Навигатор успеха: Как искусственный интеллект помогает студентам не сбиться с пути

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что проактивная поддержка на базе ИИ, оцениваемая с помощью методов причинно-следственного вывода, может значительно повысить успеваемость и удержать студентов в университете.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Теория деятельности использована в качестве концептуальной основы для анализа данных об обучении, позволяя структурировать понимание взаимодействия между субъектом, инструментом и средой в контексте образовательного процесса.

Оценка влияния ИИ-поддержки на образовательные траектории студентов с использованием теории деятельности и метода сопоставления по вероятностям.

Несмотря на растущую популярность предиктивных моделей в высшем образовании, надежные доказательства эффективности вызванных ими вмешательств остаются дефицитными. Данное исследование, озаглавленное ‘Stabilising Learner Trajectories: A Doubly Robust Evaluation of AI-Guided Student Support using Activity Theory’, оценивает систему поддержки студентов на основе искусственного интеллекта с использованием метода сопоставления по вероятностям, устойчивого к систематическим ошибкам. Результаты демонстрируют, что подобная поддержка эффективно стабилизирует траектории обучения, снижая уровень неуспеваемости и повышая средний балл, однако не оказывает существенного влияния на скорость получения квалификации. Может ли согласование стратегий вмешательства с институциональными механизмами управления обеспечить более быстрый прогресс студентов и раскрыть весь потенциал ИИ в сфере образования?

Традиционные Подходы к Выявлению Рисков: Когда Реакция Опережает Профилактику

Традиционные системы раннего предупреждения об академических трудностях зачастую ориентированы на ретроспективные показатели, реагируя на уже возникшие проблемы, такие как низкие оценки или пропуски занятий. Этот подход ограничивает возможности для действительно превентивных мер, поскольку вмешательство происходит лишь после того, как студент уже начал отставать. Вместо того чтобы предвидеть потенциальные трудности и оказывать поддержку на ранних этапах, системы фиксируют последствия, а не причины. Такая реактивная модель, хотя и позволяет идентифицировать студентов, нуждающихся в помощи, существенно снижает эффективность вмешательства и упускает возможности для формирования благоприятной учебной среды, способствующей успеваемости с самого начала.

Традиционные системы выявления студентов, находящихся в группе риска, зачастую оперируют усредненными данными, не позволяя точно определить индивидуальные потребности каждого учащегося. В результате, вместо адресной помощи, предлагаются общие, универсальные меры поддержки, которые могут оказаться неэффективными для конкретного студента, испытывающего трудности по специфическим причинам. Недостаточная детализация анализа приводит к тому, что реальные проблемы остаются незамеченными или игнорируются, а ресурсы расходуются неоптимально. Вместо того чтобы реагировать на конкретные факторы, влияющие на успеваемость, такие системы часто ограничиваются констатацией факта снижения баллов или посещаемости, что не позволяет устранить первопричины и, следовательно, не способствует реальному улучшению ситуации.

Определение причин, лежащих в основе академических трудностей учащихся, представляет собой сложную задачу, поскольку простая констатация факта неуспеваемости не раскрывает первоначальные факторы, её обусловившие. Наблюдение за снижением успеваемости или посещаемости может указывать на наличие проблемы, однако не объясняет, является ли это следствием недостаточной мотивации, трудностей в освоении конкретного материала, проблем в семье или же комбинации различных факторов. Установление причинно-следственных связей требует проведения глубокого анализа, учитывающего индивидуальные особенности каждого учащегося, его социально-экономический статус, образовательный бэкграунд и другие важные переменные. Без понимания истинных причин, любые вмешательства, направленные на улучшение успеваемости, рискуют быть неэффективными или даже контрпродуктивными, поскольку не устраняют корень проблемы.

Диаграмма SHAP показывает, что наиболее важные факторы, определяющие успешность студента, - это значения признаков, расположенных по убыванию их влияния, где синий цвет указывает на низкие значения, а красный - на высокие. — Диаграмма SHAP показывает, что наиболее важные факторы, определяющие успешность студента, — это значения признаков, расположенных по убыванию их влияния, где синий цвет указывает на низкие значения, а красный — на высокие.

