+7(999)340-56-00
Исследования | Машинное обучение | Искусственный интеллект
AI-ассистенты для цифрового университета в проекте трансформации образовательного процесса
Цель проекта
- разработать математические модели и программное обеспечение AI-ассистентов для участников образовательного процесса – студентов, преподавателей, тьюторов, руководителей образовательных программ.
Описание ситуации
Современный университет – это сложная экосистема с растущим числом студентов, разнообразными форматами взаимодействия и новым набором ролей для сотрудников университета. На фоне сформировавшегося запроса на персонализированное обучение традиционные "конвейерные" подходы во многом утратили актуальность. Однако переход к индивидуальным образовательным траекториям требует от университета глубокой перестройки процессов и значительных ресурсов. Внедрение цифровых сервисов, обеспечивающих сбор, хранение и анализ данных цифровых следов, позволяет решить эту задачу и реализовать технологии с человеческим лицом, раскрывающие потенциал всех участников образовательного процесса. Такой подход лежит в основе проекта создания AI-ассистентов.
Что было сделано
-
Выделены и детально описаны основные роли пользователей для AI-ассистентов: студенты, преподаватели, тьюторы и руководители образовательных программ.
Студенты- рекомендации по выбору курсов и построению индивидуальных траекторий,
- мониторинг прогресса и активности + прогнозирование успеваемости = личные рекомендации по корректировке обучения,
- контроль формирования компетенций.
- поддержка при разработке новых курсов и формировании контрольно-измерительных материалов к ним,
- мониторинг вовлеченности и успеваемости студентов + прогнозирование успеваемости = рекомендации по индивидуальной работе с группами и отдельными студентами.
- рекомендации по адресной поддержке студентов на основе мониторинга и прогнозирования вовлеченности и успеваемости,
- контроль оперативного реагирования на отклонения и потенциальные проблемы.
- поддержка при разработке новых образовательных программ,
- контроль качества запущенных в работу образовательных программ.
-
Разработана универсальная модель данных цифрового следа студента, адаптируемая под образовательные платформы университетов – протестирована на примере Open edX.
-
Разработаны и протестированы математические модели, необходимые для реализации AI-ассистентов и позволяющие строить прогнозы, выявлять риски, улучшать качество преподавания и сопровождения.
-
На основе микросервисной архитектуры разработаны AI-ассистенты в виде web-приложений, интегрируемых с ИТ-системами университета.
Технические детали
-
Инструменты – Python и библиотеки