# data[].attributes.headline
Максимова Оксана (исправленная работа) 

# data[].attributes.subject
Максимова Оксана (исправленная работа) 

# data[].attributes.body
Сопровождение абитуриентов во время поступления в вуз

ОПИСАНИЕ
Северо-Западный институт управления РАНХиГС включил в состав приемной комиссии виртуального консультанта с искусственным интеллектом. Специалиста назвали Виктором и он сопровождает абитуриентов на всех этапах поступления в вуз.В ходе общения с выпускниками школ и их родителями Виктор сможет рассказать о правилах приема в вуз, стоимости обучения, подскажет сроки подачи документов, необходимые для поступления предметы ЕГЭ и наиболее подходящие направления подготовки, а также проинформирует о дополнительных вступительных испытаниях. Виртуальный консультант имеет способность обучаться и ежедневно расширяет базу знаний благодаря инструментам машинного интеллекта.

РЕЗУЛЬТАТЫ
Облегчение процесса принятия решения о поступлении в ВУЗ.

Источник: Московская база знаний ИИ
https://clck.ru/34j8Ni

# data[].attributes.headline
Измаилова Диана

# data[].attributes.subject
Измаилова Диана

# data[].attributes.body
Импульс Нейри.

Необходимое оборудование: Neiry E3 HMD (Pico G2 4K + нейроинтерфейс)

Разработка компании Нейри предназначена для повышения образовательной мотивации и развития ассоциативного мышления учащихся. Импульс Нейри – это квизы в виртуальной реальности, которые позволяют проводить тестирование на повторение и закрепление материала и облачная платформа для создания новых заданий и выгрузки результатов тестирования.

Демонстрация образовательного контента в виртуальной реальности, по словам разработчиков, повышает уровень наглядности и способствует лучшему усвоению полученных знаний, а использование нейроинтерфейса для управления контентом позволяет повысить вовлеченность учащихся в образовательный процесс и делает его более персонализированным.
Источник: VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка. https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Измаилова Диана

# data[].attributes.subject
Измаилова Диана

# data[].attributes.body
Выявление нарушений в ходе проведения ЕГЭ
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ:
Пункты проведения экзаменов ЕГЭ
РАЗРАБОТЧИК:
«Ростелеком»
В мае 2021 года компания «Ростелеком» провела тестирование систем видеонаблюдения в российских и зарубежных пунктах проведения экзаменов (ППЭ).

Всего для видеонаблюдения за ЕГЭ-2021 в более 5,5 тыс. ППЭ будет работать свыше 134 тысяч камер. Для контроля за государственной аттестацией в 2021 году было задействовано свыше 10 тыс. федеральных и региональных онлайн-наблюдателей. Второй год подряд технология анализа поведения с использованием нейросети призвана выявлять нарушения в ходе проведения экзаменов.

Искусственный интеллект будет ежедневно анализировать онлайн-видеопоток более чем из 170 аудиторий, а в офлайн-режиме — архивные видео более чем из тысячи аудиторий. При обнаружении подозрительной активности на экзамене нейросеть подает сигнал, а система автоматически создает «подозрение на нарушение», и запись с нужной минуты поступает на проверку к наблюдателю, а затем — на утверждение к модератору. Охват видеонаблюдением покроет 98% аудиторий. Все цифровые устройства, задействованные в проекте, предоставляют необходимый угол обзора, поддерживают хорошее разрешение видео и передают качественный звук.
РЕЗУЛЬТАТЫ

Система многоступенчатого контроля с использованием искусственного интеллекта позволит снизить количество онлайн-наблюдателей и сделать процесс сдачи экзаменов еще более прозрачным.
Анонс программы:май 2021г.
Источник: Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases

# data[].attributes.headline
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.subject
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.body
Определение профессиональной пригодности студентов

ОПИСАНИЕ:
Ученые из Тюменского государственного университета при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований разработали систему, которая определяет профессиональную пригодность и составляет цифровые профили студентов на базе алгоритмов искусственного интеллекта.

Система анализирует дипломные работы, курсовые и другие работы студентов, а также использованные в процессе обучения сайты и программы, отслеживая, как меняется объем и уровень знаний студентов. Разработанная программа также анализирует и данные компании интернет-рекрутмента НеаdНuntеr. Ожидается, что в будущем система будет прогнозировать востребованные знания или навыки и таким образом, студенты смогут понять, каких именно сотрудников ищут работодатели. Система также будет составлять цифровые профили и отправлять их работодателям, учитывая совершенствование навыков и уровень развития учащихся.

В планах разработчиков использовать систему для студентов других специальностей, а также внедрить ее в других вузах.

ИСТОЧНИКИ:
https://news.ru/technology/tyumenskie-uchyonye-sozdali-sistemu-dlya-ocenki-profprigodnosti-vypusknikov/
https://ict.moscow/projects/ai/cases/?integrationApplications=образование&integrationId=5f47a1270ff09b67ad69a083

# data[].attributes.headline
Рязанцева Виктория МЭ-22-1

# data[].attributes.subject
Рязанцева Виктория МЭ-22-1

# data[].attributes.body
VARVARA

ОПИСАНИЕ:
Методический тренажёр предлагает инновационный подход к языковой практике во время школьного занятия. Достаточно надеть шлем и погрузиться в виртуальную реальность, где можно практиковать и изучать английский язык, при этом оставаясь за партой в школе или у себя дома. Можно побыть в роли постояльца отеля или посетителя ресторана, совершенствуя свои языковые навыки в процессе общения.

Приложение опирается на два основных принципа: принцип коммуникативности и принцип ситуативности. Ученик получает разнообразные возможности для практики разговорной речи, и эта практика осуществляется в условиях, максимально приближенных к реальной коммуникативной ситуации. Помимо комплекса обстановки и предметов, коммуникативные ситуации включают ролевые, социально-статусные, деятельностные и нравственные отношения говорящих. Тренажер рассчитан на начальные уровни изучения языка (А1 - А2)

ИСТОЧНИКИ:

https://edu.vrnti.ru/varvara

https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka edu.vrnti.ru

# data[].attributes.headline
Петрова Дарья/VARVARA

# data[].attributes.subject
Петрова Дарья/VARVARA

# data[].attributes.body
VARVARA — уникальный тренажёр, предлагающий инновационный подход к языковой практике во время школьного занятия. Достаточно надеть специальный шлем и погрузиться в виртуальную реальность, где можно практиковать иностранный язык, при этом оставаясь за партой в школе или у себя дома. Можно побыть в роли постояльца отеля или посетителя современного ресторана, совершенствуя свои языковые навыки в процессе общения. Оказаться в американском спортзале? Заказать гамбургер в ресторане быстрого питания? Почувствовать себя работником отеля? Все это можно сделать, физически оставаясь в школьной аудитории

Преимущества VR-МОДУЛЯ практики речи без учителя. Снижение риска возникновения языкового барьера. Самостоятельный выбор темы и режима практики
Новые технологии позволяют вывести преподавание языков на принципиально новый уровень: ученик не заметит, как в игровой форме освоит сложные для него темы и научится использовать пройденный материал на практике

Все, что нужно для прохождения симуляции - шлем виртуальной резонности и стабильное подключение к Wi-Fi

Наша методика
Мы ориентируемся на современный и доказавший свою эффективность коммуникативный метод изучения языка. Так, в своем приложении мы опираемся на два основных принципа: принцип коммуникативности и принцип ситуативности. Ученик получает разнообразные возможности для практики разговорной речи, и эта практика осуществляется в условиях, максимально приближенных к реальной коммуникативной ситуации. Помимо комплекса обстановки и предметов, коммуникативные ситуации включают ролевые, социально-статусные, деятельностные и нравственные отношения говорящих. Тренажер рассчитан на начальные уровни изучения языка (А1 - А2)

Источник: https://edu.vrnti.ru/varvara

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
1. Общие положения

Настоящая политика обработки персональных данных составлена в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006. №152-ФЗ "О персональных данных" и определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных Центр НТИ ДВФУ VR/AR (далее - Оператор).

1.1. Оператор ставит своей важнейшей целью и условием осуществления своей деятельности соблюдение прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну.

1.2. Настоящая политика Оператора в отношении обработки персональных данных (далее - Политика) применяется ко всей информации, которую Оператор может получить о посетителях веб-сайта http://vrnti.ru.

2. Основные понятия, используемые в Политике

2.1. Автоматизированная обработка персональных данных - обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники;
2.2. Блокирование персональных данных - временное прекращение обработки персональных данных (за исключением случаев, если обработка необходима для уточнения персональных данных);
2.3. Веб-сайт - совокупность графических и информационных материалов, а также программ для ЭВМ и баз данных, обеспечивающих их доступность в сети интернет по сетевому адресу http://vrnti.ru;
2.4. Информационная система персональных данных - совокупность содержащихся в базах данных персональных данных, и обеспечивающих их обработку информационных технологий и технических средств;
2.5. Обезличивание персональных данных - действия, в результате которых невозможно определить без использования дополнительной информации принадлежность персональных данных конкретному Пользователю или иному субъекту персональных данных;
2.6. Обработка персональных данных - любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных;
2.7. Оператор - государственный орган, муниципальный орган, юридическое или физическое лицо, самостоятельно или совместно с другими лицами организующие и (или) осуществляющие обработку персональных данных, а также определяющие цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными;
2.8. Персональные данные - любая информация, относящаяся прямо или косвенно к определенному или определяемому Пользователю веб-сайта http://vrnti.ru;
2.9. Пользователь - любой посетитель веб-сайта http://vrnti.ru;
2.10. Предоставление персональных данных - действия, направленные на раскрытие персональных данных определенному лицу или определенному кругу лиц;
2.11. Распространение персональных данных - любые действия, направленные на раскрытие персональных данных неопределенному кругу лиц (передача персональных данных) или на ознакомление с персональными данными неограниченного круга лиц, в том числе обнародование персональных данных в средствах массовой информации, размещение в информационно-телекоммуникационных сетях или предоставление доступа к персональным данным каким-либо иным способом;
2.12. Трансграничная передача персональных данных - передача персональных данных на территорию иностранного государства органу власти иностранного государства, иностранному физическому или иностранному юридическому лицу;
2.13. Уничтожение персональных данных - любые действия, в результате которых персональные данные уничтожаются безвозвратно с невозможностью дальнейшего восстановления содержания персональных данных в информационной системе персональных данных и (или) уничтожаются материальные носители персональных данных.

3. Оператор может обрабатывать следующие персональные данные Пользователя

3.1. Фамилия, имя, отчество;
3.2. Электронный адрес;
3.3. Номера телефонов;
3.4. Также на сайте происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях (в т.ч. файлов "cookie") с помощью сервисов интернет-статистики (Яндекс Метрика и Гугл Аналитика и других).
3.5. Вышеперечисленные данные далее по тексту Политики объединены общим понятием Персональные данные.

4. Цели обработки персональных данных

4.1. Цель обработки персональных данных Пользователя - информирование Пользователя посредством отправки электронных писем; уточнение деталей заявки.
4.2. Также Оператор имеет право направлять Пользователю уведомления о новых продуктах и услугах, специальных предложениях и различных событиях. Пользователь всегда может отказаться от получения информационных сообщений, направив Оператору письмо на адрес электронной почты nti@dvfu.ru с пометкой "Отказ от уведомлений о новых продуктах и услугах и специальных предложениях".
4.3. Обезличенные данные Пользователей, собираемые с помощью сервисов интернет-статистики, служат для сбора информации о действиях Пользователей на сайте, улучшения качества сайта и его содержания.

