Feb-Russian-UniNewsletter

С участием Специальные темы Доктор Галия Насреддин, Университет Рафика Харири, Ливан.

Доктор Обада Аль-Хатиб, Университет Вуллонгонга в Дубае, ОАЭ.

Фокус на лидерство

Профессор Халид Хуссейн, Декан факультета инженерии и вычислительной техники, Университет, Американский университет Рас-эль-Хаймы, ОАЭ.

Перспективы отрасли

Доктор Мохамад Насреддин, Университет Вуллонгонга в Дубае, ОАЭ.

Доктор Ваддах Ганем Аль Хашми, Председатель Федерального комитета по охране труда и безопасности ОАЭ.

Доктор Тануджит Чакраборти, Университет Сорбонна Абу-Даби, ОАЭ

Нур Мустафа Камель, Американский университет Рас-эль-Хаймы, ОАЭ.

Академические перспективы

Анн-Гаэль Колом, Университет Вестминстера, Великобритания.

Профессор Дерин Урал, Университет Майами, США.

Специальный выпуск Февраль 2025

Голос студента

Тренды

Технологические инновации

Содержание 04

Editorial Добро пожаловать в UniNewsletter Лаура Васкес Бас

06

Особые темы 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.

10 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.

02 | Специальный выпуск

14

Академические перспективы

18 Фокус на лидерство

Преподавание инженерного курса с чат-ботом в роли помощника преподавателя.

Принятие решений на основе ИИ в Американском университете Рас-эль-Хаймы (AURAK):

Профессор Дерин Урал, Факультет инженерии, Университет Майами, США.

Интервью с профессором Халидом Хуссейном, Деканом факультета инженерии и вычислительных наук.

26 Перспективы отрасли 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.

30

Голос студентов 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 Тренды

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.

Специальный выпуск | 03

Добро пожаловать в UniNewsletter Лаура Васкес Басс

“

Для нас было замечательным опытом работать с такой широкой группой инженеров, и мы искренне надеемся, что вам понравятся их интересные идеи и мудрые слова

“

04 | Special Edition

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,

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.

Special Edition | 05

Специальные темы

Открытие роли генеративного ИИ в инженерном образовании: Обзор возможностей и проблем

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.

Интеграция генеративного ИИ можно рассматривать как следующий крупный шаг в цифровой эволюции. Он стал одной из самых перспективных и значимых технологий. Его приложения

| Special Edition 06| Special 50 Edition

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

“

Интеграция генеративного ИИ может считаться следующим большим шагом в цифровой эволюции. Это стала одной из самых перспективных и значимых технологий.

“

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.

Доктор Мохамад Насреддин

Доктор Обада Аль-Хатиб

Доктор Галиа Насреддин

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 каждого студента и как Microsoft Translator, помогают фокусироваться на их улучшении. студентам с нарушениями слуха, а Многие организации, такие как другие приложения ИИ Организация Объединенных Наций предоставляют перевод жестового по вопросам образования, науки и языка в реальном времени. культуры (ЮНЕСКО), Инструменты, такие как ECHOES, демонстрируют важность используют ИИ для помощи детям с персонализированного обучения и аутизмом в развитии социальных поддерживают подходы, навыков общения черvvез учитывающие различные интерактивные симуляции, что потребности студентов. Кроме демонстрирует способность ИИ того, интеллектуальные системы решать различные образовательные репетиторства используют задачи. Кроме того, генеративный ИИ генеративный ИИ для мониторинга может использовать виртуальную и успеваемости студентов и дополненную реальность для предоставления обратной связи в создания учебных сред, основанных на реальном времени. Это позволяет корректировать методы обучения в симуляциях, таких как обучение через игровые технологии. соответствии с индивидуальными потребностями, что дает Обучение на основе симуляций — это возможность преподавателям в тип опытного обучения, при котором области электротехнической и студенты решают сложные задачи в компьютерной инженерии контролируемых условиях, участвуя в создавать более интерактивные воспроизведенных «реальных материалы, способствующие

Special Edition | 07

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

“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.”

Студент использует виртуальную лабораторию, созданную с помощью инструмента ИИ

08 | Special Edition

•

• •

генеративного ИИ могут нарушать интеллектуальную собственность и создавать правовые и репутационные угрозы. Нарушения конфиденциальности данных:

3. 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.

• •

Несмотря на все преимущества внедрения генеративного ИИ в высшее инженерное образование, это может привести к множеству проблем, как показано ниже: •1. 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 2. уязвимость: Большие базы данных, которые могут быть созданы разными и неясными источниками, используются для обучения инструментов генеративного ИИ. Таким образом, результаты

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.

“

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.

Раскрытие конфиденциальной информации: Повышение доступности 4. 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.

Special Edition | 09

Специальные темы

Доктор Танджит Чакраборти Доцент статистики и науки о данных Сорбоннский университет в Абу-Даби, ОАЭ

Превращение науки о данных в действие: Примеры построения устойчивого будущего с помощью инженерии науки о данных

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.”

Special Edition | 11

“

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.

“

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

12 | Special Edition

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.

Special Edition | 13

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

14 | Special Edition

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

“Внедрение чат-ботов на базе ИИ представляет собой значительный сдвиг в методах образовательной поддержки, обусловленный стремлением улучшить обучение студентов через технологические инновации.”

