• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Институт образования

Содействовать доказательному улучшению сферы образования и человеческого развития

Институт входит в состав Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» — российского лидера рейтинга QS по образованию. Через исследования, через развитие междисциплинарного знания и подготовку современных ученых, действуя совместно с профессиональным сообществом, мы помогаем сформировать новый взгляд на образование, который не ограничен педагогикой. В глобальном обмене знанием стремимся дать нашей стране передовые идеи и концепции, способствовать развитию системы образования для успеха каждого.

Подписаться на рассылку мероприятий

Новости

Простое конспектирование лекций и зубрежка не помогают студентам освоить даже базовые знания, показало исследование с участием более четырех тысяч студентов экономических специальностей.
21 ноября
Кто работал с искусственным интеллектом, уже оценил его пользу и удобство. ИИ быстро обрабатывает информацию и генерирует текст, что делает его потенциальными помощниками в образовательной среде. Но можно ли ему доверять? Эксперты ВШЭ разработали первую научную методику для проверки компетентности ИИ в роли образовательного ассистента.
19 ноября
Контекст задачи имеет значение. Один и тот же ученик может легко справляться с заданиями про аквариумных рыбок, но путаться в примерах про динозавров. Этот феномен Дарья Грачева исследовала в своей диссертации.
18 ноября

Профессиональные сообщества

Научные публикации

  • Импортозамещение в российской экономике: вчера и завтра

    В докладе проанализирована мировая история политики импортозамещения, выделены основные факторы успехов и неудач. С учетом этих результатов рассмотрены российская политика импортозамещения, ее основные этапы и применяемые инструменты. Представлена оценка импортозависимости различных отраслей российской экономики с использованием данных макро- и микроуровня. На основе анализа импортозамещения в российских отраслях (17 кейсов) выделены лучшие практики, проблемы и возможные подходы к их решению. По результатам проведенного исследования определены вызовы, стоящие перед российской экономикой на современном этапе, и предложен набор стратегий, которые могут использоваться для реализации политики импортозамещения в различных отраслях с учетом ресурсных ограничений, горизонта планирования и возможностей глобального позиционирования. Основными источниками информации послужили данные Росстата, ФТС России, Минпромторга России, TiVA OECD, World Bank, COMTRADE, а также данные отраслевых ассоциаций и обзоров. В докладе использованы результаты опроса НИУ ВШЭ RUFIGE, проведенного среди руководителей предприятий обрабатывающей промышленности, результаты экспресс-опроса представителей руководства бизнес-ассоциаций и предприятий, а также результаты серии обсуждений промежуточных итогов исследования с представителями бизнес-сообщества.

    М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.

  • Статья

    Koroleva D., Jogezai N.

    The desire path: unleashing expectations, discussing apprehensions, and proposing a way forward for GAI use in higher education

    Information and Learning Sciences. 2024.

  • Глава в книге

    Lysova-Golomzina E., Kapuza A.

    VALIDATION OF THRESHOLD CONCEPTS IN CASE OF SOCIAL SCIENCE AT MIDDLE SCHOOL USING CONCEPT MAPS

    In bk.: 16th International Conference on Education and New Learning Technologies, Palma, Spain. 1-3 July, 2024. EDULEARN24 Proceedings. IATED, 2024. P. 2290-2295.

  • Препринт

    Kardanova E., Ivanova A., Tarasova K. et al.

    A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models

    The era of large language models (LLM) raises questions not only about how to train models, but also about how to evaluate them. Despite numerous existing benchmarks, insufficient attention is often given to creating assessments that test LLMs in a valid and reliable manner. To address this challenge, we accommodate the Evidence-centered design (ECD) methodology and propose a comprehensive approach to benchmark development based on rigorous psychometric principles. In this paper, we have made the first attempt to illustrate this approach by creating a new benchmark in the field of pedagogy and education, highlighting the limitations of existing benchmark development approach and taking into account the development of LLMs. We conclude that a new approach to benchmarking is required to match the growing complexity of AI applications in the educational context. We construct a novel benchmark guided by the Bloom's taxonomy and rigorously designed by a consortium of education experts trained in test development. Thus the current benchmark provides an academically robust and practical assessment tool tailored for LLMs, rather than human participants. Tested empirically on the GPT model in the Russian language, it evaluates model performance across varied task complexities, revealing critical gaps in current LLM capabilities. Our results indicate that while generative AI tools hold significant promise for education - potentially supporting tasks such as personalized tutoring, real-time feedback, and multilingual learning - their reliability as autonomous teachers' assistants right now remain rather limited, particularly in tasks requiring deeper cognitive engagement.

    Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI). cs.CL. arXiv, 2024

Все публикации

Контакты

  • Проезд до станций метро: Китай-город; Тургеневская/Чистые пруды/Сретенский бульвар.

Внимание!
  • В здании действует пропускная система. Пропуск выписывает сотрудник, к которому приходит гость.
  • Для проезда на автомобиле на внутреннюю парковку сообщите, пожалуйста, марку и номер автомобиля сотруднику, к которому вы направляетесь. Перед въездом со стороны Потаповского переулка установлен шлагбаум — необходимо нажать кнопку «вызов» (на оранжевом столбе рядом с логотипом Института образования) и сообщить охране номер автомобиля и фамилию выписавшего пропуск сотрудника.

Приемная директора Института образования Е. А. Терентьева:

+7 (495) 623-52-49.

Департамент образовательных программ:

+7 (916) 335-15-58 — по вопросам магистратуры.
+7 (916) 833-33-06 — по вопросам дополнительного профессионального образования.

Пресс-служба:

Альберт Истомин
+ 7 (495) 772-95-90 (вн. 22 839)
e-mail: aistomin@hse.ru

Контакты подразделений Института образования НИУ ВШЭ вы можете найти по ссылке.