5. Правовые основания обработки персональных данных

5.1. Оператор обрабатывает персональные данные Пользователя только в случае их заполнения и/или отправки Пользователем самостоятельно через специальные формы, расположенные на сайте http://vrnti.ru. Заполняя соответствующие формы и/или отправляя свои персональные данные Оператору, Пользователь выражает свое согласие с данной Политикой.
5.2. Оператор обрабатывает обезличенные данные о Пользователе в случае, если это разрешено в настройках браузера Пользователя (включено сохранение файлов "cookie" и использование технологии JavaScript).

6. Порядок сбора, хранения, передачи и других видов обработки персональных данных

Безопасность персональных данных, которые обрабатываются Оператором, обеспечивается путем реализации правовых, организационных и технических мер, необходимых для выполнения в полном объеме требований действующего законодательства в области защиты персональных данных.

6.1. Оператор обеспечивает сохранность персональных данных и принимает все возможные меры, исключающие доступ к персональным данным неуполномоченных лиц.
6.2. Персональные данные Пользователя никогда, ни при каких условиях не будут переданы третьим лицам, за исключением случаев, связанных с исполнением действующего законодательства.
6.3. В случае выявления неточностей в персональных данных, Пользователь может актуализировать их самостоятельно, путем направления Оператору уведомление на адрес электронной почты Оператора nti@dvfu.ru с пометкой "Актуализация персональных данных".
6.4. Срок обработки персональных данных является неограниченным. Пользователь может в любой момент отозвать свое согласие на обработку персональных данных, направив Оператору уведомление посредством электронной почты на электронный адрес Оператора nti@dvfu.ru с пометкой "Отзыв согласия на обработку персональных данных".
7. Трансграничная передача персональных данных
7.1.Оператор до начала осуществления трансграничной передачи персональных данных обязан убедиться в том, что иностранным государством, на территорию которого предполагается осуществлять передачу персональных данных, обеспечивается надежная защита прав субъектов персональных данных.
7.2.Трансграничная передача персональных данных на территории иностранных государств, не отвечающих вышеуказанным требованиям, может осуществляться только в случае наличия согласия в письменной форме субъекта персональных данных на трансграничную передачу его персональных данных и/или исполнения договора, стороной которого является субъект персональных данных.

8. Заключительные положения

8.1. Пользователь может получить любые разъяснения по интересующим вопросам, касающимся обработки его персональных данных, обратившись к Оператору с помощью электронной почты nti@dvfu.ru.
8.2. В данном документе будут отражены любые изменения политики обработки персональных данных Оператором. Политика действует бессрочно до замены ее новой версией.
8.3. Актуальная версия Политики в свободном доступе расположена в сети Интернет по адресу http://vrnti.ru.

# data[].attributes.attachment_link.title
VR-модуль по английскому VARVARA

# data[].attributes.attachment_link.description
1. Общие положения Настоящая политика обработки персональных данных составлена в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006. №152-ФЗ "О персональных данных" и определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных Центр НТИ ДВФУ VR/AR (далее - Оператор). 1.1.

# data[].attributes.headline
Уткина Анастасия/Курс по стереометрии 

# data[].attributes.subject
Уткина Анастасия/Курс по стереометрии 

# data[].attributes.body
КЛИЕНТ
Образовательный центр
«Полярис Адыгея»

ЦЕЛЬ
Создать курс по стереометрии в виртуальной реальности для школьников.

РЕЗУЛЬТАТ
Готовый курс по стереометрии для школьников в виртуальной реальности, согласованный с основной школьной образовательной программой.

СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Unity

Как это сделано?
Целью этого проекта было создать обучающее приложение по школьному курсу Стереометрии. Еще перед стартом проекта стало понятно, что курс стереометрии сложен для понимания школьниками, а его успешное освоение требует хорошего знания геометрии и развитого пространственного мышления.

В приложении собран не весь курс стереометрии, в центре внимания тема многогранников их виды, построение сечений и т.п. В разработке мы постарались использовать понятные и наглядные примеры из жизни, широко применяли анимацию для лучшего понимания и усвоения материала.

Благодаря тому, что курс сделан в виртуальной реальности, в нем много интерактивных задач, связанных со взаимодействием с предметами и фигурами. Для объяснения проекций мы активно применяли свет и тени.

Для реализации такого сложного проекта нами были привлечены эксперты в области школьного образования, поэтому все занятия курса согласованы с основной школьной образовательной программой.

ИСТОЧНИКИ: https://dreamport.pro/project/vr-course-stereometry/

# data[].attributes.headline
Петрова Дарья/Индивидуальная система управления обучением для школьных групп

# data[].attributes.subject
Петрова Дарья/Индивидуальная система управления обучением для школьных групп

# data[].attributes.body
РАЗРАБОТЧИК
Ozobot

ОПИСАНИЕ
Компания Ozobot, которая является производителем комплектов робототехники для технического оснащения классов, представила систему управления обучением Ozobot Classroom. Технология включает в себя панель управления для преподавателя с профилями учеников. Интегрирована возможность отслеживать данные образовательного процесса учащихся, обновления статуса для роботов, справочники и уроки. Наборы предназначены для обучения программированию и практическому применению знаний в рамках многочисленных уроков (более 150) в составе образовательных ресурсов.

РЕЗУЛЬТАТЫ
Отслеживание данных учащихся позволяет преподавателям корректировать материал и предлагать индивидуальную дополнительную помощь по конкретных разделам образовательной программы. Цифровые значки позволяют преподавателям распознавать достижения в рамках групповых занятий.

ЭТАПЫ
22 июля 2019 г.
Запуск проекта

ИСТОЧНИКИ: https://thejournal.com/articles/2019/07/22/ozobot-classroom-aims-to-make-steam-learning-measurable.aspx

# data[].attributes.headline
Уткина Анастасия/Контроль процесса вступительных экзаменов

# data[].attributes.subject
Уткина Анастасия/Контроль процесса вступительных экзаменов

# data[].attributes.body
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ
Университет национального и мирового хозяйства

ОПИСАНИЕ
Процесс вступительных экзаменов в Университете национального и мирового хозяйства в Болгарии будет контролировать искусственный интеллект, отслеживая чтобы студенты при поступлении не списывали и не пользовались шпаргалками. Программное обеспечение будет распознавать абитуриента по его личным документам, а также изучать малейший шорох в помещении, анализировать манипуляции с клавиатурой и движение зрачков поступающего. Все эти функции направлены на минимизацию возможности недобросовестной сдачи экзамена.

РЕЗУЛЬТАТЫ
Тестирование проекта планируется в 2020 г.

ЭТАПЫ
май 2020 г.
Анонс проекта
ИСТОЧНИК:

https://gr-sily.ru/nauka/v-bolgarii-primenyat-iskusstvennyj-intellekt-protiv-shpargalok-na-vstupitel-nyh-ekzamenah-29410.html

# data[].attributes.headline
Дунаев Филипп

# data[].attributes.subject
Дунаев Филипп

# data[].attributes.body
Требуемое оборудование: Oculus Rift

Приложение Unimersiv можно бесплатно скачать в магазине Oculus Store, что делает его доступным для широкого круга студентов. Компания назвала этот интерактивный опыт «Зал Языков».

Unimersiv предлагает больше, чем просто возможность выучить иностранный язык. Пользователи также могут работать над своими социальными навыками и узнавать о различных культурах непосредственно от носителей языка.

Возможность разговаривать с носителями языка поможет студентам развить лучшее произношение и, в процессе обучения, потерять страх перед разговором на не родном языке. Unimersiv позволяет студентам практиковать свои языковые навыки в реальных условиях, что делает его одним из наиболее эффективных методов изучения языка в виртуальной среде.
Ресурс: https://dzen.ru/a/X6f9sTpZ2FEF8-Rk

# data[].attributes.headline
Дунаев Филипп

# data[].attributes.subject
Дунаев Филипп

# data[].attributes.body
Объект внедрения: Повседневная жизнь
Приложение Duolingo
Duolingo, вероятно, является наиболее ярким примером использования ИИ в онлайн-обучении сегодня. Они открыто рассказали об исследованиях, лежащих в основе их приложения для изучения языков, настолько, что успехи, которых они добились в применении машинного обучения к изучению языков, являются частью их брендинга.
“Учитывая огромное количество пользователей — более 300 миллионов — индивидуальный подход к обучению может показаться сложной задачей. Но мы не боимся трудностей! Алгоритмы машинного обучения постоянно работают над подготовкой учебных материалов, адаптируя сложность к уровню подготовки каждого пользователя”.

Как они применяют это исследование в своих курсах?

Прежде всего, ИИ Duolingo персонализирует курсы, адаптируясь к сильным и слабым сторонам, а также к предпочтениям каждого учащегося. Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, какими примерами грамматики являются для них сложныхми и какой контент им нравится.

ИИ Duolingo также использует обработку естественного языка для создания взаимодействия с чат-ботами, предоставляя учащимся возможность практиковаться в разговоре в режиме реального времени. Это дает возможность попрактиковать свои навыки и обрести уверенность, прежде чем им придется говорить с реальными людьми.
Итог: доступность изучения иностранного языка
Ресурс: https://vc.ru/hr/159505-4-primera-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-v-onlayn-obuchenii

# data[].attributes.headline
Лаборатория виртуальной и дополненной реальности от «Мастерская науки». Радаева Полина

# data[].attributes.subject
Лаборатория виртуальной и дополненной реальности от «Мастерская науки». Радаева Полина

# data[].attributes.body
Лаборатория виртуальной и дополненной реальности от «Мастерская науки»
Контент в формате дополненной (для планшетов) и виртуальной (для шлемов) реальности, поможет учителю биологии заинтересовать учеников при изучении тем «Мозг человека» и «Клеточная биология». Помимо этого, компания разработала сценарии по другим предметным областям: химия − «Симметрия молекул и кристаллов», стереометрия − «Сечения многогранников».

Сценарии всех занятий создавались совместно с экспертами РАО и сопровождаются методическими рекомендациями для педагогов.

Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Pro /Vive Cosmos / Oculus Rift.
Источник: https://dzen.ru/media/activityedu/obrazovatelnyi-vrkontent-kotoryi-mojno-primeniat-v-shkole-chast-1-60f90c0087943b303e621f91

# data[].attributes.attachment_link.title
О курсах VR, разработанных для ОЦ Полярис-Адыгея

# data[].attributes.headline
Внедрение системы видеонаблюдения и выявление нарушений на Едином государственном экзамене. Радаева Полина

# data[].attributes.subject
Внедрение системы видеонаблюдения и выявление нарушений на Едином государственном экзамене. Радаева Полина

# data[].attributes.body
Разработчик: Ростелеком
География: Россия

Описание: Летом 2020 года компания «Ростелеком» обеспечила системами видеонаблюдения 85 субъектов РФ в рамках контроля за проведением Единого государственного экзамена (ЕГЭ). Более 120 тыс. камер вели бесперебойную онлайн-трансляцию основного и дополнительного периодов ЕГЭ. Следить за ходом экзаменов помогал искусственный интеллект. Нейросеть в режиме реального времени анализировала поведение учеников на экзаменах и выявляла подозрительную активность.

