ОТКРЫТОЕ ОБРАЗОВАНИЕ

Цель исследования. Современные средства и методы обучения, как правило, неявно опираются на модель «черный ящик». В отличие от нее, модель «белый ящик» имеет явные дидактические преимущества. К сожалению, их сложно реализовать в образовательном процессе в связи с отсутствием доступных способов конструирования этой модели. Целью исследования является разработка технологии конструирования модели «белого ящика» в виде структурно-ментальной схемы расчетных задач в области элементарной физики. Эта технология предполагает использование вычислительных примитивов для построения задачных схем путем их суперпозиции. Материалы и методы. Разработка технологии конструирования модели «белый ящик» в виде структурно-ментальной схемы расчетных задач в области элементарной физики. Использование вычислительных примитивов для построения задачных схем путем их суперпозиции. Определение сложности конкретной задачи через количество примитивов, участвующих в «маршруте» хода решения. Организация обучения студентов по модели «белый ящик» с визуализацией процесса формирования умений решать расчетные задачи. Результаты. Схемы имеют возможность обеспечить прочность и полноту формирования умения решать задачи у обучаемого. При этом многообразие маршрутов и набор весов его путей составляют информационную модель обучения. В качестве примера представлены структурно-ментальные схемы по теме «тепловые явления». Они показывают необходимость использования нескольких типов примитивов, в частности, примитивов-функций, примитивов-суммы. Структурно-ментальные схемы позволяют организовать обучение студентов по модели «белый ящик», визуализировать процесс формирования и развития у обучаемых умений решать расчетные задачи, тем самым обеспечивая контроль и самоконтроль учебной деятельности. Заключение. Опираясь на положения ментального подхода, предложена технология построения структурно-ментальных схем, представляющих когнитивный образ мыслительной деятельности по решению расчетных задач. Базовой основой технологии являются вычислительные примитивы, с помощью которых конструируются задачные схемы путем их суперпозиции. Сложность конкретной задачи определяется количеством примитивов, участвующих в «маршруте» хода решения. Предложенная технология применима для построения структурно-ментальных схем расчетных задач в различных предметных областях.

В данной статье автор представляет методику организации и проведения дистанционных олимпиад по корейскому языку как второму иностранному в процессе профессиональной подготовки будущих учителей иностранного языка. Цель исследования - изучить специфику организации дистанционных олимпиад по вторым иностранном языкам в условиях профессиональной подготовки, определить основные задачи олимпиады по корейскому языку (повышение мотивации, интереса к изучению корейского языка, приобщение к корейской культуре, и т. д.), и проанализировать основные требования к дистанционным олимпиадным заданиям, разработать задания для первого тура (тестового характера), и второго туpa, которые направлены на выявление коммуникативных способностей и их развитие, то есть на проверку уровня владения устной иноязычной речью. В качестве основных методов исследования используются теоретический анализ психолого-педагогической, методической литературы и нормативных документов по исследуемой проблеме; интервьюирование, наблюдение за деятельностью студентов; моделирование; педагогический эксперимент. В качестве материалов исследования представлены варианты олимпиадных заданий по корейскому языку для первого и второго туров, программа дистанционной олимпиады по корейскому языку, а также результаты, полученные участниками, в процессе прохождение первого и второго туров дистанционной олимпиады. Результаты. Методика, предлагаемая автором, прошла апробацию в группах студентов 3-4 курсов Восточно-Казахстанский университет имени Сарсена Аманжолова, обучающихся по образовательной программе 6В01703 Иностранный язык: два иностранных языка. В статье представлен анализ результатов проведенной дистанционной олимпиады, примеры заданий на каждый тур и основные критерии оценки олимпиадных заданий. Требования к олимпиадным заданиям по вторым иностранным языкам предполагали: возможность массового охвата студентов олимпиадными заданиями; соответствие заданий учебному плану; лимит времени; опору на опыт студентов, включая навыки и умения владения родным языком; повышение степени сложности заданий; разнообразие форм и содержания заданий, идейное содержание и новизна; задания проблемного характера, чтобы активизировать мышление студентов, языковую догадку; привлечение аутентичного материала к олимпиадным заданиям; использование краеведческого, экстралингвистического материала. Учитывалась также общая сложность заданий, и трудности, связанные с характером языкового материала. Заключение. По результатам проведенной экспериментальной работы автор приходит к выводам: ведущий принцип организации дистанционных олимпиад предполагает, что профессорско-преподавательский состав вуза будет ориентирован на своевременное выявление интереса будущих учителей к корейскому языку, вовлечение их в процесс подготовки к олимпиаде, формирование тем самым их интереса к корейской культуре и языку. Олимпиадные задания должны носить творческий характер, чтобы студенты учились самостоятельно находить пути решения задач и вырабатывали навыки самообразования и саморазвития. Участие в олимпиаде повышает учебную мотивацию студентов, расширяет их кругозор, развивает умение выражать свое мнение. Разнообразие требований к работе участников делает оценку каждого члена жюри достаточно субъективной, однако коллективный характер процедуры оценивания обеспечивает правильность и объективность итогового решения, позволяет знакомить участников с результатами выполненной ими работы и рассматривать апелляции на основании заявки участника Олимпиады после каждого тура.

