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.
Автоматизированное определение положения объектов в 3D-сцене при ограниченной наблюдаемости на основе анализа ключевых точек
Исследование посвящено автоматизированному определению положения объектов в трехмерной сцене при ограниченной наблюдаемости на основе анализа ключевых точек, интегрирующему высокоскоростную детекцию на изображениях, геометрическое восстановление позы и научную визуализацию результатов. Предлагаемый конвейер включает обнаружение 2D ключевых точек с оценкой видимости, робастное решение задачи Perspective n Point для оценки внешних параметров и интерактивную 3D визуализацию, согласованную с параметрами камеры. Вычислительная схема опирается на метрики OKS/mAP и PCK для оценки точности локализации, IoU и ошибки репроекции для качества реконструкции, а также FPS для анализа производительности. Экспериментальная часть демонстрирует достижение mAP50=0,87 и PCK@5px=0,92 при частичных окклюзиях, что обеспечивает устойчивое восстановление позы при наличии 6–8 корректно наблюдаемых точек, а итоговая точность трехмерной реконструкции достигает IoU=0,94 при средней ошибке репроекции 2,3 пикселя. Производительность конвейера обеспечивает 146 кадров/с на этапе детекции и около 40 кадров/с для полного цикла "изображение → поза → 3D визуализация", что удовлетворяет требованиям приложений реального времени, включая робототехнические и AR сценарии. Обсуждение выявляет преимущества метода в условиях неполной наблюдаемости и отсутствие зависимости от данных глубины, а также ограничения при экстремальных окклюзиях и освещенности; намечены направления развития: самообучение под новые классы объектов, расширение на динамические сцены и использование событийных сенсоров для повышения робастности.
##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Комплексное исследование численных методов и физико-информированных нейронных сетей для моделирования связанных осцилляторов Берлаге
В работе проведен сравнительный анализ эффективности численных методов и нейросетевого подхода для решения системы связанных линейных обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка, моделирующих процессы геоакустической эмиссии в горных породах. Исследование охватывает встроенные численные методы (LSODA, BDF, Radau), специализированную реализацию метода Розенброка 4-го порядка точности, а также физико-информированную нейронную сеть (PINN) с остаточными соединениями и нормализацией. Система уравнений описывает два связанных осциллятора Берлаге с непостоянными коэффициентами, характеризующие генерацию высокочастотных геоакустических импульсов. Все алгоритмы были реализованы с поддержкой параллельных вычислений для обеспечения высокой производительности. Проведено сравнение методов по точности (среднеквадратичная, максимальная и относительная ошибки), вычислительной эффективности и устойчивости на языке программирования Python с использованием библиотек PyTorch и scikit-learn для реализации нейросетевого подхода. Показано, что разработанный комплексный подход позволяет эффективно решать системы уравнений для рассматриваемого класса задач. Нейросетевой подход обеспечивает точность, сопоставимую с численными методами. Предложенный комплекс может быть успешно применен как в фундаментальных исследованиях геоакустических процессов, так и в практических задачах мониторинга состояния горных пород.
Направления развития теории вычислимости в эпоху искусственного интеллекта
В статье проводится систематический анализ связи между теорией вычислимости и современными системами искусственного интеллекта (ИИ). На основе синтеза существующих исследований показано, что фундаментальные принципы, заложенные машиной Тьюринга, определяют не только возможности, но и принципиальные ограничения для всех существующих архитектур ИИ. Проведено исследование связи между классической машиной Тьюринга и современными парадигмами искусственного интеллекта с точки зрения теории вычислимости и её границ. На основе формальной классификации моделей вычисления, выполнено их сопоставление с практическими архитектурами ИИ, такими как символьные, нейросетевые, вероятностные и гибридные. В работе последовательно рассматриваются нейромашины Тьюринга, сверточные сети, обучение с подкреплением и трансформеры с позиции тезиса Чёрча-Тьюринга и неразрешимой проблемы останова. Особое внимание уделяется теоретическим пределам верификации и безопасности ИИ, а также методологическим вопросам применения теории вычислимости к системам машинного обучения. Проведен анализ ограничений, вытекающих из теорем о неразрешимости и ресурсно‑ограниченной сложности, и рассмотрено, каким образом эвристики и аппроксимации позволяют обойти классические препятствия в прикладных задачах. Особое внимание уделено вопросам формализации аспектов «интеллекта» в рамках машины Тьюринга, исследованию границ теоретической воспроизводимости обучающихся систем, и возможности реализации практической формы гипервычислений. Работа представляет обзор существующих результатов и критический анализ практических следствий для разработки надёжных и верифицируемых систем ИИ. Сделаны выводы о том, где теория вычислимости находит свое применение, и предложены направления дальнейших исследований.
