Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ

Задача

Подростки всё реже выбирают медицину, а поступившие часто уходят из-за неосознанного выбора. Нужно было снизить отчисления и повысить качество набора.

Решение

Совместно с учёными СО РАН разработали математическую модель, которая анализирует интересы, активность и успеваемость школьников в предуниверсарии «МедКласс» и сопоставляет их с портретами студентов по медицинским направлениям. На основе данных формируются персонализированные образовательные траектории, а геймификация и Telegram-бот поддерживают вовлечённость.