Научный архив: статьи

Цель исследования: разработать и научно обосновать архитектуру персонализированной системы спортивной тренировки по пауэрлифтингу на основе искусственного интеллекта и экспериментально доказать эффективность её внедрения.

Методы и организация исследования. Исследование выполнено на базе двух вузов с 48 пауэрлифтерами мужского пола 18-23 лет различной спортивной квалификации, разделённых на ЭГ и КГ. В работе использовались следующие методы исследования: теоретический анализ литературы, структурно-функциональное моделирование и педагогический эксперимент, методы экспертной оценки и математической статистики. Для интеллектуального сопровождения применялся сервис ChatGPT с доступом к GPT-5 Plus и возможностями компьютерного зрения для анализа видеозаписей приседа, жима лёжа и становой тяги и формирования отчётов.

Результаты исследования и их обсуждение. Разработана модель замкнутого контура (сбор данных – интеллектуальный анализ в ChatGPT – интерпретируемый отчёт и рекомендации – тренировочный цикл – повторная коррекция), включающая целевой, технологический, содержательный и результативный блоки. Интеллектуальные отчёты обеспечивали фазовый разбор техники и «триггеров» ошибок (траектория грифа, стабильность корпуса и таза, фазность, темп, признаки утомления) и связывали выявленные нарушения с вероятными причинами и средствами коррекции. По итогам эксперимента ЭГ продемонстрировала более высокий прирост суммы в троеборье по трем видам по сравнению с КГ, различия между группами были статистически значимыми (χ², p<0,05). Наибольший эффект получен у спортсменов I-II разрядов, что указывает на эффективность ИИ-сопровождения на этапе активного формирования техники и силовой базы.

Заключение. Интеграция ИИ-сопровождения в тренировочный процесс пауэрлифтеров повышает эффективность подготовки и подтверждается экспериментальными данными, полученными в исследовании.

В статье исследуются различные аспекты разработки, реализации и последующей трансформации стратегий компаний, специализирующихся на осуществлении электронной торговли. На примере крупнейших торговых компаний (Amazon, Alibaba, российских маркетплейсов Ozon, Wildberries) рассматриваются тренды стратегического развития, важнейшими среди которых являются ориентация на учет потребительских предпочтений, внедрение дополнительного функционала для обеспечения удобства покупателей. В работе делается вывод, что стратегии ведущих маркетплейсов также учитывают необходимость развития взаимодействия со сторонними продавцами («селлерами»), для которых создается весь необходимый функционал для оперативного размещения товаров и услуг. С целью повышения маржинальности бизнеса цифровые торговые площадки интегрируют большое число маркетинговых возможностей для продавцов, использование которых положительно сказывается на объемах продаж, но вместе с тем увеличивает уровень издержек продавца. С целью минимизации рисков сокращения числа сторонних продавцов маркетплейсы расширяют и модернизируют схемы их коммерческого присутствия. В работе делается вывод, что стратегии цифровых торговых площадок, ориентированные на тотальный охват потребительского рынка, вызывают трансформацию конкурентной среды, что, в свою очередь, ведет к необходимости вмешательства антимонопольных органов с целью недопущения ухудшения конъюнктуры потребительского рынка.

В статье рассмотрена актуальная проблема формирования компетенций педагогов профессионального обучения в области искусственного интеллекта. Определена цель исследования - разработка модели ключевых компетенций и методических подходов к их формированию. Проведен анализ современных требований к педагогическим кадрам в контексте цифровизации профессионального образования. Исследованы существующие образовательные программы и практики повышения квалификации. Определены основные дефициты в подготовке педагогов, связанные с недостаточным уровнем грамотности в области применения технологий искусственного интеллекта, методической неготовностью к интеграции ИИ-инструментов и отсутствием системного подхода. Описаны ключевые принципы и условия эффективного формирования данных компетенций, такие как практико-ориентированность, модульность, непрерывность и междисциплинарность. На основе анализа ФГОС профессионального образования выделен перечень компетенций, которые могут быть реализованы с применением искусственного интеллекта в образовании. Приложена структура общих профессиональных, исследовательских и этических компетенций в области искусственного интеллекта для педагогов профессионального обучения. Сформулированы рекомендации для образовательных организаций высшего и дополнительного профессионального образования по внедрению ИИ-модулей в образовательные программы и развитию экспертного сообщества в области цифровой трансформации образования.

