Несмотря на принимаемые усилия, многообразные и прогрессивные новации в системе образования остается ряд общенациональных проблем, обозначаемых как «разломы» российского образования, которые не позволяют достичь поставленных стратегических целей.

В связи с существующей ситуацией, целью проведенного исследования является провести анализ эволюции реформирования отечественной системы образования на протяжении длительного исторического периода, проанализировать содержание нормативно-правовых актов, касающиеся российского образования, в частности Закон РФ «Об образовании в Российской Федерации», проанализировать формирование целей образования и проблемы, стоящих в настоящее время перед Министерством науки и высшего образования РФ, Министерством просвещения РФ и самостоятельным федеральным органом управления – Рособрнадзор.

На основе проведенного анализа в статье рассматривается две концепций основных моделей образования; европейской и англо-американской. Отмечается, что российское образование в настоящий период времени, как и другие общественные институты, по многим параметрам находятся на развилке между двумя моделями систем управления.

Материалы и метод. В качестве методов исследования был выбран сравнительный анализ подходов к управлению образованием, а также методы сценарного моделирования и структурно-функционального анализа.

Результаты проведенного сравнительного анализа позволяют заявить о том, что Российское образование в настоящий период времени, находятся на развилке выбора системы управления, выбор которой скрыт в «соперничестве» двух концепций основных моделей образования: европейской или англо-американской.

Европейская модель предполагает ориентацию образования на формирование личности, в основе англо-американской модели лежит утверждение о необходимости ориентации формирования личности в режиме прагматичности.

Проведенный анализ позволяет сформулировать заключение, что выбор системы управления во многом зависит от социально-экономической среды и происходящих в стране процессов.

Целью исследования является проведение анализа современных тенденций в сфере образования в условиях цифровизации. В сложивших современных экономических и технологических условиях требуются новые современные подходы к освоению ключевых компетенций цифровой экономики, обеспечению массовой цифровой грамотности специалистов и персонализации образовательного процесса. Для реализации указанной цели 28 мая 2019 года утвержден паспорт Федерального проекта «Кадры для цифровой экономики». В соответствии с целевыми индикаторами Проекта к 2024 году должны пройти обучение по онлайн программам развития цифровой грамотности; 120 тысяч человек должно быть принято на обучение по программам высшего образования в сфере информационных технологий; создано до 8 программ высшего образования в интересах цифровой экономики. Задача Исследования – установить, насколько поставленные цели реализуемы.

Материалы и методы. С целью описания текущей ситуации использованы методы описательной статистики. Приведен анализ информации, собранной в ходе социологического опроса, организованного и проведенного ППС кафедры статистики совместно с АНО «Совет по вопросам управления и развития» при Департаменте труда и социальной защиты населения города Москвы. Для наглядного представления данных применены методы визуализации данных. Обработка данных осуществлялась с применением MS Excel и пакета прикладных программ IBM SPSS Statistics.

Результаты. Проведенный анализ позволил определить основные тенденции в сфере образования. Выявленные тенденции доказали необходимость повышения качества образования с применением информационно-коммуникационных технологий. Результаты исследования демонстрируют о востребованности на рынке труда специалистов в сфере информационно-коммуникационных технологий, в том числе среди лиц с ограниченными возможностями. Мировые рейтинги свидетельствуют о невысоких позициях России по уровню привлечения специалистов, обладающих указанными навыками.

Заключение. Вместе с тем, реализуемые государством программы в сфере образования позволят выстроить качественную систему образования на всех уровнях, включая и поддержку талантливой молодежи в математике и информатике, и подготовку высококвалифицированных кадров, соответствующих новым требованиям цифровой экономики, а также программ переподготовки и повышения квалификации по наиболее востребованным профессиям. Статья выполнена при финансовой поддержке ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В.Плеханова».

Целью исследования является изучение возможностей применения алгоритмов байесовской адаптации к когнитивным системам, воспринимающим пуассоновский процесс возникновения внешних событий.

Методом исследования является применение стохастического описания и синтеза когнитивных систем, включая теорию пуассоновских процессов с двойной случайностью и теорию байесовской адаптации.

Сформулировано формальное определение когнитивных систем в пространстве состояний в духе аналогичных определений теории динамических систем. Определение стало методической основой для разработки моделей тех множеств и преобразований, которые характерны для когнитивных систем. В частности, для описания стохастических свойств когнитивных систем и возможности создания оптимального алгоритма применен признанный в ряде философских работ байесовский подход. Оптимальной оценкой по критерию минимума среднеквадратической ошибки является, как известно, апостериорное математическое ожидание случайной оцениваемой величины, которая применена в данной работе. При этом общеизвестной трудностью использования байесовской оптимальной оценки является необходимость задания априорных вероятностей случайной величины в рассматриваемой системе. Для ее преодоления применен адаптивный алгоритм байесовской оценки, известный также под названием эмпирического байесовского подхода.

