МГПУ: ML-прогноз успеваемости снизил отчисления с около 5% до 2,5%

Московский городской педагогический университет (МГПУ) внедряет цифровые сервисы для оптимизации образовательного процесса. Одна из задач — снизить отчисления студентов за академическую неуспеваемость. По словам начальника управления информационных технологий и сервисов МГПУ Романа Куприянова, университету нужно заблаговременно выявлять студентов группы риска по академической неуспеваемости и оказывать им своевременную поддержку, не доводя ситуацию до отчисления. До внедрения системы доля отчисленных составляла около 5% контингента.

Ключевым решением стала информационная система прогнозирования академической успеваемости студентов на основе ИИ, разработанная в самом вузе. Система собирает и анализирует большие данные об учебной деятельности каждого студента: результаты ЕГЭ и промежуточных аттестаций, участие в общественной деятельности, использование библиотеки и другие параметры. На этих данных специалисты МГПУ обучили модели машинного обучения, которые выдают прогноз результатов студентов на предстоящей сессии. Прогноз разделяет студентов на четыре группы без указания конкретной оценки — с предполагаемыми высокими, средними, удовлетворительными результатами и группу риска.

Система разработана и обучена силами специалистов МГПУ. Прогноз по четырём группам используют студенты и преподаватели: он помогает оценить перспективы и скорректировать подготовку к сессии, а университету — заранее работать со студентами группы риска. По данным издания Connect-WIT от 20 июля 2023 года, с внедрением системы прогнозирования МГПУ снизил отчисления почти в два раза: доля отчисленных сократилась с около 5% контингента до 2,5%. Параллельно университет ведёт проект «Умные аудитории» — систему оценки вовлечённости и эмоций студентов по видеозаписям занятий на нейронных сетях, которую разрабатывают с участием психологов МГПУ.