Как учиться с помощью ИИ⁠⁠

Сегодня люди учатся жить и работать в мире, где искусственный интеллект внедряют во многие сферы — в том числе в обучение. Разбираемся, как нейросети применяют в образовании и чем это поможет студентам.

Почему ИИ в обучении — это важно

Нейросети — тренд на ближайшие 10 лет, который затронет практически все аспекты нашей жизни. Темпы роста этого рынка — 37,3% в год, а в 2024-м использовать ИИ-инструменты будут уже 314 млн человек!

Преимущество ИИ в плане обучения — это возможность избавиться от рутины. Преподаватели смогут сосредоточиться на творческой части работы, а студенты — быстрее и качественнее разбирать и усваивать материал.

Еще одна проблема современного образования — недостаток обратной связи и индивидуального подхода. Внедрение ИИ в учебную программу позволит сделать шаг вперед и в этом вопросе.

Теперь разберемся, как нейросети помогают учиться уже сейчас.

Как ИИ используют в образовании

Поиск материалов

Можно попросить нейросеть найти фактуру для курсовой работы, утончить что-то из конспекта, подобрать учебник по теме.

Вдохновение для решения учебных заданий

При выполнении творческих проектов часто нужно тратить много времени на поиск тем для работ или референсов. ИИ быстро справляется с подобными задачами.

Помощь в составлении и решении задач

Нейросеть может подсказать, как выполнить практическую задачу или разобрать сложный пример. Конечно, нет смысла использовать ИИ для получения готового решения — ведь мы учимся именно ради знаний. Но когда нужна подсказка, с этим отлично справится нейросеть.

Обратная связь

Преподаватели в университетах, наставники онлайн-курсов — все они живые люди и не всегда могут быть на связи. А вот нейросеть доступна 24/7, она может дать подсказку или объяснить вызвавший вопросы термин.

Например, студентам Яндекс Практикума доступен онлайн-помощник в личном кабинете. ИИ может объяснить материал более подробно или составить саммари урока. Благодаря такому подходу студенты тратят меньше сил на поиск информации и больше — на ее изучение и применение.

Какое влияние ИИ оказывает на образование и работу

Распространение генеративного ИИ меняет подход к работе практически всех IT-специалистов: скажем, дизайнеры могут создавать нейросетевые изображения, программисты — кодить, аналитики — обрабатывать большие объемы данных, копирайтеры — писать тексты. Все эти навыки востребованы у работодателей, поэтому их нужно осваивать еще до трудоустройства, что меняет подход к учебным программам.

Например, во все ключевые курсы Яндекс Практикума мы внедрили отдельный блок тем, посвященный работе с YandexGPT — с упором на решение задач, которые пригодятся в работе по IT-специальностям.

• Для разработчиков: генерация и проверка кода, ответы на вопросы, создание документации.

• Для аналитиков и специалистов по Data Science: генерация и проверка гипотез, ответы на вопросы, создание документации.

• Для маркетологов: генерация идей, создание контента, ответы на вопросы, анализ результатов рекламных кампаний.

• Для менеджеров: создание отчетов, оптимизация ресурсов, поиск информации, рекомендации по улучшению бизнес-процессов.

• Для дизайнеров: генерация визуального контента, поиск референсов, интерактивный подбор инструментов, анализ трендов.

• Для QA-инженеров: генерация тестовых сценариев, анализ результатов тестирования, создание документации.

Ограничения и риски

Алгоритмы машинного обучения открывают большие возможности. Но нельзя забывать о сложностях, с которыми можно столкнуться при бездумном использовании нейросетей:

• ИИ не может заменить живого человека. Потому что он не способен к эмпатии, то есть не умеет сопереживать и понимать эмоции. Поэтому в Яндекс Практикуме по-прежнему поддержкой студентов занимаются специалисты: наставники отвечают на сложные вопросы и проводят вебинары, а кураторы помогают учиться.

• Предвзятость данных. Модель может быть обучена на неверных данных. Тогда и результаты будут искаженными. Поэтому доверять лучше проверенным ИИ вроде YandexGPT.

• Непредсказуемость результатов. В некоторых случаях результаты работы моделей могут быть непредсказуемыми или неожиданными. Нужно быть готовым провести дополнительную проверку результатов.

• Технические ограничения. Разработка модели ИИ требует значительных вычислительных ресурсов и мощностей для обработки данных, а готовые решения не всегда могут решить задачи конкретной организации.

Как начать применять нейросети в учебе

В первую очередь стоит научиться писать промпты — инструкции, на основе которых нейросеть выполняет задание. Запросы должны быть конкретными и подробными. Не бойтесь экспериментировать — попробуйте сформулировать задачу разными способами, чтобы выбрать подходящий результат.

При работе с ИИ также важно уметь критически оценивать информацию. ИИ пока что плохо разбирается в достоверности источников и может выдавать данные на основе ошибочных сведений. Поэтому по-прежнему актуален наш курс «Навыки критического мышления для менеджеров».

Нейросети — полезный инструмент, который сегодня практически невозможно игнорировать в образовании. С их помощью можно облегчить учебный процесс, а в перспективе увеличить свою ценность как специалиста в глазах работодателей.

Мы в Яндекс Практикуме даем студентам актуальные знания в области IT-профессий, которые включают и навыки работы с нейросетями. А еще формируем сообщество студентов, где можно обмениваться знаниями, обсуждать учебные вопросы и просто непринужденно общаться даже после завершения обучения.

Выбрать подходящую специальность в IT и приобрести полезные навыки помогут наши бесплатные курсы.