Цель. Целью статьи является обоснование применения коллективного способа обучения на занятиях по информатике в системе среднего профессионального образования, способствующего повышению уровня познавательной активности студентов. Методология исследования. Идея исследования связана с реализацией коллективных способов обучения на учебных занятиях по информатике для повышения уровня познавательной активности студентов. Применение коллективных способов обучения на занятиях по информатике рассматривается с трех позиций: организационной, методической и диагностической. К организационному аспекту отнесены условия формирования студенческих групп и сценарии их взаимодействия в процессе обучения. Методический аспект связан с выбором и подготовкой специального учебно-методического обеспечения, включая методы и способы обучения. Диагностический аспект обеспечивает оценку результативности усвоения учебного материала, уровня познавательной активности и состояния психологической атмосферы на учебных занятиях. Измерение уровня познавательной активности осуществляется при помощи упрощенной трехмерной диагностической методики О. В. Маркеловой. Наблюдение за изменениями психологической атмосферы на занятиях происходит методом педагогического наблюдения. Результаты. На основании адаптации принципов и преимуществ коллективных способов обучения (по В. К. Дьяченко) под задачи системы среднего профессионального образования, были обозначены условия формирования студенческих групп и сценарии их взаимодействия в процессе обучения информатике. Предложен цикл тренингов для реализации коллективного способа обучения на занятиях по информатике и составлена коллекция цифровых образовательных ресурсов. Адаптирован диагностический инструментарий для выявления уровня познавательной активности на занятиях по информатике. Проведена диагностика уровня познавательной активности и результативности усвоения учебного материала на занятиях по информатике, а также проанализирована психологическая атмосфера на занятиях по информатике. Выводы. Применение приемов коллективного способа обучения на занятиях по информатике в системе среднего профессионального образования способствует повышению уровня познавательной активности студентов и, как следствие, обеспечивает комфортную психологическую атмосферу на занятиях и повышает результативность усвоения учебного материала.

