Современные информационные технологии и ИТ-образование
Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование» публикует оригинальные научные исследования, посвящённые вопросам развития новых информационных технологий, исследованию теоретических основ компьютерной науки, а также инновационным решениям и стандартам в сфере подготовки высокопрофессиональных и научных кадров для области ИТ и её приложений. Журнал предназначен для интеграции усилий академической общественности и специалистов разных стран с целью повышения эффективности исследовательской деятельности и освоения научного и технологического потенциала информационных технологий в науке, технологиях, экономике, подготовке научных кадров.
Фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа»
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник. Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений. Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO. Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
Бенчмаркинг возможностей больших языковых моделей в задачах тестирования на проникновение
Стремительное развитие больших языковых моделей (БЯМ) создало беспрецедентные возможности для автоматизации задач кибербезопасности, одновременно породив значительные риски, связанные с использованием этих технологий злоумышленниками. Организации все чаще стремятся оценить возможность безопасного и эффективного внедрения БЯМ в процессы обеспечения информационной безопасности, однако комплексный стандарт оценки способностей БЯМ в контексте тестирования на проникновение до сих пор отсутствует. В настоящей статье представлена новая двумерная система бенчмаркинга, позволяющая раздельно оценивать способности агентов на основе БЯМ к планированию и исполнению атак. Предложены два взаимодополняющих бенчмарка: CSL-Benchmark для оценки стратегического планирования на основе 846 курируемых шагов атак, полученных из реальных заданий по тестированию на проникновение, и K-Benchmark для оценки практического исполнения в реальных Docker-средах, реализующих 34 техники MITRE ATT&CK в категориях Первоначальный доступ, Закрепление и Повышение привилегий. Оба бенчмарка основаны на корпоративной матрице MITRE ATT&CK и используют оценщиков на базе БЯМ для обеспечения согласованных сигналов успеха. Проведена оценка одиннадцати современных языковых моделей, выявившая, что лучшие модели достигают 78,22% успеха в задачах планирования (Claude Sonnet 4.5) и 76,47% в задачах исполнения (GPT-5, Qwen 3 Max). Анализ идентифицировал критические режимы отказа, включая галлюцинации, некорректное использование инструментов, потерю контекста и нарушения области действия. Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал БЯМ для автоматизации тестирования на проникновение при сохранении их непригодности для полностью автономного развертывания.
##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Кибербезопасность как составляющая национальной безопасности
Введение. В современных условиях кибербезопасность признается важнейшим фактором обеспечения национальной безопасности государства. Широкомасштабное внедрение цифровых технологий сопровождается ростом киберугроз, способных нанести ущерб государственной безопасности, экономике и правам граждан. В Российской Федерации кибербезопасность традиционно рассматривается в контексте информационной безопасности, являясь ее неотъемлемой частью. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации 2021 г. и другие основополагающие документы закрепляют защиту информационного пространства и устойчивость критической информационной инфраструктуры (далее – КИИ) среди стратегических приоритетов государства. В то же время стремительное развитие киберпреступности и кибератак выявляет недостатки действующего правового регулирования и практики, требуя научного осмысления и обновления подходов. Материалы и методы. Эмпирическая база включает анализ стратегических и нормативных актов Российской Федерации (Конституция; Доктрина информационной безопасности; Стратегия национальной безопасности; федеральные законы «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации», «О персональных данных» и подзаконные акты), официальные методические документы регуляторов (ФСТЭК, ФСБ, Роскомнадзор), разъяснения высших судов по цифровым доказательствам, а также открытые государственные статистические массивы и отчеты отраслевых центров реагирования. Для сопоставления использованы зарубежные регуляторные модели (на уровне стратегий и рамочных актов) и международные инициативы (ООН, региональные форматы). Применены формально‑юридический, сравнительно‑правовой и системно‑структурный методы; метод правовой политики и риско‑ориентированного регулирования; анализ норм и правоприменительной практики (2019-2025 гг.); элементы case‑study по инцидентам в КИИ. Верификация выводов осуществлялась через перекрестное сопоставление нормативных требований, практики надзора и доступных статистических рядов. Результаты исследования. Получена интегральная модель правового обеспечения кибербезопасности как подсистемы национальной безопасности, включающая четыре блока. 