Статья посвящена исследованию концепта «абдукции агентности», задействованного бразильским антропологом Эдуарду Вивейрушем де Кастру в его концепции индейского перспективизма. В статье утверждается и доказывается, что понимание «абдукции агентности» Вивейрушем де Кастру отличается от того, как его понимает автор этого концепта, британский антрополог Альфред Джелл. Предметом исследования выступает концепт «абдукции агентности», рассмотренный в контексте его неоднозначного понимания двумя этими антропологами. Основная цель работы - прояснить смысл, функции и специфику этого концепта в концепции индейского перспективизма Вивейруша де Кастру. Такое прояснение позволяет продемонстрировать потенциал концепта «абдукции агентности» для философско-антропологического анализа взаимодействия человека с технологиями, что является одной из задач статьи. Другими задачами являются, во-первых, описание общего смысла концепта абдукции путем обращения к работам Чарльза Сандерса Пирса, Грегори Бейтсона, Умберто Эко, Лоренцо Маньяни и Резы Негарестани; во-вторых, выявление роли концепта «абдукции агентности» в работах Джелла; а в-третьих, доказательство того, что понимание «абдукции агентности» Вивейрушем де Кастру преодолевает критику этого концепта со стороны британского антрополога Тима Ингольда. Методологическая основа включает историко-герменевтический анализ абдукции в истории философии (от Ч. С. Пирса до современных авторов) и критически-объективное сопоставление трактовок Джелла и Вивейруша де Кастру. Научная новизна статьи заключается в систематизации концепта «абдукции агентности», что устраняет пробел в исследованиях творчества Вивейруша де Кастру и открывает перспективы для его интеграции в философию техники и этику искусственного интеллекта. Практическая значимость работы связана с возможностью использования концепта для моделирования нелинейных взаимодействий человека с технологиями, где гипотезы формируются в процессе динамической адаптации к изменчивым условиям. Выводы статьи ставят под сомнение критику Ингольда, демонстрируя, что «абдукция агентности» в трактовке Вивейруша де Кастру не противоречит идее творчества как импровизации, а, напротив, обогащает её, предлагая новый инструмент для междисциплинарных исследований. Другим значимым результатом статьи является демонстрация возможности применения концепта «абдукции агентности» в модели описания взаимодействия человека с технологиями, в частности с искусственным интеллектом.
Введение. В статье эксплицируется проблема использования цифровых технологий и искусственного интеллекта в образовательной сфере, которые позиционируются в качестве сложнейших многозначных феноменов, оказывающих существенное влияние как на субъект образовательного процесса, так и на качество образования в целом. Показаны преимущества и недостатки данных феноменов.
Постановка задачи. Актуальность и значимость проблемы цифровых технологий и искусственного интеллекта нацеливают на анализ этого феномена в плоскости основных тенденций и перспектив его развития, неоднозначности результатов его воздействия на образовательный процесс.
Методика и методология исследования. В связи с этим уместным признается диалектический подход, интерпретирующий любой процесс, явление в единстве противоречивых сторон и тенденций развития, а также результатов воздействия. В этом контексте акцентируется неоднозначный, противоречивый характер воздействия цифровых технологий и искусственного интеллекта на процессы обучения и воспитания молодежи.
Результаты. В статье раскрываются преимущества и недостатки использования цифровых технологий и искусственного интеллекта. Акцентируется в целом положительный вектор использования технических средств в образовании. Подчеркивается, что в процессе обучения следует использовать только те разновидности искусственного интеллекта, которые инициируют творческие, созидательные, гуманистические, нравственные составляющие личности обучающихся. При этом ключевым моментом применения искусственного интеллекта признаются этические ценности. Результаты исследования имеют теоретическую и практическую значимость в решении проблем цифровых технологий и искусственного интеллекта в образовательной сфере.
Выводы. Указывается необходимость развивать многообразие общественно-прогрессивных проявлений искусственного интеллекта. Использование цифровых технологий, искусственного интеллекта в образовательной сфере приводит к дополнительной ответственности при применении этих инновационных средств обучения в силу их значительного влияния на мировоззрение, систему ценностей и духовный мир молодежи в целом. Важно расширять и усиливать воспитательные меры в образовательных учреждениях, направленных на рациональное использование этих средств, в частности интернета, в аналитическо-критическом аспекте.
