Научный архив: статьи

Предметом настоящего исследования является процесс интеграции эстетических принципов традиционной китайской живописи тушью и функциональных возможностей демонстрации современных цифровых технологий (VR, AR, MR). Объект исследования: эстетические принципы и техники живописи тушью (включая ци юн шэн дун, лю бай, у се лю би) в условиях цифровизации и популяризации культурного наследия современными технологиями. Цель работы заключается в системном анализе эффектов слияния традиционных форм китайской живописи тушью и интерактивных технологий взаимодействия со зрителем. Исследование направлено на выявление стратегий сохранения онтологической целостности традиции (энергетический ритм, философия пустоты, тактильность мазка) при использовании алгоритмических инструментов и иммерсивных технологий в процессе демонстрации данного вида искусства, а также на формирование новых подходов к сохранению и трансляции культурного наследия. Методологическая основа настоящего исследования была выстроена на междисциплинарном подходе, что позволило получить комплексное и многогранное понимание исследуемой проблемы. Автор сознательно объединил теоретический анализ профильной литературы с практическим изучением конкретных кейсов реализованных проектов. Кроме того, для эмпирической валидации выводов, провели анализ зрительского восприятия, используя для этого опросы и структурированные интервью. В результате установлено, что интеграция цифровых технологий способствует фундаментальному изменению в восприятии живописи тушью: от пассивного наблюдения к динамичному, интерактивному участию. Изучение практических кейсов, включая иммерсивную выставку «Тысяча ли рек и гор» и стратегическое применение AR в брендинге, неизменно подтвердило значительную эффективность этой методологии в формировании уникального зрительского опыта. Научная новизна исследования состоит в комплексном анализе способов цифровой трансформации фундаментальных эстетических и философских принципов живописи тушью. Обосновывается перспективность концепции «метавселенной живописи тушью» как платформы для межкультурной коммуникации. Исследование показывает: сочетание традиционной живописи тушью с цифровыми технологиями действительно открывает новые возможности. Можно экспериментировать с выразительными средствами, находить неожиданные визуальные решения, выводить искусство на новый технологический уровень. Таким образом, дальнейшие исследования в данной области должны быть направлены на разработку методологических подходов, позволяющих минимизировать технологические риски при максимальном раскрытии творческого потенциала междисциплинарного синтеза.

Внедрение систем искусственного интеллекта в финансовую сферу вносит революционные изменения в способы анализа, предоставления информации и управления ею. Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет ему автономно обучаться и совершенствоваться. В отличие от методов традиционного «жесткого» программирования, машинное обучение использует нейронные сети и глубокое обучение для работы с большими объемами данных для выявления закономерностей и аномалий. Гипотеза работы состоит в том, что для финансовой сферы характерны собственные способы применения ИИ, опирающиеся на наиболее распространенные, но отличающиеся от них варианты. Целью настоящей работы является систематизация способов применения моделей искусственного интеллекта в финансовых учреждениях в разрезе структурных подразделений. Применение искусственного интеллекта позволяет финансовым учреждениям создавать модели, направленные на решение конкретных проблем в условиях постоянно обновляющейся информационной среды. В соответствии с поставленной целью, в данной работе рассматриваются следующие аспекты: общее описание задач, решаемых ИИ, преимущества и недостатки применения ИИ; характеристика распространенности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере; характеристика области применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Для выполнения работы автор использовал методы синтеза информации, анализа источников, классификации, сравнительного анализа.

В статье рассматривается проблема реализации речетворчества на иностранном языке в педагогическом вузе с использованием функциональных возможностей искусственного интеллекта. Обосновывается актуальность внедрения данного цифрового инструмента в образовательный процесс, направленный на развитие креативного письма как важного компонента профессиональной подготовки будущих педагогов, соответствующего требованиям Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования. На основе анализа психолого-педагогической и методической литературы уточняются понятия письма и письменной речи, творческого письма и речетворчества, а также их роль в формировании речевой активности обучающихся. Подчеркивается значение перехода от репродуктивных форм обучения к продуктивным видам речевой деятельности, стимулирующим развитие ассоциативного мышления и речевой инициативы. В ходе педагогического эксперимента были апробированы задания с использованием нейросетевых моделей и генеративных ИИ-платформ, направленных на формирование у студентов умений творческого письма в рамках темы «Работа. Карьера». Представлены данные диагностики уровня сформированности умений письменной речи до и после применения разработанных заданий. Анализ результатов показал рост мотивации студентов, повышение качества письменных высказываний и развитие способности к смысловому продуцированию текста. Автор приходит к выводу о целесообразности системного включения искусственного интеллекта в практику преподавания иностранного языка как средства стимулирования речетворческой активности. Подчеркивается потенциал дальнейших исследований в этом направлении, включая разработку интерактивных платформ, совершенствование методических подходов и интеграцию искусственного интеллекта в междисциплинарную языковую подготовку будущих специалистов. Статья опубликована при поддержке гранта на проведение исследований по приоритетным направлениям научной деятельности университетов-партнеров (ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный педагогический университет имени И. Н. Ульянова» и ФГБОУ ВО «Мордовский государственный педагогический университет имени М. Е. Евсевьева») (Тема: «Научно-методическое сопровождение иноязычного образования в вузе и школе»).

