Статья: Адаптивная модель управления системой высшего образования в условиях цифровой трансформации экономики (2024)

Цель настоящей работы состоит в выявлении ключевых аспектов и отличительных характеристик концепции «умной специализации» на основе исследования современного состояния и исходных предпосылок ее становления, а также связи с другими теоретическими направлениями.

Методы. При проведении исследования использовались теоретические положения региональной и пространственной экономики, инновационного развития и экономической географии известных российских и зарубежных ученых. В работе применены методы библиометрического, статистического и контент-анализа литературы. На основе выборки из наукометрических баз данных, Scopus, Web of Science и eLIBRARY. ru, систематизированы публикации, изданные за период с 2012 по 2021 гг., проведен анализ содержания текстовых массивов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных закономерностей и определения перспективных направлений дальнейших исследований.

Результаты работы. Установлено, что концепция «умной специализации» внесла существенный вклад в новое политическое видение сбалансированного регионального развития, несмотря на то, что она основана на предшествующих научных направлениях. Показано, как изначально отраслевой подход, посредством использования постулатов экономической географии, трансформировался в территориальную концепцию. Проведенный библиометрический и контент-анализ литературных источников позволил выявить неотъемлемые характеристики концепции, принципы и инструменты ее реализации, а также сформулировать авторское определение подхода умной специализации.

Выводы. Центральная идея «умной специализации» как исследовательского направления содержится в следующих аспектах: во-первых, в обосновании необходимости применения дифференцированной региональной политики для различных типов региональных систем; во-вторых, в научно-практическом обосновании целесообразности подхода «связанной» диверсификации к развитию регионов для стимулирования структурных сдвигов, значимых для формирования экономической динамики; в-третьих, в фокусировке на межрегиональном взаимодействии для обеспечения комплементарности научно-технологического регионального развития.

Цель. Апробирование исследовательского инструментария изучения современных трендов реализации ESG-практик и их результативности в российских компаниях.

Методы. В данной статье проверяется применимость таких исследовательских инструментов анализа деятельности организаций в направлении ESG-повестки, как сравнительный анализ финансирования ESG-проектов на основе нефинансовой отчетности компаний, контент-анализ текстов отчетов, регрессионный анализ взаимосвязи рейтинга ESG, как в целом, так и по отдельным составляющим, с финансовой результативностью компании. На основе апробации указанных инструментов был проведен их сравнительный анализ.

Результаты работы. Основным результатом анализа отчетности стало выявление тенденции к сокращению раскрытия информации о финансировании ESG-проектов. Анализ имеющихся сведений о финансировании позволил выявить основные направления инвестирования запросов внешних и внутренних заинтересованных сторон. На основании контент-анализа текстов нефинансовой отчетности компании был сделан вывод об увеличении упоминания социальных проектов и инициатив в сфере охраны окружающей среды. Также были выявлены наиболее приоритетные направления по каждой из составляющих ESG. Основные приоритеты: социальной повестки – «благополучие сотрудников»; ответственного отношения к окружающей среде – «снижение выбросов парниковых газов», «энергоэффективные материалы и технологии», «обращение с отходами» и «потребление воды»; корпоративного управления – «соблюдение прав акционеров». В результате регрессионного моделирования подтверждена гипотеза о положительном влиянии ESG-рейтинга на стоимость компаний. Была выявлена положительная взаимосвязь между деятельностью компании в области ответственного отношения к окружающей среде и стоимостью, а также слабая отрицательная взаимосвязь между стоимостью и деятельностью в области социальной составляющей.

Выводы. Несмотря на вызовы и санкционные ограничения российские компании продолжают активную деятельность в сфере ESG. При этом для более полного анализа практической реализации ESG-проектов и их освещения в нефинансовой отчетности предпочтительно использовать комбинацию исследовательских инструментов.

Цель. Предложить модель управления цифровым имиджем бренда на основе последовательных петель обратной связи с целевой аудиторией имиджа.

Методы. Сбор, обработка и анализ данных осуществлялись на основе кабинетных методов исследования, синтеза, контент-анализа, системной и структурно-функциональной оценки информации с применением междисциплинарного подхода.

