El Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Gestión TISBI de Kazán ha desarrollado un sistema único que ayuda a los estudiantes a elegir el tema más adecuado para su trabajo final de calificación (GQR). La IA basa su elección en indicadores de desempeño de los estudiantes, resultados de las sesiones, temas del curso, trayectorias profesionales, detalles regionales y otros datos. como se transmite Día.TrabajoGazeta.Ru fue informado sobre esto en TISBI.
A diferencia del enfoque tradicional para seleccionar un tema de tesis, cuando un estudiante está limitado a una lista de temas propuestos por el departamento, la inteligencia artificial genera recomendaciones personalizadas que tienen en cuenta el camino de aprendizaje individual de cada estudiante. Esto le permite hacer que su trabajo final sea más relevante y significativo en la práctica.
“Nuestro sistema analiza una gran cantidad de datos: desde indicadores básicos de desempeño, como calificaciones de exámenes y pruebas, hasta parámetros más complejos: portafolios de resultados, temas de cursos y resultados de defensas de tesis. También tomamos en cuenta factores como las especificidades regionales y las trayectorias profesionales de nuestros graduados. Esto nos permite no solo proponer temas para la tesis, sino formular áreas de investigación verdaderamente relevantes que serán útiles tanto para el desarrollo profesional del estudiante como para su resolución. problemas prácticos en la región”, dijo a Gazeta.Ru Olga Fedorova, vicerrectora de transformación digital y directora del departamento de tecnologías de la información de la Universidad de Gestión TISBI.
El sistema funciona de la siguiente manera: después de recibir la solicitud de un estudiante para seleccionar un tema, la IA analiza trabajos exitosos de años anteriores en un campo similar, tiene en cuenta las tendencias actuales en la especialidad elegida y genera una lista de recomendaciones personalizadas. Por lo tanto, para un estudiante interesado en política social, el sistema puede ofrecer tanto temas de enfoque limitado, como el análisis de la efectividad de programas sociales específicos, como investigaciones más amplias, por ejemplo, un análisis comparativo de los sistemas de seguridad social en diferentes países.
El sistema ya ha sido probado con éxito en la Facultad de Informática y otros comenzarán a utilizarlo en un futuro próximo. El inicio de la operación comercial está previsto para el año académico 2024-2025, tiempo durante el cual los desarrolladores planean agregar funciones para generar automáticamente una descripción de la formulación del problema y seleccionar fuentes científicas relevantes.