14 октября прошел второй день IV международного форума IT-Академграда «Искусственный интеллект в Беларуси». На площадке обсудили состояние и перспективы ИИ, риски и многие другие важные для сферы темы. Свои разработки представила ГК “БелХард”, а генеральный директор Игорь Мамоненко поделился собственным видением, как улучшить образовательные процессы с помощью ИИ. Подробнее об этом — в репортаже KV.by.

Отметим, что на Форуме ГК «БелХард» получила сразу две награды: диплом в номинации «Компания — лидер ИИ» и в номинации «Проект — лидер ИИ».

Масштабирование индивидуального обучения при помощи AI

Игорь Мамоненко, генеральный директор ГК “БелХард”, выступил с темой “Масштабирование индивидуального обучения при помощи AI”.

— Сейчас в сфере образования используются классические методологии без персонализированного подхода. Первичная проверка знаний проводится с помощью стандартного вступительного экзамена. В процессе обучения проводятся тесты и практические занятия. По итогу обучения студенты пишут дипломные работы и снова сдают экзамены.

Преподаватели готовят учебные программы и экзаменационные материалы, рассчитанные по содержанию на групповые занятия и “среднего” студента без персонализированного подхода. Насколько это эффективно, это уже другой вопрос.

Хочу отметить, что улучшить персонализированный подход в сфере образования поможет использование искусственного интеллекта. Расскажу о главных его возможностях в сфере обучения:

  • ИИ может разработать под каждого студента индивидуальную программу обучения.

  • ИИ способен разрабатывать в процессе обучения индивидуальные проверочные тексты и оперативно корректировать учебный материал.

  • Преподаватель в процессе образования выполняет роль контролера качества учебного процесса, а также выступает в качестве аналитика и психолога. К слову, для подготовки таких специалистов тоже может быть использован ИИ.

В качестве яркого и полезного примера хочу привести одну из школ в США, которая работает в Техасе с 2019 года. В частной инновационной школе Alpha School ИИ подбирает задания, оценивает успехи и адаптирует программу под уровень каждого ученика в сфере естественных наук. Работающие в школе люди-”гиды” развивают творческие навыки учеников, а также помогают им с дисциплиной и мотивацией. Результаты школа показывает отличные — ученики занимают места в топ 2% по национальным стандартизированным тестам США.

Еще один пример — Китай. Там созданы платформы для обучения, которые основаны на персонализированных образовательных траекториях, созданных с помощью ИИ. Отмечу, что в китайских вузах преобладает “гибридная модель обучения”, когда ИИ-преподаватели работают вместе с обычными учителями-людьми. 

И, конечно же, поделюсь, какие выгоды можно получить при использовании ИИ в сфере образования:

  • Снижение себестоимости подготовки учебных программ и тестов.

  • Приведение учебных программ в соответствие с современными требованиями.

  • Индивидуальная адаптация учебных программ к способностям человека.

  • Повышение качества обучения.

  • Снижение сроков обучения различным предметам.

  • Создание востребованных курсов дообучения профессиональных кадров.

  • Увеличение спроса на выпускников, которые лучше владеют предметной областью.

Нейронная сеть – как инструмент в работе преподавателя

Модератором заседания «Проблемные вопросы и пути совершенствования подготовки специалистов в сфере искусственного интеллекта» выступил Игорь Мамоненко, генеральный директор ГК “БелХард”.

Спикер Александр Крек, директор по персоналу ООО «БелХард Девелопмент» старший преподаватель Академии BELHARD, выступил с темой “Нейронная сеть – как инструмент в работе преподавателя”.

— Именно сейчас преподавателям необходимо внедрять ИИ-инструменты в свою работу. Почему это важно? Во-первых, стоит отметить рост EdTech-индустрии. Цифровизация образования набирает обороты, создавая возможности для преподавателей по всему миру. Во-вторых, преподаватели получают новую роль — становятся наставниками и фасилитаторами, помогающими студентам ориентироваться в потоке информации. В-третьих, современные студенты ожидают быстрого доступа к знаниям и интерактивным форматам обучения, привычных цифровому поколению.

Нейронные сети несут для сферы образования выгоды в виде экономии времени, быстрой кастомизации, повышению вовлеченности студентов и автоматизации рутинных задач.

Расскажу, где преподаватель может использовать нейронные сети:

  1. Создание оценочных материалов (автоматическая генерация текстов, контрольных вопросов и заданий).

