Студенты Института интеллектуальной робототехники Новосибирского государственного университета обучили нейросети распознавать оценки в электронных сканах дипломов, которые в режиме онлайн абитуриенты подают в приемную комиссию. Разработать эту программу им предложило руководство Высшего колледжа информатики НГУ. Если система автоматического распознавания оценок успешно отработает в тестовом режиме в течение приемной кампании этого года, ее могут внедрить и в других учебных заведениях.
— Идея создать такую программу возникла в прошлом году, во время приемной кампании. Приемная комиссия Высшего колледжа информатики НГУ обрабатывала данные аттестатов, поданных абитуриентами онлайн: трое модераторов личного кабинета абитуриента вручную переносили оценки из аттестатов в личный кабинет. Эта рутинная и кропотливая работа требует постоянного внимания и сосредоточенности, при этом занимает много времени. Обычно в приемную комиссию подают 1100-1400 аттестатов, в каждом – по 14 оценок. Данные оценки необходимо внести вручную в личный кабинет для каждого абитуриента и проверить правильность данных. Нами было предложено автоматизировать процесс, используя нейронные сети. Эта разработка позволила бы нам автоматически распознавать оценки при загрузке аттестата в личном кабинете, — рассказал заместитель директора по новому набору Высшего колледжа информатики НГУ Игорь Козулин.
Поскольку подходящего приложения не существовало и во всех учебных заведениях с аттестатами работали в ручном режиме, руководство колледжа обратилось к студентам 3 курса Института интеллектуальной робототехники с предложением заняться этой задачей. Студенты ИИР НГУ откликнулись на эту идею и научили нейросети выполнять ту рутинную работу, которая отнимала много времени у работников приемной комиссии колледжа.
— Идею проекта нам высказали в рамках курса по предмету «Проектная деятельность». Мы работали над ним в течение целого семестра. Надо было «научить» распознавать оценки в сканированных аттестатах не одну нейросеть, а целую совокупность нескольких. Возникали сложности при выборе модели распознавания текста, потому что опыта такой работы у нас на то время еще не было. Но все трудности нам удавалось преодолеть, — рассказывает координатор проекта, студент 3 курса Института интеллектуальной робототехники НГУ Павел Половинко.
Как отметили разработчики, программа способна работать только с отсканированными аттестатами: рукописные она распознавать не умеет. Однако доля последних в общем количестве невелика – всего примерно 5 %. Рукописные аттестаты, как правило, подают иностранные студенты.
С учетом этих особенностей программа будет запущена в тестовом режиме – техподдержка университета уже занимается внедрением разработки, – и дополнит ручной ввод оценок, который пока сохранится. Если эксперимент пройдет успешно, – а Игорь Козулин в этом не сомневается, – разработку студентов Института интеллектуальной робототехники можно будет тиражировать в другие учебные заведения.
— Наша разработка поможет работникам приемных комиссий сосредоточиться на более важных вещах, не относящихся к монотонному труду. Сейчас мы пытаемся улучшить точность распознавания оценок. Пока она составляет 95 %, но мы не намерены останавливаться на достигнутом. Помимо этого, мы подаем заявку на конкурс «Студенческий стартап», чтобы расширить проект и предлагать услуги по распознаванию других типов документов, что поможет практически полностью автоматизировать процесс приема заявлений на поступление в режиме онлайн, — сказал Павел Половинко.
Напомним, что подать заявление на поступление в НГУ можно лично, по почте, а также с применением электронных сервисов: Личного кабинета абитуриента НГУ или Суперсервиса «Поступление в вуз онлайн» на сайте Госуслуги.
Источник: Пресс-служба НГУ
Сервис «Комментарии» - это возможность для всех наших читателей дополнить опубликованный на сайте материал фактами или выразить свое мнение по затрагиваемой материалом теме.
Редакция Информио.ру оставляет за собой право удалить комментарий пользователя без предупреждения и объяснения причин. Однако этого, скорее всего, не произойдет, если Вы будете придерживаться следующих правил:
Претензии к качеству материалов, заголовкам, работе журналистов и СМИ в целом присылайте на адрес
Информация доступна только для зарегистрированных пользователей.
Уважаемые коллеги. Убедительная просьба быть внимательнее при оформлении заявки. На основании заполненной формы оформляется электронное свидетельство. В случае неверно указанных данных организация ответственности не несёт.