ТОМСК, 13 окт – РИА
Томск, Елена Тайлашева. Большие данные в ближайшие 10 лет изменят образование,
уверен проректор по цифровизации Томского политеха Александр Фадеев. Пять лет
назад, когда он заведовал кафедрой на АВТФ, они вручную обрабатывали массивы
данных и уже тогда получали прорыв – например, по успеваемости студентов. Чем "биг
дата" отличается от "большого брата" – в материале РИА Томск.
Чистые данные
Летом 2020 года практика для многих студентов-айтишников
оказалась под угрозой – бизнес не брал к себе из-за карантина.
"И мы кинули клич среди студентов инженерной школы
информационных технологий и робототехники (ИШИТР) – кто хочет поработать с
анализом данных, накопленных Политехом за 10 лет?". Инициативные ребята
клюнули на слова "большие данные", "искусственный интеллект",
"машинное обучение". Пришло человек 30.
Это была работа с непредсказуемым результатом – никто не
знал, чем она закончится, ведь раньше никто ничего такого не делал. Поэтому мы
даже не ожидали тех интереснейших открытий, которые в итоге получили", – рассказывает
Александр Фадеев.
© РИА Томск. Таисия Воронцова
Вся информация, которая проскальзывает в цифровых средах политеха, сохраняется. Источников много – системы контроля управления доступом СКУД (те самые "вертушки", установленные в общежитиях несколько лет назад, а с 1 сентября заработавшие во всех корпусах), анкеты абитуриентов, электронный деканат…
Он улыбается: например, благодаря данным СКУД, легко вычислили
курильщиков – это те, кто часто выходит из общежития на пять минут. Или
заметили забавную закономерность: в сентябре студент выходит в среднем за 18-20
минут до начала пары, в октябре – за 15-17, в декабре – за 13-14.
"Надо это, конечно, не за тем, чтобы следить за каждым,
как "большой брат". Здесь может быть вполне прикладное значение. Например,
мы видим, что студент пришел в корпус, а преподаватель не поставил ему
посещение. Но если он пришел в корпус, значит, точно сидит на паре, ведь у нас
в холлах даже лавочек нет, где можно "переждать".
Соответственно, сам факт прохода в корпус означает посещение
пары. Во-первых, мы снимаем с преподавателя эту противную процедуру – ставить "энки".
Во-вторых, мы получаем чистые данные. Я очень люблю этот термин. Ведь когда
преподаватель ставит "энки"-не "энки", он может слукавить:
кому-то простить, просто забыть… Это грязные данные. А то, что студент прошел
по карточке – это чистые данные", – подчеркивает Александр.
Шаблоны поведения
Но самое удивительное открытие случилось по итогам анализа
данных электронного журнала. Оказалось, ИИ способен предсказывать – ни много ни мало! – "судьбу" студента.
© РИА Томск. Таисия Воронцова
"Преимущество Политеха в том, что данных накоплено много. В основном университеты в России хорошо автоматизируются последние 2-3 года, а у нас в Политехе это уже 10 лет как есть", – говорит Александр Фадеев.
Фадеев поясняет:
"Десять лет назад Политех одним из первых в стране
завел электронный деканат, где копилась информация об успеваемости. Наши студенты-айтишники
провели эксперимент – а можно ли предсказать отчисление? Они проанализировали данные
студентов одного института за первые два курса. Результат получился потрясающий
– система с 97%-ной точностью предсказывала, что человек будет отчислен, хотя ему
предстояло еще год-два учебы.
© РИА Томск. с сайта ТПУ
В шаблонах поведения людей находятся закономерности, которые
машина вычисляет. Этакие "скользкие дорожки", с которых уже трудно
свернуть… Это не значит, что мы должны обрадоваться и отчислить заранее. Наоборот,
мы должны взять тьюторов, кураторов, в конце концов, папу с ремнем вызвать… Половина
из отчисляемых точно не балбесы – просто что-то случилось, и мы должны понять –
что".
Александр Фадеев вспоминает, что еще пять лет назад "вычисление"
неблагополучных студентов происходило вручную:
"Будучи заведующим кафедрой (автоматики и компьютерных
систем), я в середине семестра заставлял преподавателей собирать всю статистику
по успеваемости. Они меня за это ненавидели: семестр еще идет, чего привязался!..
Отстающих студентов мы вызывали к себе – это называлось страшным словом "дисциплинарная
комиссия". Заводили по одному, куратор читал их "список достижений":
тут долги, там долги…
Мы делали серьезные лица (главное было не улыбнуться) и
резюмировали: "Пиши заявление на отчисление". И это так работало!
Студенты со страха начинали учиться и благополучно закрывали сессию. За два
года был только один, кто сказал: "Да мне все равно", его мы и
отчислили. И это был рекорд по факультету (по сохранности контингента)".
© РИА Томск. Альфия Айбатова
"Несколько лет назад собирать данные вручную было адским трудом, а сегодня эту работу за считанные часы проводит машина. И это может стать основой для прорыва", – говорит Фадеев.
Молодой и активный
Томский политех – alma mater для Александра Фадеева, он учился на АВТФ с 1998 по 2003-й
(на специальности "автоматизация технологических процессов и производств").
По его словам, уже тогда университет был одним из первых по цифровизации: "Я
помню, во всю стену в главном корпусе висела распечатка электронного расписания,
сведенного для всех факультетов, – невиданное дело для того времени!".
После получения диплома Фадеева оставили на кафедре.
"Я защитил кандидатскую диссертацию и мне стало скучно.
Прихожу к декану, говорю: "Мечта у меня есть – музей вычислительной
техники. Давайте организуем!". Это был 2009 год – еще не все дискеты выкинули…
А декан так прищурился, посмотрел на меня – и отвел к директору института
(кибернетики): "Вот есть у нас молодой-активный, берите!". И меня
поставили замдекана по молодежной науке.
