Изучение 5 млн цифровых следов студентов
18 декабря 2024
Аналитики из ТГУ исследовали 5 миллионов цифровых следов студентов в соцсети «ВКонтакте» и выяснили, как студенты относятся к своим альма-матер и что думают про использование искусственного интеллекта в вузе.
Изучение цифровых следов является частью масштабного исследования, которое провели по заказу Минобрнауки РФ команды ТГУ, Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) и платформа «Неравнодушный человек». Результаты исследования представили в ходе форума по искусственному интеллекту и большим данным «Открытые данные», который провели в Москве выходные ТГУ и Университетский консорциум исследователей больших данных.
«В ходе проекта по цифровым следам и соцопросам исследователи выяснили отношение студентов к вузам, ИИ, а также их ожидания относительно будущего трудоустройства. Результаты проекта позволят экспертам Минобрнауки и вузов сформировать комплексное понимание потребностей студентов, разработать рекомендации по совершенствованию системы высшего образования».
Юлия Александрова
Глава отдела аналитики Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ
Проект состоит из двух частей. Первая — анализ больших данных: обработка более 5 миллионов цифровых следов российских студентов и выпускников в образовательных системах и соцсети «ВКонтакте», а также анализ данных рынка труда с использованием платформы «РосНавык». Вторая часть – это опросы студентов на платформе «Неравнодушный человек».
Исследование показало, что в России сегодня есть большой спрос не только на IT-специалистов, но и на пользователей ИИ: 25 % вакансий, где работодатель требует навыки работы с ИИ, предназначены не для программистов или разработчиков технологий ИИ, а для людей, умеющих применять сервисы и инструменты искусственного интеллекта для выполнения своих обязанностей. Таким специалистам предлагают более высокую зарплату по сравнению с аналогичными сотрудниками без ИИ-навыков.
Это требует от системы высшего образования подготовки не только профильных специалистов, но и в целом повышения компетенции студентов в сфере ИИ, независимо от их специализации.