Цель исследования. Проблема использования возможностей искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в образовательных программах является актуальной. Статья посвящена анализу роли, функций и значения средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий обучения в развитии открытой образовательной среды и её персональных сегментов, формируемых субъектами образовательных отношений, в процессе подготовки выпускников педагогических университетов к изменению условий современного общества. Обсуждаются возможности генеративных нейронных сетей (GPT) и виртуальной реальности в её различных проявлениях (AR, VR, AVR), их влияние на формирование персональной образовательной среды выпускников педагогических вузов. Материалы и методы. Использован метод компаративного анализа научных публикации в области развития искусственного интеллекта, иммерсивных технологий обучения, формирования персональной образовательной среды. Экспериментальным путем проверены заявленные разработчиками возможности ряда сервисов GPT. Обобщены представления о роли и функциях новых ресурсов в совершенствовании образовательного процесса. Дан прогноз интеграции средств искусственного интеллекта и иммерсивных технологий в педагогическом образовании. Результаты исследования. Показано, что генеративные нейронные сети способны реализовать справочно-энциклопедическую, конструктивно-креативную, аналитическую, управляющую и обучающую функции в образовательном процессе при соблюдении этики их применения. Обозначена связь развития искусственного интеллекта с появлением в глобальной информационной сети виртуальных персонажей, имитирующих внешность и поведение человека в различных контекстах, и антропоморфных роботов, способных коммуницировать с человеком в образовательных целях. Внимание обращено на включение новых средств коммуникации с искусственным интеллектом в персональную образовательную среду преподавателя, обеспечивающую ему совмещение функций поставщика и одновременно потребителя знаний. Дана оценка перспектив появления виртуальных и антропоморфных педагогических агентов с искусственным интеллектом в системе образования и в неформальных коммуникациях. Определены образовательные возможности дополненной реальности, виртуальной реальности и дополненной виртуальной реальности как средств иммерсивных технологий обучения. Приведены педагогические и технологические условия безопасного применения иммерсивных технологий обучения. Отмечено, что создание персональных образовательных сред с компонентами искусственного интеллекта и иммерсивных технологий позволяет соорганизовать процессы преподавания и самообразования педагога, обеспечивая субъектный характер его личностно-профессионального роста и мобильности в условиях усложненного мира. Заключение. Сделан вывод, что творчество преподавателей-инноваторов, отраженное в их открытых образовательных средах, является ресурсом преодоления репродуктивного характера функционирования обучаемых (pre-trained) нейронных сетей. Авторы полагают, что положительная обратная связь в совместной эволюции средств ИИ и персональных сегментов открытого образовательного пространства будет способствовать трансформации существующего информационного общества (Information Society) в общество обучающихся (Learning Society), формируя систему открытого метаобразования по потребностям каждого индивида.

Цель исследования. В настоящей статье анализируется вклад сетевого человеческого капитала в экономическую динамику и инновации посредством эконометрического моделирования на основе данных по 70 странам за 2020-2021 гг. Основная цель исследования состоит в анализе взаимосвязи между сетевым человеческим капиталом, экономическим развитием и инновационной активностью. Материалы и методы. Настоящее исследование основано на методологии обратной связи. С одной стороны, развитие человеческого капитала выступает стратегическим фактором устойчивого экономического развития. С другой стороны, экономические ресурсы, увеличивающиеся в условиях развития, инвестируются в человеческий капитал. Авторами разработан двухэтапный метод оценки вклада сетевого человеческого капитала в экономическую динамику и развитие инновационной деятельности. На первом этапе оценивалось влияние человеческого капитала на факторы инновационного развития, оцениваемые показателями Глобального инновационного индекса (The Global Innovation Index, GII). На втором - моделировалась оценка вклада этих факторов в ВВП на одного занятого. Реализация метода производилась посредством разработки эконометрических моделей, позволяющих оценить вклады сетевого человеческого капитала в экономическую динамику на основе профиля национальной экономики и оценки зависимости ВВП на одного занятого от структуры занятости национальной экономики. Результаты. По результатам эконометрического моделирования произведена оценка влияния накопления человеческого капитала на инновационное развитие экономики. Выявлены и обоснованы статистически значимые зависимости между: увеличением человеческого капитала и ускорением темпов развития новых технологий и экономики знаний; развитием креативной деятельности; нарастанием инновационных связей. На основании результатов моделирования, эмпирически оценен, во-первых, вклад сетевого человеческого капитала в ВВП на одного занятого; во-вторых, увеличивающийся вклад новых отраслей в ВВП на одного занятого и уменьшающийся вклад традиционных отраслей (на примере сельского хозяйства); в-третьих, более значимый вклад занятых в IT по сравнению с вкладом занятых в образовании и здравоохранении в ВВП на одного занятого. Заключение. Результаты проведенного моделирования доказали, что сетевой человеческий капитал влияет на экономический рост и инновационное развитие посредством двух механизмов. Во-первых, сетевой человеческий капитал непосредственно участвует в производственных процессах платформенной экономики как фактор производства. В этом смысле накопление сетевого человеческого капитала непосредственно увеличивает совокупный выпуск. Во-вторых, накопление сетевого человеческого капитала позитивно влияет на классические факторы производства и, в частности, способствует технологическому прогрессу.

