Департамент анализа данных и машинного обучения

Система мониторинга вовлеченности студентов стала одной из тем программы «Наука» на телеканале «Россия-24». Разработка Департамента анализа данных и машинного обучения позволяет улучшить качество и повысить эффективность образовательного процесса.

Интеллектуальная система мониторинга вовлеченности студентов собирает видеопотоки с камер, установленных в аудиториях, обрабатывает их на локальном уровне, отправляет метаданные в облачное хранилище Microsoft Azure, где проводится анализ изображений, насколько каждому из присутствующих студентов интересно учиться. В процессе анализа изображений задействованы 27 точек на лице человека. Система учитывает такие отвлекающие факторы, как наличие бороды и усов, очки, этнические различия и удаленность от камеры.

«Но гораздо важнее такой синтетический фактор, как групповой взгляд, — рассказал руководитель Департамента анализа данных и машинного обучения. — Если вся группа смотрит в одну сторону, а студент Петя смотрит на студентку Наташу, то совершенно очевидно и человеку, и искусственному интеллекту, что он вовлечен во что-то другое, а не в учебный процесс».​

Данные по вовлеченности студентов демонстрируются в виде системы интерактивных панелей, которые позволяют проследить уровень вовлеченности студентов одной группы, курса, в целом по факультету или в рамках определенной лекции.

«Нейротехнологии анализируют реакции студентов на происходящий процесс, как они реагируют на слова преподавателя, выражения их лиц, — отметил ректор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, д.э.н., профессор Михаил Абдурахманович Эскиндаров. — В будущем эта система сможет спокойно ставить оценку».

Данные об уровне вовлеченности студентов доступны преподавателям, что помогает им скорректировать образовательный процесс в случае необходимости. В среднем уровень вовлеченности студентов в Финансовом университете колеблется около 68%, но на некоторых лекциях студенты демонстрируют и 90-процентную вовлеченность.​