Прогнозирование Успешности: Искусственный Интеллект на Службе Образования

Использование моделей оценки рисков на основе искусственного интеллекта, как и наш подход, позволяет прогнозировать академические трудности студентов с повышенной точностью и заблаговременностью. Это достигается за счет анализа множества факторов, влияющих на успеваемость, что позволяет выявлять студентов, находящихся в зоне риска, на ранних этапах обучения. Полученные прогнозы служат основой для реализации адресных вмешательств и предоставления персонализированной поддержки, направленной на предотвращение отставания и повышение вероятности успешного завершения обучения. Такой проактивный подход позволяет более эффективно использовать ресурсы и своевременно оказывать помощь тем, кто в ней нуждается.

В основе используемой модели лежит показатель Вероятности Успешного Завершения (PoS), представляющий собой числовую оценку, отражающую степень вероятности успешного прохождения студентом образовательной программы. PoS рассчитывается на основе анализа различных факторов, включая академическую успеваемость, посещаемость, участие в учебном процессе и демографические данные. Значение PoS варьируется в определенном диапазоне, позволяя дифференцировать студентов по степени риска неуспешного завершения обучения. Более низкие значения PoS указывают на повышенную вероятность возникновения трудностей, требующих своевременного вмешательства.

Модель прогнозирования рисков, основанная на искусственном интеллекте, демонстрирует высокую прогностическую способность, что подтверждается значением метрики F1 в 0.871, полученным на независимой тестовой выборке. Метрика F1 является гармоническим средним между точностью и полнотой, что позволяет оценить сбалансированность модели в выявлении студентов, находящихся в зоне риска. Значение 0.871 указывает на то, что модель способна эффективно идентифицировать как тех студентов, которые действительно нуждаются в поддержке, так и избегать ложных срабатываний, что критически важно для оптимизации ресурсов и предоставления своевременной помощи.

Модель демонстрирует высокие показатели точности (precision) — 0.829, и полноты (recall) — 0.942. Высокая точность указывает на то, что большинство студентов, идентифицированных моделью как находящиеся в зоне риска, действительно нуждаются в поддержке. В свою очередь, высокая полнота свидетельствует о способности модели выявлять значительную долю студентов, фактически испытывающих трудности. Сочетание этих показателей указывает на сбалансированную способность модели эффективно идентифицировать студентов, которым требуется вмешательство, минимизируя количество ложных срабатываний и пропущенных случаев.

Система AI-Guided Support использует прогнозы вероятности успешного завершения обучения (Probability of Success — PoS) для предоставления персонализированной поддержки студентам. Вместо реактивного подхода, когда проблемы уже возникли, система позволяет выявлять потенциальные трудности на ранних стадиях и предлагать адресные решения. Это включает в себя автоматическую генерацию рекомендаций по дополнительным учебным материалам, предложение консультаций с преподавателями или кураторами, а также адаптацию учебного плана в соответствии с индивидуальными потребностями студента. Такой проактивный подход направлен на предотвращение академической неуспеваемости и повышение общей успеваемости студентов.

Оценка Причинно-Следственной Связи: Подтверждение Эффективности AI-Поддержки

Для демонстрации влияния AI-поддержки на результаты обучения используется метод сопоставления по вероятностям (Propensity Score Matching), позволяющий сформировать сопоставимые группы студентов. Данный статистический метод позволяет снизить систематическую ошибку, возникающую при сравнении групп, отличающихся по наблюдаемым характеристикам. Суть метода заключается в оценке вероятности получения AI-поддержки для каждого студента на основе наблюдаемых признаков, после чего студенты с близкими вероятностями сопоставляются друг с другом, создавая группы, максимально схожие по всем наблюдаемым характеристикам, за исключением факта получения AI-поддержки. Это позволяет более корректно оценить причинно-следственную связь между AI-поддержкой и результатами обучения, минимизируя влияние смешивающих факторов.

