Научный архив: статьи

В статье рассматривается применение учебной аналитики (Learning Analytics, LA) в образовательном процессе. Она широко используется, позволяет оптимизировать процесс обучения, оперативно оценивать качество материалов и преподавания, учитывать результаты и достижения обучающегося, прогнозировать его успеваемость. Среди этических проблем, возникающих при использовании образовательной аналитики, наиболее часто дискуссии возникают вокруг конфиденциальности, прозрачности, навешивания ярлыков, права собственности на данные, алгоритмической справедливости и обязанность вуза упреждающе взаимодействовать с обучающимися при наличии академической неуспеваемости. Каждая из них акцентирует автономию обучающегося, его активную и осознанную вовлеченность в процесс контроля своего обучения для самостоятельного принятия решений. Есть примеры вузовских кодексов использования учебной аналитики, что свидетельствует о необходимости введения нормативной практики использования новых образовательных инструментов.

Рассматриваются наиболее перспективные векторы развития информационных систем такие как: кибербезопасность, большие данные, облачные системы хранения, искусственный интеллект. Указана важность их использования в современных условиях, а также их взаимосвязь и взаимодействие между собой. Приведены роли перечисленных информационных систем в производственной деятельности на примере организации работы склада.

В современном школьном образовании актуализируется проблема обучения школьников технологиям сбора, анализа и защиты данных собственного цифрового следа и формирования у них соответствующих компонентов цифровой грамотности. Элективный курс «Мой цифровой след» включает следующие темы: «Понятие цифрового следа», «Кибергигиена при работе с большими данными», «Извлечение и анализ цифрового следа». Описан ход лабораторных работ «Анализ собственного цифрового следа» и «Анализ цифрового следа с помощью автоматизированных инструментов». Представлены примеры практических заданий на анализ жизненных ситуаций. Элективный курс нацелен на формирование предметных результатов, входящих в компонентный состав цифровой грамотности школьников: понимание сути понятия «цифровой след», структуры и состава личных данных, составляющих цифровой след, умение выявлять и анализировать собственный цифровой след, владение навыками управления своим цифровым следом.

В статье демонстрируются примеры применения инструментов анализа больших текстовых данных Google Books Ngram Viewer для выявления характеристик педагогов и демонстрации частоты упоминаний известных педагогов в корпусе русской литературы за период 1850-2019 гг. Показаны 10 самых частотных словосочетаний «прилагательное + существительное» для существительных «педагог», «учитель», «воспитатель», а также примеры дальнейшего применения найденных словосочетаний для выявления самых упоминаемых педагогов в выявленных микроконтекстах. Показаны примеры запросов в Google Books Ngram Viewer, возможности отображения частоты упоминаний как для всех найденных результатов, так и для отдельных запросов, возможности анализа полученных данных в историческом контексте, рассмотрены основные соответствующие компетенции для эффективного использования инструмента больших текстовых данных Google Books Ngram Viewer.

Статья посвящена способам оптимизации работы с данными в клиентской части web-приложения в рамках проекта BioSense. Рассмотрены такие подходы, как использование новейшей системы сборки; уменьшение итогового размера исходного кода за счет использования более простых и легковесных библиотек; разбиение исходного кода на небольшие части; пагинация и виртуализация таблиц.

В статье представлен культурологический анализ концепта «цифровой след». Раскрывается его природа как специфической разновидности информации и анализируются разные подходы к рассмотрению объема понятия. Определяются его место и роль в организации цифровой среды. Охарактеризованы отдельные разновидности, уровни и способы проявления, выявлены особенности бытования в цифровой среде. Рассмотрены сферы жизнедеятельности человеческого общества, в которых цифровой след функционально и дисфункционально используется. Представляется обоснование его социокультурного потенциала и определяется ведущая роль в становлении новой культуры сетевого общества.

Формирование экономики данных и распространение передовых цифровых технологий ставит вопрос о том, каким образом отраслевая структура экономики регионов может способствовать или сдерживать использование новых технологических решений. Целью исследования является оценка взаимосвязи между удельным весом отдельных видов экономической деятельности в структуре региональной экономики и долей организаций, использующих технологии экономики данных: большие данные, искусственный интеллект, облачные технологии, интернет вещей – на основе расчетов коэффициентов корреляции. По данным Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации в 2020-2022 гг. по 85 регионам России были сделаны выводы о наличии устойчивых корреляций между отдельными отраслями региональных экономик и технологиями экономик данных, отличающимися в зависимости от типа технологии: обратная взаимосвязь между высокой долей сельского хозяйства и распространенностью технологий больших данных и интернета вещей, прямая взаимосвязь между обрабатывающей промышленностью, торговлей и использованием облачных технологий и искусственного интеллекта. Более того, были выделены разнонаправленные взаимосвязи, когда прослеживается прямая взаимосвязь между удельным весом отдельной отрасли в структуре экономике регионов и одной технологией экономики данных и обратная – для другой. Практическая значимость проведенного исследования заключается в эмпирическом обосновании взаимосвязей между отраслевой структурой экономик регионов и распространением технологий больших данных, искусственного интеллекта, облачных технологий и интернета вещей в период пандемии и санкций, что может служить основой для выработки рекомендаций по стимулированию распространения технологий экономики данных с учетом региональной отраслевой специфики.

Статья посвящена исследованию подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнеса.

