11 вузов России стали участниками проекта ВШЭ и «Яндекса» по применению ИИ при подготовке дипломных работ

Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.
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 программ в области 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.
Дарья Касьяненко
«Мы видим, что студентам не хватает базового понимания работы генеративного ИИ, навыков промпт-инжиниринга, и поэтому без обучения работе с технологиями взаимодействие студента с ИИ дает посредственный результат. Наш проект свел экспертов в области ИИ со студентами и научными руководителями и на практике показал возможности и ограничения ИИ-инструментов. Также много времени было уделено и промпт-инжинирингу. Полученные ВКР стали на голову выше, чем у студентов, которые использовали ИИ без знаний того, как правильно применять эти технологии», — рассказала Дарья Касьяненко, старший преподаватель, академический руководитель магистратуры «Инженерия данных», руководитель проекта от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
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 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 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 как замену полноценной работы: 46% 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% участников опыт применения ИИ практически не повлиял.
Помимо этого, эксперты «Яндекса» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ обучали преподавателей — научных руководителей — использовать ИИ-инструменты. Им рассказывали о различных аспектах работы с генеративными нейросетями — от основ промптинга до создания собственных ИИ-ассистентов.
Кирилл Баранников
«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 партнеров по мышлению, а не как замену себе. Мы намерены и дальше помогать вузам находить оптимальные способы интеграции современных технологий», — поделился руководитель стратегического развития высшего образования в «Яндекс Образовании» Кирилл Баранников.
Вам также может быть интересно:
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.
МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения
Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.
Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств
В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.