Авторский коллектив рассматривает вопросы разработки и апробации системы сквозного внутреннего контроля в организациях агросферы с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В условиях динамично меняющейся рыночной среды такая система становится необходимым этапом для успешного развития сельскохозяйственных организаций. Она позволяет эффективно управлять рисками и адаптироваться к непредсказуемым внешним и внутренним факторам, характерным для аграрного сектора. Предложенная система сквозного внутреннего контроля на основе ИИ охватывает все аспекты деятельности организации и обеспечивает непрерывный контроль на протяжении всего технологического цикла. Она помогает своевременно выявлять и устранять проблемы, связанные с качеством продукции, безопасностью и соответствием стандартам. Использование современных информационных технологий в контрольной деятельности организаций агросферы, предложенных в статье, позволяет превентивно запустить механизм нивелирования рисков, связанных с человеческим фактором, и непрерывно мониторить воздействие факторов внешней и внутренней среды хозяйствования экономического субъекта на основе оперативных информационно-аналитических механизмов.

Искусственный интеллект (ИИ) разрабатывается и совершенствуется как «языковая модель» (language model) естественного интеллекта (ЕИ). Поверхностное понимание соотношения текста и смыслообразования может вводить в заблуждение относительно возможностей и действий ИИ. В статье феномен созданного ИИ текста представляется в рамках коммуникативной, а не языковой парадигмы. Теоретической основой коммуникативного подхода можно считать понятия семиотического воздействия и когнитивного состояния семиотического актора, которые являются причиной порождения знаков и смыслообразования в естественном семиозисе (в том числе словосодержащем, графемосодержащем или текстовом). Постулирование в языковой парадигме системы смысло-формальных модулей «тело знака - значение» провоцирует некорректную интерпретацию феномена ИИ, в результате которой признаком мышления (интеллекта) становится сама знаковая последовательность (текст), отвечающая автономным языковым правилам. Языковая интерпретация ИИ составляет проблему (неверное понимание причин и следствий «говорения» ИИ), которая снимается применением коммуникативного подхода.

Развитие современных образовательных технологий и появление искусственного интеллекта, который генерирует самые различные данные, открывают новые перспективы во всех областях знаний. Это приводит к изменениям подходов, методик, приемов и средств обучения высшего профессионального образования. В данном исследовании авторы ставят целью определить готовность преподавателей и студентов медицинского вуза использовать в работе материалы, сгенерированные искусственным интеллектом, а также выявить сомнения и перспективы внедрения инструментов современных технологий в образовательный процесс. Материалом для исследования послужили собственные статистические данные авторов, собранные в результате общения с преподавателями в рамках конференций (Оренбург, 2025) и опроса в Яндекс Формах 208 студентов первого курса. Выбранные авторами теоретический и эмпирический методы позволяют рассмотреть объект исследования с ценностной точки зрения, так как в медицинской профессии очень важно личностное взаимодействие врача и пациента. В то же время для достойного поддержания здоровья и охраны жизни населения профессиональные компетенции специалистов здравоохранения всех уровней должны быть подкреплены свободным владением цифровыми и информационными ресурсами работы. Инновационные технологии помогают создавать эффективные образовательные программы, обрабатывать большой объем информации и персонализировать учебный материал. Появляются новые педагогические подходы и стратегии получения знаний, умений и навыков. Только при грамотно выстроенном взаимодействии преподаватель - студент технологии, основанные на искусственном интеллекте, будут работать на цели образования, приводить к повышению академической успеваемости и становлению высокопрофессионального специалиста.

