкетирование или опрос, но принять в них участие может не каждый. Исследование же цифрового следа практически ничем не ограничено. Обычно для анализа используют информацию о профиле, интересы, дружеские связи, тексты и активность пользователя, еще часть информации можно получить из анализа фото и картинок.
Атамасова определила 12 показателей активности пользователей и предложила методику отбора психологических характеристик, выходящих за рамки "большой пятерки". "Для тестирования методики, прежде всего, было необходимо собрать данные, а именно, результаты психологического тестирования и цифровой след респондентов в социальной сети "ВКонтакте".... На их основе для компьютерной модели формировались обучающая и тренировочная выборки", – цитируются ее слова.Затем студенты и сотрудники ТГУ прошли с помощью LMS-системы Moodle онлайн-опрос, по результатам которого были выявлены их психологические характеристики. Затем компьютерную модель "научили" анализировать нужные характеристики, оценивая степень их выраженности. Навыки, приобретенные ИИ, протестировали на новых профилях пользователей и провели их опрос, чтобы оценить точность работы компьютерной модели.
Было установлено, что стресс можно спрогнозировать точнее, чем доброжелательность, то есть можно выявлять расстройства поведения и выстраивать индивидуальные образовательные траектории, что повысит качество обучения. Планируется, что новое ПО будет внедрено в качестве сервиса для тьюторов и школьных психологов.