Результаты:
За весь период проведения ЕГЭ нейросеть обработала более 161 тыс. часов видеозаписей из 23,5 тыс. аудиторий и выявила половину всех нарушений.

Этапы:
Август 2020г.подведение результатов проекта.
Источник:
https://www.company.rt.ru/press/news/d456128/

# data[].attributes.headline
Mozaik3D. Телелюева Дарья

# data[].attributes.subject
Mozaik3D. Телелюева Дарья

# data[].attributes.body
Mozaik3D – это одно из лучших VR приложений на Android на русском языке для школ и самостоятельной учебы дома. Платформа собрала наглядные визуализации по истории, биологии, химии, физике, МХК и математике с интерактивными сценами, речевым сопровождением и 3D анимацией
Для чего?
Это приложение рекомендуют в первую очередь учащимся 8-18 лет. Интерактивные образовательные сцены, связанные с историей, технологиями, физикой, математикой, биологией, химией, географией и изобразительным искусством, превратят учебу в увлекательное путешествие. 3D-сцены доступны на нескольких языках, что также дает прекрасную возможность для изучения и практики иностранных языков.
Источник: https://www.mozaweb.com/ru/mozaik3D

# data[].attributes.body
Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Pro /Vive Cosmos / OculusRift / Samsung HMD Odyssey / HP Reverb и аналоги

Виртуальная химическая лаборатория для школ или вузов. Позволяет дополнить существующую лабораторию и расширить список экспериментов, доступных для самостоятельного выполнения учащимся. Лаборатория преобразилась: устранены технические недостатки первых версий, значительно улучшена графика, расширился список лабораторных работ. Кроме того, разработка дополнена веб-версией.

Участникам программы апробации образовательных приложений в виртуальной и дополненной реальности Центра НТИ ДВФУ предоставляется доступ к пяти задачам VR Chemistry Lab: получение амфотерного гидроксида, свойства галогенов, различение солей серосодержащих кислот, сокращенно-ионные уравнения, выбор возможных реакций (ОГЭ-24).

Источник:  https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Контроль процесса вступительных экзаменов. Телелюева Дарья

# data[].attributes.subject
Контроль процесса вступительных экзаменов. Телелюева Дарья

# data[].attributes.body
География: Болгария
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ
Университет национального и мирового хозяйства

ОПИСАНИЕ
Процесс вступительных экзаменов в Университете национального и мирового хозяйства в Болгарии будет контролировать искусственный интеллект, отслеживая чтобы студенты при поступлении не списывали и не пользовались шпаргалками. Программное обеспечение будет распознавать абитуриента по его личным документам, а также изучать малейший шорох в помещении, анализировать манипуляции с клавиатурой и движение зрачков поступающего. Все эти функции направлены на минимизацию возможности недобросовестной сдачи экзамена.

РЕЗУЛЬТАТЫ
Тестирование проекта планируется в 2020 г.

ЭТАПЫ
Май 2020 - запуск проекта
Источники:
https://clck.ru/33dLGM
https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases

# data[].attributes.headline
AR TUTOR (Лазарева Виктория)

# data[].attributes.subject
AR TUTOR (Лазарева Виктория)

# data[].attributes.body
AR Tutor — интерактивное обучающее пособие с технологией дополненной реальности, предназначенное для социальной адаптации детей с ментальными нарушениями. Уникальная разработка активизирует все каналы восприятия информации — визуальный, аудиальный и особый, кинестетический, связанный с манипуляциями смартфоном и тактильными ощущениями.
Пособие представляет собой набор из 31 карточки с изображением предметов бытового назначения. Карточки можно скачать внутри приложения. При наведении камеры смартфона или планшета на карточку, активируется дополненная реальность, и картинка трансформируется в анимацию, показывающую, как обращаться с предметом. Действие выполняется выбранным субъектом, а обстановка постоянно меняется. Анимация сопровождается дикторским текстом и стихотворениями.
НЕОБХОДИМОЕ ОБОРУДОВАНИЕ
Смартфон, планшет
ИСТОЧНИК
VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка: https://clck.ru/ZDCfS

# data[].attributes.headline
Индивидуальная система управления обучением для школьных групп (Лазарева Виктория)

# data[].attributes.subject
Индивидуальная система управления обучением для школьных групп (Лазарева Виктория)

# data[].attributes.body
Компания Ozobot (США), которая является производителем комплектов робототехники для технического оснащения классов, представила систему управления обучением Ozobot Classroom. Технология включает в себя панель управления для преподавателя с профилями учеников. Интегрирована возможность отслеживать данные образовательного процесса учащихся, обновления статуса для роботов, справочники и уроки. Наборы предназначены для обучения программированию и практическому применению знаний в рамках многочисленных уроков (более 150) в составе образовательных ресурсов.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Отслеживание данных учащихся позволяет преподавателям корректировать материал и предлагать индивидуальную дополнительную помощь по конкретных разделам образовательной программы. Цифровые значки позволяют преподавателям распознавать достижения в рамках групповых занятий.
ЭТАПЫ
22 июля 2019 г. — запуск проекта
ИСТОЧНИК

Московская база знаний ИИ: https://clck.ru/33aZgM

https://thejournal.com/articles/2019/07/22/ozobot-classroom-aims-to-make-steam-learning-measurable.aspx

# data[].attributes.headline
Павлива Елена                     Технологии VR/AR в образовании. VR-ОБЖ

# data[].attributes.subject
Павлива Елена                     Технологии VR/AR в образовании. VR-ОБЖ

# data[].attributes.body
Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Cosmos / Oculus Quest / HP Reverb / Samsung Odyssey

Практико-ориентированные VR-сценарии, обучающие навыкам поведения и действий в опасных ситуациях с целью сохранения здоровья и жизни. В процессе использования VR-ОБЖ школьники изучат такие темы, как автономное существование человека, сигналы бедствия, ориентирование на местности, встреча с дикими животными. В заключение ученики смогут пройти итоговое тестовое задание, которое поможет определить, насколько хорошо они усвоили материал, пройденный в виртуальной реальности.

Стоит отметить, что продукт вошел в топ-3 самых скачиваемых приложений в рамках Программы апробации и, несмотря на некоторые недочеты, пользуется большой популярностью у учителей и учеников. Продукт разработан для реализации новой концепции обучения предмета ОБЖ, включая обширные методические рекомендации. В полной версии продукта предложены разнообразные сценарии.

Источник: VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка https://clck.ru/ZDCfS

# data[].attributes.headline
Павлива Елена            Определение профессиональной пригодности студентов.

# data[].attributes.subject
Павлива Елена            Определение профессиональной пригодности студентов.

# data[].attributes.body
ОПИСАНИЕ

Ученые из Тюменского государственного университета при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований разработали систему, которая определяет профессиональную пригодность и составляет цифровые профили студентов на базе алгоритмов искусственного интеллекта.

Система анализирует дипломные работы, курсовые и другие работы студентов, а также использованные в процессе обучения сайты и программы, отслеживая, как меняется объем и уровень знаний студентов. Разработанная программа также анализирует и данные компании интернет-рекрутмента НеаdНuntеr. Ожидается, что в будущем система будет прогнозировать востребованные знания или навыки и таким образом, студенты смогут понять, каких именно сотрудников ищут работодатели. Система также будет составлять цифровые профили и отправлять их работодателям, учитывая совершенствование навыков и уровень развития учащихся.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Система уже была протестирована на факультете программирования. Тестирование показало, что полностью готовы к будущей работе только 12% студентов, 19% имеют некоторый опыт, а 69% студентов представляют себе будущую работу лишь приблизительно. В планах разработчиков использовать систему для студентов других специальностей, а также внедрить ее в других вузах.

Источник: Московская база знаний ИИ https://clck.ru/33dK82

# data[].attributes.attachment_link.title
Проф студенты

# data[].attributes.body
Необходимое оборудование: ПК VR / HTC Vive / Oculus Rift / Windows Mixed Reality / Stand Alone VR / HTC Vive Focus / Oculus Quest.

Varwin Education создает экосистему для обучения технологии виртуальной реальности, обмена мультимедийным контентом и получения навыков профессии будущего "VR-разработчик". Это простой в освоении конструктор для создания VR-приложений и управления ими, развивающий навыки программирования с помощью логики Blockly. ПО Varwin Education включает: редактор 3D / VR-миров, визуальный редактор логики Scratch, библиотеку образовательных объектов и локаций. Предназначено для учеников средней и старшей школы, учителей и преподавателей вузов.
Хакатон, проведенный Центром НТИ ДВФУ совместно с компанией Varwin осенью 2020 года, продемонстрировал большой образовательный потенциал программы и широкий интерес как со стороны учителей информатики и технологии, так и со стороны педагогов из других предметных областей, не говоря о вовлеченности и мотивации самих учеников.
Источник информации:
vc.ru

https://clck.ru/ZDCfS

# data[].attributes.attachment_link.title
VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка — Образование на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Расскажем, что изменилось на рынке образовательного программного обеспечения за год, с момента публикации обзора 15 VR/AR приложений для школ. А заодно представим всю линейку образовательных продуктов, участвующих в Программе апробации, которую проводит Центр НТИ VR/AR ДВФУ. Обзор подготовила Юлия Х…

# data[].attributes.headline
Сафонова Анастасия

# data[].attributes.subject
Сафонова Анастасия

# data[].attributes.body
AR VR Molecules Editor

Необходимое оборудование:
Google CardBoard, смартфон

Мобильное приложение AR VR Molecules Editor предназначено для визуализации 3D молекул органических и неорганических соединений в школьном курсе химии с использованием очков виртуальной реальности типа Google CardBoard. Приложение AR VR Molecules Editor, сочетающее в себе виртуальную и дополненную реальность для представления информации и для взаимодействия c 3D моделями химических соединений, позволяет значительно расширить возможности применения интерактивного образовательного контента, а также повысить эффективность процесса обучения химии.

В режиме виртуальной реальности учащиеся могут конструировать модели молекул с одинарными, двойными и тройными связями, а также создавать модели циклических соединений. Молекулы могут быть визуализированы как стержневые, шаростержневые, масштабные или проволочные модели согласно требованиям школьной программы по химии.

Источник информации: https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Кузнецова Любовь.Определение эмоций у студентов.

# data[].attributes.subject
Кузнецова Любовь.Определение эмоций у студентов.

# data[].attributes.body
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ - ДВФУ.
РАЗРАБОТЧИК - Школа цифровой экономики ДВФУ.

ОПИСАНИЕ:

Магистранты Школы цифровой экономики Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) в апреле 2020 г. запустили экспериментальную программу, которая позволяет анализировать, насколько студенты вовлечены в онлайн-обучение. Основная задача — определить их заинтересованность, чтобы помочь преподавателям создать систему оценки проведения дистанционных занятий. По мимике лица программа, основанная на искусственном интеллекте, определяет, какие эмоции испытывает студент: счастье (активность), грусть (скуку) и нейтральное состояние. Кроме того, оценивается голос, так как некоторые cтуденты не используют видеокамеру. Кроме того, учитывается активность в чатах, то, как часто студенты отвечают на вопросы, сколько всего оставляют сообщений.

РЕЗУЛЬТАТЫ:

Благодаря программе, преподаватели смогут анализировать, не утрачивает ли аудитория интерес к предмету, и снова вовлекать студентов в учебный процесс.

