«Яндекс» научил YandexGPT искать ошибки в коде студентов в «Яндекс Практикуме» и «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником»

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

«Яндекс» научил нейросеть YandexGPT находить ошибки в программном коде студентов сервиса «Яндекс Практикум» и учащихся платформы «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником».

«Обновление сделает учёбу комфортнее для пользователей обоих сервисов и даст им возможность быстрее осваивать новые навыки. Это также снимет часть рутинных задач с преподавателей, поможет мотивировать учеников и студентов продолжать обучение и освободит время и ресурсы на погружение в профессию и общение с наставниками.

Благодаря обновлению пользователи сервисов смогут понять, из-за какой ошибки не запускается код и как её исправить. Нейросеть указывает на опечатки, обращения к несуществующим элементам, ошибки в синтаксисе, управлении и других компонентах кода. При этом она не даёт готовых решений, а помогает пользователю найти ошибку и исправить её», — уточнили в «Яндексе».

«По данным внутреннего тестирования, больше 70% студентов "Практикума", допустив ошибку, обращаются к нейросети за подсказкой. Помощь в поиске и объяснении ошибок особенно важна для студентов, которые только начали изучать программирование и испытывают сложности с дебаггингом кода. Именно это часто останавливает их от того, чтобы продолжать обучение. Одно из требований к модели — она не должна давать студенту готовый ответ. Вместо этого она предлагает несколько гипотез возникновения ошибки», — рассказал технический директор «Яндекс Практикума» Давид Роганов.

В «Яндекс Практикуме» умный редактор кода доступен в тестовом режиме в онлайн-тренажёрах курсов по направлениям: фронтенд-разработка, продуктовый дизайн, фулстек-разработка, Go-разработка с нуля, автоматизация тестирования на Python и на Java и др. Нейросеть выдаёт три гипотезы, а если они не подходят, можно попросить её объяснить ошибку иначе.

Для пользователей «Яндекс Учебника» функция YandexGPT доступна в рамках проекта «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником». Кнопка «Помоги исправить ошибку» появится автоматически в режиме работы с ИИ-помощником, если код будет написан неверно.

«Обучить нейросеть определять ошибки в коде — задача довольно сложная, особенно если речь идёт о коде, написанном детьми. При настройке нейросети важно предугадывать, какие неверные решения ей предстоит исправлять, а школьники пишут код с непредсказуемыми ошибками. Наша нейросеть натренирована на множестве детских решений — как верных, так и неправильных. Чтобы собрать эти данные, "Яндекс Учебник" проанализировал более 50 тысяч решений заданий формата ЕГЭ от детей со всей страны, собранных в рамках проекта “Ошибка Кода”», — пояснил Хабру старший методист «Яндекс Учебника» Роман Левин.

Разработчики рассказали, что »Яндекс Практикум» и «Яндекс Учебник» планируют и дальше внедрять искусственный интеллект в образовательный процесс. Так, «Практикум» разрабатывает чат, который поможет студентам с домашним заданием, ошибками в готовом коде и идеями для проекта, в «Яндекс Учебнике» работают над созданием первой в России образовательной нейросети для изучения информатики.

В начале ноября «Яндекс Учебник» запустил бесплатную платформу со встроенным ИИ‑помощником для подготовки к ЕГЭ по информатике. Сервис работает на базе генеративной нейросети YandexGPT.

Специалисты «Яндекса» работают над нейросетью совместно с учителями информатики. «Разработчики будут тренировать нейросеть на базе YandexGPT, отвечая на десятки тысяч часто задаваемых вопросов по информатике и программированию на ресурсах "Яндекс Учебника"», — уточнили в пресс-службе компании.

Источник: https://habr.com/ru/news/779066/


Интересные статьи

Интересные статьи

Всем привет! На связи Никита Губин, менеджер продуктов машинного обучения в СберМаркете. Моя команда занимается внедрением ML-решений в маркетинге. И сегодня хочу рассказать, как нам удалось в 8 раз у...
Привет! Сегодня мы поговорим с вами о том, как эволюционировала архитектура Яндекс.Афиши, а именно — как и почему мы перешли от REST на GraphQL к Node.js + Python, а потом в целях оптимиз...
В IT-кругах ходит такая шутка, что машинное обучение (machine learning, ML) — это как секс в среде подростков: все об этом говорят, все делают вид, что этим занимаются, но, на сам...
В первой части доклада мы в общих чертах рассказали, как измеряем качество документации и эффективность ее разработки. Теперь погрузимся в детали подсчета метрик. Рассказывает Юрий Никулин, ру...
Обезьяна (шимпанзе) достает термитов из термитника при помощи палки. Навторой фотографии горилла использует палку для сбора нужной ей травы Разработчики из США создали специализированный ал...