1) Доктринально‑понятийный: предлагается нормативно закрепить дефиниции «кибербезопасность», «киберустойчивость», «кибератака», провести унификацию терминологии через целевые поправки в федеральные законы «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации», а также утвердить отдельную Стратегию кибербезопасности Российской Федерации с таксономией рисков и уровнями реагирования. 2) Институциональный: обосновано создание национального координатора (межведомственного органа) с мандатом на управление инцидентами, сетью отраслевых CSIRT и режимом «единого окна» для уведомлений; вводится обязанность значимых операторов сообщать о существенных инцидентах в регулятор в течение установленного срока с защитой добросовестного раскрытия. 3) Регуляторный: предложен рамочный закон о кибербезопасности, который устанавливает минимальные базовые меры, профили по секторам КИИ, риск‑градуированное надзорное воздействие и механизмы поощрения независимых аудитов и баг‑баунти. 4) Уголовный, в т.ч. уголовно-процессуальный, и международный: уточняются правила обращения с цифровыми доказательствами, вводится состав киберсаботажа в отношении КИИ, расширяются процессуальные возможности трансграничного получения е‑доказательств; предусмотрена имплементация международных инструментов и приоритизация кооперации в дружественных региональных форматах. Отдельно предложен блок по технологическому суверенитету: поэтапные преференции закупок, требования secure‑by‑design и жизненного цикла, метрики MTTD/MTTR и аудит готовности. Обсуждение и заключение. Предложенная архитектура устраняет ключевые дефекты нынешнего режима: понятийную неопределенность, фрагментацию требований и слабую координацию инцидентов. Риско‑ориентированная модель снижает регуляторные издержки за счет пропорциональности мер и предсказуемости надзора, а safe harbor и публично‑частное партнерство повышают качество раскрытия уязвимостей. В то же время необходимы предохранители прав: судебный контроль за доступом к шифрованным данным, процессуальные гарантии при работе с е‑доказательствами, прозрачность отчетности регуляторов и независимый аудит. Практическая реализация должна быть поэтапной (пилоты в секторах КИИ, затем масштабирование), с четкими метриками (MTTD/MTTR, доля инцидентов с восстановлением в целевом SLA, охват CSIRT), пересмотром каждые 2-3 года и синхронизацией с программами импортонезависимости. В результате повышается киберустойчивость государства и снижается системный риск для безопасности, экономики и прав граждан; Российская Федерация получает согласованный правовой инструментариум, совместимый с международной кооперацией и целями технологического суверенитета.
Применение локальных GRID-систем на основе контейнерных технологий и (λ,μ)-свернутых произведений многомерных матриц для интеллектуальной поддержки процессов технического обслуживания и ремонта
Работа посвящена разработке методологии организации локальных GRID-систем на основе контейнерных технологий Docker и Kubernetes для эффективной распределенной обработки многомерных данных в задачах технического обслуживания и ремонта промышленного оборудования. Предложена модель прикладной GRID-системы с интегрированной поддержкой операций над многомерными матрицами и глубокими нейронными сетями для прогнозирования технического состояния оборудования. Модель основана на математическом аппарате (λ,μ)-свернутых произведений многомерных матриц, где скоттовы индексы определяют структуру параллелизма и обеспечивают независимость вычислений на различных узлах, а кэлиевы индексы задают размерности агрегирования данных. Предложена концепция морфинг-персон для вычислительных узлов, где узлы представляются как замороженные слои нейронных сетей с фиксированными скоттовыми индексами, обеспечивая динамическую реконфигурацию без остановки системы при дообучении. Разработаны алгоритмы декомпозиции задач на основе двухэтапной схемы параллельного умножения матриц с циклическим перемещением блоков. Показано, что топология тор является идеальной для эффективной коммуникации при работе с многомерными матрицами. Реализация выполнена на платформе .NET с использованием C# для обеспечения производительности, типобезопасности и интеграции с промышленными системами. Проведен теоретический анализ вычислительной сложности предложенных алгоритмов и масштабируемости системы. Для дополнительных компонентов системы получены три свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2024680153, № 2024680373, № 2024680406.