ЭТАПЫ:
апрель 2020 г.-анонс проекта
ИСТОЧНИК:

Наука - ТАСС
https://clck.ru/33dJCc

# data[].attributes.headline
Сафонова Анастасия

# data[].attributes.subject
Сафонова Анастасия

# data[].attributes.body
США, Питтсбург

Изучение языков

РАЗРАБОТЧИК
Duolingo

ОПИСАНИЕ

Приложение для изучения языков Duolingo насчитывает более 300 млн пользователей, которые посещают 90 курсов на 22 языках. Эта база пользователей создает крупнейшую в мире коллекцию данных по изучению языка. Duolingo использует эти данные для постоянного улучшения своего продукта. ИИ позволяет подстраивать учебный процесс под каждого студента персонально.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Проведенное профессорами Городского университета Нью-Йорка и Университета Южной Каролины исследование показало, что 34 часа на Дуолинго дают столько же навыков чтения и письма, сколько дает начальный семестровый курс в американском высшем учебном заведении (около 130 часов).

ЭТАПЫ

ноябрь 2012 г.

Запуск приложения на iOS

ИСТОЧНИКИ

Источник

Источник информации: https://ict.moscow/projects/ai/?integrationApplications=образование&integrationId=5e4a5fc5954f5f3b304cd352

# data[].attributes.attachment_link.title
App Review_ How Long Does it Take to Finish a Language on Duolingo_ - The Huntswoman

# data[].attributes.headline
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.subject
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.body
VARVARA

Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Focus / Vive Pro / Vive Cosmos

Разработка Центра НТИ ДВФУ на запатентованной платформе компании VR Supersonic вызвала широкий интерес у преподавателей иностранных языков. Методически выверенный тренажёр предлагает инновационный подход к языковой практике во время школьного занятия. Достаточно надеть шлем и погрузиться в виртуальную реальность, где можно практиковать и изучать английский язык, при этом оставаясь за партой в школе или у себя дома. Можно побыть в роли постояльца отеля или посетителя ресторана, совершенствуя свои языковые навыки в процессе общения.

Эффект присутствия
Оказаться в американском спортзале? Заказать гамбургер в ресторане быстрого питания? Почувствовать себя работником отеля? Все это можно сделать, физически оставаясь в школьной аудитории

Возможность дистанционного применения

VARVARA - превосходный инструмент в руках учителя в классе. Тем не менее, если ученик пропустил урок, он имеет возможность попрактиковаться в любое удобное для него время

Система собирает данные во время прохождения симуляции и дает структурированную обратную связь по нескольким параметрам: грамматические и лексические ошибки, произношение, визуальный контакт, скорость речи и др.

Автоматизация
Система собирает данные во время прохождения симуляции и дает структурированную обратную связь по нескольким параметрам: грамматические и лексические ошибки, произношение, визуальный контакт, скорость речи и др.

Индивидуализация
Возможность практики речи без учителя. Снижение риска возникновения языкового барьера. Самостоятельный выбор темы и режима практики.

Инновационность
Новые технологии позволяют вывести преподавание языков на принципиально новый уровень: ученик не заметит, как в игровой форме освоит сложные для него темы и научится использовать пройденный материал на практике.

Простота использования
Все, что нужно для прохождения симуляции - шлем виртуальной резонности и стабильное подключение к Wi-Fi.

Источники
VR-модуль по английскому VARVARA
https://edu.vrnti.ru/varvara
VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка — Образование на vc.ru
https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Дальневосточный федеральный университет / FEFU

# data[].attributes.attachment_link.title
VARVARA: VR-assistant for learning English

# data[].attributes.headline
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.subject
Рязанцева Виктория 

# data[].attributes.body
Сопровождение студентов в процессе обучения

ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ
The University of New South Wales (UNSW)
РАЗРАБОТЧИК
Microsoft Teams

ОПИСАНИЕ

С лета 2019 года в Университете Нового Южного Уэльса работает специальная обучающая платформа, созданная с применением соответствующих технологий Microsoft Teams. Университете Нового Южного Уэльса является одним из ведущих университетов Австралии с около 17 тыс. студентов, обучающихся на инженерном факультете. Платформа представляет собой гибрид группового чата и чат-бота, в котором студенты могут практически мгновенно получить разъяснения по тому или иному учебному вопросу, найти материалы для семинара, понять, что происходило на пропущенной лекции и найти дополнительные материалы для решения той или иной задачи.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Платформа помогает не только студентам в круглосуточном информировании, но и самому университету, снижая процент студентов, бросающих учебу.

ИСТОЧНИКИ
Московская база знаний ИИ
https://news.microsoft.com/en-au/features/unsw-steps-up-to-university-challenge/

# data[].attributes.attachment_caption
VR-лаборатория «Физика» от Modum Lab и Центра НТИ ДВФУ

# data[].attributes.headline
Бурова Алеся                                     VR-лаборатория «Физика» от Modum Lab и Центра НТИ ДВФУ

# data[].attributes.subject
Бурова Алеся                                     VR-лаборатория «Физика» от Modum Lab и Центра НТИ ДВФУ

# data[].attributes.body
В 2019 году компания Modum Lab и Центр НТИ Дальневосточного федерального университета представили несколько цифровых решений с простой системой управления по тематическим направлениям «Магнетизм», «Электромагнитная индукция», «Сборка цепей» для уроков физики в 8-9 классах. В комплекс «VR-лаборатория «Физика» включены следующие эксперименты и опыты:

взаимодействие параллельных проводников с током,

определение направления индукционного тока,

определение направления силы Ампера и Лоренца,

превращение магнетизма в электричество,

явление электромагнитной индукции.

Также разработана часть занятий по подготовке к ОГЭ по физике, например, решения задания № 13.

Необходимое оборудование: мобильное устройство виртуальной реальности Vive Focus / Oculus Go / Samsung Gear VR (возможна адаптация для других моделей).
Источник: Образовательный VR-контент, который можно применять в школе. Часть 1   https://clck.ru/hUwPa

# data[].attributes.headline
Бурова Алеся

# data[].attributes.subject
Бурова Алеся

# data[].attributes.body
Контроль процесса вступительных экзаменов
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ
Университет национального и мирового хозяйства

ОПИСАНИЕ
Процесс вступительных экзаменов в Университете национального и мирового хозяйства в Болгарии будет контролировать искусственный интеллект, отслеживая чтобы студенты при поступлении не списывали и не пользовались шпаргалками. Программное обеспечение будет распознавать абитуриента по его личным документам, а также изучать малейший шорох в помещении, анализировать манипуляции с клавиатурой и движение зрачков поступающего. Все эти функции направлены на минимизацию возможности недобросовестной сдачи экзамена.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Тестирование проекта планируется в 2020 г.
ЭТАПЫ
Май 2020г
Источники: Московская база знаний ИИ
https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases

# data[].attributes.headline
Мажарова Дарья

# data[].attributes.subject
Мажарова Дарья

# data[].attributes.body
Universe Sandbox — основанный на реальной физике симулятор космоса, который позволяет создавать, разрушать и взаимодействовать в невиданных ранее масштабах.
Он объединяет в реальном времени гравитацию, климат, столкновения и взаимодействия материи, чтобы показать вам красоту вселенной и хрупкость нашей планеты.
Universe Sandbox включает в себя версию для настольных компьютеров и режим VR.
Имитируйте гравитацию
Симуляция взаимодействия множества различных объектов с практически любой скоростью с использованием ньютоновской механики.
Сталкивайте планеты и звёзды
Захватывающие, эпические столкновения огромных планетарных тел, оставляющие после себя расплавленные кратеры.
Создавайте звёздные системы
Начните со звезды, а затем добавьте планету. Украсьте своё творение спутниками, кольцами, кометами или даже чёрной дырой.
Моделируйте климат Земли
Наблюдайте за тем, как морской лёд растёт и отступает в зависимости от времени года из-за наклона Земли. Измените наклон и изменится время года. Или переместите Землю подальше от Солнца и заморозьте всю планету.
Взрывайте звёзды
Помогите звезде эволюционировать, прибавив ей возраст или массу, а затем наблюдайте, как вспыхнет сверхновая.
Изучайте исторические события
Отправьтесь в путешествие по солнечной системе вместе с космическими аппаратами «Юнона» и «Новые горизонты» или посмотрите на полное солнечное затмение.
Источники:https://universesandbox.com/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Universe Sandbox is a physics-based space simulator.

It merges gravity, climate, collision, and material interactions to reveal the beauty of our universe and the fragility of our planet.

Create, destroy, and interact on a scale you've never before imagined.

Rated Overwhelmingly Positive from over 11,000 Steam reviews

For Windows, Mac, and Linux

Full system requirements

Need purchase help? See our FAQ or contact us

# data[].attributes.attachment_link.description
Universe Sandbox is a physics-based space simulator. It merges gravity, climate, collision, and material interactions to reveal the beauty of our universe and the fragility of our planet. Create, destroy, and interact on a scale you've never before imagined. Rated Overwhelmingly Positive from over 11,000 Steam reviews For Windows, Mac, and Linux Full system requirements Need purchase help?

# data[].attributes.headline
Мажарова Дарья

# data[].attributes.subject
Мажарова Дарья

# data[].attributes.body
Сейшельские острова

Распознавание паспорта при оформлении пропуска на въезд в страну

РАЗРАБОТЧИК

Smart Engines, Travizory Border Security SA

ОПИСАНИЕ

С апреля 2021 года для въезда на Сейшельских островах стали использовать технологии распознавания паспортов российской компании Smart Engines.

Технологии искусственного интеллекта встроены в единую систему сбора и анализа информации о прибывающих на Сейшельские острова и обеспечивают путешественникам автоматический ввод паспортных данных в специальном мобильном приложении Seychelles Travel Auth и на веб-сайте. Они являются частью информационной системы Travizory Visitor Management Platform, поставку которой Сейшельским островам осуществил швейцарский разработчик, компания Travizory Border Security SA.

Путешественники показывают документ камере смартфона или загружают его фотографию. Изображения документов не передаются в сторонние сервисы, что позволяет обеспечивать безопасность обработки персональных данных в соответствии с международными стандартами. Сгенерированный системой штрих-код туристы предъявляют при регистрации на рейс. Решение поддерживает распознавания данных паспортов более 200 стран и юрисдикций мира.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Использование алгоритмов искусственного интеллекта позволяет оптимизировать процессы регистрации и заполнения форм, упростить обязательные процедуры и сделать отдых туриста надежным и безопасным.
Источники: https://www.cnews.ru/news/line/2021-04-02_rossiya_vozobnovlyaet_aviasoobshchenie
ЭТАПЫ

апрель 2021 г.

анонс проекта

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Владимир Бахур

# data[].attributes.attachment_link.title
Россия возобновляет авиасообщение с Сейшелами. Разрешения для туристов оформляются с помощью российских технологий распознавания паспортов

# data[].attributes.attachment_link.description
Рейс из Москвы выполнила компания «Аэрофлот»

# data[].attributes.headline
Ветренко Анастасия

# data[].attributes.subject
Ветренко Анастасия

# data[].attributes.body
VR Chemistry Lab от Центра НТИ ДВФУ

Это полноценная виртуальная химическая лаборатория для школ или вузов, позволяющая дополнить существующую реальную лабораторию и расширить список экспериментов, доступных для самостоятельного выполнения учащимся. Заполнение лабораторных журналов производится либо прямо в лаборатории (VR-версия), либо на специальных бланках (веб-версия).Предоставляется доступ к 20 опытам и задачам из курса химии 8–9 классов, среди которых: взаимодействие оксидов с водой, задача на распознавание солей (фосфаты, нитраты, соли аммония), общие и специфические свойства кислот и оснований, цепочки превращений и др.

