Если диплом написан с нейросетями, это ещё не значит, что всю работу сделали они. ИИ можно использовать грамотно: например, поручить ему все трудоёмкие задачи. Тогда работа сохранит индивидуальность, а студент и руководитель сэкономят время и силы. Как это сделать, рассказывают участники проекта «GPT/ВКР»
11 ноября 2025GPT/ВКР — это совместный проект Яндекса и Высшей школы экономики. Его цель — научить студентов и преподавателей применять нейросети в исследовательской деятельности. Для этого Yandex Cloud предоставил участникам бесплатный доступ к семейству моделей YandexGPT 5, а эксперты Яндекс Образования и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ рассказали, какие академические задачи можно решать с помощью ИИ-инструментов.
Пилотный проект «GPT/ВКР» запустили в прошлом году для студентов Высшей школы экономики. В этом году к нему присоединились ещё 10 университетов по всей стране. Всего в проекте участвовало более 500 студентов разных направлений, и все они успешно защитили свои выпускные работы перед комиссией.
Мы спросили у ребят и их руководителей, как они использовали ИИ при написании диплома, что нового узнали об использовании нейросетей и как они относятся к внедрению технологий в учебный процесс.
Про что ВКР: как СМИ разных стран освещают экономическую и политическую интеграцию Гонконга с континентальным Китаем — и насколько это соотносится с реальными экономическими тенденциями.
Как использовал ИИ в дипломе: для брейншторминга и при написании кода.
GPT подсказал мне, как расширить методологию исследования и собрать датасет.
Изначально я хотел сам написать парсеры для сбора новостей с разных сайтов, но на это у меня бы ушло очень много времени и сил. Я даже думал отказаться от эмпирического исследования, но GPT нашёл решение — предложил использовать базу данных проекта GDELT. Это оказалось именно тем, что мне было нужно.
Для обработки данных мне понадобились Python и SQL, но нужных знаний у меня не было. Здесь на помощь снова пришёл GPT: я спрашивал у него о диапазоне возможностей каждого языка и ошибках в коде.
Ещё я использовал ИИ для фактчекинга. Очень пригодилась проверка одной нейросети другой — когда одна отвечает на вопросы, а вторая оценивает достоверность этих ответов.
Что дал опыт применения нейросетей: основное открытие для меня — демократизация междисциплинарных исследований. Я, будучи гуманитарием, провёл полноценный анализ данных. Мне не пришлось нанимать технического специалиста или тратить много времени на освоение новых навыков. И это здорово!
Теперь я могу быстро составлять конспекты статей, чтобы понимать, релевантны ли они для моего исследования, находить опечатки в тексте и оформлять список литературы, хотя раньше эти задачи занимали целые дни.
Как преподаватели отнеслись к использованию GPT в дипломе: научный руководитель — с пониманием, даже с воодушевлением, несмотря на далёкость от технологий и «старую закалку». Не препятствовал, а поддерживал и давал советы по методологии.
На защите у меня не было времени на то, чтобы привести конкретные примеры использования нейросетей в ВКР, поэтому комиссия, возможно, не до конца поняла этот аспект. Один из членов предположил, что с помощью ИИ я написал историческую часть работы, и решил проверить меня на знание фактологии.
В общем, был некоторый скепсис, но, когда речь идёт о внедрении новых технологий, это нормально и неизбежно.
Стоит ли вузам интегрировать нейросети в учебный процесс: да, потому что студенты всё равно будут их использовать. Главное — стимулировать применять ИИ добросовестно, например для расширения компетенций или оптимизации рутинных задач.
Я считаю, что такие проекты, как GPT/ВКР, — ключ к легитимизации нейросетей в учёбе. Они помогают преподавателям оценить возможности ИИ, что положительно сказывается на его восприятии. Очень важно создать условия, при которых использование ИИ не будет восприниматься как нарушение академической честности.
Они могут расширить методологический аппарат, сделать исследование более объёмным. Каждому, кто пишет академическую работу, стоит попробовать внедрить ИИ — как минимум для того, чтобы посмотреть на свою тему с другой стороны и провести междисциплинарное исследование, за которыми, как я считаю, будущее.
Про что ВКР: у меня практическая работа — релиз музыкального альбома инди-артиста. Как специалист в медиа, я хочу описать подход к пиару и концептуальный базис произведения как высказывания.
Как использую ИИ в дипломе и учёбе: для анализа эмпирических данных и оформления больших пассажей. Один из любимых промтов: «Я расписал пару идей, перепиши их более складно в два абзаца академического текста».
Ещё пользовался сервисом 300.ya.ru для быстрого просмотра материалов. Это помогало принимать решение, стоит ли читать источник полностью, или его можно пока пропустить.
Что дал опыт применения нейросетей: я научился применять ИИ в академическом дискурсе — искать источники, сравнивать, как разные теоретики описывали одно и то же явление, суммировать написанное и оформлять матрицу промтов.
