О счастье, завоеванном в труде, о настоящем, подлинно человеческом огромном счастье, за которое призвал бороться XXII съезд КПСС, рассказывается в этой книге. Автор на конкретных примерах вскрывает сущность мнимого, иллюзорного счастья, которое обещает людям капитализм, и доказывает, что истинное счастье человек обретает лишь в мире социализма, говорит о роли науки и искусства в борьбе за личное и общее счастье.
Книга написана в публицистическом стиле, с использованием материалов из художественной литературы.
В статье рассматриваются аспекты стратегирования сферы искусственного интеллекта (ИИ) на основе теории и методологии стратегирования В. Л. Квинта. На примере России анализируются ключевые тренды и вызовы, влияющие на развитие ИИ, включая технологический суверенитет, кадровое обеспечение и развитие инфраструктуры. Основное внимание уделено взаимосвязи ИИ с процессами реиндустриализации и инновационного развития экономики. В статье также проводится стратегическая диагностика состояния российской ИИ-сферы, включающая анализ текущих тенденций, перспектив развития и рыночного позиционирования. На основе результатов стратегического анализа и OTSW-матрицы предложены пять стратегических направлений для развития ИИ в России, нацеленных на увеличение экономического эффекта от внедрения ИИ, стимулирование научных исследований и популяризацию ИИ-технологий среди населения и бизнеса. Предложенные направления могут быть использованы для корректировки существующей государственной стратегии в сфере ИИ и обеспечения долгосрочного устойчивого роста и технологической независимости России в условиях глобальной конкуренции.
Введение. В статье рассматриваются некоторые социально-психологические проблемы, связанные с изменением субъектности обучающегося как основного актора образовательных практик.
Постановка задачи. Целью статьи является обсуждение остроактуальных проблем ответственности обучаемого в условиях формирующейся нетрадиционности образовательных коммуникаций.
Методика и методология исследования. Обсуждение ведется в рамках методологических принципов когнитивизма и социального конструкционизма, определяющих сегодня вектор исследований, связанных с влиянием цифровизации на образовательные практики.
Результаты. Актуализируется тезис о том, что изменение субъектности индивида (как обучающегося субъекта) в условиях конвергенции приложений искусственного интеллекта в образовательные практики происходит в двух основных плоскостях: первая из них связана с деформацией (снижением) уровня ответственности обучающегося за совершение образовательных практик «как конкретных действий обучения»; вторая – с тем, что детерминация снижения ответственности во многом определяется «перемещением» обучающего в «зону комфорта». В этой зоне происходит «делегирование» выбора и принятия решений индивида (субъекта, обучающегося) приложениям искусственного интеллекта.
Выводы. На фоне вопросов, связанных с «достоверностью решений», предлагаемых искусственным интеллектом, и недостаточностью «цифровой грамотности», возможность самоидентификации обучающегося и уровень его ответственности (как реального субъекта образовательных практик) могут быть подвергнуты явному сомнению и требуют методологического и методического осмысления.
Предметом исследования является использование синтетических фокус-групп (СФГ), создаваемых с помощью больших языковых моделей (LLM), в рамках цифровой трансформации социологического анализа. Объектом исследования выступают инновационные методы сбора и интерпретации качественных данных, ориентированные на моделирование групповой дискуссии без участия реальных респондентов. В статье рассматривается эвристический потенциал СФГ, возможности применения метода в условиях ограниченного доступа к респондентам, а также его релевантность для изучения отношения к искусственному интеллекту в сфере высшего образования. Особое внимание уделяется способам организации взаимодействия с языковыми моделями через систему промптов, формированию ролей участников и анализу полученных дискурсивных позиций. В статье также затрагиваются этические и методологические вызовы, возникающие при использовании синтетических участников в исследовательских целях. Методология сочетает теоретический анализ научных публикаций с практическим моделированием СФГ, реализованным с помощью последовательных промптов к языковым моделям и последующей интерпретацией генерируемых данных. Научная новизна работы заключается в апробации метода синтетических фокус-групп (СФГ) как инновационного инструмента сбора качественной информации с использованием генеративных языковых моделей (LLM), таких как Gemini, Qwen, Llama, Deepseek, и Mistral. В исследовании особое внимание уделено моделированию СФГ на основе пользовательских промптов, направленных на изучение отношения студентов и преподавателей к искусственному интеллекту в системе высшего образования. Все использованные модели подчеркивали методологические ограничения СФГ: возможность искажения данных, необходимость четко обозначать синтетическую природу участников и дополнять такие исследования традиционными методами. Подобные методы могут быть полезны в ситуациях, требующих быстрого генерирования гипотез, предварительного тестирования исследовательских сценариев, а также в образовательной и экспертной практике. Вместе с тем, подчеркивается необходимость критического подхода к использованию СФГ, особенно в контексте валидности и репрезентативности получаемых данных.
