Специалисты Московского физико-технического института (МФТИ) разработали и успешно протестировали систему на базе искусственного интеллекта, предназначенную для автоматизации проверки студенческих домашних заданий. Новая технология позволяет сократить время ожидания результатов с нескольких недель до нескольких часов, сохраняя при этом точность на уровне 89%. О результатах внедрения проекта было официально объявлено на образовательной конференции Яндекса.

Оптимизация образовательного процесса

Ранее проверка объёмных студенческих работ требовала значительных временных ресурсов: преподаватели в Долгопрудном и других кампусах вуза тратили на этот процесс от семи дней и более. Внедрение ИИ-решения позволило радикально изменить скорость обратной связи. Теперь система способна обработать массив данных за период от нескольких часов до одних суток. Важной особенностью алгоритма является не только выставление оценки, но и генерация развернутых текстовых комментариев для обучающихся.

Внедрение подобных инструментов направлено на снижение нагрузки на академический состав в условиях растущего числа студентов на технических специальностях.

Контроль и распределение ролей

Несмотря на высокую степень автоматизации, архитектура системы подразумевает обязательное участие человека. Преподаватель сохраняет за собой роль главного арбитра и куратора процесса. В обязанности педагога входит:

  • Установка и корректировка критериев оценки для каждой конкретной дисциплины.
  • Разбор сложных и спорных случаев, с которыми алгоритм не справился однозначно.
  • Возможность пересмотра итогового решения, вынесенного системой.

Таким образом, нейросеть берет на себя исключительно рутинную часть проверки, в то время как принятие финального решения и оценка творческого вклада студента остаются прерогативой эксперта.

ИИ забирает только рутинную часть работы, а финальное решение — за человеком, — подчеркнули представители разработчиков в ходе презентации кейса.

Разработка команды МФТИ демонстрирует тренд на глубокую интеграцию технологий машинного обучения в высшее образование России. Ожидается, что использование подобных систем позволит повысить качество обучения за счет оперативного исправления ошибок студентами «по горячим следам», не дожидаясь конца семестра.