В наблюдательных исследованиях, таких как наше, существует проблема так называемого «бессмертного времени» (Immortal Time Bias), заключающаяся в том, что включение в анализ только тех, кто пережил определенный период времени, может исказить результаты. Чтобы избежать этой проблемы, мы использовали методы, позволяющие учитывать временные аспекты участия студентов в программе поддержки, эффективно моделируя ситуации, когда студенты могли бы не получить поддержку или прекратить её использование. Это позволило нам корректно сравнить группы студентов, получивших и не получивших поддержку, избегая смещения, вызванного тем, что в анализе учитывались только те, кто оставался активным в течение всего периода наблюдения. Такой подход обеспечивает более точную оценку причинно-следственной связи между использованием AI-поддержки и успеваемостью студентов.

Для обеспечения качества сопоставления в рамках метода оценки склонности (Propensity Score Matching) использовалась ширина калипера, равная 0.20. Данное значение было определено на основе стандартного отклонения лоджита оценки склонности. Выбор такой ширины калипера позволяет создать максимально сопоставимые группы студентов, минимизируя влияние систематических различий между группами, получившими и не получившими поддержку на основе ИИ. Использование стандартного отклонения лоджита в качестве основы для определения ширины калипера является стандартной практикой, обеспечивающей статистическую обоснованность процесса сопоставления и повышающей надежность оценки причинно-следственной связи.

При формировании сопоставимых групп студентов методом сопоставления по вероятностям (Propensity Score Matching), наибольший вес — 0.75 — был присвоен вероятности успеха (Probability of Success, PoS), рассчитанной на основе данных ИИ. Данный приоритет обусловлен тем, что PoS является ключевым предиктором, определяющим потенциальную эффективность поддержки, и максимальное сближение групп по этому показателю позволяет минимизировать смещение при оценке причинно-следственной связи между использованием ИИ и успеваемостью студентов. Вес 0.75 в метрике композитного расстояния отражает значимость PoS по сравнению с другими ковариатами, используемыми в процессе сопоставления.

Для повышения точности и надежности процесса сопоставления в рамках методики Propensity Score Matching были применены преобразование логит (Logit Transformation) и метрика Гоуэра (Gower Distance). Преобразование логит, применяемое к вероятностям успеха, стабилизирует оценки и улучшает сходимость алгоритма сопоставления. Метрика Гоуэра, в свою очередь, позволяет эффективно обрабатывать как количественные, так и качественные признаки, учитывая их разнородность и обеспечивая более точную оценку расстояния между студентами в процессе сопоставления. Комбинация этих методов позволила создать сопоставимые группы, минимизируя систематические различия, не связанные с воздействием AI-поддержки, и повышая достоверность оценки причинно-следственной связи.

Для оценки причинно-следственной связи между использованием AI-поддержки и успеваемостью студентов применялась методика Doubly Robust Estimation (DRE). DRE представляет собой статистически надежный подход, позволяющий получить несмещенные оценки эффекта лечения (в данном случае, AI-поддержки) даже при наличии некоторой неточности в моделях, используемых для оценки вероятности получения лечения и исхода. Суть метода заключается в использовании двух моделей: модели вероятности получения AI-поддержки (propensity score) и модели ожидаемого исхода при различных значениях предикторов. Оценка эффекта лечения получается как взвешенная сумма разностей ожидаемых исходов в группе, получившей AI-поддержку, и в контрольной группе, причем веса определяются на основе propensity score. Преимуществом DRE является его устойчивость к ошибкам спецификации в одной из этих моделей, что делает его особенно ценным в контексте наблюдательных исследований, где контроль над всеми влияющими факторами затруднен.

Институциональный Контекст: Гармоничное Внедрение AI в Образовательную Среду

Эффективность систем поддержки на основе искусственного интеллекта напрямую зависит от интеграции в существующую институциональную среду. Невозможно рассматривать подобные инструменты изолированно от устоявшихся ролей, правил и технологических ресурсов учебного заведения. Искусственный интеллект функционирует не как самостоятельная сущность, а как часть сложной системы, включающей преподавательский состав, административный персонал и инфраструктуру поддержки студентов. Успешное внедрение требует тщательного анализа текущих процессов, выявления узких мест и адаптации алгоритмов к специфике конкретного учебного заведения. Игнорирование институционального контекста неизбежно приведет к снижению эффективности и не позволит в полной мере реализовать потенциал интеллектуальных систем поддержки.

