С участием
Февраль 2025
Технологические
инновации
Специальный выпуск
Специальные темы
Доктор Галия
Насреддин,
Университет Рафика
Харири, Ливан.
Доктор Обада Аль-Хатиб,
Университет
Вуллонгонга в Дубае,
ОАЭ.
Доктор Мохамад
Насреддин,
Университет
Вуллонгонга в Дубае,
ОАЭ.
Доктор Тануджит
Чакраборти,
Университет Сорбонна
Абу-Даби, ОАЭ
Академические
перспективы
Профессор Дерин Урал,
Университет Майами,
США.
Фокус на лидерство
Профессор Халид Хуссейн,
Декан факультета
инженерии и
вычислительной техники,
Университет, Американский
университет Рас-эль-Хаймы,
ОАЭ.
Перспективы отрасли
Доктор Ваддах Ганем Аль
Хашми,
Председатель Федерального
комитета по охране труда и
безопасности ОАЭ.
Голос студента
Нур Мустафа Камель,
Американский университет
Рас-эль-Хаймы, ОАЭ.
Тренды
Анн-Гаэль Колом,
Университет Вестминстера,
Великобритания.
Содержание
10
Editorial
Добро пожаловать в
UniNewsletter
Лаура Васкес Бас
Открытие роли генеративного ИИ в
инженерном образовании: Обзор его
возможностей и вызовов
Доктор Галия Насреддин, Кафедра
компьютерных и информационных систем,
Университет Рафика Харири, Ливан; Доктор
Обада Аль-Хатиб, Школа инженерии,
Университет Вуллонгонга в Дубае, ОАЭ;
Доктор Мохамад Насреддин, Школа
инженерии, Университет Вуллонгонга в
Дубае, ОАЭ.
04
Особые темы
Особые темы
Преобразование
науки о данных в
действие: Кейсы по
построению
устойчивого
будущего с помощью
инженерии данных.
Доктор Тануджит
Чакраборти,
Доцент статистики и
науки о данных,
Университет Сорбонна,
Абу-Даби, ОАЭ.
06
02 | Специальный выпуск
Перспективы
отрасли
Голос студентов
Тренды
30
18
26
Фокус на лидерство
Роль инженеров в обществе и
промышленности: жизненный
навык, а не обязательно
профессия.
Доктор Ваддах С. Ганем Аль Хашми,
Председатель Федерального
комитета по охране труда и
безопасности в ОАЭ и старший
директор в энергетическом секторе.
14
Преподавание инженерного
курса с чат-ботом в роли
помощника преподавателя.
Профессор Дерин Урал,
Факультет инженерии,
Университет Майами, США.
Принятие решений на основе ИИ в
Американском университете
Рас-эль-Хаймы (AURAK):
Интервью с профессором Халидом
Хуссейном, Деканом факультета
инженерии и вычислительных наук.
Академические
перспективы
От сопротивления к
интеграции:
размышления о моем
пути с ИИ в
академической среде.
Нур Мустафа Камель,
Степень бакалавра наук в
области компьютерной
инженерии,
Американский
университет
Рас-эль-Хаймы (AURAK),
ОАЭ.
34
Адаптация к будущему:
подготовка к
разработке
программного
обеспечения в эпоху
генеративного ИИ.
Анн-Гаэль Колом,
Заместитель
руководителя школы,
директор по обучению и
преподаванию,
Школа компьютерных наук
и инженерии,
Университет
Вестминстера, Лондон,
Великобритания.
03
Специальный выпуск |
Для нас было
замечательным
опытом работать
с такой широкой
группой инженеров,
и мы искренне
надеемся, что вам
понравятся их
интересные идеи и
мудрые слова
Добро пожаловать
в UniNewsletter
Хотя я невероятно рада своему решению получить
ученые степени в области гуманитарных наук — они, в
конце концов, дали мне прочную основу для работы с
UniNewsletter — чтение этого увлекательного выпуска,
посвященного различным направлениям инженерии и
ИИ,
заставило
меня
позавидовать
счастливым
студентам, которым еще предстоит пройти этот
путь обучения.
Этот
специальный
выпуск,
“Инжиниринг
в
эпоху
генеративного
ИИ”,
объединяет
действительно
разнообразную группу инженеров — специалистов в
области гражданского, механического и экологического
инжиниринга, а также инженеров-программистов.
Осознавая огромное влияние ИИ на образование, мы
решили обратить внимание на меняющиеся дискуссии
о том, как столь технически сложная дисциплина, как
инженерия, не только получает значительные выгоды
от автоматизированных возможностей ИИ, но и
сталкивается с рисками в образовательном процессе.
Автор рубрики “Голос студентов”, Нур Мустафа
Камель, метко описывает этот дуализм как “обещания
и угрозы” ИИ.
Мы задали вопрос: как студенты различных инженерных
направлений могут достичь необходимого уровня
грамотности
в
области
ИИ
для
успешного
трудоустройства, одновременно осваивая огромный
объем
практических
и
технических
навыков,
необходимых
инженеру?