VR Chemistry Lab позволяет выполнять эксперименты, которые нет возможности провести с учащимися из соображений безопасности, материальных ограничений или необходимости проводить занятия дистанционно.

Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Pro /Vive Cosmos / OculusRift / Samsung HMD Odyssey / HP Reverb и аналоги

Источник: Образовательный VR-контент, который можно применять в школе. Часть 1   https://clck.ru/hUwPa

# data[].attributes.headline
Ветренок Анастасия

# data[].attributes.subject
Ветренок Анастасия

# data[].attributes.body
Улучшение произношения на английском языке
Онлайн-сервис для изучения иностранных языков Lingualeo в апреле 2020 года запустил сервис тренировки английской разговорной речи на сайте для русскоязычных пользователей. Тренировка основана на алгоритме автоматического распознавания речи. Технология реализована совместно с компанией SpeakingPal и способна выполнить детализированную оценку качества произношения за счет разделения фразы на звуки. Оцениваются как отдельные звуки, так и общее качество звучания фразы. В тренировке демонстрируются видеодиалоги, благодаря которым у пользователя появляется ощущение, что он разговаривает с живым собеседником.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Получение индивидуальных рекомендаций с указанием ошибок по произношению для улучшения английской разговорной речи.

ЭТАПЫ
14 апреля 2020 - Запуск проекта

Источники:   Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases
https://old.sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/04/14/rezident-skolkovo-pomozhet-uluchshit-angliyskuyu-razgovornuyu-rech.aspx

# data[].attributes.headline
 Ремезова Ксения

# data[].attributes.subject
 Ремезова Ксения

# data[].attributes.body
Предотвращение массовой стрельбы в школах
Компания NtechLab с октября 2021 года тестирует проект по распознаванию людей с оружием на подходах к школам в Самаре. Система должна заранее находить потенциальных стрелков и вызывать полицию.

В районе школы будут установлены видеокамеры, определяющие людей с оружием. Как только решение зафиксирует потенциального стрелка, она подаст сигнал на пульт охранника в школу. Если охранник не отреагирует на сообщение, система автоматически заблокирует входы в учебное заведение, подаст сигнал тревоги внутри школы и сообщит о потенциальной угрозе полиции.

Решение может распознать только дробовики и винтовки, которые злоумышленник несет открыто, но не отследит небольшой пистолет.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Внедрение системы позволит предотвратить массовую стрельбу в учебных заведениях.

ЭТАПЫ
Октябрь 2021 - анонс проекта

Источники:   Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases
https://www.kommersant.ru/doc/5049832?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop

# data[].attributes.headline
VR-лаборатория «Физика» от Modum Lab и Центра НТИ ДВФУ Ремезова Ксения

# data[].attributes.subject
VR-лаборатория «Физика» от Modum Lab и Центра НТИ ДВФУ Ремезова Ксения

# data[].attributes.body
В 2019 году компания Modum Lab и Центр НТИ Дальневосточного федерального университета представили несколько цифровых решений с простой системой управления по тематическим направлениям «Магнетизм», «Электромагнитная индукция», «Сборка цепей» для уроков физики в 8-9 классах. В комплекс «VR-лаборатория «Физика» включены следующие эксперименты и опыты:

взаимодействие параллельных проводников с током,

определение направления индукционного тока,

определение направления силы Ампера и Лоренца,

превращение магнетизма в электричество,

явление электромагнитной индукции.

Также разработана часть занятий по подготовке к ОГЭ по физике, например, решения задания № 13.

Необходимое оборудование: мобильное устройство виртуальной реальности Vive Focus / Oculus Go / Samsung Gear VR (возможна адаптация для других моделей).

Источник: Образовательный VR-контент, который можно применять в школе. Часть 1   https://clck.ru/hUwPa

# data[].attributes.headline
Максимова Оксана 

# data[].attributes.subject
Максимова Оксана 

# data[].attributes.body
VR-ОБЖ

Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Cosmos / Oculus Quest / HP Reverb / Samsung Odyssey

Практико-ориентированные VR-сценарии, обучающие навыкам поведения и действий в опасных ситуациях с целью сохранения здоровья и жизни. В процессе использования VR-ОБЖ школьники изучат такие темы, как автономное существование человека, сигналы бедствия, ориентирование на местности, встреча с дикими животными. В заключение ученики смогут пройти итоговое тестовое задание, которое поможет определить, насколько хорошо они усвоили материал, пройденный в виртуальной реальности.
Источник:
https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Оксана Максимова

# data[].attributes.subject
Оксана Максимова

# data[].attributes.body
Выставка работ, созданных с помощью ИИ
ОПИСАНИЕ

С 18 декабря 2021 года до 6 февраля 2022 года в галерее-мастерской «ГРАУНД Солянка» в Москве проводилась выставка «Код искусства», организованная по инициативе российского производителя ПО и облачных сервисов NAUMEN. Мероприятие было посвящено исследованию феномена нейросетей средствами и языком современного технологического искусства.

Выставка предлагала разные взгляды на искусственный интеллект: от экспериментов с эстетикой и возможностями нейросетей до исследования алгоритмов распознавания лиц, от критического понимания влияния нейросетей на человека и общество до футуристических проектов.

На выставке представлены как проекты мировых звезд медиа-искусства, так и произведения молодых художников. В экспозицию вошли работы исследователей, разработчиков машинного обучения, экспериментирующих на стыке искусства и технологий.

В проектах использованы технологии генерации изображений и видео на основе заданного текста, алгоритмы распознавания лиц, технологии 3D-печати. В числе прочих решений, для создания объектов использованы нейросети StyleGAN2 и CLIP. На выставке представлена образовательная VR-инсталляция, объясняющая принципы работы нейронных сетей.
ЭТАПЫ
декабрь 2021 г.
ИНИЦИАТОР ВЫСТАВКИ

Компания Naumen, российский производитель ПО и облачных сервисов, технологический партнер в цифровой трансформации для бизнеса и органов власти. Выставка «Код искусства» является частью серии мероприятий в честь 20-летнего юбилея компании.

КУРАТОР ВЫСТАВКИ

Елена Никоноле

медиахудожница, независимый куратор и преподаватель

РЕЗУЛЬТАТЫ

Выставка продемонстрировала, что сотворчество человека и технологии может привести к впечатляющим результатам в сфере искусства.
Источники:
Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases
https://solyanka.org/art_code

# data[].attributes.headline
Таюсова Виктория. VR-ОБЖ.

# data[].attributes.subject
Таюсова Виктория. VR-ОБЖ.

# data[].attributes.body
Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Cosmos / Oculus Quest / HP Reverb / Samsung Odyssey

Практико-ориентированные VR-сценарии, обучающие навыкам поведения и действий в опасных ситуациях с целью сохранения здоровья и жизни. В процессе использования VR-ОБЖ школьники изучат такие темы, как автономное существование человека, сигналы бедствия, ориентирование на местности, встреча с дикими животными. В заключение ученики смогут пройти итоговое тестовое задание, которое поможет определить, насколько хорошо они усвоили материал, пройденный в виртуальной реальности.

Стоит отметить, что продукт вошел в топ-3 самых скачиваемых приложений в рамках Программы апробации и, несмотря на некоторые недочеты, пользуется большой популярностью у учителей и учеников. Продукт разработан для реализации новой концепции обучения предмета ОБЖ, включая обширные методические рекомендации. В полной версии продукта предложены разнообразные сценарии.

Источник:  VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка. https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Таюсова Виктория. Контроль процесса вступительных экзаменов.

# data[].attributes.subject
Таюсова Виктория. Контроль процесса вступительных экзаменов.

# data[].attributes.body
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ:
Университет национального и мирового хозяйства.

ОПИСАНИЕ:
Процесс вступительных экзаменов в Университете национального и мирового хозяйства в Болгарии будет контролировать искусственный интеллект, отслеживая чтобы студенты при поступлении не списывали и не пользовались шпаргалками. Программное обеспечение будет распознавать абитуриента по его личным документам, а также изучать малейший шорох в помещении, анализировать манипуляции с клавиатурой и движение зрачков поступающего. Все эти функции направлены на минимизацию возможности недобросовестной сдачи экзамена.

РЕЗУЛЬТАТЫ:
Тестирование проекта планируется в 2020г.

ЭТАПЫ:
май 2020 г.
Анонс проекта
ИСТОЧНИК: Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases

# data[].attributes.headline
Портянова Мария

# data[].attributes.subject
Портянова Мария

# data[].attributes.body
Технологии искусственного интеллекта в образовании
Оценка скорости принятия решений и развитие навыков мышления

ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ: МГППУ
РАЗРАБОТЧИК: МГППУ

ОПИСАНИЕ

Ученые Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ) создали компьютерную игру, которая позволяет оценивать скорость принятия решений игроком, его способность прогнозировать ситуацию, а также качество самих прогнозов и решений, принимаемых в быстро меняющихся условиях.
В виртуальном пространстве, созданном специалистами университета, игроку противостоит множество активных противников. Их поведение управляется искусственным интеллектом на основе сложного математического алгоритма.
Цель игрока — ликвидировать всех противников в ограниченном игровом поле. Искусственный интеллект адаптирует игровой процесс под конкретного испытуемого, наблюдая за его стратегией и генерируя ситуации такой сложности, которая даст наиболее подробное представление о реальном уровне развития его навыков.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В настоящее время идет подготовка к внедрению в образовательную практику.

ИСТОЧНИКИ
В России создали искусственный интеллект, развивающий навыки мышления - РИА Новости, 27.04.2020 (ria.ru)
ICT.Moscow — База знаний ИИ

# data[].attributes.headline
Портянова Мария

# data[].attributes.subject
Портянова Мария

# data[].attributes.body
Технологии VR/AR в образовании
Образовательные игры от Luden.io

Компания Luden.io разработала несколько интерактивных VR-игр, погружаясь в которые ученики знакомятся со строением человеческого тела и процессами в нем протекающими.

InCell − игра в жанре экшн гонки в виртуальной реальности, где сочетаются стратегия и наука. Надев шлем VR, ученик совершает путешествие в микромир человеческой клетки, и, выполняя игровые задания, останавливает распространение вируса.
https://youtu.be/Ua537N6KBQI

InMind − игра, в которой особое внимание уделяется химии, лежащей в основе человеческих эмоций. Ученик наблюдает за изменениями мозговой деятельности и формированием психических реакций игрового персонажа по имени Джон.
https://youtu.be/qNfgMfshTn0

# data[].attributes.attachment_link.title
InCell VR: Game about cells and viruses (Vive/Oculus/Cardboard)

# data[].attributes.headline
Дарья Князева. Искусственный интеллект в образовании. Оценка скорости принятия решений и развитие навыков мышления.

# data[].attributes.subject
Дарья Князева. Искусственный интеллект в образовании. Оценка скорости принятия решений и развитие навыков мышления.

# data[].attributes.body
География: Россия, Москва
Объект внедрения: МГППУ
Разработчик: МГППУ

ОПИСАНИЕ
Ученые Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ) создали компьютерную игру, которая позволяет оценивать скорость принятия решений игроком, его способность прогнозировать ситуацию, а также качество самих прогнозов и решений, принимаемых в быстро меняющихся условиях. В виртуальном пространстве, созданном специалистами университета, игроку противостоит множество активных противников. Их поведение управляется искусственным интеллектом на основе сложного математического алгоритма. Цель игрока — ликвидировать всех противников в ограниченном игровом поле. ИИ адаптирует игровой процесс под конкретного испытуемого, наблюдая за его стратегией и генерируя ситуации такой сложности, которая даст наиболее подробное представление о реальном уровне развития его навыков.

