Анализ соцсетей помог томскому вузу снизить число троечников и отчисленныхКроме того, исследователи вуза смогли повысить срединй балл ЕГЭ абитуриентовСЕВАСТОПОЛЬ, 16 сентября. /ТАСС/. Число троечников и отчисленных на первом курсе Томского государственного университета (ТГУ) сократилось благодаря тому, что во время приемной кампании вуз начал анализировать социальные сети абитуриентов и набрал наиболее мотивированных из них. Об этом сообщил научный руководитель лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ Михаил Мягков на I Форуме университетского консорциума исследователей больших данных "Открытые данные - 2019" в Севастополе.Эксперимент начался во время приемной кампании 2018 года. Как пояснил заведующий лабораторией Вячеслав Гойко, ученые анализировали, в частности, сообщества, на которые были подписаны школьники из разных регионов России. Определив интересы подростка, специалисты ТГУ предлагали ему поступать на то или иное направление вуза. В итоге университет набрал на программы наиболее мотивированных студентов."На основе анализа данных социальных сетей мы немного изменили систему привлечения абитуриентов в наш вуз. Благодаря этому по итогам первого курса число отчислений снизилось на 50%, на 36% снизилось количество троечников [по сравнению с теми, кто был набран обычным путем в тот же год]", - сказал научный руководитель лаборатории Мягков.Ученые выявили несколько типов абитуриентов, работа помогла определить, какие студенты с большей вероятностью останутся в регионе. Выбранный исследователями метод позволил также повысить средний балл ЕГЭ поступающих на 4 балла. "Для вуза в регионе это серьезно", - сказал Мягков.Первый форум университетского консорциума исследователей больших данных "Открытые данные - 2019" проходит на базе Севастопольского госуниверситета 16-17 сентября. Форум инициирован Томским государственным университетом при поддержке Севастопольского госуниверситета, Крымского федерального университета и компаний-партнеров. В мероприятии принимают участие представители университетов, технологических компаний, специалисты в области сбора и анализа больших данных.https://tass.ru/obrazovanie/6890954