Теория деятельности предлагает ценную основу для понимания того, как искусственный интеллект может быть органично встроен в существующие рабочие процессы и системы поддержки. Данный подход рассматривает институциональную среду как сложную систему, состоящую из взаимосвязанных действий, правил и инструментов, где внедрение AI должно учитывать существующие практики и цели. Вместо того, чтобы рассматривать AI как самостоятельное решение, теория деятельности подчеркивает важность анализа того, как AI может дополнить и усилить уже существующие виды деятельности, оптимизируя взаимодействие между студентами, преподавателями и административным персоналом. Успешная интеграция требует не просто технологической реализации, но и глубокого понимания того, как AI может способствовать достижению институциональных целей и повышению эффективности существующих процессов поддержки, создавая тем самым устойчивую и продуктивную систему.

Успешное внедрение систем искусственного интеллекта, направленных на поддержку обучающихся, требует не просто получения прогнозов, но и их интеграции в существующие стратегии проактивной помощи. Эффективность таких систем значительно возрастает, когда предсказания, касающиеся потенциальных трудностей, немедленно приводят в действие конкретные меры поддержки — будь то дополнительные занятия, консультации с куратором или предоставление персонализированных учебных материалов. Ключевым аспектом является создание единой, взаимосвязанной системы, в которой данные, полученные с помощью ИИ, служат триггером для целенаправленных действий со стороны преподавателей и административного персонала, обеспечивая тем самым комплексный подход к решению проблем и повышению успеваемости студентов.

Понимание институционального контекста является ключевым фактором для максимизации эффективности систем поддержки на основе искусственного интеллекта и обеспечения устойчивого повышения уровня удержания студентов. Анализ существующих ролей, правил и инструментов в учебном заведении позволяет точно определить, как лучше всего интегрировать прогнозы ИИ в существующие рабочие процессы. Вместо того чтобы рассматривать искусственный интеллект как изолированное решение, необходимо адаптировать его к конкретным потребностям и возможностям учреждения, создавая согласованную систему, в которой технологические возможности усиливают существующие стратегии поддержки. Такой подход не только повышает вероятность успешного внедрения, но и обеспечивает долгосрочную устойчивость и значимое улучшение показателей удержания студентов, поскольку поддержка становится неотъемлемой частью институциональной культуры.

Исследование, посвящённое оценке влияния AI-поддержки на траектории обучения студентов, закономерно опирается на методы причинно-следственного вывода. Попытки внедрить «революционные» инструменты часто игнорируют базовые принципы оценки, а именно — необходимость учитывать смещение отбора. Как метко заметил Кен Томпсон: «Сложность — это всегда признак плохого дизайна». В данном случае, использование propensity score matching — это попытка приблизиться к идеалу, хотя и несовершенная. Неизбежно, что даже тщательно разработанные алгоритмы поддержки столкнутся с ограничениями, обусловленными сложностью человеческой мотивации и непредсказуемостью учебного процесса. И, вероятно, через некоторое время, эти же алгоритмы станут источником нового техдолга, требуя постоянной доработки и адаптации.

Что дальше?

Представленное исследование, несмотря на свою статистическую элегантность и попытку облечь процесс обучения в рамки теории деятельности, лишь подтверждает старую истину: если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна. Улучшение академической успеваемости благодаря «AI-поддержке» — это, конечно, приятно, но вопрос в том, как долго продлится этот эффект. Неужели мы действительно верим, что алгоритм сможет заменить внимательного преподавателя? Или же мы просто создаём более изощрённые инструменты для сортировки студентов, а не для их реальной поддержки?

Попытки связать причинно-следственные связи с помощью propensity score matching — занятное упражнение, но стоит помнить, что корреляция не подразумевает причинности. В конечном итоге, все эти «cloud-native» решения и «learning analytics» — это просто переупакованные старые проблемы. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, которые будут пытаться понять, зачем мы всё это делали.

Следующим шагом, вероятно, станет усложнение моделей и сбор ещё большего количества данных. Но прежде чем погрузиться в этот омут, стоит задуматься о фундаментальных вопросах: что мы на самом деле хотим измерить? И какую роль мы отводим человеку в этом автоматизированном процессе обучения? Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. И это не печально — это неизбежно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11154.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 01:35