Семинар исследователей цифровой трансформации
Состоялся второй cовместный научный семинар для исследователей цифровой трансформации при поддержке Академического кадрового резерва НИУ ВШЭ. Выступали: Михаил Ромашихин из УЛ САПР ДКИ МИЭМ НИУ ВШЭ и с.н.с. Международной лаборатории цифровой трансформации в государственном управлении Мария Юдина. Обсудили прикладные и образовательные вопросы цифровой трансформации.
Михаил Ромашихин рассказал о разработке систем на кристалле (СнК). Это система из нескольких вычислительных ядер, ускорителей, например, блоков машинного обучения или видеопроцессор, память, интерфейсы и многое другое. Перспективной архитектурой современных многоядерных СнК является сеть на кристалле (СтнК). Михаил Ромашихин показал, как разрабатывается логика СнК и СтнК на языках описания аппаратуры, как они аппаратно прототипируется при помощи специализированных микросхем ПЛИС. Продемонстрировал работу тестовых алгоритмов при прототипировании.
Такие решения могут быть использованы для развития отечественной микроэлектроники, а также для импортзамещения недоступных САПР и готовых решений. Применение СтнК упрощает разработку СнК, что позволит применять зарубежные и отечественные решения при разработке современных отечественных микроконтроллеров и многоядерных процессоров. Коллеги поддержали работу Михаила Ромашихина, отметив её значимость для импортозамещения в сфере цифровой трансформации.
Мария Юдина поделилась с коллегами проектом научно-исследовательских семинаров (НИС) по социологии технологий. Серия семинаров разработана для магистерской программы "Население и развитие" НИУ ВШЭ. Программа готовит специалистов по государственному и муниципальному управлению. Цель НИС - научить студентов анализировать передовые технологии с учётом социальных возможностей и рисков для повышения качества принятия решений.
Студенты попробуют себя в роли исследователей цифровой трансформации и будут защищать проекты перед группой, оценивая друг друга и тренируя презентационные навыки. Участники встречи поддержали проект, обсудили проблемы использования студентами ИИ, инфляции оценок и сложность обеспечить справедливое взаимное оценивание студентов
В частности Ангелина Юдина, преподаватель департамента математики ФЭН НИУ ВШЭ, стажер-исследователь МЦАВР НИУ ВШЭ, выделила ключевые риски, связанные с использованием анонимного взаимного оценивания. Основная проблема заключается в искажении мотивации, что приводит к двум негативным сценариям:
1. Сознательное завышение оценок в рамках «договоренностей» или из-за личных симпатий.
2. Необоснованное занижение оценок, например, с целью искусственного улучшения собственной позиции в академическом рейтинге.
Результатом таких практик становится смещение итоговых оценок и снижение объективности всей системы оценивания.
Возможное решение: сделать оценивание неанонимным для преподавателя со случайной верификацией проставленной оценки. Если оценка студентом сокурсника сильно отличается от позиции преподавателя, то студент, поставивший такую оценку, может потерять баллы за своё выступление. Подобный подход создаёт систему стимулов для объективного оценивания, повышает вовлеченность студентов в проекты одногруппников, а также позволяет развивать у них критическое мышление и компетенцию аргументированного оценивания.
Молодые преподаватели отметили слабость ИИ на технических специальностях. Нередко генеративные модели выдают бредовые решения. Если же студенту и удаётся получить верный результат с помощью ИИ, чаще всего он не может его повторить в аудитории или объяснить, это легко выявляется преподавателем.