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 | 01 Special Edition

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

“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

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.

“

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.

“

Преимущества интеграции ИИ в инженерное образование

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!

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.

Special Edition | 23 Special Edition | 17

Фокус на лидерство

Принятие решений на основе ИИ в Американском университете Рас-эль-Хайма (AURAK): Интервью с профессором Халидом Хуссейном, деканом факультета инженерии и вычислительных наук

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.

18 | Special Edition

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

Профессор Халид Хуссейн Декан факультета инженери и вычислительных наук Special Edition | 19

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?

20 | Special Edition

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.

“

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.

Генеративный ИИ представляет собой передовой рубеж технологических инноваций, и его интеграция в наши учебные программы по инженерии и вычислительным наукам полностью соответствует более широкой цели AURAK по достижению академического превосходства и инноваций. Университет давно привержен созданию среды, которая поощряет ориентированное на будущее, исследовательски направленное обучение и развитие выпускников, которые не только являются экспертами в своих областях, но и способны адаптироваться к быстро меняющимся требованиям современных отраслей. Мы не просто обучаем наших студентов новейшим технологическим инструментам — мы формируем культуру творчества, критического мышления и инноваций, которые являются необходимыми качествами для успеха в быстро меняющемся инженерном ландшафте. В конечном итоге, генеративный ИИ дополняет миссию AURAK по воспитанию следующего поколения инженеров и технологов, способных возглавить трансформационные изменения как на региональном, так и на глобальном уровне, разрабатывая новаторские решения для самых насущных проблем мира. Как подчеркивается в этом выпуске, генеративный ИИ революционизирует инженерные процессы, от симуляции до оптимизации. Как AURAK готовит студентов к принятию этих изменений, управляемых ИИ, в их будущей карьере?

AURAK является лидером в области образования по искусственному интеллекту в ОАЭ, с гордостью став первым учебным заведением в стране, предложившим полноценную бакалаврскую программу по ИИ. Благодаря успеху программы и растущему спросу, мы недавно ввели минор по ИИ, доступный всем студентам инженерных специальностей, а также расширяем наши программы для аспирантов, включая

“

AURAK является лидером в области образования по искусственном у интеллекту в ОАЭ и с гордостью стала первым учебным заведением в стране, предлагающим полноценную бакалаврскую программу по ИИ.

“

инженерные программы разработаны с акцентом на ключевые области, которые соответствуют этим глобальным вызовам, включая проектирование, инновации, устойчивое развитие, умные технологии, умные города, возобновляемую энергию и, более недавно, искусственный интеллект.

магистерскую программу по ИИ и Data Science. Эти инициативы отражают нашу приверженность обеспечению студентов из различных инженерных дисциплин фундаментальными знаниями и навыками в области ИИ, которые будут необходимы им в их будущей карьере. Мы готовим студентов к принятиям трансформаций, управляемых ИИ, в инженерной

отрасли, интегрируя технологии ИИ в наши учебные программы по инженерии и компьютерным наукам. Мы предлагаем ряд специализированных курсов, которые фокусируются на ИИ, машинном обучении и аналитике данных с акцентом на их практическое применение в инженерных контекстах. Эти курсы, а также использование новейших инструментов, таких как ИИ-управляемые симуляции, современные лаборатории, алгоритмы оптимизации и модели предсказательной аналитики, направлены не только на предоставление теоретических знаний, но и на оснащение студентов техническими навыками, необходимыми для применения решений ИИ к реальным инженерным задачам. Какие возможности и вызовы вы видите в интеграции инструментов генеративного ИИ в учебные программы по инженерии, особенно в контексте этических аспектов, сотрудничества и развития навыков? Интеграция инструментов генеративного ИИ в учебные программы по инженерии открывает массу возможностей для студентов взаимодействовать с одной из самых трансформационных технологий нашего времени. Эти инструменты позволяют студентам инновационно подходить к решению задач, оптимизировать проекты и моделировать решения сложных инженерных проблем способами, которые раньше были немыслимы. Например, инструменты для проектирования на базе ИИ позволяют студентам быстро исследовать множество вариантов дизайна, а платформы для симуляции с ИИ-управлением дают возможность предсказывать поведение материалов и конструкций при различных условиях, что значительно улучшает как учебный процесс, так и способности к решению проблем. Однако, как вы упомянули,

Special Edition | 21

“

Мы призываем наших студентов критически оценивать возможные последствия применения ИИ и развивать сознание ответственности и подотчетности.

“

22 | Special Edition

интеграция этих технологий также вызывает ряд проблем. Быстрое развитие и внедрение ИИ вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных, алгоритмических предвзятостей и более широких социальных последствий автоматизации, особенно в таких областях, как вытеснение рабочих мест и справедливость принятия решений. Чтобы решить эти проблемы, AURAK активно интегрирует этические обсуждения на темы, такие как предвзятость в технологиях распознавания лиц и этические дилеммы в проектировании автономных транспортных средств, в наши учебные программы по инженерии. Мы призываем студентов критически оценивать возможные последствия внедрения ИИ и развивать сознание

