Обучение с адаптивными учебными платформами

Для МТУСИ
обучение с адаптивными учебными платформами, где ИИ подстраивает материал под студента, автоматизацию рутинных задач (проверка работ, генерация отчетов) для преподавателей, умный контент, создаваемый ИИ, для более эффективного обучения, и системы поддержки самостоятельного обучения студентов, например, чат-боты для ответов на вопросы.
Конкретные примеры применения ИИ в образовании:
Персонализированные учебные траектории:
ИИ-платформы анализируют успеваемость студента и предлагают индивидуальные задания и материалы, адаптируясь к его уровню знаний и скорости усвоения.
Преподавательский состав, готовит  первичный материал. Это – вопросы и ответы, которые будут использованы  в процессе  обучения.  Преподаватель готовит  не только правильные ответы. Но и по несколько провокационных. Для исключения использования студентами правильные ответы  перефразируются, но не меняют смысла ответа. Вопросы и ответы, для подготовки к тестированию, размещаются  в интернете на сайте преподавателя.
Автоматическая проверка работ:
Системы ИИ могут автоматически проверять тесты и даже эссе, освобождая время преподавателей для более важных задач.  Тестовые опросы, это всего лишь один из инструментов. Но тестирование –может быть использовано при допуске  к проверке  уровня знаний или  , как допуск к выполнению практической лабораторной работы.
Напроимер : ставим вопрос о построении IT сети, с заданными параметрами.  В перечень  задания входит  создание  индивидуальных IP адресов  в каждой группе пользователей. Сегодня  такая платформа  уже используется  в РКСИ преподавателем Даниловым Александром Викторовичем.  Задание позволяет  создать сеть и указать  ее адреса.
Задание второе. Например,  необходимо создать  телекоммуникационную сеть для миллионного города.  Что бы выполнить эту  и другие задачи, нужна  программа типа АВТОКАД  для  создания сетей. Студент должен разработать саму схему.  Схема  должна иметь транспортную сеть. Рассчитав  требуемую скорость на магистральной сети, он выбирает  тип STM. Затем  переходим к самому процессу формирования сети. Определяем сколько узловых районов  будет в городе. Какова емкость  каждого узлового района, и рассчитываем  ожидаемую нагрузку. Структура сети может  включать не одно , а несколько транспортных сетей. Например в сеть города , включаем город спутник. Повторяем процесс выбора STM.  Выбор ведем для малой транспортной сети , и для участка стыка  малой и основной транспортных сетей. Создав  сложную сеть, решаем какие системы сигнализации  будут применены  при взаимодействии этих двух сетей. Какими допустимыми  задержками пакетов   может обладать стык. При выборе систем сигнализации  пользуемся данными на  цифровые АТС в каждом участке сети. Оговариваем,  какие виды протоколов будут применяться. В программе - платформы , должны  быть приведены эскизы  пакетов и их характеристики. В случае затруднения  при выборе решения, студент может воспользоваться  справочным материалом . Такой вариант построения  справочников есть на сайте CSDN 1narod.ru  Кудякова  Вячеслава Омеровича.
Далее- переходим к  разработке плана нумерации для каждой  АТС. Внутри  станции, может использоваться любая  сигнализация, но на уровне включения в городскую транспортную сеть, необходимо предусмотреть шлюз. При использовании SIP . необходимо  предложить IP адреса стыка. При построении  сети варианта  платформы фирмы Хуавей,  транспортная сеть и ее архитектура  рассчитывается  с учетом скорости и возможной задержки.  Это уже не кольцевая транспортная сеть. В городскую  сеть должна включаться  мобильная сеть, различных операторов. Использование ШПД для предоставления  IT услуг, это  вариант  для использования аналоговых АТС. Сегодня  этот вариант  не должен рассматриваться. Локальные  сети IT должны включаться непосредственно в транспортную сеть города. Если  оборудование   IT сети этого не позволяет, создается шлюз или отдельная транспортная сеть. 
Чат-боты и виртуальные ассистенты:
Студенты могут получать ответы на свои вопросы 24/7, используя чат-ботов на базе ИИ, которые обучены на основе учебных материалов. Материалы создаются на кафедре. Рассматриваются  на ученом совете и согласуются с разработчиками оборудования  данного региона.
Создание умного контента:
ИИ помогает создавать интерактивные учебные материалы, симуляции и виртуальные лаборатории, которые делают процесс обучения более увлекательным. Для создания подобного контента исходные материалы разрабатываются работниками кафедры. С последующим размещением на  сайте института.
Аналитика и прогнозирование:
ИИ может анализировать большие объемы данных об успеваемости студентов, выявлять тех, кто рискует отстать, и предлагать преподавателям меры поддержки.
Поддержка самостоятельной работы:
Студенты могут использовать ИИ-инструменты для поиска информации, резюмирования текстов и помощи в написании научных работ, но с обязательным раскрытием использования таких инструментов.
Важные аспекты использования ИИ в вузах:
Прозрачность и этика:
Преподаватели должны четко разъяснять, какие инструменты ИИ разрешены, а какие нет, и объяснять причины этих ограничений.
Ответственное использование:
Студентам не рекомендуется использовать резюмирования текстов для выполнения существенной части задания или экзамена без раскрытия информации.

ps: в статье  рассмотрен только один вариант  первого уровня для обучения студентов по индивидуальным заданиям. Каждому  выдается  свое задание,  плагиат в данном случае просто невозможен.
При резюмировании текстов пояснений, должны  быть разработатны  варианты примеров  текстов, но текст должен быть создан самим  студентом, а не текст созданный регенераторов текстов.
Это — работа мозга.

 Факт 1. Привычки живут в базальных ганглиях.
Эта часть мозга отвечает за автоматические действия. Именно поэтому ты идёшь привычным маршрутом, даже думая о другом.
 Факт 2. Мозг выбирает экономию.
Новое действие = трата энергии. Старое = «автопилот». Поэтому мозг всегда тянет в сторону знакомого, даже если оно тебе вредит.
 Факт 3. Нейропластичность работает медленно.
Чтобы закрепить новую привычку, нужно не «силой воли», а повторениями. Исследования показывают: в среднем от 21 до 66 дней нужно, чтобы мозг «переписал» автоматическую дорожку.
  Поэтому изменения - не быстрый рывок, а маленькие шаги, но только вперед.