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.
Прототип инструментальных средств для создания систем обмана на основе онтологического подхода
Технологии cyber deception рассматриваются как перспективное направление активной киберзащиты, поскольку они позволяют выявлять нарушителя через управляемое взаимодействие с ложными объектами: приманочными узлами, сервисами, учетными записями и данными. Однако практическое применение таких технологий ограничивается трудоемкостью проектирования реалистичных ловушек, необходимостью поддерживать их согласованность с изменяющейся инфраструктурой. В статье предложен онтологический подход к созданию систем киберобмана и описан прототип инструментальных средств, обеспечивающий переход от формальной модели предметной области к автоматически создаваемой контейнерной обманной среде. Экземпляры модели параметризуются значениями, соответствующими эталонному поведению инфраструктуры. Показано, что онтологическая модель может использоваться как единый источник знаний для проектирования, конфигурирования, развертывания и последующей реконфигурации deception-сред. Предложенный подход повышает интерпретируемость проектирования cyber deception-сред, снижает объем ручной настройки, создает основу для проверки правдоподобия ловушек и делает возможной адаптивную перестройку обманной инфраструктуры при изменении защищаемой системы.
##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Моделирование n-арных нечетких отношений и операций над ними с помощью многомерных матриц
Нечеткое моделирование является одним из широко распространенных подходов к решению задач с трудно формализуемым описанием, когда мы имеем дело с так называемой лингвистической неопределенностью, то есть с неопределенностью, вызванной не стохастическим характером изучаемых явлений, а связанной с принципиальными особенностями человеческого мышления и окружающей нас реальности, заключающимися в том, что многие понятия и явления не допускают описания в виде точных оценок, а являются как бы размытыми, нечеткими. Примером таких понятий могут служить "удобная дорога", "молодой человек", "опытный программист". Для описания таких явлений и понятий, могут, как известно, использоваться нечеткие множества, степень принадлежности элементов к которым может принимать любое значение, принадлежащее отрезку [0; 1]. Как и для случая обычных множеств, мы можем ввести понятие нечеткого отношения, приписав каждому кортежу элементов тех или иных обычных множеств значение принадлежности к нечеткому отношению. Свойства бинарных нечетких отношений хорошо известны. Одним из способов описания таких отношений над ними является их представление в виде матриц. В настоящей работе мы предполагаем изучить свойства n-арных (n > 2) нечетких отношений на основе теории многомерных матриц. Свойства многомерных матриц подробно рассмотрены в монографии Н.П. Соколова. Их применение к моделированию процессов обработки данных рассмотрено в работах В.И. Мунермана и его учеников. Данный подход является, на наш взгляд, естественным обобщением теории бинарных нечетких отношений и может быть использован при моделировании сложных систем и при построения систем поддержки принятия решений.
Выявление латентных факторов клиентской лояльности в банковской сфере методом моделирования структурными уравнениями
Введение. Предметом исследования является клиентская лояльность в банковской сфере как многокомпонентная характеристика клиентского опыта, включающая наблюдаемые оценки и скрытые факторы восприятия банка. Цель работы состоит в выявлении латентных факторов лояльности и оценке структуры взаимосвязей между ними на основе данных количественного опроса клиентов банка. Материалы и методы. Эмпирическую базу исследования составили данные количественного опроса совершеннолетних клиентов банка. На этапе предварительной обработки была проведена проверка качества данных, включая выявление и исключение некорректных, недобросовестных и потенциально некачественных ответов, повторных прохождений опроса, а также наблюдений с пропущенными значениями по анализируемым признакам. После очистки итоговая выборка включала более 1000 наблюдений. Экспериментальная процедура включала последовательное построение и проверку факторной структуры: сначала применялся разведочный факторный анализ, затем подтверждающий факторный анализ, после чего была оценена модель структурных уравнений, описывающая связи между латентными переменными. Результаты исследования. В результате анализа были выделены конструкты лояльности, доверия, качества сервиса, справедливости взаимодействия и статуса банка как основного. Установлено, что ключевую роль в формировании лояльности играет доверие к банку. Доверие связано с восприятием справедливости банка по отношению к клиентам и качеством сервиса. Дополнительно выявлена положительная связь между восприятием банка как основного и уровнем лояльности. Лояльность наиболее содержательно описывается удовлетворенностью, готовностью рекомендовать банк и намерением продолжать пользоваться его продуктами. Полученные показатели согласия модели свидетельствуют о приемлемом соответствии расчетной структуры эмпирическим данным. Обсуждение и заключение. Моделирование структурными уравнениями показало применимость данного подхода для анализа клиентской лояльности. Полученные результаты рекомендуется использовать при управлении клиентским опытом, развитии доверия, повышении качества поддержки, контроле выполнения обещаний банка и выборе приоритетов продуктовой и сервисной политики в дальнейшей аналитической работе, а также при последующем мониторинге изменений восприятия банка по сегментам клиентов и каналам взаимодействия банка.