Методика векторизации вычислений с помощью плоских циклов
Векторизация является важной низкоуровневой оптимизацией программного кода, с помощью которой можно достичь кратного ускорения суперкомпьютерных приложений. Все основные современные микропроцессорные архитектуры поддерживают векторные вычисления, причем наблюдается тенденция на увеличение размера вектора (на сегодняшний день максимальная длина равна 512 битам, но уже сейчас логически эта длина не ограничена, учитывая наборы векторных инструкций с переменной длиной вектора). Сейчас наиболее перспективным набором векторных инструкций является набор AVX-512, так как в нем поддержана возможность выборочной обработки элементов векторов с помощью векторных масок. Эта уникальная возможность позволяет векторизовать сложный программный контекст, содержащий команды передачи управления, гнезда циклов и вызовы функций. В статье рассмотрены проблемы векторизации программного контекста различного вида с использованием набора векторных инструкций AVX-512. Рассмотренные методы векторизации применялись, начиная с первого микропроцессора с поддержкой AVX-512 – микропроцессора Intel Xeon Phi Knights Langing, появившегося в 2016-м году. Результаты исследований нашли свое отражение в ряде проектов НИЦ «Курчатовский институт» и Межведомственного суперкомпьютерного центра Российской академии наук (МСЦ РАН) и являются обобщением опыта векторизации программного кода, начиная с появления набора инструкций AVX-512.
Удаление самопересечений поверхностной неструктурированной сетки в задаче моделирования обледенения
При численном решении задачи моделирования обледенения ключевым аспектом является адекватное представление поверхности образующегося ледяного нароста. Как правило, форма ледяного нароста описывается с помощью поверхностной неструктурированной сетки, которая эволюционирует во времени в соответствии с внешними условиями обледенения. Поверхностная сетка разделяет расчетную область на внутреннюю часть, представляющую собой область льда, и внешнюю часть. Таким образом, описывающая границу льда поверхностная сетка является двусторонней с определенным направлением роста льда в ее ячейках. При эволюции сетки возникновение самопересечений является критическим дефектом, приводящим к невозможности продолжения расчетов. Возникающие самопересечения должны быть удалены для продолжения вычислений. В работе предлагается метод удаления самопересечений поверхностной неструктурированной сетки, основанный на обходе внешней поверхности сетки и обработке пересечений ее ячеек в процессе обхода. Для ускорения обработки сетки используется BVH-дерево ее ячеек. Для избавления от ошибок точности, связанных с использованием операций над вещественными числами, используются вычисления в рациональных числах, в которых задачи поиска пересечения линейных геометрических примитивов решаются без потери точности. Предложенный метод удаления самопересечений поверхностной неструктурированной сетки реализован для обработки псевдотрехмерных профилей в рамках программного комплекса «Кристалл» моделирования обледенения летательных аппаратов.
Моделирование критических когнитивных состояний для предиктивного тестирования пользовательских интерфейсов
В статье предлагается когнитивно-ориентированный подход к предиктивному тестированию пользовательских интерфейсов, основанный на моделировании фазовой динамики взаимодействия пользователя с программной системой. В отличие от традиционных методов тестирования, ориентированных преимущественно на функциональную корректность и статические сценарии, предложенная модель рассматривает взаимодействие как нелинейный динамический процесс, описываемый системой уравнений вида ẋ(t)=F(z(t), u(t)), где z(t) — вектор когнитивного состояния, а u(t) — интерфейсные воздействия. Когнитивное состояние представлено расширенным вектором параметров, включающим информационную нагрузку, уровень напряжения, интенсивность внешних воздействий и когнитивную устойчивость. Введено понятие критической фазы когнитивного состояния, определяемой как область фазового пространства, в которой возрастает вероятность ошибок взаимодействия. Показано, что переход в критическое состояние обусловлен не только текущими значениями параметров, но и динамикой их изменения, что соответствует концепции ранних предупреждающих сигналов в теории нелинейных систем. Для количественной оценки уязвимости интерфейса разработана функция когнитивного риска R(t)=ψ(z(t), ẋ(t)), интерпретируемая как мера близости системы к границе устойчивости. Результаты моделирования демонстрируют возможность выявления предкритических состояний до возникновения явных ошибок пользователя. Предложенный подход обеспечивает переход от реактивного анализа дефектов к предиктивной оценке устойчивости взаимодействия и может служить основой для разработки интеллектуальных инструментов когнитивного тестирования интерфейсов.