ответственности и подотчетности. Помимо наших основных учебных программ по инженерии, мы сотрудничаем с ведущими технологическими компаниями и отраслевыми экспертами, чтобы предоставлять студентам стажировки, на которых они работают непосредственно над проектами, связанными с ИИ. Эти стажировки помогают студентам развивать свои технические навыки, а также знакомят их с практическими вызовами и возможностями, с которыми они столкнутся на рынке труда. На ваш взгляд, как растущее присутствие ИИ в инженерных отраслях повлияет на ключевые навыки, которые будут требоваться от будущих инженеров? На что

должны фокусироваться студенты, чтобы оставаться конкурентоспособными? Растущее присутствие ИИ в инженерных отраслях, безусловно, преобразует ключевые навыки, которые будут требоваться от будущих инженеров. Хотя техническая компетентность в традиционных инженерных областях, таких как машиностроение, гражданская и электрическая инженерия, всегда останется основой, будущие инженеры будут все больше нуждаться в умении интегрировать ИИ и науки о данных в свою работу для разработки инновационных решений. Это включает в себя использование технологий ИИ для оптимизации инженерных процессов, проектирования более эффективных и устойчивых

систем и решения сложных междисциплинарных проблем, которые традиционные методы могут не в силах решить. Как я уже упоминал, в AURAK мы уже готовим наших студентов к этим изменениям, интегрируя ИИ и науки о данных в наши учебные программы по инженерии и компьютерным наукам. Помимо технических навыков, будущее инженерии будет ставить больший акцент на мягкие навыки, такие как критическое мышление, креативность и способность работать в междисциплинарных командах. По мере того как ИИ продолжает развиваться, инженеры все чаще будут работать бок о бок с профессионалами из различных областей, таких как специалисты по компьютерным наукам, бизнес-аналитики и даже

этики. Способность эффективно коммуницировать сложные идеи, работать совместно в разнообразных командах и критически оценивать как технические, так и этические последствия ответственного использования приложений ИИ будет ключом к успеху. Как декан факультета инженерии и вычислительных наук, как вы балансируете внедрение передовых технологий с сохранением основополагающих инженерных принципов и навыков, которые остаются критически важными? В AURAK мы уверены, что глубокое понимание фундаментальных инженерных принципов является основой, на которой должны строиться такие передовые технологии, как ИИ. Поэтому мы обеспечиваем, чтобы наши

Special Edition | 23

студенты освоили основные концепции инженерии, прежде чем переходить к более специализированным областям, таким как ИИ и аналитика данных. Например, в нашей программе по машиностроению студентам сначала преподаются основные принципы механики и термодинамики, которые критически важны для понимания того, как ведут себя системы, а затем они знакомятся с более продвинутыми темами, такими как оптимизация проектирования с использованием ИИ и алгоритмы машинного обучения для предсказательного обслуживания. Это обеспечивает не только умение использовать новейшие инструменты, но и понимание основных принципов, которые лежат в основе их применения. Помимо технической компетентности, мы подчеркиваем важность основных инженерных компетенций, которые выходят за рамки конкретных технологий. Например, системное мышление, процесс проектирования и научный метод являются ключевыми составляющими нашей учебной программы. В конечном итоге, наша цель — обеспечить, чтобы студенты стали адаптивными, критически мыслящими специалистами, которые смогут применять как традиционные, так и современные инженерные инструменты в реальных сценариях. Основывая студентов на фундаментальных инженерных принципах, одновременно знакомя их с последними технологиями, мы готовим их быть лидерами, которые могут стимулировать инновации в постоянно меняющемся инженерном ландшафте. Смотря в будущее, помимо генеративного ИИ, что вы видите как следующий рубеж для инженерного образования и исследований? Есть ли конкретные тенденции, которые вас вдохновляют? Я считаю, что существует несколько захватывающих рубежей в области образования и исследований в области инженерии

24 | Special Edition

и компьютерных наук, которые могут стать основой будущего этой области. Одной из самых перспективных направлений является устойчивое инженерное дело, которое включает достижения в области возобновляемой энергетики, зеленых технологий и устойчивого городского развития. В AURAK мы глубоко привержены принципам устойчивости и интегрировали этот фокус в наши учебные программы по инженерии, поскольку мы ясно осознаем, что инженерные решения будут в центре преобразования того, как мы производим, потребляем и утилизируем ресурсы. Другим быстро развивающимся направлением, которое меня вдохновляет, является развитие

умных систем, особенно в контексте умных городов, Интернета вещей (IoT) и робототехники. Мы предлагаем специализированные курсы и проекты в этих областях, которые позволяют нашим студентам внести вклад в цифровую трансформацию общества. Наконец, я особенно воодушевлен растущим влиянием биомедицинской инженерии — области, которая произведет революцию в здравоохранении и медицинских технологиях. С достижениями в таких областях, как медицинская робототехника, персонализированная медицина и биоинформатика, биомедицинские инженеры будут играть ключевую роль в формировании будущего здравоохранения.

Я в восторге от перспектив, которые открываются перед нами в будущем, и уверен в множестве захватывающих инициатив, которые значительно улучшат как академический опыт, так и карьерные перспективы наших студентов. Школа инженерии и вычислительных наук стремится расширить наши исследовательские центры, чтобы сосредоточиться на передовых областях, таких как ИИ, умные системы и устойчивая энергетика, а также усилить усилия по укреплению

сотрудничества с промышленностью. Для дальнейшего повышения трудоустройства мы постоянно развиваем наши образовательные программы, чтобы они соответствовали потребностям отрасли, а также уделяем особое внимание укреплению связи с нашими выпускниками, которые играют ключевую роль в успехе наших студентов через наставничество, карьерное руководство и возможности трудоустройства. По мере того как мы продолжаем расти и развиваться, студенты AURAK могут ожидать яркое академическое сообщество, ориентированное на инновации, сотрудничество и готовность к карьере.

