ОБУЧЕНИЕ СКВОЗНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ В РОССИЙСКИХ УНИВЕРСИТЕТАХ: МАСШТАБ И ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ (2023)

Статья посвящена рассмотрению вопросов управления обучением сквозным технологиям, в частности аналитике больших данных и искусственному интеллекту, в российских университетах. В статье приведены статистические данные по масштабу реализации программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в российских вузах. Авторы обращают внимание, что для обработки существенного объема информации были использованы алгоритмы работы с большими данными, такие как Google Chrome-расширения для экстракции данных с веб-страниц Instant data scraper и Table Capture. По результатам исследования были выявлены и проанализированы ключевые особенности управления разработкой и реализацией программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в топ-15 университетах страны. Отмечается то, что большинство программ разработано «на стыке» учебных дисциплин и направлено на подготовку универсальных специалистов, что диктует интеграцию факультетов вузов при их создании и тесное взаимодействие с представителями профессионального сообщества. Приводятся суждения о том, что наиболее плотной интеграцией университетов и бизнеса является автоматическое трудоустройство студентов в период обучения. Выявляется, что управление разработкой программ обучения большим данным и искусственному интеллекту предполагает коллаборации с EdTech-площадками и реализацию программ в дистанционной форме, объединяющей в себе преимущества классической университетской программы и удобство онлайн-обучения, в частности коммуникативный комфорт. Исследование показало, что управление обучением предполагает также развитие «мягких» навыков у специалистов в сфере аналитики данных и искусственного интеллекта.

Издание: СОВРЕМЕННАЯ КОНКУРЕНЦИЯ
Выпуск: Том 17 № 2 (92) (2023)
Автор(ы): Лукашенко Марианна Анатольевна, Шарова Екатерина Андреевна, Шаров Александр Ильич
Сохранить в закладках