66% опрошенных преподавателей и ученых в России постоянно используют ИИ в работе |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-03-12 12:15 Об этом говорят результаты исследования Центра научной коммуникации ИТМО, Яндекс Образования и Центра технологий для общества Yandex Cloud — в нем участвовали сотрудники 16 российских университетов, которые совмещают преподавание с научной деятельностью. 84% опрошенных отметили, что использование ИИ ускоряет ключевые этапы исследований — от поиска литературы до обработки данных. Больше половины (58%) считает, что подготовка материалов к занятиям вместе с нейросетями стала проще и быстрее. В вузах ИИ уже не воспринимается как экспериментальная технология. Преподаватели интегрируют ИИ в профессиональные задачи: 54% чаще всего используют его для обработки профильных текстов и изображений, 52% опрошенных генерируют задания, кейсы и тесты, 45% — готовят презентации и визуализируют информацию, а 32% — автоматизируют административные задачи, например, составляют расписание или официальные письма. В инженерных и IT-направлениях нейросети применяют и при работе с кодом — для генерации и отладки решений. Участники опроса отметили, что делегируют нейросетям рутину, а освободившееся время используют для научно-исследовательской, аналитической и методической работы. ИИ показал свою пользу и в исследовательской работе. Чаще всего нейросети применяют для поиска и анализа научной литературы (69%), работы с текстами (56%), а также для обработки и визуализации данных (47%). Часть опрошенных использует ИИ в более узкоспециализированных областях: от разработки новых материалов и химических соединений до социального, экономического и гуманитарного моделирования. Участники исследования отмечают, что ИИ помогает быстрее сориентироваться в новых темах, собрать первичную библиографию и заметить актуальные тренды, но верификацию источников, изучение оригиналов статей и интерпретацию результатов специалисты оставляют за собой. Кроме того, респонденты заявили, что хотят изучать успешные примеры применения ИИ в исследованиях и преподавании. Также есть запрос на новые специализированные решения для образования, в особенности на инструменты, которые могут генерировать задачи по параметрам, персонализировать учебный процесс и создавать проверочные задания с развернутой обратной связью. Большинство (62%) респондентов осваивали ИИ-сервисы самостоятельно — лишь 38% проходили обучение. Треть преподавателей и исследователей ждет от вузов поддержки в интеграции ИИ в рабочие процессы.
Елена Катернюк, куратор исследования и аналитик Центра научной коммуникации ИТМО. Фото: Никита Селиверстов, центр научной коммуникации ИТМО Исследование охватило 16 университетов России: ИТМО, МГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ, НГУ, СПбГУ, СПбПУ, КФУ, СФУ, УрФУ, МИСИС, ЕУ, ЯрГУ, ДГТУ, КамГУ и МГПУ. Оно включало опрос, глубинные интервью и фокус-группы. В выборку вошли почти 150 представителей технических, естественных, гуманитарных, социальных и междисциплинарных направлений. У опрошенных разный уровень владения ИИ-инструментами — от начального до продвинутого. В исследовании изучались ИИ-сервисы или продукты: под ними подразумевались цифровые сервисы и программы, которые используют алгоритмы машинного обучения или генеративные модели. Ознакомиться с результатами исследования можно по ссылке. Источник: news.itmo.ru Комментарии: |
|