ИнформКанал💻

Нейросети теперь понятно: 🔹 кто аудитория 🔹 какая цель 🔹 сколько нужно материала 🔹 в каком формате дать результат 🔹 чего от неё не нужно И результат получается совсем другим. 💡 Правило простое: чем важнее задача, тем меньше должен быть промпт в стиле «сделай что-нибудь по теме». Вместо этого задайте ИИ 5 вещей: Роль → аудитория → задача → формат → ограничения. Попробуйте сегодня взять один свой рабочий запрос и добавить эти 5 элементов. Скорее всего, второй вариант окажется заметно полезнее первого.

ИИ делает ерунду? Возможно, дело в промпте. Показываем на примере 👇 Одна из самых частых ошибок при работе с нейросетями — давать слишком общие задания. ❌ Было: «Сделай презентацию по теме искусственного интеллекта в образовании». В ответ получите что-то усреднённое: несколько очевидных слайдов, общие формулировки и примеры, которые могут вообще не подойти вашим студентам. А теперь попробуйте так: ✅ Стало: «Ты методист в вузе. Помоги подготовить презентацию для студентов 2 курса педагогического направления на тему “Искусственный интеллект в образовании”. Цель занятия — показать студентам 3 практических способа применения ИИ преподавателем. Сделай структуру из 10 слайдов: • заголовок и ключевая мысль каждого слайда; • 1–2 конкретных примера; • вопрос для обсуждения на каждом 3-м слайде. Не перегружай текстом. Используй понятный язык и реальные ситуации из работы преподавателя». Что изменилось?

Google больше не выдаёт ссылки. Теперь он сам пишет ответ. И это меняет то, как учатся студенты 🔎 Google официально перевёл поиск на нейросеть Gemini: вместо списка сайтов теперь сразу генерируется готовый ИИ-ответ. Что это значит на практике: 🔹 Студент вбивает вопрос — и получает summary, а не 10 синих ссылок 🔹 Не нужно открывать сайты и сравнивать источники 🔹 «Поиск информации» превращается в «прочитал абзац от ИИ и пошёл дальше» И вот здесь для нас, педагогов, есть о чём задуматься. С одной стороны — удобно и быстро. С другой — исчезает навык, который мы годами прививали: проверять источники, сопоставлять, отличать факт от мнения. Если ИИ ошибётся в своём summary — студент даже не узнает, потому что до первоисточника уже не дойдёт. Вывод: чем умнее становятся поисковики, тем важнее учить студентов критическому мышлению, а не просто «нахождению информации». Находит теперь машина. Думать — по-прежнему человеку. 💬 Замечаете, что студенты уже перестали проверять источники и верят первому ответу ИИ?

☝️Мы открыли проверку библиографии на несуществующие источники для всех пользователей. Она помогает находить в списках литературы статьи, книги и публикации, которых, возможно, нет. Такие ссылки часто появляются в текстах, подготовленных с помощью ИИ. Нейросеть может придумать правдоподобное название, автора, журнал или DOI — но самого источника не существует. Проверка запускается в отчёте Думейт на вкладке «Библиография». После анализа каждая запись получает один из трёх статусов: — Найден — источник удалось подтвердить; — Частично найден — есть неполное совпадение, нужна дополнительная проверка; — Не найден — подтвердить источник не удалось. Думейт показывает, какие элементы записи удалось проверить: авторов, название публикации, журнал или издание, год и DOI. ☝️Важно: статус «Не найден» не означает, что источник точно вымышленный. Публикации может не быть в базах, или в описании могут быть ошибки. Такие записи стоит проверить вручную. Проверка работает в режиме открытого тестирования. Мы собираем обратную связь, чтобы уточнять поиск и делать результаты точнее. Её можно запустить для новых документов и для работ, которые уже проверяли в Думейт. 👉 Проверить текст

🤚Думейт тестирует проверку несуществующих источников Мы запустили бета-тестирование новой проверки библиографии. Она поможет находить в списках литературы источники, которых, возможно, не существует. Сейчас Думейт уже проверяет библиографические записи: находит ошибки в описании источников и помогает привести список литературы к требованиям вуза, журнала или сборника.Новая проверка пойдёт дальше — она будет сверять, существуют ли сами источники. Это важно для учебных и научных работ, которые всё чаще готовят с помощью ИИ. В таких текстах могут появляться вымышленные или недостоверные источники. ✍️Сейчас команда тестирует алгоритмы, собирает обратную связь и дорабатывает проверку. После бета-тестирования она станет частью Думейт.