Цифровизация контрольно-надзорной деятельности (КНД) в Российской Федерации создаёт вызовы по обеспечению прозрачности алгоритмических систем при защите критически важной информации. Традиционный бинарный подход - полное раскрытие либо полная секретность - не отвечает потребностям различных заинтересованных сторон. Статья развивает концепцию градуированной алгоритмической прозрачности, адаптированную к российским условиям КНД на основе международного опыта (Великобритания, Нидерланды, Новая Зеландия, Европейский союз). Предложена трёхуровневая модель доступа к информации об алгоритмических системах: публичная прозрачность (для всех граждан), специализированная прозрачность (для надзорных органов и экспертов) и полная техническая прозрачность (для государственных регуляторов). Разработана система из 20 механизмов реализации: нормативно-правовых (проект статьи 55.1 ФЗ № 248), организационно-технических (государственный реестр алгоритмических систем), процедурных, технологических (XAI, audit trails, model cards) и институциональных. Исследование вносит вклад в развитие правовой доктрины цифрового государственного управления и предлагает практические инструменты для совершенствования законодательства о КНД.

В статье исследуются публично-правовые проблемы, связанные с внедрением технологий искусственного интеллекта в деятельность таможенных органов Российской Федерации. Анализируется нормативно-правовая база применения искусственного интеллекта в системе таможенного администрирования, включая Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года и Стратегию развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года. Выявляются правовые пробелы, препятствующие эффективному использованию технологий искусственного интеллекта в таможенном контроле: отсутствие легальных дефиниций ключевых понятий в таможенном законодательстве, неопределённость правового режима решений, принимаемых с использованием искусственного интеллекта, проблемы распределения юридической ответственности. Исследуется зарубежный опыт правового регулирования применения искусственного интеллекта в таможенной сфере. Предлагаются конкретные меры по совершенствованию законодательства, направленные на формирование целостного правового института электронной (цифровой) таможни.

Оценка фенотипа является неотъемлемой частью работы по улучшению генетического потенциала отечественных пород крупного рогатого скота. Проводятся исследования по цифровизации и автоматизации фенотипирования с использованием оптических систем распознавания и оценки линейных параметров животных. Разрабатывается макет бесконтактной системы мониторинга показателей фенотипа скота. Перемещение животных внутри макета (лабораторного измерительного стенда) ограничивается специальным прозрачным стеклом из полиэтилентерефталата, что позволяет получать трехмерные снимки экстерьера животных. Для подтверждения пригодности стекла к эксплуатации проведены лабораторные испытания. (Цель исследования) Определение степени влияния загрязнения стекла на точность работы оптической системы распознавания животных. (Материалы и методы) Приведены характеристики лабораторного стенда, объекта и оборудования, методика и условия эксперимента. Вероятность определения степени загрязнения стекла выражалось в пределах 0-1 (0,78 – высокая вероятность определения). (Результаты и обсуждение) Исследование показало, что система определения линейных параметров животных способно стабильно работать при загрязнении оградительного стекла до 30 процентов включительно. При загрязнении 50 процентов и некачественной очистке стекла возможность распознавания точек интереса снижается в 1,625 раза, а при загрязнении 80 процентов качественный сбор данных невозможен, в виду того, что камера не способна определить объект. При некачественной очистке стекла система работает нестабильно. (Выводы) Оптическая система позволяет распознавать и проводить оценку линейных параметров животных при загрязнении оградительного стекла лабораторного стенда не более 50 процентов и при условии его качественной очистки. При загрязнении стекла до 30 процентов данные оценки выше на 2,6-38 процента по сравнению с другими уровнями загрязнения.