Авторы
этого
выпуска
ответили на него вдумчиво и глубоко, предложив
множество полезных рекомендаций как для учебных
заведений с инженерными программами, так и для
студентов,
уже
обучающихся
или
только
поступающих. Более того, они поставили перед нами
новые вопросы, которые, мы уверены, окажутся не
менее познавательными для читателей.
Первую
статью
в
разделе
"Особые
темы"
представляет совместная работа доктора Галии
Насреддин из Университета Рафика Харири (Ливан) и
докторов Обадa Аль-Хатиба и Мохамада Насреддина
из Университета Вуллонгонга в Дубае (ОАЭ). В этом
содержательном и всестороннем обзоре авторы
подробно рассматривают возможности и вызовы, с
которыми
сталкиваются учебные заведения
при
внедрении ИИ в инженерное образование. Для тех, кто
хочет
понять,
как
технологии
ИИ
могут
использоваться в разных аспектах для улучшения
студенческого опыта, эта статья обязательна к
прочтению.
Вторая
статья
в
разделе
"Особые
темы"
принадлежит доктору Тануджиту Чакраборти,
“
“
04 | Special Edition
Лаура Васкес Басс
Редакционная статья
доценту
статистики
и
науки
о
данных
в
Университете Сорбонна Абу-Даби (ОАЭ). В своей
работе он анализирует, как инженерия данных
способствует
достижению
Целей
устойчивого
развития (ЦУР) ООН. Такие технологии, как машинное
обучение, прогнозирование и генеративный ИИ,
превращают
необработанные
данные
в
инструменты, применимые в сферах общественного
здравоохранения, экономической стабильности и
градостроительства.
Приведенные
в
статье
примеры
наглядно
демонстрируют,
как
инновационные решения, основанные на данных,
сокращают разрыв между теорией и практикой,
помогая строить устойчивое будущее.
В
разделе
"Академические
перспективы"
этого
выпуска профессор Дерин Урал из Университета
Майами
(Флорида,
США)
рассматривает
интеграцию
чат-бота
с
искусственным
интеллектом в качестве помощника преподавателя
на инженерном курсе.
Чат-бот "Кэй" был разработан в соответствии с
целями курса и предлагал студентам поддержку в
режиме реального времени, персонализированные
объяснения и краткие обзоры сложных тем. По
словам доктора Урал, студенты оценили чат-бот
как доступный и полезный инструмент, особенно те,
кто
совмещает учебу
с
работой
или
имеет
нестандартный график.
Она делает вывод, что, хотя чат-бот не заменил и
не
мог
заменить
живого
преподавателя,
он
значительно
повысил уровень
вовлеченности
и
усвоения материала, демонстрируя потенциал ИИ
как дополнения к традиционным методам обучения.
Следующим в нашем престижном разделе "Фокус на
лидерство" выступает профессор Халид Хуссейн,
декан факультета инженерии и вычислительных наук
в
Американском
университете
Рас-эль-Хаймы
(AURAK), ОАЭ. Профессор Хуссейн делится опытом
своей более чем 30-летней академической карьеры,
начавшейся
в
Великобритании.
Он
подробно
рассказывает
о
том,
как
AURAK
-
первый
университет
в
ОАЭ,
предложивший
программу
бакалавриата по искусственному интеллекту -
адаптируется к новым вызовам, чтобы эффективно
обучать
студентов
в
эпоху
ИИ.
Кроме
того,
профессор Хуссейн дает ценные рекомендации о
том, как именно следует использовать ИИ, чтобы
сохранить
и
укрепить
фундаментальные
инженерные навыки, необходимые каждому инженеру.
После выступления профессора Халида мы с большим
удовольствием представляем вам новый раздел
UniNewsletter.
Нам
выпала
честь
опубликовать
статью доктора Ваддаха С. Ганема Аль Хашми,
председателя Федерального комитета по охране
труда и безопасности ОАЭ и старшего директора в
энергетическом секторе, в рубрике "Перспективы
отрасли". Как следует из названия раздела, мы
хотели дать читателям возможность услышать
мнения опытных профессионалов, работающих в
индустрии. В контексте этого выпуска доктор
Ваддах,
имеющий
степень
PhD
в
области
экологической
инженерии
из
Кардиффского
университета (Уэльс, Великобритания), построил
успешную карьеру и считается мировым экспертом
в области управления и лидерства в охране труда,
промышленной
безопасности
и
экологической
устойчивости, а также в организациях с высокой
надежностью. Опираясь на свой многогранный
профессиональный путь, доктор Ваддах написал
содержательную статью о том, что уникальный
набор инженерных навыков выходит далеко за
пределы их традиционной дисциплины и может
быть востребован в самых разных сферах.
Как я уже упоминала, автором рубрики "Голос
студентов" в этом выпуске является Нур Мустафа
Камель, студентка бакалавриата по компьютерной
инженерии в AURAK. Нур рассказывает о своем
опыте в эпоху бума ИИ, который начался на
середине ее учебы, и о том, как ее первоначальный
скептицизм к инструментам ИИ со временем
уменьшился.