Оценка потенциала повторных переключений алгоритмов для повышения точности в задачах безградиентной многомерной оптимизации
Введение. Данная работа посвящена исследованию потенциала применения схем с многократным переключением алгоритмов для решения задач безградиентной многомерной оптимизации. Ранее было показано, что одиночное переключение оптимизационного алгоритма на другой во время исполнения может заметно повысить точность найденного решения. Цель данной работы — оценить, часто ли дополнительные точки принятия решения о смене (или продолжении) алгоритма дают дополнительный выигрыш и насколько он значителен. Материалы и методы. В качестве объекта такого исследования используется виртуальный жадный селектор (VBMSGS), который после каждого фиксированного промежутка вычислений целевой функции сравнивает все возможные варианты продолжения с использованием алгоритмов из заданного набора и выбирает лучшее из них без учёта последующих выборов. Его результаты сравниваются с виртуальным селектором, у которого точка принятия решения только одна (VBOSS), и виртуальным лучшим селектором без переключений (VBS) на стандартном наборе BBOB из 24 тестовых задач с размерностями 5 и 10, по 10 экземпляров каждой задачи. Для тестирования использовались алгоритмы DE, BFGS, MLSL, PSO, CMA_nonelitist и CMA_elitist. Результаты исследования позволяют сделать вывод, что основной прирост качества относительно VBS достигается за счёт одного переключения, но им не исчерпывается весь потенциал от смены алгоритма во время оптимизации. Выигрыш от повторных переключений носит неоднородный характер и сильнее проявляется в задачах с наибольшим бюджетом и при наибольшей частоте точек принятия решений. Так, в сценарии 10D_RT2000 precision_lg_gain(VBMSGS over VBOSS) превышает 1.0, то есть уменьшает ошибку более чем на порядок, в 13.8% запусков, а 0.5 — в 20.8% запусков. Этот результат показывает, что повторные переключения не гарантируют преимущество на широком классе задач, но дают основания для дальнейшей разработки оптимизаторов с многократным переключением алгоритмов.
Проектирование программно-аппаратного комплекса для решения в реальном времени задач классификации средствами трансферного обучения на малых данных
Задачи искусственного интеллекта в реальном времени актуальны в системах высокой доступности для быстрого принятия решений. Выполнение многих из этих задач целесообразно методами трансферного обучения нейросети – подхода, суть которого заключается в тренировке сети на одном наборе данных, а применении уже обученной модели на другом – целевом. Благодаря трансферному обучению можно значительно сократить потребность в целевых данных, повышая точность аналитики средствами тонкой настройки параметров. Однако настройка предварительно обученной модели классификации к новой задаче на малом наборе – процесс вычислительно сложный и длительный, особенно, когда целевые данные существенно отличаются от тех, на которых модель обучалась изначально. В статье предлагается решить проблему подобной адаптации трансферной модели путем разработки программно-аппаратного комплекса, разделяющего тонкую настройку параметров модели и ее последующее развертывание на производительном веб-сервисе, выполняющего классификацию в реальном времени. Такой комплекс обеспечивает повышение эффективности классификации за счет лучшего использования аппаратуры и параллельной обработки данных. Для тонкой настройки выбрана сверточная нейросеть ResNet-18, не подверженная переобучению на небольших конкретных наборах. Особенности сети: компактная архитектура и остаточные блоки, благодаря которым сеть имеет приемлемую скорость обучения и конкурентоспособную точность. Предложена стратегия оптимизации модели методом тонкой настройки и разработана программа ее реализации на малых данных с целью прогнозирования класса изображения, достигающая точности прогноза 97%. Модель развернута на веб-сервисе, структура которого представлена в статье, с использованием высокопроизводительного веб-фреймворка FastAPI, выступающего ключевым программным ядром аппаратно-программного комплекса реального времени. Веб-сервис соединяет модель прогнозирования с PWA-устройствами удаленных пользователей, обеспечивая сверхмалые задержки и быстрый обмен информацией при обработке запросов. Эксперимент проведен на доступных интернет-данных с малыми обучающими выборками.