Результаты: В настоящее время идет подготовка к внедрению в образовательную практику.

Анонс проекта: апрель 2020 г.
Источник:  Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
МОСКВА, 27 апр - РИА Новости. Уникальную компьютерную игру, позволяющую оценивать скорость принятия решений игроком и его способность прогнозировать ситуацию, создали ученые Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ). По их словам, разработка также послужит специализированным тренажером этих навыков. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
московский государственный психолого-педагогический университет (мгппу)

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
навигатор абитуриента

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
университетская наука

# data[].attributes.attachment_link.title
В России создали искусственный интеллект, развивающий навыки мышления

# data[].attributes.attachment_link.description
МОСКВА, 27 апр - РИА Новости. Уникальную компьютерную игру, позволяющую оценивать скорость принятия решений игроком и его способность прогнозировать ситуацию, создали ученые Московского государственного психолого-педагогического университета (МГППУ). По их словам, разработка также послужит специализированным тренажером этих навыков. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

# data[].attributes.headline
Кирьянова Кристина VR-курс: Стереометрия для школьников

# data[].attributes.subject
Кирьянова Кристина VR-курс: Стереометрия для школьников

# data[].attributes.body
О продукте:

Клиент: Образовательный центр "Полярис Адыгея"

Цель: Создать курс по стереометрии в виртуальной реальности для школьников

Результат: Готовый курс по стереометрии для школьников в виртуальной реальности, согласованный с основной школьной образовательной программой

Стек технологий: Unity

Как это сделано?
Целью этого проекта было создать обучающее приложение по школьному курсу Стереометрии. Еще перед стартом проекта стало понятно, что курс стереометрии сложен для понимания школьниками, а его успешное освоение требует хорошего знания геометрии и развитого пространственного мышления.

В приложении собран не весь курс стереометрии, в центре внимания тема многогранников их виды, построение сечений и т.п. В разработке мы постарались использовать понятные  и наглядные примеры из жизни, широко применяли анимацию для лучшего понимания и усвоения материала.

Благодаря тому, что курс сделан в виртуальной реальности, в нем много интерактивных задач, связанных со взаимодействием с предметами и фигурами. Для объяснения проекций мы активно применяли свет и тени.

Для реализации такого сложного проекта нами были привлечены эксперты в области школьного образования, поэтому все занятия курса согласованы с основной школьной образовательной программой.

Как это работает?
https://youtu.be/vokEXBpIRzk

Работает на устройствах:

HTC VIVE

HTC VIVE PRO

HTC VIVE COSMOS

Как купить?

Работа по договору

Аукцион и конкурс

Запрос котировок

Портал поставщиков

Преимущества решения:

Высокий уровень реализма

Соответствие школьной программе

Приложение дополненной реальности

Источник: https://dreamport.pro/project/vr-course-stereometry/

# data[].attributes.attachment_link.title
Стереометрия в виртуальной реальности || Stereometry VR

# data[].attributes.headline
Кирьянова Кристина Сопровождение абитуриентов во время поступления в вуз

# data[].attributes.subject
Кирьянова Кристина Сопровождение абитуриентов во время поступления в вуз

# data[].attributes.body
ОБЪЕКТ ВНЕДРЕНИЯ:
Северо-Западный институт управления РАНХиГС

ОПИСАНИЕ:
Северо-Западный институт управления РАНХиГС включил в состав приемной комиссии виртуального консультанта с искусственным интеллектом. Специалиста назвали Виктором и он сопровождает абитуриентов на всех этапах поступления в вуз.В ходе общения с выпускниками школ и их родителями Виктор сможет рассказать о правилах приема в вуз, стоимости обучения, подскажет сроки подачи документов, необходимые для поступления предметы ЕГЭ и наиболее подходящие направления подготовки, а также проинформирует о дополнительных вступительных испытаниях. Виртуальный консультант имеет способность обучаться и ежедневно расширяет базу знаний благодаря инструментам машинного интеллекта.

РЕЗУЛЬТАТЫ:
Облегчение процесса принятия решения о поступлении в ВУЗ.

ЭТАПЫ:
июнь 2020г - анонс проекта

Источник: Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/cases/?integrationApplications=%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5&integrationId=5ee88fc0eb0cb63993148468

# data[].attributes.attachment_caption
 MEL Science: VR-уроки по физике и химии

# data[].attributes.headline
Гречухина Оксана 

# data[].attributes.subject
Гречухина Оксана 

# data[].attributes.body
Необходимое оборудование: VR-шлем Oculus Go / Samsung GearVR /Google CardBoard / DayDream

VR-уроки от MEL Science созданы для наглядного представления происходящего в природе на микроуровне. Компания проводила ряд исследований с отечественными и зарубежными университетами, экспериментально доказав эффективность своего подхода. Несколько уроков из библиотеки педагогических материалов переведены на русский язык специально для Программы апробации.

У каждого урока есть собственное описание: стенограмма, учебные заметки и список уроков, охватывающих похожие темы. Учебные заметки включают содержание урока, ключевые слова, распространенные заблуждения, источник знаний, историю и забавные факты, опросы и темы для обсуждения. Эти материалы могут быть полезны для интеграции VR-материалов в обычный урок.
Источник: https://clck.ru/ZDCfS

# data[].attributes.headline
Гречухина Оксана 

# data[].attributes.subject
Гречухина Оксана 

# data[].attributes.body
Анализ вовлеченности студентов в учебный процесс
Объект внедрения: Финансовый университет при Правительстве РФ
Разработчик: Zerobit
ОПИСАНИЕ
Финансовый университет совместно с Microsoft разработали и внедрили системы видеоаналитики. Cистема была внедрена в Департаменте анализа данных, принятия решений и финансовых технологий университета. Реализованная система основана на использовании сервисов Azure для Интернета вещей. В систему мониторинга передаются данные с размещенных в аудиториях видеокамер: изображения лиц студентов распознаются, после чего определяется степень увлеченности каждого в учебном процессе. Результаты отображаются на интерактивной панели. Поскольку анализ проводится в реальном времени, администрация и преподаватели могут быстро реагировать на колебания интереса к тому, что происходит на занятии. Созданная система состоит из локальных компонентов и облачных сервисов Azure. В числе первых — размещенные в аудиториях видеокамеры с высоким разрешением и компьютеры, которые ими управляют. Большой спектр облачных сервисов был задействован— от службы каталогов, поисковых сервисов и СУБД до средств обработки потоков данных видео и Интернета вещей, машинного обучения и визуализации информации.
РЕЗУЛЬТАТЫ
В настоящее время к системе мониторинга подключено около 200 камер: анализируются данные из всех аудиторий главного корпуса университета, расположенного на Ленинградском проспекте. Также идет подключение второго по величине корпуса, на очереди все остальные аудитории университета — более 500 в Москве. Создание системы мониторинга обеспечило прозрачность учебного процесса как для администрации университета, так и для преподавателей. В результате повысилось качество обучения: все стали с большей ответственно относиться к проведению занятий. За счет укрепления самодисциплины средний показатель вовлеченности возрос с 77 до 83%. Кроме того, появилась возможность вовремя обнаруживать проблемные ситуации, в том числе пропуски и отмены занятий, снижение интереса к учебе и другие негативные явления.
Запуск проекта: конец 2017 года.
Источник: Московская база знаний ИИ https://clck.ru/33an4X

# data[].attributes.headline
Арина Перевозкина. Технологии VR/AR в образовании. Виртуальные лаборатории

# data[].attributes.subject
Арина Перевозкина. Технологии VR/AR в образовании. Виртуальные лаборатории

# data[].attributes.body
Виртуальные лаборатории
Один из ярких примеров такого VR-решения — VR Chemistry Lab. Сейчас программа распространяется, в частности, через Центр НТИ ДВФУ.
Это уже не просто визуализация, а виртуальный аналог школьной химической лаборатории. В ней можно воспроизвести работы из школьного курса химии.

Главный плюс в том, что в виртуальной реальности действуют те же химические и физические законы, что и в реальном мире: все условия и взаимодействия просчитаны командой педагогов и учёных. То есть ошибка ученика приведёт к реалистичным последствиям — реакция не пойдёт, образуется осадок или случится возгорание. Но, в отличие от реальной химической лаборатории, все последствия останутся виртуальными.

Центр НТИ ДВФУ предлагает аналогичную программу, разработанную вместе с Modum Lab, и по школьному курсу физики — пока с меньшим числом лабораторных работ:
Аналогичный комплекс, наряду с AR-приложением по школьному учебнику, есть и у компании «Увлекательная реальность».

Также несколько десятков VR-уроков по химии и физике предлагает компания MEL Science, больше известная доставкой реагентов для реальных химических опытов. Среди них есть и лабораторные работы, и визуальные погружения, больше похожие на путешествия по живым клеткам, о которых мы рассказывали выше.

О разработке нескольких готовых лабораторных работ в VR-формате сообщает и издательство «Физикон».

Кроме физики и химии, интерактивные VR-лаборатории создают и для курса геометрии. Виртуальную реальность охотнее всего применяют для изучения объёмных объектов в стереометрии. В обычном классе фигуры можно только начертить, рассмотреть в виде модели или сложить из бумаги. А VR даёт больше свободы действий, что в перспективе поможет ученикам лучше разобраться в сложной теме. Вот как об этом рассказывают в ДВФУ (решение VR Space разработано в Центре НТИ):
Аналогичное предложение есть и у компании DreamPort.
Источник: https://skillbox.ru/media/education/kak-v-shkolakh-i-vuzakh-uchat-s-pomoshchyu-virtualnoy-i-dopolnennoy-realnosti/

# data[].attributes.headline
Арина Перевозкина. Искусственный интеллект в образовании. Оценивание учащихся

# data[].attributes.subject
Арина Перевозкина. Искусственный интеллект в образовании. Оценивание учащихся

# data[].attributes.body
Какие алгоритмы ИИ применяются в образовании прямо сейчас
Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера», рассказали о трёх основных типах искусственного интеллекта, которые реально применяются в обучении:

Ансамбли алгоритмов, в основе которых лежат логики разной степени сложности. Именно такой ИИ отвечает за построение индивидуальных траекторий обучения или анализ эффективности плана урока.
Предобученные нейросети, которые создают для решения одной конкретной задачи и обучают их на большом объёме данных. Такие нейросети могут, например, отвечать за автоматическое понимание языка или за распознавание эмоций на лицах студентов. Специалисты упомянули, что речь тут, как правило, идёт о моделях opensource, таких как зарубежные GPT-3 и BERT или отечественные YaLM 100B от «Яндекса» или RUGPT-3 от SberDevices.
Нейросети, которые относятся к сфере теневого глубокого обучения. В этом случае предобученную нейросеть дообучают на меньшем объёме данных и приспосабливают решать более узкую задачу. Например, когда языковую нейросеть специализируют на проверку открытых заданий конкретного курса.
Андрей Комиссаров отметил, что сейчас основной спектр деятельности, к которому относится искусственный интеллект в образовании, — это Data Science. Речь о том, как на основе данных поставить гипотезу, как потом её проверить и на основе проверенной гипотезы к чему-то прийти. «В будущем, мне кажется, что мы увидим гораздо больше обучения на основе больших данных. Сейчас проблема, что больших данных [пока] мало», — заключил он.
Примеры:
ИИ в оценивании учащихся
Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, поделился двумя идеями, которые иллюстрируют использование технологии ИИ в образовательном оценивании. Одна касалась разработки заданий, вторая — проверки открытых ответов.