Она
страстно
делится
своими
впечатлениями
о
радостях
и
трудностях
самостоятельного освоения программирования до
появления
ИИ-помощников,
которые
решали
неизбежные ошибки. В своей статье Нур делает
поучительный вывод, предложив университетам
всерьез
задуматься
о
том,
чтобы
избегать
излишнего
внедрения
ИИ
в
обучение
младших
студентов, так как это лишает их важного опыта,
связанного
с
преодолением
фрустрации
и
развитием навыков решения проблем.
Заключительную статью этого выпуска в разделе
"Тренды"
представляет
Анн-Гаэль
Колом
из
Университета
Вестминстера,
Лондон,
Великобритания. Ее слова-обязательное чтение для
программистов,
начинающих
свою
карьеру.
Анн-Гаэль мастерски объясняет, как ИИ не только
изменил
набор
навыков,
необходимых
разработчикам, но и как изменился сам рынок труда,
выделяя важные моменты, которые разработчики
должны
учитывать,
чтобы
оставаться
конкурентоспособными в современном мире. Как и
Нур, Анн-Гаэль подчеркивает важность борьбы в
процессе обучения, утверждая, что без этого
студенты не смогут развить ключевые навыки
критического
мышления
и
аналитические
способности,
которые
являются
основой
их
долгосрочного успеха.
Это был замечательный опыт работать с таким
разнообразным сообществом инженеров, и мы
искренне
надеемся,
что
вам
понравятся
их
интересные идеи и мудрые мысли.
05
Special Edition |
Специальные темы
Генеративный ИИ — это тип
искусственного интеллекта (ИИ),
который создает новый и
оригинальный контент, сильно
напоминающий контент, созданный
человеком. Традиционные системы ИИ
ориентированы на предсказание или
классификацию значений или классов.
Однако генеративный ИИ стремится
создавать контент, подходящий для
запросов пользователей.
Сгенерированный контент может
быть текстом, изображениями,
графиками, аудио или видео. В начале
2010-х годов генеративный ИИ начал
привлекать внимание, особенно
благодаря значительному развитию
методов глубокого обучения и
трансформерных моделей, таких как
OpenAI и Chat GPT. Это стало
мощным инструментом для создания
реалистичного и увлекательного
контента, способного имитировать
человеческое творчество.
Интеграция генеративного ИИ можно
рассматривать как следующий
крупный шаг в цифровой эволюции. Он
стал одной из самых перспективных и
значимых технологий. Его приложения
“
“
Интеграция
генеративного ИИ
может считаться
следующим
большим шагом в
цифровой
эволюции. Это стала
одной из самых
перспективных и
значимых
технологий.
Открытие роли
генеративного ИИ в
инженерном образовании:
в высшем образовании, особенно в
области электротехнической и
компьютерной инженерии, позволяют
создавать новый и оригинальный
контент, который близко
напоминает работу, созданную
человеком. Этот подход имеет
потенциал трансформировать
отрасль. Он может способствовать
созданию интерактивной и более
увлекательной образовательной
среды по сравнению с
традиционными инструментами,
делая образование более participatory.
Эти инструменты могут улучшить
когнитивные процессы и привести к
лучшим академическим результатам
благодаря способности повышать
уровень вовлеченности студентов.
Кроме того, инструменты
генеративного ИИ помогают
предлагать более
персонализированные
образовательные опыт, например,
интеллектуальные системы
репетиторства, которые
адаптируются к уникальным
потребностям и предпочтениям
студента. Эти инструменты
помогают выявлять слабые стороны
| Special Edition
50
Обзор возможностей и проблем
06 | Special Edition
Доктор Галия Насреддин,
Кафедра компьютерных и информационных систем, Университет Рафика Харири, Ливан.
Доктор Обада Аль-Хатиб,
Школа инженерии, Университет Вуллонгонга в Дубае, ОАЭ.
Доктор Мохамад Насреддин,
Школа инженерии, Университет Вуллонгонга в Дубае, ОАЭ.
каждого студента и
фокусироваться на их улучшении.
Многие организации, такие как
Организация Объединенных Наций
по вопросам образования, науки и
культуры (ЮНЕСКО),
демонстрируют важность
персонализированного обучения и
поддерживают подходы,
учитывающие различные
потребности студентов. Кроме
того, интеллектуальные системы
репетиторства используют
генеративный ИИ для мониторинга
успеваемости студентов и
предоставления обратной связи в
реальном времени. Это позволяет
корректировать методы обучения в
соответствии с индивидуальными
потребностями, что дает
возможность преподавателям в
области электротехнической и
компьютерной инженерии
создавать более интерактивные
материалы, способствующие
вовлеченности студентов и
подготовке их к промышленным
назначениям.
Кроме того, технологии
генеративного ИИ могут
поддерживать студентов с особыми
образовательными потребностями.
Например, инструменты
преобразования речи в текст, такие
как Microsoft Translator, помогают
студентам с нарушениями слуха, а
другие приложения ИИ
предоставляют перевод жестового
языка в реальном времени.
Инструменты, такие как ECHOES,
используют ИИ для помощи детям с
аутизмом в развитии социальных
навыков общения черvvез
интерактивные симуляции, что
демонстрирует способность ИИ
решать различные образовательные
задачи. Кроме того, генеративный ИИ
может использовать виртуальную и
дополненную реальность для
создания учебных сред, основанных на
симуляциях, таких как обучение через
игровые технологии.
