Искусственный интеллект помог студентам НИУ ВШЭ написать дипломные работы

Логотип компании
07.08.2024
Искусственный интеллект помог студентам НИУ ВШЭ написать дипломные работы

Изображение создано нейросетью Pikaso на freepik.com

Студенты НИУ ВШЭ, обучающиеся на направлениях «Философия», «Медиакоммуникации», «Международные отношения» и «Востоковедение», впервые применили нейросеть YandexGPT для написания дипломных и курсовых работ.

YandexGPT помогала собирать и анализировать информацию, проверять тексты на ошибки, корректировать оформление, структурировать сложные темы, узнал IT-World.

Наиболее востребованными функциями были проверка на ошибки и опечатки, а также суммаризация данных.

Нейросеть использовали для дискуссий, генерации изображений и помощи в оформлении. Студенты самостоятельно делали выводы в своих работах, а комиссия оценивала их качество и глубину погружения в тему.

В своих работах студенты указывали, где именно применяли нейросетевые инструменты, а на защитах подробно объясняли их использование и рассказывали, как проверяли информацию на правдивость, точность и достоверность.

Более половины студентов, воспользовавшихся ИИ, получили высшие оценки. Это первый успешный опыт системной интеграции ИИ-технологий в учебный процесс, и НИУ ВШЭ планирует расширить использование YandexGPT в следующем году.

Искусственный интеллект помог студентам НИУ ВШЭ написать дипломные работы. Рис. 1

В России, помимо НИУ ВШЭ, использование ИИ в учебных целях разрешено в ряде других ведущих вузов.

Так, студенты МГУ могут использовать ИИ для научных исследований и выполнения учебных задач. Университет активно развивает программы по ИИ и поддерживает студентов в использовании современных технологий.

СПбГУ предоставляет студентам доступ к различным ИИ-инструментам для анализа данных, подготовки научных работ и проведения исследований.

Студенты МФТИ используют ИИ для разработки проектов и проведения исследований. Университет также реализует программы обучения по искусственному интеллекту.

МИСиС активно внедряет ИИ в образовательный процесс, позволяя студентам использовать ИИ-инструменты для решения учебных и исследовательских задач.

Для сравнения, в Китае студентам разрешено использовать искусственный интеллект для учебных и исследовательских целей. Китайские университеты активно внедряют ИИ-технологии, которые помогают в обучении, проведении исследований и выполнении административных задач. Например, Пекинский университет и Университет Цинхуа используют ИИ для анализа данных, автоматизации библиотечных услуг и персонализации учебных программ. ИИ также применяется для мониторинга успеваемости студентов и предсказания их академических результатов, что помогает преподавателям лучше поддерживать учащихся.

В США студенты многих вузов, включая такие престижные университеты, как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт (MIT), также могут пользоваться ИИ для различных академических задач. Эти университеты предоставляют доступ к разнообразным ИИ-инструментам для проведения исследований, написания научных работ и автоматизации рутинных задач. ИИ-технологии помогают студентам анализировать большие объемы данных, моделировать сложные системы и повышать эффективность учебного процесса.

В Великобритании многие университеты, включая Оксфорд и Кембридж, внедряют ИИ для поддержки студентов. ИИ-системы используются для адаптивного обучения, анализа успеваемости и персонализации образовательных траекторий. Студенты могут использовать ИИ для улучшения академических навыков, подготовки к экзаменам и выполнения исследовательских проектов.

С другой стороны, в Германии использование ИИ для написания дипломных и курсовых работ студентами строго запрещено. Немецкие образовательные учреждения придерживаются жестких правил академической честности и требуют, чтобы все работы выполнялись без помощи искусственного интеллекта. В Германии акцент делается на самостоятельном выполнении исследовательских и учебных задач, что считается важным элементом академической подготовки.

Читайте также
В любой сфере, и аутсорсинг разработки программного обеспечения не исключение, коммуникация — значимый элемент во взаимоотношениях между заказчиком и исполнителем. Наверняка все слышали жуткие истории про сорванные сроки, низкое качество разработанной системы, а то и даже нулевой результат и необходимость срочно искать другую компанию-разработчика. К счастью, таких стрессовых ситуаций можно избежать при помощи эффективной организации коммуникации.
В этой статье я поделюсь практическими наработками из опыта своей компании по организации эффективной коммуникации при создании ПО на заказ.

Похожие статьи