Архив статей журнала
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.
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.