פותחה שיטה לניבוי הצלחת סטודנט בקורס

חוקרים מקבוצת המחקר לאבטחת מידע ברשתות חברתיות של אוניברסיטת בן-גוריון הציגו שיטה לניבוי הצלחה של סטודנט בקורס אקדמי. במאמר "Predicting Student Exam’s Scores by Analyzing Social Network Data”, שהוצג בימים אלה בכינוס Active Media Technology במקאו שבסין, הראו החוקרים כי באמצעות ניתוח הרשת החברתית של הסטודנטים בקורס יחד ניתן לנבא את הצלחתם בו.

המחקר התבסס על קורס שנערך בשנה שעברה באוניברסיטת בן-גוריון. במהלך הקורס התבקשו הסטודנטים להגיש מגוון מטלות - תיאורטיות כמו גם תכנותיות.

בנוסף, הוטל על הסטודנטים להשלים מטלות מקוונות, כאשר לכל מטלה הוגדר פתרון ייחודי. הגשת התרגילים התבצעה במגוון צורות - ביחידים, בזוגות ובקבוצות של עד ארבעה סטודנטים. באמצעות ניתוח המידע שנאסף מהתרגילים (בעיקר מהתרגילים המקוונים), שיחזרו החוקרים את הרשת החברתית של הסטודנטים בקורס. לדוגמה, אם מספר פתרונות שונים נשלחו מאותו מחשב בפרק זמן קצר, הסיקו החוקרים שהפותרים עבדו בשיתוף.

באמצעות שיחזור הרשת החברתית הצליחו החוקרים לזהות פרמטרים שונים שהשפיעו על הצלחת הסטודנטים במבחן הסופי בקורס. הפרמטר המשפיע ביותר היה ציונו הסופי של החבר "הטוב ביותר" - האדם שאליו זוהה הקשר החזק ביותר עבור האדם הנבדק.

"הראה לי את חבריך ואדע מי אתה"

לתוצאות אלו נתנו מספר הסברים: "חבריו של סטודנט משפיעים על ציוניו בקורס - כלומר אם תבחר את חבריך בחוכמה, תקבל ציון טוב יותר" - אומר הדוקטורנט מיכאל פייר. או לחלופין "רשתות חברתיות של סטודנטים מקיימות את ההנחה שאנשים דומים נמשכים זה לזה (Homophily) - כלומר סטודנטים טובים לומדים עם סטודנטים הדומים להם ברמתם, וכך גם סטודנטים טובים פחות", הוסיף פייר.

בנוסף, המחקר הראה הקבלה בין העתקה של שיעורי בית לציון נמוך יותר. בעוד שרוב המחקרים הקיימים בנושא ניתוח הרשתות החברתיות מסתמכים על כריית רשתות חברתיות מקוונות (crawling), או לחלופין משחזרים את הרשת על סמך הצהרות של אנשים על היכרות, המחקר הנוכחי מציג שיטה היברידית לפתרון הבעיה. השיטה המוצעת מאפשרת לבנות רשת חברתית המנתחת את הקשרים על סמך נתונים גלויים (הגשת עבודות משותפות) ועל סמך נתונים חבויים שהושגו באמצעות ניתוח התרגילים המקוונים ודפוסי ההגשה של הסטודנטים.

לקבוצת מחקר זו יש מחקרים רבים נוספים בתחום הרשתות החברתיות, הכוללים בין השאר ניבוי קשרים בין אנשים ברשת, זיהוי פרופילים מזויפים ברשתות חברתיות ואף אלגוריתמים למניעת תאונות דרכים על סמך נתוני מיקום של חברים ברשת.

גלעד כץ: "בעולם שבו יותר ויותר מהלמידה מתרחשת ברשת, מחקר זה עשוי לסייע לנו להבין בצורה טובה יותר את האופן בו ניתן למקסם את יתרונותיו של מדיום זה".