Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоёмких задачах, например, для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.
В 2024 году был запущен пилотный проект для студентов НИУ ВШЭ, а в 2025 году к пилоту присоединились ИТМО, КФУ, НГТУ, ННГУ, СибГМУ, СКФУ, ТГУ, ТюмГУ, Университет Правительства Москвы и УрФУ. По словам «Яндекса», 500 студентов гуманитарных и социальных наук, экономики и менеджмента, истории и коммуникаций, филологии, медиа и педагогики освоили ИИ-навыки работы с генеративными моделями и применили их при подготовке дипломных работ.
Платформа Yandex Cloud предоставила участникам бесплатный доступ к семейству моделей нового поколения YandexGPT 5. Студенты и преподаватели могли использовать любые доступные ИИ‑инструменты. На защитах студенты рассказывали, в каких именно задачах применяли большие языковые модели и как планируют использовать нейросети в будущей работе, а комиссия оценивала способность студентов критически работать с искусственным интеллектом.
Опрос студентов показал, что 60% обращались к ИИ в первую очередь для структурирования текста, а 51% — для литературного обзора. 47% опрошенных студентов применяли ИИ для создания черновиков и написания текста, 45% — для автоматизации обработки данных, 42% — для стилистической корректировки текста.
Как отметили в «Яндексе», студенты воспринимают ИИ как вспомогательный инструмент, а не замену полноценной работы. 46% респондентов оценили вклад ИИ как умеренный (он помог им лишь в некоторых аспектах работы), ещё 34% — как незначительный (они использовали GPT эпизодически, а на итог работы это не повлияло), 17% студентов обращались к ИИ на всех этапах работы, и на 4% участников опыт применения ИИ практически не повлиял.
Также эксперты «Яндекса» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ обучали преподавателей и научных руководителей использовать ИИ‑инструменты. Педагогам из вузов рассказывали про различные аспекты работы с генеративными нейросетями: от основ промтинга до создания собственных ИИ‑ассистентов.
Источник: habr.com