Сбер: Ассистент преподавателя

Основные статьи:

• Распознавание речи (технологии, рынок)
• Речевые технологии: на пути от распознавания к пониманию

2024: Представление «Ассистента преподавателя»

3 апреля 2024 года был представлен «Ассистент преподавателя» — AI-сервис, способный автоматически переводить аудиозапись урока в текст, анализировать и предоставлять детальные отчеты урока в виде его различных характеристик (распределение времени на уроке, использование разных приемов общения, скорость речи преподавателя и пр.).

На основе этих данных преподаватель может провести саморефлексию и сделать будущие занятия эффективнее. Решение разработано под руководством Академической лаборатории CберОбразования на базе модели распознавания приемов общения от Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка, нейросетевой модели GigaChat и платформы речевых технологий SaluteSpeech. Консультационную поддержку оказывала группа компаний ЦРТ. Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга

«Ассистент преподавателя» основан на этнографическом исследовании результативных преподавательских практик и прошел апробацию среди ряда учителей российских школ. В текущий момент, в рамках развития проекта, ведется научно-исследовательская работа совместно с СПбГУ, а также планирование дальнейших исследований с научными и технологическими центрами в России.

Кроме проведения саморефлексии, в текущей версии, AI-сервис может быть использован в программах обучения и профессионального развития преподавателей, а также помогать выявлению сильных и слабых сторон работы, сравнению собственных практик преподавания с практиками результативных преподавателей (преподавателей, которые способствуют устойчивой академической успеваемости учащихся). Это может помочь педагогическим вузам обновлять содержание программ и форм подготовки, переподготовки и повышения квалификации.

Нужно разумно относиться к использованию искусственного интеллекта в образовательном процессе. Мы вместе с Лабораторией искусственного интеллекта Сбера проводили эксперименты с моделями машинного обучения, подбирая те решения, которые позволяют анализировать большой объем данных наиболее точно. Это сильно облегчает и резко удешевляет дорогостоящий анализ учебного процесса. Благодаря объективным данным можно улучшать навыки преподавания, поддерживать и развивать практики, способствующие устойчивой академической успеваемости и благополучию учащихся, сказал Павел Сергоманов, руководитель Академической лаборатории СберОбразования.