Колаборатория.Образование
@colaboratoria_edu
21 191
Мы понимаем, что освоение новых инструментов и методов может казаться сложным. Поэтому мы не оставим вас один на один с задачами: эксперты буквально проведут вас за руку через каждый этап работы, помогая принимать решения, разбираться в инструментах и шаг за шагом двигаться от идеи к конкретному исследовательскому результату.
Для студентов, молодых учёных и преподавателей до 30 лет предусмотрена
грантовая программа на бесплатное обучение.
Решение принимается по итогам онлайн-собеседования на основе мотивации, качества исследовательского вопроса и потенциала проекта.
Важно, что сами авторы подчёркивают принцип "AI is your copilot, not the pilot" — инструмент не должен писать исследование вместо человека, а берёт на себя рутину: поиск источников, оформление ссылок, проверку логики и фактов.
В США родители школьника из Palo Alto подали иск против школы после того, как его эссе по пьесе Артура Миллера «Суровое испытание» проверили через Turnitin. Детектор показал, что текст якобы на 76% сгенерирован ИИ, после чего ученику снизили оценку и внесли пометку об академической нечестности. При этом семья утверждает, что предоставляла черновики, историю правок Google Docs и большой пакет доказательств авторства.
Ирония литературная: «Суровое испытание» — пьеса о том, как общество разрушает судьбы людей на основе ненадёжных свидетельств.
Будем честны, качественное исследование не собирается за одну ночь. Но если дедлайны уже поджимают и хочется хотя бы часть рутинных задач делегИИровать цифровым инструментам, у нас есть несколько советов, которые могут стать вашей академической палочкой-выручалочкой.
Как работать с сервисом:
Загрузи материал (аудио лекции, ссылку на YouTube/VK, PDF или статью)
Получи конспект (оформленные заметки и транскрибация лекции)
Закрепляй материал в интерактивных мини-играх
Генерируй тесты с несколькими вариантами ответов и объяснением ошибок
Создавай флеш-карточки для запоминания в стиле Quizlet и Anki
Спрашивай ИИ-репетитора и получай объяснения по теме конспекта
Визуализируй тему и структурируй информацию в виде наглядных интеллект-карт
Скачивай конспекты в PDF (сохраняй в Notion, Obsidian или делись с одногруппниками)
Открываем приём заявок на Лето с AIRI 2026!
Валентин отметил, что даже частичное импортозамещение ПО в России, произошедшее после ухода западных вендоров, привело к тому, что российские решения стали вызывать большой интерес в дружественных странах: «Наши партнёры говорят: "Помогите нам тоже быть независимыми, как вы"». Маркетинговое преимущество России на этих рынках в том, что мы не привозим им «чёрный ящик», а осуществляем трансфер технологий. Уже несколько компаний через РУССОФТ создали совместные предприятия за рубежом, что открывает доступ к рынкам, в разы превышающим российский.
«Китай — сам Бог велел, но работать сложно, хотя пытаемся. Главный партнёр сейчас для российского ИТ — Индия», — подчеркнул он.
«Всё, что не содержит ИИ, просто отключается. Счёт идёт на месяцы. Но для российских частных фондов проекты без быстрой окупаемости привлекать сложнее», — отметила она. При этом стратегические госкомпании инвестируют и в глубокие научные разработки.
«На имидж у российской IT-отрасли сейчас денег нет. Выход на зарубежные рынки — это для нас залог выживания, потому что внутренний рынок узкий», — заявила руководитель комитета по инвестициям «РУССОФТ». По предварительным данным Исследования РУССОФТ, после падения экспорта в 2023–2024 годах, в 2025 году зафиксирован рост на 5-10%.
«Нефть, газ, металлургия, — там ИИ потребляют много, ведь эффекты от его внедрения самые осязаемые для бизнеса. К ним добавляется медицина, сельское хозяйство»
«Данные — это топливо для ИИ, и их не хватает».
«Раньше заказчики говорили: "Что вы нам поставили, ничего не работает так, как привычное импортное ПО". С приходом ИИ дискуссия поменялась. Все заинтересованы, как вместе решить проблему, сделать быстро и хорошо», — поделился Валентин Макаров.
«Выжить и обеспечить динамику роста». По её словам, для технологического лидерства нужна консолидация усилий: «Не всегда стоит ориентироваться только на свой комфорт. Если подумать о национальных целях, надо всем вместе направить усилия в одну сторону — на экспорт, на развитие технологий, на расширение рынков».