Автоматическую разработку заданий по русскому языку и литературе для школьников реализовали совместно с учёными Института русского языка им. Пушкина. Оказалось, что можно применить два типа ИИ:

Простые алгоритмы. Они помогают генерировать задания на проверку понимания правил русского языка. Например, выбор буквы, обозначающей звонкий звук из нескольких предложенных вариантов. Такой способ создания проверочных заданий подходит для ситуаций, где есть понятный перечень правил русского языка, который можно описать для ИИ.
Дообученные нейросети. Они способны генерировать задания, проверяющие языковую грамотность и понимание текста. Например, расставить перепутанные предложения текста по порядку или выбрать подходящую фразу, чтобы заполнить пробел в предложении. За основу взяли языковую модель RUGPT-3, предобученную на корпусе русского языка и неспецифичную для какого-то возраста или для какой-то темы, и применили мощное машинное обучение на меньшем объёме данных, чтобы модель смогла создавать задания по русскому языку и литературе для школьников.
Что касается проверки заданий с открытыми ответами или эссе, то Денис Федерякин видит в этой области большой потенциал ИИ. Не секрет, что при проверке открытых ответов экспертом возникает проблема субъективности. С этой проблемой много лет работает психометрия. Например, есть рекомендации о том, с помощью каких методов обработки убрать индивидуальные искажения, вносимые проверяющим.
Источник: https://skillbox.ru/media/education/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-izuchaem-realnuyu-praktiku/

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект в образовании. Оценивание учащихся

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект в образовании. Оценивание учащихся

# data[].attributes.body
Какие алгоритмы ИИ применяются в образовании прямо сейчас
Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера», рассказали о трёх основных типах искусственного интеллекта, которые реально применяются в обучении:

Ансамбли алгоритмов, в основе которых лежат логики разной степени сложности. Именно такой ИИ отвечает за построение индивидуальных траекторий обучения или анализ эффективности плана урока.
Предобученные нейросети, которые создают для решения одной конкретной задачи и обучают их на большом объёме данных. Такие нейросети могут, например, отвечать за автоматическое понимание языка или за распознавание эмоций на лицах студентов. Специалисты упомянули, что речь тут, как правило, идёт о моделях opensource, таких как зарубежные GPT-3 и BERT или отечественные YaLM 100B от «Яндекса» или RUGPT-3 от SberDevices.
Нейросети, которые относятся к сфере теневого глубокого обучения. В этом случае предобученную нейросеть дообучают на меньшем объёме данных и приспосабливают решать более узкую задачу. Например, когда языковую нейросеть специализируют на проверку открытых заданий конкретного курса.
Андрей Комиссаров отметил, что сейчас основной спектр деятельности, к которому относится искусственный интеллект в образовании, — это Data Science. Речь о том, как на основе данных поставить гипотезу, как потом её проверить и на основе проверенной гипотезы к чему-то прийти. «В будущем, мне кажется, что мы увидим гораздо больше обучения на основе больших данных. Сейчас проблема, что больших данных [пока] мало», — заключил он.
Примеры:
ИИ в оценивании учащихся
Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, поделился двумя идеями, которые иллюстрируют использование технологии ИИ в образовательном оценивании. Одна касалась разработки заданий, вторая — проверки открытых ответов.

Автоматическую разработку заданий по русскому языку и литературе для школьников реализовали совместно с учёными Института русского языка им. Пушкина. Оказалось, что можно применить два типа ИИ:

Простые алгоритмы. Они помогают генерировать задания на проверку понимания правил русского языка. Например, выбор буквы, обозначающей звонкий звук из нескольких предложенных вариантов. Такой способ создания проверочных заданий подходит для ситуаций, где есть понятный перечень правил русского языка, который можно описать для ИИ.
Дообученные нейросети. Они способны генерировать задания, проверяющие языковую грамотность и понимание текста. Например, расставить перепутанные предложения текста по порядку или выбрать подходящую фразу, чтобы заполнить пробел в предложении. За основу взяли языковую модель RUGPT-3, предобученную на корпусе русского языка и неспецифичную для какого-то возраста или для какой-то темы, и применили мощное машинное обучение на меньшем объёме данных, чтобы модель смогла создавать задания по русскому языку и литературе для школьников.
Что касается проверки заданий с открытыми ответами или эссе, то Денис Федерякин видит в этой области большой потенциал ИИ. Не секрет, что при проверке открытых ответов экспертом возникает проблема субъективности. С этой проблемой много лет работает психометрия. Например, есть рекомендации о том, с помощью каких методов обработки убрать индивидуальные искажения, вносимые проверяющим.
Источник: https://skillbox.ru/media/education/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-izuchaem-realnuyu-praktiku/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Методист. 8 лет в корпоративном образовании в качестве бизнес-тренера и методиста. Одинаково любит обучать софт-скиллам и хард-скиллам. Верит в то, что образование помогает людям быстрее достигать своих целей.

Когда речь заходит об искусственном интеллекте в образовании, фантастические сценарии будущего зачастую отвлекают от реальных возможностей, которые доступны уже сейчас. Каково же истинное положение дел?

В июне "СберУниверситет" организовал семинар "AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?", чтобы найти золотую середину между реальностью и фантастикой. На мероприятии собрались эксперты из "СберУниверситета", НИУ ВШЭ и Университета 2035.

Вот что они обсудили:

Андрей Комиссаров, директор направления "Развитие человека на основе данных" Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по искусственному интеллекту "Сбера", рассказали о трёх основных типах искусственного интеллекта, которые реально применяются в обучении:

Ансамбли алгоритмов, в основе которых лежат логики разной степени сложности. Именно такой ИИ отвечает за построение индивидуальных траекторий обучения или анализ эффективности плана урока.

Предобученные нейросети , которые создают для решения одной конкретной задачи и обучают их на большом объёме данных. Такие нейросети могут, например, отвечать за автоматическое понимание языка или за распознавание эмоций на лицах студентов. Специалисты упомянули, что речь тут, как правило, идёт о моделях opensource, таких как зарубежные GPT-3 и BERT или отечественные YaLM 100B от "Яндекса" или RUGPT-3 от SberDevices.

Нейросети, которые относятся к сфере теневого глубокого обучения. В этом случае предобученную нейросеть дообучают на меньшем объёме данных и приспосабливают решать более узкую задачу. Например, когда языковую нейросеть специализируют на проверку открытых заданий конкретного курса.

Андрей Комиссаров отметил, что сейчас основной спектр деятельности, к которому относится искусственный интеллект в образовании, - это Data Science. Речь о том, как на основе данных поставить гипотезу, как потом её проверить и на основе проверенной гипотезы к чему-то прийти. "В будущем, мне кажется, что мы увидим гораздо больше обучения на основе больших данных. Сейчас проблема, что больших данных [пока] мало", - заключил он.

В продолжение дискуссии каждый спикер поделился реальными примерами применения искусственного интеллекта в обучении из своей практики. Мы сгруппировали эти кейсы в зависимости от цели использования технологии.

Андрей Комиссаров рассказал про два кейса из области работы с гибкими навыками, которые потенциально можно использовать в обучении: подбор команд и диагностику коммуникативных навыков.

Подбор команд с помощью искусственного интеллекта реализовали в рамках акселератора Национальной технологической инициативы. Перед учёными поставили задачу собирать из участников программы команды так, чтобы те потенциально могли создавать стартапы в результате своей деятельности.

Фото: Jacob Lund / Shutterstock

Организаторы использовали данные предварительной диагностики участников и выделили пять характеристик-гармоний, на основе которых потом собирали людей в команды. Это были гармония знаний, ролей, личностных качеств, ценностей и интересов. Каждая гармония отвечала за то, чтобы в команде в итоге оказался нужный набор хард- и софт-скиллов для решения поставленной задачи.

По словам Комиссарова, такой подход позволил компоновать эффективные команды лучше экспертов-тьюторов и повысить их выживаемость в акселераторе. Спикер отметил, что потом важно продолжать наблюдение за командами, анализируя цифровой след их взаимодействия друг с другом и с образовательным контентом.

Также эксперт видит большой потенциал в использовании ИИ для подбора эффективных групп обучающихся, где студенты лучше понимают и усиливают друг друга. Особенно важным это может стать в сегменте корпоративного обучения, ведь там эффективность меряется бизнес-показателями, а цена впустую потраченного времени сотрудников - велика.

Диагностика коммуникативных навыков с использованием ИИ может быть полезной в обучении и развитии сейлз-менеджеров, педагогов и других специалистов, в чьей работе много коммуникации. Андрей Комиссаров в пример привёл проект, в котором по аудиозаписи встречи или совещания пытались измерить коммуникативные навыки участников.

По словам эксперта, благодаря ИИ удалось проанализировать, насколько сложно, связно и чисто говорит человек, разнообразна ли его речь, сколько в ней "воды". Это позволяет определить критерии хорошо развитых коммуникативных навыков и признаки типичных проблем.

Такой анализ потенциально может помочь провести диагностику коммуникативных навыков студентов, порекомендовать правильный трек развития или оценить эффективность обучения, сравнив показатели до и после.

Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, поделился двумя идеями, которые иллюстрируют использование технологии ИИ в образовательном оценивании. Одна касалась разработки заданий, вторая - проверки открытых ответов.

Автоматическую разработку заданий по русскому языку и литературе для школьников реализовали совместно с учёными Института русского языка им. Пушкина. Оказалось, что можно применить два типа ИИ:

Простые алгоритмы. Они помогают генерировать задания на проверку понимания правил русского языка. Например, выбор буквы, обозначающей звонкий звук из нескольких предложенных вариантов. Такой способ создания проверочных заданий подходит для ситуаций, где есть понятный перечень правил русского языка, который можно описать для ИИ.

Дообученные нейросети. Они способны генерировать задания, проверяющие языковую грамотность и понимание текста. Например, расставить перепутанные предложения текста по порядку или выбрать подходящую фразу, чтобы заполнить пробел в предложении. За основу взяли языковую модель RUGPT-3, предобученную на корпусе русского языка и неспецифичную для какого-то возраста или для какой-то темы, и применили мощное машинное обучение на меньшем объёме данных, чтобы модель смогла создавать задания по русскому языку и литературе для школьников.

Что касается проверки заданий с открытыми ответами или эссе, то Денис Федерякин видит в этой области большой потенциал ИИ. Не секрет, что при проверке открытых ответов экспертом возникает проблема субъективности. С этой проблемой много лет работает психометрия. Например, есть рекомендации о том, с помощью каких методов обработки убрать индивидуальные искажения, вносимые проверяющим.

Фото: Gorodenkoff / Shutterstock

Спикер уверен, что психометрические принципы, работающие с людьми, применимы и к обучению нейросетей, и весьма вероятно, что они дадут в итоге лучший результат.

Федерякин привёл в подтверждение своей гипотезы пример из смежной области. Учёные из Гарварда разрабатывали нейросеть для анализа постов в соцсетях и поиска в них хейтспича. При дообучении модели применяли принципы разработки рубрикаторов оценивания для экспертов. В итоге в поиске неприемлемых комментариев нейросеть показала лучшие результаты, чем люди-модераторы и нейросеть Google, обученная на классических принципах Data Science.