Исследование динамики одного семейства итерированных полиномов
В данной статье рассматривается семейство итерированных полиномов пятой степени. Исследуется его структура неподвижных точек. Рассмотрены примеры функций, имеющих нейтрально-рациональные и нейтрально-иррациональные неподвижные точки. С помощью математических методов и компьютерных экспериментов выявлены функции, имеющие лепестки Ло-Фату и диски Зигеля. Приведенное исследование базируется на достижениях нового научного направления — голоморфной динамики. Фрактальные множества, которые являются объектами исследования голоморфной динамики, используются сегодня в анализе данных, для генерации фрактального шума, в компьютерной графике и даже при построении аттракторов в нейросетях. В качестве объектов исследования в нашей работе рассмотрены итерированные функции пятого порядка, их динамика и структура неподвижных точек: притягивающих, нейтральных и отталкивающих. В результате компьютерных экспериментов получаем ограниченное количество структур неподвижных точек. Для проведения компьютерных экспериментов использовались языки программирования высокого уровня и математический пакет MathCad. Выполнены аналитические выводы о составе структур неподвижных точек, а также доказательства возможных вариантов типа точек. Приведены примеры функций, имеющих неподвижные притягивающие точки и нейтрально рациональные неподвижные точки. Выявлена функция, имеющая рационально-нейтральные и иррационально нейтральные неподвижные точки. Разработаны алгоритмы построения множеств Жюлиа, имеющих лепестки Ло-Фату, диски Зигеля и отмечены орбиты точек, характеризующие тип неподвижных точек.
Объектно-алгебраическая модель массовой обработки структурированных больших данных
В статье рассматривается алгебраическая модель для массовой обработки высокоактивных структурированных больших данных. Этот тип данных характеризуется тем, что в обработку включается большинство данных, а чаще всего все данные, – высокая активность, организация данных в виде строго определенных агрегатов двух уровней: записей и файлов, имеющих имена и строго определенные структуры, а также большие объемы в гигабайтах и более. Показано, что в основу обработки рассматриваемого типа данных первоначально было положено понятие информационного массива, в настоящее время называемое файлом. Проведен ретроспективный анализ систем совместной обработки файлов, основанных на математической теории файлов, позволяющей формализовать операции над файлами и записями. Предложен объектно-алгебраический метод формализации, основанный на определении абстрактного типа данных как универсальной многоосновной алгебраической системы. Рассмотрены интуитивное и алгебраическое определения абстрактного типа данных, и приведены примеры, которые подтверждают их соответствие. Введено понятие абстрактной алгебраической машины как двухосновной алгебраической системы, одно из основных множеств которой называется структурой, а второе – типом. Сигнатуры операций и предикатов определены на этих основных множествах и их декартовом произведении. Для формализации агрегата данных первого уровня – записей, разработан абстрактный тип данных Кортеж. Определены операции над кортежами и приведены примеры, демонстрирующие аддитивную и мультипликативную операции. На основе этого абстрактного типа данных построен тип данных Запись, для которого определено понятие ключа. Введены понятия множества ключей и экземпляра этого множества. На основе абстрактного типа данных Запись введено понятие множества однотипных записей. Файл определен как фактор-множество множества однотипных записей по порожденному множеством ключей отношению эквивалентности. Введено понятие универсальной неопределенной записи, которое необходимо для формализации операций над файлами. Определены операции над файлами: сортировка, выборка, сжатие, слияние строго упорядоченных файлов и слияние нестрого упорядоченных файлов. Таким образом построена мета-конструкция универсальная алгебраическая файл-машина.
