Delivered at:: Department of Educational Programmes

Course type:: Elective course

When:: 1 year, 4 module

Instructor

Karlov, Ivan

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс направлен на углубленное знакомство с технологией ИИ и изучение продуктового подхода при разработке инструментов ИИ в образовании. Участники познакомятся с ключевыми технологиями искусственного интеллекта и их использованием в образовании, основных этапах и подходах к разработке продуктов на основе ИИ в образовании. Курс включает в себя практические занятия по дизайн-мышлению, моделированию пользовательского пути, MVP продукта и тестированию гипотез. Отдельное внимание будет уделено вопросам проектирования процессов цифровой трансформации образовательных организаций, обеспечивающих эффективное внедрение цифровых продуктов. В рамках практической части курса участники разработают концепцию ИИ-продукта, ориентированного на решение актуальных задач своего университета.

Цель освоения дисциплины

Целью курса является углубленное знакомство с технологией ИИ и их использованием в образовании, формирование навыков проектирования цифровых продуктов на основе технологии ИИ для решения актуальных задач в образовании и формирования условий в образовательных организациях для их успешного использования.

Планируемые результаты обучения

Аргументированно выбирать целевую и рамочную модель цифровой трансформации в соответствии с целями и спецификой конкретной образовательной организации.
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.
Перечисляет и может описать основные типы требований для EdTech-продуктов, включая функциональные, нефункциональные, бизнес- и системные требования.
Владеет базовыми навыками разработки "дорожной карты" цифровой трансформации в контексте внедрения цифрового продукта на основе ИИ
Владеет навыками разработки пользовательского пути (CJM)
Владеет навыками формирования и тестирования MVP цифровых образовательных продуктов

Содержание учебной дисциплины

Введение в технологии искусственного интеллекта
Образовательные продукты на основе ИИ
Цифровая трансформация в образовательных организациях

Элементы контроля

Тестирование по теме "Введение в искусственный интеллект"
Описание проблемы и подготовка идеи продукта
Сформулировать проблему, актуальную для вашего университета, и предложить концепцию ИИ-продукта, который поможет ее решить. Подготовить презентацию, документ или виртуальную доску содержащую: 1. Анализ целевой аудитории. 2. Общую идею и цель продукта. 3. Анализ конкурентных решений.
Разработка пути пользователя продукта
Проанализировать, как целевой пользователь будет взаимодействовать с продуктом, определить ключевые этапы его опыта и визуализировать этот процесс в виде карты пользовательского пути. Подготовить презентацию, документ или виртуальную доску содержащую: 1. Описание целевого пользователя. • Определить, кто является основным пользователем вашего ИИ-продукта • Описать его цели, потребности и проблемы, которые продукт должен решить. 2. Выделить ключевые этапы взаимодействия пользователя с продуктом. Определить главные шаги, которые проходит пользователь при работе с продуктом. Для каждого этапа указать: • Действия пользователя. • Ожидания и эмоции. • Возможные барьеры и проблемы. • Как продукт помогает преодолеть эти барьеры. 3. Представить карту пользовательского пути в виде схемы. Представить путь пользователя в виде таблицы или визуальной схемы. Схема должна отображать основные этапы, эмоции пользователя, ключевые точки контакта с продуктом и возможные точки улучшения.
Концепция MVP продукта
Определить ключевые функции ИИ-продукта и выделить минимально жизнеспособную версию (MVP), которая позволит проверить основные гипотезы и начать решение проблемы целевых пользователей. Подготовить презентацию, документ или виртуальную доску содержащую: 1. Список функций продукта и определение их приоритетов • Перечислить все возможные функции вашего продукта. • Определить основную ценность продукта для пользователя – что делает его полезным? • Классифицировать функции по степени важности, используя один из методов приоритизации: o Must-have / Should-have / Could-have / Won’t-have (MoSCoW) o Приоритизация по влиянию и сложности (Value vs. Effort) o ICE (Impact, Confidence, Ease) 2. Выделение MVP — минимально жизнеспособного продукта • Определить ядро продукта – какие ключевые функции должны присутствовать в первой версии, чтобы она начала решать проблему пользователей? • Объяснить, почему именно эти функции выбраны для MVP.
Проверка гипотез MVP
Проверить гипотезы, заложенные в концепции MVP, через взаимодействие с целевой аудиторией. Определить, насколько продукт соответствует ожиданиям пользователей, и выявить возможные точки улучшения. Подготовить презентацию, документ или виртуальную доску содержащую: 1. Определение ключевых гипотез для тестирования • Сформулировать не менее 3 гипотез, которые важно проверить в MVP. • Описать, что именно должно подтвердиться или опровергнуться в результате тестирования. 2. Разработка методики тестирования • Выбрать способы проверки гипотез. • Описать сценарий проведения тестирования (где, с кем, в каком формате). 3. Проведение тестирования и сбор данных • Провести запланированные исследования. • Описать ключевые наблюдения, комментарии пользователей, количественные показатели. 4. Анализ результатов и выводы • Какие гипотезы подтвердились, какие – нет? • Какие проблемы выявлены у пользователей? • Какие изменения стоит внести в MVP?
Дорожная карта изменений в организации
Разработать прототип дорожной карты внедрения вашего ИИ-продукта в университете, определив ключевые направления цифровой трансформации и составив дорожную карту изменений. Подготовить презентацию, документ или виртуальную доску содержащую: 1. Выбор рамочной модели цифровой трансформации • Выбрать модель цифровой трансформации, которая наиболее подходит для вашего университета. • Обосновать, почему именно эта модель выбрана и как она поможет структурировать процесс изменений. 2. Определение ключевых направлений трансформации • Выделить основные области, требующие изменений, в соответствии с выбранной моделью. • Описать, какие изменения необходимы, чтобы продукт мог полноценно функционировать в университете. 3. Формирование дорожной карты (плана мероприятий) • Разработать дорожную карту внедрения, включив в нее ключевые этапы, ответственных, сроки и ожидаемые результаты. • Определить критерии эффективности на каждом этапе.
Защита проектов
Публичная защита проектов в формате питч-сессии. В ходе защиты каждая команда представит свой концепт ИИ-продукта для университета перед приглашенными экспертами. Важно не только продемонстрировать продуманность и ценность решения, но и убедительно донести его до аудитории, обосновать реалистичность внедрения и ответить на вопросы экспертов. В выступлении необходимо отразить следующие вопросы: Проблема и ее актуальность – какую задачу решает продукт? Целевая аудитория – кто пользователи, какие у них потребности? Идея продукта – как продукт сможет решить проблему, роль технологий ИИ. CJM – каков путь пользователя продукта? MVP – приоритетность функционала и что должно войти в первую версию? Гипотезы MVP – какие гипотезы о MVP продукта проверяла команда, каковы результаты проверки? Цифровая трансформация – какие изменения необходимы в университете для успешного внедрения? Продолжительность выступления одной команды 7 минут.

Промежуточная аттестация

2024/2025 4th module
0.15 * Дорожная карта изменений в организации + 0.2 * Защита проектов + 0.2 * Концепция MVP продукта + 0.15 * Описание проблемы и подготовка идеи продукта + 0.1 * Проверка гипотез MVP + 0.1 * Разработка пути пользователя продукта + 0.1 * Тестирование по теме "Введение в искусственный интеллект"

Список литературы

Авторы

Карлов Иван Александрович
Шалом Ксения Владимировна

Master’s Programme 'Evidence-based Education Development'

Artificial Intelligence and Digital Transformation in Education

Instructor

Программа дисциплины