Как компьютерная программа помогла студентам улучшить успеваемость

Специалисты Университета штата Джорджия (Georgia State University, GSU) создали программу, которая комплексно анализирует успеваемость и заранее предсказывает, у кого из студентов возникнут проблемы с учёбой. Благодаря этой системе сотрудники вуза смогли заблаговременно помочь студентам, и те реже бросали учёбу или «вылетали» из-за плохих оценок.

Преподаватели университетов часто сталкиваются с тем, что студенты не обращаются к ним за советом вовремя. «Это либо отличники, которым не особенно нужна помощь, либо учащиеся, которые уже заваливают курс, — объясняет политолог Элисон Калхун-Браун (Allison Calhoun-Brown), проректор GSU по магистратуре и аспирантуре. — Что нам нужно, так это система предварительного оповещения». Программа могла бы определить, каким студентам нужна помощь в тот момент, когда у них только начинаются проблемы с успеваемостью.

На разработку и тестирование такой системы у сотрудников университета ушло четыре года. В субботу вице-ректор GSU Тимоти Реник (Timothy Renick) представил отчёт о работе программы на ежегодной встрече Американской ассоциации содействия развитию науки (American Association for the Advancement of Science Annual Meeting). «Мы провели более 200 000 интервенций», — говорит он, имея в виду встречи научных руководителей со студентами. О том, что учащимся нужен совет, догадывался не человек, а компьютер. Его расчёты основывались на незначительном изменении успеваемости, которого преподаватель мог бы и не заметить: например, программа била тревогу, если студент получил 4− вместо обычного 4+.

Программу обучили на данных 32 000 учащихся GSU. Отслеживая прогресс, сравнивая результаты тестов и оценки студентов, которые получили и не получили диплом, специалисты вуза создали статистическую модель академической успеваемости. Вскоре стало ясно, что низкие отметки по ключевым предметам и некоторые другие показатели тесно связаны с риском остаться на второй год или вообще бросить учёбу.

Преподаватели начали прислушиваться к советам программы. Они приглашали студентов на встречу, чтобы обсудить успеваемость и выяснить, в чём проблема. «Иногда студенты просто выбирали не те курсы или слишком много на себя брали, — рассказывает Калхун-Браун. — Порой оказывалось, что им нужна помощь в развитии письменных или математических навыков. Некоторым нужно было помочь организовать время».

И встречи не прошли даром. Четыре года назад в GSU разница в успеваемости между группами студентов была примерно такой же, как и в других городских университетах, где учатся люди из семей с низким достатком: студенты из «группы риска» на 10% реже успешно завершали обучение. «Сегодня у нас нет разрыва по уровню успеваемости», — говорит Реник. Число афроамериканцев, окончивших университет со степенью по естественно-научным дисциплинам, увеличилось вдвое. По словам вице-ректора, этого удалось достичь не за счёт увеличения количества абитуриентов, а за счёт работы с имеющимися студентами. «За те годы, когда у нас значительно увеличилось число выпускников с дипломами по точным наукам, набор и перевод из других учебных заведений вырос всего на 4%», — комментирует он.

Системой предварительного оповещения заинтересовались и другие университеты. Сейчас рандомизированные контролируемые испытания программы проводят 11 вузов, Министерство образования США выделило на эти исследования 9 миллионов долларов. Над аналогичным ПО работают специалисты из ЮАР — там разрыв по успеваемости между студентами разных национальностей особенно заметен.

На пресс-конференции перед встречей один из зрителей предположил, что программа «обкрадывает» студентов, потому что не даёт им учиться на собственных ошибках. «Это всё равно, что просить людей не пользоваться услугами бухгалтеров, потому что они должны учиться на своих ошибках», — ответил вице-ректор. Калхун-Браун утверждает, что сами учащиеся к новой системе относятся спокойно. У них не возникает возражений по поводу того, что компьютер следит за их успеваемостью и оповещает научных руководителей. «Они привыкли получать рекомендации от Amazon и Netflix. Они полагаются на них. А теперь у нас есть данные, которыми мы можем с ними поделиться», — говорит она.

Юлия Коровски :