Оптимизация запасов комплектующих в системе материально-технического обеспечения летательных аппаратов с помощью дискретно-событийного моделирования
В современных условиях эксплуатации летательных аппаратов (ЛА) важной задачей является повышение эффективности управления материально-техническим ресурсом ЛА. Это обусловлено необходимостью обеспечения бесперебойной работы воздушного флота, а также сокращением затрат на эксплуатацию и ремонт ЛА. В представленной научно-исследовательской работе рассматривается разработка и создание имитационной модели использования ЛА в современных реалиях эксплуатации. Основная цель разрабатываемой модели заключается в моделировании всех ключевых элементов и узлов, влияющих на работоспособность и ресурс воздушного флота. К таким элементам относятся: заводы по производству запасных деталей, технологические центры по восстановлению ресурса деталей, склады, хранящие данные детали, а также маршруты и профили полетов летательных аппаратов, потребляющих данные ресурсы. По всем этим элементам модели ведется сбор статистических данных, анализ которых позволит принимать обоснованные решения по повышению эффективности управления материально-техническим ресурсом ЛА, а также моделировать различные сценарии работы отдельных узлов и системы в целом. Разработка имитационной модели осуществлена на языке программирования Python, что предоставляет широкие возможности для ее дальнейшего совершенствования и последующей интеграции с существующими системами оценки текущего состояния и ресурса летательных аппаратов. В дальнейшем для данной модели будет реализована возможность загрузки начального состояния всех элементов системы материально-технического обслуживания ЛА, что позволит проводить более достоверное моделирование различных эксплуатационных сценариев
Аугментация данных для задачи Text-to-SQL
Задача Text-to-SQL направлена на автоматическое построение корректного SQL-запроса по вопросу на естественном языке. Основные вызовы включают генерацию сложных многотабличных запросов с объединениями, агрегатами и вложенными подзапросами, а также переносимость на ранее невидимые схемы баз данных. Такие запросы типично требуют знания бизнес-логики и структуры конкретной СУБД, что недоступно конечному пользователю без подготовки. При этом необходимо не только синтаксически корректное порождение SQL, но и семантическая точность: запрос должен возвращать именно тот набор данных, который подразумевает исходная формулировка. Работа описывает воспроизводимый конвейер аугментации обучающих данных для компактной модели класса T5-base. Конвейер включает синтез новых пар вопрос– запрос с помощью обратной генерации (SQL→NL), контролируемое перефразирование пользовательских формулировок и автоматическую фильтрацию низкокачественных вариантов. Важной частью конвейера является автоматическая верификация корректности сгенерированного SQL путём выполнения запроса на тестовой базе данных и анализа возвращаемых результатов. Это позволяет оценивать не только формальную близость к эталону, но и фактическую пригодность для аналитического использования. Целью исследования является проверка гипотезы о том, что целенаправленная аугментация данных позволяет существенно повысить качество компактной модели (порядка сотен миллионов параметров) без перехода к значительно более крупным языковым моделям с числом параметров в десятки миллиардов. Улучшение измеряется по метрикам Exact Match (структурное совпадение с эталонным SQL) и Execution Accuracy (совпадение результата выполнения запроса). Показано, что такой конвейер повышает устойчивость генерации сложных запросов и делает модель более пригодной к практической интеграции в аналитические процессы.
Методология верификации и управления качеством контента институционального репозитория научных публикаций на примере ОИЯИ
Введение. Проблема качества контента институциональных репозиториев публикаций особенно остро проявляется в условиях автоматизированного импорта данных из внешних источников. На практике это выражается в систематических ошибках атрибуции авторов, некорректном сопоставлении записей и накоплении дубликатов, что постепенно может привести к снижению доверия к цифровому фонду. На начальном этапе эксплуатации репозитория стало очевидно, что эпизодические проверки не позволяют устойчиво контролировать эти процессы, и требуется более формализованный подход, основанный на системе измеримых показателей. В данном исследовании учитывались существующие модели оценки качества цифровых коллекций, но акцент был сделан на наиболее чувствительных к автоматизированной загрузке аспектах. В результате были сформированы показатели, отражающие надежность импорта, корректность авторской атрибуции, точность сопоставления авторов, эффективность устранения дубликатов и временные затраты на обработку публикаций. Материалы и методы. Методика апробирована на репозитории публикаций Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ), функционирующем на программной платформе DSpace 7 и интегрированном с внешними источниками INSPIRE-HEP (открытая цифровая библиотека в области физике высоких энергий) и eLIBRARY (Российская научная электронная библиотека и информационно-аналитический портал). Работа строилась на последовательном цикле первичная диагностика состояния данных → анализ выявленных отклонений → корректирующие действия → повторная оценка показателей. Для проверки точности автоматических процедур дополнительно проводилась выборочная экспертная оценка массивов публикаций. Результаты исследования. Результаты апробации показали, что на начальном этапе доля публикаций с некорректной или отсутствующей атрибуцией была значительной. После уточнения алгоритмов сопоставления и обогащения профилей авторов удалось существенно повысить точность автоматической обработки. Экспертная проверка подтвердила высокую надежность реализованных процедур при сохранении приемлемого времени обработки записей. Обсуждение и заключение. Разработанный подход позволил организовать систематический мониторинг показателей. Методика может быть адаптирована к условиям других научных организаций, рассматривающих автоматизированную загрузку как основную стратегию пополнения контента.