«Штат в Индии и область в России договариваются о применении ИИ в какой-то сфере — сельском хозяйстве, медицине, транспорте. Далее вместе прорабатывают вопросы стандартизации, нормативного регулирования, внедрения в формате ЭПР, где не нужно ждать, пока закон поспеет за инновациями — вот подход, который даст результат».
Ведущие программы — эксперты в области технических, социальных и гуманитарных наук, а также наши неизменные партнёры:
Александра Бордунос — старший преподаватель кафедры организационного поведения и управления персоналом, руководитель направления «ИИ в образовании», ВШМ СПбГУ
Ольга Акимова — Методолог AI Lab, к. филол. н., доцент кафедры английского языка Высшей школы бизнеса МГУ им. М. В. Ломоносова, автор канала об ИИ для преподавателей «Дневник злобного препода» @YourEvilTeacher
Сергей Севрюков — cтарший преподаватель кафедры технологии программирования, заместитель директора Центра исследования проблем информационной безопасности и цифровой трансформации СПбГУ, ведущий программист Центра искусственного интеллекта и науки о данных, СПбГУ
Михаил Козин — ведущий аналитик Центра ИИ СПбГУ
Кирилл Дорожкин — эксперт по применению цифровых технологий, Советник президента Ассоциации «Национальный Фонд Искусственного Интеллекта» (НФИИ), председатель комитета по науке и образованию НФИИ, автор канала AI Piter @aipiter
Круглый стол «Цифровые методы в исследованиях международных отношений»
Модератор: И. Т. Стадник, АНО «Колаборатория».
Докладчики:
Ю. Ю. Колотаев, старший преподаватель СПбГУ; М. М. Базлуцкая, исполнительный директор АНО «Колаборатория». Тема доклада: «Проблема валидации результатов научного применения LLM: практика исследований мировой политики»;
А. А. Павлюченко, старший преподаватель МГУ им. М. В. Ломоносова; Д. Э. Каплина, студент МГУ им. М. В. Ломоносова; Е. В. Габукова, студент МГУ им. М. В. Ломоносова. Тема доклада: «“Сети влияния”: трансформация коммуникативной стратегии посольства США в России от Б.Обамы до Дж. Байдена»;
А. К. Бордунос, старший преподаватель СПбГУ, руководитель направления ИИ в образовании Центра преподавательского мастерства СПбГУ. Тема доклада: «Тематическое моделирование в исследованиях цифровой дипломатии: обзор практик и методические рекомендации»;
К. Е. Стребкова, преподаватель СПбГУ, стажер-исследователь РУДН. Тема доклада: «Цифровой анализ когнитивных паттернов в медиа: выявление аффективных аномалий при освещении покушения на Д. Трампа (на примере Russia Today)»;
Д. О. Вакарчук, доцент РГГУ. Тема доклада: «Возможности и ограничения применения временных экспоненциальных моделей случайных графов (TERGM) для анализа региональных сетей альянсов»;
М. А. Шпак, м.н.с. ИМЭМО РАН. Тема доклада: «Трансформация официального публичного дискурса Аргентины в период правления Хавьера Милея: опыт контент-анализа».
«Преподаватель в первую очередь должен знать, как меняется его предметная область под влиянием технологий ИИ, и вооружить студента современными знаниями. Также важно обогатить традиционное преподавание инновационными методами и формами обучения», — отметил он.
«Среди самых распространенных мифов лидирует мнение, что студенты будут просто "списывать" с помощью ИИ. В реальности же ИИ меняет форму оценки знаний. Акцент будет смещён на задания, которые развивают критическое мышление, учат верификации фактов. Еще один популярный миф — что ИИ заменит преподавателя. Но мы, конечно, понимаем, что это невозможно. ИИ может взять на себя рутину, например, проверку тестов, подбор литературы, но он не способен заменить эмпатию, наставничество, обсуждение сложных дилемм или мотивацию студентов», — заметил ректор.
«Приезжайте и договаривайтесь о совместной работе с крупными заказчиками, чтобы иметь шанс расти и становиться действительно масштабными разработчиками».
«Я не слышал, чтобы все радовались: как же хорошо, что нам дали налоговый вычет».
«Конкурировать можно и нужно. Малые компании фокусируются на одной нише, становятся экспертными — в отличие от корпорации, которая делает всё».
«Большие языковые модели малые компании развивать не могут — это огромные инвестиции. Их задача — делать прикладные решения, ИИ-агентов для разных отраслей», — пояснил Вотяков.
«Будут использоваться все варианты. Но важен качественный итог работы», — резюмировал он.