Особенности применения параллельных модификаций дискретного метода муравьиных колоний при решении параметрических задач с вещественными критериями
В данной работе рассматриваются особенности применения параллельных модификаций дискретного метода муравьиных колоний (Ant Colony Optimization, ACO) при дискретизации непрерывных критериев с заданной точностью. Особое внимание уделяется двум ключевым модификациям: ACOCNI и ACOCCyN, которые используют промежуточное хранилище путей муравьев-агентов, реализованное в виде хэш-таблиц с разделением на 3 этапа: подготовка и нормализация матриц; поиск путей популяцией из K муравьев-агентов; испарение весов-феромона и занесение весов-феромона от муравьев-агентов. Важной частью исследования являются структуры параметрического графа, включая декомпозицию на степенные слои, позволяющие проводить дискретизацию. Даются рекомендации по применению высокоуровневых примитив параллелизации (нитей, CUDA GPU, OpenMP и потоков операционной системы) позволяющих осуществлять вычисления по отдельным слоям графа. Количество потоков в таких реализациях определяется по результатам решения задачи дискретной оптимизации (количество потоков максимизируется) с учетом ограничения CPU или GPU и требования кратности числа потоков и количества слоев параметрического графа. Для применения SIMD вычислений с помощью специальных инструкций SSE/AVX и расширенных регистров YMM/XMM требуется изменение алгоритма, так как инструкции осуществляют параллельные операции по внутренним циклам. Для обеспечения кратности 4 ячейкам данных внутренних циклов предложены расширения оптимальной структуры параметрического графа до 100 вершин в одном слое, модификация алгоритма, работающая с транспонированными матрицами на этапе подготовки и нормализации, и специализированный граф с максимальным количеством вершин в одном слое равным 4. Экспериментальные исследования на процессорах включая процессоры AMD Ryzen и Intel Core различных поколений показали, что применение специального графа даёт небольшое преимущество во времени выполнения алгоритма, однако статистически значимые различия наблюдаются только в отдельных случаях. Причина несущественного влияния состоит в том, что время выполнения этапа составляет не более 2% от общего времени выполнения алгоритма.
Визуальное позиционирование плоского манипулятора в среде PyBullet с учетом ограничений
В статье рассматриваются вопросы управления трехзвенным плоским роботом-манипулятором в симуляционой среде PyBullet. Задача управления заключается в позиционировании фланца робота в желаемом положении относительно визуального маркера, находящегося в области видимости видеокамеры, жестко закрепленной на фланце. В качестве визуального маркера выступает ArUco-маркер, при этом выход его части за пределы изображения влечет за собой невозможность распознавания. Соответственно, необходимо синтезировать управление с учетом ограничений на возможные положения проекции маркера на плоскость изображения. Классический подход управления с визуальной обратной связью (visual servoing) не позволяет учитывать подобные ограничения, поэтому предлагается использование метода управления с прогнозирующей моделью. В качестве такой модели выступает динамика проекций точек маркера на плоскость изображения. Работоспособность предложенного подхода и сравнение с классическим методом демонстрируется на основе экспериментов с компьютерной моделью в используемой симуляционной среде.
Способ оценки достоверности работы локальной LLM в условиях нехватки ОЗУ компьютера
Статья посвящена автоматизации, с помощью локальных нейронных сетей, процессов особой разновидности мониторинга – мониторинга получения научных знаний о текущем состоянии и тенденциях развития выбранной научной или инженерной области на основе разбора научных публикаций, доступных в Интернет. Знания выражаются в графовой и табличной форме сети научных проблем. Мониторинг рассматривается как частный случай передачи знаний, жизненно важный для ведения любой научной и инженерной деятельности. В статье описана архитектура разработанной мониторинговой системы "Поиск-УМ", предназначеной для извлечения научных знаний из корпусов научных публикаций, доступных в Интернет. В дополнение к основным компонентам, система включает в себя ИИ-ассистента, расположенного локально на компьютере пользователя, работающего по принципам большой языковой модели, и выполняющего извлечение элементов решений научных проблем из исходных текстов научных публикаций, найденных в глобальных сетях. Предложен способ локального размещения LLM на персональном вычислителе при помощи механизмов квантизации весов нейронной сети и удаления неиспользуемых нейронов, позволяющий уменьшить размер модели до объемов, позволяющих ее запуск на типовой конфигурации ЭВМ с объемом оперативной памяти до 16 ГБ. Предложен механизм дообучения LLM на базе кэширования промпта, отличающийся от стандартного дообучения отсутствием необходимости полного перестроения весов модели. Предложен способ вычисления оценки достоверности генерируемых нейронной сетью ответов в части извлечения элементов научных знаний из публикаций в Интернет с использованием алгоритма рассчета семантической схожести между генерируемым сетью ответом и исходным текстом. Авторами предложено использовать для рассчета достоверности работы LLM алгоритм косинусной схожести, основанный на коэффициенте Отиаи с методом векторизации документов Bag-of-Bigrams. Проведены эксперименты на массиве публикаций объемом 20-35 страниц из журналов Scientometrics и Data Mining за 2025 год, показывающие, что средняя семантическая схожесть между извлеченными элементами и исходными текстами, подсчитанная по предлагаемой авторами мере, составила 85-90%, что свидетельствует о высокой степени достоверности работы модели даже на относительно слабом персональном вычислительном оборудовании.
