«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании
Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.
В Вышке прошел семинар стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»), посвященный внедрению технологий искусственного интеллекта в образовательные процессы. На нем ученые продемонстрировали коллегам трех ИИ-помощников, разработанных в кампусах Нижнего Новгорода, Перми и Санкт-Петербурга.
Наталья Асеева
Декан факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ — Нижний Новгород Наталья Асеева представила проект «ИИ-сотрудник учебного офиса». Его цель — разгрузить сотрудников учебных офисов от рутинных задач и предоставить быструю консультацию студентам, преподавателям, аспирантам, научным сотрудникам по вопросам, связанным с учебным процессом в НИУ ВШЭ. Ученые рассчитали, что за четыре сессии прошлого учебного года сотрудники учебных офисов 3874 раза ответили на вопрос «Можно ли что-то сделать, если у меня есть/будет две задолженности, или меня отчислят?». Это заняло 7748 минут, или 5,38 рабочего дня.
«Это далеко не единственный вопрос, с которым студенты приходят в учебной офис. Сотрудники достаточно много времени уделяют тому, чтобы размещать на портале информацию, которая будет полезна и важна студентам, но это не работает. Студенты не любят искать ответы на портале, читать длинные тексты, вдумываться в содержание локальных нормативных актов и так далее», — рассказала Наталья Асеева.
В целом в горячие моменты сессии сотрудники тратят на такие ответы до 60% своего рабочего времени. Поэтому ученые создали ИИ-помощника и обучили его отвечать вместо них. Созданная база данных с вопросами и эталонными ответами включает 480 позиций, разбитых по темам.
Борис Улитин
Доцент кафедры информационных систем и технологий факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ — Нижний Новгород Борис Улитин рассказал о технических особенностях бота. На сегодняшний день построены две версии ИИ-модели — на базе GigaChat u LLama2. Уже проведена апробация полученного решения с помощью сотрудников учебных офисов и студентов всех кампусов Вышки. Сейчас модель проходит дообучение на основе обратной связи. В 2025 году планируется интегрировать ИИ-помощника в виртуальную учебную среду университета (HSE App, ЛК).
Старший научный сотрудник Международной лаборатории экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ — Пермь Марина Завертяева познакомила коллег с проектом «Сервис предиктивной аналитики трудоустройства выпускников». Ученые разрабатывают информационно-аналитический сервис, который позволит информировать абитуриентов и студентов об их зарплатных перспективах в зависимости от персональных характеристик, интересов, учебного заведения и потенциальных работодателей. Сервис реализован в виде веб-приложения. Помимо аналитического модуля, сервис включает в себя рекомендательную систему, которая предоставляет варианты направлений подготовки в университете в зависимости от интересов пользователя.
«Абитуриенты часто затрудняются в выборе направления подготовки в вузе. Идея заключается в том, чтобы использовать текстовое описание интересов пользователя для подбора направлений подготовки», — пояснила Марина Завертяева.
Для прогнозирования размера заработной платы после выпуска из университета использовались различные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, дерево решений, случайный лес и градиентный бустинг, которые далее сравнивались на основании метрик качества прогноза.
ИИ-помощник выбора образовательной траектории позволит абитуриентам выбрать наиболее релевантные карьерные и образовательные пути, пояснила докладчица. Для этого он предоставляет пользователям веб-приложения информацию об отраслях, в которых чаще всего работают выпускники, основных регионах, в которых они находят работу, перечень специальностей, соответствующих их интересам, и список доступных учебных заведений, предлагающих эти специальности (с учетом проходного балла). Кроме того, он выдает средние и максимальные значения заработной платы выпускников на основе прогнозных моделей.
В настоящее время запущен MVP ИИ-помощника и идет процесс его апробации на абитуриентах бакалавриата и магистратуры, а также демонстрации потенциальным заказчикам. Получено свидетельство о регистрации РИД на часть, связанную с построением прогноза заработных плат выпускников. В следующем году планируется развивать ИИ-помощника для применения внутри образовательных программ ВШЭ.
В НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург разработали ИИ-ассистента, который использует большие языковые модели для подбора курсов и рекомендаций по учебным программам, а также для оптимизации взаимодействия между всеми участниками образовательного процесса.
Сергей Кольцов
«Актуальность разработки данной системы обусловлена насущной проблемой профориентации студентов — чтобы пройденные образовательные предметы и полученные навыки соответствовали вакансиям на рынке труда. B современном мире в связи с цифровизацией навыки множества профессий переплетаются между собой», — пояснил профессор департамента информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук Сергей Кольцов.
Модель анализирует вакансии и извлекает из их описания ключевые навыки, которыми должен обладать претендент. На основе семантического сходства между ними и запросом пользователя модель определит наиболее подходящие учебные дисциплины, которые могут помочь пользователям развивать необходимые для рынка труда навыки.
Кроме того, чат-бот дополнительно расскажет пользователю о возможных условиях работы — месте, графике, зарплате и других аспектах, которые могут быть важны для кандидата.
Анна Коровко
Весьма полезна поставленная перед ИИ-ассистентом обратная задача, отметила старший директор по основным образовательным программам НИУ ВШЭ Анна Коровко, — подбор возможных вакансий под конкретные академические программы. Проанализировав навыки, которые студенты приобретают в рамках той или иной программы, можно представить себе перспективы выпускников и проблемы, с которыми они могут столкнуться на рынке труда, и, соответственно, оперативно перестроить обучение.