Искусственный интеллект и цифровая трансформация в образовании

2023/2024

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент образовательных программ

Когда читается: 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Карлов Иван Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Происходящая в текущий момент революция в развитии и распространении технологий ИИ предоставляет образованию новые возможности, но в то же время ставит перед ним серьезные вызовы. В рамках курса будет рассмотрен широкий круг вопросов, связанный с созданием и эффективным внедрением цифровых инструментов на основе искусственного интеллекта в деятельность образовательных организаций. В курсе рассматриваются различные типы моделей искусственного интеллекта, относящиеся как к аналитическому, так и генеративному ИИ.Курс направлен на углубленное знакомство с технологией ИИ и формирование практических навыков по обучению и использованию моделей для решения прикладных задач в образовании.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения данной дисциплины является осмысление идей и принципов цифровой трансформации в условиях развития и массового распространения технологии искусственного интеллекта и формирование практических навыков по обучению, использованию и эффективному внедрению инструментов на основе ИИ в деятельности образовательных организаций.

Планируемые результаты обучения

Отличает теоретические и практические подходы к описанию организаций. Формулирует основные принципы структурного (функционального), проектного и процессного подходов.
Моделирует бизнес процессы образовательных организаций с использованием нотации IDEF0.
Формулирует принципы реинжиниринга бизнес процессов образовательных организаций в контексте цифровой трансформации.
Владеет тезаурусом в сфере искусственного интеллекта, корректно определяет основные понятия.
Воспроизводит основные типы ИИ. Опеределяет тип ИИ по его характеристикам.
Различает системы аналитического и генеративного ИИ. Формулирует их основные характеристики. Воспроизводит основные современные модели.
Различает модели дескриптивной, предикативной и прескриптивной аналитики. Подбирает адекватные аналитические модели для решения прикладных задач.
Использует специализированные программные инструменты и библиотеки python для разработки и обучения аналитических моделей
Использует методы prompt инжиниринга и low-code программирования для решения прикладных задач с использованием моделей генеративного ИИ.
Различает и описывает различные фазы и стадии цифровой трансформации.
Выделяет основные этические проблемы в области ИИ и предлагает возможные меры регулирования.

Содержание учебной дисциплины

Введение в искусственный интеллект
Аналитический и генеративный ИИ в образовании
Цифровая трансформация в образовании
Этика и регулирование ИИ в образовании

Элементы контроля

Тестирование по теме "Данные в образовании"
Тестирование по результатам самостоятельного освоения онлайн-модуля "Данные в образовании"
Тестирование по теме "Процессный подход в образовании"
Тестирование по результатам самостоятельного освоения онлайн-модуля "Процессный подход в образовании"
Разработка дашборда
В задании представлен датасет. Нужно построить дашборд в DataLens и разместить ссылку на него в SmartLMS.
Обзор бенчмарков по тематике проектов
Групповое задание. Подготовить обзор не менее 3 кейсов по тематике проекта, который реализует группа.
Разработка модели бизнес-процесса
Групповое задание. Описание бизнес-процессов в организации, связанных с тематикой реализуемого группой проекта в текущем состоянии
Прототип сервиса или практики
Разработка прототипа сервиса или практики, реализуемой в рамках проекта
Внедрение сервиса / практики в деятельность организации
Реинжиниринг бизнес-процесса на основе разработанного решения / практики
Анализ кейсов использования ИИ в образовании в контексте этики и регулирования

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 4 модуль
0.1 * Анализ кейсов использования ИИ в образовании в контексте этики и регулирования + 0.15 * Внедрение сервиса / практики в деятельность организации + 0.1 * Обзор бенчмарков по тематике проектов + 0.2 * Прототип сервиса или практики + 0.15 * Разработка дашборда + 0.15 * Разработка модели бизнес-процесса + 0.075 * Тестирование по теме "Данные в образовании" + 0.075 * Тестирование по теме "Процессный подход в образовании"

Список литературы

Авторы

Карлов Иван Александрович

Программа дисциплины