“

Я в восторге от перспектив будущего и уверен в множестве захватывающих инициатив, которые значительно улучшат как академический опыт, так и карьерные перспективы наших студентов.

“

Спасибо за все ваши мысли, профессор Халид. В завершение, какие в целом захватывающие перспективы открываются для Школы инженерии в AURAK? На что могут рассчитывать текущие и будущие студенты?

Special Edition | 25

Перспективы отрасли

Роль инженеров в обществе и промышленности Жизненный навык, а не обязательно профессия

Доктор Ваддах С. Ганем Аль Хашми BEng (с отличием), DipSM, DipEM, MBA, MSc, AFIChemE, FEI, MIoD, FIEMA Председатель Федерального комитета по охране труда в ОАЭ и старший директор в секторе энергетики

26 | Special Edition

Многие задавали мне вопрос как лидеру - и особенно директору в течение последних 15 лет моей карьеры -какое обучение или сертификация были наиболее критичными для моего успеха в различных ролях в промышленности, как в основной работе, так и в моих внештатных бизнес- и отраслевых занятиях. Я работаю уже больше 28 лет и занимал около семи разных должностей, в основном в энергетической компании здесь, в Дубае, а также занимался консалтингом в далеком прошлом. Моя работа в основном связана с областью охраны окружающей среды, здоровья и безопасности (EHS), но я также расширил свои знания и в другие области, такие как устойчивое развитие, планирование бизнес-непрерывности, корпоративное управление, операционное совершенство, рефлексивное обучение и так далее. Я твердо верю в практическую науку и считаю, что академические знания, если они не применяются на практике в промышленности (т.е. в профессиональной деятельности), иногда напоминают сохранение коробки шоколадок до того, как они станут непригодными. Для каждого должен существовать круговорот обучения и знаний, и поэтому за последние 15 лет я стал уделять гораздо больше внимания именно процессам обучения, а не знаниям как таковым. Я долго размышлял о вопросе успеха и понял, что моими основами для этого стали знания в области инженерии и то, чему меня научила инженерия о «процессе мышления». Первое, чему учат инженера, — это его цель, которая заключается в том, чтобы либо решить проблему, либо найти способ облегчить жизнь людям. Ты хочешь перебраться с одного берега реки на другой, поэтому мы строим мост.

“Я убежденный сторонник вовлеченной науки и считаю, что академическое обучение, если оно не переведено в производственные (т. е. профессиональное применение) действия, порой похоже на сохранение коробки шоколадных конфет до тех пор, пока они не достигнут края срока годности.”

Так вот, когда строишь мост, помимо очевидных вещей - инженерной математики, физики, расчетов, проектирования и так далее -ты начинаешь понимать все цели, которые он будет служить, и сколько людей он будет обслуживать. После того как определена проблема и рассмотрены возможные решения, следующим шагом идет определение рамок решения. Затем ты оцениваешь различные варианты, понимаешь потребности в ресурсах для реализации решения и строишь решение исходной проблемы. Дьявол кроется в деталях, и ими управляет многопрофильная команда инженеров и архитекторов. Хотя они все представляют разные дисциплины, они все инженеры, прошедшие обучение по одинаковым основам — некоторые в одних и тех же ключевых предметах, но самое важное, что всех научили мыслить системно, логически, применяя латеральное мышление и научные подходы. Таким образом, удивительно, как инженерная команда, настроенная говорить на одном функциональном языке и мыслить на основе одинаковых принципов, может объединиться и работать над практической задачей. На самом деле, в первый год университета я учился вместе со всеми первокурсниками-инженерами, включая механиков, электриков, строителей и так далее. Мы

Special Edition | 27

“Инженеры гибкие... это самое интересное в инженерах и, по сути, именно поэтому инженеры могут в более позднем возрасте заниматься многими другими профессиями, такими как ИТ, финансы, менеджмент и т. д.” развиты коммуникативные навыки, во многих европейских компаниях 2000-х годов инженеров с разнообразным организационным опытом даже нанимали на должности в отделах кадров.

даже проходили несколько курсов вместе на втором курсе, после чего начали специализироваться. Это были такие курсы, как изучение энергетики с электриками, геотехническая инженерия с строителями и продвинутая термодинамика с механиками. Прошло 20 лет с тех пор, как я работал на должности, где мои инженерные навыки были важной частью роли. Большинство моих коллег в похожей ситуации, и многие инженеры не используют свои знания в области инженерии за пределами первых 5-10 лет своей карьеры. Я — инженер-эколог, и закончил университет около 30 лет назад, получив степень бакалавра инженерии с отличием. Выпуск в Кардиффе в Южном Уэльсе, Великобритания, был отличным опытом, потому что всего два-три года до моего поступления программа была направлена на материалы и горное дело. После закрытия большинства шахт, нужно было создавать новый тип инженера — того, кто мог бы решить задачи по очистке следов, оставшихся от горной и добывающей промышленности. Мы были вынуждены переосмысливать использование земли, оборудования и навыков для будущего! Инженеры гибкие. От инженерной программы, направленной на строительство и эксплуатацию шахт, до программы, предназначенной для закрытия и демонтажа этих же шахт и связанных с ними объектов, вам нужен инженер для обеих задач. И вы можете относительно быстро трансформировать инженера с одной целью в другого. Это и есть увлекательная особенность инженеров, и именно поэтому инженеры, позже в жизни, могут заниматься многими другими профессиями, такими как работа в ИТ, финансах, управлении и так далее. На самом деле, хотя считается, что у них сравнительно менее

