Fuente: Universidad Estatal de Novosibirsk
Студенты Института интеллектуальной роботототехники Новосибирского государственного университета обучили нейросети распознавать оценки в электронных сканах дипломов, которые в режиме онлайн абит уриенты подают в приемную комиссию. Разработать эту программу им предложило руководство Высшего колледжа информатики НГУ. Если система автоматического распознавания оценок успешно отработает в тестовом режиме в течение прие мной кампании этого года, ее могут внедрить и в других учебных заведениях.
— Идея создать такую программу возникла в прошлом году, во время приемной кампании. Приемная комиссия Высшего колледжа информатики НГУ обрабатывала данные аттестатов, поданных а битуриентами онлайн: трое модераторов личного кабинета абитуриента вручную переносили оценки из аттест атов в личный кабинет. Эта рутинная и кропотливая работа требует постоянного внимания и сосредоточенности, при этом занимае т много времени. Обычно в приемную комиссию подают 1100-1400 аттестатов, в каждом – 14 оценок. Данные оценки необходимо внести вручную в личный кабинет для каждого абитуриента и проверить п равильность данных. Нами было предложено автоматизировать процесс, используя нейронные сети. Эта разработка позволила бы нам автоматически распознавать оценки при загрузке аттестата в личном кабинете, — рассказал заместитель директора по новому набору Высшего колледжа информатики НГУ И горь Козулин.
Поскольку подходящего приложения не существовало и во всех учебных заведениях с аттестатами работали в ручном режиме, руководство колледжа обратилось к студентам 3 курса Института интеллекту альной робототехники с предложением заняться этой задачей. Студенты ИИР НГУ откликнулись на эту идею и научили нейросети выполнять ту рутинную работ у, которая отнимала много времени у работников приемной комиссии колледжа.
— Идею проекта нам высказали в рамках курса по предмету «Проектная деятельность». Мы работали над ним в течение целого семестра. Надо было «научить» распознавать оценки в сканированных аттестатах не одну нейросеть, а целую совок упность нескольких. Возникали сложности при выборе модели распознавания текста, потому что опыта такой работы у нас н а то время еще не было. Но все трудности нам удавалось преодолеть, — рассказывает координатор проекта, студент 3 курса Инстит ута интеллектуальной робототехники НГУ Павел Половинка.
Как отметили разработчики, программа способна работать только с отсканированными атестатами: рукопи сные она распознавать не умеет. Однако доля последних в общем количестве невелика – всего примерно 5 %. Рукописные аттестаты, как правило, подают иностранные студенты.
С учетом этих особенностей программа будет запущена в тестовом режиме – техподдержка университ ета уже занимается внедрением разработки, – и дополнит ручной ввод оценок, который пока сохранится. Если эксперимент пройдет успешно, – а Игорь Козулин в этом не сомневается, – разработку студенто в Института интеллектуальной роботототехники можно будет тиражировать в другие учебные заведения.
— Наша разработка поможет работникам приемных комиссий сосредоточиться на более важных вещах, не относящихся к монотонному труду. Сейчас мы пытаемся улучшить точность распознавания оценок. Пока она составляет 95 %, но мы не намерены останавливаться на достигнутом. Помимо этого, мы подаем заявку на конкурс «Студенческий стартап», чтобы расширить проект и пред лагать услуги по распознаванию других типов документов, что поможет практически полностью авто матизировать процесс приема заявлений на поступление в режиме онлайн, — сказал Павел Половинка.
Напомним, что подать заявление на поступление в НГУ можно лично, по почте, а также с применен ием электронных сервисов: Личного кабинета абитуриента НГУ или Суперсервиса «Поступление в вуз онлайн» на сайте Госуслуги.
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.
Tenga en cuenta; Esta información es contenido sin procesar directamente de la fuente de información. Es exacto a lo que afirma la fuente y no refleja la posición de MIL-OSI o sus clientes.