Структурное мышление представляет собой важный навык, который позволяет выделять структуры в беспорядочно представленной информации, видеть взаимосвязи на всех уровнях, дает возможность разбивать целое на компоненты и из набора элементов создавать целостные структуры и системы. Особую роль структурное мышление играет в деятельности учителя, т. к. педагогический процесс постоянно требует организации учебной информации с целью ее эффективного восприятия. Учителю постоянно приходится перерабатывать огромный объем учебного материала, выделяя главное и задавая определенную визуальную структуру. Однако, несмотря на множество работ, посвященных вопросам развития структурного мышления, вопрос его диагностики, как профессиональной компетенции остается открытым. Целью работы является разработка диагностического материала для оценки уровня развития структурного мышления как универсальной педагогической компетенции и ее апробация среди студентов-бакалавром института математики, физики и информатики Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева. Материалы и методы. Анализ психолого-педагогической литературы, методических разработок позволил построить диагностический материал для оценки структурного мышления как универсальной педагогической компетенции на трех уровнях: уровень структуры, уровень деталей и уровень сложных задач. Исследование проводилось среди 84 студентов Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева 2-3 курса, обучающихся по направлению «Педагогическое образование» профилей «Математика и информатика», «Физика и технология». Респондентам был предложен текст, по которому они должны были выполнить 4 профессиональные задачи - на умение выделить главную мысль, умение построить дерево понятий, поставить учебные вопросы к тексту и умение сжать информацию. Каждая задача отражала на каком уровне у студентов развито структурное мышление. Результаты исследования показали, что многие студенты испытывают трудности уже с выделения главной мысли в тексте, и как следствие, построения его структуры в виде ментальной схемы. Особые сложности студенты испытывали при постановке вопросов к тексту, позволяющих покрыть весь его информационный объем, и сжать текст до информационного постера. Полученные данные подтверждают необходимость знакомства студентов с методами и инструментами построения схем, моделей понятий, обучение постановке вопросов к учебному материалу, визуализации информации через сжатие, что также отмечается авторами проанализированных работ в данном исследовании. Заключение. Полученные данные актуализируют необходимость ориентации учебных заданий на работу со структурами в процессе профессиональной подготовки будущих учителей. Кроме того, предложенная методика может быть использована с целью выявления, на каком уровне студенты начинают испытывать трудности по структурированию и визуализации информации, и подбора подходящих методов и средств развития их структурного мышления.

В статье рассмотрен основной подход к проектированию образовательных программ нескольких квалификаций, который разрешен к применению, но по факту не используется образовательными организациями России, в связи с непонятностью структуры и объемов программы, а также правил финансирования и реализации. Для достижения результата в статье применялся метод глубинного анализа законодательных требований к проектированию образовательных программ. В статье рассмотрены основные подходы к проектированию объемов программы и сроков ее реализации. Рассмотрены задачи включения тематических модулей и правила выполнения сопряженности результатов обучения. Проведен анализ финансового обеспечения процессов реализации программ, а также актуальных задач организации конкурсов на выделение контрольных цифр приема на программы нескольких квалификаций. В работе представлен опыт использования информационной системы Электронный МЭИ используемой для разработки образовательных программ. Электронный МЭИ представляет собой образовательный конструктор, в котором через шаблоны и данные получаются стандартизированные документы, проверяемые в автоматическом режиме на выполнения требовании законодательства Российской Федерации. В результате исследования выделены два варианта проектирования программ нескольких квалификаций: программы двух квалификаций с получением одного диплома или программы получения двух дипломов высшего и дополнительного образования. Программы двух квалификаций станут «точкой роста» развития российского образования, помогут формировать профессиональные квалификации с привязкой к современным цифровым и предпринимательским компетенциям, необходимым сегодня молодым специалистам.

