Научный архив: статьи

В условиях стремительного развития цифровых технологий аграрные вузы сталкиваются с необходимостью прогрессивного образовательного процесса. Отрасль сельского хозяйства, несмотря на свою консервативность, становится высокотехнологичной отраслью. Очевидна актуальность исследования, поскольку тенденция к глобальной цифровой трансформации современной экономики и образования обусловливают необходимость формирования цифровых компетенций у педагогов и студентов аграрных вузов. Статья посвящена анализу текущего состояния цифровизации, перспектив цифровой трансформации в аграрном образовании. Рассмотрены ключевые аспекты цифровых технологий, особое внимание уделено использованию цифровых платформ, систем управления образованием, элементов искусственного интеллекта, больших данных и элементов геймификации в образовательном процессе. Освещены нюансы цифровой трансформации с учетом теории поколений и интересов личности. Изложены трудности, сдерживающие цифровую трансфорормацию региональных аграрных вузов.

В статье раскрываются ключевые аспекты бизнес-аналитики, включая интеграцию данных и приложений, процессы трансформации информации в практические знания, а также разнообразные методы аналитической обработки. Определены отличительные характеристики концепции Big Data и технологий анализа больших данных. Проведена систематизация и сравнительная оценка современных подходов к интеллектуальному анализу информации с акцентом на их применение для решения управленческих задач и разработки бизнес-стратегий. Описана общая архитектура процессов цифровой обработки корпоративной информации. Особое внимание уделено функциональным возможностям предиктивной аналитики и систем прогнозирования. Представлен обзор лидирующих решений в области аналитики и машинного обучения на ИТ-рынке, а также перспективы их интеграции в цифровую экономику. Рассмотрены базовые подходы к обучению моделей в системах искусственного интеллекта и возможности их использования в различных сферах бизнеса. Исследуется специфика применения алгоритмов машинного обучения как составной части систем искусственного интеллекта, анализируются их преимущества и ограничения, а также оценивается потенциал использования данных технологий в современном менеджменте. Перечислены перспективные направления и функциональные возможности развития искусственного интеллекта для корпоративных решений, такие как агентные системы, автоматизированное машинное обучение и причинный искусственный интеллект.

Повышение эффективности внутренних и внешних процессов производства, улучшение качества продукции, рост продаж - факторы достижения данных целей в современном мире неизбежно упираются в необходимость применения цифровых решений. И первостепенной задачей цифровизации является грамотно выстроенная стратегия работы предприятия, основанная на массиве известных показателей работы. Цифровые решения способствуют ускорению и оптимизации отдельных этапов, связанных с принятием управленческих или технологических решений, снижая время обратной связи до минимальных величин. И чем больше предприятие, перечень товарных позиций, источников и наименований сырья и комплектующих - тем сложнее становится задача оптимизации производства, которая сложна в современных условиях без применения цифровых решений, а при наличии задач управления вертикально интегрированными предприятиями, производственными направлениями и отраслями - практически невозможной. Входных и промежуточных данных становится так много, что без применения цифровых решений их невозможно собрать и обработать в сжатые сроки, что может затягивать принятие решений или делать его практически невозможным. Это, в свою очередь, может отрицательно сказываться на конкурентоспособности и экономической эффективности производственной деятельности. Таким образом, использование технологий сбора, обработки и анализа больших данных является краеугольным камнем построения современной конкурентоспособной экономики. Особенно актуальна эта задача в промышленной сфере, где количество применяемых и выпускаемых товарных позиций может исчисляться тысячами. Однако внедрение современных технологических решений сталкивается с проблемами эффективности и целесообразности их применения. В статье проведена оценка стимулирующих и сдерживающих факторов цифровизации в промышленности России.

Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных в контексте цифровых международных отношений. Рассматриваются исторические этапы развития ИИ, ключевые технологические направления, такие как машинное обучение и нейронные сети, а также их влияние на экономику, политику и общество. Особое внимание уделяется стратегическому значению больших данных как основного ресурса для развития ИИ, их роли в формировании цифрового суверенитета и глобальной технологической конкуренции. Автор исследует современные вызовы, связанные с этическими и правовыми аспектами применения ИИ, включая вопросы регулирования, безопасности и международного сотрудничества. Анализируются национальные стратегии ведущих стран (США, Китай, ЕС, Россия) в области ИИ, их подходы к обеспечению технологического лидерства и защиты данных. Подчеркивается необходимость выработки универсальных международных норм для предотвращения фрагментации цифрового пространства и обеспечения равноправного доступа к технологиям. Статья акцентирует внимание на трансформации международных отношений под влиянием ИИ, где технологическая гонка становится новой «Большой игрой» XXI века. В заключении предлагаются рекомендации по формированию сбалансированной системы глобального управления ИИ, основанной на принципах многосторонности, справедливости и учета интересов всех государств.

В статье проводится комплексное исследование теоретико-методологических основ прогнозирования и планирования как ключевых функций государственного управления в современных условиях. Проанализирована сущность, классификация и принципы прогнозирования и планирования, детально рассмотрена эволюция системы государственного планирования в России с акцентом на преемственность и инновации. Особое внимание уделено современным тенденциям цифровой трансформации планирования, организационно-правовым основам стратегического планирования в Российской Федерации и практическим аспектам реализации национальных проектов. Выявлены основные вызовы и перспективы развития системы государственного планирования в условиях цифровой экономики и геополитической нестабильности.

Работа посвящена исследованию повестки российских университетов в отношении формирования у студентов ценности здорового образа жизни, а также анализу реакции студентов на данную повестку. Эмпирическую базу составили 9 239 сообществ 674 вузов из 145 городов России.

Цифровизация профессионального образования требует новых подходов к оценке качества обучения и своевременного выявления трудностей у студентов. Статья показывает, как анализ цифровых следов обучающихся помогает понять реальные процессы усвоения материала и организовать адресную поддержку. Исследование проводилось в шести учреждениях среднего профессионального образования на протяжении двух учебных лет и охватывало данные студентов различных специальностей. Анализ выявил, что успеваемость студента определяется не временем, проведённым в электронной среде, а регулярностью и системностью учебной работы. Были выделены четыре устойчивых профиля учебного поведения - от систематических отличников до пассивных наблюдателей, каждый из которых требует особого педагогического подхода. Предложенные методы позволяют уже в первый месяц обучения определять студентов группы риска и организовывать поддержку, что существенно улучшает образовательные результаты. Проверка на практике показала, что своевременная помощь - будь то персонализированные рекомендации или работа с тьютором - заметно повышает успеваемость тех, кто испытывает затруднения. Обсуждаются возможности встраивания такой аналитики в повседневную работу преподавателей через информационные панели и системы раннего предупреждения, а также ограничения подхода, связанные с переносом методики между разными учебными заведениями и с этическими аспектами работы с персональными данными. В результате предложена система, которая превращает данные об активности студентов в основу для управленческих решений и индивидуальных образовательных маршрутов.

В статье рассматриваются ключевые аспекты применения прогнозных (прогнозирование, планирование) и аналитических инструментов в системе публичного управления. Основное внимание уделяется анализу успешных практик внедрения аналитических инструментов в деятельность органов публичной власти. Опыт Германии, Великобритании, Нидерландов, Эстонии и других стран свидетельствует об успешном применении системы мониторинга и прогнозирования в различных сферах государственного управления. Особую роль в публичном управлении играют государственно-общественные отношения, в т. ч. уровень взаимодействия между государственными органами, частным сектором и обществом.

В статье выделяются основные вызовы, связанные с внедрением аналитических инструментов: технические и правовые барьеры, проблемы обеспечения прозрачности данных с одновременной необходимостью обеспечения их защиты, наличие умений и навыков у специалистов, занятых в области публичного управления. Рассматриваются вопросы эффективности применения больших данных в государственной статистике, планировании и прогнозировании.

Автор приходит к выводу, что, несмотря на существующие ограничения, аналитические и прогнозные инструменты демонстрируют значительный потенциал для повышения эффективности публичного управления. Особое значение приобретает необходимость баланса между использованием данных для повышения продуктивности и обеспечением прозрачности управленческих процессов.

