# Анализ студенческих отчётов по темам

`ОБ02`

> ОБРАЗОВАНИЕ · СРЕДНИЙ · тема по фильтру курса 16/20 — берите

Студенты загружают отчёты по практике — AI анализирует их и показывает, как развиваются исследовательские темы в университете. Система извлекает ключевые направления, отслеживает прогресс тем от семестра к семестру и рекомендует, какие области стоит изучать дальше. Помогает увидеть общую картину научной деятельности и найти единомышленников.

**Зачем:** Превратить разрозненные студенческие отчёты в ценные инсайты о развитии исследовательских направлений и помочь планировать будущие проекты.

## Что предстоит выяснить

- Что считается направлением, а что разовой темой одного студента
- Как учесть, что часть отчётов написана формально
- Как показать динамику: тема растёт, умирает или переименовалась
- Кто пользуется картой и какое решение по ней принимают

**Область:** суждение модели, документы, чужие системы, поиск по своим данным, исследования

## Тема глазами курса

**Чей процесс:** Заведующий кафедрой планирует темы на год по отчётам практики — их сотни и никто их не читает целиком

**Почему не решается одним вызовом модели:** Отчёты написаны студентами разного уровня и об одном пишут по-разному; направление — это то, что повторяется у многих, а не то, что ярко звучит у одного. Автор текста заинтересован в оценке

**Где появляется результат:** Результат — план тем на следующий год: по нему распределяют студентов и договариваются с компаниями

**Что считается успехом:** Заведующий видит в карте то, что знал, и то, чего не знал, а не пересказ заголовков

**Что будут атаковать:** Отчёт студента с инструкцией — авторы текстов заинтересованы в оценке

**Откуда данные (нужен партнёр):** Нужен корпус отчётов кафедры — доступ даёт вуз. Без него тема не идёт: смысл в реальной истории тем за годы, синтетика её не воспроизведёт

### Оценка по фильтру: 16/20 — берите

- Чей процесс: 4/5 — Кому больно — и можно ли этого человека спросить?
- Своё поверх модели: 5/5 — Что останется от продукта, если убрать чужую модель?
- Действие: 3/5 — Продукт что-то меняет — или только показывает?
- Проверяемость: 4/5 — Чем меряется качество и что здесь будут атаковать?

> Тема курса «Системы искусственного интеллекта». Команда из четырёх ролей (Product/VO, AI Engineer, Delivery, Quality & Safety) реализует её за 16 недель, семь спринтов-лабораторных.