Обучение на основе симуляций — это
тип опытного обучения, при котором
студенты решают сложные задачи в
контролируемых условиях, участвуя в
воспроизведенных «реальных
Доктор Галиа Насреддин
Доктор Обада Аль-Хатиб
Доктор Мохамад Насреддин
07
Special Edition |
“Генеративный ИИ
может помочь
преподавателям в
области
электротехники и
компьютерной
инженерии
разрабатывать
курсы, предлагая
структуры,
предварительные
требования и
последовательность
на основе
образовательных
целей в инженерии
и тенденций
отрасли.”
сценариях». Эта программа лучше,
чем большинство видеокурсов,
потому что она помогает
запомнить изученное, сценарии
остаются одинаковыми, и ваши
ответы тоже будут одинаковыми, а
вас обучают точным методам,
необходимым для выполнения задач в
определенной отрасли. Например, как
показано на изображениях ниже,
генеративный ИИ может
использоваться для создания
виртуальных лабораторий, где
студенты взаимодействуют с
симуляциями систем возобновляемых
источников энергии и фокусируются
на оптимизации результатов
работы системы для гибридной
сети солнечных панелей (PV),
ветровой энергии и электрической
сети. Здесь мы видим студентов,
работающих над проектированием
системы солнечных панелей с
использованием виртуальной
лаборатории, созданной с помощью
ИИ-инструмента.
Кроме того, генеративный ИИ
может помочь преподавателям в
области электротехнической и
компьютерной инженерии в
разработке курсов, предлагая
структуры, требования и
последовательность на основе
образовательных целей в инженерии
и отраслевых тенденций. Технологии,
основанные на генеративном ИИ,
могут помочь в создании учебников,
лекционных материалов и
интерактивных моделей, что
экономит время преподавателей и
обеспечивает актуальность
контента. Дополнительно,
технологии оценки и обратной связи,
основанные на генеративном ИИ,
могут упростить процесс и снизить
нагрузку на преподавательский
состав. Следующее изображение
направляет учебные заведения в
вопросе, как можно интегрировать
генеративный ИИ в их системы.
Для интеграции генеративного ИИ в
институциональные структуры
инженерные кафедры должны сначала
определить применимые области,
такие как поддержка студентов,
административные процессы или
разработка учебных программ. Цели
08 | Special Edition
Студент использует виртуальную лабораторию, созданную с помощью инструмента ИИ
Для интеграции
генеративного ИИ в
институциональные
рамки инженерные
кафедры должны сначала
определить применимые
области, такие как
поддержка студентов,
администрация или
разработка учебных
программ. Цели должны
быть согласованы с
результатами обучения
инженерных программ, с
учетом мнений
преподавателей и
сотрудников для учета
ожиданий и беспокойств.
“
“
должны соответствовать
образовательным результатам
инженерных программ, с учетом мнений
преподавателей и сотрудников для
удовлетворения ожиданий и решения
возможных проблем. Выбор подходящих
ИИ-инструментов, таких как чат-боты и
рекомендации контента, основанные на
ИИ, требует согласования с бюджетом и
целями учебного заведения. Создание
надежной инфраструктуры данных
обеспечит соответствие требованиям
GDPR и HIPAA, а проведение тренингов для
преподавателей и сотрудников важно для
эффективного использования
ИИ-инструментов. Обучение студентов
роли ИИ и его преимуществам может
способствовать их участию и
предоставлению ценного отзыва о
влиянии на обучение и административные
процессы.
Несмотря на все преимущества
внедрения генеративного ИИ в высшее
инженерное образование, это может
привести к множеству проблем, как
показано ниже:
•
Происхождение данных: Генеративные
системы ИИ анализируют большие
объемы данных, которые могут
подвергаться неадекватному
управлению, сомнительному
происхождению,
несанкционированному использованию
или предвзятости. Таким образом,
социальные влиятельные лица или сами
системы ИИ могут преувеличивать
ошибки.
•
•
Авторские права и правовая
уязвимость: Большие базы данных,
которые могут быть созданы разными
и неясными источниками,
используются для обучения
инструментов генеративного ИИ.
Таким образом, результаты
•
генеративного ИИ могут нарушать
интеллектуальную собственность и
создавать правовые и репутационные
угрозы.
•
•
Нарушения конфиденциальности данных:
Набор данных, который используется для
обучения больших языковых моделей
(LLM), может включать персональную
идентификационную информацию (PII).
Разработчики должны обеспечить
соблюдение законов о
конфиденциальности, исключив или удалив
PII.
•
•
Раскрытие конфиденциальной
информации: Повышение доступности
инструментов ИИ может привести к
случайному обмену конфиденциальной
информацией, такой как данные
пациентов или фирменные стратегии.
Для защиты конфиденциальной
информации и интеллектуальной
собственности необходимы четкое
управление, руководящие принципы и
коммуникация.
Для решения этих проблем и продвижения
ответственного использования ИИ в
инженерном образовании важно
разработать этические рамки, которые
приоритетно будут учитывать
прозрачность, справедливость и
подотчетность. Кроме того, учебные
заведения должны усилить меры
кибербезопасности для защиты
конфиденциальных данных всех
заинтересованных сторон.
