При использовании данного сайта Вы подтверждаете свое согласие на использование ВШМ СПбГУ cookie файлов. С подробной информацией Вы можете ознакомиться, перейдя по ссылке
Ок
Продолжая использовать сайт https://method.gsom.spbu.ru/ (далее – Сайт) я, далее — «Субъект персональных данных», во исполнение требований Федерального закона от 27.07.2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» даю свое согласие Оператору Персональных Данных (СПбГУ) на обработку своих персональных данных, в том числе: посещаемость сайта, поведенческие факторы пользователя (включая просмотренные страницы, глубину просмотра страниц, данные о дате, времени и длительности визита, геолокацию), тип используемого устройства, операционную систему устройства и тип браузера, источник захода на сайт, информацию о поисковом или рекламном запросе, заполненных формах и достигнутых конверсиях, выражаю согласие на сбор указанных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».
Под обработкой персональных данных я понимаю сбор, запись, систематизацию, накопление, уточнение, обновление, изменение, использование, передачу, обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение, бессрочное хранение), и любые другие действия (операции) Оператора Персональных Данных с персональными данными, предусмотренные действующим законодательством РФ.
Обработка персональных данных Субъекта персональных данных осуществляется в следующих целях: анализ поведения пользователей, агрегация статистических данных о посещаемости вебсайта за выбранные периоды времени, анализ динамики посещаемости вебсайта, оценка эффективности источников трафика, оценка конверсий пользователей, повышение удобства использования и качества вебсайта, получение статистической информации. Данные, собираемые с помощью указанной системы веб-аналитики, могут быть переданы владельцу такой системы (ООО «Яндекс» (ИНН 7736207543, ОГРН 1027700229193, адрес: 119021, Россия, г. Москва, ул. Льва Толстого, д. 16)
Обработка персональных данных Субъекта Персональных Данных может осуществляться с помощью средств автоматизации и/или без использования средств автоматизации в соответствии с действующим законодательством РФ.
СПбГУ принимает необходимые правовые, организационные и технические меры или обеспечивает их принятие для защиты персональных данных от неправомерного или случайного доступа к ним, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, предоставления, распространения персональных данных, а также от иных неправомерных действий в отношении персональных данных, а также принимает на себя обязательство сохранения конфиденциальности персональных данных Субъекта Персональных Данных.
Настоящее согласие на обработку моих персональных данных действует с момента начала сбора информации с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» до момента достижения цели обработки персональных данных или отзыва согласия.
Согласие может быть отозвано мною на основании письменного отзыва заявления, направленного Оператору Персональных Данных.
Александра Бордунос: «Мы подготовили за день тезисы для конференции размером с полноценную статью»
Руководитель нового направления Центра «Искусственный интеллект в образовании» Александра Бордунос приняла участие в четвертой встрече дискуссионного клуба НАУЧТЕХ.СПБ, организованного сообществом выпускников СПбГУ совместно с агентством научных коммуникаций Pyro.
Тема встречи – искусственный интеллект как помощник ученого. Александра рассказала о процессе проведения исследования с привлечением ИИ-помощников. Мы решили поговорить с Александрой и выяснить, какие возможности даёт ИИ при создании научных работ:
Александра, тема твоего выступления – «ИИ-грамотность, или как мы написали статью за день». Почему ты решила выступить именно с ней?
— Этим летом в AI-Lab (исследовательский проект Сообщества @methodGSOM прим.) мы изучали ИИ-инструменты для исследователя. Например, разбирались, чем отличается парсинг от вэб-скрапинга; как Тиндер вдохновил на создание приложения по знакомству со статьями – Rayan, как провести интеллектуальный анализ текста (text mining). В конце мы устроили себе своеобразный экзамен-эксперимент: командой за один день подготовили тезисы для конференции размером с полноценную статью (40 тыс. знаков). Уложились в срок, хотя объем выбрали не маленький – почти 200 статей. На следующий день конечно все перепроверили, но результатом остались довольны.
Александра Бордунос,
Руководитель направления «Искусственный интеллект в образовании»
На встрече НАУЧТЕХ клуба Александра рассказала о стратегии подготовки материала от стадии «чистый лист»: где ИИ добавляет ускорения. Тему эксперимента выбрали актуальную для всех – соавторы были вовлечены в разработку курса по подготовке преподавателей в области ИИ для своих университетов и искали правильный подход.
Как ты считаешь, этично ли использовать ИИ-инструменты при написании научных работ?
— Во время весенней работы AI-lab мы уделили внимание публикационной этике в отношении ИИ с позиции издательств. Выяснили, что есть запрет на генерацию текста и данных с помощью нейросетей, но нет запрета на анализ и коррекцию текста. Мы выбрали такие методы исследования, с которыми можно ускориться за счёт разрешённых приёмов: библиометрический анализ и анализ предметного поля. Ключ именно в методах. Зрители встречи НАУЧТЕХ клуба отметили ценность логики, по которой выстроен процесс проведения исследования – последовательность шагов.
По словам Александры, логику написания научной работы можно заимствовать даже без ИИ – и уже при этом будет ускорение:
— В AI-lab многие отмечают такой эффект как приятный бонус, - делится Александра, - мы изучаем ИИ в разрезе задач преподавателя, например, для подготовки курса или для оценивания студенческих эссе, и в первую очередь крепнем в понимании теории: как нужно/можно готовить курс, что важно понимать при оценивании работ, и вот, что нужно понимать при написании статей..
НАУЧТЕХ клуб и исследовательский проект AI-lab схожи, замечает Александра:
— И там, и там тёплая атмосфера, и разнородный уровень подготовки слушателей. Чем более разношерстная аудитория, тем ценнее освоение таких новых технологий, как ИИ. Дискуссии получаются объемными, глубокими и взаимообогащающими – независимо от того, в какой ты роли. Отличаемся мы наличием учебной программы: в AI-lab есть маршрут и обучающие цели для каждого сезона, точка входа и выхода. В НАУЧТЕХ клубе каждая встреча – независимое событие. Каждый раз оно проходит в новом месте. Но оба проекта объединяет интерес к ИИ в науке.
Сейчас Александра и команда AI-lab завершают работу над белой книгой об ИИ на занятиях и готовят вебинар, на котором команда расскажет о своей работе над книгой и о новостях в мире ИИ для преподавателей.