Современные платформы искусственного интеллекта (ИИ) оказывают значительное влияние на образование, они становятся полноценным инструментом профессиональной деятельности, способным оптимизировать процессы обучения и образовательного администрирования. Внедрение ИИ в сферу образования направлено на повышение эффективности, персонализацию подходов и автоматизацию рутинных задач. Предметом настоящего исследования является применение ИИ-платформ в образовании, их влияние на качество предоставляемых услуг и эффективность учебных процессов в контексте платформенной интеграции. В образовательной сфере рассматриваются ИИ-платформы, включая платформы адаптивного обучения Knewton, DreamBox Learning, Civitas Learning, IBM Watson Education, платформы прокторинга ProctorU, ExamSoft, платформы проверки качества письменных работ Turnitin, Grammarly, платформы оценки творческих работ Edsight и Automated Essay Scoring. В рамках исследования осуществляется обработка данных онлайн-опроса российских экспертов, представляющих ВУЗы из 8 федеральных округов и имеющих опыт работы с данными ИИ-платформами. Применяется метод сравнительного анализа, выявляющий общие и отличительные особенности ИИ-платформ на основе специальных критериев, интегральная оценка которых лежит в основе ранжирования платформ. Научная новизна данного исследования заключается в комплексном анализе применения ИИ-платформ в такой социально значимой области как образование. В отличие от системных подходов Кащук С. М. или Омодан Б., исследование охватывает специальные вопросы автоматизированного принятия решений и оценки его эффективности в реальных условиях. Важным вкладом данного исследования является анализ механизмов адаптации ИИ к индивидуальным потребностям пользователей, что является ключевым фактором успешной платформенной интеграции данных технологий. Экспертный опрос на основе анализа таких специальных критериев как адаптивность, интерактивность, функциональность, эффективность, доступность, интеграция и инновационность по шкале «низкая -умеренная - средняя - высокая» позволяет провести интегральную многокритериальную оценку платформ по совокупности всех критериев, построить рейтинг платформ, выявить наиболее перспективные ИИ-платформы (по интерактивности и инновационности - DreamBox Learning, по адаптивности и функциональности - Knewton), а также обозначить направления преодоления их ограничений.
Введение. В статье исследуются основания изменения педагогического дизайна под влиянием приложений искусственного интеллекта (ИИ), внедряемых в образовательные практики. Автор в качестве основного тезиса утверждает мысль о том, что активное внедрение приложений ИИ в образовательный процесс приводит к «размыванию» субъектности обучающихся и обучаемых, а также к «становлению» ИИ как «третьего субъекта» в традиционном дуальном образовательном взаимодействии. Постановка задачи. Актуальность рассмотрения указанной проблемы связывается с неопределенностью последствий внедрения ИИ в процессы обучения, снижением «качества» личного выбора индивида, а также понижением индекса его ответственности.
Методика и методология исследования. В статье показано, что современные изменения образовательного пространства, как глобального, так и российского, связаны с рядом факторов. Изменение традиционной архитектуры, трансформация ценностей и смыслов, универсализация образовательных стандартов в сочетании с индивидуализацией образовательных траекторий, активно идущая «эмиграция» в виртуальный мир – все это дифференцирует образовательное сообщество, разрушая его социокультурную идентичность.
Результаты. В статье акцентируется положение о том, что воздействие ИИ на изменение всей архитектуры обучения не только требует новой дидактики, но и принципиально изменяет весь педагогический дизайн. Сокращение так называемой «рутинной работы» (то есть той, которая легче поддается алгоритмизации): поиск информации, создание первичных текстовых и визуальных материалов, «подсказка рациональных выборов» актуальных целеполаганий и целереализаций и т. д., способствует «замене» многих характеристик в объеме субъектности индивида. Это буквально отрывает обучение от воспитания и тем самым лишает образование целостного обоснования как платформы его единства.
Выводы. Виртуализация мышления и познавательных потенций определяет явную противоречивость в векторах трансформации образовательных взаимодействий. Если первый вектор направлен на интенсификацию технологий обучения через ИИ как «инструмент», то второй содержит условия для «размывания» ответственности субъектов образования через ее «подмену и перекладывание» на обезличенных субъектов-аватаров.