В соответствии с изложенным считается, что на входе когнитивной системы, а именно в области бессознательного в непрерывном времени возникают некоторые события, которые моделируются случайными точками. Интенсивность появления точек определяется некоторой случайной величиной Х, оценка которой является задачей когнитивной системы в целом. До некоторого времени в области бессознательного количество случайных событий накапливаются (на математическом языке формируется классифицирующая выборка). В определенный момент происходит попытка оценки величины Х, т.е. попытка перемещения информации из бессознательной области когнитивной системы в сознательную, что и является мыслительным актом, актом обучения и т.п. С математической точки зрения такая модель функционирования когнитивной и является реализацией адаптивного байесовского подхода, позволяющего уменьшить влияние априорного распределения неизвестной величины на ее оценку.

Описанная модель деятельности когнитивной системы обосновывается тем, что величина Х является не только случайной, но и с неизвестным априорным распределением, не наблюдается непосредственно, а некоторым образом должна быть оценена когнитивной системой на основании уже имеющегося в бессознательной области числа событий и последнего события, на основании которого производится оценка.

Оптимальная оценка случайного параметра использована для решения задачи классификации наблюдений, т.е. оптимальной проверки односторонней гипотезы по байесовскому критерию.

В результате предпринятого рассмотрения продемонстрирована применимость разработанного формального определения когнитивной системы для формулировки разнообразных задач анализа и синтеза систем. Достоинством примененной модели является минимально количество априорной информации о процессах, протекающих в системе. Оказалось достаточным одного допущения о пуассоновском характере возникающих на входе системы событий.

Приведены результаты вычислительного эксперимента по адаптивной оценке случайного параметра с неизвестным априорным распределением.

В заключении отмечается, что дальнейшим развитием исследования может стать детальная формулировка математических свойств элементов когнитивной системы, упомянутых в разработанном определении, постановка, решение и интерпретация новых математических задач анализа и синтеза.

Цель исследования. Целью исследования является формирование модульной архитектуры интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей. Для этого рассмотрены современные направления развития технологий, среди которых выделены наиболее значимые, перспективные направления и события в области информационных технологий. Среди этих направлений, событий выделены: внедрение технологий Industry 4.0; использование облачных, туманных вычислений; машинное обучение; когнитивный подход в области искусственного интеллекта; развитие когнитивного компьютинга. Раскрыто основное содержание этих направлений. В контексте интернета вещей рассмотрена модульная архитектура интеллектуальной системы и описаны ее модули для решения задач целенаправленного поведения. В рамках развития интернета вещей рассмотрены подходы к управлению инновационными процессами. Сделан акцент на использовании когнитивных карт. При возрастании объемов информации возникают задачи принятия эффективных решений. Для этого рассмотрены интеллектуальные системы, ориентированные на использование концептов-представлений и концептов сценариев.

Материалы и методы исследования. При решении задач в рамках концепции Industry 4.0 (интернета вещей) требуются новые подходы и методы. Система Industry 4.0 представляет множество технологий, включающих создание устройств, датчиков, множество протоколов их взаимодействия. Одним из главных ее направлений является интернет вещей, который представляет собой новый шаг совершенствования интернета. Для развития интернета вещей используются туманные вычисления, которые расширяют и дополняют облачные вычисления. Одним из центральных мест в интернете вещей является машинное обучение. Дано краткое описание основных методов машинного обучения. Показано использование когнитивного подхода в контексте понимания и использования механизмов, которые позволяют человеку расшифровывать информацию о действительности и организовывать ее для проведения сравнения, принятия решения и многих новых задач, возникающих в повседневной жизни. Представлены развивающиеся направления когнитивного компьютинга.

Результаты. Предложена модульная архитектура интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей: модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием чувственных образов; модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием концептов-представлений; модули интеллектуальной системы для решения задач интернета вещей с использованием концептов-сценариев. Представлены значимые, перспективные направления и события в области информационных технологий и раскрыто их основное содержание. Рассмотрены подходы к управлению инновационными процессами. Описано использование нечеткой когнитивной карты, отражающей влияющие на продолжительность жизненного цикла этапы и факторы создания робота-пылесоса.

Заключение. Использование модульной архитектуры интеллектуальной системы позволяет решать задачи целенаправленного поведения с использованием чувственных образов окружающего мира. Такие системы могут применяться для решения задач интернета вещей. Используя интегрированный подход к описанию действительности, интеллектуальная система модульной архитектуры позволяет формировать концепты-представления и концепты-сценарии. Они могут сократить потоки информации, что актуально для интернета вещей и интернета всего. Описание значимых, перспективных направлений в области информационных технологий, подходов к управлению инновационными процессами дает понимание развития когнитивного компьютинга.

