Научный архив: статьи

Актуальность исследования обусловлена объективной необходимостью изучения процессов цифровой трансформации и, как следствие, педагогического сопровождения как явления, которое в последние годы претерпело значительную эволюцию вследствие повсеместной интеграции цифровых технологий в образовательные контексты.

Цель: обобщение и анализ исследований, представление опыта, выявление изменений и тенденций в организации педагогического сопровождения с учетом применения цифровых технологий в современном образовании. Методы (инструменты): сопоставительный анализ данных научно-библиографических источников.

Результаты. Современная научно-педагогическая школа представлена через призму исследований Е. А. Александровой, В. С. Басюка, Е. Г. Врублевской, Е. О. Воробчиковой, Н. Д. Вьюн, Е. И. Казаковой, А. М. Моисеева, И. П. Тихоновецкой и др., в которых раскрываются стратегические идеи организации педагогического сопровождения в образовательном процессе. В ретроспективном и перспективном аспектах проанализированы работы А. А. Андреева, В. П. Беспалько, В. В. Гриншкуна, И. О. Петрищева, В. А. Плешакова и др., свидетельствующие об инновационном потенциале применения цифровых ресурсов в современном образовании. Данный анализ позволяет раскрыть проблемы и ограничения, присущие процессу цифровизации, включая цифровой разрыв, инфраструктурные и финансовые ограничения, а также проблемы, связанные с конфиденциальностью данных и кибербезопасностью.

Заключение. Представлено обобщение исследований, посвященных проблеме педагогического сопровождения в цифровом образовании, с предложением цифровой трансформации в организации педагогического сопровождения. Практическая значимость. Выявлены определенные тенденции, которые могут способствовать принятию обоснованных решений и стратегическому планированию в стремлении к улучшению результатов организации образовательного процесса.

С развитием технологий и изменениями в образовательной среде преподавание китайского языка русскоязычным студентам претерпевает значительные изменения. В данной статье систематизируются традиционные и новые форматы заданий в дистанционном курсе китайского языка для русскоязычных студентов, выявляются проблемы применения новых форматов заданий с целью разработки соответствующих рекомендаций для повышения качества обучения. Проведенное исследование базируется на комплексном подходе, включающем элементы системного и процессного подходов при исследовании форматов обучения, а также на использовании методов обобщения, систематизации, описания, контент-анализа, графического метода исследования. Примененные научные методы адекватны предмету исследования, что подтверждает достоверность и обоснованность полученных результатов. Выявленные проблемы применения новых форматов заданий в дистанционном курсе китайского языка для русскоязычных студентов связаны с организацией учебного процесса, восприятием информации, сопротивлением преподавателей и студентов и другими факторами. По результатам исследования автором предложены различные пути решения выявленных проблем для повышения степени усвоения информации и качества обучения в условиях развития новых образовательных технологий. Автор приходит к выводу о благоприятных перспективах использования мобильных приложений, искусственного интеллекта и нейросетей в обучении китайскому языку в дистанционном формате при решении выявленных проблем, что с развитием функций указанных технологий имеет дальнейшие перспективы исследования.

В статье рассматриваются перспективы и ограничения применения искусственного интеллекта (ИИ) в российском гражданском судопроизводстве. Автором проводится разграничение прогнозирования вероятного исхода дела и моделирования долгосрочных последствий принятых судебных решений. Особое внимание уделяется спорам, затрагивающим интересы будущих поколений (напри мер, экологическим и градостроительным), в которых моделирование способно дать более полную картину потенциальных рисков. Несмотря на отсутствие единого сервиса, способного создать для судьи подобные модели, в настоящее время существуют и продолжают активно развиваться все необходимые для этого технологии: машинного обучения, deep learning (глубокого обучения), анализа больших данных (Big Data), интеграции с геоинформационными системами (GIS) и др. В статье также показан зарубежный опыт применения ИИ при осуществлении правосудия по гражданским делам и альтернативном разрешении споров. Делается вывод о практической пользе предлагаемого механизма моделирования, при котором суд, сохраняя независимость и беспристрастность, имел бы дополнительные инструменты для всесторонней оценки значимых для настоящего и будущего поколений обстоятельств.

Статья посвящена описанию разработанной группой ученых Южного федерального университета модели искусственного интеллекта, позволяющей усовершенствовать стадию подготовки гражданских дел к судебному разбирательству. Модель обучена на основе отобранной судебной практики и выявляет по определенной категории дел необходимое требование, перечень лиц, привлекаемых к делу, и необходимых доказательств. Модель способна не просто облегчить работу судьи и участников процесса, но и обеспечить повышение качества подготовки на новом содержательном уровне.

Искусственный интеллект в цивилистическом процессе необходим для минимизации трудовых ресурсов судебного и административного персонала. Дискуссия относительно возможности использования электронных технологий в судопроизводстве состоит в обсуждении проблем, с которыми сталкиваются правоприменители, а также ученые при изучении рассматриваемого явления. В статье обосновываются причины, по которым внедрение искусственного интеллекта в приказное производство требует законодательного и технического внимания со стороны юридического сообщества. Необходимо основываться не только на опыте автоматизированного производства в зарубежных странах и создания интернет-судов, но также на вопросах, присущих российскому цивилистическому процессу, связанных с ответственностью, формой и порядком, при которых может быть использован искусственный интеллект, с учетом сравнительных характеристик физических возможностей человека.

