Как нейросетевые технологии преобразуют подходы к оценке школьного благополучия? - Azbel, Anastasia Anatolyevna; Ilyushin, Leonid Sergeevich; Vanina, Maria Alexandrovna (Современные информационные технологии и ИТ-образование; Том 21 № 2 (2025): Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2025)
Современные исследования подтверждают прямую связь между благополучием учащихся, их академической успеваемостью. Привычные и общеизвестные опросные методы (интервью, анкеты, тесты) обладают существенными ограничениями – неискренность респондентов, трудоемкость обработки результатов, и главное – отсутствие возможности зафиксировать динамику эмоциональных состояний в реальном времени. Цель статьи – раскрыть концепт "школьного благополучия" и обосновать идею создания программного продукта-нейросети для анализа эмоций с целью изучения школьного благополучия в образовании. В статье рассмотрены модели PERMA (Селигман) и субъективного благополучия (Динер); современные методы оценки эмоций (мимика, физиология, поведенческие маркеры); опыт использования ИИ в смежных областях. Акцент сделан на интеграции технологических и опросных методов для оценки школьного климата. Разработана программа-нейросеть "Школьное благополучие" на основе CNN и библиотеки dlib, анализирующая микровыражения (6 эмоций) с точностью 96,8%. Программа адаптирована к школьным условиям (игнорирует артефакты, например, наклон головы). Разработка носит исследовательский характер и требует решения этико-правовых аспектов. Она служит инструментом мониторинга для: сопоставления данных ИИ с анкетированием учащихся; создания "эталонных эмоциональных профилей" учебных сценариев (лекции, групповая работа); анализа эмоционального фона в разных социокультурных контекстах; прогнозирования кризисных ситуаций. Впервые в РФ предложено использование нейросетей для оценки школьного благополучия. Инновацией стало обоснование "эмоциональных маркеров" образовательной эффективности, например, связи удивления с креативностью на уроках. Программа позволяет получать объективные данные для управленческих решений, оценки методов преподавания и психологического комфорта учащихся. Продукт готов к масштабированию в школах Санкт-Петербурга и других регионов РФ.