Результаты работы. На основе систематизации методических подходов к управлению имиджем бренда в отечественной и зарубежной практиках авторами предложена модель управления цифровым имиджем бренда, базирующаяся на последовательных петлях обратной связи с целевой аудиторией имиджа. В рамках предложенной модели предполагается создание в цифровой среде систем предоставления обратной связи с целевой аудиторией и мониторинга организованных взаимоотношений с потребителями. Методические рекомендации авторов по реализации предложенной модели выразились в детализации подходов к организации взаимоотношений объекта имиджа с целевой аудиторией имиджа посредством разных видов петель обратной связи, систематизации методов мониторинга откликов и реакции целевых потребителей, методов оценки имиджа в цифровой среде бренда для закрытия петель обратной связи.

Выводы. Петли обратной связи с целевой аудиторией имиджа бренда являются причинно-следственным механизмом динамического характера, в котором выходные данные в виде субъективных и объективных потребительских оценок репутации бренда используются в качестве входных данных для управления цифровым имиджем и его улучшения. Организация обратной связи с потребителями по цифровым каналам на основе последовательных петель позволяет соотносить планируемые показатели имиджа бренда с фактическими, идентифицировать имеющиеся проблемы и своевременно вносить коррективы в решения по управлению цифровым имиджем бренда.

Цель статьи заключается в разработке модели ценностного мира российской молодежи, которая может составить базу для формирования необходимых государству ориентаций молодых людей, способствующих устойчивому развитию Российской Федерации.

Методы. В работе использовались как традиционные методы научного анализа, так и методология байесовских интеллектуальных измерений, используемых в условиях неопределенности, неточности и неполноты данных, характерных для социальных и социально-экономических систем.

Результаты работы. В представленном исследовании разработана расширяемая иерархическая информационная модель ценностного мира российской молодежи. Разработана методика обработки анкетных данных, результаты которых представляются на числовых и лингвистических шкалах, что дает возможность учесть неопределенность полученной информации. По результатам анкетирования учащихся вузов 10-ти субъектов Российской Федерации в возрасте от 17-ти до 30-ти лет общим числом 1816 человек получены значения факторов, характеризующих ценностный мир российской молодежи, что позволило сформировать ее портрет. Оценены и проанализированы некоторые ценностные факторы молодых людей Тульской области.

Выводы. Предложенная модель и методика обработки анкетных данных позволяют составить адекватный целостный портрет российской молодежи в современных экономических условиях. Выявлено формирование двух групп молодых людей, характеризующихся неблагоприятным и благоприятным ценностным отношением к российскому обществу, что в будущем может привести к конфликту социальных и экономических интересов, тем самым негативно влияя на темпы экономического роста и устойчивое развитие государства. Для снижения внутренней напряженности между группами молодежи и формирования присущих российскому обществу ценностей предложены мероприятия федерального и регионального уровней.

Цель исследования – алгоритмическое моделирование коммерциализации цифровых интеллектуальных активов (ЦИА) с учетом факторов ценообразования, риска и уровня коммерческого потенциала, на основе идентификации ЦИА и определения их специфики.

Методы. В работе использованы общенаучные методы сравнительного анализа, систематизации и обобщения для выделения отличительных признаков и ценообразующих факторов, учитывающих специфику объектов исследования. Для формирования модели коммерциализации цифровых интеллектуальных активов применялись алгоритмический подход, метод экспертных оценок при расчете показателя коммерческого потенциала, подходы и методы стоимостной оценки при определении первоначальной стоимости активов.

Результаты работы. Автором сформулировано определение цифрового интеллектуального актива, установлены его взаимоотношения со смежными категориями активов, выделены две категории ЦИА с указанием общих и отличительных свойств. По итогам идентификации ЦИА определены факторы, влияющие на ценность и коммерческий потенциал различного вида изучаемых активов. Предложен способ расчета показателя коммерческого потенциала, учитывающий рассмотренные факторы. Раскрыты инструменты коммерциализации, а также подходы и методы оценки первоначальной стоимости к различным категориям ЦИА. Построена алгоритмическая модель коммерциализации цифровых интеллектуальных активов.