© РИА Томск. Павел Стефанский
"Музей потом все-таки сделал: купил стеклянный шкаф, поместил в него все, что удалось запрятать. Он до сих пор стоит в 10 корпусе, студенты останавливаются поглазеть – интересно!" – улыбается Александр.
Именно "молодого и активного" Фадеева директор
института посоветовал представителям мэрии Томска, когда они пришли за
консультацией по массовому внедрению ГЛОНАСС.
"Перед администрациями городов встала проблема – оборудовать
весь муниципальный транспорт ГЛОНАСС. А как это сделать, никто из чиновников не
знал. Я целый год бесплатно их консультировал – мне было интересно.
Например, какая-нибудь коммерческая компания присылает
проект: мол, мы вложим свои 50 миллионов, 50 миллионов вложит муниципалитет – и
получится шикарно! Я делаю анализ – стоит этот проект 20 миллионов максимум, то
есть они не только ничего не вложат, так еще и украдут", – говорит
Александр.
Когда в июне 2012 года в мэрии создали Центр организации
пассажироперевозок, возглавить его предложили именно Фадееву.
"У нас собралась команда настоящих фанатиков –
молодых ребят, у которых глаза горели. С благодарностью вспоминаю и начальников
– они во всем нас поддерживали: "А давайте вывесим табло светодиодные в
городе, они будут показывать, как придет троллейбус!" – "А давайте!".
А тогда даже в Москве такого не было… И у нас действительно все получалось: к
декабрю все трамваи и троллейбусы поехали с ГЛОНАССом", – рассказывает он.
© Предоставлено пресс-службой ТПУ
Параллельно шла разработка диспетчерского центра. Нужна была
аналитика: как двигается транспорт, укладывается ли в график. Фадеев
вспоминает:
"Один из моих сотрудников, Вадим Погребной, был
студентом ТПУ, мы с ним стали строить систему прогнозирования времени прибытия
транспорта на остановку. Там как раз были больше данные – хотя мы не знали, что
это так называется. Система получилась настолько интересной, что мы даже несколько
научных статей опубликовали.
Тогда у нас появилось СМС-информирование, веб-табло,
мобильные приложения. Я принял решение, что любому, кто хочет разрабатывать
мобильное приложение, мы бесплатно отдадим данные. Мало кто отдает данные, а
молодежи их не хватает, потому что на них они делают стартапы. В итоге у нас
появилось сразу штук семь приложений, это был прорыв".
Еще одной глобальной идеей было согласовать режим движения
транспорта с работой светофоров:
"Я начал дружить со СМЭУ – службой, которая управляет
светофорами. Это могло развиться во что-то интересное. И тут осенью 2014 года
мне звонит директор ИШИТР и говорит: "Слушай, тут такое дело – надо
поучаствовать в выборах заведующего твоей родной кафедры. Тебя, конечно, не
выберут – ты не доктор наук. А вот через три года, как защитишься, – может быть".
Я подумал, что такая карьера на перспективу интересна.
Пришел, написал программу, еще и подал заявку на грант
Потанина на оборудование современной лаборатории. И вдруг меня выбрали! Помню, выхожу
после всего этого, а внутри буря эмоций: круто, но что же мне делать с моим
детищем, Центром организации пассажироперевозок? Было очень тяжело уходить,
утешало только то, что мы сумели сделать многое из того, чего еще не было в
стране, и я оставил компанию на взлете", – говорит Фадеев.
Кстати, через два месяца выяснилось, что грант Потанина он
выиграл.
© РИА Томск. Павел Стефанский
Одно из начинаний Фадеева на кафедре – приглашение представителей бизнеса на защиту диплома: в комиссию или просто в зал в качестве слушателей. Это был стресс для студентов, но и ответственность повышало очень сильно. Были случаи, когда студентам работу предлагали прямо в момент оглашения оценки.
Перспективы
десятилетия
"Я никогда не искал новой должности – на каждой работал
так, будто она последняя, выкладывался на 150%. Но и всегда был рад новым
возможностям. Например, в 2016 году мне предложили возглавить ИнЭО – Институт
электронного обучения ТПУ, я согласился, и мы за год в корне поменяли всю
систему обучения заочников.
Они стали учиться не только на сессиях, а в течение всего
семестра, на сессиях же проходили лабораторный практикум на оборудовании и
сдавали экзамены. Пришлось разработать онлайн-курсы для всех студентов, да еще
такие, которые каждый день дают что-то. А когда мы отсматривали запись лекций,
пришла идея выложить лучшее в открытый доступ – так появилась платформа "Лекторий Политеха", – рассказывает Александр
Фадеев.
© сайт Томского политехнического университета
В июле 2018 года он стал проректором по цифровизации всего
университета. Основной вектор развития связывает как раз с большими данными:
"Цифровизация – это трансформация процессов в
университете таким образом, что решения, которые принимает руководство (или
система ИИ), опираются на чистые данные. Пока – при всей продвинутости Политеха
– мы собираем их мало. Анализироваться должно все: что студент делает в "мудле"
(программа Moodle, виртуальная обучающая среда. – Ред.), как долго
смотрит видео, пытается ли делать тесты до просмотра основной лекции…
Все эти "цифровые следы" очень важны для понимания
того, как работает система образования и что там внутри волшебной "коробочки",
куда попадает абитуриент и откуда выходит выпускник. Чем больше данных, тем
точнее мы научимся с ними работать, и тем более осознанно сможем управлять
процессами в университете. На этот путь мы сейчас вступили, и это задача как
минимум на ближайшие 10 лет".