  2. Методическая работа (подготовка методических рекомендаций, учебных программ и дидактических материалов).

  3. Проверка текстов (анализ, рецензирование).

  4. Интерактивные форматы (разработка сценариев для игровых занятий, образовательных кейсов).

Конечно, преподаватели при внедрении ИИ в работу могут столкнуться со сложностями. Чаще всего это психологический барьер, дефицит компетенций, нежелание оплачивать многочисленные подписки на ИИ-сервисы и неумение критически оценивать результаты работы ИИ.

Для работы с ИИ понадобятся следующие базовые навыки: мастерство промтинга (умение грамотно формулировать запросы), гибридный подход (способность комбинировать классические методы и современные), критическая проверка (навыки анализа и корректировки ответов нейросети) и персонализация процесса (учение настраивать инструменты под свои потребности).

Чтобы преподавателям обучиться работе с нейросетями, можно использовать следующие варианты: образовательные программы, методическая поддержка, геймификация обучения и обмен опытом в сообществах практиков.

Белорусская национальная LLM

Дмитрий Воронюк, менеджер по бизнес-развитию ЗАО «БелХард Групп», выступил с докладом на тему “Белорусская национальная LLM — интеллектуальная платформа для автоматизации и цифрового суверенитета AI”.

— Собственная ИИ-модель для Беларуси — это необходимость. Во-первых, она обеспечивает безопасность данных (использование зарубежных ИИ выводит чувствительную информацию за пределы национального пространства). Во-вторых, обеспечение образовательного суверенитета (мы должны создавать технологии, а не только их потреблять). В-третьих, контекстуальная точность (глобальные модели теряют 25-35% точности в локальных контекстах, для белорусского языка — еще больше).

Успешные мировые кейсы говорят о том, что при желании можно добиться успехов во внедрении ИИ. Например, в Китае создана национальная ИИ-индустрия и экосистема из сотни тысяч специалистов. Во Франции открытая ИИ-модель на 46 языках объединила научное сообщество. В ОАЭ за 2 года был сформирован региональный ИИ-хаб.

Расскажу, что на данный момент уже реализовано в нашей национальной LLM:

  • Анализ архитектур. Проведен глубокий анализ архитектур ведущих открытых ИИ-моделей для определения оптимальных подходов.

  • Создание и тест. Создан и успешно протестирован первый образец национальной LLM, подтвердивший свою работоспособность.

  • Функциональность. ИИ-модель работает на русском и белорусском языках, генерирует ответы за 1-3 секунды и структурирует тексты.

В ближайшее время планируется дообучение модели (на корпусах, отражающих белорусскую государственность, культуру и историю); наращивание вычислительных мощностей для массового использования и запуск платформы для госсектора и вузов в течение года.

 

Контент-завод: как создавать сотни единиц контента в день с помощью ИИ

Иван Уваров, директор по маркетингу Академии BELHARD, выступил с докладом на тему “Контент-завод: как создавать сотни единиц контента в день с помощью ИИ”.

— Главная проблема, которую предлагаем решить с помощью нашего инструмента, — это низкая скорость производства контента и охваты. Например, вы используете десятки различных каналов и соцсетей, а стоимость одного короткого ролика варьируется от 60 до 120 рублей. Выходит довольно дорого, если учитывать ведение всех каналов. 

Даже при наличии большого штата SMM-специалистов, операторов и монтажеров создание контента просто не успевает за скоростью повестки (новости и заявления устаревают за часы). 

Чтобы решить вышеназванные проблемы, мы предлагаем использовать “Контент-завод”. Система актуальна для компаний, медиа и экспертов. Благодаря системе материал может автоматически публиковаться на всех площадках, длинное видео превращается в десятки коротких. Тренды будут выявляться автоматически и сразу перерабатываться в ваш контент.

Расскажу, как работает система. Сначала проводится трендвотчинг (сбор данных с новостных сайтов и соцсетей). Система использует свои текст/голос/видео/изображения и генерирует посты в стиле компаний под разные площадки. Далее происходит генерация картинок и подстановка. Затем оформляются шаблоны дизайна и проводится автоматический монтаж. Система сама проводит публикацию контента в необходимых соцсетях. Благодаря данному решению компанию сможет значительно улучшить финансовые и временные показатели.