Статья посвящена рассмотрению текущих форм взаимодействия России и Китая в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении и выявлению векторов их возможного развития. Цель статьи заключается в анализе политических условий и механизмов двустороннего сотрудничества России и Китая в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении с опорой на кейс-анализ, обзор нормативной базы и сравнительное изучение национальных стратегий развития. В качестве методологической базы использованы анализ научной литературы, сравнительный подход и кейс-анализ, позволяющие выявить ключевые направления и барьеры политического сотрудничества России и Китая в области применения ИИ в здравоохранении. Было установлено, что Китай и Россия успешно внедряют технологии искусственного интеллекта в диагностику и лечение заболеваний, а анализ совместных проектов показал, что российско-китайские инициативы по внедрению искусственного интеллекта в систему здравоохранения обладают благоприятными предпосылками для развития. Также удалось выявить различия в масштабах реализации этих проектов. Китай в целом демонстрирует более масштабный подход, тогда как в России инициативы носят более локальный характер. Основные препятствия на пути двустороннего сотрудничества в этой области обусловлены различиями в правовых режимах, а также языковым барьером. Совместная реализация ИИ-проектов в здравоохранении России и Китая не является исключительно научно-технической инициативой. Это проявление более широкой внешнеполитической стратегии, направленной на развитие независимых технологических систем, снижение зависимости от западных ИТ-решений и укрепление глобальных позиций стран в условиях цифровой трансформации.
Тема искусственного интеллекта (ИИ) все более привлекает внимание. Цель статьи – представить результаты библиометрического анализа документопотока по этой теме. Для исследования использованы различные наукометрические данные РИНЦ за 2001–2023 гг. Анализ показал следующее: 1) в России рост документопотока начался с 2016 г.; 2) наиболее цитируемые публикации – монографии и статьи; 3) подавляющее большинство названных в рейтинге фамилий – это молодые люди, которые опубликовали свои первые работы в год попадания в рейтинг или за 1-3 года до этого, однако авторы, имеющие более всего цитирований, не входят в число активно публикующихся; 4) названы лидирующие авторы, организации и источники информации; 5) широта тематики свидетельствует о переходе от общих основ и осмысления темы к конкретным разработкам, применяемым в определенной сфере деятельности, но библиотечный аспект в теме по применению ИИ практически не развит; 6) по вопросам ИИ в последние годы чаще публикуются доклады, которые отражены в сборниках трудов конференций, но научные статьи можно найти в рейтинге за каждый год.
Эффективность социокультурной деятельности библиотек во многом зависит от профессионализма сотрудников, их коммуникабельности, креативности, навыков применения цифровых технологий. Актуальность статьи определена возрастающей популярностью нейросетей, их внедрением в различные сферы деятельности человека. Цель статьи – исследовать возможности формирования компетенций по использованию нейросетей в социокультурной деятельности у студентов библиотечно-информационной специальности, а также определить готовность студентов воспринимать все аспекты использования нейросетевых алгоритмов. В статье на основе анализа публикаций и проведенного экспресс-опроса среди студентов третьего и четвертого курсов Белорусского государственного университета культуры и искусств, обучающихся по специальности «Библиотечно-информационная деятельность», сделана попытка диверсифицировать потенциал нейросетей для подготовки компетентного специалиста в социокультурной деятельности библиотек. Результаты исследования показывают, что в процессе подготовки библиотечно-информационных кадров к применению нейросетей в социокультурной деятельности ключевыми условиями выступают: изучение и анализ опыта работы библиотек по использованию нейросетей в социокультурной деятельности; внедрение в образовательную программу теоретических и практических блоков по использованию нейросетей в социокультурной деятельности библиотек; учет и управление рисками использования нейросетей. Реализуя указанное, следует уделять повышенное внимание ответственному подходу, эмоциональным, творческим проявлениям деятельности в образовательном и производственном процессах.
Статья посвящена проблеме ложных библиографических записей и ссылок, фабрикуемых чат-ботом с генеративным искусственным интеллектом. Генераторы текста стали популярными благодаря возможности экономии времени и автоматизации процесса создания контента. Оперируя массивами разнородных данных, искусственный интеллект способен объединять и интерпретировать различные источники информации и создавать на их основе новые тексты. Для библиографических же записей, представляющих собой особый тип текста, любое перефразирование становится гибельным, так как элементы библиографической записи являются уникальными идентификаторами конкретного информационного ресурса. Распространение в научной среде сфабрикованных библиографических записей и ссылок на несуществующие публикации свидетельствуют о том, что искусственный интеллект пока еще не способен безошибочно распознать, какие части текста следует рассматривать как библиографические данные, что существенно ограничивает возможности применения чат-ботов в научных исследованиях. Со временем, по мере совершенствования технологий, искусственный интеллект должен научиться выявлять библиографические записи и обрабатывать их иначе, чем обычный текст, – копировать их в точности, а не перефразировать. Однако пока эти проблемы не будут решены, исследователям следует проявлять осторожность: информация, полученная путем использования ChatGPT, должна подвергаться проверке. Автор статьи акцентирует внимание на важности создания превентивных мер для предотвращения распространения недостоверных библиографических записей и ссылок, поскольку это может привести к серьезным сбоям в функционировании системы библиографической информации.