С Днём России! 🇷🇺 Россия была, есть и будет! Сильная, богатая и милосердная!🙏❤️ Несмотря ни на что и вопреки всему!💯

🔥 Представляем первую в России библиотеку ИИ-регламентов для образования! Совместно с Университетским консорциумом исследователей больших данных мы собрали, структурировали и опубликовали библиотеку документов из университетов России и других стран, регулирующих использование искусственного интеллекта в образовании. Что внутри? Регламенты, положения, рекомендации и политики в области использования нейросетей: допустимые сценарии применения, ограничения, требования к декларированию, а также подходы к оценке самостоятельности работы. Большая ли библиотека? На старте собрано и проанализировано 88 документов из 21 страны: наибольшее количество из России, США и Великобритании. Мы будем дополнять и расширять коллекцию, а также планируем сделать конструктор документов, чтобы каждый вуз смог собрать свой регламент. 🎯 Запуск библиотеки отвечает на один из ключевых вызовов для высшего образования — необходимость выработки механизмов регулирования применения искусственного интеллекта. «Мы помогаем университетам быстрее перейти от разрозненных запретов и подозрений к честным, прозрачным и применимым правилам», – отметил исполнительный директор «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков. Читайте нас в MAX 👈

Друзья, приглашаем на эфир, где обсудим риски и возможности использования генИИ студентами и исследователями. Дата и время: 4 июня в 11:00 Тема: Генеративный ИИ в руках студентов и учёных — кризис доверия или новые возможности Приглашенный эксперт: Юрий Чехович, кандидат физико-математических наук, руководитель компании «Думейт», заведующий лабораторией № 42 «Интеллектуального анализа данных» Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. Массовое использование генеративного ИИ студентами и учеными создает принципиально новую ситуацию в вузе: граница между самостоятельной работой и алгоритмической компиляцией размывается, а традиционные механизмы контроля теряют эффективность. На вебинаре мы поговорим, почему попытки тотального запрета бесперспективны, и какие организационные, методические и этические решения позволяют перевести проблему в плоскость новых возможностей — от персонализации обучения до ускорения научного поиска. Обсудим, что именно должен знать и делать преподаватель и ученый, чтобы сохранить доверие к результатам образования и науки в эпоху «искусственной оригинальности». Участие бесплатное. Электронный сертификат направляется всем участникам, которые прослушали вебинар от начала до конца. Зарегистрироваться

💙 ИИ в дипломах уже стал частью повседневной академической практики. По данным аналитической платформы Retext.аi, в 2025 году доля текста, сгенерированного нейросетями в выпускных квалификационных работах, достигла 42,3%. 💗 Исследование основано на анализе почти 13 тысяч дипломных работ за 2013–2026 годы. За три последних года показатель вырос более чем в четыре раза: с 9,9% в 2022 году до 42,3% в 2025-м. Параллельно сократилось число работ, где следов ИИ почти нет, — с 70% до 23%. 💙 Распределение использования нейросетей по структуре диплома является неравномерным. Чаще всего ИИ фиксируется во введениях и заключениях — около 49% и 56%. В основной части, где есть расчеты, данные и авторская логика, показатель ниже — примерно 41%. 💗 Различия заметны и по направлениям подготовки. Чаще всего к помощи нейронок прибегают на экономике, бизнес-специальностях и IT — более 60% текста. В гуманитарных и естественнонаучных областях этот показатель заметно ниже — около 15%. 💙 Самыми популярными сетями сегодня являются ChatGPT от OpenAI, а также Gemini, Deepseek и Llama. При этом нередко разные части одной работы — введение, основная часть и заключение могут быть сгенерированы по отдельности. 💙 По прогнозам Retext.аi, при сохранении текущей динамики доля выпускных квалификационных работах с участием ИИ в 2026 году может выйти на 50–60%. Речь идет не только о генерации текста, но и о редактировании и переработке материала. 💙 Отдельно исследователи и эксперты фиксируют проблему точности инструментов определения ИИ-текста. Детекторы часто допускают ошибки, принимая оригинальный текст за машинный. Из-за этого проверять дипломы становится сложнее: преподавателям приходится тратить время, чтобы отличить обычное использование нейросетей для доработки материала от его полной генерации. #гк_исследование

🎥 Запись вебинара уже доступна 25 мая на площадке «Директ Академии» прошёл вебинар с Юрием Чеховичем и Ольгой Беленькой — теперь его можно посмотреть в записи. Тема: «Без вины — виноватые? Сгенерированные тексты в студенческих работах — как действовать преподавателю» Обсудили один из самых сложных вопросов в вузах сегодня: как реагировать на результаты детекторов ИИ и что делать, если студент не согласен с выводами проверки. В записи: 🫰реальные кейсы из практики вузов 🫰типичные ошибки при проверке студенческих работ 🫰как корректно интерпретировать результаты детекторов 🫰на что опираться при принятии решений Подойдёт преподавателям, научным руководителям, специалистам УМО и всем, кто работает с ВКР и проверкой текстов. 👉 Смотреть запись: https://vkvideo.ru/video-211039918_456240211