Цифровые дистанционные образовательные технологии являются актуальным вопросом на сегодняшний день. Если рассматривать данный вопрос для обучения специалистов плавсостава, то здесь необходимо соблюдать выполнение требований Федеральных государственных образовательных стандартов, Международной конвенции о подготовке и дипломировании моряков и несении вахты и еще ряда других законодательных документов. В статье рассматривается формирование индивидуальной цифровой образовательной траектории и индивидуального профиля компетенций обучающихся с применением методов Data Mining и системы Moodle.

Цель исследования: Изучить практику применения цифровых дистанционных образовательных технологий в соответствии с требованиями к подготовке специалистов плавсостава. Рассмотреть примеры решения задачи формирования индивидуальной цифровой образовательной траектории и индивидуального профиля компетенций обучающегося.

Материалы и методы: Рассматриваются понятия дистанционных образовательных технологий и электронного обучения, утверждённые на законодательном уровне еще в Федеральном законе от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации». Согласно Постановлению Правительства РФ от 23 мая 2015 г. № 497 «О Федеральной целевой программе развития образования на 2016–2020 годы» в рамках задачи 5 «Формирование востребованной системы оценки качества образования и образовательных результатов» предусмотрена реализация следующих мероприятий: «будут разработаны механизмы и типовые модели хронологической оценки учебных достижений обучающихся, позволяющие формировать траектории индивидуального развития обучающихся в средних профессиональных образовательных организациях и образовательных организациях высшего образования». Индивидуальная образовательная траектория – это персональный путь реализации личностного потенциала каждого обучающегося в образовании. Индивидуальная образовательная траектория в свете цифровизации образования и применения методов электронного обучения, дистанционных образовательных технологий – это индивидуальная цифровая образовательная траектория. Важным элементом индивидуальной цифровой образовательной траектории является индивидуальный профиль компетенций обучающихся. Рассматривается формирование с использованием технологии DataMining на базе системы электронного обучения Moodle.

Результаты: Построение индивидуальной цифровой образовательной траектории, включающей индивидуальные профили компетенций обучающихся и траектории их формирования возможно реализовать с применением интеллектуального анализа данных, правильной настройкой, построением матриц различного уровня связности с использованием модулей «Компетенции» и «Учебный план» платформы Moodle. В статье приведено формирование компетенций обучающегося на основе построения индивидуальной модели, а также аналитический блок индивидуальной цифровой образовательной траектории и пример индивидуального профиля компетенций, построенного посредством платформы Moodle.

Заключение: Обучение специалистов плавсостава судов с применением цифровых дистанционных образовательных технологий возможно, но при этом имеет множество ограничений со стороны требований. Учитывая данные обстоятельства, важно грамотно коррелировать традиционную форму обучения и цифровые технологии обучения.

Цель исследования. Целью исследования является анализ оптимальных условий использования электронной образовательной среды и компетентностно-деятельностного подхода в учебном процессе вуза для подготовки бакалавров по направлению «бизнес-информатика.

Актуальность проблем, изложенных в данной статье, определяется необходимостью развития кадрового потенциала в отрасли информационных технологий и повышению качества подготовки специалистов в данной области.

Объектом исследования является подготовка студентов очной формы обучения образовательных организаций высшего образования, осуществляемая в условиях информатизации образования.

Материалы и методы исследования. В статье даётся анализ возможности эффективного использования электронных образовательных ресурсов в учебном процессе в условиях информатизации высшего образования, а также влияния применения компетентностно-деятельностного подхода и междисциплинарных связей на развитие профессиональных компетенций обучающихся.

Результаты. С учётом проведенного анализа использования электронной образовательной среды в НИТУ «МИСиС», показана перспективность её совместного использования с компетентностно-деятельностным подходом с целью приведения подготовки ИТ-специалистов в соответствие с современными требованиями с учётом нехватки временных ресурсов.

Заключение. При переходе к цифровой экономике в нашей стране необходимо правильно формировать подходы к обучению специалистов ИТ-отрасли. Использование в НИТУ «МИСиС» электронной образовательной среды «LMS Canvas» и компетентностно-деятельностного подхода, подразумевающего не сообщение, а формирование знаний у студентов в процессе реализации проектной разработки, при подготовке бакалавров по направлению «бизнес-информатика», подтвердил свою эффективность. Этот подход позволил за счёт эффективного использования межпредметных связей в электронной образовательной среде вовлечь студентов в процесс активного обучения, улучшить процесс формирования ключевых компетенций, значительно повысить качество дипломных работ и их практическую значимость, а также повысить уровень соответствия обучения мировым трендам в области информатизации высшего образования.