«ИИ и машинное обучение — мощные технологии, но не везде научились их применять»

Source: State University Higher School of Economics – Государственный университет “Высшая школа экономики” –

Рост доходов мировой индустрии образования может составить до 4% в ближайшие годы благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта. Кроме того, ИИ сокращает время работы преподавателей в 4–5 раз. Эксперты Вышки рассказали, как преподаватели и административный персонал вузов осваивают нейросети, боты и другие инструменты и почему не стоит бояться, что их заменит ИИ.

ИИ внедряется в высшее образование

По данным исследования НИУ ВШЭ и «Яндекс Образования», 49% студентов уже используют генеративные технологии, а 54% сотрудников университетов уверены, что эти умения положительно повлияют на карьерное развитие обучающихся. Однако технологии ИИ активно применяют не только студенты, но и преподаватели и административные сотрудники.

Возможные сценарии применения ИИ преподавателями:

 работа с образовательными программами, учебными планами, отдельными модулями и темами;

 разработка учебного контента: презентационных материалов, тестов, тем эссе;

 оценивание письменных работ и анализ навыков студентов.

Возможные сценарии применения ИИ администрациями вузов:

 оптимизация учебного расписания;

 консультирование студентов по организационным вопросам и абитуриентов по вопросам поступления;

 аналитика и прогнозирование образовательных результатов;

создание маркетингового контента;

управление локальными нормативными документами, формирование документов по запросу.

Особенности обучения преподавателей ИИ-инструментам

Массовое обучение преподавателей — непростая задача. Для обучения такой взыскательной аудитории нужны высококвалифицированные лекторы, а это ограниченный ресурс. Преподаватели с разных факультетов и направлений ожидают получить предметные знания и конкретные инструменты, которые позволят прямо сейчас автоматизировать выполнение различных задач. А еще всем слушателям хочется услышать про кейсы, которые непосредственно связаны с их областью, пояснил Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ.

«Эта сложность совершенно не нова: мы имеем большой опыт корпоративного обучения в сфере ИИ и там тоже всегда слышим запрос на очень конкретные рекомендации и очень близкие кейсы, — говорит Евгений Соколов. — И всегда это требует проработки, объяснений. Да, ИИ и машинное обучение — крайне мощные технологии, которые уже зарекомендовали себя и у которых могут быть огромные перспективы. Но далеко не везде научились их применять, не везде уже есть яркие примеры внедрения. И поэтому мы можем объяснить, что это и как работает, показать, как в других сферах это приносит много пользы, а дальше уже вместе думать о переносе этого опыта».

Всего за 2024 год в НИУ ВШЭ бесплатно обучили 1750 преподавателей, исследователей и административных сотрудников всех кампусов работе с искусственным интеллектом. Обучение проводилось в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». Сотрудники могли выбрать одно из направлений по уровню подготовки — от промптинга и программирования на Python до машинного и глубинного обучения.

Вот некоторые прикладные навыки, которые осваивают слушатели:

 использование генеративных моделей для упрощения и автоматизации работы;

 анализ данных и построение визуализаций;

 применение Python для редактирования и генерации текстовых файлов: договоров, служебных записок в pdf и word;

 рассылка писем с помощью Python;

 создание телеграм-ботов для сбора информации от студентов и др.

Основу преподавательского корпуса программ составили специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Организацией программ повышения квалификации занимался Центр непрерывного образования ФКН, а административное сопровождение всех курсов обеспечивал Центр повышения квалификации.

Центр непрерывного образования ФКН обучает не только сотрудников Вышки. Сотрудники Иркутского национального исследовательского технического университета прошли программу повышения квалификации «Python для автоматизации и анализа данных», а сотрудники Владивостокского государственного университета экономики и сервиса — программу повышения квалификации «Современные подходы и методы преподавания курса “Цифровая грамотность”».

Как преподаватели применяют ИИ в работе

В программах существенную роль играет проектная работа. Слушатели размышляют о том, как методы ИИ могут быть полезны в их задачах, формулируют соответствующие идеи и получают обратную связь от экспертов. Это идеи про упрощение преподавательской рутины, перестройку дисциплин и новые исследовательские задачи.

Затем эти предложения начинают получать полноценную реализацию. В рамках программы каждый слушатель готовит итоговый проект по внедрению нейросетей в рабочие процессы, часть из которых уже успешно применяется на практике.

Например, в курс «Венчурный капитал» внедрен ассистент на основе бота-психолога «Анны». ИИ-ассистент взаимодействует со студентами, помогает отвечать на сложные вопросы и улучшать психологическую подготовку к взаимодействию с инвесторами. Использование ассистента повысило качество подготовки студентов и предоставило новые инструменты для обсуждения психологических аспектов предпринимательства.

Еще пример — использование ИИ для создания образовательных материалов. Такие инструменты, как Narakeet и invideo AI, сокращают время на создание видеоматериалов презентационного качества более чем в 10 раз. У преподавателей появился более широкий набор готовых шаблонов и идей для визуального представления лекционного материала. Все это делает образовательный процесс более наглядным и понятным для студентов.

По отзывам преподавателей, после обучения они используют ИИ для подготовки конспектов, презентаций, кейсов и тестов, проверки заданий, работы с базами данных, поиска научной литературы, перевода текстов.

«Полезный контент, доступная подача материала, а также терпение к нашему темпу и вопросам. Я искренне заинтересовалась представленными в курсе инструментами, буду изучать и применять их дальше в работе. О том, что по голосу можно предсказать скорость наступления инфаркта, да и о некоторых других уже внедренных в практику открытиях я, честно сказать, даже не догадывалась. Так что отдельная благодарность за то, что держите нас в курсе человеческого технического прогресса», — отметила Анастасия Пятачкова, заместитель заведующего Азиатско-тихоокеанским сектором Центра комплексных европейских и международных исследований ВШЭ.

Обратите внимание; Эта информация является необработанным контентом непосредственно из источника информации. Это точно соответствует тому, что утверждает источник, и не отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.