Публикации автора

Стремительное развитие цифровых технологий (ЦТ) и искусственного интеллекта (ИИ) привело к необходимости изменений в управлении в образовательном процессе, поскольку их стихийное распространение и неконтролируемое применение способно привести к негативной трансформации академической среды и понизить уровень профессиональных компетенций выпускников вузов. В статье рассмотрено влияние ИИ на академическую среду, анализируются его преимущества и вызовы, а также рассматриваются успешные практики внедрения.

Целью исследования является комплексный анализ влияния технологий ИИ на образовательные процессы и административные функции управления вуза.

Объектом исследования являются современные ИИ-технологии, используемые в высших учебных заведениях, а предметом - их влияние на обучение, преподавание и управление образовательным процессом. В ходе исследования были использованы: анализ научных публикаций, сравнительный анализ практик внедренных технологий, статистический анализ данных о влиянии ИИ на образовательный процесс. Рассмотрены примеры успешного внедрения ИИ в зарубежных и отечественных университетах, включая чат-боты, адаптивные образовательные платформы и интеллектуальные обучающие системы. Отдельно внимание уделено этическим аспектам и вызовам внедрения ИИ, таким как защита персональных данных, алгоритмическая предвзятость и возможные изменения роли преподавателя. В результате исследования выделены основные направления применения ИИ в высшем образовании, включая персонализацию обучения, автоматизированную проверку знаний, прогнозирование успеваемости студентов, а также поддержку административных процессов. Таким образом, в статье речь идет не о запретах и ограничениях ИИ в образовании, а о конструктивном и положительном его применении, как актуального инструмента совершенствования менеджмента качества, обеспечивающего трансформацию современного высшего образования в мире современных технологий.

В статье рассматриваются теоретические основы формирования системы платежей за использование лесных ресурсов в условиях трансформации подходов к природопользованию.

Актуальность исследования обусловлена ограниченной эффективностью действующей модели ценообразования, характеризующейся слабой связью с рыночной конъюнктурой, недостаточным учетом природно-экономической дифференциации ресурсов и экосистемных функций лесов.

Целью исследования является развитие теоретических подходов и обоснование направлений совершенствования системы платежей за использование лесных ресурсов на основе интеграции рентных, рыночных и институциональных подходов.

В результате выявлены ключевые ограничения существующих моделей ценообразования и предложена авторская структура системы платежей, включающая плату за право пользования, плату за изъятие ресурсов, дифференцирующие коэффициенты и экосистемный компонент. Показано, что интеграция указанных элементов позволяет повысить точность изъятия рентного дохода и эффективность регулирования лесопользования.

Научная новизна исследования заключается в обосновании интегрированной модели формирования платежей, ориентированной на учет рыночных и эколого-экономических факторов.

Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.

На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.

В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.

Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.

Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.