Ученый НИУ ВШЭ предложил блок-схему, которая помогает преподавателю решить, как оценивать студентов, если они пользуются искусственным интеллектом. Она показывает, где применение нейросети лучше ограничить, а где сделать частью обучения. Статья опубликована в журнале IT Professional.
С 3 по 5 декабря в Москве состоится междисциплинарная научная конференция с международным участием «Коморбидное поле 3.0: социальное благополучие, здоровье и медицина во множественных контекстах», которая будет организована Центром сравнительных исследований социального благополучия НИУ ВШЭ при участии факультета гуманитарных наук и Санкт-Петербургской школы гуманитарных наук и искусств НИУ ВШЭ, Европейского университета в Санкт-Петербурге и Сеченовского университета. Заявки на участие принимаются до 4 октября.
Сотрудники и студенты НИУ ВШЭ совместно с экспертами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Центра практического ИИ Сбера разработали нейросеть, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать видимые черты личности и выявлять амбивалентность (неуверенность или противоречивость поведения). Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA актуализировал по итогам 2024 года состав наиболее значимых тематик мировой научно-технологической повестки. Были выделены 883 фронтира мировой науки, 20 из которых, с самыми высокими значениями индекса значимости, в разных долях распределились между двумя ключевыми векторами исследовательской повестки: человекоцентричностью и цифровой трансформацией. Картирование мировой науки ИСИЭЗ производит с 2021 года.