Введение. Рассуждения автора направлены на оценку объема присутствия искусственного интеллекта в российском образовательном пространстве, его задач на современном этапе развития и роли в дальнейших социальных стратегиях института образования.
Постановка задачи. Обращение к теме обусловлено целью исследования амбивалентности процессов использования и внедрения продуктов искусственного интеллекта в образовательный процесс. Среди задач автора – определение векторов оценки ресурсов искусственного интеллекта, объемов их использования в различных условиях, а также степени влияния на учебную успеваемость обучающихся.
Методика и методология исследования. В основе исследования – диалектический и системный методы-подходы. Применен метод вторичного анализа данных ВЦИОМ, информационных справок и докладов Министерства образования Иркутской области. Представлены результаты авторских социологических исследований (экспресс-опрос студенческой молодежи Иркутской области «Цифровой опыт в образовательной практике», экспертный опрос «Перспективы и риски искусственного интеллекта в системе образования»).
Результаты. Рискогенность цифровизации подтверждена оценками экспертов и мнением студенческой молодежи. Технологическая ресурсность искусственного интеллекта сопровождается полярными процессами: социальной апатичностью, гипертрофикацией симулякров, снижением творческого начала, уменьшением доли креативных навыков в решении учебных задач, фрагментированием памяти в силу перманентной доступности информации, снижением локуса контроля и навыков аналитического чтения.
Выводы. Расширение цифрового опыта требует социально-философского анализа дегуманизирующих последствий феномена для внедрения коррегирующих мероприятий, актуализирующих воспитательный потенциал образования.
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.