28 | Special Edition

Я даже использовал свои инженерные навыки для создания компаний. Как эксперт в области управления и лидерства, многие из структурных работ, которые я выполнял, основывались на моем системном инженерном подходе. Будучи директором, проектирование должностей, которые входили в мою компетенцию в области охраны окружающей среды, устойчивого развития, операционного совершенства или морской гарантии, основывалось на тех базовых навыках, рациональном мышлении и подходах, ориентированных на структуру, которым меня обучали и которые я продолжал (в свободное время) изучать на протяжении многих лет. С приходом мира цифровых технологий, включая мощь искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ), которые рассматриваются в этом специальном выпуске, инженеры, как я считаю, находятся между двумя поколениями. Старшее поколение понимает и ценит первые принципы обучения в инженерии. Когда я учился на инженерном факультете в 90-х, мы еще использовали бумагу и ручки с утяжеленным наконечником для создания инженерных чертежей. На самом деле, я начал использовать очень базовую модель программы AutoCAD в последние годы учебы. Программирование — в то время мы все еще использовали программу под названием Fortran 77, хотя тогда уже начали использовать языки Basic — было одним из тех навыков, которые я больше никогда не использовал в своей жизни. Но, говоря это, учитывая, что мне пришлось разрабатывать код, я понимаю основы и, что более важно, принципы программирования! Я почувствовал, особенно работая с моими детьми, которые скоро готовятся поступать в университет, что такие инструменты ИИ, как Chat GBT и подобные, являются довольно двухострыми мечами. С одной стороны, они, без сомнения, помогают повысить продуктивность и выполнять задачи быстрее; с другой стороны, меня беспокоит, что процесс

С другой стороны, прогресс и развитие в современном мире требуют скорости, и существует ожидание, что задачи будут выполняться быстрее, лучше и с меньшими ошибками. Обсуждение текущих проблем с точностью использования ChatGBT, например, выходит за рамки этой статьи, но, что я считаю наиболее важным для инженера, так это понимание и осознание того, что независимо от использования технологий для помощи в их задачах, они остаются в конечном итоге ответственными и подотчетными за то, что они, как инженеры, создают. Это чувство ответственности и личной подотчетности не должно быть утрачено. Наконец, инженеров часто стигматизируют за недостаток эмоционального интеллекта и эмпатии. Я согласен с тем, что инженеры могут быть очень рациональными и иногда менее креативными. Однако это не означает, что инженеры не могут эффективно взаимодействовать с людьми и применять знания социальных наук. Развитие личных, межличностных и социальных навыков — вот что инженеры должны стремиться развивать в себе. На мой взгляд, инженеры имеют возможность сочетать рациональное мышление и «инженерные» навыки с более социальными и личными качествами, чтобы стать более целостными личностями. Если они смогут достичь этого баланса, инженеры смогут эффективнее решать проблемы, используя социально адаптивные подходы.

Я бы порекомендовал многим молодым людям рассматривать степень в области инженерии не столько как обязательный путь к будущей профессии «инженера», сколько как инвестицию в отличный и уникальный набор навыков, включающий системное мышление, обработку информации и инновации. Подход инженеров к решению проблем в конечном итоге делает опыт людей и мир, в котором мы живем, более эффективным, безопасным и приятным. Поэтому для тех, кто решит учиться и выпускаться как инженеры, очень важно заниматься экспериментальным обучением и рефлексивной практикой, развивая свои межличностные навыки, чтобы стать эффективными — в том, чем бы они ни занимались после окончания учебы!

“

Я бы сказал, что инженеру крайне важно понимать и ценить то, что независимо от использования технологий для помощи в выполнении своих задач, он в конечном итоге несет ответственность за то, что он, как инженер, производит

“

исследования, анализа знаний, обработки данных и критического мышления может быть утратен, если машину использовать для помощи в этом.

Special Edition | 29

Голос студента

От сопротивления к интеграции: Размышления о моем пути с ИИ в академической среде Нур Мостафе Камель Бакалавр наук в области компьютерной инженерии Американский университет Рас-Аль-Хаймы (AURAK), ОАЭ

