Исследователи из Томского госуниверситета (ТГУ) с коллегами из Центра стратегических разработок «Северо-Запад» изучили, как университеты в России и мире используют искусственный интеллект. Они выделили модели, по которым вузы внедряют ИИ в образование, управление и науку.
Доклад с итогами этой работы представил в Минобрнауки РФ ректор ТГУ Эдуард Галажинский. Материал будет полезен тем, кто принимает решения в сфере образования и технологий: на федеральном уровне, в управлении вузами, в научных и образовательных командах
«ИИ расширяет возможности образования и научной работы, но одновременно задаёт новые ограничения и требования. Это означает необходимость пересмотра стратегий развития вузов. В глобальном контексте такая реакция выразилась в формировании концепции «Университет на основе ИИ» (AI University). Исследование показывает четыре модели этой концепции», – сказал Эдуард Галажинский во время презентации доклада.
Анализируя международные и российские кейсы вузов, исследователи выделили четыре модели ИИ-трансформации. Они изучили и описали, как данные модели влияют на управление университетом, что изменяют в инфраструктурной базе и на каких принципах формируются вузы нового формата.
Модели ИИ-университетов
Первая модель ИИ-трансформации – многоформатная или AI-enabled learning / R&D. Этот вариант предполагает точечные усилия для лидерства в конкретных областях и быстрое тестирование гипотез через «пилоты». Вузы исходят из того, что в условиях глобальной конкуренции за таланты и ресурсы невозможно быть лучшим во всем, но можно доминировать в определенном сегменте. При этом модель не требует радикального изменения сложившейся структуры и может реализовываться даже при ограниченных ресурсах, что делает ее доступной для большинства университетов.
В этой модели движется ТГУ – он развивает сеть исследовательских ИИ-лаборатории в созданном в 2024 году Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта, который играет ключевую роль в ИИ-университете. По словам директора этого подразделения ТГУ Вячеслава Гойко, Институт стал хабом, через который ИИ проникает в образовательные программы и научные коллективы.
«Открывшиеся ИИ-лаборатории дали старт трансформации в науке: формируется потребность в новых компетенциях у исследователей, а обновленный научный протокол породил запрос на автоматизированные лаборатории с роботами, и мы уже активно движемся в этом направлении. Также мы внедрили в 54 образовательные программы универсальный модуль по анализу данных и ИИ», – прокомментировал Вячеслав Гойко.
Вторая модель в концепции ИИ-университета – интегрированная или AI-native. Она предполагает изменения на всех уровнях деятельности вуза. Университеты действуют из понимания, что точечные улучшения не дадут достаточного эффекта, поэтому реализуют стратегию развития с широким спектром внедрения ИИ.
Например, это Сианьский университет Цзяотун-Ливерпуль (Китай), который интегрирует ИИ по шести секторам: в управлении, образовании, исследовании, промышленности, операционных процессах, инфраструктуре. В эту же группу можно отнести университеты, специально создаваемые под рынок ИИ-технологий и образования. Так Университет искусственного интеллекта имени Мохамеда бен Заида (ОАЭ) позиционируется как первый в мире вуз, полностью посвященный развитию ИИ.
Третий тип – модель мягких изменений или AI-focused. Вузы создают благоприятную среду для постепенной ИИ-трансформации, вовлекают студентов, администраторов и преподавателей в тематику ИИ, развивают нормативную базу в области ИИ и экспертизу.
Среди примеров этой модели следует отметить Московский городской педагогический университет (МГПУ) — первый вуз России, где еще в 2024 году появились правила использования искусственного интеллекта в учебном процессе. Также это Сеульский национальный университет (Южная Корея), который несколько лет назад запустил проект, нацеленный на обучение преподавателей и студентов к работе с ИИ.
Четвертая модель – сервисная или AI-as-service. Здесь фокус на доступной ИИ-инфраструктуре: подразделения и исследовательские группы вуза получают доступ к специально созданной единой платформе ИИ-сервисов.
Как правило, такая модель реализуется в сотрудничестве с крупными технологическими партнерами. В этом направлении движется Чикагский университет (США), который построил ИИ-инфраструктуру PhoenixAI8 на базе Azure OpenAI (облачный сервис Microsoft) для 35 тысяч пользователей.
Познакомиться с докладом можно по ссылке: https://download.opendata.university/tilda_download/ai-tsu-report-final-web.pdf
Исследование выполнили специалисты Томского государственного университета (ТГУ) и фонда «Центр стратегических разработок (ЦСР) “Северо-Запад”». ТГУ внедряет политику развития в сфере ИИ, создает сеть ИИ-лабораторий и активно участвует в формировании российского ИИ-сообщества. ЦСР «Северо-Запад» в свою очередь оказывает профессиональную исследовательскую и консультационную поддержку регионам России в вопросах развития и обеспечении стратегических преимуществ в национальной и мировой экономике.