«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании
Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.
В Вышке прошел семинар стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»), посвященный внедрению технологий искусственного интеллекта в образовательные процессы. На нем ученые продемонстрировали коллегам трех ИИ-помощников, разработанных в кампусах Нижнего Новгорода, Перми и Санкт-Петербурга.
Наталья Асеева
Декан факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ — Нижний Новгород Наталья Асеева представила проект «ИИ-сотрудник учебного офиса». Его цель — разгрузить сотрудников учебных офисов от рутинных задач и предоставить быструю консультацию студентам, преподавателям, аспирантам, научным сотрудникам по вопросам, связанным с учебным процессом в НИУ ВШЭ. Ученые рассчитали, что за четыре сессии прошлого учебного года сотрудники учебных офисов 3874 раза ответили на вопрос «Можно ли что-то сделать, если у меня есть/будет две задолженности, или меня отчислят?». Это заняло 7748 минут, или 5,38 рабочего дня.
«Это далеко не единственный вопрос, с которым студенты приходят в учебной офис. Сотрудники достаточно много времени уделяют тому, чтобы размещать на портале информацию, которая будет полезна и важна студентам, но это не работает. Студенты не любят искать ответы на портале, читать длинные тексты, вдумываться в содержание локальных нормативных актов и так далее», — рассказала Наталья Асеева.
Анна Коровко
В целом в горячие моменты сессии сотрудники тратят на такие ответы до 60% своего рабочего времени. Поэтому ученые создали ИИ-помощника и обучили его отвечать вместо них. Созданная база данных с вопросами и эталонными ответами включает 480 позиций, разбитых по темам. «Даже при такой подготовке не всегда удается сформировать полноценные и корректные ответы. Эталонные ответы, собранные в ходе глубинных интервью с сотрудниками учебных офисов, не могут полностью учесть все нюансы, которые возникают в процессе консультаций. Для успешного развития инструмента потребуется постоянное обновление базы знаний и, возможно, выделение отдельного специалиста, который будет поддерживать ее актуальность», — отметила Анна Коровко, старший директор по основным образовательным программам НИУ ВШЭ.
Борис Улитин
Доцент кафедры информационных систем и технологий факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ — Нижний Новгород Борис Улитин рассказал о технических особенностях бота. На сегодняшний день построены две версии ИИ-модели — на базе GigaChat u LLama2. Уже проведена апробация полученного решения с помощью сотрудников учебных офисов и студентов всех кампусов Вышки. Сейчас модель проходит дообучение на основе обратной связи. В 2025 году планируется интегрировать ИИ-помощника в виртуальную учебную среду университета (HSE App, ЛК).
Старший научный сотрудник Международной лаборатории экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ — Пермь Марина Завертяева совместно со старшим научным сотрудником лаборатории исследований рынка труда Павлом Травкиным познакомила коллег с проектом «Сервис предиктивной аналитики трудоустройства выпускников». Ученые разрабатывают информационно-аналитический сервис, который позволит информировать абитуриентов и студентов об их зарплатных перспективах в зависимости от персональных характеристик, интересов, учебного заведения и потенциальных работодателей. Сервис реализован в виде веб-приложения. Помимо аналитического модуля, сервис включает в себя рекомендательную систему, которая предоставляет варианты направлений подготовки в университете в зависимости от интересов пользователя.
«Абитуриенты часто затрудняются в выборе направления подготовки в вузе. Идея заключается в том, чтобы использовать текстовое описание интересов пользователя для подбора направлений подготовки», — пояснила Марина Завертяева.
Для прогнозирования размера заработной платы после выпуска из университета использовались различные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, дерево решений, случайный лес и градиентный бустинг, которые далее сравнивались на основании метрик качества прогноза.
ИИ-помощник выбора образовательной траектории позволит абитуриентам выбрать наиболее релевантные карьерные и образовательные пути, пояснила докладчица. Для этого он предоставляет пользователям веб-приложения информацию об отраслях, в которых чаще всего работают выпускники, основных регионах, в которых они находят работу, перечень специальностей, соответствующих их интересам, и список доступных учебных заведений, предлагающих эти специальности (с учетом проходного балла). Кроме того, он выдает средние и максимальные значения заработной платы выпускников на основе прогнозных моделей.
В настоящее время запущен MVP ИИ-помощника и идет процесс его апробации на абитуриентах бакалавриата и магистратуры, а также демонстрации потенциальным заказчикам. Получено свидетельство о регистрации РИД на часть, связанную с построением прогноза заработных плат выпускников. В следующем году планируется развивать ИИ-помощника для применения внутри образовательных программ ВШЭ.
В НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург разработали ИИ-ассистента, который использует большие языковые модели для подбора курсов и рекомендаций по учебным программам, а также для оптимизации взаимодействия между всеми участниками образовательного процесса.
Сергей Кольцов
«Актуальность разработки данной системы обусловлена насущной проблемой профориентации студентов — чтобы пройденные образовательные предметы и полученные навыки соответствовали вакансиям на рынке труда. B современном мире в связи с цифровизацией навыки множества профессий переплетаются между собой», — пояснил профессор департамента информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук Сергей Кольцов.
Модель анализирует вакансии и извлекает из их описания ключевые навыки, которыми должен обладать претендент. На основе семантического сходства между ними и запросом пользователя модель определит наиболее подходящие учебные дисциплины, которые могут помочь пользователям развивать необходимые для рынка труда навыки.
Кроме того, чат-бот дополнительно расскажет пользователю о возможных условиях работы — месте, графике, зарплате и других аспектах, которые могут быть важны для кандидата.
Весьма полезна поставленная перед ИИ-ассистентом обратная задача, отметила старший директор по основным образовательным программам НИУ ВШЭ Анна Коровко, — подбор возможных вакансий под конкретные академические программы. Проанализировав навыки, которые студенты приобретают в рамках той или иной программы, можно представить себе перспективы выпускников и проблемы, с которыми они могут столкнуться на рынке труда, и, соответственно, оперативно перестроить обучение.
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.