30 | Special Edition

Будучи старшекурсником, обучающимся по специальности «Компьютерная инженерия» в AURAK, я, как и многие другие в наше время, размышляю о возможностях и рисках, связанных с трендом искусственного интеллекта (ИИ). AURAK, с его прогрессивной философией и культурой, ориентированной на достижения, предоставил мне множество возможностей для непосредственного взаимодействия с различными видами ИИ-сервисов в различных задачах. В этом эссе я поделюсь своими наблюдениями, основанными на опыте, размышляя о роли ИИ в образовании: является ли он инструментом, наставником или искушением? ИИ обещает трансформационные достижения в разных областях, и образование не исключение. Размышляя о своем собственном опыте, я благодарен, что такие инструменты, как Chat GPT, не существовали, когда я проходил свой первый курс по программированию. Борьба с ручным отслеживанием ошибок, поиском пропущенных точек с запятой и написанием собственных комментариев к каждой строке, чтобы не забыть ее функциональность, — все это было важными точками на моем пути обучения. Ключевое слово в моем предыдущем предложении — «борьба»; именно борьба сделала важные моменты обучения незабываемыми. Возможно, какой-то умный химический процесс в моем мозгу заставил меня больше ценить знания и крепче их удерживать, поскольку я осознавал, как трудно и долго мне пришлось их освоить и осмыслить. Скорость, с которой Chat GPT отвечает на наши вопросы и «решает» наши проблемы, приводит к столь же быстрой утрате того, что мы узнали, и в этом я вижу один из его самых больших рисков. Внедрение ИИ в мой рабочий процесс было путешествием, полным скептицизма. Я помню, как долго оставался последним в кругу друзей, кто открыто использовал его, если вообще использовал. Моя первоначальная сильная антипатия была вызвана огромной тревогой по поводу подлинности моей работы и моего собственного образа честности — будь то академической или в другой области. Я часто

“

Мучительное ручное отслеживание ошибок, поиск пропущенных точек с запятой и написание собственных комментариев к каждой строке — чтобы не забыть ее функциональность — все это были важнейшие координаты в моей учебной траектории

“

Special Edition | 31

32 | Special Edition

спрашивал себя: «А что если однажды я получу высший балл и буду сомневаться, заслужил ли я его или это сделал Chat GPT? Как это скажется на моей уверенности в своих силах и, что важнее, не сделает ли мой мозг ленивым? Как использовать его, не потеряв себя — свой голос — в процессе?» В первые дни ИИ был известен как выход для ленивых студентов. Тем не менее, несмотря на мои первоначальные сомнения, все более очевидно, что ИИ становится всё более надежным, и отказ от его использования означает потерю конкурентного преимущества. Я начал замечать, как мои преподаватели открыто обсуждают использование ИИ, и вдруг это уже не казалось таким скандальным или постыдным. Встал вопрос: использовать его правильно или отстать, использовать неправильно и рисковать подорвать карьеру, которую ты едва начал строить. Со временем я научился обращаться к ИИ для таких задач, как повторное объяснение слайдов, которые не имели смысла для меня, или ответы на сверхспецифические вопросы, которые обычные поисковые системы не могут решить. Это также ускорило процесс освоения новых языков программирования, не только написанием высоко настроенного кода (который иногда не работает), но и объяснением его строки за строкой. Хотя мне и не хватает поисков моих точек с запятой, ИИ стал своего рода виртуальным наставником: он отвечает мгновенно и не устает от моих бесконечных вопросов. Сложилось ощущение, что каждый студент нашего поколения теперь имеет неофициальную вторую специальность в области разработки запросов (Prompt Engineering). Хотя инструменты ИИ могут быть невероятно полезными, они далеко не совершенны. Одной из их самых больших проблем, например, является создание фиктивных источников для своих утверждений или бессмысленное рассуждение цветистым языком там, где это неуместно. Сколько раз вы нажимали на ссылку, предложенную Chat GPT, только чтобы оказаться никуда не приведенным? Чтобы эффективно использовать

“

Для меня, как человека, который испытал «бум ИИ» в самом середине обучения, очевидно, что использование ИИ следует воздержаться от базовых курсов

ИИ, нужно освоить его основы и уделить время оценке его результатов. И даже тогда результаты могут оставаться сомнительного качества. Однако то, о чём большинство студентов не задумывается, так это то, что письмо — это процесс, а не просто продукт. Если студент не проходит через этот процесс, итоговый продукт не является надёжным доказательством обучения. Синапсы мозга формируются в те (часто раздражающие) моменты, когда нужно понять, как выразить свои идеи или найти недостающую часть уравнения, и пропуск этого шага с помощью ИИ-сокращений подрывает развитие критического мышления. Взаимодействуя с инструментами ИИ ежедневно, я сознательно стараюсь не позволять им захватывать мой творческий процесс или делать «размышления» за меня. Автор Жоанна Мацеевска сказала: «Я хочу, чтобы ИИ стирал мне бельё и мыл посуду, чтобы я могла заниматься искусством и писательством, а не чтобы ИИ занимался моим искусством и писательством, пока я занимаюсь стиркой и мытьём посуды», и это меня глубоко тронуло. Инжиниринг, по крайней мере, с точки зрения проектирования, ведь в конце концов, это форма искусства. Ещё до появления ИИ система образования требовала значительных изменений. Возможно, ИИ станет катализатором, который, наконец, принесёт те изменения, которые заслуживают будущие поколения. Оглядываясь вперёд, я не опасаюсь, что ИИ «захватит» мою будущую работу. Один из моих преподавателей сказал нам на занятии, что изобретение Chat GPT для программистов — это как изобретение калькуляторов для математиков. Это ускоряет процесс, позволяя нам сосредоточиться на решении важных проблем, а не тратить время на повторяющиеся задачи. ИИ, в своей основе, является инструментом — мощным инструментом, который может повысить производительность, упростить рабочие процессы и открыть новые пути для возможности и вдохновения. Он побуждает нас пересмотреть традиционные структуры, позволяя инженерам исследовать неизведанные территории более эффективно. Для меня, как для человека, который пережил «взрыв» ИИ прямо в середине своего образования, очевидно, что использование ИИ должно быть ограничено базовыми курсами. Вместо этого инструменты ИИ следует использовать на более поздних этапах, когда у студентов есть прочная база знаний, и они могут использовать её для повышения производительности и оказания помощи, а не для спасения. Мы должны использовать возможности ИИ, чтобы усилить наши усилия, а не заменить их. ИИ здесь для того, чтобы помогать, а не заменять, и признание этой разницы — ключ к раскрытию его истинного потенциала в любой области.