🤚 Тепловая разметка отчёта по ИИ: теперь всё наглядно! Мы обновили систему анализа. Теперь отчёт подсвечивается тремя цветами, чтобы вы сразу видели уровень риска: 🔴 Красный: фрагменты с признаками машинной генерации, которые встречаются менее чем в 1% текстов, написанных человеком. 🟠 Оранжевый: признаки, характерные менее чем для 5% человеческих текстов. 🟡 Жёлтый: признаки, характерные менее чем для 10% человеческих текстов. Важно: в итоговый процент ИИ-текста включаются только красные фрагменты. 💡 Для преподавателей это станет отличным подспорьем! Новая визуализация позволяет не просто видеть цифру, а понимать природу совпадений и быстрее принимать объективные решения при проверке работ. 🙂 Преимущества для авторов Авторы текста могут видеть не только те фрагменты, которые определены как сгенерированные, но и те, что находятся в зоне риска — то есть могут «прозвенеть» в других системах проверки. Это помогает заранее выявить и при необходимости скорректировать спорные участки. Подробнее: https://www.domate.ru/teplovaya_karta_otchet_domate_ai

Ссылка на статью с пошаговой инструкцией https://www.domate.ru/pamyatka_po_proverke_vkr

👌 В ВКР найден текст ИИ — что делать? Университеты ещё формируют правила, а преподаватели всё чаще сталкиваются со спорными случаями: студент говорит, что писал сам, а проверка показывает признаки ИИ. Это не повод сразу обвинять. Решение должно быть обоснованным. Мы подготовили пошаговую инструкцию для преподавателя: как оценивать признаки ИИ, проверять список литературы, отключать фрагменты, требовать декларирования, оценивать авторский вклад и выбирать дальнейшие действия по диагностической матрице. Хотите удобный PDF с чек-листами и алгоритмом действий? Оставьте заявку — пришлём файл на вашу почту.

С Днём ПОБЕДЫ!🎆 Мирного неба над головой!🙏 Вечная Память героям нашей страны! Никто не забыт, ничто не забыто!🕊 P.S. На фотографии мой двоюродный дедушка - Герой Советского Союза Полуэктов Степан Михайлович! Погиб в январе 1945 года... ему было 27 лет... Вечная Память!

Внимание: конкурс! Вместе проверим «Антиплагиат» на прочность Запускаем конкурс CheckAI — открытый этап работы «Антиплагиата» над развитием и улучшением инструментов ИИ-детекции. Студенты смогут протестировать алгоритмы распознавания ИИ-текстов и тем самым помогут технологиям стать точнее, прозрачнее и понятнее. У конкурса два трека. Основная задача — сделать так, чтобы текст прошел проверку детектором. Первый — «Генерация с нуля»: участникам нужно самостоятельно создать научный текст по одной из предложенных тем с помощью ИИ. Второй — «Переписывание фрагмента»: здесь предстоит переработать сгенерированный фрагмент научной статьи. Работы будут оцениваться по двум параметрам: качеству текста и результату проверки детектора. Победители получат денежные призы от 50 000 до 100 000 рублей. Для обладателей первых мест также предусмотрена возможность пройти стажировку в компании. CheckAI пройдет с 6 по 24 мая, результаты будут объявлены 28 мая. Торжественное награждение победителей состоится на площадке Президентской академии. Переходите по ссылке и выполняйте задания треков, по ней же можно ознакомиться с правилами проведения конкурса. Мы ждем вас! Конкурс проводится в рамках Десятилетия науки и технологий. Читайте нас в MAX 👈

‼️ИИ в образовании: почему антиплагиат больше не справляется Вокруг защиты дипломных работ разгорается новый спор: системы антиплагиата всё чаще дают сбои и начинают ошибочно считать оригинальные тексты сгенерированными нейросетями. В результате студентов могут не допускать к защите, даже если работа написана самостоятельно. 📌 В чём проблема 🫰Антиплагиат не всегда различает оригинальный текст и текст, «похожий на ИИ» 🫰Из-за этого возникают ошибки в допуске к защите дипломов 🫰Вузы вводят жёсткие правила проверки, иногда с почти нулевой толерантностью 🫰При этом большинство студентов уже используют ИИ как инструмент обучения ❓ Главные вопросы 🫰Как отличить помощь ИИ от полной замены работы студента? 🫰Можно ли доверять автоматическим системам проверки? 🫰Должен решать алгоритм или преподаватель? 🫰И что делать, если студент действительно понимает тему, но система «не пропускает» его работу? 💬 Мнения экспертов Ирина Абанкина (ВШЭ): Проблема серьёзная — ИИ уже не просто инструмент поиска, а генератор текстов, который усложняет проверку оригинальности. 👉 Решение не только в улучшении антиплагиата, но и в изменении формата выпускных работ — больше проектов и исследовательской работы. 👉 Ключевая роль должна оставаться у научного руководителя, который понимает, как студент работал в процессе. Юрий Чехович (Институт проблем управления РАН, основатель «Думейт»): 👉 Нулевую толерантность нужно отменять. Неправильно говорить о том каков % ИИ в работе, т.к. нейросеть может использоваться по-разному. Важна не цифра, а характер использования. 👉 Современные алгоритмы не умеют различать этичное и неэтичное использование ИИ. 👉 Одно из решений — декларировать использование ИИ: какие инструменты, с какой целью, вплоть до промтов. 👉 В перспективе важно оценивать не только итоговую работу, но и процесс её создания. 💪 Итог: система образования должна переходить от оценки результата к оценке процесса. 📎 Полное интервью по ссылке: https://smotrim.ru/audio/6000999