Архитектура блокчейн-платформы для государственных систем цифровой идентификации с применением энергоэффективного консенсуса
В статье представлена архитектура блокчейн-платформы для государственных систем цифровой идентификации на основе модифицированного алгоритма консенсуса Weighted Delegated Proof of Stake (WDPoS). Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания надёжных, масштабируемых и энергоэффективных решений для цифровой идентификации в условиях ужесточения требований Федерального закона № 152-ФЗ "О персональных данных" и стандартов ГОСТ Р 57580. Предложенная архитектура реализует трёхуровневую структуру с разделением ролей валидаторов (размещённых в аккредитованных ФСТЭК государственных центрах обработки данных), делегатов (развёрнутых в инфраструктуре аккредитованных организаций) и клиентских приложений. Ключевой инновацией является механизм динамической корректировки веса валидаторов на основе мультикритериальной оценки: стажа участия, истории соблюдения сервисных показателей и наличия сертификации средств криптографической защиты информации по требованиям ФСТЭК. Интегрированный в архитектуру смарт-контракт ComplianceMonitor обеспечивает автоматизированный контроль соответствия требованиям Федерального закона № 152-ФЗ с применением механизмов слэшинга (конфискация до 50% стейка при утечке данных) и репутационных штрафов. Экспериментальная оценка на сертифицированном ФСТЭК оборудовании продемонстрировала энергопотребление 4,2 Вт/транзакцию (на 86% ниже Ethereum 2.0), время финализации 1,8 с (соответствует ГОСТ Р 57580.3-2022), пропускную способность 42,7 транзакций в секунду при регистрации децентрализованных идентификаторов и отказоустойчивость 30% (соответствует требованиям Федерального закона № 259-ФЗ). Статистическая значимость преимуществ подтверждена критерием Манна-Уитни (p = 0,008). Полученные результаты могут быть использованы при разработке нормативных требований к блокчейн-платформам для обработки персональных данных и проектировании архитектур цифровых экосистем суверенной идентичности в рамках национальных программ цифровой трансформации.
Особенности применения алгоритмов машинного обучения для социального скоринга в задачах управления организационными системами
Введение. Современные организационные системы сталкиваются с необходимостью обработки больших объемов данных для принятия обоснованных управленческих решений. Социальный скоринг, основанный на анализе цифровых следов и поведенческих данных индивидов, становится перспективным инструментом оценки и прогнозирования в различных управленческих контекстах. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают технологическую основу для автоматизации процессов оценки, однако их применение сопряжено с комплексом технических, этических и правовых вызовов, требующих систематического анализа. Материалы и методы. Исследование основано на комплексном теоретическом анализе научной литературы, посвященной применению алгоритмов машинного обучения в системах социального скоринга. Применялся сравнительный анализ существующих моделей и алгоритмов с систематизацией по типам задач, критериям эффективности и областям применения. Изучался отечественный и зарубежный опыт практического внедрения систем социального скоринга в организационные процессы с критической оценкой достигнутых результатов и выявленных ограничений. Результаты исследования. Систематизированы алгоритмы машинного обучения для социального скоринга и рассмотрены особенности их применения в организационных системах по категориям обучения. Проведен сравнительный анализ эффективности различных классов алгоритмов с выявлением их преимуществ и ограничений. Сформулированы практические рекомендации по выбору алгоритмов в зависимости от специфики управленческих задач и доступных ресурсов. Структурирован процесс внедрения систем социального скоринга как итеративный цикл проектирования, реализации и эволюции. Обсуждение и заключение. Эффективное применение алгоритмов машинного обучения для социального скоринга требует не максимизации точности, а достижения баланса между технической производительностью, этической приемлемостью и организационной применимостью. Предложена интегральная модель многокритериальной оптимизации, учитывающая специфику управленческого контекста. Выявлено фундаментальное противоречие между объективизацией решений через количественные методы и субъективностью данных, отражающих социально конструируемые паттерны поведения. Обоснована необходимость установления содержательных ограничений на сферы применения социального скоринга, выходящих за рамки технических стандартов.
