Бакалавриат 2026/2027

Научно-исследовательский семинар: Использование искусственного интеллекта в исследованиях студентов

Статус: Курс обязательный (Государственное и муниципальное управление)

Кто читает: Департамент политики и управления

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 3-й курс, 2, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Клунная Елизавета Александровна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Программа дисциплины

Аннотация

Курс позволяет студентам эффективно и этично использовать искусственный интеллект (ИИ) в процессе написания научных работ (курсовых, дипломных) по государственному управлению, повышая качество исследований и соблюдая академическую добросовестность.

Цель освоения дисциплины

• Научить студентов эффективно и этично использовать искусственный интеллект (ИИ) в процессе написания научных работ (курсовых, дипломных) по государственному управлению, повышая качество исследований и соблюдая академическую добросовестность

Планируемые результаты обучения

• Умение использовать ИИ для ускорения и улучшения научной работы
• Понимание границ применения ИИ в академической среде
• Уметь проводить критическую проверку и редактирование ИИ-генерируемого контента

Содержание учебной дисциплины

• Введение: ИИ в современной науке и исследованиях по госуправлению
• Поиск и систематизация научной литературы с помощью ИИ
• Промпт-инжиниринг для исследовательских задач
• Формулирование проблемы, исследовательского вопроса и гипотез
• Сбор и подготовка данных
• Количественный анализ данных
• Анализ текстов и качественных данных (NLP)
• Визуализация данных и представление результатов
• Академическое письмо, воспроизводимость и научная этика ИИ
• Итоговый исследовательский проект и его защита

Элементы контроля

• Активность
  Активное участие в семинарах
• Посещение
  Посещение занятий как условие освение практического материала
• Практические задания
  Различные практические задания по освоению использования различных генеративных моделей для различных задач исследования студентов
• Итоговый проект
  Короткое прикладное исследование (аналитическая записка / мини-статья) на актуальную тему из сферы государственного и муниципального управления, выполненное с применением не менее двух ИИ-инструментов на разных этапах работы.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.05 * Посещение + 0.125 * Практические задания + 0.125 * Активность + 0.4 * Итоговый проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Баланов, А. Н. Машинное обучение и искусственный интеллект : учебное пособие для вузов / А. Н. Баланов. — 2-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2025. — 172 с. — ISBN 978-5-507-52891-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/462248 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Глубокое обучение - 978-5-496-02536-2 - Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. - 2019 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/356955 - 356955 - iBOOKS
• Котельников, Е. В. Введение в машинное обучение и анализ данных : учебное пособие / Е. В. Котельников, А. В. Котельникова. — Киров : ВятГУ, 2023. — 68 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/390698 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Макшанов, А. В. Большие данные. Big Data / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. — 4-е изд., стер. — Санкт-Петербург : Лань, 2024. — 188 с. — ISBN 978-5-507-47346-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/362318 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Основы искусственного интеллекта : учебное пособие. — 6-е изд., электрон. - 978-5-93208-797-8 - Боровская Е. В., Давыдова Н. А. - 2024 - Москва: Лаборатория знаний - https://ibooks.ru/products/396403 - 396403 - iBOOKS
• Рашка, С. Python и машинное обучение: крайне необходимое пособие по новейшей предсказательной аналитике, обязательное для более глубокого понимания методологии машинного обучения : руководство / С. Рашка , перевод с английского А. В. Логунова. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-409-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100905 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Щербачева, Л. В. Правовое регулирование искусственного интеллекта в современном праве : учебное пособие для вузов / Л. В. Щербачева. — Санкт-Петербург : Лань, 2024. — 140 с. — ISBN 978-5-507-49755-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/428111 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Климова Анна Викторовна