ВОСПРОИЗВОДИМЫЙ КОНВЕЙЕР ОБЪЯСНИМОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ СТУДЕНТОВ, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА ПРЕПОДАВАТЕЛЯ

Аннотация

Системы управления обучением фиксируют большие объёмы студенческой активности, однако их встроенная аналитика чаще описывает прошлое, чем прогнозирует результат. Мы ставим намеренно опровергаемый вопрос: улучшают ли инженерные признаки цифрового двойника студента прогноз оценки по сравнению с компетентной базовой моделью на обычных LMS-сигналах и достаточно ли устойчивы получаемые объяснения, чтобы показывать их преподавателю. Для ответа построен защищённый от утечек конвейер, объединяющий недельное представление состояния студента с моделью градиентного бустинга и слоем объяснений на основе пертурбаций; затем проведена вложенная абляция признаков на открытых данных двух учреждений. Результат отрезвляющий: добавление богатства признаков не помогает устойчиво — ни один блок двойника не превосходит базовую модель более чем на один пункт RMSE на основной когорте, лишь одна ячейка даёт явный прирост, а ранги объяснений меняются вместе с режимом оценивания (Kendall τ от 0,32 до 0,79).