Этим летом студенты нескольких направлений подготовки НИУ ВШЭ — «Философия», «Медиакоммуникации», «Международные отношения» и «Востоковедение» — впервые использовали нейросеть в процессе подготовки дипломных и курсовых работ. Университет разрешил применять возможности YandexGPT, генеративной технологии «Яндекса», для решения заранее определенного перечня задач, на которые обычно у студента уходит много времени. Она помогала собирать, анализировать и обобщать информацию, проверять текст на ошибки и править оформление, а также разбираться в сложных темах и структурировать ход размышлений.
Больше половины студентов, обратившихся к ИИ во время подготовки, получили высший балл. Это первый подобный опыт системной интеграции ИИ-технологии бигтеха в учебный процесс. НИУ ВШЭ считает эксперимент успешным и со следующего года увеличит число направлений, где можно будет использовать YandexGPT.
«Очевидно, что генеративные модели используются повсеместно — в том числе и студентами при выполнении тех или иных заданий. Я уверен, что в части проектной и исследовательской работы стоит поощрять применение больших языковых моделей. Нам важно, чтобы студент получил успешный результат или создал новый продукт, и если инструменты ИИ помогли ему в этом, ускорили работу и повысили ее качество, — мы только за. Поэтому мы в НИУ ВШЭ в целом разрешаем применять генеративные инструменты в дипломных работах, а также с радостью приняли участие в пилотном проекте с Яндексом», — комментирует Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.
В рамках проекта студенты научились грамотно использовать генеративные технологии и смогли глубже погрузиться в исследования, сократив время на рутинные задачи и освободив на творческие. В своих работах студенты отмечали, где именно применяли нейросетевые инструменты, а на защитах подробнее рассказывали, для решения каких задач обращались к ИИ-помощнику и как проводили фактчекинг.
По результатам опросов, самой популярной функцией стал поиск ошибок и опечаток, на втором месте — суммаризация данных. Помимо этого, студенты использовали нейросеть для ведения дискуссии о различных аспектах работы, обращались к ней для генерации изображений и за помощью в оформлении. При этом студенты самостоятельно делали выводы в своих дипломных проектах. Качество выполненной работы и то, насколько глубоко студент погружён в тему, проверялись во время защиты перед комиссией.
Помимо проведения исследований и успешной защиты дипломов, студенты получили представление о том, как в будущей профессиональной деятельности можно работать в тандеме с AI-ассистентами и инструментами.