Информационно-процессное моделирование взаимодействия выпускающей кафедры вуза с рынком труда
В данной работе на основе преподавательского опыта авторов составлена типовая карта бизнес-процессов выпускающей кафедры высшего учебного заведения. Определён ряд целевых показателей, вокруг которых методами бизнес-анализа построена модель деятельности, позволяющая оценивать достижимость поставленных целей, а также прогнозировать эффект от принимаемых на кафедре управленческих решений. На информационном и управленческом уровнях проведена количественная формализация таких понятий, как «соответствие учебной программы запросам рынка», «качество преподавания», «степень соответствия квалификации выпускника представлениям работодателя». Результаты публикации могут рассматриваться как апробация положений классического бизнес-анализа к некоммерческим организационным структурам с неэкономическими целевыми показателями.
Эмпирическая валидация многоуровневой когнитивной архитектуры командной разработки программного обеспечения
Современная разработка программного обеспечения (ПО) представляет собой форму коллективной интеллектуальной деятельности, в которой значительная часть проектных решений формируется в процессе взаимодействия участников команды. В данной работе представлен эмпирический анализ трансформации представлений участников команд разработки, возникающих в ходе командного обсуждения требований, архитектурных решений и реализации системы. В качестве концептуальной основы исследования используется многоуровневая когнитивная архитектура командной разработки ПО, связывающая когнитивные процессы участников, используемые проектные артефакты и фазы жизненного цикла разработки (SDLC). Эмпирическое исследование основано на наблюдении пяти команд разработки ПО и анализе 20 эпизодов коллективного взаимодействия. В ходе анализа было выявлено 42 когнитивных перехода, то есть случаев изменения представлений участников команды о проектных решениях, зафиксированных в коммуникации и проектных артефактах. Для систематизации выявленных переходов предложена их типология, включающая согласование, уточнение, реконструкцию и усиление представлений. Показано, что распределение типов переходов зависит от фаз жизненного цикла разработки и выполняемых участниками задач: на фазах инженерии требований и проектирования доминируют переходы согласования и уточнения, тогда как на фазах реализации и тестирования возрастает роль реконструкции и усиления. Полученные результаты уточняют динамический аспект предложенной когнитивной архитектуры и служат эмпирической валидацией её ключевых предположений о характере когнитивных изменений в командах разработки ПО. Результаты позволяют рассматривать процесс разработки ПО как последовательность когнитивных переходов, возникающих в ходе коллективного взаимодействия, и создают основу для дальнейших исследований и инструментальной поддержки командной разработки.
Прогнозирование температуры поверхности льда с использованием больших языковых моделей в задачах предиктивного управления холодильными системами
В работе представлен подход к прогнозированию температуры поверхности льда на основе метода перепрограммирования предобученных языковых моделей (patch-reprogramming LLM). Объектом исследования является ледовая арена, оснащённая системой цифрового мониторинга холодильного оборудования и микроклимата. Задача прогнозирования формулируется как аппроксимация зависимости между многомерным окном наблюдений и будущим состоянием системы с горизонтом 30 минут. Используются минутные данные более чем за три месяца наблюдений, включающие температурные, энергетические и микроклиматические параметры. Проведено сравнительное моделирование с использованием статистических (ARIMA), машинных (XGBoost) и нейросетевых (LSTM, CNN, PatchTST) методов. Предложенный метод LLM с перепрограммированием патчей, основанный на замороженном ядре LLaMA-3.2-3B с добавлением адаптивных слоёв, показал наилучшие результаты: средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 0.22 °C, а коэффициент детерминации R² достиг 0.94. Модель устойчиво воспроизводит переходные режимы и фазовые сдвиги температуры после заливок, корректно сглаживая шумовые пики и кратковременные возмущения. Результаты показывают, что механизм patch-reprogramming позволяет использовать большие языковые модели для анализа физических временных рядов без необходимости длительного дообучения. Такой подход обеспечивает баланс между точностью и устойчивостью, что делает его перспективным инструментом для внедрения в контуры предиктивного управления (MPC) холодильными системами и оптимизации энергопотребления спортивных объектов.