Предметом исследования статьи является влияние генеративных нейросетей на индустрию кино и производство аудиовизуального контента. В качестве объекта исследования рассматривается нейросеть Sora, созданная компанией OpenAI для генерации видеоконтента на основе текстовых запросов - промптов. Автор статьи обсуждает потенциальное применение искусственного интеллекта в разработке новых подходов к визуальному нарративу, а также затрагивает вопросы, связанные с авторством и креативностью. Помимо этого в статье раскрывается перспектива включения промпта как нового элемента киноязыка, что, в свою очередь, способно радикально трансформировать киноиндустрию, предоставляя режиссерам и сценаристам уникальные инструменты для реализации своих творческих концепций. Автор утверждает, что такой подход к созданию аудиовизуального контента позволит деятелям кино больше экспериментировать и проявлять свою креативность, преодолевая прежние экономические и технические ограничения. В статье проанализированы уже существующие эксперименты с искусственным интеллектом в кинематографе. Описаны работы «Мгновение ока» и «Спасибо, что не отвечаешь», отличающиеся характерным для ранних версий нейросетей «гротескным» качеством визуализации и наличием цифровых артефактов. Также подчеркивается, что в контексте быстрого развития технологий следует ожидать скорого преодоления этих недостатков. Статья посвящена крайне актуальной проблеме - взаимоотношениям искусственного интеллекта и креативного мышления человека при создании аудиовизуального контента. В работе поднимаются как темы кинематографической эстетики XXI века, так и анализируется актуальный и еще не введенный в научный оборот материал. Автор статьи приходит к выводу, что интеграция искусственного интеллекта в процесс создания кино открывает новые возможности для экспериментов в индустрии кино, трансформируя не только методы создания контента, но и само представление о киноязыке. При этом подчеркивается, что для гармоничного развития будущего кинематографа критически важно найти баланс между человеческим творчеством и машинными алгоритмами, обеспечивая защиту интеллектуальной собственности и этичное использование новых технологий.

Использование нейросетей в иноязычном образовании открывает новые пути совершенствования коммуникативной компетенции современных школьников. Нейросети способны генерировать новые идеи для уроков, создавать интерактивные и игровые задания для обучения разным аспектам иностранного языка. Цель работы - теоретически обосновать и экспериментально доказать эффективность использования нейросетей в процессе обучения иностранному языку в 5-х классах. В ходе педагогического эксперимента были разработаны с использованием различных нейросетей и внедрены в процесс обучения иностранному языку задания, направленные на развитие лексических умений, умений чтения и умений говорения обучающихся. Авторами представлены результаты диагностического и итогового тестирования в экспериментальной и контрольной группах до и после внедрения разработанных заданий. Анализ полученных данных позволяет утверждать, что использование нейросетей в процессе обучения способствует не только повышению уровня владения языковыми и речевыми умениями, но и развитию познавательного интереса и мотивации к изучению иностранного языка. В статье подчеркивается необходимость дальнейшего изучения проблемы интеграции нейросетей в процесс обучения иностранному языку в школе и в системе дополнительного языкового образования.

Цифровая трансформация высшего музыкального образования осмысливается в педагогической науке либо в философско-образовательном, либо в технологическом аспектах. Наблюдается дефицит научной рефлексии в области цифровой дидактики. Целью исследования является выявление перспективных направлений использования искусственного интеллекта в высшем музыкальном образовании. В исследовании использовались следующие методы: анализ научной литературы, содержащей кейсы внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, опрос преподавателей музыки, использующих нейросети в образовательной деятельности (n = 21). Были определены направления использования искусственного интеллекта в преподавании музыки: 1) обучение (сопровождение обучения) вокалу / игре на музыкальном инструменте; 2) развитие (сопровождение процесса развития) качеств музыкальной выразительности (музыкальной эмоциональности); 3) автоматизированная система оценки / анализа исполнительской техники; 4) использование чатов с нейросетями для обучения теории и истории музыки; 5) персонализация процесса обучения; 6) автоматизация работы с содержанием музыкального образования. В реальной практике наиболее востребованы автоматизированная система оценки и использование чатов с нейросетями, автоматизация работы с содержанием музыкального образования. Также дана классификация нейросетей по уровню интеграции решаемых задач: 1) монозадачные; 2) полизадачные; 3) интегральные модели. В зависимости от способа реализации на уровне формы обучения выделены следующие направления: 1) дистанционное обучение; 2) смешанное обучение; 3) интеллектуальные системы обучения. Последнее рассматривается в качестве новой образовательной перспективы. Таким образом, исследование выявило перспективные направления внедрения искусственного интеллекта в высшее музыкальное образование, среди которых наибольшую практическую востребованность показывают автоматизированная оценка исполнительской техники и работа с образовательным контентом, в то время как остальные направления обладают значительным, но еще не реализованным потенциалом.