Настоящая статья посвящена изучению возможностей использования технологии искусственного интеллекта в образовательном процессе в средней школе. В центре внимания авторов — процесс обучения учащихся различным видам речевой деятельности на английском языке. Предметом исследования являются приемы обучения чтению англоязычных текстов с применением современных информационных технологий.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки эффективных методов обучения иностранному языку, которые способны адаптироваться к потребностям современного обучающегося. С развитием Интернет-технологий и распространением онлайн-образования возникает запрос на инновационные подходы к обучению английскому языку, которые были бы доступны и эффективны как для ученика, так и для учителя.

Исследование показало, что использование технологии искусственного интеллекта может существенно обогатить, и, в то же время, упростить процесс подготовки к урокам английского языка преподавателем, предоставляя возможность создания индивидуализированных и уникальных заданий, адаптивных упражнений, которые учитывают уровень и потребности каждого ученика, а также контекст обучения.

В результате авторами статьи делается вывод о том, что данная технология эффективна на всех этапах урока: предтекстовом, текстовом и послетекстовом как при работе с уже имеющимся текстом, так и при создании уникального материала в рамках заданной темы.

В качестве перспективных направлений дальнейшей работы предполагается исследование возможностей интеграции технологии искусственного интеллекта с другими образовательными технологиями и платформами для создания высокоэффективных комплексных учебных программ.

В статье рассматривается современная методика воздействия на сознание индивида в туристской сфере. Актуальность данной проблемы в современном обществе возрастает с учетом использования в туристской сфере новых методов привлечения потребителей, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Целью исследования стал анализ изменений и трансформаций манипулятивных практик в контексте развития туристического бизнеса и становления информационного общества. Автором анализируются взаимосвязи устоявшихся практик манипулятивного воздействия с формированием новых тенденций деформации информационного поля за счет развития скорости передачи данных. Особое внимание сосредоточено на искажении истинного значения культурных объектов и использования их в качестве атрибута создания искусственной мотивации потребителя. В статье на примере развития туристического бизнеса в Республике Мордовии показано, как технологии манипуляции, искусно использующие возможности маркетинга, рекламы и социальных сетей, способны сформировать привлекательность того или иного туристического объекта, лишив его истинной ценности и смысла. Особое внимание уделяется новым тенденциям воздействия на сознание потребителя в связи с переходом к эпохе искусственного интеллекта, делаются прогнозы относительно современных методик манипулирования и неизбежности их успешного применения. В заключении делается вывод о том, что воздействие манипулятивных практик в туристской сфере — это не только предмет исследования взаимодействия человека и искусственного интеллекта, но и угроза для понимания культурного наследия регионов нашей страны.

Настоящая статья посвящена комплексному исследованию значимости искусственного интеллекта (ИИ) в инновационном развитии современного общества и экономики, а также возникающим при этом юридическим аспектам и вызовам. Проведен анализ правового регулирования ИИ в контексте инновационной деятельности в Российской Федерации. Рассмотрены важнейшие федеральные законы, формирующие правовую базу для функционирования ИИ-технологий: Гэажданский кодекс РФ, Федеральный закон № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций», Федеральный закон № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и защите информации». Отмечено, что указанные нормативные акты создают фундаментальные предпосылки для тестирования и коммерциализации инновационных разработок, но требуют дополнения и адаптации применительно к специфическим особенностям ИИ. Рассмотрено влияние ИИ на разные отрасли промышленности и социальной сферы, выделяя его потенциальные преимущества, среди которых ускорение научных открытий, повышение производительности труда, улучшение качества товаров и услуг, сокращение сроков выхода на рынок инновационных продуктов, снижение издержек производства и уменьшение риска ошибок. Одновременно отмечены имеющиеся барьеры и проблемы, препятствующие эффективному применению ИИ, включая потерю рабочих мест вследствие автоматизации, монополизацию рынка крупными игроками, нехватку четкого механизма распределения ответственности за действия автономных систем, неразрешенные вопросы авторского права и защиты интеллектуальной собственности.

