Достижения
1. В рамках весеннего конкурса образовательных инициатив совет Фонда выбрал победителем разработку старших участников НУГ, Ольги Гориной, Светланы Кучеренко и Ларисы Камневой в номинации "Применение ИИ в образовании".
Участники НУГ представили разработку на основе исследования, проводившегося в рамках работы научно-учебной группы. Ниже делимся основными выводами:
Использование технологий корпусной лингвистики в сочетании с технологиями искусственного интеллекта позволяет:
1. Значительно повысить аутентичность содержания дисциплины за счет отбора лексического материал статистическими методами;
2. Эмпирически обосновать и показать студентам доминирование контекста и речевых образцов над фиксированными грамматическими правилами в естественной коммуникации за счет использования корпуса текстов;
3. Развить у студентов способность к самооценке и саморефлексии за счет включения студентов в разработку речевых заданий с использованием технологий искусственного интеллекта;
4. Повысить мотивацию к изучению английского языка и сформировать устойчивый интерес к изучению определенных дисциплин специального цикла.
Несмотря на ряд трудностей – огромный массив информации для обработки при составлении лексического ядра, значительные материальные и временные затраты при составлении специализированного корпуса и обработки его корпусным менеджером Wordsmith 6.0, комплексную кооперацию с экспертами-экономистами при сокращении списка ключевых слов, субъективная привязанность студентов к традиционным лексическим упражнениям,, неумение пользоваться технологиями генеративного искусственного интеллекта, отсутствие навыком промпт-инжиниринга, недостаточно развитое критическое мышление – применяемая нами методика успешно работает, предполагает более глубокое теоретическое осмысление и претендует на роль новой модели обучения иностранному языку на основе комбинирования технологий корпусной лингвистики и искусственного интеллекта.
31 октября 2024 года Диссертационный совет НИУ ВШЭ по математике присудил участнику НУГ Илье Рагозину ученую степень кандидата наук по научной специальности 1.1.4 «Теория вероятностей и математическая статистика»Критерии согласия, основанные на характеризациях распределений, и их эффективность". Поздравляем!
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.