ИИ также стал одним из основных инструментов в моей работе. Как AI-креатор, я часто пользуюсь text-to-image- и image-to-video-моделями, делегирую им некоторые задачи по созданию, редактированию и апскейлу фото и видео. Иногда использую ИИ для оформления формальных текстов и резюмирования созвонов.
Как научный руководитель относится к использованию нейросетей: мой предыдущий научный руководитель относился прекрасно, он настоящий ИИ-энтузиаст, который погрузил меня в мир академической работы с нейросетями.
Нынешний руководитель смотрит с опаской: в его практике были случаи, когда студенты писали дипломы с GPT — и набирали много несуществующих источников. Надеюсь, что мой академический подход его вдохновит. Я не планирую отдавать нейросетям креативную часть работы — только некоторые рутинные задачи.
Слышал, что комиссия может относиться предвзято, но нужно уметь обосновывать использование ИИ. Для этого я оформляю все промты в таблицу. В ней указываю, какой был запрос, что ответила модель, для какой задачи была использована нейросеть и используется ли ответ в работе.
Стоит ли вузам интегрировать нейросети в учебный процесс: будет круто, если университеты автоматизируют рутинные процессы с помощью ИИ. Творческие задачи пусть решает человек, а всё скучное и серое оставим нейросетям. При этом важно рассказывать студентам, что такое ИИ и как он работает.
Про что ВКР: моё магистерское исследование было посвящено политике многоязычия и мультикультурализма в системе образования Люксембурга.
Как использовала ИИ в дипломе: для структурирования работы — GPT помог мне составить список релевантных вопросов для рассмотрения. Ещё он предложил несколько формулировок гипотезы, которые я впоследствии адаптировала под своё исследование.
Я много работала с иностранными источниками, поэтому нейросети также стали
вспомогательным инструментом для перевода статей и выделения в них основных тезисов.
В промте я указала время выступления (насколько помню, у нас это было не больше 12 минут), краткое содержание работы и её результаты. В ответе было чётко расписано, сколько времени стоит потратить на каждый слайд, а это и было моим главным запросом.
Что дал опыт применения нейросетей: ИИ помог мне ускорить учебные процессы и избежать застоя на этапе задумки работы.
Для меня было открытием, какие нестандартные идеи может предлагать ИИ. Но, чтобы их получить, важно развивать навык промт-инжиниринга — ведь качество ответа модели зависит от грамотной и конкретной формулировки запроса.
Как комиссия отнеслась к применению GPT в дипломе: на защите вопросов об использовании ИИ в работе не возникало — все члены ГЭК знали о моём участии в проекте, поэтому отнеслись лояльно.
Все вопросы касались только самого исследования — и это, на мой взгляд, позволяет оценить, насколько эффективно и самостоятельно была проработана тема.
Стоит ли вузам интегрировать нейросети в учебный процесс: ИИ может стать для студентов и преподавателей классным помощником, который будет напоминать о дедлайнах, подбирать литературу и объяснять сложные темы. В научных исследованиях ИИ можно было бы использовать для метаанализа и поиска неочевидных корреляций в данных.
Главное, чтобы были чёткие правила использования языковых моделей, которые указывали бы, какие части работы могут быть выполнены с нейросетями, а какие нужно делать самостоятельно. Также важна избирательность.
Про что ВКР: я был дипломным руководителем двух студентов-политологов, оба получили «отлично».
Как использовал ИИ в учебном процессе: формулировали со студентами гипотезы, готовили промты для них, синхронизировали ответы разных моделей.
Я также преподаю на кафедре рекламы и связей с общественностью в Гуманитарном университете Екатеринбурга. Там пригодился Midjourney — я использовал его для визуализации креативных концепций. В сфере PR, рекламы и медиа ИИ-инструменты — уже данность. Их нужно изучать как студентам, так и всему преподавательскому корпусу.
Спецкурсы по ИИ у нас проводятся с 2022 года, и мы не прекращаем изучение новых технологий — от маркетинговых исследований до генерации учебных и реальных рекламных продуктов. Студенты напрямую работают с нейросетями в творческом процессе, выполняют учебные задания.
Что дал опыт применения нейросетей: в рамках проекта у нас возникла идея виртуального кабинета-лаборатории с контекстным окном YandexGPT для вузов. Его можно использовать прямо на парах, всей группой: преподаватель вводит запрос — и он вместе с ответом отображается на экранах студентов, которые тоже могут задать свои вопросы. Это поможет контролировать использование ИИ в учебных целях.
Как другие преподаватели относятся к использованию GPT в учебном процессе: и в Гуманитарном университете, и в УрФУ отношение к ИИ в образовании сильно меняется. Преподаватели понимают, что это объективная реальность.
Стоит ли вузам интегрировать нейросети в учебный процесс: я думаю, что системная работа в этом направлении начнётся уже в следующем году. Это будет непросто, особенно без общепринятых стандартов, но, мне кажется, это уже неизбежно.
Такие программы, как GPT/ВКР, важны для академической среды. Они позволяют пробовать технологии и вырабатывать стандарты их применения. Это ключевой шаг к тому, чтобы интеграция ИИ в высшую школу стала инструментом повышения качества образования.