Статья носит междисциплинарный характер, сочетая подходы юриспруденции, информатики, социологии и экономики, направлена на расширение научного понимания взаимодействия юридических норм и технологий искусственного интеллекта, формулирует конкретные законодательные инициативы, имеющие важное значение для дальнейшего развития цифрового сектора экономики Российской Федерации.

Актуальность исследования обусловлена колоссальными возможностями, которые предоставляют технологии искусственного интеллекта в транспортной отрасли. Искусственная интеллектуализация пассажирских перевозок приводит к появлению новых эффективных моделей клиентоориентированности, повышает мобильность, скорость передвижения граждан, формирует новые рыночные ниши мультимодальности и совместного потребления, обеспечивает точность, надежность и безопасность перевозок, оптимизирует расходы на них, способствует принятию оптимальных решений, вариантов и схем при управлении перевозочным процессом. Потенциальное приращение добавленной стоимости транспортной отрасли, благодаря внедрению технологий ИИ во всех сферах и ключевых компаниях, ежегодно с 2026 года может дополнительно составить +1,2 %. Цель исследования - определение важнейших направлений внедрения искусственного интеллекта в сфере пассажирских перевозок железнодорожным транспортом и выявление генерируемых соответствующих экономических эффектов. Методы исследования включают систематизацию данных отраслевых ассоциаций, крупнейших транспортных компаний, стратегических документов, анализ проектов в области искусственного интеллекта, машинное обучение, нейросетевое прогнозирование, сценарное моделирование. В результате исследования выявлены и раскрыты основные направления искусственной интеллектуализации пассажирских железнодорожных перевозок: построение прогнозных и рекомендательных моделей по продажам и тарифам; внедрение виртуальных интеллектуальных помощников; применение моделей управления назначением поездов и оптимизацией вагонов, подготовки расписания поездов. Определены эффекты внедрения технологий искусственного интеллекта в пассажирских железнодорожных перевозках: повышение точности прогнозов спроса, сокращение затрат на недоиспользование зарезервированных ресурсов и потерь от низкой загрузки подвижного состава, повышение доходности за счет точного определения расписания и тарифов. Исследование авторов уточняет и конкретизирует возникновение экономических эффектов при использовании технологий искусственного интеллекта в пассажирских железнодорожных перевозках.

Искусственный интеллект стремительно вошел в нашу жизнь, задевая все сферы жизнедеятельности, в том числе образовательную. Возможности ИИ-контента позволяют получить расширенный доступ к знаниям, персонализацию обучения, автоматизацию рутинных задач, что безусловно положительно влияет на образовательную среду. Но есть большая вероятность отрицательного влияния: деградация критического мышления, проблемы достоверности данных, этические дилеммы. Статья посвящена комплексному анализу влияния искусственного интеллекта на образовательную среду вузов, на основании которого предложена концепция «гибридной педагогики», предполагающая синтез человеческих знаний и технологических возможностей ИИ при сохранении педагога в роли куратора познавательного процесса.

В статье авторы с критических позиций рассматривают термин «искусственный интеллект» (ИИ) как неточное обозначение современных технологий, которые представляют собой не креативное мышление (аналогичное человеческому мышлению и творчеству), а статистическую комбинаторику, работу с большими объемами данных и быстрые вычисления. Обсуждаются позиции ученых США, стран Европейского Союза и Китая, подчеркивающие отсутствие подлинного (человеческого) интеллекта и творчества в ИИ. Приводятся цитаты ученых и научный анализ, подтверждающие, что термин «искусственный интеллект» может вводить в заблуждение и необходимо в современных научных исследованиях второй четверти XXI века переходить на более точную терминологию.