Экзамен IIT-JEE Mains является одним из самых сложных и престижных вступительных испытаний в Индии для поступления в инженерные и технические вузы. Его успешно пройти удаётся только самым усердным и подготовленным школьникам, ведь вопросы затрагивают широкие области математики, физики и химии на очень высоком уровне. Недавно я провёл эксперимент — решил весь тест IIT-JEE Mains с помощью большой языковой модели (LLM). В этом обзоре я подробно расскажу о процессе, результатах и возможных перспективах использования искусственного интеллекта в подготовке к таким сложным экзаменам. Экзамен, который я выбрал для эксперимента, состоял из 75 вопросов по трем предметам — математике, физике и химии.
Сессия длилась три часа, что соответствует реальным условиям проведения IIT-JEE Mains JAN 2025. Главная цель заключалась в том, чтобы проверить, насколько хорошо ИИ может справиться с такого рода задачами и насколько точными окажутся ответы. Начну с процесса. Для решения теста я использовал современную языковую модель, обученную на огромных объёмах данных, включая математические и научные тексты, задачи и решения. Модель получила текстовые формулировки вопросов, после чего я направлял её на поиск решений, анализа условий и вычислений.
В некоторых случаях инструменты могли предложить пошаговые доказательства и выводы, что очень полезно как для контроля правильности ответа, так и для изучения материала. Результаты эксперимента оказались весьма интересными. Из 75 вопросов модель смогла верно ответить на 67. Это значит, что точность составила более 89%, что вызывает уважение, учитывая сложность теста. В то же время, 6 ответов оказались неверными, а 2 вопроса не удалось корректно распознать — возникли сложности с форматом или спецификой формул.
Особенно хорошо модель справилась с вопросами по математике, продемонстрировав глубокое понимание алгебры, геометрии и анализа, а также способностей к решению дифференциальных уравнений и тригонометрических задач. В физике и химии точность ответов также высокая, хотя и есть небольшие просчёты, связанные с интерпретацией экспериментальных условий или химических реакций. Одной из сильных сторон модели стала способность покомпонентного анализа сложных научных текстов и выделения необходимых данных без потери информации. Это облегчает работу с задачами, где требуется несколько этапов вычислений или использование теорем и физических законов по очереди. При этом стоит отметить и ограничения.
Модель испытывает трудности с изображениями, диаграммами и графиками, особенно если они не представлены в текстовом формате, что встречается во многих экзаменационных вопросах IIT-JEE. Поэтому задачи с геометрическими чертежами или схемами электрических цепей иногда требуют дополнительного вмешательства человека для правильной интерпретации. Таким образом, использование ИИ для автоматизированного решения сложных экзаменационных заданий показывает высокий потенциал, но пока не заменяет полностью работу опытного преподавателя или подготовленного студента. Модель отлично подходит для быстрого получения подробных решений и последующего анализа ошибок, что может сильно ускорить изучение и понимание материала. Важным аспектом является и то, что при использовании LLM можно получить вербальные пояснения и рассуждения, что полезно для развития навыков логического мышления и подготовки к устным экзаменам или собеседованиям.
Результаты показывают, что с помощью языковых моделей можно даже создавать виртуальные репетиторские сессии, где студент получает не только правильные ответы, но и комментарии к ним. Такие технологии способны значительно повысить качество подготовки у большого числа учащихся, особенно в регионах с недостатком квалифицированных педагогов. В целом эксперимент с решением IIT-JEE Mains с помощью ИИ открыл новые горизонты в образовательной сфере. С одной стороны, это вызов для традиционных методов обучения, с другой — мощный инструмент повышения эффективности учебного процесса. Важно грамотно интегрировать возможности искусственного интеллекта, учесть его сильные и слабые стороны, чтобы помочь учащимся не просто получать ответы, но и глубоко понимать предмет.
В будущем можно ожидать развития систем, которые будут сочетать машинное обучение с интерактивным обучением в реальном времени, создавая уникальные учебные маршруты под конкретные потребности каждого учащегося. IIT-JEE останется одним из эталонов качества инженерного образования, и использование таких инноваций поможет подготовить студентов на максимально высоком уровне. Итогом станет рост интеллектуального потенциала и доступности образования, что важно для развития науки и технологий.