Исследование является актуальным в связи с необходимостью создания новой методики, способствующей развитию рефлексии у студентов педагогического направления. Это, в свою очередь, направлено на совершенствование их навыков работы с информационными технологиями в будущей профессиональной практике. Целью исследования являлось доказательство эффективности методики подготовки студентов - будущих педагогов к применению информационных технологий в профессиональной деятельности с помощью формирования определяющей и содержательной рефлексии путем участия студентов в учебных диалогах с применением технологий искусственного интеллекта. В исследовании участвовали 77 студентов ГАОУ ВО города Москвы «Московский городской педагогический университет» бакалавриата и магистратуры, которые изучали курс «Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании». Исследование проводилось в течение одного семестра с февраля по июнь 2024 года и состояло из трех этапов: входной диагностики уровня эффективности применения информационных технологий, уровня сформированности определяющей и содержательной рефлексии, вторым этапом проводилось обучение студентов в течение 6 занятий для каждой группы, третьим этапом производилась контрольная диагностика. В работе представлены итоги экспериментальной проверки данной методики, а именно проведены входная и выходная диагностика уровня эффективности применения информационных технологий, а также уровня сформированности определяющей и содержательной рефлексии в рамках курса «Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании», сделаны выводы об эффективности методики.

В последние годы технологии искусственного интеллекта и машинного обучения стали неотъемлемой частью современного образования и процесса изучения иностранного языка. Цель настоящей статьи - определить основные функции искусственного интеллекта в процессе преподавания иностранного языка в вузе на основе обзора актуальных отечественных и зарубежных публикаций, а также проанализировать потенциал имплементируемых инструментов искусственного интеллекта в методике преподавания испанского языка в Инженерной академии РУДН. В качестве методов исследования были использованы анализ и систематизация инструментов искусственного интеллекта, применяемых в образовательной деятельности зарубежных вузов и вузов России в соответствии с протоколом Preferred Reporting Items for Systematic Reviewsand Meta-Analyses (PRISMA). В результате поиска в структуре списка публикаций была сформирована первичная база из 50 статей, отвечающих искомым характеристикам, за 2020-2024 гг., из них отобраны 25 публикаций с наибольшим количеством цитирований. В статье выделяются основные функции инструментов искусственного интеллекта в изучении иностранного языка и отмечаются преимущества и недостатки их использования. В ходе исследования особое внимание уделено практическому внедрению инструментов с искусственным интеллектом на занятиях по испанскому языку на кафедре иностранных языков Инженерной академии Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы.

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, а также широкое распространение облачных вычислений стимулируют внедрение интеллектуальных модулей в различные сферы. Однако включение систем искусственного интеллекта в состав распределённых программных систем сопровождается существенными затруднениями, связанными с отсутствием унифицированных подходов к их интеграции. Целью данной работы является разработка контекстно-ориентированной архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта, обеспечивающей снижение сложности сопряжения интеллектуальных модулей с прикладной логикой распределённых программных систем. В работе проведён анализ существующих архитектурных решений, формализована модель интеграции с использованием отображений между задачами, операциями и моделями, а также предложен механизм описания задач в виде операторного графа. Также предложен подход к построению интеграционной архитектуры для систем искусственного интеллекта, основанный на использовании программного шлюза с поддержкой контекстно-ориентированного взаимодействия. Основным ключевым элементом решения является абстрактный слой операторов, который позволяет отделить описание задачи от конкретных моделей и тем самым существенно снизить связность системы. Предложенное решение ориентировано на поддержку моделей различных типов (языковых, визуальных и других) и обеспечивает прозрачную маршрутизацию запросов и возможность масштабирования в условиях распределённой вычислительной среды. В работе отдельно отмечено, что достижение соответствующих характеристик подхода возможно при реализации стандартизированного набора операторов. Представленный подход обеспечивает требуемую масштабируемость архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта и может служить основой для построения универсальных интеграционных решений.