Публикации автора

Введение. Статья посвящена анализу трансформации высшего образования в условиях активного внедрения генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования – раскрыть, как генеративный ИИ трансформирует академическую идентичность студентов, переопределяет нормы легитимности знаний и воспроизводит социальное неравенство через алгоритмическую грамотность.

Методология и источники. Исследование опирается на данные репрезентативного анкетного опроса студентов нескольких российских вузов различного профиля. Применены методы стратифицированного выборочного анализа, корреляционного и факторного анализа. Статистическая надежность результатов обеспечивается соответствием нормальным распределениям и устойчивостью к выбросам.

Результаты и обсуждение. Установлено доминирование генеративных ИИ-инструментов (в частности, ChatGPT) в образовательной среде. Зафиксирована их высокая субъективная эффективность, в том числе в контексте академической успеваемости и формирования профессиональных компетенций. Обнаружен нормативный разрыв между распространенной практикой использования ИИ и этическими оценками его допустимости в обучении. Обсуждаются эффекты технологической асимметрии и редукционизма.

Заключение. Полученные данные подтверждают становление новой образовательной парадигмы, характеризующейся сдвигом от традиционного преподавания к технологически опосредованному обучению. Статья акцентирует внимание на необходимости нормативной и дидактической адаптации вузов к условиям цифровой среды.

Введение. В статье рассматривается использование генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в социологических исследованиях. Актуальность темы определяется возрастанием интереса к применению новых технологий для повышения эффективности и точности исследований в области социальных наук. ГИИ предоставляет новые возможности для сбора, обработки и анализа данных, что может существенно изменить традиционные подходы в социологии. Методология и источники. Исследование базируется на анализе доступных публикаций и экспериментальных данных, полученных в ходе общения с социологами, использующими ГИИ в своих проектах. В работе рассматриваются методики генерации описаний, анализа изображений и генерации синтетических изображений с использованием алгоритмов машинного обучения. Акцент сделан на конкретных случаях применения ГИИ в социологических исследованиях, а также на примерах успешных проектов. Результаты и обсуждение. Результаты исследования показывают, что использование ГИИ позволяет значительно ускорить процесс обработки данных и повысить их качество. Выявлены новые паттерны и тенденции в социологических исследованиях, благодаря чему ученые могут получать более точные и обоснованные выводы. Об суждаются также этические аспекты, связанные с использованием ГИИ, такие как во просы конфиденциальности и алгоритмической предвзятости. Заключение. Генеративный искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный трансформировать социологические исследования. Несмотря на существующие вызовы, он открывает новые горизонты для сбора и анализа дан ных, способствуя более глубокому пониманию социальных процессов и явлений. Важно продолжать исследовать возможности и ограничения ГИИ для развития социо логической науки.