AI dapat memprediksi hasil pendidikan siswa berdasarkan tweet

AI dapat memprediksi hasil pendidikan siswa berdasarkan tweet

Keluaran Hongkong

NEW DELHI: Para orang tua yang terkasih, harap diperhatikan. Anda mungkin tidak perlu bertanya kepada guru bagaimana kinerja anak Anda dalam studi karena tweetnya sudah cukup untuk mengukur apakah dia akan menjadi besar di masa depan atau tidak, berkat Artificial Intelligence (AI).

Sebuah tim peneliti Rusia telah menggunakan model berbasis AI untuk memprediksi pencapaian akademis tinggi dari yang lebih rendah berdasarkan posting media sosial mereka.

Model prediksi menggunakan analisis tekstual matematis yang mencatat kosakata pengguna (jangkauannya dan bidang semantik tempat konsep diambil), karakter dan simbol, panjang tulisan, dan panjang kata.

Setiap kata memiliki peringkatnya sendiri (semacam IQ). Topik ilmiah dan budaya, kata-kata bahasa Inggris, dan kata-kata serta tulisan yang panjangnya memiliki peringkat tinggi dan berfungsi sebagai indikator kinerja akademis yang baik.

Banyaknya emoji, kata-kata, atau seluruh frasa yang ditulis dengan huruf kapital, dan kosakata yang berkaitan dengan horoskop, mengemudi, dan dinas militer menunjukkan nilai yang lebih rendah di sekolah.

“Pada saat yang sama, postingan bisa jadi sangat pendek – bahkan tweet pun cukup informatif,” kata Ivan Smirnov, peneliti terkemuka di Institut Pendidikan Sekolah Tinggi Universitas Ekonomi di Moskow.

Studi ini menelusuri jalur karier 4.400 siswa di 42 wilayah Rusia.

“Karena jenis data ini, yang dikombinasikan dengan jejak digital, sulit diperoleh, hampir tidak pernah digunakan,” kata Smirnov.

Jenis kumpulan data ini memungkinkan Anda mengembangkan model andal yang dapat diterapkan ke pengaturan lain.

“Dan hasilnya dapat diekstrapolasikan ke semua siswa lainnya – siswa sekolah menengah dan sekolah menengah,” kata Smirnov dalam makalah yang diterbitkan dalam jurnal EPJ Data Science.

Para peneliti mengatakan bahwa penting bahwa model tersebut berhasil bekerja pada kumpulan data dari berbagai situs media sosial, seperti VK (media sosial online Rusia dan layanan jejaring sosial) dan Twitter, dengan demikian membuktikan bahwa model tersebut dapat efektif dalam konteks yang berbeda.

Selain itu, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi karakteristik yang sangat berbeda, dari kinerja akademik siswa hingga pendapatan atau depresi.

Data penelitian termasuk data tentang akun VK siswa (3.483 siswa setuju untuk memberikan informasi ini).

Dalam studi tersebut, pembelajaran mesin tanpa pengawasan dengan representasi vektor kata dilakukan pada VK post corpus (total 1,9 miliar kata, dengan 2,5 juta kata unik).

Itu kemudian dikombinasikan dengan model pembelajaran mesin yang diawasi yang lebih sederhana yang dilatih dalam posisi individu dan diajarkan untuk memprediksi skor PISA (Program untuk Penilaian Siswa Internasional).

Posting dari halaman VK yang dapat dilihat publik digunakan sebagai sampel pelatihan – ini termasuk total 130.575 posting dari 2.468 subjek yang mengikuti tes PISA.

Tes tersebut memungkinkan peneliti untuk menilai bakat akademis siswa serta kemampuan mereka untuk menerapkan pengetahuan mereka dalam praktik, tulis para penulis.