Цель исследования. Настоящее исследование направлено на выявление новых подходов к формированию цифровых компетенций выпускников вузов в цифровую эпоху. Актуальность настоящего исследования базируется на требованиях современного рынка труда в квалифицированных специалистах, владеющих навыками работы в цифровой среде, в условиях многозадачности, способными постоянно повышать свой уровень квалификации и цифровой грамотности, что в свою очередь служит залогом развития и конкурентоспособности социально – экономического комплекса всех регионов страны. Данное исследование свидетельствует о том, что в современный период, образовательный процесс в высших учебных заведениях (вузах) должен базироваться на постоянном взаимодействии выпускающих кафедр с представителями практической сферы, учете всех инновационных разработок социально – экономического комплекса отдельных регионов и страны в целом. Кроме того, настоящее исследование подтверждает актуальность того, что в современный период цифровые компетенции, прививаемые выпускникам вузов, способствуют выполнению современных задач обеспечения технологического лидерства страны.
Материалы и методы. В ходе проведения исследования и представления его результатов в виде настоящей статьи был использован целый комплекс методов таких, как изучение и анализ научных источников, сравнение, обобщение, классификация. Также применялись специальные методы работы с электронными библиотеками и платформами, веб-сервисами и интернет источниками.
Результаты. В данной статье доказано, что цифровые компетенции в современный период являются одним из главных компонентов при подготовке высококвалифицированных специалистов. Цифровые компетенции позволяют выпускникам различных направлений образования реализовать индивидуальные траектории развития и сразу же после окончания вуза занять высокооплачиваемые должности на конкурентоспособных предприятиях в различных регионах страны. В данной работе выявлен целый ряд факторов, которые обуславливают необходимость интенсивного обучения цифровым компетенциям. К их числу относятся высокие скорости передачи информации, необходимость проводить аналитику данных с помощью статистического, математического и системного анализа, многозадачность и умение работать с современными программными продуктами и цифровыми устройствами. Кроме того, цифровые компетенции выпускников вузов в цифровую эру учитывают весь спектр запросов работодателей, что в свою очередь способствует повышению уровня конкурентоспособности отраслей и сфер экономики и успешной реализации стратегий социально-экономического развития страны.
Заключение. В настоящей работе проведен анализ научных подходов к исследованию цифровых компетенций, рассмотрены современные модели и фреймворки цифровых компетенций (digital skills), проведена их классификация. Кроме того, выявлены экономические, социальные, административные, технологические т образовательные эффекты повышения уровня развития регионов на основе развития цифровых компетенций выпускников вузов. Автором доказано, что цифровые компетенции способствуют выполнению стратегических задач по подготовке высококвалифицированных кадров и обеспечению технологической независимости и технологического лидерства Российской Федерации.
Цель исследования – проанализировать существующие методы и системы профориентации, оценить их достоинства и недостатки, предложить собственное решение данной задачи с учетом существующих наработок в данной предметной области. Для людей, выбирающих работу, вопрос профориентации по-прежнему остается актуальным, проблемным и до конца не решенным. Особые сложности в выборе профессии и в выборе соответствующего учебного заведения существуют у выпускников средних образовательных заведений вследствие их малого жизненного опыта. В настоящее время для целей профориентации разработано значительное количество методов и компьютерных систем. Тем не менее, рекомендации психолога-консультанта по-прежнему считаются предпочтительными. Между тем, современные компьютеры могут хранить и обрабатывать огромное количество разнообразной информации о респонденте и профессиях, анализировать тенденции рынка профессий. Поэтому совершенствование систем профориентации, наделение их искусственным интеллектом видится перспективным.
Материалы и методы. Сбор информации по предметной области осуществлялся посредством изучения артефактов. В ходе анализа существующих методов и систем профориентации использовались методы классификации и систематизации, индукции и дедукции. Способом описания норм и требований к претенденту-специалисту послужили профессиограммы и списки необходимых компетенций и противопоказаний к профессии. Для выявления предрасположенности индивидуума к конкретному виду деятельности применялись методы диагностики интересов, склонностей, возможностей, психофизиологических способностей респондентов, тестирование внимания, интеллекта, творческих способностей, темперамента и т. п. Сопоставление личностных характеристик и требований в созданной системе осуществляется посредством продукционных правил и генетического алгоритма. В числе достоинств генетических алгоритмов концептуальная простота и широкая применимость, устойчивость к динамическим изменениям окружающей среды и способность к самоорганизации. Разработанная система профориентации подверглась экспериментальным исследованиям.
Результаты. Разработан генетический алгоритм, в котором в качестве исходной информации для создания новой популяции приняты информация о профессиях и информация о респонденте: а) его знания, умения и навыки; б) его желания, склонности, личностные качества. На основе этих данных формируется начальная популяция профессий. В результате скрещивания пары особей из родительской популяции получается потомок, хромосома которого состоит из генов обоих родителей. Отбор выживших экземпляров осуществляется на основе процента успеха в освоении каждой из профессий в списке и функции приспособленности. Разработанный алгоритм был реализован в программной системе. Как показали эксперименты, генетический алгоритм успешно справляется с задачей поиска оптимального списка профессий по заданному критерию.
Заключение. Результаты исследования показывают, что применение генетических алгоритмов предоставляет удобные механизмы внедрения методов искусственного интеллекта в сферу профориентации, что позволяет повысить качество рекомендаций по выбору профессии.