Введение. Рассуждения автора направлены на оценку объема присутствия искусственного интеллекта в российском образовательном пространстве, его задач на современном этапе развития и роли в дальнейших социальных стратегиях института образования.
Постановка задачи. Обращение к теме обусловлено целью исследования амбивалентности процессов использования и внедрения продуктов искусственного интеллекта в образовательный процесс. Среди задач автора – определение векторов оценки ресурсов искусственного интеллекта, объемов их использования в различных условиях, а также степени влияния на учебную успеваемость обучающихся.
Методика и методология исследования. В основе исследования – диалектический и системный методы-подходы. Применен метод вторичного анализа данных ВЦИОМ, информационных справок и докладов Министерства образования Иркутской области. Представлены результаты авторских социологических исследований (экспресс-опрос студенческой молодежи Иркутской области «Цифровой опыт в образовательной практике», экспертный опрос «Перспективы и риски искусственного интеллекта в системе образования»).
Результаты. Рискогенность цифровизации подтверждена оценками экспертов и мнением студенческой молодежи. Технологическая ресурсность искусственного интеллекта сопровождается полярными процессами: социальной апатичностью, гипертрофикацией симулякров, снижением творческого начала, уменьшением доли креативных навыков в решении учебных задач, фрагментированием памяти в силу перманентной доступности информации, снижением локуса контроля и навыков аналитического чтения.
Выводы. Расширение цифрового опыта требует социально-философского анализа дегуманизирующих последствий феномена для внедрения коррегирующих мероприятий, актуализирующих воспитательный потенциал образования.
О счастье, завоеванном в труде, о настоящем, подлинно человеческом огромном счастье, за которое призвал бороться XXII съезд КПСС, рассказывается в этой книге. Автор на конкретных примерах вскрывает сущность мнимого, иллюзорного счастья, которое обещает людям капитализм, и доказывает, что истинное счастье человек обретает лишь в мире социализма, говорит о роли науки и искусства в борьбе за личное и общее счастье.
Книга написана в публицистическом стиле, с использованием материалов из художественной литературы.
В статье рассматриваются аспекты стратегирования сферы искусственного интеллекта (ИИ) на основе теории и методологии стратегирования В. Л. Квинта. На примере России анализируются ключевые тренды и вызовы, влияющие на развитие ИИ, включая технологический суверенитет, кадровое обеспечение и развитие инфраструктуры. Основное внимание уделено взаимосвязи ИИ с процессами реиндустриализации и инновационного развития экономики. В статье также проводится стратегическая диагностика состояния российской ИИ-сферы, включающая анализ текущих тенденций, перспектив развития и рыночного позиционирования. На основе результатов стратегического анализа и OTSW-матрицы предложены пять стратегических направлений для развития ИИ в России, нацеленных на увеличение экономического эффекта от внедрения ИИ, стимулирование научных исследований и популяризацию ИИ-технологий среди населения и бизнеса. Предложенные направления могут быть использованы для корректировки существующей государственной стратегии в сфере ИИ и обеспечения долгосрочного устойчивого роста и технологической независимости России в условиях глобальной конкуренции.
Введение. В статье рассматриваются некоторые социально-психологические проблемы, связанные с изменением субъектности обучающегося как основного актора образовательных практик.
Постановка задачи. Целью статьи является обсуждение остроактуальных проблем ответственности обучаемого в условиях формирующейся нетрадиционности образовательных коммуникаций.
Методика и методология исследования. Обсуждение ведется в рамках методологических принципов когнитивизма и социального конструкционизма, определяющих сегодня вектор исследований, связанных с влиянием цифровизации на образовательные практики.
