ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»
В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.
О способах балансирования рисков и возможностей использования ИИ в образовательном процессе и разработках Вышки рассказала Екатерина Колесникова, руководитель Школы иностранных языков НИУ ВШЭ, кандидат педагогических наук, доцент.
Екатерина Колесникова
«Мне видится, что слово “эксперимент” в названии круглого стола очень точно и верно отражает происходящие сейчас процессы, — подчеркнула она. — Мы пробуем работать с новым для себя явлением, пытаемся понять перспективы и ограничения использования искусственного интеллекта в образовании, выработать способы разумного применения его возможностей».
Екатерина Колесникова представила проект по созданию ИИ-экзаменатора для оценивания речевых умений говорения и письма. Обучение ИИ-экзаменатора реализовано на основе 10 тысяч образцов письменных текстов и устных высказываний, а также 105 тысяч оценок по специальной методологии и критериям, разработанным экспертами, что позволило достичь высокой точности результатов.
В настоящее время этап бета-тестирования проходит нейросеть «ИИ Лингво» (совместный проект Центра искусственного интеллекта, Школы иностранных языков и онлайн-кампуса НИУ ВШЭ), которая за 60 минут способна оценить письменный текст и устную речь по ключевым критериям: лексика, грамматика, фонетика и беглость речи (для устных высказываний), логика и связность текста, стиль (для письменных текстов), коммуникативное поведение. Функционал разработанной в ВШЭ нейросети продолжит развиваться, планируется обучение моделей ИИ оцениванию языковых компетенций по другим иностранным языкам.
«Новация “ИИ Лингво” как инструмент для самоконтроля или встроенный в курс второй экзаменатор — это, по сути, решение старой проблемы перегруженности преподавателей и объективной нехватки формирующего оценивания в коммуникативно-направленных дисциплинах», — отметила Екатерина Колесникова.
Эксперты круглого стола сошлись во мнении, что большое значение в проектировании образовательного процесса, дополненного возможностями ИИ-технологий, будут иметь специалисты-методологи и руководители проектов образования. От них потребуется видение логики изменений в сфере образования.
Ежегодный Тюменский цифровой форум информационных технологий «ИНФОТЕХ» — крупная площадка для обмена опытом в сфере цифровизации проектов федерального и регионального уровней. Организаторы: Правительство Тюменской области и Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.
Вам также может быть интересно:
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.