Как выбрать научного руководителя, если ты еще не до конца понимаешь, чем хочешь заниматься в науке? На кого ориентироваться — на громкое имя или на совпадение интересов? И главное — как не ошибиться с человеком, от которого во многом зависит твоя академическая и даже карьерная траектория?
В БФУ им. И. Канта считают, что такие серьезные вопросы требуют срочного решения. Здесь создали систему на базе искусственного интеллекта, которая помогает студентам и аспирантам подобрать наставника так же точно, как сервисы подбирают музыку или фильмы — только вместо треков и сериалов в центре внимания научные руководители.
Зачем это нужно
Выбор научного наставника — это почти как выбор соавтора на несколько лет вперед. От правильной кооперации зависят не только успехи в диссертации или ВКР, но и интерес к самому обучению, а в перспективе — место работы. Проблема в том, что студент часто не имеет доступа к полной информации о преподавателях и их научных сферах. К этому добавляется еще два барьера: сложно объективно оценить собственные интересы и навыки, непросто соотнести их с требованиями конкретного руководителя.
Как работает система
Разработчики собрали данные о потенциальных научных руководителях БФУ в машиночитаемом виде и «зашили» их в алгоритмы машинного обучения. Теперь студент заполняет информацию о себе в веб-интерфейсе — и получает список руководителей, с которыми у него наибольшая вероятность продуктивного сотрудничества. Под капотом системы — современные нейросети (Qwen3 и Falcon), библиотека transformers, фреймворк PyTorch и FastAPI. Данные о научных руководителях были собраны с сайта университета, преобразованы в JSON и закодированы в векторные представления для работы алгоритмов семантического поиска (RAG — Retrieval Augmented Generation).
Два подхода к соединению студентов и руководителей
Команда протестировала два сценария подбора:
Фильтрация и точечная проверка. Сначала система отбирает небольшой список (до 10 кандидатов) по направлению исследований и школе. Затем каждое совпадение проверяется по трем критериям: интересы, навыки и компетенции руководителя. Этот вариант дает очень точный результат, но требует времени.
Мгновенный подбор через RAG. Алгоритм сразу ранжирует всех кандидатов, сортируя их по степени схожести с профилем студента. Дополнительно включается reranker, который уточняет результаты. Такой способ быстрее, но иногда менее глубокий.
Оба подхода визуализированы в интерфейсе: первый напоминает вдумчивый поиск «по полочкам», второй — быструю рекомендацию «в один клик».
| Мы рассматриваем процесс принятия решения студентом по выбору научного руководителя как задачу высокоточной рекомендательной системы. По сути — это поиск совпадения не по формальным признакам, а по смысловому ядру — исследовательскому интересу. Наш навигатор работает на стыке двух моделей: сначала он, подобно внимательному научному консультанту, помогает студенту структурировать собственные интересы, а затем, как поисковик по живым экспертам, находит ученых, чьи работы и компетенции релевантны данному запросу. Мы не заменяем решение человека, а делаем его основу полной, структурированной и понятной, |
| отмечает старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта Наталья Шушарина. |
Что это значит для студентов
По сути, система превращает выбор научного руководителя из сложного и зачастую стрессового процесса в понятный диалог с ИИ. Она помогает сэкономить время, избежать случайных решений и найти того самого человека, который сможет не только руководить, но и вдохновлять.
| Выбор научного руководителя — одно из ключевых решений для студента или аспиранта. От него зависит качество будущей работы и профессиональные перспективы. Искусственный интеллект позволяет сделать этот выбор более прозрачным и осознанным, |
| говорит и. о. ректора БФУ им. Канта Максим Демин. |
Разработка коллектива поддержана в рамках федеральной программы «Приоритет 2030».
Исследования проводятся в рамках Десятилетия науки и технологий в России.
Личный кабинет для cтудента
Личный кабинет для cтудента
Даю согласие на обработку представленных персональных данных, с Политикой обработки персональных данных ознакомлен
Подтверждаю согласие