Special Edition | 33 Special Edition | 23

“

Тенденции

Адаптация к будущему Подготовка к разработке программного обеспечения в эпоху генеративного ИИ

Энн-Гаэль Колом Помощник руководителя школы и директор по обучению и преподаванию, Школа компьютерных наук и инженерии, Вестминстерский университет, Лондон, Великобритания

34 | Special Edition

Инструменты ИИ, такие как GitHub Copilot, Chat GPT и Cursor, отлично справляются с созданием высокомодульного кода и решением ранее выявленных или четко определенных проблем. Это означает, что спрос на младших разработчиков, которые традиционно сосредоточены на этих задачах, снижается. Компании переходят от найма младших разработчиков к поиску профессионалов с другим и более продвинутым набором навыков для разработки новых рабочих процессов, включающих интеграцию ИИ. Чтобы оставаться актуальными, разработчикам необходимо будет уметь просматривать, оценивать, улучшать и интегрировать код, сгенерированный ИИ, в сложные системы. Это также касается студентов, пытающихся присоединиться к профессии. Потребность в разработке ими прочной основы принципов компьютерной науки никогда не была выше. Низкоквалифицированные разработчики будут полностью заменены ИИ, и вместо этого мы ожидаем большую потребность в людях для выполнения ролей, требующих критического мышления и стратегического надзора. Позвольте мне объяснить, почему. Можно утверждать, что ИИ значительно повышает эффективность и возможности всех кодеров. Однако правда может быть

“Именно в том, что я бы назвал «страданиями», студенты развивают критическое мышление, навыки устранения неполадок и решения проблем, необходимые для того, чтобы стать хорошими разработчиками”

“

В конечном итоге, генеративный ИИ переопределит роли разработчиков программного обеспечения и возлагаемые на них ожидания. Для будущих студентов, родителей и педагогов понимание этих изменений имеет решающее значение для подготовки к будущему

“

Генеративный ИИ производит революцию в разработке программного обеспечения, позволяя разработчикам писать код и создавать прототипы приложений гораздо быстрее, чем это было возможно ранее. Эти достижения приносят значительный рост эффективности, но также сигнализируют о грядущем изменении требуемых навыков для разработчиков программного обеспечения. В конечном итоге, генеративный ИИ переопределит роли разработчиков программного обеспечения и возлагаемые на них ожидания. Для будущих студентов, родителей и педагогов понимание этих изменений имеет решающее значение для подготовки к будущему.

несколько иной. Кодеры с большим опытом в создании сложных решений научились предвидеть, распознавать и решать проблемы. Они могут использовать ИИ как инструмент для быстрого создания различных прототипных решений, которые они могут оспаривать, тестировать и оптимизировать, расширяя свои знания в процессе. Они также понимают важность поддерживаемости кода. В результате они постоянно критически оценивают и совершенствуют предложения, сгенерированные ИИ, чтобы гарантировать качество и сосредоточиться на сложных архитектурных решениях и стратегической интеграции. Другими словами, опытные разработчики используют ИИ для ускорения процесса внедрения решений, которые они спроектировали, спроектировали или, по крайней мере, полностью понимают. Для студентов и начинающих разработчиков кодирование с помощью ИИ поначалу выглядит как магия. ИИ действительно способен создавать прототипы за считанные минуты и реализовывать большинство частей требований обычного реального приложения. В результате соблазн чрезмерно полагаться на ИИ огромен. Традиционный процесс обучения разработке программного обеспечения включает написание кода с нуля, его тестирование, совершение ошибок, внесение ошибок, их исправление и размышление над этим опытом. Этот итеративный процесс, хотя и сложный, является местом, где происходит большая часть глубокого обучения. Именно в то, что я бы назвал «страданиями» — разочарование от отладки, настойчивость, необходимая для решения проблем, и в конечном итоге момент «озарения» понимания — студенты развивают навыки критического мышления, устранения неполадок и решения проблем, необходимые для того, чтобы стать хорошими разработчиками.

Special Edition | 35

Генеративный ИИ может сократить этот процесс, предоставляя готовые решения. Когда студенты в значительной степени полагаются на код, сгенерированный ИИ, они упускают возможности полностью понять логику, структуру и нюансы программирования. Борьба с проблемой и обучение ее преодолению — это то, что формирует устойчивость и опыт, необходимые для решения более сложных задач в будущем. Таким образом, без преднамеренных усилий младшие разработчики рискуют упустить базовые принципы компьютерной науки и глубокий опыт решения проблем, способствующий росту. Образовательные учреждения должны всегда адаптировать свои учебные программы с учетом тенденций отрасли, и это особенно актуально в данном случае. Традиционные навыки кодирования остаются важными, но теперь их необходимо дополнять: • Грамотность в области ИИ: понимание того, как интегрировать и оптимизировать инструменты ИИ в рабочие процессы.