Рефинирование блокчейн-транзакций как средство оптимизации консенсусных процессов в Hyperledger Fabric
В контексте пермиссионных блокчейн-платформ, к числу которых относится Hyperledger Fabric, наблюдаются ограничения, связанные с трассируемостью транзакций. Существующие механизмы логирования транзакций не обеспечивают возможности комплексного анализа бизнес-процессов вследствие наличия избыточных данных верификации, а также отсутствия структурированной методологии управления смарт-контрактами. В рамках настоящего исследования предлагается архитектурный фреймворк Blockchain Transaction Refinery (BTR), нацеленный на повышение уровня трассируемости транзакций и реализацию семантического анализа смарт-контрактов. Практическая осуществимость предложенного фреймворка была верифицирована посредством его применения к кейсам рефинирования бизнес-транзакций в среде Hyperledger Fabric. Результаты экспериментальной оценки показали, что время рефинирования бизнес-транзакции составляет 0,067 мс, что указывает на повышение детализации процесса рефинирования благодаря использованию экстракции, основанной на шаблоне бизнес-данных 4W1H. Данный результат соответствует снижению объема данных на 92,31% по сравнению со стандартными журналами транзакций Hyperledger Fabric. Разработанный фреймворк обладает потенциалом для использования в качестве базовой технологии повышения трассируемости бизнес-транзакций, реализуемых на базе блокчейн-платформ, в таких областях, как управление цепочками поставок и интеграция устройств Интернета вещей.
К вопросу применения технологий машинного обучения для распознавания русского рукописного текста
Данная работа посвящена комплексному анализу методов машинного обучения для распознавания русского рукописного текста и экспериментальной реализации свёрточно-рекуррентной архитектуры. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в цифровизации архивных документов, медицинских записей и рукописных форм при малых объёмах общедоступных датасетов для кириллических текстов. Проведён систематический обзор эволюции подходов к распознаванию рукописного текста: от классических методов на основе шаблонов и статистических моделей до современных нейросетевых архитектур. При этом детально рассмотрены особенности применения свёрточно-рекуррентных сетей, механизмов внимания и трансформеров для задач распознавания рукописного текста. На основе сделанных выводов разработана CRNN-модель с использованием предобученной ResNet18, двунаправленной LSTM и CTC-декодера. Обучение проводилось на наборе данных Cyrillic Handwriting Dataset с применением методов предварительной обработки изображений. На тестовой выборке достигнут показатель CER 15,5%, что превосходит классические методы и позволяет составить конкуренцию более современным решениям. В рамках применения обученной модели выявлена типология ошибок, которые специфичны для русского рукописного письма, продемонстрирована её устойчивость к различных стилям почерка, шумам и разработаны рекомендации по улучшению качества распознавания.
Применение методов глубокого обучения для повышения диагностики и классификации сердечных заболеваний
Заболевания сердечно-сосудистой системы постоянно занимают ведущие позиции среди причин смертности в развитых странах. Ключевым направлением исследований является разработка способов диагностики и оценки рисков, основанных на анализе сердечного ритма, что объединяет элементы математики, анализа данных и медицины. Прогресс в этой сфере находит применение при создании приложений для мобильных телефонов и носимых гаджетов, поскольку все большее значение приобретает самостоятельная диагностика сердечных заболеваний. В рамках работы рассматривается задача определения заболеваний, связанных с нарушениями функционирования сердца, по записям, сделанным при помощи стетоскопа, с использованием методов глубокого обучения. Основная цель – классификация сердечных тонов по четырём категориям: normal, murmur, extrasystole, artefact. Для выделения ключевых акустических признаков применяются мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC). Эти признаки извлекаются и используются для обучения современных моделей глубокого обучения. Для проведения исследований были выбраны следующие модели глубоких нейронных сетей: рекуррентная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, а также гибридная сеть. Результаты показывают, что с помощью таких моделей можно добиться точности классификации сердечных тонов около 97% на тестовой выборке. Следует отметить, что предлагаемое исследование может послужить основой для дальнейших разработок, таких как объединение предложенной модели с другими компонентами нейронных сетей. Такой подход позволит ускорить процесс обучения и расширит возможности ее применения в мобильных и носимых устройствах.