Результаты. Актуализируется тезис о том, что изменение субъектности индивида (как обучающегося субъекта) в условиях конвергенции приложений искусственного интеллекта в образовательные практики происходит в двух основных плоскостях: первая из них связана с деформацией (снижением) уровня ответственности обучающегося за совершение образовательных практик «как конкретных действий обучения»; вторая – с тем, что детерминация снижения ответственности во многом определяется «перемещением» обучающего в «зону комфорта». В этой зоне происходит «делегирование» выбора и принятия решений индивида (субъекта, обучающегося) приложениям искусственного интеллекта.
Выводы. На фоне вопросов, связанных с «достоверностью решений», предлагаемых искусственным интеллектом, и недостаточностью «цифровой грамотности», возможность самоидентификации обучающегося и уровень его ответственности (как реального субъекта образовательных практик) могут быть подвергнуты явному сомнению и требуют методологического и методического осмысления.
Предметом исследования является использование синтетических фокус-групп (СФГ), создаваемых с помощью больших языковых моделей (LLM), в рамках цифровой трансформации социологического анализа. Объектом исследования выступают инновационные методы сбора и интерпретации качественных данных, ориентированные на моделирование групповой дискуссии без участия реальных респондентов. В статье рассматривается эвристический потенциал СФГ, возможности применения метода в условиях ограниченного доступа к респондентам, а также его релевантность для изучения отношения к искусственному интеллекту в сфере высшего образования. Особое внимание уделяется способам организации взаимодействия с языковыми моделями через систему промптов, формированию ролей участников и анализу полученных дискурсивных позиций. В статье также затрагиваются этические и методологические вызовы, возникающие при использовании синтетических участников в исследовательских целях. Методология сочетает теоретический анализ научных публикаций с практическим моделированием СФГ, реализованным с помощью последовательных промптов к языковым моделям и последующей интерпретацией генерируемых данных. Научная новизна работы заключается в апробации метода синтетических фокус-групп (СФГ) как инновационного инструмента сбора качественной информации с использованием генеративных языковых моделей (LLM), таких как Gemini, Qwen, Llama, Deepseek, и Mistral. В исследовании особое внимание уделено моделированию СФГ на основе пользовательских промптов, направленных на изучение отношения студентов и преподавателей к искусственному интеллекту в системе высшего образования. Все использованные модели подчеркивали методологические ограничения СФГ: возможность искажения данных, необходимость четко обозначать синтетическую природу участников и дополнять такие исследования традиционными методами. Подобные методы могут быть полезны в ситуациях, требующих быстрого генерирования гипотез, предварительного тестирования исследовательских сценариев, а также в образовательной и экспертной практике. Вместе с тем, подчеркивается необходимость критического подхода к использованию СФГ, особенно в контексте валидности и репрезентативности получаемых данных.
Современные платформы искусственного интеллекта (ИИ) оказывают значительное влияние на образование, они становятся полноценным инструментом профессиональной деятельности, способным оптимизировать процессы обучения и образовательного администрирования. Внедрение ИИ в сферу образования направлено на повышение эффективности, персонализацию подходов и автоматизацию рутинных задач. Предметом настоящего исследования является применение ИИ-платформ в образовании, их влияние на качество предоставляемых услуг и эффективность учебных процессов в контексте платформенной интеграции. В образовательной сфере рассматриваются ИИ-платформы, включая платформы адаптивного обучения Knewton, DreamBox Learning, Civitas Learning, IBM Watson Education, платформы прокторинга ProctorU, ExamSoft, платформы проверки качества письменных работ Turnitin, Grammarly, платформы оценки творческих работ Edsight и Automated Essay Scoring. В рамках исследования осуществляется обработка данных онлайн-опроса российских экспертов, представляющих ВУЗы из 8 федеральных округов и имеющих опыт работы с данными ИИ-платформами. Применяется метод сравнительного анализа, выявляющий общие и отличительные особенности ИИ-платформ на основе специальных критериев, интегральная оценка которых лежит в основе ранжирования платформ. Научная новизна данного исследования заключается в комплексном анализе применения ИИ-платформ в такой социально значимой области как образование. В отличие от системных подходов Кащук С. М. или Омодан Б., исследование охватывает специальные вопросы автоматизированного принятия решений и оценки его эффективности в реальных условиях. Важным вкладом данного исследования является анализ механизмов адаптации ИИ к индивидуальным потребностям пользователей, что является ключевым фактором успешной платформенной интеграции данных технологий. Экспертный опрос на основе анализа таких специальных критериев как адаптивность, интерактивность, функциональность, эффективность, доступность, интеграция и инновационность по шкале «низкая -умеренная - средняя - высокая» позволяет провести интегральную многокритериальную оценку платформ по совокупности всех критериев, построить рейтинг платформ, выявить наиболее перспективные ИИ-платформы (по интерактивности и инновационности - DreamBox Learning, по адаптивности и функциональности - Knewton), а также обозначить направления преодоления их ограничений.