1.
3.
4.
2.
09
Special Edition |
Примеры построения устойчивого будущего с
помощью инженерии науки о данных
Превращение науки
о данных в действие:
Доктор Танджит Чакраборти
Доцент статистики и науки о данных
Сорбоннский университет в Абу-Даби, ОАЭ
Специальные темы
10 | Special Edition
Цели устойчивого развития ООН
(ЦУР) — Повестка на 2030 год —
представляют собой глобальный
план для решения актуальных
проблем, таких как общественное
здравоохранение, бедность,
неравенство, устойчивость и
действия по климату. Достижение
этих амбициозных целей требует
не только идей, но и решений,
которые помогут преодолеть
разрыв между теорией и реальной
реализацией. Здесь на помощь
приходит инженерия науки о данных,
объединяя мощь искусственного
интеллекта (ИИ) и инновационные
подходы к решению проблем для
создания практических
инструментов, которые могут
изменить ситуацию.
Используя такие методы, как
машинное обучение,
предсказательное моделирование и
прогнозирование временных рядов,
инженеры и специалисты по данным
могут преобразовать сырые
данные в практические выводы.
Однако путь от данных к действиям
не обходится без проблем. Вопросы,
такие как доступ к надежным
данным, масштабирование
решений и адаптация frameworks к
сложным условиям реального мира,
остаются основными
препятствиями. Недавние
сотрудничества — такие как
соглашение между
правительствами ОАЭ и Франции о
продвижении ИИ —
свидетельствуют о растущем
признании науки о данных как
инженерной дисциплины с
потенциалом для решения этих
проблем и продвижения
глобального прогресса.
В этой статье мы рассмотрим
несколько реальных примеров, где
инженерия науки о данных привела
к эффективным решениям,
соответствующим ЦУР,
демонстрируя, как эти
инструменты формируют более
устойчивое будущее.
Практический пример 1:
Разработка ИИ-инструментов
для мобильных приложений в
сфере здравоохранения (mHealth)
Представьте, что на вашем
телефоне появляется
мотивирующее сообщение,
призывающее вас прогуляться
или заняться осознанностью.
Эти небольшие побуждения,
поддерживаемые инженерией
науки о данных, являются частью
вмешательств mHealth,
направленных на улучшение
благосостояния. С учетом
растущей зависимости от
мобильных технологий,
приложения mHealth играют
ключевую роль в сокращении
неравенства в здравоохранении и
продвижении ЦУР 3: Здоровье и
благополучие.
С инженерной точки зрения,
разработка инструментов
mHealth включает создание
“Путь от данных к
действию не
обходится без
проблем. Такие
проблемы, как доступ
к надежным данным,
масштабирование
решений и адаптация
фреймворков к
сложным реальным
условиям, остаются
ключевыми
препятствиями.”
11
Special Edition |
алгоритмов, которые адаптируются
и оптимизируются в реальном
времени. Например, обучение с
подкреплением (один из методов ИИ)
помогает этим системам изучать,
какие сообщения наиболее
эффективны для пользователей. В
одном из наших проектов мы
разработали гибридный алгоритм,
использующий метод выборки
Томпсона (метод обучения с
подкреплением) и статистические
модели для улучшения эффективности
мотивирующих сообщений в
приложениях mHealth. Этот подход
был применен в приложении "Drink
Less", которое помогает
пользователям сократить вредное
потребление алкоголя. Те же принципы
можно применить и к приложениям для
осознанности и физической
активности, что демонстрирует, как
ИИ-инструменты могут быть
разработаны для решения различных
проблем здравоохранения.
Практический пример 2:
Инструменты прогнозирования
экономического роста и борьбы с
эпидемиями
Прогнозирование является основой
науки и инженерии — будь то
предсказание траектории ракеты
или рост потребительских цен. В
контексте ЦУР 8: Достойная работа
и экономический рост точные
прогнозы помогают политикам
разрабатывать эффективные
экономические стратегии. Например,
мы разработали ансамблевую
нейронную сеть FEWNet для
прогнозирования уровня инфляции в
развивающихся экономиках, таких как
Бразилия, Россия, Индия и Китай.
Объединяя эконометрические
принципы с машинным обучением,
FEWNet предоставляет точные
прогнозы, которые помогают
центральным банкам принимать
обоснованные решения.
Но прогнозирование — это не
только экономика. Оно также
играет ключевую роль в
общественном здравоохранении.
Моделирование эпидемий, или
«эпикастинг», использует
инструменты науки о данных для
прогнозирования распространения
заболеваний, таких как денге или
грипп. Наша команда разработала
программное обеспечение, которое
учитывает ключевые
характеристики заболеваний для
предоставления надежных
прогнозов, позволяя проводить
своевременные вмешательства в
пострадавших регионах. Эти
инструменты подчеркивают
инженерную изобретательность,
необходимую для решения различных
задач — от стабилизации экономик
до спасения жизней.
Практический пример 3:
Генеративный ИИ для устойчивых
городов
Урбанизация ускоряется, особенно в
развивающихся странах, что
приводит к таким проблемам, как
заторы на дорогах, загрязнение и
утрата зеленых зон. Как мы можем
проектировать города, которые
будут не только функциональными,
но и устойчивыми? Генеративный
ИИ, передовой инженерный
инструмент, может помочь
городским планировщикам
визуализировать и создавать
города будущего.
