Научный архив: статьи

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.

С развитием цифровых технологий и появлением финтех-стартапов, корпоративные финансы стали сталкиваться с новыми вызовами и возможностями. Постоянные изменения внешней среды, в том числе частая смена конъюнктуры на финансовых рынках, нестабильность валют актуализируют важность регулярного мониторинга финансовых рисков и оперативного управления ими, что требует более тщательного исследования. Для исследования применялись основные научные методы, такие как: анализ литературы и источников, исследовательская методология, статистический анализ данных. В статье рассматриваются основные тренды и инновации в сфере финтех, которые могут быть применены для эффективного управления корпоративными финансами. Автор статьи исследует роль блокчейн-технологии, искусственного интеллекта, больших данных и автоматизированных систем в корпоративных финансах. В статье проведен анализ преимуществ, связанных с использованием рассматриваемых технологий, таких как повышенная эффективность, прозрачность, надежность и снижение издержек. Кроме того, рассматриваются риски и вызовы, связанные с внедрением этих инновационных финтех-технологий. По результатам исследования автор предлагает стратегии и подходы для успешной адаптации и использования инновационных финтех-технологий в корпоративных финансах в условиях цифровой экономики. В заключении автор приходит к выводу, что инновационные финтех-технологии представляют значительный потенциал для улучшения управления корпоративными финансами в условиях цифровой экономики, при этом выделяется, что их внедрение требует тщательного планирования, адаптации и обеспечения безопасности, в целях максимально эффективного их использования, с учетом их преимуществ, с акцентом на снижение рисков, которые они могут представлять.

В условиях глобальной цифровизации экономики и реализации национальных стратегий развития возникает необходимость анализа внедрения технологий ИИ в различные отрасли экономики. Имеет значение, какими темпами будут развиваться данные направления в нашей стране. Применение ИИ становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности, а также основой перехода к новой цифровой экономике.

Исследование направлено на анализ теоретических и организационно-методических аспектов внедрения ИИ в экономику, динамики отраслевых экономических эффектов и формулирование прогноза достижения целевых показателей Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Для анализа использованы методы сравнительного и экономико-статистического анализа, которые позволяют сопоставить исходные и целевые показатели эффективности, оценить структурные изменения и формализовать выводы о влиянии ИИ на сокращение операционных расходов и оптимизацию бизнес-процессов. Рассмотрены ключевые отрасли, в которых внедрение технологий ИИ оказывает значительное влияние: от обрабатывающей промышленности до государственного управления, здравоохранения и сельского хозяйства. Исследована динамика экономических эффектов, выявлены тенденции и потенциал снижений затрат благодаря цифровым технологиям. Научная новизна исследования заключается в оценке возможностей достижения важнейших целевых индикаторов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут быть использованы при разработке и корректировке стратегий цифровой трансформации организаций и отраслей, формировании управленческих решений и государственной политики по внедрению ИИ. Практическая реализация рекомендаций способствует повышению цифровой зрелости экономики.

Данные становятся ключевым экономическим ресурсом, определяя характер взаимодействия экономических агентов, трансформируя рынок труда, формируя новые правила принятия решений, и корректируют принципы функционирования организаций и регионов. Цель исследования состоит в анализе контекста развития следующего этапа цифровой трансформации на мезоуровне - экономики данных, а также формулировании понятийной базы данного процесса. В результате выявлены ключевые компоненты экономики данных: человеческий капитал, массивы данных, технологии, инфраструктура; а также отражена их роль в формировании инновационного потенциала региона. На основе анализа российских и международных методик оценки инновационного потенциала выявлены их ограничения в отражении трансформационных процессов, обусловленных развитием экономики данных. Обоснована необходимость разработки отдельной методики оценки развития экономики данных на региональном уровне. Полученные выводы могут быть использованы при формировании региональных стратегий цифровой трансформации, совершенствовании индексов цифровой зрелости регионов, а также разработке мер государственной политики в сфере инновационного развития регионов.

Рассматриваются актуальные вопросы, связанные с использованием правоохранительными органами предиктивных технологий. Особое внимание уделяется оптимизации деятельности полиции в сфере охраны общественного порядка на основе предиктивной аналитики больших данных. По мнению автора, внедрение предиктивной аналитики в работу органов внутренних дел может способствовать повышению эффективности профилактических мер и оперативного реагирования на криминогенные инциденты и потенциальные угрозы

В статье рассматривается применение технологий больших данных с целью повышения эффективности производственных систем предприятий и оценки их экономической результативности.

Цель исследования состоит в выявлении факторов и условий успешной интеграции Big Data в управленческие процессы, а также в разработке рекомендаций по их внедрению с учетом отраслевой специфики и требований безопасности. Методическая база исследования включает анализ статистических данных, обзор российской практики, изучение результатов пилотных проектов и отечественного опыта. Результаты показывают, что использование технологий больших данных способствует росту точности прогнозирования, сокращению времени на принятие управленческих решений и повышению прозрачности бизнес-процессов. Авторы отмечают, что главными условиями эффективного внедрения являются наличие квалифицированных кадров, модернизация инфраструктуры и формирование аналитической культуры. Работа имеет практическую ценность, т. к. формулирует рекомендации, способные повысить устойчивость и конкурентоспособность предприятий в условиях цифровой трансформации экономики.