Руководитель AI-разработки

О проекте

Ищем руководителя научно-исследовательского проекта или экспертную команду для разработки пилотной версии технологии автоматизированного психологического сопровождения пользователей образовательного тренажёра по олимпиадной математике.

Проект реализуется в рамках Программы развития Адыгейского государственного университета.

Цель проекта — создание интеллектуальной системы, которая анализирует образовательную траекторию школьника, оценивает его способности, психологические свойства и текущее состояние, а также формирует персонализированную обратную связь с использованием технологий искусственного интеллекта и больших языковых моделей.

Основные задачи

• Организация и руководство выполнением научно-исследовательской работы.

• Анализ банка математических заданий, подсказок и истории решений пользователей.

• Разработка моделей калибровки заданий и динамической оценки уровня способностей учащихся.

• Разработка алгоритмов анализа образовательных траекторий.

• Создание моделей прогнозирования вероятности прекращения использования тренажёра.

• Применение рекуррентных нейронных сетей и трансформеров для анализа последовательностей действий пользователей.

• Разработка психодиагностического инструментария для оценки индивидуальных свойств и текущих состояний школьников.

• Разработка методологии формирования поддерживающей обратной связи и индивидуальных поощрений.

• Создание агента на базе больших языковых моделей для генерации персонализированных сообщений.

• Проведение сравнительных экспериментов с использованием не менее трёх типов LLM.

• Организация экспертной оценки сгенерированных сообщений.

• Разработка программных модулей, Docker-контейнеров и API.

• Интеграция созданных решений с действующим образовательным тренажёром.

• Проведение апробации пилотной версии технологии.

• Подготовка итогового отчёта о НИР и передача исходного программного кода.

Требования к кандидату / команде

• Опыт руководства научно-исследовательскими проектами в области искусственного интеллекта, машинного обучения, психологии или образовательных технологий.

• Опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения.

• Знание рекуррентных нейронных сетей, трансформеров и современных архитектур глубокого обучения.

• Опыт работы с большими языковыми моделями и разработкой AI-агентов.

• Опыт разработки психометрических и психодиагностических инструментов.

• Понимание методов оценки психологических свойств и состояний личности.

• Опыт анализа поведенческих данных и построения прогностических моделей.

• Опыт разработки API, Docker-контейнеров и интеграции программных решений.

• Опыт проведения научных исследований и подготовки научной отчётности.

Обязательные квалификационные требования

Исполнитель должен подтвердить соответствие требованиям технического задания:

1. Наличие не менее одной завершённой НИР по разработке технологий диагностики психологических свойств или состояний личности с использованием методов искусственного интеллекта.

2. Наличие у сотрудников, участвующих в проекте, суммарно не менее восьми научных статей по машинному обучению в журналах первого квартиля Q1, индексируемых Scopus или Web of Science.

3. Наличие у сотрудников не менее восьми публикаций по психологической диагностике в журналах, входящих в RSCI.

4. Соответствие состава команды требованиям к учёным степеням, установленным техническим заданием.

Подтверждение квалификации и публикационной активности обязательно.

Будет преимуществом

• Опыт работы с университетами и научно-исследовательскими организациями.

• Опыт создания адаптивных образовательных систем.

• Опыт разработки интеллектуальных образовательных тренажёров.

• Опыт персонализации образовательных траекторий.

• Опыт работы с психодиагностикой детей и подростков.

• Опыт проведения апробации научных и программных разработок.

Результаты работы

По итогам проекта необходимо передать:

• методический комплекс психодиагностики;

• модели динамической оценки способностей пользователей;

• алгоритмы анализа образовательных траекторий и прогнозирования прекращения использования тренажёра;

• AI-агента для формирования персонализированной обратной связи;

• программные модули в Docker-контейнерах;

• API для взаимодействия с тренажёром;

• исходный программный код;

• результаты апробации;

• итоговый отчёт о НИР.