Хакатон в Москве. Цифровой Прорыв: сезон Искусственный Интеллект

Окружной хакатон — командное соревнование, где участники решают один из пяти кейсов от государства и бизнеса по теме ИИ или другим IT-тематикам. Мероприятие проходит в гибридном формате с возможностью участия онлайн или офлайн (в одном из городов округа). В окружном хакатоне могут участвовать представители других регионов

На площадке тебя ждут:

• Рабочая зона
• Лаундж-зона для отдыха
• Интерактивные зоны с играми
• Активности от партнеров проекта
• Фотозоны
• Уютная столовая и питание от организаторов проекта

Кейсы:

1. Анализ качества преподавания

С появлением онлайн-обучения и вебинаров количество видео-уроков значительно увеличилось. Контроль за содержанием видеоуроков, наличием стоп-слов, качеством звука и другими важными элементами видео-лекций имеет высокую ценность в сфере онлайн-обучения. Не менее важно анализировать активность студентов на занятиях, отмечать недовольство. Данный процесс анализа видео-уроков накладывает высокую нагрузку на время специалистов, в связи с чем возникает необходимость автоматизации.

Необходимо создать сервис, использующий аналитические алгоритмы, для сканирования онлайн-уроков и определения корректности проведения урока преподавателем, а также анализа комментариев учащихся во время занятия. При обнаружении проблем, система должна направлять автоматический сигнал в службу проверки экспертов. На основе комментариев студентов - давать общее резюме к проведенному уроку, показывать о чем шли обсуждения, на что направлен негатив.

2. Второй пилот для куратора / специалиста поддержки

Для существенного ускорения ответов и улучшения пользовательского опыта и повышения эффективности бизнеса необходимо создать чат-бот поддержки куратора для работы со студентами. Чат-бот должен анализировать запросы студентов, используя алгоритмы машинного обучения, и предоставлять наиболее подходящие ответы на основе данных пользователя, базы знаний и обучающего контента.

В базе знаний кураторов вопросы и ответы на них классифицированы по категориям. В случае, если в базе данных на вопрос пользователя подходит несколько категорий вопросов, бот должен иметь возможность задавать уточняющие вопросы студенту для определения категории вопроса и предоставления более точного ответа. При необходимости бот должен перенаправлять запрос живому куратору, сохраняя контекст общения.

3. Интеллектуальный анализатор обратной связи студентов

Для повышения эффективности обучения и улучшения качества программ требуется обрабатывать большой объем обратной связи. Для этого необходимо разработать прототип системы для интеллектуального анализа обратной связи студентов. Система должна включать в себя чат-бота для сбора данных от студентов и алгоритмы искусственного интеллекта для обработки и классификации полученной информации. Чат-бот задает студентам открытые вопросы после вебинаров и сессий, собирая ответы в текстовом формате. Далее алгоритмы ИИ анализируют собранные ответы, выделяя ключевые моменты и классифицируя их на информативные и неинформативные, а также на положительные и отрицательные отзывы.

При оценке решения будет учитываться не только точность и эффективность алгоритмов ИИ в классификации обратной связи, но и понятность результатов для преподавателей и методистов. Особое внимание будет уделено качеству визуализации данных и легкости их интерпретации, что позволит экспертам более эффективно использовать аналитику для улучшения качества образовательных программ.

4. Виртуальный асессор

В современном мире человек все более нуждается в наличии индивидуализированного подхода и интерактивности, в том числе в образовании, чтобы более эффективно осваивать материал и адаптироваться к быстро меняющимся требованиям профессиональной среды.

На основе набора данных необходимо разработать чат-бот с использованием алгоритмов машинного обучения. Чат-бот должен имитировать поведение предметного эксперта: проверять знания собеседника, задавая ему вопросы по темам, указанным в датасете, анализировать ответы на эти вопросы, предоставленные собеседником. В результате анализа, собеседнику должна быть предоставлена обратная связь по его ответу.

5. Компетентностный подбор образовательных курсов

Сегодня пользователям сложно ориентироваться в большом числе обучающих курсов на образовательных платформах, а также прорабатывать свою личную траекторию развития для получения необходимого уровня знаний, соответствующего желаемой профессии.

Необходимо разработать MVP на основе искусственного интеллекта, который сможет определить, какую программу обучения стоит изучить, чтобы приобрести необходимые навыки и знания для успешного трудоустройства. Решение должно анализировать требования, предъявляемые кандидатам в вакансиях, и предлагать персонализированные рекомендации образовательных курсов, продуктов или других обучающих материалов, соответствующих потребностям рынка труда.

Кейсодержатель:
Образовательная платформа Geekbrains (входит в VK)

Организатор:
Министерство экономического развития Российской Федерации

Оператор проекта:
АНО «Россия — страна возможностей»

Даты проведения: 26-28 апреля
Формат: онлайн/офлайн в г. Москва, Ленинградский просп., 39, стр. 79, башня А, БЦ SkyLight

Регистрация до 20 апреля:

Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на наши социальные сети:

Также, подписывайся на наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе: