Schule und Twitter

Indem das System Eigenschaften wie das Vokabular, die Verwendung von bestimmten Symbolen und die Länge der Twitter-Nachrichten analysiert, kann es die ambitionierten Schüler von den weniger motivierten unterscheiden.

'Die Lernfähigkeit ist eine sehr komplexe Eigenschaft des Menschen. Sie ist nicht nur von Charaktereigenschaften beeinflusst, sondern auch vom psychologischen Wohlbefinden', erklärt Entwickler Ivan Smirnov. Ihm zufolge ist es anhand der Tweets möglich, die Voraussetzungen für Erfolg in der Schule zu messen.

Der mathematische Textanalyse-Algorithmus wurde anhand von Machine Learning ausgebildet. Er bewertet die Lernfähigkeit der Schüler anhand verschiedener Kriterien. Beispielsweise ist es positiv, wenn Schüler auf Twitter Vokabular anwenden, das auf wissenschaftliche Themen Bezug nimmt oder wenn sie Wörter in Fremdsprachen verwenden.

Negative Prüfungsergebnisse zeigen sich dagegen bei einer Vielzahl von Emojis oder ganzen Wörtern und Sätzen in Blockbuchstaben. Auch kein gutes Zeichen ist Vokabular, das sich vor allem auf Themen wie Autofahren, Horoskope oder den Dienst beim Militär bezieht. Um die Künstliche Intelligenz (KI) zu testen, hat das Team die akademische Laufbahn von 4.400 Schülern aus 42 russischen Regionen verfolgt. Dabei haben sie auch deren Postings auf der Twitter-ähnlichen Plattform VK untersucht.

Es zeigte sich, dass der Algorithmus mit hoher Genauigkeit anhand von Postings den Schulerfolg prognostizieren kann. Dafür braucht das System nicht einmal besonders lange Tweets. Laut Smirnov lernt die KI anhand ihrer eigenen Analyse neue Wörter, die mit Lernfähigkeit in Verbindung stehen. Der Forscher sieht die Technologie als nützlich, um Informationen über Lernerfolge auf Schulebene zu gewinnen. Auch bei Universitätsstudenten könne sie zum Einsatz kommen.

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