Метод вейвлет-нейросетевого синтеза нелинейной наблюдаемой стохастической системы по среднеквадратичному критерию
Разработан новый метод синтеза оптимальной по среднеквадратичному критерию наблюдаемой нелинейной нестационарной стохастической системы с применением нейросетевых технологий и теории вейвлет-канонических разложений (ВЛКР) стохастических процессов (СтП). СтС описывается нелинейными уравнениями В.С. Пугачева для входного и выходного СтП системы. На вход системы подается одномерный входной сигнал в виде суммы полезного сигнала и аддитивной гауссовской помехи, не зависимой от случайных параметров полезного сигнала. На выходе системы требуется получить известное преобразование полезного сигнала. Случайная помеха не зависит от вектора случайных параметров полезного сигнала. Распределение вектора случайных параметров задано. Применение метода ВЛКР СтП позволяет свести моделирование СтП, заданного на конечном промежутке времени, к моделированию совокупности входных случайных величин (СВ). Предложена модель оптимальной оценки выходного СтП в виде линейной комбинации входных СВ с коэффициентами, заданными детерминированными координатными функциями. Координатные функции зависят от неизвестных параметров, для нахождения которых разработана архитектура многослойной вейвлет-нейронной сети (ВНС). Обучение ВНС с учителем осуществляется методом обратного распространения ошибки. Получены формулы для математического ожидания, второго начального момента и дисперсии ошибки оптимальной оценки выходного СтП. Приведен иллюстративный пример, демонстрирующий возможную высокую точность синтеза.
Моделирование синтетического эталонного поведения сетевой инфраструктуры на примере технологии Cyber Deception
Современные киберугрозы становятся всё более изощрёнными, что требует применения проактивных методов защиты информационных систем. Одним из перспективных направлений является технология Cyber Deception, основанная на создании синтетической модели эталонного поведения сетевой инфраструктуры. Такая модель необходима для упреждающего выявления и нейтрализации атак, позволяя минимизировать ущерб от инцидентов информационной безопасности. В данной статье рассматривается использование онтологической карты для построения модели эталонного функционирования системы. Онтология отражает взаимосвязи между ключевыми элементами инфраструктуры: сетевой активностью, файловой системой, процессами, логами и действиями пользователей. Такой подход обеспечивает гибкость, масштабируемость и возможность автоматизации анализа, что снижает затраты на ручную обработку данных и минимизирует финансовые потери от простоев и перебоев в работе. В то же время отмечаются и ограничения метода: необходимость начальных вложений в разработку и поддержание актуальности модели на протяжении всего жизненного цикла системы. В статье представлен обзор базовых понятий, связанных с моделированием эталонного поведения, включая систему, тип и архитектуру системы, сетевую активность, программное обеспечение, антивирус, процессы, файловую систему, права доступа и пользовательскую активность. Предлагаемая модель Cyber Deception позволяет сопоставлять текущее состояние системы с эталонным, выявлять аномалии в режиме реального времени и снижать риски успешных кибератак.