В недавнем проекте, связанном с
ЦУР 11: Устойчивые города и
сообщества, мы сочетали
статистическое моделирование с
генеративным ИИ для
прогнозирования плотности
дорожных сетей в малых и средних
городах Индии. Эта работа
отвечает на важные вопросы, такие
как: как будут выглядеть наши
будущие города? Как спланировать
инфраструктуру, чтобы
удовлетворить растущие
потребности? Используя
пространственные индикаторы и
данные о мобильности людей, наша
модель предоставляет городским
планировщикам практические
рекомендации для разработки
эффективных и устойчивых
дорожных сетей. Подобные методы
могут быть адаптированы по всему
миру, демонстрируя, как инженерные
решения могут решать проблемы
урбанизации.
Эти тематические исследования
иллюстрируют преобразующий
потенциал инженерии науки о
данных. От приложений для
здравоохранения до экономического
прогнозирования и городского
планирования, эти решения
демонстрируют, как сырые данные
могут быть превращены в
эффективные инструменты. Но для
успеха необходимо сотрудничество.
Партнерства с политиками,
международными институтами и
исследовательскими центрами,
такими как Университет Сорбонны
в Абу-Даби, гарантируют, что эти
инструменты не только
инновационны, но и практичны и
масштабируемы.
Смотря в будущее, наше текущее
исследование сосредоточено на
действиях по борьбе с изменением
климата и мониторинге качества
воздуха, что соответствует ЦУР 13:
Климатические действия. Например,
мы разрабатываем модели
геометрического глубокого обучения
для прогнозирования уровней
загрязнения воздуха в таких городах,
как Дели и Пекин. Эти инструменты,
в сочетании с инженерными
принципами, могут помочь смягчить
последствия смога и создать более
здоровую городскую среду.
Достижение ЦУР — это грандиозная
задача, но с помощью инновационных
инженерных решений, основанных на
данных, совместных усилий и
приверженности устойчивости
будущее выглядит многообещающе.
Инженерия науки о данных — это не
просто область, это мост,
который соединяет сегодняшние
проблемы с завтрашними
решениями.
Как мы можем проектировать города,
которые будут не только
функциональными, но и устойчивыми?
Генеративный ИИ, передовой инженерный
инструмент, может помочь городским
планировщикам визуализировать и
создавать города будущего.
“
“
12 | Special Edition
13
Special Edition |
Академические перспективы
Преподавание инженерного
класса с чат-ботом в качестве
помощника преподавателя
Профессор Дерин Урал
Профессор практики, кафедра гражданского и архитектурного
строительства, Колледж инженерии, Университет Майами, Флорида, США
| Special Edition
14
Революция в педагогических подходах с
помощью искусственного интеллекта
Как преподаватель инженерного факультета,
который адаптировался к педагогическим
методикам, ориентированным на студента,
включая перевернутую и активную учебу в
течение своей трехдесятилетней карьеры, я
был заинтересован в пилотном проекте
использования чат-бота на основе
искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения
учебного опыта студентов. Я заметил, что
интеграция ИИ в образовательную среду
становится катализатором глубоких
изменений в том, как различные учащиеся
взаимодействуют с учебным материалом и
более активно вовлекаются в процесс
обучения. Благодаря возможности создавать
чат-ботов, ориентированных на конкретные
курсы и темы, ИИ все чаще используется для
предоставления индивидуализированных
образовательных опытов для студентов. В
этой статье рассматривается внедрение
чат-бота в качестве помощника
преподавателя в инженерном курсе на Колледже
инженерии Университета Майами (UM). Изучая
его способность разъяснять сложные
концепции, отвечать на вопросы студентов в
любое время дня и повышать вовлеченность,
этот пилотный проект вносит вклад в
растущий дискурс о роли ИИ в высшем
образовании. Результаты, поддержанные
отзывами студентов и научными
исследованиями, подчеркивают его
преобразующий потенциал.
Чат-боты на базе ИИ: Сдвиг парадигмы
в образовании
Внедрение чат-ботов на базе ИИ
представляет собой значительный сдвиг в
методах образовательной поддержки,
обусловленный стремлением улучшить
обучение студентов через технологические
инновации. Как преподаватель инженерного
факультета, я вижу основное применение
чат-ботов в разъяснении и объяснении
Special Edition | 01
концепций, а не в решении проблем. Мое
решение протестировать чат-бота было
основано на исследованиях, таких как работы
Tyton Partners, подчеркивающих потенциал ИИ
для повышения академической вовлеченности.
Одновременно, данные из Youth Today
отмечают растущую зависимость учащихся
от решений на базе ИИ для академических и
информационных нужд. Как подчеркивает The
Chronicle of Higher Education, оснащение
преподавателей необходимыми навыками для
эффективного использования инструментов
ИИ имеет решающее значение для устойчивого
успеха поколения студентов, полагающихся на
решения на базе ИИ. Участвуя в
профессиональных развивающих семинарах в
UM, я смог создать, протестировать и
внедрить чат-ботов для своих инженерных
классов в этом году. В инженерном
образовании, где важно освоение сложных
теоретических и практических концепций, я
обнаружил, что чат-боты предлагают
адаптивный, увлекательный и, что важнее
всего, доступный способ для студентов
задавать вопросы по учебному материалу.
