Целью представленного исследования является характеристика образовательного потенциала населения на основании интегральной оценки образовательной деятельности и материально-технической и информационной базы образования в субъектах Российской Федерации.
Методы. В работе использовались табличный и графический методы представления данных, метод группировки, методы расчета интегральных показателей, а также метод корреляционно-регрессионного анализа.
Результаты работы. В статье рассматривается понятие «образовательный потенциал» и систематизированы определяющие его показатели. Приводится характеристика основных целевых показателей, характеризующих образовательную деятельность и материально-техническую и информационную базы образования в субъектах России. Авторами представлены интегральные индикаторы, характеризующие образовательную деятельность и материально-техническую и информационную базы образования. На основе интегрального индикатора, характеризующего образовательную деятельность, и определяющего показателя результатов образовательной деятельности – долей занятого населения в возрасте 15-ти лет и старше с высшим образованием в общей численности занятого населения, построена регрессионная модель. По результатам сопоставления интегральных показателей, характеризующих образовательную деятельность и материально-техническую и информационную базы образования в регионах России, были выявлены лидирующие и отстающие субъекты. По данным показателям была разработана многомерная группировка, характеризующая отставание субъектов от среднероссийского значения на основе значений обобщающих показателей.
Выводы. Составленные рейтинги субъектов Российской Федерации по интегральной оценке образовательного потенциала на- селения могут стать основой при разработке дифференцированных мер, направленных на стимулирование развития сферы образования, а также при оценке эффективности реализации соответствующих региональных программ. Изучение Индекса образовательной деятельности и индекса материально-технической и информационной базы образования позволит выявить проблемные регионы по отдельным характеристикам образования, поскольку они могут влиять на определенные элементы сферы образования. Это даст возможность Министерству науки и высшего образования Российской Федерации быстрее реагировать на проблемы в данной сфере в региональном разрезе.
Цель статьи: обосновать необходимость совершенствования партнерства государства, бизнеса, университетов и гражданского общества в области использования генеративного искусственного интеллекта.
Методы. Исследование основано на применении методов теоретического и эмпирического анализа, в числе которых: логический, ретроспективный, обобщение, моделирование, сравнение, статистический, наблюдение, визуализация данных.
Результаты работы. В статье приводятся аргументы, подтверждающие востребованность генеративного искусственного интеллекта его ключевыми стейкхолдерами. Обосновывается необходимость развития моделей институциональных взаимодействий для построения нового формата взаимодействия стейкхолдеров на принципе частичного пересечения их институциональных сфер влияния, сопряженного с актуальными запросами гражданского общества. Проведен анализ причин заинтересованности государства и бизнеса в использовании решений, основанных на искусственном интеллекте, в своей деятельности. Особое внимание уделено отношению университетов к ответственному внедрению генеративного искусственного интеллекта в научно-образовательную среду и использованию в решении учебных и профессиональных задач. Предложена усовершенствованная модель партнерства государства, бизнеса, университетов и гражданского общества в области использования генеративного искусственного интеллекта.
Выводы. Партнерство в сфере научно-технологического прогресса позволяет учесть интересы и потребности его ключевых стейкхолдеров, а также появляющиеся возможности освоения ими нового ролевого статуса в сфере развития и использования генеративного искусственного интеллекта. Рекомендуемая модель партнерства ключевых стейкхолдеров позволяет осуществить агрегирование финансовых и производственных ресурсов бизнеса, компетенций и научного потенциала университетов в совместных проектах по разработке решений в области развития и использования генеративного искусственного интеллекта, что может дать существенный синергетический эффект при условии дополнения данной коллаборации государственным участием. Включение в модель гражданского общества обеспечит сопряжение его запросов на сохранение общечеловеческих ценностей в решениях по использованию генеративного искусственного интеллекта и придаст человекоцентричный характер научно-техническому прогрессу в условиях цифровизации общества.