Исследуются современные проблемы и вопросы, связанные с применением судебно-экологической экспертизы в рамках предварительного расследования, а также оценивается ее роль в правоприменительной деятельности. В рамках проведенного исследования были сформулированы и предложены основные задачи судебно-экологической экспертизы на современном этапе, а также выделены ее особенности и определены проблемы несовершенства текущего методологического обеспечения рассматриваемого вида судебных экспертиз. На основании анализа эмпирического материала и данных правоприменительной практики была определена проблема недостаточной информированности следователей и дознавателей о текущих перспективах использования специальных знаний при расследовании экологических преступлений. Для решения выявленных проблем и оптимизации всего процесса расследования указанной группы уголовных дел предложены меры по внедрению в деятельность сотрудников правоохранительных органов и экспертных учреждений технологий на основе использования больших данных (Big Data).

Большие данные – информационная технология, основанная на быстром накоплении огромных объемов разнообразных данных, анализ которых позволяет выявлять сложные закономерности деятельности человека и общества, получать новые информационные продукты и услуги, отслеживать социальные изменения и управлять ими. Данная технология, встраиваясь в социальные системы, оказывает существенное влияние на социальные нормы и практики. Это требует этико-философской рефлексии по поводу трансформации не только практик, но и объяснительной способности основных моральных теорий. Такого рода вопросы решаются в рамках новой прикладной области этического знания – этика больших данных. В статье рассмотрено влияние больших данных на универсализуемые моральные принципы и ценности, содержание которых обосновывается в рамках таких групп этических теорий или нормативно-этических программ, как деонтология, консеквенциализм, контрактарианизм и перфекционизм. В контексте деонтологических теорий в условиях накопления больших данных проблематизируется моральная автономия личности. В консеквенциализме обостряется проблема соотношения личного и общего блага, а также определение морального минимума, за пределами которого нельзя отказываться от ценностей и убеждений ни при каких условиях. Контрактарианизм не всегда способен объяснить действие принципа maximin, распределение неравенств и новый дисбаланс власти в условиях непрерывного накопления больших данных. Вызов перфекционистским этическим теориям со стороны больших данных заключается в сложности кодирования добродетелей и сомнительной пользе гиперподталкивания к благу для нравственного совершенствования личности, излишне доверчиво делегирующей технологическим инструментам право принимать решения в ситуациях морального выбора.

Исследование посвящено влиянию цифровой трансформации на устойчивое развитие металлургического комплекса России. Рассмотрены ключевые технологии (IoT, Big Data, ИИ) и их роль в повышении эффективности, управлении рисками и конкурентоспособности. Предложены критерии оценки цифровой зрелости: интеграция IoT, уровень аналитики, кибербезопасность. Выявлены барьеры: высокая стоимость внедрения, дефицит IT-кадров, правовые пробелы. Обоснована необходимость синергии государства и бизнеса для перехода к «умному производству» и роста экспортного потенциала. Цель - оценка влияния цифровизации на финансовые показатели и стратегическое позиционирование отрасли.

Ректор МГИМО, академик РАН Анатолий Васильевич Торкунов в беседе с главным редактором журнала «Международный аспект» рассказал о том, что за 80 лет жизни и работы Университета осталось неизменным, а в чем проявляются новые тенденции. Анатолий Васильевич подчеркнул, что сегодня, в связи с новыми явлениями в международных отношениях и мировой экономике, специалистам-международникам необходимо осваивать навыки, которые прежде считались узко специализированными. На расширение кругозора и компетенций у студентов МГИМО направлены новые образовательные программы, в том числе по анализу больших данных и использованию цифровых технологий, работает «Цифровая кафедра». Важен синтез естественнонаучного и гуманитарного знания. Говоря об изучении иностранных языков в МГИМО, Анатолий Васильевич отметил, что на всех факультетах возобновлено преподавание восточных языков, и многие обучающиеся выбирают их в качестве третьего языка. Ректор МГИМО отметил, что студенты активно вовлечены в исследовательскую деятельность, и на этом поприще очень многое зависит от их личной заинтересованности и лидерских качеств.