Интерактивная визуализация данных в цифровом репозитории DSpace 7x
В данной статье рассматривается проблема отсутствия встроенных инструментов визуализации в платформе цифрового репозитория DSpace 7x. Мы предлагаем архитектурное решение, основанное на глубокой интеграции интерактивных визуализаций с системой фасетной фильтрации платформы посредством реактивных потоков данных. Реактивная архитектура, реализованная на стеке технологий Angular и RxJS, обеспечивает мгновенное обновление диаграмм в ответ на действия пользователя без перезагрузки страниц. Новизна нашего подхода заключается в модификации ядра фронтенда DSpace путём внедрения централизованного сервиса ChartService для управления состоянием данных с использованием механизмов наследования компонентов из существующих фильтрующих компонентов. Визуальные компоненты реализованы с помощью библиотеки D3.js с применением оптимизированного паттерна enter/update/exit для эффективного управления обновлениями объектной модели документа (DOM). Сравнительное тестирование производительности на репрезентативной выборке научных записей демонстрирует существенное улучшение времени отклика по сравнению с традиционными императивными подходами. Экспериментальные результаты подтверждают, что основной прирост производительности достигается за счёт устранения избыточных сетевых запросов и, что ещё более значимо, благодаря высокой эффективности операций с DOM. Ключевой научный вклад работы состоит в разработке метода интеграции визуализации, который минимизирует изменения в исходной кодовой базе DSpace при сохранении высокой производительности. Предложенное решение демонстрирует отличную масштабируемость и бесшовную интеграцию в существующую экосистему репозитория, существенно расширяя его аналитические возможности. Описанный подход легко адаптируется для других систем управления цифровыми репозиториями, требующих интерактивной визуализации научных данных.
Программно-аппаратный исследовательский комплекс диагностики состояния человека на основе облачной микросервисной архитектуры
Предложена архитектура программно-аппаратного комплекса сбора, хранения, анализа и обработки диагностических сигналов. Архитектура программно-аппаратного комплекса представлена несколькими уровнями (модулями). Аппаратной основой является набор сенсоров для регистрации различных показателей с поверхности тела человека. За агрегацию и аккумуляцию данных с устройств сбора данных отвечает хаб, представляющий собой совокупность программного обеспечения, функционирующего на персональном компьютере. Особенностью программно-аппаратного комплекса является программный модуль, реализованный в облаке, предоставляющий авторизованным пользователям различные возможности анализа данных. Анализ сигналов производится аналитическими и нейросетевыми средствами, при необходимости проводится дообучение или корректировка алгоритмов анализа, которая осуществляется на отдельных выделенных мощностях – микросервисах. Разработаны две нейросетевые модели, адаптированных под две задачи сегментации и классификации сигналов ЭКГ. Нейронная сеть для задачи сегментации создана на основе модификации UNet и включает четыре блока, каждый из которых состоит из двух одномерных сверточных слоёв. Предложенная модель с высокой точностью локализуют кардиоциклы в сигнале. Для задачи классификации сигналов ЭКГ применялась базовая архитектура MobileNetV3, адаптированная под входные тензоры в формате (batch, 2, 5000), где batch – количество сигналов ЭКГ. Сформированы обучающая и тестовая выборки с учетом возможных проблем и неточностей, из сегментации исключены первый и последний сердечные циклы. Предложенная архитектура системы может быть масштабирована для других видов сигналов (например, сигналов головного мозга ЭЭГ) за счет выделения моделей в отдельный микросервис и возможностью последующей интеграции в развернутые аппаратно-программный комплекс сбора, хранения, анализа и обработки сигналов.
