• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

В Питерской Вышке создадут образовательный ИИ-помощник для студентов

Школа физико-математических и компьютерных наук выиграла в Конкурсе компетенций НИУ ВШЭ. Благодаря этому в Питерской Вышке будет сформирована проектная команда для научных исследований и разработок в области ИИ и машинного обучения. В коллектив войдут эксперты факультета, а также специалисты из ведущих IT-корпораций и научных институтов России. Они создадут рекомендательную систему на основе больших языковых моделей, которая поможет студентам в построении персональной образовательной траектории.

В Питерской Вышке создадут образовательный ИИ-помощник для студентов

© iStock

Проектная команда объединит экспертизу Школы физико-математических и компьютерных наук и Лаборатории социальной и когнитивной информатики Питерской Вышки, а также ведущих IT-экспертов России из SberDevices, СПИИРАН, СПбПУ и коммерческих компаний. Кроме того, в качестве консультантов к проекту присоединятся Сергей Николенко, руководитель отдела ИИ в Synthesis AI, а также Иван Карлов, доцент Института образования НИУ ВШЭ. В проекте примут участие и студенты бакалаврской программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект».

В течение двух лет исследователи будут работать над ИИ-помощником для студентов на основе больших языковых моделей (LLM). Речь идет о рекомендательной системе в формате чат-бота, которая поможет учащимся выстроить индивидуальную образовательную траекторию и предскажет успешность ее освоения. Такие системы могут быть особенно актуальны для студентов, которые планируют развиваться в междисциплинарных областях.

Кольцов Сергей Николаевич

Сергей Кольцов

Руководитель проекта, академический руководитель программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»

Сейчас особенно востребованы специалисты, которые умеют решать задачи на пересечении разных областей. Например, социологи-аналитики или аналитики финансового сектора. И чтобы студенты не отставали от выдвигаемых рынком труда требований, им нужно изучать смежные предметы. Возьмем студента, который в будущем планирует развиваться как финансовый аналитик. Он уже хорошо изучил машинное обучение, но теперь ему важно получить специализацию в области экономики. Студенты могут не знать таких нюансов, а рекомендательная система подскажет, какие курсы было бы полезно пройти. Тем более, в Высшей школе экономики для этого созданы все условия: студенты могут записываться на курсы других факультетов, выбирать майноры и МАГОЛЕГО. На данном этапе нам пока не встречались похожие ИИ-помощники, а ведь они решают много проблем. Например, снимают нагрузку с преподавателей и карьерных консультантов в университете, заменяя первичную консультацию для всех желающих.

Рекомендательная система будет предлагать студенту список курсов, основываясь на данных, полученных из программ учебных дисциплин (ПУД), а также вакансий, размещенных на hh.ru. Курсы, рекомендованные к прохождению, будут выстроены по системе иерархии — этим ИИ-помощник отличается от других рекомендательных систем — к примеру, музыкальных.

Искусственный интеллект также будет учитывать индивидуальные характеристики каждого студента: образовательный бэкграунд и оценки по пройденным предметам. То есть, если учащийся ранее изучал только гуманитарные дисциплины или получал низкие баллы по математике, то система оценит вероятность получения квалификации датасаентиста как невысокую. В зависимости от того, на каком курсе обучается студент и какие предметы уже освоил, ему будут предложены разные варианты дальнейшего развития, которые помогут в будущем претендовать на ту или иную вакансию на рынке труда.

Работа над проектом будет поделена на два блока. В 2024 году проектная команда займется исследовательской частью: создаст базу данных на основе ПУД и вакансий на hh.ru, протестирует ряд моделей LLM на студентах разных направлений и на основе их отзывов выберет лучшую. Большие языковые модели имеют свои особенности, в их числе, например, так называемые галлюцинации — когда модель генерирует материал, который не имеет смысла. Чтобы избежать погрешности, исследователи используют метод RAG (Retrieval Augmented Generation), при котором запрос пользователя будет сопровождаться необходимым контекстом. После всех доработок в 2025 году система будет доступна всем студентам Высшей школы экономики, а позднее и учащимся других вузов.  

Конкурс компетенций — инициатива НИУ ВШЭ, направленная на привлечение в университет квалифицированных специалистов для научных исследований и разработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Высшая школа экономики проводит Конкурс компетенций в рамках нового стратегического проекта «ИИ-технологии для человека», реализуемого по программе «Приоритет-2030».