Нейросети могут подбирать специальности и варианты поступления для абитуриента

Поступление в вуз — всегда ответственный и трудоемкий процесс. Абитуриент может подать документы в 5 вузов и до 5 направлений в каждом, фактически сравнивая до 25 вариантов поступления одновременно. Справиться с таким объемом информации вручную непросто, поэтому больше выпускников обращаются за помощью к нейросетям

О том, как абитуриенты могут использовать искусственный интеллект, рассказал заместитель руководителя Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1) Сергей Карпович.

По данным исследования РУДН, уже около трети российских выпускников используют нейросети для понимания своих шансов на поступление. Заместитель руководителя Т1 ИИ Сергей Карпович отмечает, что ИИ позволяет оценивать возможности по всем 25 возможным сценариям одновременно и корректировать стратегию подачи документов.

«ИИ способен анализировать исторические данные приемных кампаний. Загрузив в нейросеть информацию прошлых лет, доступную на сайтах вузов (проходные баллы, количество бюджетных мест, статистику зачисления и прочее), можно отслеживать динамику проходных баллов, наиболее востребованные направления и оценивать вероятность роста или снижения конкурса», — объясняет эксперт.

Это помогает избежать ситуации, когда абитуриент ориентируется исключительно на показатели прошлого года, не учитывая, что они регулярно меняются.

При этом ИИ помогает не только с оценкой шансов, но и с выбором образовательной траектории. Система учитывает интересы поступающего, любимые школьные предметы, сильные стороны и карьерные ожидания. На основе этих данных нейросеть рекомендует подходящие направления подготовки, а затем сопоставляет их с результатами ЕГЭ, индивидуальными достижениями абитуриента, количеством бюджетных мест и проходными баллами конкретных вузов.

При сравнении вузов ИИ также выходит за рамки простой оценки проходных баллов. Нейросеть помогает сопоставить качество образовательных программ и содержание учебных планов — они могут существенно различаться в разных вузах даже в рамках одной специальности. Помимо этого, система анализирует стоимость обучения, наличие бюджетных мест, общежития, возможности для практики и стажировок, карьерные перспективы после выпуска, а также отзывы студентов.

Вместе с тем Сергей Карпович предупреждает, что нельзя слепо верить ИИ, так как нейросети могут совершать ошибки — например, случайно использовать устаревшую информацию о проходных баллах и количестве мест, неверно интерпретировать правила приема или построить рекомендации на неполных данных. Чтобы этого избежать, лучше самостоятельно загружать в систему только актуальные сведения.

«Основная задача ИИ — анализ и систематизация больших объемов данных. Это мощный инструмент, который помогает абитуриенту выстроить стратегию поступления, но ключевую информацию необходимо перепроверять», — резюмирует эксперт.