Московский городской педагогический университет (МГПУ) сообщил о том, что учащимся разрешено применение технологий искусственного интеллекта при подготовке выпускных дипломных работ.
В МГПУ объяснили, что и студенты, и педагоги практически уже используют средства искусственного интеллекта, потому необходима узаконивание этого способа. Преподаватели используют машинное обучение для обучения учащихся, а некоторые приложения помогают студентам автоматически планировать нагрузку по курсу. Другие рекомендуют курсы, специальности и карьерный путь — как это традиционно делают консультанты. Эти инструменты дают рекомендации на основе того, как учащиеся с похожими профилями данных учились в 2021 или 2018 годах. Например, для студентов, которые испытывают трудности с химией, эти инструменты могут отвлечь их от подготовки к медицинскому направлению или предложить визуализацию данных художнику-визуалисту.
Соответствующее решение принято на совещании ученого совета в МГПУ. В итоге, университет стал первым в Российской Федерации, которые легализовали искусственный интеллект для написания дипломов.
Колледжи и университеты уже с 2020 года могут применять искусственный интеллект в обучении. Это предполагает создание систем, реагирующих на темпы и прогресс отдельных пользователей. Образовательное программное обеспечение оценивает прогресс учащихся и рекомендует или автоматически предоставляет учащимся определенные части курса для ознакомления или дополнительные ресурсы для ознакомления. Их часто называют платформами «персонализированного обучения».
Учащиеся МГПУ по новым правилами, могут применять инструменты искусственного интеллекта для получения данных и сотворения текстов. Но заимствованные данные нужно лично рассматривать и перерабатывать или же дополнять.
В МГПУ на 1 сентября 2023 года в аудиториях установлены камеры, которые отслеживают поведение, эмоции и мимику студентов. Программные системы искусственного интеллекта могут использовать гораздо более детальные модели информации и поведения учащихся для оперативной, сиюминутной оценки студенческого риска. Некоторые даже включают информацию, например, когда студент перестает ходить в столовую на обед. Модели могут включать данные о том, посещают ли учащиеся библиотеку или спортзал.