17.05.2021
В конференции приняли участие вузы-члены Консорциума, а также представители Московской школы управления «Сколково» и вузов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. Главное внимание было уделено методам работы с Большими данными (методы сбора данных социальных и научных сетей, интеллектуальный анализ данных, нейронные сети и др.) и результатам исследований политического и образовательного пространства России, полученным с их помощью.
На семинаре были представлены результаты проектов, посвященных:
Чувашский государственный университет (Абруков В.С., Киселев М.В., Троешестова Д.А., Ануфриева Д.А.) представил проект «Создание системы поддержки принятия решений для управления трудоустройством выпускников вузов» (данный проект представлен в апреле на конкурс грантов научных школ ЧувГУ). Проект получил высокую оценку. Планируется привлечение к выполнению проекта участников Консорциума. В перспективных планах проекта – создание «Генома российского вуза».
Созданный в 2017 году по инициативе Томского госуниверситета Консорциум динамично развивается и является одним из лидеров в области реализации социально значимых исследований на основе анализа больших массивов данных. «Широкая география университетов-участников Консорциума, подключение индустриальных партнеров и внешних экспертов позволило создать сообщество, способное решать масштабные задачи», – сказал на Конференции председатель Совета Консорциума Михаил Мягков.
Запись трансляции научного семинара можно посмотреть по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=6XEvRTN-iS8
Практически все население России связано с системой образования. Вопрос: можем ли мы обобщить современный опыт системы образования в России и представить его в виде многофакторных вычислительных моделей, которые выявят закономерности системы современного образования, а также пути ее реформирования в соответствии с существующими и будущими требованиями? Методы интеллектуального анализа и моделирования данных позволят создать модели:
– приема в вуз (обеспечение качества приема);
– академической успеваемости студента;
– степени удовлетворенности образовательным процессом в вузе его основных участников: студентов и преподавателей;
– трудоустройства выпускника вуза.
У нас есть опыт работы с методами искусственного интеллекта с 2001 года, современные аналитические платформы анализа и моделирования данных, готовый сайт проекта http://mfi.chuvsu.ru/opros/ (с 2012 года), Web-технологии сбора данных по образовательному процессу.
В планах – создание генома российского вуза: совокупность многофакторных вычислительных моделей, содержащих связи между факторами и целевыми функциями образовательного процесса в вузе, позволяющих решать прямые и обратные задачи, проводить «виртуальные» эксперименты, вырабатывать управленческие решения.
