Статья: ЗАРОЖДЕНИЕ И РАЗВИТИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ПОПУЛЯРИЗАЦИИ НАУКИ В РОССИИ. (ЧАСТЬ 1) (2025)

Валерий Павлович Леонов – выдающийся учёный, классик отечественной библиотечно-информационной науки, автор более 500 публикаций. Фундаментальные труды В. П. Леонова отличают авторская свобода выражения мыслей, высочайший уровень научных знаний, понимание возможностей их использования в практической деятельности библиотеки как социального института. Публикации В. П. Леонова написаны в академическом стиле. Для его текстов характерны стройная и логичная архитектоника, стилистическая строгость и сдержанность, краткость, отсутствие пафосных и декларативных фраз. При этом в каждой публикации – концентрация мыслей, проникновение в сущность рассматриваемой проблемы, оригинальность идей, за которыми стоят высочайший уровень теоретических знаний и впечатляющий личный практический опыт.

Дистанционные образовательные технологии в с истеме непрерывного библиотечного образования становятся всё более востребованными. В связи с этим предполагается поиск новых организационных и методических решений, их постоянное совершенствование в условиях интенсивного развития информационно-коммуникационных технологий. В качестве критериев оценки эффективности методик предлагается рассматривать предпочтения обучающихся. В статье представлены результаты анкетирования сотрудников библиотек, проходивших обучение в 2023 г. по программам повышения квалификации в рамках федерального проекта «Творческие люди». Результаты опроса сопоставлены с результатами аналогичного опроса 2017 г. Представлено, как изменились предпочтения слушателей в сфере организации учебного процесса.

В статье представлены основные понятия искусственного интеллекта (ИИ), методов машинного анализа и машинного обучения. Показаны основные возможности использования в библиотеках и информационных центрах чат-ботов СhatGPT, GigaChat, «Алиса» в качестве помощников при подготовке переводов зарубежных публикаций, кратких обзоров статей и т. п. Рассмотрена возможность включения чат-бота на сайт для оказания пользователям первичной поддержки, в том числе в нерабочее время. В статье представлена информация о применении ИИ при систематическом обзоре литературы. Сокращается количество публикаций в процессе отбора, экономится время. Показаны перспективы использования ИИ для повышения точности ответа на поисковые запросы в автоматизированных библиотечных системах и для дальнейшего развития служб личного кабинета читателя. Реализация личного кабинета позволит получать персонифицированные подборки статей, патентов и новостных обзоров по тематике исследований, подбирать наиболее подходящие для публикации ресурсы. Для корректного функционирования всей системы предлагается разрабатывать систему оценки полученного материала и качества предоставляемых услуг. На основе этой системы и запрошенных материалов рассматривается создание собственной аналитической и рекомендательной системы для определения направления дальнейших исследований и разработок. Несмотря на недостаточный уровень развития технологий, невозможность полной замены человека, высокие материальные затраты на внедрение и др., методы и алгоритмы ИИ, машинного обучения и анализа уже сейчас позволяют автоматизировать ряд процессов обработки информации, выявлять закономерности и тенденции, а также предсказывать потребности пользователей. Это открывает новые возможности для развития и совершенствования предоставляемых услуг в библиотеках и информационных центрах.

Большую роль в структуре открытой науки играют институциональные репозитории (ИР), предоставляющие свободный доступ к научным и образовательным коллекциям. Одним из важнейших компонентов, отвечающих за эффективность их функционирования, являются метаданные, обеспечивающие видимость контента ИР. Чтобы определить детальность и корректность заполнения элементов метаданных объектов ИР, проанализированы 25 репозиториев российских образовательных организаций - участников программы «Приоритет-2030». В результате проведённого исследования выявлено, что метаданные содержат в основном базовые элементы, включающие описательную информацию: заглавие, выходные данные, язык и тип документа. Значительно реже в них содержатся сведения о соавторах, редакторах, коллективах, источниках публикаций. Структурные данные, включающие сведения о составе, форматах, объёме документа, также отражены не во всех метаданных объектов ИР. В редких случаях в них отражены связи, охват документа, сведения о правах доступа. При этом от полноты предоставления метаданных зависит эффективность поиска в репозиториях. С их помощью реализуются поисковые возможности, обеспечиваются уточнение результатов поиска, его сортировка. Чем больше элементов включают метаданные, тем детальнее представлена информация об объектах репозитория и тем выше вероятность того, что эта информация будет найдена пользователем.

Какой должна быть библиотека в будущем? Какой должна быть современная библиотека, чтобы иметь будущее? Для ответа на эти вопросы необходимо сформировать образ, модель библиотеки будущего, учитывающий современные реалии и перспективы развития общества. В настоящее время всё большую популярность в разных странах приобретает концепция зелёной библиотеки как библиотеки будущего. В научном мире идёт активное обсуждение и происходит концептуализация основных понятий и признаков зелёной библиотеки. Данная статья логически разделена на две части. Во второй части статьи рассмотрены результаты мониторинга доступных материалов (сайтов библиотек и представленных на них тематических электронных информационных ресурсов п о э кологии и УР), а т акже проанализированы результаты анкетирования. Эти данные позволили сделать вывод о необходимости создания перечня зелёных библиотек, электронных библиотек и электронных информационных ресурсов по экологии и устойчивому развитию, а в перспективе - общероссийского стандарта зелёных библиотек и разработки тематического курса повышения квалификации

Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития (ЦУР), значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер ЦУР обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и ЦУР со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных н аучных баз данных ( МНБД). В Web of Science, Scopus, Dimensions, а также у отдельных групп исследователей приняты различные подходы к классификации статей о ЦУР, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе ЦУР ООН. Цель исследования - анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к ЦУР, демонстрация применимости для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.

Предложен подход к исследованию тематических сообществ, основанный на графе соавторства учёных, выполняющих исследования в рамках одной научной дисциплины. Графы соавторства являются одними из часто исследуемых конструкций научного сотрудничества из-за изначальной очевидности определения «знакомства» учёных, что документируется самими статьями. Характерная особенность многих реальных сетей заключается в наличии у них свойства кластеризации, в соответствии с которым топология графа, являющегося моделью реальной сети, организована в сообщества, то есть подграфы, имеющие больше связей внутри себя, чем вовне. Анализ полученного разбиения графа соавторства на сообщества позволяет получить базовые характеристики сообществ, такие как их тип (тематическое направление исследований), количество учёных, входящих в каждое сообщество, и связей между ними. В случае наличия сообществ с одинаковой тематикой их укрупнение задаёт перечень основных направлений исследований в рамках научной дисциплины и обобщённые данные типа суммарного количества сообществ и учёных в каждом укрупнённом направлении. Эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для принятия управленческих решений по стимулированию научных направлений, представляющих безусловную актуальность и практическую ценность на сегодняшний день. Изложены результаты апробации предложенного подхода на основе данных математического портала Math-Net. Ru. С практической точки зрения результаты апробации непосредственно указывают на необходимость стимулирования работ по таким направлениям, как роботы и робототехнические системы, горение и взрыв, методы и системы защиты информации. Результаты апробации предлагаемого подхода показывают адекватность используемых математических моделей и потенциал его прямого переноса на другие научные дисциплины. Основным условием такого переноса является наличие полной и достоверной базовой библиографической информации о соавторстве учёных в предполагаемой к исследованию научной дисциплине за достаточно большой временной отрезок