У нас есть много данных о выпускниках 2025 года: как они учились, как писали пробники, как в итоге справились с экзаменом. Из всего этого массива нужно выбрать, а по каким именно факторам мы будем сегментировать учеников?
Для начала я посмотрела, а какие вообще факторы связаны с результатами ЕГЭ. Составила такой рейтинг:
Метрика | Корреляция с результатом |
Лучший результат за пробники | 0,556 |
Результативность (% набранных баллов) | 0,427 |
Результат первого пробника | 0,327 |
Активность (% сданных домашек) | 0,301 |
Дата начала подготовки | 0,206 |
Трактовка корреляций: 0,1–0,4 слабая связь, 0,4–0,6 умеренная связь, 0,6–1,0 сильная связь, почти недостижимое значение.Проверяла и некоторые другие факторы, например оценки, которые ученик ставит в фидбеке, но получила корреляцию около нуля.
Так я определила, что для нас важно: стартовый пробник, прогресс между пробниками, и насколько хорошо ученик справляется с домашками.
Для анализа взяла датасет с информацией про выпускников 2025 года, которые написали ЕГЭ, сообщили нам свой результат экзамена и написали хотя бы два пробника на курсе, чтобы можно было увидеть его прогресс между пробниками. Осталось 26 241 строк. Из датасета выбрала столбцы: результат первого пробника, лучший результат за пробники, балл (на реальном ЕГЭ). Эти столбцы должны говорить о прогрессе ученика - его начальном уровне и итоговом результате.
Дальше - магия data science:
На умном. Реализовано несколько методов кластеризации, выбран метод k-средних как дающий лучший и самый трактуемый результат. Для проверки количества кластеров использовался метод локтя и силуэтный анализ.На простом. Представьте, что каждый ученик - это точка в пространстве, координаты которой зависят от того, как он писал пробники и экзамен. Чем сильнее похожи ученики, тем ближе точки друг к другу. Например, рядом будут размещены все ученики со слабым начальным уровнем и низким прогрессом, и очень далеко от них - хорошо подготовленный стобалльник. Точки висят в пространстве и образуют "облака". Похожие друг на друга ученики будут в одном облаке. Мы посчитали, сколько сформировалось ярко выраженных облаков, которые можно отделить друг от друга условными границами. Если ученик - единичный выброс (например, он один на всю школу стартовал с 0 и набрал 100 на экзамене), то он облака не образует, и мы считаем его единичным исключением из правил. Большинство же учеников попали в какое-то облако.Получилось 5 сегментов.
Далее для каждого сегмента я посмотрела, какие значения принимают остальные метрики. Оказалось, что ученики с низким стартом и низким результатом учились плохо и набрали мало баллов, а ученики с крутыми результатами и учились круто. Ага, вот это сюрприз, но это важная проверка модели на адекватность.
В таблице далее даны усреднённые значения по всем предметам. Значения приведены с целью иллюстрации, для общего понимания разницы сегментов. На предметах они отличаются.
| Баллы ЕГЭ (начальный -> итоговый) | Результативность (сколько баллов набрал) | Активность (сколько домашек сдал) |
☠️ Сегмент 1 уязвимые | 27 -> 58 | 32% | 51% |
🚀 Сегмент 2 трудяги | 36 -> 79 | 57% | 71% |
😐 Сегмент 3 середнячки | 50 -> 71 | 51% | 67% |
💅 Сегмент 4 расслабленные | 52 -> 67 | 32% | 43% |
👑 Сегмент 5 лучшие | 66 -> 85 | 71% | 79% |
Сегмент 1 - Низкий старт, расслабленная учёба, низкий результат. Они не старались. Круто, если вообще дошли до конца: чаще всего отваливаются на первой половине годового курса.
Сегмент 2 - Низкий старт, интенсивная учёба, крутой результат. Пахали весь год и пришли к успеху.
Сегмент 3 - Середнячки.
Сегмент 4 - Середнячки с расслабленной учёбой. Результативность такая же, как у первого сегмента. Не старались и не показали прогресс, хотя потенциал был.
Сегмент 5 - Высокий старт, интенсивная учёба, высокий результат. Тупо лучшие.
Интересно, что сегмент 1 и сегмент 2 стартуют почти одинаково, но первые ленятся и не учатся, а вторые пашут и почти догоняют лучших. А сегмент 2 стартовал хуже сегмента 3, но благодаря большим усилиям трудяги обошли середнячков на экзамене.
Так я определила 5 сегментов на учениках прошлого года. Я передала коллеге задачу: а как нам разделить учеников текущего учебного года, который идёт сейчас? Мы не знаем их результаты ЕГЭ, и потому не можем использовать тот же алгоритм.