Андрей Комиссаров и Алексей Зайцев, основатель образовательного проекта "01Математика", рассказали о трёх вариантах использования ИИ в учебной аналитике.

В "Московской электронной школе" реализуют предсказательную аналитику. Она, как рассказал Алексей Зайцев, помогает учителям оценить, сколько времени ученики потратят на ту или иную активность в классе или дома - на выполнение заданий, контрольную работу или практическое упражнение. Педагоги могут использовать этот прогноз для планирования уроков или для контроля, эффективно ли класс движется по учебному плану. К проекту подключены 37% школ Москвы, и это даёт ИИ достаточно данных для анализа и прогнозов.

А в проекте "01Математика" реализована аналитика качества учебных материалов. ИИ анализирует данные о том, какой процент задач выполнен верно, какова средняя скорость их выполнения, и статистику ошибочных ответов учащихся. В качестве результата ИИ может выдать методисту гипотезу о том, какие задачи составлены с ошибками или просто не очень удачно для восприятия учащихся. Такая аналитика важна всегда, но прежде всего на первых неделях выпуска курса, подчеркнул Алексей Зайцев.

Андрей Комиссаров, в свою очередь, рассказал про аналитику цифровой рефлексии, которую внедрили в программе "Цифровые профессии" от Минцифры, где участвует около 300 тысяч человек. Цель цифровой рефлексии - выяснить, что именно после каждого модуля усваивает студент и какие знания потом планирует применить. Вот как это устроено:

после каждого модуля программы студента просили описать в свободной форме свои комментарии, рассказать, что было полезно в модуле и как он это планирует применять;

собрали массив данных по этим цифровым рефлексиям студентов, отсеяли ответы-погрешности (например, такие, где пользователь вместо своего отзыва просто скопировал и вставил описание курса или прислал бессмысленный набор символов);

проанализировали информативность рефлексии, то есть оценили, насколько много слов и словосочетаний, связанных с тематикой курса, сохраняется в цифровой рефлексии после обучения.

Это стало возможно благодаря нейросемантической сети, рассказал спикер.

Андрей Петровский из Лаборатории по искусственному интеллекту "Сбера" рассказал, как конспект лекции можно уже сейчас организовать на базе моделей opensource. Технология состоит из двух этапов: сначала речь переводится в стенограмму с помощью модели Speech to text, потом с помощью языковых моделей типа BERT из стенограммы выделяют предложения, которые лучше всего представляют текст лекции. Это может быть полезно методистам для автоматизации создания памяток для студентов курса.

Алексей Зайцев и Денис Федерякин рассказали про кейс организации адаптивного обучения для "Московской электронной школы" на базе проекта "01Математика". Для этого внедрили адаптивный фейдинг - так специалисты называют систему адаптивного обучения, которая сначала ведёт учащегося, а потом постепенно отступает назад и даёт ему возможность развиваться самому.

Это стало возможным благодаря сбору больших данных об обучении школьников - например, о скорости прохождения видеоуроков, об ошибках в выполнении интерактивных заданий и о том, как ученик взаимодействует с системой (какие дополнительные материалы использует, как работает с графиками и так далее).

По словам спикеров, искусственный интеллект от "01Математики" способен распознать, когда у школьника начинаются проблемы с тем или иным модулем, и вовремя предложить ему помощь. Это может быть дополнительный материал по нужной теме, упрощённый трек или повторение ранее изученной темы, которая влияет на понимание текущей. Технология сопоставляет цифровой след обучения конкретного ребёнка и десятков тысяч других, хранящихся в базе, что помогает более 90% школьников успешно завершать начатый учебный блок и идти при этом своим индивидуальным путём, пояснил Зайцев.

Если обобщить описанные экспертами кейсы, то заметно, что в повторяющихся задачах обучения, которые при этом поддаются алгоритмизации, технологии ИИ показывают результат не хуже, а то и лучше, чем человек. Вот как это прокомментировал Денис Федяркин:

Но по словам эксперта, для автоматизации этих процессов нужен выход на огромные массивы данных. К примеру, генерация учебных заданий с помощью ИИ целесообразна для проекта, развёрнутого на всех школьников Москвы, но совершенно бессмысленна для маленькой авторской онлайн-школы.

Получается, что тем, у кого данных мало или совсем нет, про ИИ можно забыть? Андрей Петровский считает, что нет. Действительно, классические языковые модели, такие как BERT или GPT-3, обучаются на петабайтах или сотнях гигабайтах данных. То есть речь идёт о таком количестве данных, которое, к примеру, не может поместиться на обычном персональном компьютере. Однако дообучение opensource нейросети под конкретную образовательную задачу выполняют и на меньшем объёме данных - на датасете, который содержит 12-16 тысяч обучающих примеров. Именно на такие цифры стоит ориентироваться, если вы задумываетесь о применении технологии ИИ, рекомендует эксперт.

Объём данных, тем не менее, не единственный критерий целесообразности использования ИИ. Второй критерий - время (конечно, не говоря уже о деньгах). Денис Федерякин подчеркнул, что расхожее представление о том, что якобы уже в течение одного-двух лет после внедрения в проект ИИ можно ждать гигантского скачка вперёд, - не более чем заблуждение.

А руководитель центра образовательных технологий "СберУниверситета" Вячеслав Юрченков насчёт сроков сказал так: "Давайте будет реалистами: искусственный интеллект в образовании при его даже мгновенном внедрении сразу результатов вам не даст. Не будет сразу меньше работы, потому что нужно будет собрать данные, правильно их разметить, чтобы обучить систему, и она уже впоследствии будет давать необходимые результаты как преподавателю, так и слушателям".

В завершение семинара спикеры дали четыре этических рекомендации тем руководителям образовательных проектов, которые задумываются, не усилить ли их возможностями ИИ.

Любую технологию нужно проверять и верифицировать, закладывая в проекте время на это. В образовании работу ИИ мониторят методисты, педагоги, специалисты T&D (в зависимости от того, где внедряется технология).

Вот как прокомментировал это Андрей Комиссаров: "Ни одна образовательная организация в мире, которая использует искусственный интеллект, не применяет его без надсмотра". Это касается и тех, у кого огромные наборы данных, очень мощные модели на разработку и обучение потрачено очень много ресурсов.

Использовать ИИ нужно там, где можно увидеть и понять, как он принял то или иное решение и почему именно такое. Ведь в образовательных проектах, особенно ориентированных на детей и подростков, ошибки или неверная трактовка данных могут привести к серьёзным последствиям для судьбы человека.

В подтверждение этого тезиса Денис Федерякин вспомнил кейс, в котором созданная учёными нейросеть-судья стала систематически дискриминировать чернокожее население, и создатели даже не сразу это выявили. Широко известен также скандал с нейросетью в Amazon, которая отбирала для HR-отдела резюме подходящих разработчиков и, как выяснилось, дискриминировала женщин. Подобных случаев было вообще немало.

"Так что в плане прозрачности очень много подводных камней, которые мы даже не сразу улавливаем", - резюмировал Денис Федяркин.

Кадр: фильм "Матрица" / Warner Bros

Алексей Зайцев упомянул про идею заменить учителя искусственным интеллектом, чтобы сэкономить время и бюджет. Это кажется очень заманчивым, но при более детальном рассмотрении такая идея, по словам эксперта, - ошибка. Социальное взаимодействие и личность педагога - важные факторы качественного образования. Поэтому ИИ нужно рассматривать как помощника, а не заместителя учителя.

Идеальный вариант - когда технология заполняет то пространство, которое учитель не в состоянии покрыть, считает спикер. Если технология выстроена высококвалифицированными методистами, то она действительно может повысить доступность и качество образования там, где просто нет доступа к хорошим педагогам.

По мнению экспертов, цифровизация образования настолько популярна, что порой забывают о том, для чего она на самом деле нужна. А нужна она для того, чтобы помочь студенту реализовать его потенциал. Поэтому важно лелеять человечность при реализации проектов с участием ИИ, говорят спикеры. Андрей Комиссаров раскрыл этот тезис так: "Мы должны сделать так, чтобы наши колебания между разными выборами, наши ошибки, <...> наши эмоции, которые мы проявляем, <...> чтобы все эти элементы, учитываемые искусственным интеллектом, помогли нам сделать наше образование более эффективным, более правильным".

Жизнь можно сделать лучше!
Освойте востребованную профессию, зарабатывайте больше и получайте от работы удовольствие. А мы поможем с трудоустройством и важными для работодателей навыками. Посмотреть курсы

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику

# data[].attributes.attachment_link.description
Эксперты рассказали про российские кейсы и про то, в каких проектах в принципе имеет смысл внедрять ИИ.

# data[].attributes.headline
Дерябина Юлия

# data[].attributes.subject
Дерябина Юлия

# data[].attributes.body
Экспериментальный курс по стереометрии с использованием виртуальной реальности

Разработчик: Специалисты Центра НТИ по виртуальной и дополненной реальности Дальневосточного федерального университета
Задачи: ученики получат возможность самостоятельно работать объектами в виртуальной реальности, моделировать действия с ними и приобрести навык пространственного мышления.
Описание: Образовательный курс VR Space — отличное подспорье учителям. Теория подкрепляется практикой: школьники могут потрогать предметы, выполнить задания, оценить полученные результаты и сделать столько попыток, сколько им необходимо.
Курс состоит из VR-приложения, в котором можно решать практические задачи, и учебных материалов, куда включены методы решения задач по каждой из 4 тем, подборка заданий, листки на закрепление отдельных методов. Проходить материал предлагается в двух режимах: под контролем учителя и самостоятельно.
Необходимое оборудование: VR-шлем HTC Vive / Vive Pro / Vive Cosmos или аналоги (шлем и контроллеры 6dof)
Пользователи: Тренажер подойдет для дополнительного образования в 7 – 9 классах
Источник: VR- и AR-продукты для образования. Самый полный обзор российского рынка. https://vc.ru/education/227841-vr-i-ar-produkty-dlya-obrazovaniya-samyy-polnyy-obzor-rossiyskogo-rynka

# data[].attributes.headline
Дерябина Юлия

# data[].attributes.subject
Дерябина Юлия

# data[].attributes.body
Определение эмоций у студентов

География:Россия, Владивосток

Объект внедрения: ДВФУ

Разработчик: Школа цифровой экономики ДВФУ

Магистранты Школы цифровой экономики Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) в апреле 2020 г. запустили экспериментальную программу, которая позволяет анализировать, насколько студенты вовлечены в онлайн-обучение. Основная задача — определить их заинтересованность, чтобы помочь преподавателям создать систему оценки проведения дистанционных занятий. По мимике лица программа, основанная на искусственном интеллекте, определяет, какие эмоции испытывает студент: счастье (активность), грусть (скуку) и нейтральное состояние. Кроме того, оценивается голос, так как некоторые cтуденты не используют видеокамеру. Кроме того, учитывается активность в чатах, то, как часто студенты отвечают на вопросы, сколько всего оставляют сообщений.

Результаты:
Благодаря программе, преподаватели смогут анализировать, не утрачивает ли аудитория интерес к предмету, и снова вовлекать студентов в учебный процесс.

Анонс программы: апрель 2020 г.
Источник:  Московская база знаний ИИ https://ict.moscow/projects/ai/?goTo=cases