Алгоритм реализации общей математической схемы теории типов в программном обеспечении
Современные курсы и учебники по математике часто подаются изолированно, что приводит к фрагментарности знаний и отсутствию согласованной структуры между смежными дисциплинами. Ранее была уже предложена модель TTNALS (Atomic–Linear–Systematizing Notes); построена база знаний, представленная в виде атомарных, линейных и систематизирующих заметок; разработано приложение для их визуализации через локальные и глобальные графы; описан расширенный синтаксис Markdown с интегрированной теорией типов TTNALS и формализацией на основе теории формальных языков. Построенная система строго и систематически описывает основные разделы математики. Атомарность заметок позволяет разбивать сложные темы на минимальные семантические единицы, линейная организация обеспечивает понятную навигацию по учебным траекториям, а систематизирующие заметки служат связующим звеном между смежными разделами. В результате появляется формальная "карта" предметной области, пригодная как для ручного проектирования учебных планов, так и для автоматизированной обработки – поиска, фильтрации и построения индивидуальных курсов. Данная работа углубляет и систематизирует теоретический аспект построенной системы, а также улучшает её формальную базу и практическую применимость. Излагается общая схема работы приложения – от этапа лексического анализа до рендеринга документа и построения графа. Особая часть в данной статье отведена функции валидации, которая будет содержать основные правила контекстов и субконтекстов, цель которой формировать необходимые предпосылки для построения того или иного утверждения в системе. Данная разработка может быть использована в образовательных и исследовательских целях, а также для создания и систематизации математических данных в различных областях науки.
Цифровой помощник для автоматизированной проверки выпускных квалификационных работ
Введение. Актуальность исследования обусловлена высокой трудоемкостью проверки выпускных квалификационных работ на соответствие требованиям к структуре, оформлению, библиографическому аппарату и корректности внутритекстовых ссылок. Значительная часть таких нарушений является формализуемой, однако на практике их выявление часто выполняется научным руководителем вручную, что увеличивает время подготовки работы к защите и снижает возможность сосредоточиться на содержательной оценке исследования. Целью работы является разработка и экспериментальная оценка архитектуры цифрового помощника для автоматизированной проверки выпускных квалификационных работ, объединяющего структурно-стилевой анализ документа, правило-ориентированный анализ учебно-научного текста, проверку библиографии и формирование локализованных комментариев в исходном файле. Материалы и методы. Предложена архитектура программной системы, основанная на разделении интерфейсного, прикладного, доменного и инфраструктурного слоев. Ключевым элементом решения является единая модель замечания, позволяющая приводить результаты разных анализаторов к общему представлению и возвращать их пользователю в виде ошибок и рекомендаций. Результаты исследования. Экспериментальная оценка проводилась на 50 реальных выпускных квалификационных работах студентов бакалавриата и магистратуры, а также на 1000 синтетических документах с заранее внедренными нарушениями. В апробации участвовали 10 научных руководителей. По классу формализуемых ошибок точность выявления составила 100%, полнота – 94,7%. Для текстовых и содержательных рекомендаций точность составила 73,0%, что объясняется их контекстной природой и необходимостью экспертной интерпретации. Обсуждение и заключение. Показано, что цифровой помощник сокращает время первичной проверки одной работы с нескольких часов до примерно одной минуты и может использоваться как инструмент предварительной экспертизы, не заменяющий научного руководителя, а снижающий объем рутинной проверки.