Использование искусственных иммунных систем для управления летательными аппаратами
Работа посвящена разработке компьютерной системы для управления летательными аппаратами на основе искусственных иммунных систем. Теория была предложены в книге Дасгупты. В статье будет предложена реализация к применению управления летальным аппаратом. Реализация алгоритма автономного режима траекторий движения летательного аппарата выполнена на языке программирования Python. Выбор данной технологии в первую очередь основывается на её распространенности в сфере разработки машинного обучения, что, в свою очередь, гарантирует наличие большого количества сторонних библиотек, а также длительную поддержку и возможность расширения проекта в будущем. При программной реализации использовались библиотеки Numpy и Scipy. Также стоит отметить, что при разработки данной информационной системы были составлены некоторые схемы и диаграммы, проектирование которых осуществлялось в таких приложениях, как Erwin Proccess Modeler и StarUML.
Анализ современных методов повышения производительности игровых приложений на базе Unreal Engine 5
Тотальная экспансия игрового движка Unreal Engine 5, который стал в 2024 году технологическим «фундаментом» для подавляющего большинства новых проектов, породила в индустрии острый инженерно-экономический парадокс. С одной стороны, внедрение систем виртуализированной геометрии (Nanite) и глобального освещения (Lumen) декларирует отказ от рутинных методов оптимизации, обещая «бесшовный» творческий процесс. С другой, эмпирические данные указывают на критический разрыв между вычислительной стоимостью этих технологий и реальными возможностями массового пользовательского оборудования, что ставит под угрозу коммерческую успешность продуктов. В данной статье предпринимается попытка разрешения этого противоречия через анализ архитектуры рендеринга UE5. Целью служит не просто перечисление настроек, а формирование комплексной методологии адаптации «тяжелого» некстген-контента под ограничения видеокарт среднего ценового сегмента. Автор фокусируется на поиске равновесия, при котором кинематографическое качество изображения сохраняется без драматического падения кадровой частоты. В ходе работы вскрывается неочевидная проблематика: отмечается, что слепое следование маркетинговым обещаниям «автоматической оптимизации» ведет к появлению «узких мест» как на стороне GPU, так и CPU. Основной авторский вклад проявляется в обосновании неизбежности перехода к гибридным моделям рендеринга, в которых инновационные инструменты сочетаются с классическими подходами, а также в переоценке роли апскейлинга. В частности, аргументировано, что технологии временного суперразрешения (TSR) де-факто перестали быть опциональным «костылем»; они превратились в неотъемлемый элемент графического конвейера. Сформулированные в статье выводы и прикладные рекомендации представляют существенную ценность для технических директоров, программистов графики. Эти данные позволяют принимать взвешенные архитектурные решения еще на этапе пре-продакшена, смягчая риски возникновения «технологического долга» к моменту релиза.
Компетентностно-ролевое моделирование подготовки топ-специалистов в сфере информационных технологий
Введение. Цифровая трансформация общества требует новых подходов в подготовке ИТ-специалистов. Финансовый университет при Правительстве РФ внедряет компетентностно-ролевую модель при подготовке бакалавров по направлению «Прикладная информатика», сочетающую фундаментальную подготовку с индивидуальными траекториями. Традиционные модели ориентированы на одну специализацию, однако работодатели ценят универсальность и адаптивность. Материалы и методы. Методология базируется на анализе профстандартов, согласованных с программами цифровых компетенций вуза и профилями индустриальных партнеров. Применены методы структурного анализа, проектирования ролевых матриц и финансового моделирования взаимодействия с индустрией. Проведены интервью с представителями компаний о требованиях к компетенциям, структурирование компетенций по трем ключевым ролям, финансовое моделирование государственного гранта и софинансирования, проектирование матриц прогрессии компетенций по годам обучения, анализ форм вовлечения партнеров. Результаты исследования. Программа базируется на трех ключевых ролях: инженер-программист (технологические компетенции разработки), продакт-менеджер (предпринимательское мышление, управление продуктом), менеджер проекта (организация команды, управление рисками). Прогрессия компетенций строится по четырехлетнему циклу обучения. Финансовая модель предусматривает государственный грант (70%) и софинансирование индустрии (30%) ежегодно. Партнеры участвуют в преподавании, организуют стажировки, предоставляют реальные проекты и инструменты. Обсуждение и заключение. Компетентностно-ролевой подход обеспечивает опережающее развитие компетенций для цифрового лидерства, формирует предпринимательское мышление и интегрирует социальные навыки с технологическими знаниями. Модель софинансирования создает долгосрочную мотивацию партнеров инвестировать в качество образования. Результаты моделирования демонстрируют потенциал масштабирования подхода на другие направления подготовки.
