Архив статей журнала
Статья посвящена раскрытию понятия профессионального воспитания в эпоху цифровизации, значению медиаплатформ и социальных сетей в подготовке студентов к успешной профессиональной деятельности. Профессиональное воспитание является основой образовательного процесса, играющего важную роль в развитии общества. Это касается не только профессиональных компетенций студентов, но и их личностных качеств, необходимых для устойчивого развития в условиях современной экономики и социальной среды. Понятие профессиональное воспитание касается отдельных личностей и имеет значительные последствия как на уровне страны, так и в мировом сообществе. Основными аспектами социальной пользы профессионального воспитания является его вклад в развитие экономики, социальная стабильность, снижение социальных ограничений, возможность каждому человеку добиться успехов в профессиональной деятельности, формирование гражданской ответственности и социальной солидарности. Таким образом профессиональное воспитание способствует появлению специалистов, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям рынка труда, вызванными новыми технологиями, инновациями и автоматизацией. Страны, которые уделяют внимание профессиональному воспитанию, имеют более высокие темпы конкурентоспособности на мировой арене и обеспечивают стабильное экономическое развитие. Профессиональное воспитание помогает формировать социальные нормы и ценности, адаптироваться к вызовам цифровой эпохи. Инновации способствуют культурному и экономическому росту, а профессиональное воспитание помогает развивать эти качества у студентов. В статье рассматривается объективность заинтересованности педагогов и студентов к медиаплатформам и социальным сетям, как к новым формам профессионального воспитания, обучения и расширения образовательного пространства. Освещается объективная закономерность и интерес исследователей к изучению данной темы. Материалы и методы исследования. Основу исследования составляют отечественная и зарубежная, научно-исследовательская, философская и педагогическая литература, нормативно-правовые акты, законы и постановления Российской Федерации в сфере образования и воспитания молодёжи. При изучении источников и материалов по данной тематике использовались методы теоретического анализа. Был проведён анализ понятийно-теоретического аппарата, сравнение, обобщение, синтез, выборочные опросы. Изучен и обобщён опыт работ по профессиональному воспитанию в системе высшего образования. Сделан обзор опубликованных научных работ и статей по теме профессионального воспитания с использованием медиаплатформ с целью анализа существующих подходов, выявления основных тенденций и определения перспектив дальнейших исследований. Результаты. В результате исследования рассмотрены основополагающие философские идеи воспитания. Изучен аспект формирования понятий «воспитание» и «профессиональное воспитание», даны определения этих терминов и их взаимосвязь в гражданском и нравственном формировании личности. Отражена роль профессионального воспитания в подготовке студентов, как будущих специалистов. Выделена роль социальных медиа в контексте образовательного процесса. Изучен и проанализирован опыт исследователей социальных медиа в профессиональном воспитании и образовательном процессе, составлен рейтинг этих понятий. Заключение. Проведенный анализ и выводы исследования в сфере профессионального воспитания могут быть использованы в педагогической и научной деятельности по рассматриваемой проблеме. Выведены общие и отличительные особенности понятий «воспитание» и «профессиональное воспитание». Показана актуальность профессионального воспитания через цифровые платформы. Доказана перспективность исследований по данной тематике и социальная польза профессионального воспитания с помощью социальных сетей и медиаплатформ в рамках страны и всего мирового сообщества.
Научная актуальность исследования. В эпоху стремительного увеличения объемов данных, генерируемых пользователями социальных сетей, анализ текстовых данных, таких как комментарии, становится одной из ключевых задач современной науки. Комментарии представляют собой ценный источник информации, позволяя выявлять общественные настроения, анализировать мнения пользователей и отслеживать социальные тренды. Однако из-за слабо структурированного или полностью неструктурированного характера этих данных их обработка требует применения инновационных подходов. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы для обработки слабоструктурированных данных, получаемых из комментариев на видео в социальных сетях, с использованием алгоритмов структуризации, ориентированных на различные отрасли. Исследование направлено на создание эффективного метода анализа тональности, кластеризации и извлечения ключевых тем из комментариев с целью оценки воздействия видео-контента на аудиторию. В результате исследования будет предложен подход к автоматическому выделению и структурированию данных по отраслям, что позволит более точно и глубоко анализировать восприятие контента и его влияние на различные социальные и профессиональные сферы. Методы: Разработка интеллектуальной системы для анализа слабоструктурированных данных требует применения инновационных методов и подходов, сочетающих в себе обработку естественного языка (NLP), алгоритмы машинного обучения и методы анализа больших данных. Эти методы включают: автоматическое извлечение данных через API, предварительную обработку, адаптированную для трех языков (французского, английского и русского), глубокий анализ настроений с помощью продукта Bert и вероятностного алгоритма для статистических расчетов, а также кластеризацию с помощью алгоритмов K-Means, DBSCAN и Agglomerative. Материалы основываются на комментариях из социальных сетей (TikTok, Instagram, Twitter, Facebook, YouTube, Reddit, ВКонтакте) на русском, английском и французском языках. Для предобработки применялись библиотеки SpaCy и NLTK, а модель Hugging Face Transformers работала с предобученными моделями для анализа настроений. Использованы методы машинного обучения, включая кластеризацию и обработку естественного языка. Данные структурированы с помощью тематического моделирования и языковых моделей, реализованных с помощью Python-библиотек. Результаты исследования. Разработка интеллектуальной системы для обработки слабо структурированных данных позволила улучшить анализ комментариев к видеороликам в социальных сетях благодаря комбинации различных моделей машинного обучения и алгоритмов. Результаты исследования позволили нам разработать прототип инструмента для анализа комментариев, который эффективно собирает и структурирует данные из различных социальных сетей. Эта структуризация данных привела к лучшей организации и повышенной доступности информации, что облегчило их использование. Используя методы обработки естественного языка (NLP), мы выявили ключевые темы и эмоции комментариев, проводя анализ настроений, который освещает основные эмоциональные тренды. Методы кластеризации, такие как K-средние, сгруппировали комментарии по схожим темам. Кроме того, мы создали визуализации, показывающие распределение настроений, что позволяет пользователям быстро интерпретировать данные. Интеграция методов визуализации преобразует сложные аналитические результаты в интуитивно понятные графики, что облегчает понимание взаимодействия пользователей с контентом. Таким образом, наша система оказывается эффективной для предоставления ценных инсайтов и оптимизации стратегий взаимодействия с аудиторией. Заключение. Результаты исследования показали, что предложенный подход значительно улучшает точность классификации и структурирования слабо структурированных данных, особенно когда речь идет о комментариях, извлеченных из видеороликов в социальных сетях. Разработанная система использует алгоритмы обработки естественного языка для анализа данных с учетом их отраслевой принадлежности, что позволяет автоматически структурировать комментарии в зависимости от их содержания и проводить подробный анализ тональности. Эффективность данного подхода была подтверждена на примере анализа комментариев с различных социальных платформ, что продемонстрировало его способность извлекать и структурировать релевантную информацию, а также оценивать влияние видеороликов через реакции пользователей.