Выводы. Предложенная в статье алгоритмическая модель коммерциализации новых видов активов, цифровых интеллектуальных активов, учитывает их специфику и факторы, влияющие на первоначальную стоимость и коммерческий потенциал. Модель может использоваться российскими компаниями для повышения своей конкурентоспособности в условиях развития рынка цифровых прав и технологий. Дальнейшие исследования должны быть посвящены конкретизации алгоритма коммерциализации для отдельных категорий ЦИА: 1) объектов интеллектуальной собственности в цифровой форме; 2) цифровых (цифровых утилитарных) прав на такие объекты и их использование, реализующихся исключительно по правилам информационной системы (инвестиционной платформы).

Цель: сквозь призму новых знаний, сформированных автором ранее, исследовать возможные пути модернизации и трансформации России в условиях новой реальности: проведения специальной военной операции, резкого противостояния с коллективным Западом, череды санкций и противосанкций, нового экономического курса – экономики предложения, Концепции технологического развития до 2030 г. и развития нейросетевого искусственного интеллекта. Статья является закономерным продолжением и неотъемлемой частью исследования, проводимого автором на протяжении нескольких десятков лет и посвященного поиску путей к будущему без кризисов и разрушительных войн для России и глобального мира.

Методы. В статье использован комплекс общенаучных методов, включая анализ, обобщение, сравнение и др. Исследование базируется на результатах предыдущих работ автора и опирается на сформированный в них методологический инструментарий – новое знание, новую научную парадигму (ННП).

Результаты работы. Автором проанализировано состояние России в условиях необходимости обретения экономического и технологического суверенитета. Показано, что сохраняется отсутствие эффективных путей выхода из глубочайшего кризиса и понимания будущего в экономическом и научно-технологическом аспектах. Анализ российских и зарубежных публикаций сквозь призму новых знаний дал возможность вновь доказать, что будущее мира – не в развитии искусственного интеллекта, а в переходе на новую парадигму развития (НПР) и всестороннее развитие человека в новой модели жизнеустройства.

Выводы. Подтвердились выводы прежних исследований автора о необходимости перехода на новую парадигму развития. Получены новые доказательства, что Россия, в условиях новой реальности, начавшейся в феврале 2022 г., стала еще ближе к тому, чтобы перейти на НПР, смыслом и целью которой является сам человек, в рамках которой удовлетворяется его высшая потребность – стать совершенным в физическом, интеллектуальном и духовном плане.

Цель статьи состоит в анализе государственной политики, направленной на формирование человеческого капитала в сфере высоких технологий.

Методы. Исследование базируется на системном подходе; декомпозиции человеческого капитала с целью выявления системных разрывов в его формировании; качественном (традиционном) анализе государственных программ и проектов; сравнительном анализе направлений государственной политики России и некоторых стран-лидеров в сфере высоких технологий, направленной на развитие человеческого капитала.

Результаты работы. Рассмотрены сущность и структура человеческого капитала организации, исходя из стадий его воспроизводства, а также с позиции его расширенной трактовки. Выявлены системные разрывы в формировании человеческого капитала высокотехнологичных организаций, в их числе – разрывы в формировании индивидуального и корпоративного человеческого капитала, а также в институционально-инфраструктурном обеспечении его воспроизводства. Показаны особенности государственной политики России, направленной на формирование человеческого капитала высокотехнологичной сферы, в сравнении с политикой ряда зарубежных стран. Обозначена роль государственных программ и проектов («Приоритет-2030», «Профессионалитет» и «Передовые инженерные школы») в преодолении системных разрывов формирования человеческого капитала высокотехнологичных организаций.