Присутствие как традиционных, так и
нетрадиционных студентов в классе также
показало, что оба типа студентов извлекли
пользу от чат-бота, при этом студенты,
работающие полный рабочий день, получали
наибольшую выгоду. Чат-бот стал
эффективной альтернативой часам
консультаций преподавателя для тех, кто
работает полный рабочий день.
Проектирование и внедрение
инициативы чат-бота
Чат-бот «Кей», использованный в моем курсе,
был тщательно настроен для соответствия
Special Edition | 15
“Внедрение чат-ботов на
базе ИИ представляет
собой значительный сдвиг
в методах
образовательной
поддержки,
обусловленный
стремлением улучшить
обучение студентов через
технологические
инновации.”
темам курса и учебным целям, изложенным в
программе. Название чат-бота «Кей» было
выбрано в честь живого лидера мнений в этой
области, с которым студенты могли
встретиться на одной из сессий в течение
семестра. Функционал чат-бота Кей включал
ответы на технические вопросы, суммирование
учебного материала, сравнение моделей,
приведение примеров лучших инженерных
практик и извлечение информации из предыдущих
взаимодействий для персонализации поддержки.
С точки зрения преподавания, чтобы вывести
результаты работы чат-бота в соответствие
с целями курса, потребовались значительные
первоначальные вложения в проектирование
подсказок и настройку через итеративные
вопросы и ответы, при этом чат-боту было
поручено делиться своими источниками. После
периода тестирования чат-бот был готов к
пилотному запуску с моими студентами.
Удивленные увидев ссылку на чат-бота в
программе курса, студенты были заинтригованы,
так как им представили чат-бот как
дополнительный инструмент, предназначенный
для дополнения, а не замены традиционных
методов преподавания.
Ключевые возможности чат-бота, специфичного
для курса, включали:
•
Детальное объяснение инженерных
принципов.
•
Предоставление кратких резюме основных
моментов темы.
•
Обеспечение оперативных ответов на
концептуальные вопросы вне
запланированных часов занятий, что было
наиболее значимым аспектом.
Студентов побуждали регулярно использовать
чат-бота через задания, которые требовали
сначала работать без доступа к чат-боту, а
затем сравнивать свои выводы с резюме,
предоставленным через взаимодействие с
чат-ботом. После этого студенты могли
предоставить отзывы для оценки его
эффективности. В начале семестра студенты
взаимодействовали с Кей, задавая один или два
вопроса через короткие беседы. По мере
продвижения семестра их разговоры
становились более естественными, с
семью-восьмью вопросами по различным темам
курса.
Эмпирические данные на основе отзывов
студентов
Структурированное анкетирование,
проведенное в конце семестра среди всех
студентов, выявило убедительные тенденции:
•
Повышение эффективности обучения: 67%
студентов сильно согласились и 33%
согласились с тем, что чат-бот
способствовал более глубокому пониманию
сложного материала и улучшил их общий
учебный опыт. Им понравилось
взаимодействовать с чат-ботом.
•
Академическая уверенность: 67% участников
сильно согласились и 33% согласились с тем,
что чат-бот положительно повлиял на их
развитие как более способных и уверенных
студентов. Чат-бот был обучен иметь
менталитет роста и вежливый тон, что
было тепло воспринято студентами.
•
Универсальная поддержка: 100%
респондентов в опросе высказались за
продолжение интеграции чат-ботов в
будущие версии курса.
Качественные отзывы студентов еще раз
продемонстрировали влияние чат-бота и его
потенциал для будущих занятий:
•
«Это было действительно полезно... Была
некоторая информация, которую я
постоянно забывала, и чат-бот всегда мог
вернуть информацию с предыдущих сессий.
Это определенно инструмент, который
может быть полезен для студентов, не для
списывания или выполнения заданий за них, а
для помощи им с частями, которые они могли
не понять».
•
«Как работающая мать-одиночка,
работающая полный рабочий день, чат-бот
позволил мне продолжить свое образование...
Я была в ситуации, когда я отставала в
своей курсовой работе, и думала бросить
свои курсы. Взаимодействие с чат-ботом в
поздние часы сыграло решающую роль в моем
успехе. На всех занятиях должен быть
чат-бот ТА!»
•
Эти размышления подчеркивают роль
чат-бота с ИИ в предоставлении
целенаправленной и индивидуализированной
академической поддержки, учитывающей
разнообразные потребности студентов.
“67%
студентов-участнико
в выразили сильное
согласие, а 33%
согласились с тем,
что чат-бот
способствовал более
глубокому
пониманию сложного
материала и улучшил
их общий опыт
обучения.”
16 | Special Edition
Special Edition | 23
Преимущества интеграции ИИ в
инженерное образование
Вклад чат-бота вышел за рамки удовлетворения
непосредственных академических
потребностей, предоставив более широкие
педагогические преимущества:
•
Непрерывная доступность: его доступность
24 часа в сутки и семь дней в неделю
позволила студентам искать разъяснения и
закрепление тем независимо от времени и
местоположения.
