Как нейросети меняют науку и учебный процесс: примеры использования ИИ в образовании

По данным McKinsey, 72% компаний уже внедрили GPT хотя бы для одной бизнес‑задачи. Сфера образования в этом направлении развивается медленнее: согласно ЮНЕСКО, лишь 10% учреждений разработали политику или официальное руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта. Помимо этого, всего 16% преподавателей российских вузов использовали ИИ в учебном процессе, в то время как 65% студентов уже знают, что такое нейросети и как ими пользоваться.

Один из факторов, который мешает внедрению технологий искусственного интеллекта в образовании, — непонимание, в каких сценариях его стоит применять.

Рассказываем:

• какие задачи в образовании можно решать с помощью генеративного ИИ,
• конкретные примеры использования нейросетей в российских вузах,
• плюсы и минусы внедрения ИИ в учебный процесс,
• как нейросети помогают в науке (биомедицине, физике частиц, гуманитарных науках),
• возможности ИИ для инклюзивного образования.

Статья будет полезна:

• студентам и абитуриентам,
• преподавателям вузов,
• ректорам и руководителям образовательных учреждений,
• научным сотрудникам.

Нейросети как новые инструменты в системе образования

Большие языковые модели (LLM) — новое поколение нейросетей, способных создавать текст, изображения, аудио и видео. YandexGPT — российская LLM, которая уже интегрирована в Алису, поиск Нейро и используется в НИУ ВШЭ и на сайте Text.ru.

Большие языковые модели, или LLM — новое поколение нейросетей, гибче и мощнее предыдущих. Именно на них основан генеративный искусственный интеллект, который может создавать текст, изображение, аудио или видео по запросу пользователя.

Одна из самых известных LLM — ChatGPT от OpenAI. Большая языковая модель Яндекса называется YandexGPT. Вы сталкивались с её работой, если хотя бы раз пользовались навыком Алисы «Давай придумаем» или поиском Нейро. Кроме того, модель интегрирована по API в работу многих внешних сервисов и систем. Например, сайт Text.ru использует YandexGPT для суммаризации текста, а НИУ ВШЭ — для помощи абитуриентам с подборкой курса.

В образовательной системе есть множество способов применять генеративный ИИ. Преподавателям вузов он помогает автоматизировать рутину: проверку тестов, написание отчётов. Также с помощью нейросетей можно подготовиться к лекциям: сгенерировать иллюстрации, фото или видео, структурировать собранный из разных источников материал в единую лекцию или пересказать готовую лекцию, чтобы методисту не пришлось делать этого вручную.

По данным «Ведомостей», чаще всего искусственный интеллект в высшем образовании применяют преподаватели компьютерных наук, реже — гуманитарных, социальных и экономических дисциплин.

Что касается студентов, согласно опросу Forbes, чаще всего они используют нейросети, чтобы написать и отредактировать текст или код, перевести что‑то с одного языка на другой. А иногда генерируют иллюстрации, обрабатывают фото и используют ответы LLM для самопроверки. Кроме того, генеративный ИИ помогает реализовывать научные или студенческие проекты.

Использование ИИ в образовании: плюсы и минусы

По оценкам НТИ, нейросети сокращают время преподавателей в 4–5 раз за счёт автоматизации рутины. Но важно критически относиться к ответам LLM (они могут ошибаться) и избегать соблазна полностью перекладывать учебные задания на ИИ.

Искусственный интеллект полезен для автоматизации рутинных задач. По оценкам Национальной технологической инициативы (НТИ), нейросети в 4–5 раз сокращают время работы преподавателей, освобождая больше возможностей для творческого поиска и научной деятельности.

Ещё один важный плюс искусственного интеллекта — он может разнообразить научный процесс: подсказать, как составить оптимальный учебный план или необычное практическое задание.

Но есть и минусы. Во‑первых, важно критически относиться к результатам работы нейросетей: даже самые хорошие из них до сих пор часто ошибаются.

Во‑вторых, может пострадать качество учебного процесса — иногда соблазн попросить искусственный интеллект сделать за тебя домашнее задание слишком велик.

Примеры использования нейросетей в сфере образования и в науке

Раздел содержит больше 18 кейсов применения ИИ в российских вузах и научных исследованиях. Ключевые примеры: МФТИ (виртуальный преподаватель по программированию), НИУ ВШЭ (чат-бот для абитуриентов), УрФУ (бот для административных вопросов), Президентская академия (умный бот), КФУ (цифровые аватары), Финансовый университет (анализ вовлечённости студентов).

Для студентов и абитуриентов

В этом блоке — примеры использования ИИ для помощи студентам и поступающим: виртуальный преподаватель по программированию (МФТИ, МГТУ им. Баумана), чат-бот для выбора образовательной программы (НИУ ВШЭ), бот для административных вопросов (УрФУ).