Постановка проблемы. Одна из актуальных проблем промышленной автоматизации заключается в том, что работа немногих имеющихся на Российском рынке систем прогнозируемого обслуживания, как правило, основывается на сборе и анализе данных оборудования без учета совместного воздействия внутренних и внешних факторов. В текущих экономических условиях необходим обоснованный выбор и применение новых технологий искусственного интеллекта для исследования и реализации базовых принципов потенциала негативности рассогласования, которые откроют новые горизонты для повышения эффективности и надежности промышленных автоматизированных систем прогнозируемого или предписывающего обслуживания многостадийных технологических процессов. Моделирование автоматических реакций на изменения окружающей среды и прогнозирование отказов позволит создать адаптивные системы, которые существенно снизят риски возникновения сбоев и аварий, а также будут способствовать оптимизации производственных ресурсов и снижению эксплуатационных затрат.
Цель. Исследовать возможность применения технологий искусственного интеллекта для реализации алгоритмов, созданных на основе потенциала негативности рассогласования (англ. mismatch negativity, MMN) и возможности их применения в промышленных автоматизированных системах прогнозируемого или предписывающего обслуживания, а также разработать базовый MMN-алгоритм и реализовать его на языке программирования Python.
Результаты. Разработан алгоритм, реализующий базовые принципы потенциала негативности рассогласования. Определена практическая необходимость применения данного вида алгоритма, основанных на нейрофизиологических механизмах обработки сенсорной информации в мозге человека, для обнаружения аномалий в работе промышленного оборудования, вызванных внешними факторами, такими как температура, влажность, вибрации и электромагнитные помехи, что позволяет решить следующие задачи промышленной автоматизации: обнаружение аномалий; моделирование воздействия окружающей среды; оптимизация эксплуатационных процессов; прогнозирование отказов; адаптация к изменяющимся условиям. Предложена базовая архитектура автоматизированной системы, учитывающая необходимость использования программных алгоритмов потенциала негативности рассогласования, которая состоит из модулей верификации данных, обучения модели, обнаружения аномалий, прогнозной модели, визуализации и модуля интеграции с другими производственными информационными и автоматизированными системами. В работе также представлен программный код реализации базового MMN-алгоритма на языке Python.
Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы для проектирования промышленных автоматизированных систем прогнозируемого или предписывающего обслуживания, в которых точность и время принятия решения играют важную роль.
В данной статье рассматривается применение машинного обучения в национальной экономике. Описываются основные концепции и методы машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Анализируются ключевые направления использования этой технологии в экономике, такие как прогнозирование рыночных тенденций, управление финансовыми рисками и анализ экономических данных. Особое внимание уделяется преимуществам машинного обучения, включая повышение эффективности принятия решений, автоматизацию процессов и обработку больших объемов данных. Вместе с тем рассматриваются проблемы внедрения данной технологии, такие как потребность в качественных данных, правовые и этические аспекты, а также нехватка квалифицированных специалистов. В статье предлагаются рекомендации по развитию инфраструктуры машинного обучения, инвестициям в иссчледования и подготовке кадров, что может способствовать экономическому росту и повышению конкурентоспособности страны.
Материалы и методы: В данной работе использовались различные методы и подходы к изучению машинного обучения в сфере национальной экономики. Основные методы включают анализ научной литературы, статистический анализ данных, моделирование с использованием алгоритмов машинного обучения, а также практическую реализацию экономических моделей с применением языков программирования Python и библиотек машинного обучения. Для анализа экономических данных были выбраны методы линейной регрессии, деревьев решений и нейронных сетей, так как они позволяют эффективно прогнозировать изменения ключевых макроэкономических показателей, таких как ВВП, инфляция, курс валют и уровень безработицы. В качестве инструментов использовались библиотеки Pandas, NumPy, Scikitlearn и Matplotlib, позволяющие обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Исследование основано на данных официальных статистических агентств и финансовых учреждений, включая исторические данные о макроэкономических показателях, рыночных тенденциях и финансовых рисках. Для обработки данных использовались методы очистки, нормализации и преобразования данных, что позволило повысить точность моделей. Практическая часть исследования включала разработку алгоритмов машинного обучения для прогнозирования экономических показателей. Модель линейной регрессии использовалась для предсказания роста ВВП, а более сложные модели, такие как случайные леса и градиентный бустинг, применялись для анализа более сложных взаимосвязей в экономике. Таким образом, использование современных методов машинного обучения в экономике позволяет получать точные прогнозы, выявлять закономерности в экономических данных и принимать стратегические решения на основе объективного анализа.
Заключение: Применение методов машинного обучения в национальной экономике открывает значительный потенциал для улучшения экономического анализа и принятия решений. С помощью современных алгоритмов и инструментов, таких как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, можно эффективно моделировать и прогнозировать ключевые макроэкономические показатели, включая рост ВВП, инфляцию и финансовые риски. Эти методы позволяют более детально и точно понимать экономические тренды и взаимосвязи, что приводит к более обоснованным стратегическим решениям со стороны правительств, бизнеса и финансовых учреждений. Используя такие современные технологии, как Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn, исследование продемонстрировало возможность обработки и анализа больших объемов экономических данных с высокой точностью. Машинное обучение предоставляет ценный инструмент для прогнозирования экономических показателей, управления рисками и оптимизации распределения ресурсов. Однако эффективность этих моделей зависит от качества используемых данных, и существуют проблемы, связанные с полнотой данных, интерпретируемостью моделей и вычислительными ресурсами. В заключение, машинное обучение является мощным инструментом для улучшения экономического прогнозирования и управления рисками. Для успешной интеграции этих технологий в национальные экономические системы страны должны инвестировать в исследования, улучшать цифровую инфраструктуру и разрабатывать образовательные программы для подготовки квалифицированных специалистов. Правильное внедрение машинного обучения может способствовать быстрому экономическому росту, более эффективному принятию решений и усилению конкурентоспособности на мировой арене.