Критериально-диагностический инструментарий оценки уровня сформированности компетенций в среде цифрового двойника
Введение. Распространение технологии цифрового двойника (Digital Twin) в системе профессионального образования обусловливает потребность в пересмотре подходов к диагностике сформированности компетенций. Традиционные оценочные средства, ориентированные на контроль декларативного знания, недостаточно валидны при оценивании деятельности в динамически изменяющейся инфокоммуникационной среде. Материалы и методы. Теоретико-методологический анализ литературы, системно-деятельностный подход, педагогическое моделирование, элементы Learning Analytics и Process Mining применительно к цифровому следу обучающегося, квалиметрический подход. Результаты исследования. Предложена трёхкомпонентная критериальная база (когнитивно-деятельностный, функционально-результативный с привязкой к SLA, ценностно-этический критерии); обоснована уровневая дифференциация (репродуктивный, продуктивный, творческий) с матрицей дескрипторов; разработана архитектура автоматизированной системы оценивания и формула интегральной оценки. Обсуждение и заключение. Обоснован принцип "валидации действием", обеспечивающий переход от субъективной экспертной оценки к метрической; формализованы организационно-педагогические условия применения инструментария. Инструментарий применим в программах СПО и высшего образования по направлениям информатики и информационной безопасности.
Конвергенция методов оптимизации и больших данных в когнитивную подготовку специалистов по ИИ
Введение. Экспоненциальный рост объёмов и размерности данных в цифровой экономике обусловил возникновение значительного разрыва между практическими требованиями индустрии ИИ и содержанием традиционных образовательных программ в области оптимизации. Исследование направлено на преодоление этого дисбаланса через разработку инновационного подхода к когнитивной подготовке специалистов, основанного на конвергенции методов оптимизации и технологий работы с большими данными. Материалы и методы. В основу работы положен системный подход к проектированию учебно-методического комплекса "Методы оптимизации" для направления 09.03.02 "Информационные системы и технологии" (профиль "Системы и технологии искусственного интеллекта"). Методологический фундамент исследования составляют модель обратного дизайна Уиггинса и МакТай, определяющая стратегию проектирования образовательной траектории от целевых профессиональных компетенций; теория когнитивной нагрузки Свеллера, оптимизирующая структуру учебного материала для эффективного усвоения сложных математических концепций и четырёхуровневая модель Киркпатрика, обеспечивающая комплексную оценку образовательных результатов. Результаты исследования. Разработан образовательный комплекс, реализующий принцип конвергенции через три интегративных модуля: теоретико-когнитивный, практико-ориентированный и инструментально-технологический. Содержательное ядро программы выстроено по принципу когнитивной преемственности — от классических детерминированных алгоритмов через современные стохастические и адаптивные методы (SGD, Adam, RMSProp) к метаэвристическим алгоритмам (генетические алгоритмы, роевой интеллект, алгоритм имитации отжига). Практический компонент курса включает реализацию алгоритмов на Python с использованием библиотек NumPy и SciPy, формируя базис для последующего освоения фреймворков машинного обучения. Обсуждение и заключение. Внедрение разработанного образовательного комплекса способствует формированию целостного когнитивного представления о методологии оптимизации и развивает системное профессиональное мышление, необходимое для проектирования интеллектуальных систем. Валидность предлагаемого подхода подтверждается комплексной процедурой оценки, основанной на модели Киркпатрика и позволяющей отслеживать результаты на различных уровнях — от усвоения учебного материала до отсроченных профессиональных эффектов. Апробация программы запланирована на 2026-2027 учебный год.
