Статьи

Статья посвящена рассмотрению вопросов управления обучением сквозным технологиям, в частности аналитике больших данных и искусственному интеллекту, в российских университетах. В статье приведены статистические данные по масштабу реализации программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в российских вузах. Авторы обращают внимание, что для обработки существенного объема информации были использованы алгоритмы работы с большими данными, такие как Google Chrome-расширения для экстракции данных с веб-страниц Instant data scraper и Table Capture. По результатам исследования были выявлены и проанализированы ключевые особенности управления разработкой и реализацией программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в топ-15 университетах страны. Отмечается то, что большинство программ разработано «на стыке» учебных дисциплин и направлено на подготовку универсальных специалистов, что диктует интеграцию факультетов вузов при их создании и тесное взаимодействие с представителями профессионального сообщества. Приводятся суждения о том, что наиболее плотной интеграцией университетов и бизнеса является автоматическое трудоустройство студентов в период обучения. Выявляется, что управление разработкой программ обучения большим данным и искусственному интеллекту предполагает коллаборации с EdTech-площадками и реализацию программ в дистанционной форме, объединяющей в себе преимущества классической университетской программы и удобство онлайн-обучения, в частности коммуникативный комфорт. Исследование показало, что управление обучением предполагает также развитие «мягких» навыков у специалистов в сфере аналитики данных и искусственного интеллекта.

Статья посвящена рассмотрению факторов, с учетом которых предприниматель должен готовить idea pitch для обеспечения наиболее результативного восприятия инвестором. Поскольку основная задача питчинга - вызвать устойчивый интерес инвестора, который должен быть трансформирован в решение инвестировать, исследование того, что будет оценивать инвестор и как это необходимо учитывать предпринимателю при подготовке питчинга, становится актуальной научной задачей. В статье обосновывается, что помимо бизнес-факторов, оцениваемых инвестором во время питчинга, существенную роль при принятии решения об инвестировании проекта играют так называемые контекстные факторы. Авторы обращают внимание на то, что к ним следует относить весьма разнородные факторы - от убедительности вербальной и невербальной коммуникации до экспертности команды, представляющей проект, и количества реализованных ею кейсов. В статье проведен анализ питчей предпринимателей и отзывов инвесторов в стартап-сообществе Сбербанка «Сберстартап-прожарка 2022» и фидбэка на инвестиционные питчи частных инвесторов, выявлены факторы питчинга, оцениваемые инвесторами, и приведены суждения, какие из них недостаточно учитываются предпринимателями при подготовке питча. Введено в научный оборот понятие контекстных факторов питчинга, выявлено, какие именно факторы следует относить к контекстным, и разработан индикатор контекстных факторов, по которому можно отследить слабые места в подготовке предпринимателя к питчингу. Отмечается, что важными контекстными факторами среди прочих являются подача «ценности продукта» и изложение сути проекта с точки зрения «боли» потребителя. Проанализирован контент программ обучения предпринимателей проведению питчей и выявлены программы, содержащие наиболее комплексное рассмотрение факторов, на которые ориентируются инвесторы при оценке питчинга.