МФТИ и МГТУ им. Н. Э. Баумана использовали ИИ для создания виртуального преподавателя по программированию. С помощью нейросети сервис анализирует уровень знаний студента и выявляет слабые места. Затем он составляет индивидуальную образовательную программу, предлагая актуальные по сложности задачи на изучение нового материала либо на закрепление уже изученного. На сайте представлено более 7 тыс. задач на разные темы.

В НИУ ВШЭ внедрили генеративную модель в чат‑бот на сайте и в телеграм‑канале вуза. Искусственный интеллект помогает абитуриентам выбрать подходящую образовательную программу на основе информации об их интересах. Более 70% пользователей оставили о сервисе положительные отзывы. Более подробно об этом кейсе рассказал директор по порталу НИУ ВШЭ Дмитрий Коптюбенко на вебинаре «YandexGPT для образовательных и научных проектов».

В УрФУ создали чат‑бота для решения административных вопросов. Он отвечает на популярные вопросы студентов, например о заселении в общежитие, стипендии и материальной поддержке.

Для преподавателей

Президентская академия внедрила умного бота для поиска информации и решения повседневных задач. КФУ использует нейросети для генерации цифровых аватаров преподавателей, Финансовый университет — для анализа вовлечённости студентов.

Президентская академия использует умного бота, который помогает искать информацию и решать повседневные задачи. С его помощью педагоги и студенты быстрее находят ответы на вопросы об учебном процессе и административных задачах. Бот автоматически обрабатывает запросы, анализируя информацию с официальных ресурсов университета.

В Казанском федеральном университете с помощью нейросетей цифровизируют учебный процесс, например генерируют цифровые аватары преподавателей для онлайн‑лекций. В Финансовом университете с помощью систем компьютерного зрения анализируют вовлечённость студентов.

Для научных сотрудников

В науке LLM помогают обрабатывать большие объёмы данных, генерировать гипотезы и ускорять публикацию результатов. Примеры: анализ научных статей в биомедицине, обработка данных в физике частиц, анализ текстов в гуманитарных науках. Также упомянуты инструменты: Scopus AI (подбор литературы и экспертов) и Coscientist (автоматизация лабораторных экспериментов).

В науке LLM помогают обрабатывать и структурировать огромные объёмы данных, генерировать новые идеи и гипотезы, строить прогнозы и повышать качество получаемых результатов. Нейросети становятся важным инструментом для учёных, позволяя сосредоточиться на более творческих и аналитических аспектах работы.

В области биомедицинских исследований генеративные модели могут анализировать научные статьи и извлекать из них ключевые данные и паттерны. Это значительно ускоряет систематизацию информации. Также LLM позволяют автоматизировать написание статей и отчётов, сокращая тем самым время на публикацию результатов.

В физике частиц нейросети применяют для анализа данных, полученных во время экспериментов. Благодаря генеративному ИИ ученые могут быстро обрабатывать результаты, выявляя аномалии и новые закономерности, которые ранее могли быть упущены.

Исследователи гуманитарных наук с помощью генеративных моделей могут анализировать тексты, чтобы выявлять скрытые смыслы и вникать в культурный контекст. Это позволяет им более глубоко понимать исторические события и социальные процессы.

Кроме того, появляются ассистенты на базе ИИ, которые помогают учёным автоматизировать рутинные задачи. Так, научный издательский дом Elsevier анонсировал запуск чат-бота Scopus AI, который способен подбирать списки литературы и экспертов по любой теме. Также инструмент может превращать объёмные научные статьи в краткие конспекты, опираясь исключительно на надёжные источники и избегая генерации ложной информации.

Другой интеллектуальный сервис на базе LLM — Coscientist — помогает автоматизировать научные эксперименты. С его помощью можно планировать химический синтез известных соединений, управлять приборами для обработки жидкостей и ориентироваться в документации оборудования.

Для инклюзивности образования

Нейросети делают образование доступнее: программы экранного доступа для незрячих и слабовидящих, автоматические субтитры для слабослышащих.

По словам экспертов АНО «Цифровая экономика», внедрение нейросетей поможет сделать образование не только интереснее, но и доступнее.

Уже сегодня люди с нарушениями зрения используют программы экранного доступа, чтобы прослушивать учебную литературу. А слабослышащие пользователи могут пользоваться автоматическими субтитрами, чтобы смотреть видеолекцию.

Кейсы использования ИИ в российском образовании и науке

Частые вопросы и ответы

Выводы

Нейросети могут значительно повысить качество образования, упростив учебный процесс и для сотрудников вузов, и для студентов. Автоматизация рутинных задач оставляет преподавателям и учёным больше времени для науки и творчества, персонализация образования позволяет студентам больше проявлять себя и свои способности в процессе обучения.