Сравнительный анализ информационных систем для автоматизации управления учебным процессом в вузе
В статье представлен сравнительный анализ существующих информационных систем, применяемых для автоматизации управления учебным процессом в высших учебных заведениях, таких как 1С:Университет, ММИС Университет и ТАНДЕМ.Университет. Рассмотрены их функциональные возможности, архитектурные особенности, модели лицензирования, а также удобство внедрения и сопровождения. Особое внимание уделено оценке степени адаптивности систем к уникальным внутренним процессам конкретных вузов. На основе выявленных ограничений показана целесообразность разработки собственной информационной системы, способной учитывать индивидуальные потребности образовательной организации, обеспечивать гибкость интеграций и снижать зависимость от внешних поставщиков программных решений. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании и внедрении цифровых систем управления в сфере высшего образования.
Из опыта преподавания анализа данных и машинного обучения обучающимся регионального центра выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи
С начала 2025 г. в России реализуется национальный проект "Молодежь и дети", который предоставляет возможности бесплатно заниматься в центрах дополнительного образования детей. По всей стране развивается сеть центров для одаренных детей и молодежи "Мини-Сириус", которые работают по технологиям Образовательного центра "Сириус". В таких центрах помогают выбрать профессию, выявить и развить таланты в искусстве, спорте, естественно-научных дисциплинах и технике. В статье отражена попытка систематизации и анализа опыта работы авторов по преподаванию обучающимся образовательных смен регионального центра выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи бюджетного общеобразовательного учреждения Орловской области "Созвездие Орла" технологий анализа данных и машинного обучения. В основе данного исследования лежат изученные публикации по данной теме и собственный опыт авторов, а так же систематизация и обобщение результатов для разработки новых эффективных дополнительных образовательных программ, направленных на изучение школьниками технологий анализа данных и машинного обучения. В результате анализа собственного опыта преподавания в региональном центре выявления, поддержки и развития способностей и талантов у детей и молодежи, изучения опыта иностранных и российских авторов, учета проблем и рекомендаций, авторами была разработана и апробирована дополнительная образовательная программа для школьников 8-11 классов. Приводится календарно-тематическое планирования для проведение данной программы. По итогу обучения на дополнительной образовательной программе обучающиеся получают навыки выполнения проектной деятельности в области анализа данных и машинного обучения и в дальнейшем смогут применять полученные знания при выполнении научно-исследовательских проектов в рамках школьной программы.
Зона развития информационной среды как фактор морального и когнитивного становления ребёнка в цифровую эпоху
В статье представлена и теоретически обоснована новая комплексная модель — Зона развития информационной среды (ЗРИС), — разработанная для анализа многомерного формирующего влияния современной информационной экосистемы на развитие ребенка. Концепция ЗРИС синтезирует классические подходы культурно-исторической психологии (Л.С. Выготский), идеи о моральном становлении личности (В.В. Зеньковский), средовой педагогики (П.Ф. Лесгафт) и актуальные данные исследований цифровой социализации, когнитивной науки и медиаэкологии. ЗРИС определяется как динамическое пространство смыслового, эмоционального и сенсорного резонанса, которое, в отличие от классических «зон развития», действует континуально на протяжении всей жизни — от пренатального периода до зрелости — и включает как человеческие, так и технологические («нечеловеческие») акторы (цифровые интерфейсы, игрушки, медиаконтент, алгоритмы рекомендательных систем). На примере анализа визуальных нарративов (аниме), дизайна игрового пространства и паттернов цифрового потребления демонстрируется, каким образом ЗРИС может выступать как катализатором, так и ингибитором развития моральной чувствительности, когнитивной гибкости и целостной картины мира у ребенка. Статья выявляет ключевые антропологические риски цифровой эпохи (информационная перегрузка, манипулятивные практики, дефицит живого общения и эмпатии) и формулирует принципы осознанной педагогической настройки среды, направленные на развитие критического мышления, медиаграмотности, социально-эмоционального интеллекта и устойчивости к манипуляциям. Делается вывод о том, что предложенная модель вносит значительный вклад в междисциплинарные области психологии развития, цифровой педагогики и социальной экологии, предлагая системный инструмент для диагностики, проектирования и экспертизы развивающей информационной экосистемы нового типа.
В статье отражены основные итоги круглого стола "Цифровая экономика: концепция цифровых навыков и система подготовки востребованных кадров", который состоялся 20 ноября 2025 года на факультете вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова в рамках проведения международного конгресса "Современные проблемы компьютерных и информационных наук".