Презентация проектов молодых учёных 2024 года

Технологии генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) позволяют внести значительный вклад в научно-исследовательский и образовательный процессы, и в будущем умение пользоваться ГенИИ станет одним из необходимых элементов для успешной и самостоятельной деятельности человека на рынке труда. Разрабатываемый курс предлагает преподавателям вузов погружение в мир технологий искусственного интеллекта, делая их надёжными помощниками в научной и образовательной деятельности. Материалы курса основаны на обзоре существующих практик использования ГенИИ, которые систематизированы и структурированы разработчиками курса в зависимости от конкретных сфер применения и решаемых задач.

В ходе доклада вы узнаете:

• Как измерять отношение учителей к технологиям и почему оно важно?

• Как будут отличаться треки обучения на курсе для учителей с высокой и низкой технологической готовностью?

• Как инструменты педагогического дизайна помогут нам поддержать педагогов в сложной задаче освоения ИИ?

Руководитель проекта и докладчик:

Андреева Анастасия Александровна, и.о. заведующей Лаборатории инноваций в образовании Института образования НИУ ВШЭ

Докладчики:

Королева Диана Олеговна, ведущий эксперт лаборатории инноваций в образовании Института образования НИУ ВШЭ

Щербакова Марина Викторовна, академический руководитель магистратуры «Педагогический дизайн», МПГУ, руководитель отдела развития образовательных программ Московского Международного Университета

Дискуссант:

Сомов Яков Михайлович, генеральный директор ООО «Лекториум», автор интенсивов по обучению ИИ

До 20% школьников испытывают трудности самостоятельного обучения ввиду недиагностированной и нескорректированной дислексии — нарушения чтения при сохранном интеллекте. На сегодня отсутствует диагностика дислексии на ранних этапах обучения, которая (1) стандартизирована, (2) лингвистически мотивирована, (3) учитывает индивидуальные особенности учащихся и (4) эффективна для массового внедрения в школы с наименьшими ресурсозатратами. В рамках проекта разрабатывается планшетное приложение с тестом для скрининга дислексии у младших школьников и дифференцированными возрастными нормами чтения для русскоязычных монолингвальных и билингвальных школьников, отвечающее заявленным требованиям.

В ходе доклада вы узнаете:

• Какие на сегодня методики оценки чтения детей?

• Как инструмент улучшает/облегчает эту оценку?

• Проблема оценки навыков чтения билингвальных школьников — стигматизация этой социальной группы, недостаточное внимание к индивидуальным особенностям учащихся

• Трудности массового внедрения инструмента в систему образования

Руководитель проекта и докладчик:

Здорова Нина Станиславовна, научный сотрудник Центра языка и мозга НИУ ВШЭ

Дискуссант:

Макерова Сусанна Рашидовна, руководитель Лаборатории экспериментальной лингвистики Адыгейского государственного университета, заведующая кафедрой английской филологии, доктор филологических наук, доцент

В рамках данного проекта разрабатывается нейросеть, предназначенная для распознавания и анализа движений детей-спортсменов во время тренировок. Основной целью проекта является повышение качества тренировочного процесса. Нейросеть обучается на наборе видеоматериалов, содержащих разнообразные спортивные движения, которые записаны во время тренировок детей-спортсменов. Это позволит ей точно идентифицировать и классифицировать различные упражнения. Используя методы глубокого обучения и компьютерного зрения, система сможет отслеживать ключевые точки на теле спортсмена, анализировать их движения и предоставлять обратную связь тренерам и спортсменам. Проект направлен на создание инструмента, который поможет тренерам более эффективно планировать занятия, корректировать технику выполнения упражнений и адаптировать индивидуальные тренировочные программы. В результате использование данной нейросети будет способствовать улучшению спортивных результатов и развитию детей-спортсменов.

В ходе доклада вы узнаете:

• Какой формат использования нейросети тренерами оптимальный?

• Оправданы ли «блоковые» и многопоточные подходы в глубоком обучении? Или более удачным современным решением будет end-to-end архитектура?

• Можно ли экстраполировать наработки по фигурному катанию на другие виды спорта?

Руководитель проекта и докладчик:

Проворова Анна Александровна, младший научный сотрудник Центра когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ в Перми

Дискуссант:

Дагаев Дмитрий Александрович, заведующий Научно-учебной лаборатории исследований спорта факультета экономических наук НИУ ВШЭ

Проблема низкой (или снижающейся с течением времени) вовлеченности учащихся является одной из наиболее распространенных в онлайн-обучении. Цель данного проекта — разработать инструмент учебной поддержки на базе ИИ и оценить его эффекты на вовлеченность и успеваемость учащихся в онлайн-среде с использованием экспериментального и квази-экспериментального подходов. Полученные результаты позволят оценить, насколько важны разные формы скаффолдинга на базе ИИ для роста вовлеченности учащихся образовательный процесс и для разных групп учащихся, а также какой формат предоставления поддержки является наиболее эффективным.

В ходе доклада вы узнаете:

• В чем искусственный интеллект может заменить учителя?

• Почему важно поддерживать вовлеченность учащихся в условиях онлайн-обучения?

• Какие задачи может решать ИИ для повышения вовлеченности учащихся и снижения нагрузки педагогов?

Руководитель проекта и докладчик:

Адамович Ксения Александровна, кандидат наук об образовании, научный сотрудник Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании Института образования НИУ ВШЭ

Дискуссант:

Платонова Юлия Андреевна, доцент Кафедры венчурного менеджмента факультета менеджмента НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде

Способность эффективно регулировать эмоции играет важную роль в поддержании общего психологического благополучия. Данное исследование посвящено выявлению связей между способностью к тонкому разграничению своих эмоций (эмоциональной дифференциацией) и эффективностью их регулирования. Мы используем метод многократных замеров эмоционального состояния, который позволяет организовать наблюдение за эмоциональными состояниями в режиме реального времени. Для реализации этого метода мы создаём Telegram-бот, который будет не только собирать данные для последующего анализа, но и предоставлять психологическую поддержку пользователям. Результаты проекта помогут улучшить существующие методы саморегуляции, а Telegram-бот станет общедоступным инструментом, который можно будет использовать для отслеживания и корректировки эмоционального состояния.

В ходе доклада вы узнаете:

• Что такое метод многократных замеров (ММЗ)?

• Что мы можем узнать о регуляции эмоций при помощи ММЗ?

• Что на данный момент известно об эффективности регуляции эмоций?

• Как телеграм-бот может помочь науке в изучении процессов регуляции эмоций, а людям — в усовершенствовании навыков саморегуляции?

Руководитель проекта и докладчик:

Рассказова Мария Александровна, аспирант, стажёр-исследователь Научно-учебной лаборатории когнитивных исследований НИУ ВШЭ

Дискуссант:

Сысоева Татьяна Анатольевна, старший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории когнитивных исследований НИУ ВШЭ