25 октября 2018 года в рамках Фестиваля «Лучшие образовательные практики ТГУ» 2018 состоялся мастер-класс Фещенко Артёма Викторовича «Работа с абитуриентами в социальных сетях». Мастер-класс посетили преподаватели из различных подразделений: ФИПН, РФФ, ФИЯ, ФилФ.
В начале мастер-класса ведущий поднял проблему привлечения абитуриентов региональными университетами, которая становится актуальной с каждым годом. Для решения этой проблемы в ТГУ уже несколько лет работают над исследованием зависимости психологических характеристик личности и цифровых следов. До этого исследования в этой области ограничивала выборка респондентов. Анкетирование проходило, как правило, на базе вузов со студентами 1го курса, которые уже успешно поступили. Исследователи пользовались бумажными бланками и ручной обработкой полученных данных, что весьма усложняло их работу.
С появлением и распространением социальных сетей, увеличилась возможность расширения данной выборки. В настоящее время не многие социальные сети сохранили открытый доступ к предоставлению материалов для исследований. Но на платформе ВКонтакте и Instagram еще сохраняется такая возможность. Данные платформы служат настоящей базой полезной информации, которая является существенной в некоторых научных исследованиях, особенно, в исследованиях, которые связаны с молодежной проблематикой.
При получении необходимых данных, открылась возможность рассмотреть многие сферы общества через социальные сети. Так и у сферы образования, а именно у российских вузов, появилось множество механизмов по привлечению и удержанию своих абитуриентов. Исследователи смогли создавать цифровые двойники личности. Стало возможным отследить цифровые следы личности, обрабатывать большие массивы данных, и моделировать психологический профиль.
У цифровых двойников личность есть свои цифровая тень и след. Цифровой след - публичная часть жизни человека, к данному понятию можно отнести записи на стене, репосты, лайки, комментарии. Цифровая тень – приватная сторона жизни личности в социальных сетях, его подписки, друзья. Приватная часть имеет большую информативность. Но недостаточно смотреть только подписки на какое-либо сообщество молодого человека, чтобы выяснить его интересы. Нужно выяснить насколько он активен в данном сообществе, так как чаще всего молодые люди активны в социальных сетях только по отношению к своим друзьям, ставят лайки, репостят записи.
Исследователей из Томского государственного университета заинтересовал потенциал социальных сетей с целью выявления одаренных старшеклассников. Ученые пришли к выводу, что неявная связь между тем, чем интересуется молодежь и его подписками на разные сообщества есть. Таким образом, наиболее высоко узнаваемыми в социальных сетях характеристиками личности стали: креативность, интеллект и мотивация.
Предсказывать образовательные интересы абитуриента проще всего у молодых людей, которые относятся к гуманитариям - 85% точности. Естественников определить можно с точностью 68%, а людей с техническими способностями с точностью 78%.
Таким образом популярные сетевые сообщества не остались в стороне. Компания Майл ру запустила таргетинговую рекламу по психотипу пользователей. Так, реклама смогла находить «своих» пользователей.
После некоторого теоретического материала участникам мастер-класса были предложены несколько механизмов для аналитики, например, DataFuel. Этот сервис выявляет самый популярный психотип у человека, и объясняет, как создать подачу нужного материала в его инфопоток. Сервису LittleBrobor можно сообщить только ID адрес после чего сервис выдает основные интересы человека.
Далее ведущий привел пример прикладного использования подобных механизмов в ТГУ. Одной из главных целей ТГУ является поддержание конкурентоспособности и удержание одаренных абитуриентов. Механизм ТГУ по привлечению абитуриентов в социальной сети ВКонтакте заключается в первоначальном создании модели абитуриента, анализ данных ВКонтакте, далее принятие решения какой целевой аудитории высылать приглашения. Затем моделирование интересов старшеклассников, составление финальных списков одаренных молодых людей, исследование инфопотока абитуриентов и на основе этого выстраивание контент-плана в создаваемых группах и сообществах. После проведенной работы по привлечению происходит оценка эффективности работы.
К 2018 году была создана модель целевого абитуриента, в которой больше всего внимания уделялось на такие характеристики, как: мотивация, креативность, интеллект, интерес к предмету. Выборка в этом году уже была расширена до 300. тыс абитуриентов, которые включали не только выявление гуманитариев.
Проблемные стороны процесса: Объективность данных психодиагностики; Точность прогнозирования; Получение согласия на обработку пользовательских данных; Правовой вакуум по «пользовательским данным»; Выгрузка данных с платформ; Слабое проявление цифрового следа (закрытые стороны, ограничены приватностью, некоторым пользователям запрещено написать сообщение).
На втором этапе мастер-класса участники смогли ознакомиться с основными доступными механизмами работы по привлечению абитуриентов, которые смогут применять на своих факультетах, подразделениях.
Интересно, что к некоторым этапам привлечения исследователи прибегают к помощи студентов к работе. Например, по наполнению контентом созданных сообществ, работе по коммуникации с абитуриентами, анализе результатов исследований и др.
По итогам мастер-класса мы можем сказать, что данная образовательная технология весьма полезна для различных подразделений региональных вузов, которые не отстают по качеству образования от «столичных». Данный механизм работы с абитуриентами имеет положительные и эффективные результаты, которые позволяют заранее вычислить одаренную молодежь и сделать все возможное, чтобы заинтересовать в обучении в ТГУ. Также в ТГУ по работе с поступившими студентами апробируется проект «Тьюторского сопровождения». Тьюторы помогают студентам найти себя в разнообразии доступных образовательных курсов вне своей образовательной программы.
В дальнейшем такая технология привлечения абитуриентов сможет повысить количество обучающихся одаренных студентов, что будет способствовать повышению рейтинга вуза. Отбор абитуриентов с отнесением их к одной из наук в классификации: гуманитарных, естественных, технических, приведет к снижению отчисляющихся студентов, так как вуз и сам поступивший будет знать, что обучение происходит там, где необходимо абитуриенту.
Мастер-класс был информативен и подкреплен возможностью практического применения своих знаний. Доступ к исследованию получили все участники, а также Артем Викторович Фещенко в любое время готов ответить на любые возникающие вопросы.
Для организации обратной связи по итогам мастер-класса ведущий задал несколько вопросов: «Что нового я узнал(а)?», «Что я хотел(а) бы использовать в своей практике?». На данные вопросы участники смогут ответить письменно позже, все обдумав в группе, созданной в WhatsApp.