Социальное развитие общества в контексте глобальной коэволюции системосферы человечества
Вводится понятие единой системосферы Человечества, объединяющее/ комплексирующее такие явления/сущности, как техносфера, инфосфера, антропосфера, социосфера, экосфера, психосфера, ноосфера и др., вплоть до нарождающейся сферы иерархического искусственного интеллекта. Применяя информатико-кибернетическое дедуктивное моделирование процесса развития иерархо-сетевой системы Человечества (представители ярусов которой проявляют поисковую активность, перманентно стремясь к экстремумам целевых критериев энергетического характера своих объединений) и используя в качестве маркера системного генезиса этапы усложнения базисных информационных технологий (БИТ), рассматриваются основные этапы её глобальной коэволюции. В частности, с этих позиций даётся трактовка используемого в области социальных наук ряда понятий: Традиционное общество (племенное традиционное, аграрное, древнее), формируется в интервале ~123-8,1 тыс. лет назад, на основе БИТ речи/языка, в ареалах ~1-15 км; феодальное традиционное, с 8,1 тыс. лет назад до ~1446 г., БИТ письменности/чтения, в ареалах 15-223 км) – Индустриальное общество (~1446-1946 гг., БИТ тиражирования текстов, в ареалах 223-3370 км – Постиндустриальное общество (~1946-1979 гг. и далее, БИТ локальных компьютеров, в ареалах 3,37-51 тыс. км (Земля в целом) – Информационное общество (~1979-1981 гг. и далее, БИТ телекоммуникации/сетей, в ареалах 51-773 тыс. км (Околоземной Космос) – Постинформационное общество (~1981-1981 гг. и далее, перспективная нано-БИТ / БИТ искусственного интеллекта, в ареалах до 11,7 млн км (Промежуточный Космос), и т.д. Введённое понятие/сущность системосфера Человечества позволяет сделать новый шаг в познании определяющего уровня системной целостности природы и общества.
Методика выбора и проектирования кроссплатформенных мобильных приложений
Работа посвящена обоснованному выбору технологий для кроссплатформенной мобильной разработки на базе Flutter, React Native и .NET MAUI. Цель исследования - сформировать воспроизводимый подход к сравнительной оценке фреймворков с учётом производительности, трудоёмкости, сопровождаемости и глубины интеграции с нативными возможностями платформ. Методология включает разработку трёх функционально идентичных прототипов по единому техническому заданию (ТЗ) инструментальные измерения p95-задержки интерфейса, загрузки CPU и потребления памяти на Android и iOS, метрики качества кода (цикломатическая сложность, модульность), много-критериальную агрегацию результатов (AHP → веса критериев; TOPSIS → ранжирование альтернатив) с анализом чувствительности весов. По совокупности показателей Flutter демонстрирует наилучший баланс скорости разработки и времени отклика UI при умеренном потреблении ресурсов; React Native целесообразен для быстрого MVP и web-ориентированных сценариев при невысокой визуальной сложности; .NET MAUI предпочтителен в корпоративной экосистеме Microsoft, обеспечивая строгие практики и удобство повторного использования, но требуя больших усилий на UI-кастомизацию и работу с платформенными API. Представлен практический чек-лист выбора технологии по контекстам проекта (сложность UI, требования к производительности/офлайн-режиму, стек команды, требования к доступности и локализации). Показано, что качество архитектурных решений (слои, DI, управление состоянием) сопоставимо по влиянию с "сырыми" показателями производительности и должно учитываться в принятии решений. Результаты применимы при планировании проектов, в учебном процессе и как основа внутренних инженерных стандартов по выбору стеков разработки.
Интеграция инструментов психологического тестирования с модулем прогнозирования академической успеваемости в ИТ-образовании
Многие образовательные среды имеют модули прогнозирования академической успеваемости, основанные на машинном обучении. Они позволяют выявлять риски неудовлетворительных результатов студентов на промежуточной аттестации и своевременно оказывать поддержку учащимся. Для формирования более полного портрета студента рассмотрена возможность включения результатов когнитивного и психологического тестирования в анализируемые объемы данных. Особенно это важно для быстроразвивающихся сфер, таких как ИТ-образование, поскольку успешность получения навыков в этих сферах зависит как от вовлеченности в образовательный процесс, так и от индивидуальных когнитивных способностей. По дисциплине «Вычислительные системы, сети и телекоммуникации», преподаваемой студентам РТУ МИРЭА, произведен сбор данных текущего контроля успеваемости. На основе этих данных выполнено прогнозирование результатов промежуточной аттестации, демонстрирующее пригодность данных для решения задачи. Разработана концепция по интеграции инструментов психологического тестирования с модулем прогнозирования академической успеваемости на основе машинного обучения с целью повышения точности прогноза. Выполнена оценка формируемых объемов данных в результате тестирования.