Нелинейные эффекты в процессе рекрутинга
Введение. Задача прогнозирования времени найма (Time-to-Hire, TTH) в розничной торговле характеризуется выраженной неоднородностью: HR-подразделения крупных ритейлеров применяют единый норматив (медиана 7 дней), тогда как реальный разброс TTH составляет от 1 до 90 дней при среднеквадратичном отклонении 10,99 дней. Это порождает систематические ошибки планирования, ежедневно обходящиеся сети в 2130 руб. на незакрытую вакансию кассира. Цель исследования – формальная идентификация нелинейных эффектов в детерминантах TTH и разработка валидированной регрессионной модели, превосходящей наивный baseline по всем четырём заранее назначенным метрикам качества. Материалы и методы. На основе журналов корпоративной системы отслеживания кандидатов (ATS) крупной российской розничной сети за 2018-2020 гг. (861762 записи, позиция "продавец-кассир") рассчитана целевая переменная TTH с фильтрацией выбросов по методу Тьюки (IQR) и логарифмическим преобразованием отклика. Проведена проверка шести статистических гипотез о детерминантах TTH (χ²-тест Пирсона, критерий Уилкоксона, ANOVA, логистическая регрессия). Методом наименьших квадратов с HC3-робастными стандартными ошибками построены базовая (Модель 1) и расширенная (Модель 2) регрессионные модели с нелинейными членами и взаимодействиями признаков. Результаты исследования. Расширенная модель достигла всех четырёх целевых значений метрик, назначенных до начала моделирования: MAE = 1,20 дня (цель ≤ 1,2), RMSE = 1,80 дня (цель ≤ 1,8), R² = 0,45 (цель ≥ 0,45), MAPE = 15,3% (цель ≤ 18%). Выявлен нелинейный эффект числа действий рекрутера (actions_count): при 5-7 касаниях TTH минимален; каждое дополнительное действие сверх этого порога мультипликативно увеличивает TTH (β₁ = 0,087, β₂ = 0,019, p < 0,001). Наибольшим предиктивным весом обладает длительность этапа "Оформление" (β = 0,662): каждый дополнительный день на этом этапе умножает TTH на e0,662 ≈ 1,94. Обсуждение и заключение. Алгоритм расчёта TTH и выявленные нелинейные закономерности применимы к HR-аналитическим системам розничных сетей с позициями массового найма. Расчётная экономия от внедрения модели составляет ~52,2 млн руб./год при объёме 10 000 вакансий.
Интегративный подход к преподаванию интеллектуального моделирования в подготовке ИИ-специалистов
Введение. Подготовка специалистов высшей квалификации в области искусственного интеллекта является стратегической задачей федерального проекта "Искусственный интеллект". Её решение требует преодоления разрыва между дискретным изучением методов и способностью к их интеграции для решения слабоформализованных задач. В статье представлен интегративный подход к преподаванию дисциплины "Методы интеллектуального моделирования" для направления 09.03.02 "Информационные системы и технологии" (профиль "Системы и технологии искусственного интеллекта"). Новизна подхода заключается не в отдельных методах, а в концептуальном объединении трёх фундаментальных парадигм (формальной логики, системного анализа и вычислительного интеллекта) в рамках единой образовательной траектории, что позволяет формировать у студентов не разрозненные знания, а целостное трансдисциплинарное мышление. Исследование выполнено в рамках подготовки специалистов высшей квалификации в сфере ИИ в РЭУ им. Г.В. Плеханова. Материалы и методы. Основу исследования составляет анализ эволюции требований к подготовке ИИ-специалистов и выявление ключевых компетенций, связанных с работой в условиях неопределённости. Проектирование образовательного процесса опирается на теорию ментальных моделей (Ф. Джонсон-Лэрд, Д. Норман), концепцию трансдисциплинарности (Б. Николеску) и принципы метапознания (Дж. Флавелл). Результаты исследования. Предложен интегративный подход к преподаванию, включающий последовательное освоение трёх парадигм: формальной логики (нечёткие множества, нечёткая логика, нечёткое моделирование), системного анализа (когнитивные карты, нечёткие когнитивные карты, сценарное моделирование) и вычислительного интеллекта (генетические алгоритмы, роевой интеллект, гибридные нейро-нечёткие системы). Разработана система формирования профессиональных компетенций через последовательное освоение методологических подходов и выполнение сквозных проектов. Обсуждение и заключение. Предложенный подход позволяет преодолеть "лоскутность" мышления, формируемую традиционным изучением изолированных методов, и развить способность к трансдисциплинарному переносу знаний. Апробация программы запланирована на 2026-2027 учебный год. Представленный подход может быть тиражирован для других образовательных программ, требующих интеграции различных методологических парадигм.
