УрБК, Екатеринбург, 07.08.2025. 11 российских университетов поучаствовали в проекте Яндекса и НИУ ВШЭ по применению ИИ в процессе подготовки выпускных квалификационных работ. Из них — 29 студентов и 20 научных руководителей Тюменского государственного университета (ТюмГУ), сообщает пресс-служба вуза. Эксперты Яндекс Образования и факультета компьютерных наук ВШЭ научили студентов и преподавателей использовать нейросеть YandexGPT в трудоёмких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом. Пилотный проект был запущен в 2024 году для студентов НИУ ВШЭ, а в этом году к нему присоединились ИТМО, КФУ, НГТУ, ННГУ, СибГМУ, СКФУ, ТГУ, ТюмГУ, Университет Правительства Москвы и УрФУ. Более 500 студентов разных направлений — гуманитарных и социальных наук, экономики и менеджмента, истории и коммуникаций, филологии, медиа и педагогики — освоили 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, при этом они могли использовать любые доступные ИИ-инструменты. На защитах студенты рассказывали, в каких именно задачах применяли GPT и как планируют использовать нейросети в будущей работе, а комиссия оценивала способность студентов критически работать с искусственным интеллектом. «Университет уверенно заявил о стремлении достичь лидерства в использовании искусственного интеллекта в образовательном процессе. И нам важно не только фиксировать изменения в учебном процессе, но и выстраивать связи с крупнейшими и авторитетнейшими игроками на этом пространстве. Уверен, что в партнёрстве мы сможем достигнуть значительных результатов», — сообщил ректор ТюмГУ Иван Романчук. «Наш опыт включения ИИ в образовательный процесс говорит о том, что конкретный способ использования ИИ, подготовка студентов к работе с ИИ, создание контекста, готовности студентов имеют очень большое значение. Мало разрешить, необходимо технологизировать работу с ИИ. Иначе будем иметь дело с потерями, разнообразными последствиями. Проект с Яндекс и ВШЭ — логичное продолжение решения университета весной 2024 года о разрешении использовать ИИ при подготовке ВКР», — прокомментировала директор Школы образования и Центра образовательных разработок на основе технологий ИИ ТюмГУ Ульяна Раведовская. Опрос студентов показал, что они обращались к ИИ в первую очередь для структурирования текста (60%) и литературного обзора (51%). 47% студентов применяли ИИ для создания черновиков и написания текста, 45% - для автоматизации обработки данных, 42% - для стилистической корректировки текста. При этом студенты воспринимают ИИ как вспомогательный инструмент, а не замену собственного труда: 45% студентов оценили вклад ИИ как умеренный (он помог им лишь в некоторых аспектах работы), еще 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% опрошенных опыт участия в проекте не повлиял (они практически не использовали нейросети). «За прошедший год искусственный интеллект стал полноценным компаньоном в решении образовательных задач, а ИИ-компетенции — неотъемлемым требованием для выпускников на современном рынке труда. В Яндекс Образовании мы ставим перед собой масштабную цель — помогать университетам развивать ИИ-грамотность и формировать востребованные навыки у будущих специалистов и преподавателей. В этом году проект по применению ИИ в дипломах охватил несколько сотен студентов и более десятка университетов. Особенно ценно, что студенты воспринимают нейроинструменты как партнёров по мышлению, а не замену себе. Мы намерены и дальше помогать вузам находить оптимальные способы интеграции современных технологий», — поделился руководитель направления стратегического развития высшего образования в Яндекс Образовании Кирилл Баранников. Помимо этого, эксперты Яндекса и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ обучали преподавателей — научных руководителей — использовать ИИ-инструменты. Им рассказывали про различные аспекты работы с генеративными нейросетями: от основ промтинга до создания собственных ИИ-ассистентов.