В данной статье рассматривается искусственный интеллект как иной разум, принципиально отличающийся от человеческого. Автор подходит к этой проблеме с антропологического ракурса, показывая, что и мышление человека может следовать различным логикам, которые задаются различными социокультурными контекстами. Внимание акцентируется на уникальных способах категоризации реальности и понимания причинности, которые реализуются в мифологическом или рациональном мышлении. Тем не менее есть принципиальные различия любого человеческого разума от переработки информации большими языковыми моделями (GPT-4, Claude, Gemini). Автор выделяет такие аспекты человеческого мышления как его вовлеченность в деятельность человека в мире (как это представлено в деятельностном подходе А. Н. Леонтьева), открытость миру, не ограниченность поставленной задачей, интенциональность и внутреннюю спонтанность, а также диалогичность. Автор приходит к заключению, что главное отличие искусственного интеллекта от интеллекта человека находится за пределами собственно когнитивных процессов, оно в сфере субъектности и самосознания.

Интервью продолжает цикл разговоров Альберта Ефимова с учеными о том, что сегодня представляет собой искусственный интеллект, в каких сферах и для каких задач он может применяться и каковы этические и социальные аспекты развития этой технологии. В разговоре о месте человека в современном мире Александр Асмолов рассказал о поддержании разнообразия в сложных системах и удержании сложности при их анализе. В ходе беседы прояснилось, как быть «вопрекистом», чем занимается антрополог будущего и почему метафора станет драйвером развития науки в эпоху искусственного интеллекта. Также были затронуты следующие темы: кто такие трикстеры и почему они важны для поиска новых идей и смыслов; зачем мы сами себя приговариваем к отсутствию свободного времени и как это сказывается на когнитивных способностях; почему организационные структуры, которые люди умеют создавать, не соответствуют уровню задач и уровню технологий, которые появляются сегодня; какие главные идеи лежат в основе понятия «человекоцентричная организация»; приведет ли развитие искусственного интеллекта к асимметрии информации, когда все знают всё, и в чем главная опасность, когда человек начинает учиться у машины; почему разработчиков искусственного интеллекта можно назвать «сообществом пигмалионов» и в чем главная опасность «очеловечивания» машин.

Весной 2024 года онлайн-кинотеатр Okko, входящий в экосистему Сбера, совместно с продюсерской компанией «БМП» представил научное шоу «Границы познания». В роли ведущего выступил директор Управления исследований и инноваций Сбербанка Альберт Ефимов. Гостями программы стали известные российские ученые, в том числе нейробиолог Константин Анохин и математик Алексей Семенов. Константин Анохин поделился знаниями о том, что такое гиперсетевая теория сознания и где находятся память, разум и мышление. Алексей Семенов рассказал о создании интуитивного искусственного интеллекта, трансформации личности в цифровой реальности и актуальности математических проблем в современном мире. В статье представлены расшифровки бесед.

Предметом исследования являются современные технологии генеративного искусственного интеллекта (ГИИ), их влияние на общество и право (на примере КНР). Стремительное развитие ГИИ связано с ростом венчурных инвестиций и активной поддержкой со стороны крупных технологических компаний и государств. Так, с 2022 года в КНР приняты ряд документов о регулировании ИИ. При этом, КНР придерживается принципа безусловной защиты государственной безопасности. Важной тенденцией регулирования ИИ (ГИИ) в Китае является стремление к формированию отдельного общего законопроекта об ИИ, который бы значительным образом расширил действующую сейчас в Китае архитектуру нормативного регулирования. Ожидается, что в течение 2025 года законопроект будет принят, что поспособствует более полному и детальному регулированию искусственного интеллекта в КНР. В ходе исследования автором были использованы следующие методы познания (методология исследования): диалектический метод познания, общенаучные эмпирические методы познания (сравнение и описание), общенаучные теоретические методы познания (обобщение и абстрагирование, индукция и дедукция, аналогия), а также частнонаучные эмпирические методы познания (метод интерпретации правовых норм) и частнонаучные теоретические методы познания (юридико-догматический). Основные выводы проведенного исследования заключаются в следующем. К настоящему времени, законопроект об ИИ, предложенный китайскими учеными-правоведами, еще находится на стадии обсуждения, но уже сейчас понятно, что он существенно дополняет и расширяет уже созданную архитектуру нормативного регулирования искусственного интеллекта на территории Китайской Народной Республики. В нем содержатся множество смелых идей и смыслов (например, о правовой защите данных, полученных в результате работы ГИИ). Думается, что в течение 2025 года указанный проект закона (судя по всему с доработками) все же будет принят. Исходя из наличия уже вступивших в силу и действующих сейчас нормативных правовых актов в отношении искусственного интеллекта (в том числе генеративного), а также тенденций к стремительному формированию основного закона об ИИ, однозначно следует, что Китай идет по пути нормативной регламентации указанной сферы для общего пользования внутри КНР, при этом отдавая свободу использования и изучения ИИ в государственных целях, в целях защиты национальных интересов.

