ИИ для студентов: эффективное и ответственное использование в обучении

Кому подойдет программа?

— Студентам, желающим изучить искусственный интеллект для учебы и освоить работу с текстовыми и визуальными нейросетевыми инструментами.
— Абитуриентам, стремящимся подготовиться к экзаменам и учебе в вузе.

Из чего состоит программа?

Базовый блок:
— Как работают нейросети: от машинного обучения до генерации текстов.
— Как не попасть в ловушку: почему ИИ иногда ошибается и как это заметить.
— Этические дилеммы: проблемы авторского права и академической честности.
— Практикум по промптам: учимся разговаривать с нейросетями.

Специализированный модуль для студентов:
— Автоматизация рутины: генерируем тесты, создаем конспекты и организуем учебную деятельность.
— Примеры использования ИИ в учебе, которые вы сможете повторить.

Программа включает интервью с практикующими специалистами, которые расскажут о реальном опыте внедрения ИИ-технологий в образовательный процесс.

Чему вы научитесь?
Эффективно взаимодействовать с ИИ:
— Различать достоверные результаты и ошибочные выводы.
— Применять специализированные платформы для исследовательской деятельности и текстового анализа.

Автоматизировать рутину:
— Делегировать стандартные (и нестандартные) задачи ИИ.
— Структурировать информацию и извлекать данные.

Создавать новое:
— Генерировать персонализированные задания.
— Делать скучное интересным с помощью интерактивных форматов.

Работать с инструментами: 
— Генеративными диалоговыми ассистентами: DeepSeek, Perplexity, Qwen, Mistral, YandexGPT, GigaChat, Нейро, LLM Arena.ru.
— Академическими исследовательскими инструментами: Scite.ai, undermine, Litmaps, Research Rabbit.
— Большими образовательными платформами с поддержкой ИИ: Twee, Brisk Teaching, Magic School.

Вы освоите нейросети не как тренд, а как рабочий инструмент — с пониманием их возможностей, ловушек и этических границ.
 

Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видеолекций,  изучение дополнительных материалов и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов, тестирование по пройденному материалу. Для получения сертификата необходимо выполнить все задания, тесты и написать финальный экзамен.

Модуль 1. Введение в курс

Модуль 2. Интервью

Модуль 3. Основы ИИ

Модуль 4. Генеративный искусственный интеллект: большие языковые модели (LLM)

Модуль 5. Этическое и правовое регулирование разработки и применения технологий ИИ

Модуль 6. Генерация изображений с помощью ИИ

Модуль 7. Использование ИИ в исследованиях. Часть 1

Модуль 8. Использование ИИ в исследованиях. Часть 2

Модуль 9. Как нейросети помогают учиться

После завершения курса слушатели будут:

Знать:
1.   Основные принципы работы нейросетей.
2.   Возможности и ключевые области применения ИИ-технологий в образовании.
3.   Ограничения и потенциальные риски использования ИИ.
4.   Основные категории и примеры современных ИИ-инструментов для образования.
5.   Принципы эффективного взаимодействия с ИИ-системами (включая основы построения промптов).
6.   Этические дилеммы и правовые аспекты, связанные с использованием ИИ в академической среде.

Уметь:
1.   Критически оценивать результаты, полученные с помощью ИИ: различать достоверную информацию и ошибочные выводы.
2.   Формулировать эффективные промпты для решения различных образовательных задач с помощью генеративных ассистентов.
3.   Применять специализированные ИИ-инструменты для исследовательской деятельности (поиск литературы, анализ источников, визуализация связей).
4.   Использовать ИИ для автоматизации рутинных задач (структурирование информации, извлечение данных, генерация тестов).
5.   Анализировать целесообразность и эффективность применения конкретных ИИ-инструментов для решения поставленных образовательных или исследовательских задач.

Владеть:
1.   Навыками эффективного взаимодействия с генеративными диалоговыми ассистентами для решения следующих задач: создание конспектов, преодоление прокрастинации, выполнение творческих заданий, организация учебного процесса.
2.   Навыками работы с инструментами для исследовательской деятельности для анализа научной литературы и поддержки академических исследований.
3.   Методами интеграции ИИ-инструментов в образовательный процесс с учетом их возможностей, ограничений и этических норм.
4.   Подходом к использованию нейросетей как к рабочему инструменту с осознанием границ их применения.