Сама по себе идея анализа сообщения в Telegram не нова. Но в текущих программных продуктах аналитика направлена на другое: подписчики, прирост, суммарный охват, охват одного поста, уровень вовлеченности, индекс цитирования, можно выбрать отдельную сферу, страну, язык или найти каналы по заданным параметрам, например, по охвату или по стоимости рекламы.

"Мы взяли за основу технологию, которая позволяет выявлять проблемные вопросы, включая время их возникновения и актуальность, а также степень обеспокоенности пользователей сети, конкретно в нашем случае - студентов, - поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. - Это наши же разработки, полученные совместно с Университетским консорциумом исследователей больших данных, при анализе оценки удовлетворенности студентов качеством образования и эффективностью работы вузов в период пандемии. Тогда исходными данными стали более 2 млн сообщений "ВКонтакте" из 548 сообществ высших учебных заведений РФ".

Доработанная методология позволила специалистам ТГУ осуществлять оперативный анализ сообщений в Telegram и выявить в ноябре 2023 года всплеск количества сообщений в чатах. Тогда в обучение онлайн-студентов ТГУ были введены дополнительные мероприятия в формате видео-конференц-связи для повышения контроля качества образования, развития навыков самостоятельного обучения, общения с преподавателями и однокурсниками в режиме реального времени.

"Четко виден рост количества сообщений в этот период почти на 30%, - поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. - Семантический анализ текстов сообщений позволил увидеть и повышение на 9,9% доли негативно окрашенных сообщений, связанных с нововведениями. При этом уже в следующем месяце количество негативных сообщений снизилось более чем на 30%, что свидетельствует о принятии нововведения. Имея доступ к такой информации в реальном времени, мы можем активно вести разъяснительную работу среди студентов и оказывать им необходимую поддержку".

Исследование выявило, что студенты ТГУ активно обсуждают различные темы, задают вопросы, делятся советами и информацией более чем в 30 чатах.

"Просматривать их глазами просто невозможно, да и не нужно, - поясняет Анна Богданова, начальник отдела технологий онлайн-образования ТГУ. - Основная цель проекта заключается в создании программного продукта, способного в режиме "здесь и сейчас" выявлять те или иные аномалии. Например, сигналы о слишком бурных обсуждениях, внезапном увеличении активности в обсуждении конкретной темы и так далее. Мы уже проверили ряд гипотез и заложили их в методологию. Список этих аномалий нами постоянно пополняется. Таким ПО сможет пользоваться, например, сотрудник колл-центра, даже не имеющий специальных знаний в анализе больших данных".

Анализ собранных данных уже сейчас помогает университету определить закономерности и тенденции в поведении студентов, своевременно предоставлять им поддержку и помощь при возникновении стрессовых ситуаций. Разрабатываемое ПО позволит уйти от "ручного управления" процесса.

"В университете уже есть различные цифровые инструменты получения обратной связи и возможность личного приема у ректора и проректоров. Тем не менее данные о реакции студентов, полученные из их сообщений, служат важным и доступным источником общественного мнения. Внедрение проекта в ТГУ позволит не только улучшать качество образования и обеспечивать студентам своевременную поддержку, но и развивать новые технологии анализа данных и использовать их в повседневной деятельности университета. Таким образом, мы получим эффективный инструмент развития и совершенствования учебного процесса, поддержки благополучия студентов", - убеждена Анна Богданова.

Опыт ТГУ в использовании больших данных для получения обратной связи от студентов был представлен на международной университетской премии в области искусственного интеллекта "Гравитация-2024".

Проект ТГУ "Telegram Trend Tracker: оперативный анализ инструментами больших данных" вышел в финал, получив высокую оценку экспертов.

Анализ цифрового следа и удовлетворенности качества образования являются частью задач, стоящих перед Тольяттинским госуниверситетом как Федеральной инновационной площадкой Минобрнауки РФ (ФИП) и участника программы стратегического-академического лидерства "Приоритет 2030".

Анна Богданова является руководителем ФИП в ТГУ. Университет впервые получил статус ФИП в 2012 году и создал полноценную экосистему предоставления высшего образования онлайн "Росдистант". В 2018 году ТГУ вновь присвоили статус ФИП - за проект "Умный университет". В 2023 году ТГУ получил статус ФИП в третий раз. Благодаря сделанному в рамках двух федеральных инновационных площадок ТГУ стал одним из российских лидеров в цифровой трансформации вузов.

В рамках третьего ФИП и стратегического проекта "Росдистант 2.0" программы развития ТГУ до 2030 года университет работает над повышением качества дистанционного онлайн-обучения до уровня очного, используя инструменты Big Data и анализируя цифровой след, а также применяя современные подходы к педагогическому дизайну и доказательную педагогику.