Технологии на базе ИИ могут повысить качество образования в российских вузах и эффективность отдельно взятого преподавателя. Какие это могут быть решения, обсудили участники XI международного форума технологического развития "Технопром-2024" в Новосибирске.
В рамках форума состоялся круглый стол с участием экспертов в области ИИ.Они выделили проблемы, которые нужно решить, используя технологии на базе ИИ. В частности, это адаптация образовательных программ университетов под потребности современного рынка труда и обеспечение качественной обратной связи от преподавателя студентам.
ИИ для оценки интеллектуального капитала вуза
Директор исследовательского центра искусственного интеллекта Института общественных наук Российской академии народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС) Сергей Боловцов представил кейс по использованию искусственного интеллекта для анализа образовательных программ.
Сергей Боловцов:
“Рабочие программы — это интеллектуальный капитал университетов. И с ним нужно работать, его нужно укреплять. В этом году мы проанализировали рабочие программы по одному из ключевых наших направлений — “Государственное муниципальное управление”. У нас было в доступе более трёх тысяч различных документов по дисциплинам 1-4 курса бакалавриата.
В рамках форума состоялся круглый стол с участием экспертов в области ИИ.Они выделили проблемы, которые нужно решить, используя технологии на базе ИИ. В частности, это адаптация образовательных программ университетов под потребности современного рынка труда и обеспечение качественной обратной связи от преподавателя студентам.
ИИ для оценки интеллектуального капитала вуза
Директор исследовательского центра искусственного интеллекта Института общественных наук Российской академии народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС) Сергей Боловцов представил кейс по использованию искусственного интеллекта для анализа образовательных программ.
Сергей Боловцов:
“Рабочие программы — это интеллектуальный капитал университетов. И с ним нужно работать, его нужно укреплять. В этом году мы проанализировали рабочие программы по одному из ключевых наших направлений — “Государственное муниципальное управление”. У нас было в доступе более трёх тысяч различных документов по дисциплинам 1-4 курса бакалавриата.
Эксперимент показал, что даже на трёх тысячах экземплярах данных с помощью инструментов ИИ можно получить важную информацию. Мы изучили программы со всех сторон и обнаружили признаки дубликатов, программы, которые сильно похожи друг на друга, а также параметры уникальности/актуальности их атрибутов. В результате пришли к выводу, что у выпускных дисциплин прикладного характера должны быть более актуальные для рынка труда тематические планы, наборы компетенций и навыков, которые хотят видеть работодатели. В результате команда получила инструмент, способный оперативно анализировать и формировать рекомендации по рабочим программам различных направленностей”.
ИИ-инструмент для связи вузов и бизнеса
Как рассказал заведующий научно-исследовательской лабораторией прикладного анализа больших данных Томского госуниверситета (ТГУ) и генеральный директор Университетского консорциума исследователей больших данных Вячеслава Гойко, соответствие университетских программ запросам работодателей можно проверить с помощью инструмента на базе искусственного интеллекта и больших данных “РосНавык”.
Вячеслав Гойко:
“ТГУ участвует в федеральном проекте “Содействие занятости”, который предполагает бесплатное онлайн-обучение востребованным профессиям. У лаборатории прикладного анализа больших данных там есть своя программа “Аналитик данных”. Мы разработали этот курс так, как считали нужным, опираясь на собственное понимание необходимых навыков и опыт реализации подобных программ. Спустя некоторое время решили проанализировать эффективность программы: выгрузили с сайта Head hunter 17 тысяч вакансий, которые отражают запросы работодателей на специалистов, которых мы готовим. Первичный анализ показал некоторое расхождение между тем, что мы в голове у себя держим как образовательный результат, и тем, что хотят работодатели. Например, работодателям от аналитиков не нужен ИИ и машинное обучение, а нужна работа с базами данных и визуализация данных.
Мы провели небольшие изменения: убрали машинное обучение, уменьшили программирование, усилили работу с базами данных, добавили визуализацию. И в результате трудоустройство выпускников программы выросло на 19%.
Этот кейс показал, что есть сильное расхождение между образовательными результатами и запросом рынка труда. Нам, университетам и образовательным организациям, необходимо понимать, кого учить и в каком качестве. Тогда и родилась идея сделать простой сервис, который помог бы вузам понять этот запрос. Мы его сделали, он называется “РосНавык”. Спасибо сообществу Консорциума за доработку и тестирование этого инструмента”.
Платформу “РосНавык” разработала в 2023 году томская компания “Академия Data-diving”, которая обучает анализу данных, при поддержке ТГУ. “РосНавык” предназначен для анализа рынка труда в России. Он применяет алгоритмы ИИ и работает с большими данными: в настоящее время в его базе более 25 миллионов вакансий, по которым можно судить о состоянии рынка труда.
ИИ для рутинной работы
Вячеслав Гойко напомнил участникам круглого стола, что сложнейшей задачей в образовательном процессе является обеспечение качественной обратной связи от преподавателя студентам.
Вячеслав Гойко:
“Преподаватель может вести лекции на поток в 100 студентов, а после должен проверять их работы, и это огромный объём. А если речь про обучение в онлайн, то важно, чтобы студент получал обратную связь сразу, а не ждал сутки, иначе есть риск потерять его вовлечённость.
Сделать тьюторскую поддержку 24/7, которая будет оперативно проверять работы и отвечать каждому студенту, — это очень дорого. Зато ИИ в виде чат-бота или какого ассистента может дать полноценную обратную связь. При этом такие решения достаточно экономичны. Это показывает наш опыт с чатом GPT и другими аналогичными инструментами.
