Többek között az Arizonai Egyetemen is kapnak a diákok egy olyan azonosító kártyát, ami rádiófrekvenciás technológiával (RFID) képes kommunikálni a környezetével. Maga a kártya rendkívül sokoldalú egyébként, be lehet vele jelentkezni az órákra, igénybe lehet venni az egyetem különböző szolgáltatásait, de még az ital- és ételautomatáknál is lehet vele fizetni.
Ezen kívül az egyetem az RFID technológia segítségével azt is tudja követni, hogy mikor lépnek be a hallgatók a különböző területekre, például a lobbiba, a könyvtárba, a pihenő helyiségekbe, a postázóba, a filmvetítő terembe és így tovább. Ezeket az adatokat aztán begyűjtik, és statisztikákat készítve belőle többféle dologra is használják, a legfontosabb azonban az, hogy meg tudják jósolni, melyik hallgató fogja nagyobb eséllyel elhagyni az egyetemet.
Ha követjük a diákok digitális nyomait, felismerjük az egyetemen belüli mozgásuk mintáit, viselkedésüket és interakcióit, azzal rengeteg mindent megtudhatunk róluk.
Ezt az információmenedzsmentért felelős professzor, Sudha Ram mondta, amikor kifejtette, hogyan és miért működik ez a rendszer az Arizonai Egyetemen. Az intézmény egyébként már három éve gyűjti a frissen beiratkozott hallgatók adatait az azonosító kártyák segítségével, és erre sikerült egy olyan rendszert felépíteniük, ami 73%-os hatékonysággal képes megmondani, hogy ki fogja hamar otthagyni az intézményt (és aztán könnyen lehet, hogy a teljes felsőoktatást).
Persze ennek megjóslásához nem elég pusztán a diákok mozgását és aktivitását követni az épületen belül, mellé kell tenni olyan információkat is, mint az órákon nyújtott teljesítményük, valamint hogy egyébként mennyi pénzügyi támogatást, ösztöndíjat kapnak az egyetemtől vagy az államtól. Ezek alapján tudja majd a rendszer megjósolni, hogy ki tervezheti elhagyni az egyetemet, ám mielőtt ez megtörténne, az összeállított jelentéssel már felkeresik az egyik iskolai tanácsadót, aki még az előtt segíthet a diáknak, hogy a probléma ténylegesen eszkalálódna.
Érdekes, hogy az eddigi tapasztalatok szerint az azonosító kártyás követésből le tudják szűrni, hogy a potenciálisan távozó hallgatóknak folyamatosan szűkül a közösségi köre, és nincsenek bejáratott, ismétlődő mozgásmintáik az egyetemen belül. Továbbá a kutatások és megfigyelések során az is kiderült, hogy a hallgatók körülbelül a 12. hét környékén döntik el, hogy el akarják hagyni az iskolát, így mindenképpen még ez előtt kell beavatkozni.
Ez alapesetben szinte lehetetlen lenne, ha nem készült volna ez az előrejelző algoritmus. Sudha Ram szerint ez az egész egyébként nem sokban különbözik attól, ami felé több nagyvállalat is elkezdett mozdulni. Példának az Amazont hozta, ami már azon dolgozik, hogy a gépi tanulás, a viselkedés és az egyéb adatok elemzésével előre szállítson ki olyan termékeket, amiket ugyan még nem rendeltünk be, de az algoritmus "tapasztalatai" alapján úgyis megtettük volna.
És akkor ezen a ponton érkezünk el a kínos kérdéshez.
Míg az Amazonon tudatosan osztunk meg a vállalattal információkat magunkról, és tisztában vagyunk vele, hogy a cég tudja, hogy mit is rendeltünk korábban a rendszeréből, ez az egyetem esetében nincs így. Pontosabban, egyelőre nem tudni, hogy így van-e, mert az Arizonai Egyetem egyelőre nem nyilatkozott teljesen az ügyben, az azonosító kártyákat gyártó CatCard által közölt felhasználási feltételek között pedig semmilyen arra utaló nyom nincs, hogy az egyetem vagy bárki más nyomon követheti a használóját.
Mindez főleg azért égető kérdés, mert az Arizonai Egyetem azt tervezi, hogy hamarosan nem csak évi hat jelentést készít a begyűjtött adatok alapján, hanem arra is lehetőséget fog adni a szakembereknek, hogy élőben kövessék nyomon a hallgatók egyetemi életének alakulását. Mindenesetre Ram szerint ez az egész azért nem probléma, mert az adatok pusztán "egy jelt adnak" arról, hogy valami nem stimmel, onnantól kezdve már diákonként egyéni megoldásokat kell alkalmazni, amennyiben ezt maga a diák is igényli.
Ha szeretne még több érdekes techhírt olvasni, akkor kövesse az Origo Techbázis Facebook-oldalát, kattintson ide!