Цель данного исследования - рассмотреть вопросы теории и практики интеграции цифрового пространства вуза путем внедрения личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов, включая описание возможных подсистем и сервисов данных кабинетов. Материалы и методы. В данном исследовании использовались следующие материалы и методы: анализ библиографических источников по проблемам цифровой трансформации системы высшего образования, а также методы сбора, систематизации, структурирования и анализа данных о подсистемах и сервисах личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов вуза. Результаты. К результатам работы можно отнести проект подсистем и сервисов личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов вуза. Проект личного кабинета студента вуза включает следующие подсистемы: учебный процесс, практика и трудоустройство, обратная связь, взаимодействие с бухгалтерией, электронный документооборот (заказ направлений и справок), интеграция с информационными системами. Личный кабинет преподавателя вуза содержит подсистемы: учебный процесс, научно-исследовательская работа, взаимодействие с отделом кадров, взаимодействие с бухгалтерией, система менеджмента качества, интеграция с информационными системами. Личный кабинет абитуриента включает подсистемы: подача документов, вступительные экзамены, зачисление, заключение договоров, обратная связь, авторизация в личном кабинете. Также рассмотрены проблемы и перспективы цифровой трансформации системы образования и вопросы интеграции личных кабинетов в электронную среду вуза. В частности, можно предложить интеграцию кабинетов в следующие возможные варианты базовых платформ: LMS - система управления электронным обучением вуза (например, LMS Moodle); ERP - система управления образовательной организацией (например, 1С: Университет ПРОФ); интернет-портал вуза (например, на платформе 1С-Битрикс); реализация кабинетов посредством собственных программных разработок вуза на основе систем с веб-интерфейсом (с адаптированной версией для мобильных устройств). Также в работе строится модель возможной интеграции личных кабинетов студента и преподавателя в информационную среду вуза. Кроме этого, в качестве результатов работы приводится пример реализации личного кабинета преподавателя в Электронной информационно-образовательной среде Башкирского ГАУ. Заключение. В заключении можно сделать вывод, что цифровая трансформация высшего образования является крайне сложной, многокомпонентной комплексной задачей, эффективное решение которой возможно только в ходе интеграционного взаимодействия всех участников образовательного процесса. Организация эффективного взаимодействия администрации, преподавателей, студентов и абитуриентов вуза на основе применения современных информационных технологий позволит осуществлять непрерывный мониторинг хода образовательной деятельности с возможностью проведения корректирующих мероприятий, обеспечивающих активизацию деятельности по ключевым для университета направлениям. Внедрение в деятельность вуза личных кабинетов студентов, преподавателей и абитуриентов позволит автоматизировать взаимодействие со всеми участниками образовательного процесса, что будет способствовать повышению его эффективности.

О поиске новой формы театра говорят давно, но кроме онлайн-трансляции спектакля или выступления актера в режиме видеоконференции с чтением художественного текста никаких идей не предлагается. И тут поиску именно новой формы может поспособствовать педагогика. Театр всегда использовался в педагогике как метод, и перенести его в формат виртуальности помогут закономерности организации дистанционного обучения. Возникает вопрос - как именно это сделать, чтобы не только для очных учащихся был доступен театр в школе (колледже, вузе), но и для дистанционных? А также в целом для тех категорий граждан, кто не может посещать театр, но хотел бы присутствовать на спектаклях или заняться театральным искусством дистанционно? Целью данного исследования и послужило желание реализовать на практике теоретическое предположение о переносе театрального действия в виртуальность. Если просто включить онлайн-трансляцию спектакля или показывать его в записи, то театр автоматически превращается в кино, причем не в очень качественное, поскольку камера не успевает за всеми передвижениями актёров, а микрофон захватывает ненужные звуки из зала. Есть способ организовать новый формат театра - через управление аватарами и озвучку героев в 3D-пространстве. Если понимать возможности виртуальной среды в части передачи эмоций, переживаний, сюжетов, то логично предположить, что виртуальный театр - это формат ролевой игры, один из методов педагогики. Попадая в новую среду (в данном случае - в виртуальную), человек меняет своё поведение, начинает иначе себя ощущать и реагировать. На сегодня уже есть несколько исследований по обучению детей и взрослых в виртуальной реальности. В данной статье описан опыт организации виртуального театра со всеми присущими ему атрибутами: подбор сценария, подготовка актеров, создание декораций, костюмов, проведение репетиций, подготовка афиш, приглашение зрителей и проведение спектакля в режиме онлайн. Виртуальный спектакль был проведен в 3D-мире «Виртуальная Академия». В качестве актеров выступили учащиеся 5-7 классов, в качестве организаторов - преподаватели школы, колледжа и вуза. В работу также были включены родители артистов, оперативно решающие технические проблемы с домашними компьютерами, что позволило подготовить спектакль в короткий срок (около 1,5 месяца). Все участники спектакля были заинтересованы процессом, работали очень ответственно, были довольны результатом и высказали пожелание продолжить такие постановки. Описание методики организации виртуального театра позволит в дальнейшем использовать этот метод для работы как со школьниками в условиях дистанционного обучения, так и со студентами театральных вузов для изучения специфики театрального искусства в виртуальности.

