Источник: изображение сгенерировано при помощи модели Шедеврум
Симбиоз человека с ИИ не тренд, а реальность. Нейросети становятся компаньонами, помогают эффективнее учиться, работать, творить. Новая реальность теперь охватывает чуть ли не самый важный этап в жизни студента — защиту дипломных и курсовых работ. Яндекс Образование и Высшая школа экономики запустили проект, в рамках которого студенты могли использовать YandexGPT при написании курсовых и дипломных работ. Рассказываем, как создавались первые «нейродипломы».
Всего с помощью нейросети было выполнено более 15 работ по следующим программам: «Философия» (факультет гуманитарных наук), «Востоковедение» и «Международные отношения» (факультет мировой экономики и мировой политики), «Медиакоммуникации» и «Медиаменеджмент» (факультет креативных индустрий). По большей части студенты применяли YandexGPT в выпускных квалификационных работах, курсовых было меньше.
Нейросеть помогала решать трудоёмкие задачи: собирать, анализировать и обобщать информацию, проверять тексты на ошибки и править оформление. Кроме того, студенты обращались к ИИ, чтобы разобраться в сложных темах и терминологии, а также структурировать ход размышлений в диалоге с ним.
Филипп Ульянкин
Преподаватель ФКН, департамент больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ.
«Студенты всегда одни из первых осваивают новые технологии и задействуют их в учёбе: когда-то это были поисковики, сегодня — нейронки. Бессмысленно это запрещать, лучше научить грамотно использовать новые инструменты, показать, какие возможности в обучении они открывают», — отмечает Филипп Ульянкин, преподаватель ФКН, департамент больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ.
Топ-5 сценариев использования ИИ
Важная ремарка: выводы в своих дипломных проектах студенты делали самостоятельно.
Григорий Дунилов с помощью искусственного интеллекта работал над дипломом, тема которого как раз затрагивала искусственный интеллект. Он исследовал применимость классической этики к нейросетям. ИИ-напарник помогал в составлении библиографии, подведении промежуточных итогов, моделировании ситуации.
Григорий Дунилов
Бакалаврская программа «Философия», Факультет гуманитарных наук.
Больше всего Григорию понравилось именно моделирование: было интересно подталкивать нейросеть к креативу, просить спроектировать что-нибудь необычное, что помогло бы разобраться в теме. «Будь креативной. Например, напиши про риск потери человека в виртуальных реальностях, когда нет желания возвращаться к обычной жизни», — так студент обращался к ИИ в поисках вдохновения. В итоге этот совместный креатив помог автору преодолеть страх чистого листа.
Алена Березуцкая в своей работе разбиралась в технологиях возобновляемой энергетики в Китае. С помощью нейросети она систематизировала информацию и делала саммари, анализировала данные и проводила расчеты.
Алена Березуцкая
Бакалаврская программа «Востоковедение», Факультет мировой экономики и мировой политики.
«Поначалу было сложно, но сразу стало интересно, — делится Алена. — На первых порах не хочется перекладывать на ИИ ответственность, но со временем появляется больше доверия. И желание передать больший круг задач».
Студент Андрей Аксенов готовил курсовую о метамодернизме в творчестве российских рэп-исполнителей. Он отметил, что загрузил в чат файл с текстом и получил от нейросети рекомендации, что можно улучшить, начиная с теоретической части и заканчивая оформлением. Например, ИИ посоветовал усилить введение, указав конкретные цели и задачи, предложил другую структуру работы, дал примеры для методологии.
Андрей Аксенов
Бакалаврская программа «Медиакоммуникации», Факультет креативных индустрий.
«Представь анализ текстов песен более структурировано. Например, выдели каждый фрейм (постирония, метамодернистский аффект, осцилляция и т. д.) и приведи примеры из песен, поясняя их значения», — такую рекомендацию нейросеть предложила по методологии.
Все это оказалось полезным для автора, и коммуникацию он считает удачной. Некоторые изменения ИИ комментировал, отмечал, что после переработки текст будет более четко и научно описывать методологию исследования.
Нейросети не только обучаются сами, они учат новому тех, кто с ними взаимодействует. Так считают авторы работ, которым помогала YandexGPT.
«Процесс формулирования конечного запроса для ИИ помог лучше понять, какого результата я добиваюсь», — рассказал Григорий Дунилов. К этому пониманию ведет процесс подбора промтов и большое количество задач, поставленных нейросети.
Алена Березуцкая считает, что в целом ИИ учит работать с делегированием, придумывать, какие исследовательские задачи можно предлагать чат-боту. Когда появляется помощник, не так просто придумать для него подходящее задание, если раньше не было подобного опыта.
«Поначалу у студентов были сложности: они просто вбрасывали в языковую модель свои проблемы, а она генерировала совершенно неподходящие ответы. После консультаций с экспертами дела пошли на лад, студенты начали писать более осмысленные и чёткие промты и показывать модели примеры — и стали чаще получать нужный результат.
Языковые модели — отличные ассистенты, они готовы взять на себя мелкие задачи: исправить ошибки, переписать тексты в нужном стиле, написать текст по тезисам, обобщить мнения и даже дать список источников. При этом они могут допускать ошибки, поэтому необходим фактчекинг. Их стоит воспринимать как помощников, способных покрыть большой пул рутинных задач. Они повышают эффективность работы, но диплом сами не напишут», — дополнил Филипп Ульянкин.
Защита проходила традиционно — с комиссией, вопросами авторам работ. Студентам нужно было показать знание своих тем, объяснить, как они провели анализ и пришли к тем или иным выводам. В итоге более половины учащихся, которые использовали ИИ, получили высший балл. НИУ ВШЭ считает эксперимент успешным и планирует распространить GPT-практику на другие образовательные направления.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
