Университет накапливает об активностях и результатах студентов большое количество данных, которые можно использовать для улучшения образовательного процесса. Команда учебной аналитики ИТМО решает различные задачи в сфере EdTech и разрабатывает собственные продукты, связанные с Computer Vision, Natural Language Processing, рекомендательные сервисы, предиктивные модели, персональные образовательные траектории и многое другое.

В этом соревновании мы подготовили задачи на реальных данных, с которыми сталкивается команда университета ИТМО,. Предлагаем вам применить свои навыки и творческий подход для решения данных задач и проверить свои способности.&nbsp;

<h3>Задачи</h3>

Соревнование состоит из двух частей:

1. В первой части вам предстоит спрогнозировать академические задолженности у студентов с точностью до дисциплины. Метрика качества - F1-score. 
2. Во второй части вам нужно будет разработать решение для глобальных вызовов образования с помощью данных.&nbsp; 
Также можно самим сформулировать конкретную проблему и найти решение. Эксперты из нашей команды ответят на все вопросы и помогут доработать решение до MVP.&nbsp; 
Оставить вопрос можно в нашем <a href="https://t.me/+KfgnZflkwIQ5ZmUy" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Telegram-чате</a>.&nbsp;

<h3>Вызовы образования</h3>

<ol>
<li>Персонализация образования: разработка рекомендательных сервисов, позволяющих персонализировать образовательный процесс для каждого студента</li>
<li>Мониторинг качества образование: разработка методологии, позволяющей получить аналитику по качеству образования, мониторинг &laquo;выбросов&raquo;, анализ образовательных программ, дисциплин, преподавателей</li>
</ol>

Ждём тебя на соревновании! Жми на кнопку &laquo;Участвовать&raquo;!

Соревнование Learning Analytics охватывает индустрии EdTech и Data Science, включает в себя R&D и создание продуктов для образования. Вам будет необходимо спрогнозировать академические задолженности у студентов с точностью до дисциплины и придумать, как с помощью данных решить глобальные вызовы образования .

FeaturedBanner-13a379c8

FeaturedBanner-1ed16c0f

FeaturedBanner-7742176f

Public

Consent Data Processing (Data Souls)

<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">даю согласие</a>&nbsp;DataSouls на обработку моих персональных данных

Privacy Policy and User agreement (Data Souls)

ознакомлен и принимаю&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательское соглашение</a>&nbsp;и&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Политику конфиденциальности</a>&nbsp;DataSouls

#	Teams (15)	F1 Score	Last	Entries
1	Dmitry Kutsenko	0.289991	7d	24
2	Kirill Dubovik	0.266129	4h	8
3	Har_vi	0.263976	2d	5
4	Iurii Balandin	0.26087	4d	12
5	Shiryaeva Victoria	0.25515	18d	2
6	Stanislav Volkov	0.252303	17d	12
7	Islam Tlupov	0.217321	10d	8
OOC	Maria Potapova	0.217262	2d	4
8	Ildus Davydov	0.217262	18h	4
9	Evgeny Kazenov	0.207071	14min	28
10	Andrey Tsareg	0.160171	16d	9
11	Vladimir Borisevich	0.149093	14d	3
12	Andrey Slepukhin	0.114993	30d	1
13	Nastia Agafonova	0.110334	12d	1
14	BelyaevAlex	0.105329	11h	17