שיטה חדשה מנבאת את סיכויי ההצלחת סטודנט באוניברסיטה
מחקר שמתבסס על ניתוח הרשת החברתית של הסטודנטים בקורס אקדמי מאפשרת לקבוע בצורה טובה את סיכויי הלומד להצליח בקרוס. המפתח לשיטה: זהות שותפיו האקדמיים של הסטודנט להכנת מטלותיו בקורס
המחקר שנערך התבסס על קורס אקדמי שבמהלכו 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), שחזרו החוקרים את הרשת החברתית של הסטודנטים בקורס. לדוגמה, אם מספר פתרונות שונים נשלחו מאותו מחשב בפרק זמן קצר, הסיקו החוקרים שהפותרים עבדו בשיתוף ופעלו יחד מעמדת מחשב אחת שממנה הם שלחו, כל אחד בנפרד, את תוצאותיהם.
כך באמצעות שחזור הרשת החברתית של הסטודנטים בעת הכנת עבודותיהם האקדמיות הצליחו החוקרים לזהות פרמטרים שונים שהשפיעו על הצלחת כל אחד מהמשתתפים בקורס במבחן הסופי שנערך בו. ניתוח נתונים אלו הראה כי הפרמטר המשפיע ביותר, על קבוצת סטודנטים שלמדו ופעלו יחד, היה ציונו הסופי של החבר "הטוב ביותר" בקבוצה. כלומר ציונם של הנבחנים הושפע מרמת הקשר שלהם ועוצמתו אל הנבחן החזק ביותר שעבד בקבוצה שלהם.
לתוצאות אלו נתנו מספר הסברים על ידי שני החוקרים שערכו את המחקר הדוקטורנטים מיכאל פייר גלעד כץ: "חבריו של סטודנט משפיעים על ציוניו בקורס - כלומר אם תבחר את חבריך בחוכמה, תקבל ציון טוב יותר" (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" (מיכאל פייר).
בנוסף, המחקר הראה הקבלה בין העתקה של שיעורי בית לציון נמוך יותר. יצוין כי בעוד רוב המחקרים הקיימים בנושא ניתוח רשתות החברתיות מסתמכים על כריית רשתות חברתיות מקוונות (crawling) או לחלופין משחזרים את הרשת על סמך הצהרות של אנשים על היכרות, המחקר הנוכחי מציג שיטה חדשה למחקר בתחום זה. השיטה מאפשרת לבנות רשת חברתית המנתחת את הקשרים של כל סטודנט על סמך נתונים גלויים (הגשת עבודות משותפות) ועל סמך נתונים חבויים שהושגו באמצעות ניתוח התרגילים המקוונים ודפוסי ההגשה של הסטודנטים.
במסקנות המחקר כתב גלעד כץ כי "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".
תוצאות המחקר הוצגו במאמר “Predicting Student Exam’s Scores by Analyzing Social Network Data,” שהוצג בימים אלה בכנס Active Media Technology במקאו שבסין.
קבוצת המחקר לאבטחת מידע ברשתות חברתיות היא חלק מהמחלקה להנדסת מערכות מידע באוניברסיטה, והמחקר בוצע בשיתוף עם ראש המחלקה פרופ' ברכה שפירא, פרופ' ליאור רוקח ופרופ' יובל אלוביץ'.
נא להמתין לטעינת התגובות
אקו"ם