Открытый подход к построению научного программного обеспечения
Представлены результаты работы авторов по разработке новой концепции построения научного программного обеспечения. Особое внимание уделено научному программному обеспечению для решения математических задач, включая задачи математического моделирования. Проведён анализ современных программных средств для решения задач моделирования. Выделены две группы программ: математические пакеты и современные языки программирования. Авторы предлагают способ построения специализированных математических пакетов на базе интерактивных блокнотов семейства Jupyter с различными вычислительными ядрами. Предложенная концепция реализована с помощью разработанной авторами системы открытой математики. Система открытой математики ‒ программный продукт, предназначенный для создания и настройки специализированных математических пакетов. Система открытой математики состоит из двух скриптов. Генерируемый скриптами специализированный математический пакет включает в себя систему интерактивных блокнотов Jupyter и вычислительные ядра Python, Julia, Scilab, bash, Octave, Wolfram, а также разработанный авторами учебник по Julia. Представлены возможности адаптации системы открытой математики для функционирования её на компьютере исследователя. Детально описаны возможности расширения системы. Предложено распространить лицензии GNU GPL, GNU FDL на результаты научных исследований и научные статьи.
Метод стохастических вариационных неравенств для дообучения моделей трансформеров
Современные трансформеры (BERT, RoBERTa) широко применяются в задачах обработки естественного языка, но при дообучении, особенно при частичной разморозке слоёв, классические оптимизаторы на основе стохастического градиентного спуска (SGD) испытывают проблемы: негладкие активации и обнуление градиентов замедляют и дестабилизируют обучение. В работе рассматривается метод на основе стохастического вариационного неравенства (SVI), не зависящий от производных активаций, как более устойчивый и быстрый способ дообучения трансформеров. Проверка выполняется на задаче бинарной классификации тональности (SST-2). В работе для проведения экспериментов используется предобученная модель BERT и датасет SST-2. Между классическим стохастическим градиентным спуском и методом на основе стохастического вариационного неравенства производится сравнение в двух режимах дообучения: обновление только классификатора и обновление классификатора вместе с несколькими верхними слоями модели. Оценка производится по точности на обучающей и валидационной выборках при нескольких запусках для учёта нестабильности. Метод SVI показывает заметное преимущество над стохастическим градиентным спуском в обоих режимах: при обновлении лишь классификатора метод SVI даёт существенно выше точность на валидации, а при разморозке верхних слоёв преимущество становится ещё больше. Кроме того, метод SVI обеспечивает более быструю и стабильную сходимость и меньшую вариативность результатов между запусками. Метод SVI демонстрирует значимые преимущества при тонкой настройке трансформеров: повышенную точность, устойчивую сходимость и низкую дисперсию результатов. Преимущество связано с отсутствием зависимости от производных активаций и, как следствие, с устранением проблем нулевых градиентов. Таким образом, метод SVI выглядит перспективным решением для быстрого и надёжного дообучения больших языковых моделей. Основные ограничения подхода — необходимость дополнительной реализации метода и ограниченная поддержка в существующих фреймворках для глубокого обучения.
Регрессионные модели прогнозирования потребностей в учебных местах в образовательных организациях
В исследовании рассматриваются ключевые аспекты и регрессионные подходы к прогнозированию потребности в учебных местах в образовательных организациях дошкольного и школьного звеньев. На основе анализа ключевых факторов - демографических когорт с временными лагами, миграционных потоков, ввода жилой застройки, занятости родителей, экономических индикаторов и нормативно‑правовых изменений - формулируется методологическая рамка построения регрессионных моделей различного типа: линейных и обобщённых линейных моделей, а также регуляризованных и гибридных подходов с элементами машинного обучения. Особое внимание уделено проблемам лаговой структуры данных, пространственной неоднородности, малых выборок на уровне отдельных учреждений и потребности в вероятностных прогнозах. Предложены практические процедуры предобработки данных, выбор регрессоров, валидации (временная кросс‑валидация, back‑testing) и оценивания качества прогноза (MAPE, RMSE, CRPS), а также сценарное моделирование. Статья ориентирована на аналитиков образования и исследователей, которым необходимы надёжные и объяснимые инструменты оценки потребности в местах и принятия решений по распределению инфраструктурных ресурсов.