Выделена роль данных в повышении эффективности хозяйствующих субъектов, что проявляется в их способности обеспечивать принятие обоснованных управленческих решений, усиливать конкурентные преимущества.

Подчеркнуто, что успешное применение данных требует не только развитой инфраструктуры и компетенций персонала, но и системного подхода, объединяющего различные методы анализа данных и обосновывающего переход к конкретным способам бизнес - аналитики.

Проведен сравнительный анализ трех основных подходов к аналитике данных, среди которых: аналоговые, цифровые и большие данные. Представлена модель аналитики данных, отражающая эволюцию и синергетическое объединение подходов.

Выявлено единство целевых ориентаций в аналитике данных, направленное на повышение эффективности бизнеса через применение бизнес - аналитики и её ценности. Определены особенности перехода от аналогового к цифровому подходу и от цифрового к аналитике больших данных, связанные с изменениями инфраструктуры, требований к компетенциям персонала и возможностями применения методов анализа данных.

По итогам проведенного исследования сделаны выводы о необходимости применения синергетического и системного подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации, что способствует максимизации эффективности бизнес - аналитики.

Работа посвящена обсуждению социогуманитарных проблем, обусловленных тектоническими переменами в человеческой жизни на фоне тотальной цифровизации. В фокусе авторского внимания - уникальность современной ситуации: никогда ранее инновационные технологии не обладали способностью столь стремительного и глубокого проникновения в фундамент современного социума, не становились настолько распространенными и общедоступными практически для всех народов и культур. При этом неоспоримое общественное благо и серьезнейшие угрозы обществу, которые несут с собой технологии цифровой реальности, находятся в весьма тесной взаимосвязи. Особенно это касается систем искусственного интеллекта. Инновации трансформируют все мироустройство, привнося радикальные изменения не только в материальную сферу жизни, но и в духовно-нравственное состояние человека. В исследовании отмечается, что внедрение информационно-коммуникационных технологий в жизнь современного социума происходит без надежной опоры на результаты предварительных опытно-экспериментальных исследований, без учета глубокой профессиональной и ответственной оценки социальных и психологических последствий их воздействия на отдельную личность и на общество в целом. В итоге на данном этапе общество перманентно сталкивается с множеством негативных моментов воздействия высокотехнологичных средств. В работе рассматриваются некоторые из них: снижение когнитивных и аналитических способностей, обесценивание человеческого труда, криминализация киберпространства, распространение технологии Deepfake. Особое внимание уделено проблеме, связанной с возможностью использования информационных технологий в качестве инструмента психологического воздействия. Информационно-психологическое противоборство реализуется на базе социальных сетей и технологий искусственного интеллекта, что предоставляет противнику возможность достичь превосходства без использования военной силы. Год от года информационно-гуманитарные действия в киберпространстве, реализуемые странами Запада в целях дестабилизации нашего общества, разрушения его ценностных основ, переформатирования сознания, мировоззрения и духовно-нравственных качеств граждан, становятся все более масштабными и агрессивными. В этой связи все большую значимость обретает сфера высоких гуманитарных технологий, базирующихся на изучении закономерностей поведения личности и социальных групп. В работе отмечено, что цифровизация набирает обороты, все глубже погружая социум в новые обстоятельства и требуя решительных действий, ориентированных на преодоление множества угроз, специфичных для современной высокотехнологичной эпохи.

В статье проведен анализ использования искусственного интеллекта в сфере уголовного судопроизводства. Обсуждается существующий дискурс между юридическими и техническими знаниями, все более нарастающий дисбаланс между юридическим и техническим подходами в обосновании применения профессионального искусственного интеллекта. Использование технологий распознавания лиц в уголовном судопроизводстве, внедрение перспективных систем мониторинга и анализа больших данных, полученных в сети Интернет, использование ChatGPT при производстве по уголовному делу создают значительные риски в достижении назначения уголовного судопроизводства. Представляется интересным и заслуживающим внимания опыт внедрения искусственного интеллекта в сферу уголовной юстиции в Китайской Народной Республике - одном из передовых государств в этой области. Обозначен круг проблем, которые предстоит решить Российской Федерации, связанных с неправильной интерпретацией искусственным интеллектом судебных решений, неспособностью давать оценочные суждения, возможной предвзятостью алгоритмов, избирательностью данных, процессуальной формой вынесения приговоров, снижением уровня доверия населения к системе вынесения судебных решений, постановленных с помощью искусственного интеллекта.

В статье анализируется роль цифровых платформ в экономике и последствия роста их рыночной власти. Делается вывод о необходимости адаптации российского антимонопольного законодательства к потребностям цифровой экономики и рассматриваются основные направления его совершенствования.

 Авторы рассматривают тенденции и особенности развития нормативного регулирования проведения геномных исследований в контексте цифровизации на уровне глобальных и региональных международных организаций, включая интеграционные объединения. Проанализированы действующие в современном международном и интеграционном праве источники правового регулирования применения технологий искусственного интеллекта в сфере геномных исследований, выявлены основные тенденции развития глобальной и региональной регуляторики. Обращено внимание на то, что ключевые международные акты, принятые как на глобальном, так и на региональном уровне и регулирующие те или иные аспекты проведения геномных исследований, представляют собой так называемые акты мягкого права, которые являются рекомендательными и составляют своего рода «предправо». В заключение представлены рекомендации по усовершенствованию релевантного правового регулирования в рамках интеграционных объединений с участием Российской Федерации.