Цель исследования: разработать и проверить подход к обучению составителей цифрового контента в части создания альтернативного текста, точно описывающего оригинальное изображение, с использованием нейронной сети для генерирования контрольных изображений, реконструируемых по тексту. Отсутствие в веб-ресурсе текстовых описаний к визуальному контенту ограничивает цифровую доступность, особенно для пользователей с нарушением зрения. Для обеспечения доступности каждое информативное изображение должно сопровождаться альтернативным текстом. Известно, что текстовые альтернативы, сгенерированные с помощью автоматических инструментов, уступают по качеству описаниям, выполненным человеком. Следовательно, составитель цифрового контента должен уметь разрабатывать альтернативный текст к изображениям. Выдвинуто предположение, что нейронная сеть, способная генерировать изображения по текстовым описаниям, может выступать в роли инструмента, служащего для проверки релевантности составляемых текстовых альтернатив. Материалы и методы. Исследование выполнялось в апреле-мае 2023 года. 17 обучающихся бакалавриата изучили требования к разработке текстовых альтернатив, выполнили первичные текстовые описания к трем предложенным фотографиям, а затем откорректировали текст с использованием нейронной сети Kandinsky 2.1 согласно алгоритму: генерирование изображения по описанию; визуальное сравнение полученного изображения с оригиналом; возвращение к редактированию описания или завершение процесса. По первичным и итоговым описаниям исследователи воссоздали изображения с использованием той же нейронной сети. Дальнейшая работа заключалась в оценке качества всех текстовых описаний и сходства всех сгенерированных изображений с оригинальными. Результаты исследования (текстовые описания; оценки, выставленные экспертами; ссылки на сгенерированные изображения) опубликованы в виде набора данных в репозитории Mendeley Data. Для анализа данных использовали t-тест, корреляцию Пирсона и многомерную регрессию (при заданном уровне значимости p = 0,05). Результаты. Установлено, что средние оценки качества первичных и итоговых текстовых описаний значимо не отличались (p > 0,05), также не было выявлено значимых отличий для длины текста (p > 0,05). При этом существенно (p < 0,05) возрастало сходство сгенерированных изображений с оригинальными фотографиями после использования обучающимися нейронной сети. Следовательно, тренировка в нейронной сети способствовала повышению качества (сходства с оригиналом) изображений, сгенерированных по измененным текстовым описаниям, без потери качества описаний. Обнаружено также, что качество итоговых текстовых альтернатив тем выше, чем больше их размер в пределах отведенного лимита, чем лучше и короче первичные описания (p < 0,05). Таким образом, лаконичные и точные альтернативные описания к изображениям после тренировки обучающихся в нейронной сети могут быть преобразованы в не менее качественные текстовые альтернативы, релевантность которых повышается за счет добавления в описание деталей сюжета. Заключение. Нейронные сети для генерирования изображений могут быть применимы в качестве программного инструмента, стимулирующего потенциальных авторов контента к созданию более точного и полного альтернативного текста при сохранении его лаконичности. Представляется важным продолжить исследования, распространив их на изображения других типов, с использованием различных нейронный сетей.