•
Персонализированное обучение: используя
данные взаимодействия, чат-бот предлагал
детальные рекомендации, адаптированные к
индивидуальным траекториям обучения. Как
преподаватель, который разработал
чат-бот, имея возможность анонимно
видеть вопросы, заданные студентами, я мог
закреплять темы во время занятий.
•
Эффективность учебного времени: отвечая
на часто задаваемые вопросы, он позволяет
преподавателям уделять больше времени
продвинутым обсуждениям и
наставничеству.
Представление будущего обучения с
использованием ИИ
Развертывание чат-бота в роли помощника
преподавателя на инженерном курсе принесло
неожиданные ценные выводы о потенциале ИИ для
дополнения традиционных педагогических
подходов. Хотя чат-бот не может заменить
глубину человеческого обучения, он оказался
незаменимым дополнением, улучшая
доступность, вовлеченность и эффективность.
Отзывы студентов и опыт преподавателей в
рамках этого пилотного проекта
подтверждают обещания ИИ-чат-ботов как
преобразующего инструмента в образовании. С
развитием технологий ИИ их интеграция в
академическую среду инженерного образования и
других областей открывает привлекательные
возможности для переосмысления контуров
преподавания и обучения в XXI веке.
Будучи работающей
матерью-одиночкой, чат-бот
позволил мне продолжить
образование… Я оказалась в
ситуации, когда отставала по
учебной программе и
подумывала о том, чтобы
бросить курсы. Взаимодействие
с чат-ботом в поздние часы
сыграло ключевую роль в моем
успехе. Все курсы должны иметь
чат-бота-помощника!
“
“
17
Special Edition |
Фокус на лидерство
Принятие решений на
основе ИИ в Американском
университете Рас-эль-Хайма
(AURAK):
Профессор Халид, для нас большая
радость приветствовать вас в
почетном составе лидеров
высшего образования,
представленных в UniNewsletter. Мы
с нетерпением ждем ваших
эксклюзивных взглядов на то, что
обещает стать значимым
специальным выпуском,
посвященным инженерии и
генеративному ИИ. Могли бы вы
начать с того, чтобы поделиться с
нашими читателями вашим
академическим и лидерским путем?
В частности, как ваши
переживания привели к тому, что
вы стали деканом Школы
инженерии и вычислительных наук в
AURAK?
Мой путь в академической сфере
охватывает более трех
десятилетий, за которые мне
посчастливилось занимать все более
ответственные лидерские позиции в
различных учебных заведениях. В
течение своей карьеры я занимал
различные должности, включая
декана, заведующего кафедрой,
заместителя декана и руководителя
факультета, что позволило мне
развить всестороннее понимание
как академического руководства, так
и тонкостей институционального
роста.
Прежде чем начать свою
академическую карьеру, я работал
инженером по проектам
автомобильного
усовершенствования в Motor Industry
Research Association (MIRA) в
Великобритании, что дало мне
бесценные отраслевые знания,
оказавшие влияние на мою
академическую работу. Я начал свой
академический путь в Университете
Брэдфорда в Великобритании в 1994
году, где более 20 лет вносил вклад в
преподавание и исследования в
области инженерии, в итоге став
деканом факультета инженерии на
три года.
В 2016 году я перешел в Университет
Вуллонгонга в Дубае (UOWD) на
должность декана факультета
инженерии и информационных наук,
эту должность я занимал до 2022
года.
Мой переход в AURAK на должность
декана Школы инженерии и
вычислительных наук (SOEC) был
мотивирован моей страстью к
развитию образования в области
инженерии и вычислительных наук,
продвижению инноваций и улучшению
результатов студентов. В этой
роли мне посчастливилось
Интервью с профессором
Халидом Хуссейном, деканом факультета инженерии
и вычислительных наук
18 | Special Edition
Профессор Халид Хуссейн
Декан факультета инженери
и вычислительных наук
19
Special Edition |
применить свой обширный опыт
академического руководства,
чтобы помочь университету
пройти через период
значительного роста и
повышения видимости, с
акцентом на глобальную
конкурентоспособность и
социальное воздействие.
AURAK славится своей
приверженностью развитию
образования в области
инженерии. Как вы видите
соотношение генеративного
ИИ с более широкими целями
университета в области
инноваций и академического
превосходства?
В AURAK мы осознаем, что
инженерия и вычислительные
науки играют ключевую роль в
решении некоторых из самых
насущных проблем общества,
таких как изменение климата,
устойчивость, нехватка энергии,
безопасность, рост населения,
старение населения и растущие
опасения по поводу нехватки
продовольствия и воды.
Инженеры находятся в авангарде
поиска инновационных решений
для этих глобальных проблем, и
мы стремимся вооружить наших
студентов знаниями и навыками,
необходимыми для значимого
вклада в эти усилия. Наши
В AURAK мы
осознаем, что
инженерия и
вычислительные
науки играют
ключевую роль в
решении
некоторых из
самых насущных
проблем общества.
“
“
20 | Special Edition