Введение. В статье исследуются основания изменения педагогического дизайна под влиянием приложений искусственного интеллекта (ИИ), внедряемых в образовательные практики. Автор в качестве основного тезиса утверждает мысль о том, что активное внедрение приложений ИИ в образовательный процесс приводит к «размыванию» субъектности обучающихся и обучаемых, а также к «становлению» ИИ как «третьего субъекта» в традиционном дуальном образовательном взаимодействии. Постановка задачи. Актуальность рассмотрения указанной проблемы связывается с неопределенностью последствий внедрения ИИ в процессы обучения, снижением «качества» личного выбора индивида, а также понижением индекса его ответственности.
Методика и методология исследования. В статье показано, что современные изменения образовательного пространства, как глобального, так и российского, связаны с рядом факторов. Изменение традиционной архитектуры, трансформация ценностей и смыслов, универсализация образовательных стандартов в сочетании с индивидуализацией образовательных траекторий, активно идущая «эмиграция» в виртуальный мир – все это дифференцирует образовательное сообщество, разрушая его социокультурную идентичность.
Результаты. В статье акцентируется положение о том, что воздействие ИИ на изменение всей архитектуры обучения не только требует новой дидактики, но и принципиально изменяет весь педагогический дизайн. Сокращение так называемой «рутинной работы» (то есть той, которая легче поддается алгоритмизации): поиск информации, создание первичных текстовых и визуальных материалов, «подсказка рациональных выборов» актуальных целеполаганий и целереализаций и т. д., способствует «замене» многих характеристик в объеме субъектности индивида. Это буквально отрывает обучение от воспитания и тем самым лишает образование целостного обоснования как платформы его единства.
Выводы. Виртуализация мышления и познавательных потенций определяет явную противоречивость в векторах трансформации образовательных взаимодействий. Если первый вектор направлен на интенсификацию технологий обучения через ИИ как «инструмент», то второй содержит условия для «размывания» ответственности субъектов образования через ее «подмену и перекладывание» на обезличенных субъектов-аватаров.
Статья посвящена рассмотрению текущих форм взаимодействия России и Китая в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении и выявлению векторов их возможного развития. Цель статьи заключается в анализе политических условий и механизмов двустороннего сотрудничества России и Китая в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении с опорой на кейс-анализ, обзор нормативной базы и сравнительное изучение национальных стратегий развития. В качестве методологической базы использованы анализ научной литературы, сравнительный подход и кейс-анализ, позволяющие выявить ключевые направления и барьеры политического сотрудничества России и Китая в области применения ИИ в здравоохранении. Было установлено, что Китай и Россия успешно внедряют технологии искусственного интеллекта в диагностику и лечение заболеваний, а анализ совместных проектов показал, что российско-китайские инициативы по внедрению искусственного интеллекта в систему здравоохранения обладают благоприятными предпосылками для развития. Также удалось выявить различия в масштабах реализации этих проектов. Китай в целом демонстрирует более масштабный подход, тогда как в России инициативы носят более локальный характер. Основные препятствия на пути двустороннего сотрудничества в этой области обусловлены различиями в правовых режимах, а также языковым барьером. Совместная реализация ИИ-проектов в здравоохранении России и Китая не является исключительно научно-технической инициативой. Это проявление более широкой внешнеполитической стратегии, направленной на развитие независимых технологических систем, снижение зависимости от западных ИТ-решений и укрепление глобальных позиций стран в условиях цифровой трансформации.