С развитием цифровых технологий, искусственного интеллекта и больших данных, спортивная индустрия сталкивается с растущей потребностью в продвинутых аналитических инструментах. В футболе, где стратегическое и тактическое планирование играют ключевую роль, применение технологий компьютерного зрения и машинного обучения для анализа игр становится не просто трендом, а необходимостью для поддержания конкурентоспособности. Использование компьютерного зрения и машинного обучения в спортивной аналитике позволяет автоматически извлекать значимые данные из видео матчей, что значительно повышает скорость и точность анализа по сравнению с традиционными методами. Такие технологии могут предоставить тренерам детальные отчеты о движениях, позиционировании и тактике игроков в реальном времени. Целью является создание системы, которая позволит проводить комплексный анализ футбольных матчей с использованием последних достижений в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Основной метод - обзор и анализ публикаций по теме исследования; анализ современных технологий, позволяющих автоматически обрабатывать видеоданные. Основная методология - концепция разработки проекта PLAY VISION AI как способ просмотра спортивных матчей с помощью искусственного интеллекта для оценки эффективности игровых стратегий. Актуальность данной работы обусловлена максимальной модификацией современных технических средств для улучшения аналитических возможностей в спорте. Авторами разработаны алгоритмы для калибровки и коррекции искажений видео, полученного с футбольных матчей; разработаны методы детекции и трекинга опорных точек и игроков на видео; реализованы алгоритмы для сопоставления изображений с реальными координатами на поле, а также определения позиций игроков; выполнена интеграция разработанных методов в единую систему с интерфейсом для конечных пользователей. Разработанная система PLAY VISION AI обеспечит тренерам и аналитикам инструменты для оценки эффективности игровых стратегий и подготовки к предстоящим матчам. Также будет способствовать дальнейшему развитию технологий анализа в спорте, открывая новые перспективы для исследований и практического применения.

Введение. Статья посвящена проблеме трансформации человека в постчеловека вследствие становления пятой промышленной революции. Процессы цифровизации, свойственные индустрии 4.0 настолько прочно вошли в повседневное бытие человека, что меняют его изнутри. Взаимодействие с искусственным интеллектом и коботами формирует постчеловеческое будущее, а имплантация чипа в головной мозг создает постчеловека.

Теоретический анализ. Феномен индустрии 5.0 связан с активным использованием робототехники и искусственного интеллекта во всех сферах жизнедеятельности человека. Особенность данной стадии промышленной революции заключается в человекоориентированности техники и установлении баланса между природой и техносферой. Тем не менее в результате данных процессов происходитутрата человеком собственного Я и статуса субъекта познания. Происходит переход от Homo Sapiens к Homo Digitalis.

Заключение. Пятую промышленную революцию можно считать торжеством постгуманизма. Технооптимизм, вера в научно-технический прогресс и искусственный интеллект ставит под сомнение факт исчезновения человека как виновника данных феноменов. Зачем создавать постчеловеческое бытие, если человек утратит в нем свою сущность? Homo Digitalis подобен означающему без означаемого – говорящей голове, лишенной собственного сознания и разума.

В последнее десятилетие цифровизация оказывает всё большее влияние на мировые политические процессы и становится устойчивым фактором международной жизни. Не стала исключением и дипломатическая практика, где всё большее распространение получает феномен цифровой дипломатии. В этом контексте особое значение приобретает задача совершенствования методов изучения данных процессов и явлений. В настоящей статье анализируются российские исследования цифровой дипломатии. Автор ставит перед собой цель выявить ключевые характерные для них методы, оценить их сильные и слабые стороны. В первом разделе статьи рассматриваются публикации, в которых применяется метод дискурс-анализа небольших по своему объему международно-политических текстов или их фрагментов. Автор заключает, что такой дизайн позволяет успешно описать коммуникационные стратегии различных политических игроков, но подходит больше для исследований лингвистического профиля, так как не отвечает на волнующие политологов вопросы об эффективности инструментария цифровой дипломатии. Во втором разделе анализируются работы, опирающиеся на метод контент-анализа. Автор приходит к выводу, что, хотя данный метод позволяет обработать больший массив данных и снизить влияние субъективных факторов, он также не лишен недостатков, поскольку при его применении игнорируются визуальный компонент публикаций и более широкий контекст, в который те помещены. В третьем разделе в центре внимания находятся работы, в которых используется наиболее трудоемкий и требовательный к ресурсам и навыкам исследователя метод машинной обработки больших массивов данных (хештегов). Как отмечает автор, применение этого метода сопряжено с целым комплексом очень специфических трудностей методологического и чисто технического плана. В частности, речь идет о проблеме отсеивания ботов и иных способов манипуляции трафиком. В этом контексте автор приходит к выводу о целесообразности дальнейшего совершенствования методов изучения цифровой дипломатии за счет развития культуры аналитики данных и более активного использования наработок из иных дисциплин (филологии, социологии, культурологии и т. д.).