• Критическое мышление и креативность: оценка и уточнение результатов, созданных ИИ, для точности и релевантности.

• Этическая осведомленность: устранение предубеждений и обеспечение ответственного использования ИИ.

• Понимание проблем: развитие глубокого понимания проблем для эффективного руководства ИИ при создании индивидуальных решений.

• Инженерия подсказок: обучение написанию точных и эффективных подсказок для управления инструментами ИИ. Обучение на рабочем месте, например, внедрение идей из практик на рабочем месте и того, как работают старшие разработчики, может дополнительно подготовить студентов к

У нас есть более 30 полностью оборудованных лабораторий ПК и Mac для игр, кибербезопасности, виртуальной реальности и искусственного интеллекта с различными

реальным задачам. Как обсуждалось ранее, старшие разработчики часто работают совместно и используют ИИ для оптимизации процессов, сохраняя при этом надзор. Университеты могут имитировать эти практики с помощью проектов, которые сочетают командную работу, интеграцию ИИ и проверку кода. Например, курсовая работа может включать: •

•

•

•

Парное программирование ИИ-студент, где студенты сотрудничают с ИИ для написания кода. Партнер ИИ генерирует решения, но студент дорабатывает и дополняет код, особенно в ситуациях, когда выходные данные ИИ неполны или содержат ошибки. Критический анализ выходных данных, сгенерированных ИИ, где студенты должны выявлять потенциальные ошибки и области для оптимизации. Работа с API, где студенты должны решать проблемы, работая с обновленными API, о которых ИИ «не знал» и которые имели плохую обратную совместимость, что приводило к ошибкам или ошибкам. Моделирование профессиональной среды, в которой студенты управляют рабочими процессами с использованием искусственного интеллекта, контролируют качество кода, обеспечивают правильность и подтверждают, что он будет работать в критически важном сценарии.

Студенты также должны использовать ИИ как мощный инструмент обучения. С помощью ИИ они могут экспериментировать с концепциями кодирования, генерировать примеры и отлаживать свои проекты. Это позволяет студентам укреплять свое понимание, а также развивать навыки самостоятельного решения проблем, необходимые для долгосрочного успеха. Поскольку генеративный ИИ становится неотъемлемой частью разработки программного обеспечения, справедливый доступ к этим ресурсам имеет решающее значение. Расширенные модели ИИ часто требуют платных подписок, что создает неравенство между студентами. Университеты и колледжи должны рассмотреть возможность предоставления институциональных лицензий, чтобы гарантировать всем студентам возможность развивать навыки работы с этими инструментами. Растущая тенденция заключается в том, что стоимость API для предприятий снижается, но становится дороже для потребительских подписок (в настоящее время потребительский доступ к o1 pro стоит 200 долларов в месяц).

операционными системами, программным обеспечением и оборудованием виртуальной реальности. Предоставлено Вестминстерским университетом.

36 | Special Edition

Более того, преподаватели должны направлять студентов в понимании этических последствий использования ИИ, чтобы подготовить их к

“

Использование генеративного ИИ в разработке программного обеспечения больше не является вариантом, это необходимо

“

ответственной адаптации к развитию на основе ИИ. Это включает в себя рассмотрение таких вопросов, как интеллектуальная собственность, предвзятость в моделях ИИ и социальное влияние автоматизации. Использование генеративного ИИ в разработке ПО больше не является вариантом, это необходимо. Однако, чтобы преуспеть в этой меняющейся среде, начинающие разработчики должны соблюдать баланс и проявлять осторожность. Хотя инструменты ИИ являются мощными, они пока не могут заменить творческие и аналитические способности хорошо подготовленного разработчика, способного выявлять несовершенные или неполные решения, предлагаемые ИИ. Студентам также необходимо изменить свое мышление. Поскольку ИИ теперь превосходит среднестатистического разработчика и тех, у кого нет продвинутых навыков, для начинающих разработчиков важно усердно работать и полностью посвятить себя освоению основ. Студенты должны заниматься проектным обучением, изучать новые технологии, совершать ошибки и учиться на них, чтобы развивать креативность и устойчивость, необходимые для адаптации к этой динамичной области. В заключение, генеративный ИИ является преобразующей силой в разработке программного обеспечения. Он предлагает как проблемы, так и возможности для инноваций. Образовательные учреждения играют решающую роль в оказании помощи студентам вдумчиво воспринимать ИИ и приобретать передовые навыки, позволяющие им преуспеть как адаптивным, креативным и этичным профессионалам в конкурентной и быстро развивающейся отрасли разработки программного обеспечения.

Наше совершенно новое инновационное пространство — это многоцелевая зона, где студенты могут работать над групповыми проектами, представлять и продвигать свои работы, заниматься индивидуально и общаться. Оно оснащено современными компьютерами и дисплеями. Предоставлено Вестминстерским университетом.

Special Edition | 37

editorial@uninewsletter.com

www.uninewsletter.com