Лаборатория искусственного интеллекта Университета управления "ТИСБИ" в Казани разработала уникальную систему, которая помогает студентам выбрать наиболее подходящую тему выпускной квалификационной работы (ВКР). ИИ основывает свой выбор на показателях успеваемости студентов, результатах сессий, тематике курсовых работ, карьерных траекториях, региональной специфике и других данных. Об этом "Газете.Ru" рассказали в ТИСБИ.
В отличие от традиционного подхода к выбору темы ВКР, когда студент ограничен списком предложенных кафедрой тем, ИИ генерирует персонализированные рекомендации, учитывающие индивидуальную траекторию обучения каждого студента. Это позволяет сделать выпускные работы более актуальными и практически значимыми.
"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", – рассказала "Газете.Ru" проректор по цифровой трансформации, заведующая кафедрой Информационных технологий Университета управления "ТИСБИ" Ольга Федорова.
Работа системы построена так: получив запрос студента на подбор темы, ИИ 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.
Система уже успешно прошла тестирование на факультете информационных технологий, и в ближайшее время ее начнут использовать другие. Запуск в промышленную эксплуатацию запланирован на 2024-2025 учебный год, к этому времени разработчики планируют добавить функции автоматической генерации описания постановки задачи и подбора релевантных научных источников.