Выводы. Проведенный анализ показал наличие широкого спектра мер государственной политики ряда стран, занимающих лидирующие позиции в сфере высоких технологий, направленных на развитие человеческого капитала высокотехнологичной сферы. Среди них – развитие фундаментальной науки, междисциплинарных и математических знаний, STEM-компетенций, а также укрепление взаимодействия академического сектора с высокотехнологичным. В арсенале инструментов отечественной государственной политики – ориентация на практикоориентированное обучение, развитие цифровых компетенций, повышение квалификации управленческих кадров, а также развитие взаимодействия академического и высокотехнологичного секторов. Федеральный проект «Передовые инженерные школы» соответствует устранению наибольшего количества системных разрывов. При этом системный разрыв на стадии формирования общего человеческого капитала, который проявляется в недостаточной физико-математической подготовке школьников, остается не устраненным.

Цель: исследование процессов цифровизации и цифровой трансформации реального сектора экономики регионов Северо-Кавказского федерального округа.

Методы. Методологическую основу исследования составили концепция цифровой экономики, теоретические положения экономики предложения, системный подход, трендовый анализ и предиктивная аналитика. Исследование построено на применении методов экономико-статистического анализа, научной абстракции, аналогий и научных обобщений. Использованные методы характеризуются валидностью и показывают высокую степень результативности.

Результаты работы. В СКФО идут процессы цифровизации и цифровой трансформации, но их темпы остаются невысокими. Для ускорения этих процессов необходимо решить две взаимосвязанные задачи. Во-первых, материализовать процессы цифровизации и цифровой трансформации в реальном секторе экономики регионов федерального округа. Во-вторых, подготовить кадры определенных специальностей, которые смогут эффективно эксплуатировать цифровые технологии. В первом случае возможно применение модели догоняющего развития на региональном уровне, которая позволит реализовать принцип «преимущества отсталости» и использовать наработанный мировой и региональный опыт перехода к современным трендам эксплуатации цифровых технологий. Во втором случае предлагается организовать в субъектах округа специальные центры по переподготовке специалистов по цифровым технологиям с необходимыми компетенциями и/или повышению квалификации, с выдачей подтверждающих сертификатов. Такие центры могли бы готовить эксклюзивных специалистов по заявкам предприятий или заниматься переподготовкой и перепрофилированием нужных специалистов. Создание центров возможно на основе государственно-частного партнерства.

Цель статьи заключается в исследовании влияния искусственного интеллекта на построение адаптивной образовательной среды, учитывающей положительное и негативное воздействие искусственного интеллекта как ядра цифровых технологий, на благополучие участников образовательного процесса.

Методы. В работе применен комплекс теоретических методов, в числе которых – аксиоматический, формализация, абстрагирование, логический анализ, историческая ретроспекция. К наиболее значимым практическим методам исследования следует отнести статистический, операционализацию и оценивание, компаративный анализ.

Результаты работы. В статье дается статистическое обоснование востребованности искусственного интеллекта в образовании. Показаны актуальные образовательные задачи, в решении которых целесообразно применение искусственного интеллекта. Приводится описание трендов использования искусственного интеллекта в российском образовании. Дается толкование адаптивной образовательной среды и показаны возможности применения искусственного интеллекта как инструмента ее построения. Предлагается логическая последовательность конструирования адаптивной интеллектуальной обучающей системы. Проведен анализ влияния цифровых технологий, используемых в гибридном обучении (включая искусственный интеллект), на благополучие участников образовательного процесса. Подчеркивается необходимость рационального, взвешенного и осторожного подхода к использованию искусственного интеллекта в образовании, порождающего многочисленные этические проблемы, игнорирование которых может негативно повлиять на ценности образования.

Выводы. В условиях цифровизации экономики и общества, ключевой технологией которой является искусственный интеллект, образование находится в условиях технологических вызовов, заставляющих адаптироваться к новым условиям функционирования. Проникновение искусственного интеллекта в сферу образования является закономерностью научно-технического прогресса, которому невозможно противостоять. Следует критически оценить положительные стороны и угрозы использования искусственного интеллекта в образовании, и на этой основе принимать взвешенные решения. Учитывая специфику образовательной среды, в которой закладывается фундамент личности, и необходимость сохранения ценностей образования как фактора культурного прогресса, приоритет в целеполагании и смыслах образования должен сохраняться за человеком, помощником которого может выступать искусственный интеллект.