Введение. В статье рассматривается трансформация рабочего места преподавателя вуза в условиях активного внедрения генеративных систем искусственного интеллекта (ИИ). Материалы и методы. Автор предлагает условную периодизацию эволюции академического рабочего места от версии 1.0 (1950-е) до версии 5.0 (с 2020 г.), характеризующейся интеграцией ИИ, адаптивных платформ и гибридных форматов обучения. На основе анализа международных и российских исследований, а также собственного опыта, описывается практическая реализация автоматизированной проверки студенческих работ с использованием локальной большой языковой модели (БЯМ). Отдельное внимание в статье уделено практике vibe-coding — интуитивному программированию с помощью ИИ, которое меняет роль разработчиков и требует новых стандартов качества. Результаты исследования. Показано, что генеративный ИИ позволяет эффективно автоматизировать рутинные задачи (проверка заданий, генерация тестов), персонализировать обучение и усиливать аналитические возможности образовательной среды. Вместе с тем выявлены ключевые вызовы: угрозы академической честности, цифровое неравенство, недостаточная подготовка преподавателей и этические риски. Описаны примеры применения инструментов генеративного ИИ в реальной образовательной практике автора, включая практику vibe-coding для быстрой разработки прототипов приложений в рамках учебных курсов для магистратуры. Обсуждение и заключение. В статье приводятся конкретные примеры автоматизации оценивания развернутых ответов студентов с помощью локально развернутой БЯМ YandexGPT-5-lite-8B-instruct, а также делается вывод о перспективности новых образовательных платформ, сформированных на основе интеграции систем управления обучением (LMS) и мультимодальных систем генеративного ИИ, позволяющих объединить хорошо развитые инструментальные возможности каждой из этих систем.
Конвергенция методических систем обучения информатике и математике в условиях цифровой трансформации образования
Статья посвящена исследованию процессов конвергенции научно-методических систем (НМС) обучения информатике и математике в контексте глобальной цифровой трансформации образования. Актуальность работы обусловлена необходимостью преодоления дисциплинарной разобщенности и выработки интегративных подходов к проектированию образовательного процесса, адекватных вызовам информационного общества. В исследовании обосновано, что цифровая трансформация выступает не внешним фактором, а системообразующим ядром, приводящим к переосмыслению целевых ориентиров, содержания и методологии обеих предметных областей. Информатизация образования (ИО) анализируется как многомерный феномен, обладающий технологическим, социокультурным, мировоззренческим и метасистемным аспектами. С позиций системно-информационного подхода раскрывается диалектическое единство дифференциации и интеграции НМС, порождаемое внедрением сквозных цифровых технологий. Центральной идеей статьи является доказательство тезиса о формировании новой цифровой дидактической реальности, в которой традиционные методические системы утрачивают автономию и трансформируются во взаимодействующие подсистемы единого образовательного контура. Показано, что средства ИО (в частности, электронные образовательные ресурсы) выступают не просто инструментарием, а катализатором глубинной конвергенции, обеспечивающим взаимное обогащение методологических оснований информатики и математики. Это выражается в фундаментализации первой за счет усиления ее математического компонента и в прикладной переориентации второй через использование возможностей компьютерного моделирования и анализа данных. В заключении формулируются стратегические задачи развития ИО, среди которых ключевое место занимает проектирование мета-методической системы, обеспечивающей не механическое сложение, а genuine синергию дисциплин для формирования у обучающихся целостной цифровой грамотности и системного мышления. Статья адресована исследователям в области педагогики, методистам, разработчикам образовательных программ и преподавателям, заинтересованным в реализации потенциала цифровой трансформации в образовании.
