Эксперты Яндекс Образования и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов
Пилотный проект был запущен в 2024 году для студентов НИУ ВШЭ, а в этом году к нему присоединились ИТМО, КФУ, НГТУ, ННГУ, СибГМУ, СКФУ, ТГУ, ТюмГУ, Университет Правительства Москвы и УрФУ. Более 500 студентов, изучающих гуманитарные и социальные науки, экономику и менеджмент, историю и коммуникации, филологию, медиа и педагогику, освоили навыки работы с генеративными моделями и применили их при подготовке дипломных работ.
« Важная характеристика современного университета — умение смотреть вперед. Мы видим новую, сквозную и весьма перспективную технологию, которую, безусловно, стоит понимать и применять. Поэтому подобный опыт научной работы может быть полезен для студентов как технических, так и гуманитарных направлений. Кроме того, опыт применения технологий ИИ необходим и сотрудникам университета — он позволит им выйти на новый уровень в образовательной и исследовательской деятельности. »
Илья Обабков
и.о. ректора УрФУ
Платформа Yandex Cloud предоставила участникам бесплатный доступ к семейству моделей нового поколения YandexGPT 5, при этом они могли использовать любые доступные ИИ-инструменты. На защитах студенты рассказывали, в каких именно задачах применяли большие языковые модели и как планируют использовать нейросети в будущей работе, а комиссия оценивала способность студентов критически работать с искусственным интеллектом.
Опрос студентов показал, что они обращались к ИИ в первую очередь для структурирования текста (60%) и литературного обзора (51%). 47% студентов применяли ИИ для создания черновиков и написания текста, 45% — для автоматизации обработки данных, 42% — для стилистической корректировки текста.
« Мы видим, что студентам не хватает базового понимания функционирования генеративного ИИ, навыков промт-инжиниринга, и поэтому без обучения работе с технологиями взаимодействие студента с ИИ дает посредственный результат. Наш проект свел экспертов в области ИИ со студентами и научными руководителями и на практике показал возможности и ограничения ИИ-инструментов. Также много времени было уделено и промт-инжинирингу. Полученные ВКР стали на голову выше, чем у студентов, которые использовали ИИ без знаний того, как правильно применять эти технологии. »
Дарья Касьяненко
старший преподаватель, академический руководитель магистратуры «Инженерия данных», руководитель проекта от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
При этом студенты воспринимают ИИ как вспомогательный инструмент, который дополняет, а не заменяет самостоятельные усилия: 45% студентов оценили вклад ИИ как умеренный (он помог им лишь в некоторых аспектах работы), еще 34% — как незначительный (они использовали GPT эпизодически, а на итог работы это не повлияло), 17% студентов обращались к ИИ на всех этапах работы, а 4% опрошенных отметили, что опыт участия в проекте на их работу не повлиял (они практически не использовали нейросети).
« За прошедший год искусственный интеллект стал полноценным компаньоном в решении образовательных задач, а ИИ-компетенции — неотъемлемым требованием для выпускников на современном рынке труда. В Яндекс Образовании мы ставим перед собой масштабную цель — помогать университетам развивать ИИ-грамотность и формировать востребованные навыки у будущих специалистов и преподавателей. В этом году проект по применению ИИ в дипломах охватил несколько сотен студентов и более десятка университетов. Особенно ценно, что студенты воспринимают нейроинструменты как партнеров по мышлению, а не замену себе. Мы намерены и дальше помогать вузам находить оптимальные способы интеграции современных технологий. »
Кирилл Баранников
руководитель стратегического развития высшего образования в Яндекс Образовании
Эксперты Яндекса и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ также обучали преподавателей — научных руководителей — использовать ИИ-инструменты. Им рассказывали про различные аспекты работы с генеративными нейросетями: от основ промтинга до создания собственных ИИ-ассистентов.
Все выпуски журнала «ЭкоГрад» в электронной версии читайте на pressa.ru,
Бумажные экземпляры спецвыпусков и книги В. Климова можно приобрести на OZON