Научная актуальность исследования. В эпоху стремительного увеличения объемов данных, генерируемых пользователями социальных сетей, анализ текстовых данных, таких как комментарии, становится одной из ключевых задач современной науки. Комментарии представляют собой ценный источник информации, позволяя выявлять общественные настроения, анализировать мнения пользователей и отслеживать социальные тренды. Однако из-за слабо структурированного или полностью неструктурированного характера этих данных их обработка требует применения инновационных подходов. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы для обработки слабоструктурированных данных, получаемых из комментариев на видео в социальных сетях, с использованием алгоритмов структуризации, ориентированных на различные отрасли. Исследование направлено на создание эффективного метода анализа тональности, кластеризации и извлечения ключевых тем из комментариев с целью оценки воздействия видео-контента на аудиторию. В результате исследования будет предложен подход к автоматическому выделению и структурированию данных по отраслям, что позволит более точно и глубоко анализировать восприятие контента и его влияние на различные социальные и профессиональные сферы. Методы: Разработка интеллектуальной системы для анализа слабоструктурированных данных требует применения инновационных методов и подходов, сочетающих в себе обработку естественного языка (NLP), алгоритмы машинного обучения и методы анализа больших данных. Эти методы включают: автоматическое извлечение данных через API, предварительную обработку, адаптированную для трех языков (французского, английского и русского), глубокий анализ настроений с помощью продукта Bert и вероятностного алгоритма для статистических расчетов, а также кластеризацию с помощью алгоритмов K-Means, DBSCAN и Agglomerative. Материалы основываются на комментариях из социальных сетей (TikTok, Instagram, Twitter, Facebook, YouTube, Reddit, ВКонтакте) на русском, английском и французском языках. Для предобработки применялись библиотеки SpaCy и NLTK, а модель Hugging Face Transformers работала с предобученными моделями для анализа настроений. Использованы методы машинного обучения, включая кластеризацию и обработку естественного языка. Данные структурированы с помощью тематического моделирования и языковых моделей, реализованных с помощью Python-библиотек. Результаты исследования. Разработка интеллектуальной системы для обработки слабо структурированных данных позволила улучшить анализ комментариев к видеороликам в социальных сетях благодаря комбинации различных моделей машинного обучения и алгоритмов. Результаты исследования позволили нам разработать прототип инструмента для анализа комментариев, который эффективно собирает и структурирует данные из различных социальных сетей. Эта структуризация данных привела к лучшей организации и повышенной доступности информации, что облегчило их использование. Используя методы обработки естественного языка (NLP), мы выявили ключевые темы и эмоции комментариев, проводя анализ настроений, который освещает основные эмоциональные тренды. Методы кластеризации, такие как K-средние, сгруппировали комментарии по схожим темам. Кроме того, мы создали визуализации, показывающие распределение настроений, что позволяет пользователям быстро интерпретировать данные. Интеграция методов визуализации преобразует сложные аналитические результаты в интуитивно понятные графики, что облегчает понимание взаимодействия пользователей с контентом. Таким образом, наша система оказывается эффективной для предоставления ценных инсайтов и оптимизации стратегий взаимодействия с аудиторией. Заключение. Результаты исследования показали, что предложенный подход значительно улучшает точность классификации и структурирования слабо структурированных данных, особенно когда речь идет о комментариях, извлеченных из видеороликов в социальных сетях. Разработанная система использует алгоритмы обработки естественного языка для анализа данных с учетом их отраслевой принадлежности, что позволяет автоматически структурировать комментарии в зависимости от их содержания и проводить подробный анализ тональности. Эффективность данного подхода была подтверждена на примере анализа комментариев с различных социальных платформ, что продемонстрировало его способность извлекать и структурировать релевантную информацию, а также оценивать влияние видеороликов через реакции пользователей.

В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.