Заказчики: ТИСБИ Подрядчики: Яндекс (Yandex) Продукт: Yandex DataSphereДата проекта: 2024/04 — 2024/10
|
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
|
2024: Создание системы для выбора выпускной квалификационной работы
Лаборатория искусственного интеллекта Университета управления «ТИСБИ» разработала систему, которая помогает студентам выбрать наиболее подходящую тему выпускной квалификационной работы. За 20 с небольшим лет в университете собрана масштабная база данных об обучении более 40 000 студентов, включающая информацию об их успеваемости, курсовых работах, научных достижениях и результатах защит дипломов. Этот большой массив информации лег в основу интеллектуальной системы, созданной на базе технологий Yandex DataSphere. Об этом Яндекс сообщил 2 ноября 2024 года.
Наша система анализирует огромный массив данных: от базовых показателей успеваемости, таких как оценки экзаменов и зачетов, до более сложных параметров – портфолио достижений, тематики курсовых работ и результатов защит ВКР. Мы учитываем даже такие факторы как региональная специфика и карьерные траектории наших выпускников. Это позволяет нам не просто предлагать темы ВКР, а формировать действительно актуальные направления исследований, которые будут полезны как для профессионального развития студента, так и для решения практических задач региона, – отметила Ольга Федорова, проректор по цифровой трансформации, кандидат педагогических наук, доцент, заведующая кафедрой Информационных технологий Университета управления «ТИСБИ». |
Работа системы построена на анализе множества параметров: она изучает не только академическую успеваемость студента, но и его научные интересы, выраженные в курсовых работах, профессиональные достижения, отраженные в портфолио, и даже личные пожелания к будущей работе. Например, если студент заинтересован в глубоком анализе определенной области своей специализации, система предложит темы, требующие серьезного исследовательского подхода.
На практике это выглядит так: получив запрос студента на подбор темы, система анализирует успешные работы прошлых лет в схожей области, учитывает текущие тренды в выбранной специальности и формирует список персонализированных рекомендаций. Так, для студента, интересующегося социальной политикой, система может предложить как узконаправленные темы вроде анализа эффективности конкретных социальных программ, так и более широкие исследования, например, сравнительный анализ систем социального обеспечения в разных странах.
В отличие от традиционного подхода к выбору темы ВКР, когда студент ограничен списком предложенных кафедрой тем, искусственный интеллект генерирует персонализированные рекомендации, учитывающие индивидуальную траекторию обучения каждого студента. Это позволяет сделать выпускные работы более актуальными и практически значимыми.
Система уже прошла тестирование на факультете информационных технологий, и в ближайшее время планируется её масштабирование на другие факультеты университета. Запуск в промышленную эксплуатацию запланирован на 2024/25 учебный год, к этому времени разработчики планируют добавить функции автоматической генерации описания постановки задачи и подбора релевантных научных источников.