Автоматизация диагностики знаний обучающихся средствами больших языковых моделей и облачных интеграционных платформ
Массовое образование, в настоящий момент, сталкивается с фундаментальной проблемой масштабируемости оценки знаний. Тотальная ручная проверка тестов при нагрузке в сотни студентов неизбежно создает критическую временную нагрузку на преподавателей. При этом неизбежные субъективные искажения влияют на объективность оценивания. Существующие системы автоматизированной проверки с одной стороны сложно интегрировать в свои процессы, а с другой они, как правило, могут лишь ограничиваться подсчетом правильных ответов, игнорируя контекстуальные аспекты и аномальные паттерны. В данном исследовании предложена интеллектуальная система автоматизации тестирования, которая основана на комбинации генеративных языковых моделей и интеграционных платформ. Система реализована на базе российской платформы Albato с использованием Yandex.Forms для сбора данных, Google Sheets в качестве единой шины данных и API больших языковых моделей (OpenAI ChatGPT, Sber GigaChat). Архитектурный принцип предлагаемого решения - специализированная интеграционная связка, обеспечивающая полный цикл обработки ответов без интенсивного профессионального программирования со стороны преподавателя. Научная новизна заключается в двухступенчатом механизме анализа аномалий. На первом уровне применяется критериальный анализ с жестко заданными пороговыми значениями (ниже 20 и выше 85 баллов), выявляющий явные случаи экстремальных результатов. Второй уровень представляет интеллектуальный LLM-анализ, где проинструктированная генеративная модель принимает финальное решение о наличии аномалии на основе комплексного анализа ответов студента, предварительной LLM-оценки от другой проинструктированной моделии результатов критериального анализа. Такой подход, по сути, переводит систему от дихотомической оценки к контекстуальному пониманию результатов ответа каждого обучающегося на тест. Практическая значимость подтверждается функционирующим прототипом, готовым к внедрению и повторению в образовательной практике преподавателя. Система освобождает преподавателей от рутинной проверки, позволяя сконцентрироваться на анализе аномальных случаев и индивидуальной работе со студентами.
Централизованное управление корпоративной сетевой инфраструктурой
Современное развитие бизнеса, государственных компаний и организаций предполагает последовательное масштабирование их сетевых инфраструктур, одним из факторов стабильной работы которых является централизованный мониторинг и управление. Управление сетевой инфраструктурой обеспечивает доступность сетевых ресурсов, минимизацию времени простоя и обеспечение высокой производительности корпоративной сети. Результатом мониторинга активного сетевого оборудования является статистика, которая позволяет определять наличие сетевых проблем, ошибок конфигурации, наличия атак на сетевую инфраструктуру, количество удачных и неудачных попыток аутентификации, объемы трафика, передаваемого в сети и др. Эти данные могут использоваться для решения проблем путем установки в сети более современного оборудования, изменения конфигурации устройств и топологии сети. Используя данную статистику, платформы централизованного управления также позволяют снизить накладные расходы на администрирование сетей за счет выполнения групповых операций с активным сетевым оборудованием и сокращения простоя сети благодаря своевременному обнаружению негативных событий с автоматической реакцией на них. Современные корпоративные телекоммуникационные инфраструктуры характеризуются наличием как проводных, так и беспроводных сегментов, доля которых увеличивается. В этой связи актуальным является наличие централизованных средств мониторинга и управления, которые поддерживают мониторинг и управление коммутационным и беспроводным оборудованием корпоративной сети в комплексе. Такой платформой является Nuclias Connect – комплексное решение централизованного управления комбинированной сетевой инфраструктурой на базе контроллеров, коммутаторов и беспроводных точек доступа компании D-Link. Решение разработано с учётом современных потребностей государственных структур, учреждений медицины, культуры, образования и бизнеса – от небольших отделений и филиалов до крупных организаций с распределенной инфраструктурой. Оно существенно упрощает администрирование сложных сетей, ускоряет ввод в эксплуатацию нового оборудования и снижает накладные расходы на развертывание и обслуживание корпоративной сети. Для эффективного использования систем мониторинга и управления корпоративными сетями необходимы специалисты, обладающие знаниями в области сетевых технологий и способные настраивать системы мониторинга, управлять оборудованием, анализировать собранные данные и оперативно устранять возникающие проблемы. Российский офис компании D-Link более 20 лет развивает свои образовательные ресурсы в тесном контакте с высшими и средними специальными заведениями России. В настоящее время для изучения доступны 12 учебных курсов по технологиям компьютерных сетей и программированию встраиваемых систем.