ИИ может взять на себя эту рутинную работу и дать преподавателю возможность сконцентрироваться на концептуальных вещах”.
Университетский ликбез
Сергей Боловцов и Вячеслав Гойко отметили, что для эффективного применения технологий ИИ в системе высшего образования необходимо организовать своеобразный ликбез для сотрудников университетов.
“Сложилось мнение, что весь ИИ — это чат GPT, а на самом деле там огромные пласты знаний, которые мы еще не трогали. И чтобы перейти к настоящему развитию, надо для начала провести ликбез. В университетах трудятся десятки тысяч людей, которым некогда голову поднять, потому что они завалены своей рутиной. На мой взгляд, может исправить ситуацию некая программа, которая покажет, как генеративный ИИ поможет конкретному преподавателю”, — отметил сказал Вячеслав Гойко.
Он напомнил, что как раз для популяризации использования машинного обучения и анализа данных Университетский консорциум исследователей больших данных вместе с Президентской академией учредили в 2023 году первую в России университетскую премию “Гравитация”. Это первая отраслевая премия для университетов, до ее появления в России проводились конкурсы в области ИИ и big data, сосредоточенные на коммерческих проектах. Соискателями премии могут стать разработчики ИТ-решений из вузов России и зарубежья, а также других организаций, если их продукты можно внедрить в университетской среде.
ИИ-инструмент для связи вузов и бизнеса
Как рассказал заведующий научно-исследовательской лабораторией прикладного анализа больших данных Томского госуниверситета (ТГУ) и генеральный директор Университетского консорциума исследователей больших данных Вячеслава Гойко, соответствие университетских программ запросам работодателей можно проверить с помощью инструмента на базе искусственного интеллекта и больших данных “РосНавык”.
Вячеслав Гойко:
“ТГУ участвует в федеральном проекте “Содействие занятости”, который предполагает бесплатное онлайн-обучение востребованным профессиям. У лаборатории прикладного анализа больших данных там есть своя программа “Аналитик данных”. Мы разработали этот курс так, как считали нужным, опираясь на собственное понимание необходимых навыков и опыт реализации подобных программ. Спустя некоторое время решили проанализировать эффективность программы: выгрузили с сайта Head hunter 17 тысяч вакансий, которые отражают запросы работодателей на специалистов, которых мы готовим. Первичный анализ показал некоторое расхождение между тем, что мы в голове у себя держим как образовательный результат, и тем, что хотят работодатели. Например, работодателям от аналитиков не нужен ИИ и машинное обучение, а нужна работа с базами данных и визуализация данных.
Мы провели небольшие изменения: убрали машинное обучение, уменьшили программирование, усилили работу с базами данных, добавили визуализацию. И в результате трудоустройство выпускников программы выросло на 19%.
Этот кейс показал, что есть сильное расхождение между образовательными результатами и запросом рынка труда. Нам, университетам и образовательным организациям, необходимо понимать, кого учить и в каком качестве. Тогда и родилась идея сделать простой сервис, который помог бы вузам понять этот запрос. Мы его сделали, он называется “РосНавык”. Спасибо сообществу Консорциума за доработку и тестирование этого инструмента”.
Платформу “РосНавык” разработала в 2023 году томская компания “Академия Data-diving”, которая обучает анализу данных, при поддержке ТГУ. “РосНавык” предназначен для анализа рынка труда в России. Он применяет алгоритмы ИИ и работает с большими данными: в настоящее время в его базе более 25 миллионов вакансий, по которым можно судить о состоянии рынка труда.
ИИ для рутинной работы
Вячеслав Гойко напомнил участникам круглого стола, что сложнейшей задачей в образовательном процессе является обеспечение качественной обратной связи от преподавателя студентам.
Вячеслав Гойко:
“Преподаватель может вести лекции на поток в 100 студентов, а после должен проверять их работы, и это огромный объём. А если речь про обучение в онлайн, то важно, чтобы студент получал обратную связь сразу, а не ждал сутки, иначе есть риск потерять его вовлечённость.
Сделать тьюторскую поддержку 24/7, которая будет оперативно проверять работы и отвечать каждому студенту, — это очень дорого. Зато ИИ в виде чат-бота или какого ассистента может дать полноценную обратную связь. При этом такие решения достаточно экономичны. Это показывает наш опыт с чатом GPT и другими аналогичными инструментами.
ИИ может взять на себя эту рутинную работу и дать преподавателю возможность сконцентрироваться на концептуальных вещах”.
Университетский ликбез
Сергей Боловцов и Вячеслав Гойко отметили, что для эффективного применения технологий ИИ в системе высшего образования необходимо организовать своеобразный ликбез для сотрудников университетов.
“Сложилось мнение, что весь ИИ — это чат GPT, а на самом деле там огромные пласты знаний, которые мы еще не трогали. И чтобы перейти к настоящему развитию, надо для начала провести ликбез. В университетах трудятся десятки тысяч людей, которым некогда голову поднять, потому что они завалены своей рутиной. На мой взгляд, может исправить ситуацию некая программа, которая покажет, как генеративный ИИ поможет конкретному преподавателю”, — отметил сказал Вячеслав Гойко.
Он напомнил, что как раз для популяризации использования машинного обучения и анализа данных Университетский консорциум исследователей больших данных вместе с Президентской академией учредили в 2023 году первую в России университетскую премию “Гравитация”. Это первая отраслевая премия для университетов, до ее появления в России проводились конкурсы в области ИИ и big data, сосредоточенные на коммерческих проектах. Соискателями премии могут стать разработчики ИТ-решений из вузов России и зарубежья, а также других организаций, если их продукты можно внедрить в университетской среде.