В ЮФУ разработали модель цифрового двойника человека
Ученые Южного федерального университета создали модель цифрового
двойника человека – технологию «Цифровой профессиональный я», которая
поможет принимать взвешенные карьерные решения на основе анализа
цифрового следа пользователей в социальных сетях.
Цифровое
сопровождение непрерывного процесса профессионального самоопределения и
самопроектирования – одна из ключевых научных задач проекта ученых ЮФУ.
На основе взаимодействий и активностей пользователя в социальных сетях,
его подписок на сообщества, репостов, лайков и даже фолловеров
выстраивается неявный социальный граф. Проявляя свойства больших данных,
он отличается высокой скоростью обновления и широким разнообразием
информации различной степени достоверности.
«Развитие
технологий больших данных невозможно без фундаментальной математической
теории, необходимой для построения целостного когнитивного профиля
пользователя. Мы разрабатываем теоретико-графовые модели и методы,
которые дадут понимание структуры и динамики транспрофессиональных
сетей, раскроют природу процессов самоорганизации и свойства
эмерджентности (проявления у системы свойств, не присущих ее элементам
по отдельности) в сообществах практики», – прокомментировал Алексей
Целых, доцент Южного федерального университета, руководитель офиса
магистерских программ по машинному обучению и технологиям больших
данных.
Работа ведется в сотрудничестве с Томским государственным
университетом в рамках Университетского консорциума исследователей
больших данных. «Ранее наши коллеги из Томска исследовали потенциал
социальных сетей для выявления, привлечения и закрепления талантливой
молодежи в региональных вузах на первой ступени высшего образования.
Мы
развиваем исследование с позиции федерального вуза – как центра
притяжения лучших выпускников бакалавриата и дипломированных
специалистов для продолжения обучения в магистратуре. Эта целевая
аудитория уже имеет одно или несколько базовых образований, а также опыт
работы», – отметил Алексей Целых.
Ученые ЮФУ разрабатывают
проактивные алгоритмы рекомендации магистерских программ. Так, по словам
экспертов, смена профиля образования будет способствовать эффективной
комбинации и конвергентному синтезу нескольких компетентностных моделей,
необходимых для освоения профессий и трансфессий будущего.
«В
этом смысле мы создаем цифровые инструменты для профессионалов новой
формации: ТТ-специалистов (π-person – специалисты-эксперты в двух
областях, как правило, «правополушарных» и «левополушарных»), а также
TTTT-специалистов, так называемых «людей-расчесок», которые при смене
сферы деятельности не отказываются от полученных профессиональных
навыков, а использует их в новых целях», – добавил разработчик.
Технология
«Цифровой я» уже включена Gartner в список самых значимых технологий и
трендов, которые изменят общество и бизнес в следующие 5-10 лет. Первые
результаты проекта отражены в ряде статей.
Технология
представляет собой программную платформу для автоматического построения и
анализа неявного социального графа. В настоящий момент система работает
с социальной сетью «Вконтакте». У разработчиков есть планы по
подключению профессиональных социальных сетей. Платформа включает в себя
инструмент коммуникации с абитуриентами – это умный чатбот, который
собирает обратную связь, автоматически распознает намерения абитуриента и
подключает к диалогу руководителей конкретных магистерских программ.
Главным
стейкхолдером проекта выступил Проектный офис инициатив и
стратегических коммуникаций ЮФУ, отвечающий за маркетинг образовательных
услуг. В настоящий момент решение проходит апробацию в Южном
федеральном университете, а также в Томском государственном
университете.
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
