Ученые КФУ спрогнозируют успеваемость школьников при переходе на дистанционную учебу

В связи с этим исследователи начали работу над проектом «Цифровая модель прогнозирования академической успеваемости учащихся при закрытии школ на основе больших данных и нейросетей», сообщает пресс-служба КФУ.

Специалисты собираются проанализировать данные об образовательном процессе в Татарстане за 2009–2021 годы. Им предстоит изучить свыше миллиарда цифровых следов, содержащихся в базе системы «Электронное образование РТ». Их оставили более 500 тыс. учеников и свыше 150 тыс. педагогов. 

«На основе методов математической статистики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственных нейронных сетей будет впервые разработана и апробирована цифровая предиктивная модель, позволяющая оценить влияние на успеваемость школьников внезапного прекращения контактной работы и перехода на иные формы обучения», — рассказал руководитель проекта Фаиль Гафаров.

Исследователь уточнил, что будут «выявлены основные закономерности потерь в знаниях у учеников на примере длительного локдауна в связи с эпидемией Covid-19».

«Экспериментально обоснованная модель, которую мы построим в ходе реализации проекта, позволит в будущем прогнозировать возможные потери в знаниях в различных предметных областях школьной программы учеников начальной, основной и старшей школы, вызванные перерывами в очном обучении, в зависимости от длительности таких перерывов», — отметил Гафаров.  

Проект «Цифровая модель прогнозирования академической успеваемости учащихся при закрытии школ на основе больших данных и нейросетей» получил грант Российского научного фонда в размере 1,5 млн рублей. Работать над исследованием ученые будут в 2022–2023 годах.

Подробнее: https://www.tatar-inform.ru