Метод обнаружения галлюцинаций в текстовых математических задачах, сгенерированных языковыми моделями
Введение. Большие языковые модели всё чаще применяются для генерации учебных текстовых математических задач, однако такой контент может содержать галлюцинации: правдоподобные, но фактически неверные, противоречивые или не соответствующие заданию фрагменты. Материалы и методы. В статье предложен метод на основе правил для обнаружения галлюцинаций в задачах для 4-го класса начальной школы. Метод использует предметные знания о математических отношениях, единицах измерения, реалистичных скоростях и ценах, а также опирается на таксономию из пяти типов ошибок: структурные, фактические, внутренне противоречивые, неразрешимые и тематические. Проверка выполняется по семи формальным критериям без обращений к API больших языковых моделей. Результаты исследования. Экспериментальная оценка проведена на корпусе из 1218 задач: 318 эталонных задач из учебников и 900 задач, сгенерированных ChatGPT-5.2, DeepSeek-V3 и Qwen3-Max по трём темам. На отложенной синтетической тестовой выборке из 446 задач метод достиг значения F1-меры 0,982 при полноте 0,964, точности (Precision) 1,000 и коэффициенте корреляции Мэтьюса 0,965; скорость обработки составила около 7 785 задач/с на одном CPU-ядре. Метод превзошёл лучший базовый подход на регулярных выражениях на 0,327 по F1-мере. Анализ сгенерированных задач выявил статистически значимые различия между моделями: доля обнаруженных галлюцинаций у Qwen3-Max составила 7,3 %, у ChatGPT-5.2 – 1,0 %, у DeepSeek-V3 – 0,7 %; преобладающим типом стали тематические галлюцинации H5. Обсуждение и заключение. Полученные результаты показывают, что предметно-ориентированная проверка на основе правил может служить эффективным первым фильтром качества образовательного контента.
Интерпретируемая нечёткая модель количественной оценки учебной вовлечённости по поведенческим данным цифрового следа
Введение. Цель исследования – разработка и эмпирическая проверка интерпретируемой нечёткой модели количественной оценки учебной вовлечённости по поведенческим данным цифрового следа. Актуальность обусловлена "потолочным эффектом": половина активных студентов выполняет все обязательные задания на максимальный балл, и формальная успеваемость перестаёт различать уровни вовлечённости. Материалы и методы. Модель отображает наблюдаемые проекции конструктов теорий самодетерминации, ожиданий – ценности и ARCS на три канала цифрового следа – взвешенную по когнитивной сложности компетентность, факультативные задания повышенной сложности и профильно-релевантную внеучебную активность, оцениваемую независимо двумя экспертами, – агрегируемых алгоритмом нечёткого вывода Мамдани с явными "воротами компетентности", не допускающими компенсации несданной базовой программы активностью. Результаты исследования. В эксперименте на реальных обезличенных данных студентов по одной дисциплине коэффициент приложенных усилий растягивает сжатую у потолка часть когорты и демонстрирует валидность относительно двух независимых исходов: оценки за экзамен и среднего балла по другим дисциплинам; каналы проактивности предсказывают экзаменационный результат сверх текущей успеваемости. Обсуждение и заключение. По точности прогноза (AUC) модель статистически не превосходит логистическую регрессию на тех же каналах – интервалы перекрываются, превосходство в точности не заявляется. Абляционный анализ показывает, что "ворота компетентности" подавляют профиль "активиста без базы", который линейный индекс ошибочно оценивает как благополучный, а нечёткость границы устраняет резкий скачок оценки при пограничной компетентности; вклад модели состоит в интерпретируемом нелинейном поведении, а не в приросте предсказательной точности.
"Большие идеи" для разработки структуры математических дисциплин для ИТ-направлений в вузе
Структура и содержание учебного курса играют одну из ключевых ролей в процессе обучения в вузе. К формированию структуры дисциплины в вузе можно подойти формально, например, линейно проходя темы из учебника. В то же время можно подойти к вопросу структуризации материала с другой стороны и разработать структуру, которая позволит передать студентам не просто некоторый набор теоретических фактов, а целостную систему так называемых "больших идей". Подход "большая идея" был разработан уже давно, однако практические аспекты его применения еще требуют разработки, при этом отсутствует также и единое определение понятия "большая идея". В данной работе предлагается новая технология выделения "больших идей". Основой технологии послужили концепция зоны ближайшего развития Л.С. Выготского и построение структуры предметной области математики на основе концепции "большая идея". В контексте разработанной технологии раскрыто содержание терминов "целостное представление о предметной области", "большая идея", "учебная ситуация". В исследование представлена формализованная структура предметной области, основными элементами которой являются понятия, операции с ними. Формирование целостного представления о предметной области происходит в процессе перехода между учебными ситуациями. Практическое применение разработанной технологии проиллюстрировано на примере дисциплины "Алгебра" для ИТ-направлений. Содержание "больших идей" определяется с учетом особенностей профессиональной подготовки студентов и дальнейшего применения в профильных дисциплинах, относящихся к изучению современных методов анализа данных (машинное и глубокое обучение). В качестве перспектив развития исследования планируется применение технологии для формирования целостного представления о междисциплинарных областях с учетом связей между понятиями, относящимися к различным дисциплинам.