# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект обучил законам физики

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект обучил законам физики

# data[].attributes.body
https://sysblok.ru/neuroscience/iskusstvennyj-intellekt-izuchaet-zakony-fiziki/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Системный Блокъ

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Способность человека распознавать объекты и рассуждать об их поведении в различных физических ситуациях (падение, полет, качение) лежит в основе его когнитивного развития. Люди, даже младенцы, используя базовые представления о том, как устроен мир, могут объяснять, что уже случилось, предсказывать, что случится в дальнейшем, и предполагать, как события развернулись бы в других гипотетических ситуациях.

Чтобы повторить этот тривиальный для человеческого мозга интеллектуальный процесс, искусственному интеллекту потребовались годы обучения и тренировок. Но в конце прошлого года ученые из Массачусетского технологического института (MIT) представили модель, которая способна не просто прогнозировать чем закончится взаимодействие предметов, но и регистрировать "удивление", если объекты в симуляции делают что-то неожиданное.

Главная сложность в обучении искусственного интеллекта "интуитивной физике" заключается в том, что отвечающие за это сходные процессы в человеческом мозге еще до конца не объяснены. Известно, что уже младенцы обладают минимальными знаниями простых физических законов [1]. Они ожидают, что все предметы будут взаимодействовать на пространственно-временных принципах целостности (объекты движутся как связанные и ограниченные целые), непрерывности (объекты движутся по соединенным, смежным путям) и контакта (объекты не взаимодействуют на расстоянии). Частично эти ожидания наблюдаются даже у новорожденных без какого-либо зрительного опыта, то есть представления о базовых законах физики могут быть врожденными. Больше о качествах предметов и физических силах, влияющих на их поведение - например, масса и упругость, гравитация и трение, - человек узнает из активного взаимодействия с окружающим миром.

Лучшим в поле интуитивной физики является ADEPT ("Approximate Derenderer, Extended Physics, and Tracking") - искусственный интеллект, созданный группой нейроученых из Массачусетского технологического института (MIT). В нем восприятие физической реальности разделено [2] на несколько этапов.

Сначала ADEPT извлекает кадры из видео и использует инверсную графику, чтобы собрать базовую информацию об объектах, изображенных на них: например, форму, положение в пространстве и скорость. Это приблизительное описание объекта затем передается его физическому 3D-движку - такие часто используют в фильмах, видеоиграх, компьютерной графике. Движок симулирует поведение физических систем, различных твердых тел или жидкостей и делает предположение о том, что произойдет с объектом в следующем кадре.

Затем машина исследует следующий кадр, еще раз собирает информацию об изображенных на нем предметах и сравнивает с тем, что предполагала на основе предыдущего кадра. Если предмет действовал согласно законам физики, различия в показаниях будут минимальные. Если предмет повел себя неестественно - ADEPT высчитывает вероятность такого несоответствия и регистрирует сигнал "удивления". Чем ниже вероятность - тем сильнее удивление.

Чтобы понять, насколько хорошо обучен ADEPT и насколько его уровень понимания базовой кинетики соответствует человеческому, исследователи провели эксперимент. Они создали несколько видеороликов по классическим сценариям, используемым в экспериментах с "обманом ожидания". Наняли 60 взрослых и предложили им посмотреть 64 видео: в одних показаны правдоподобные события, где объекты придерживаются базовых представлений о том, как устроен мир, в других они каким-то образом нарушают их. Например, шар закатывается за стену и, когда она падает, его там не оказывается. Затем участников попросили оценить, насколько они были удивлены в тот или иной момент видео по шкале от 1 до 100. Эти же видео показали модели. Их результаты сравнили.

Диаграммы различных сценариев видео, использованных в эксперименте. Черные стрелки показывают физически правдоподобные ожидание, красные пунктирные - нарушающие физические ожидания [2]

В целом, мнение ADEPT о правдоподобности событий соответствовало мнению группы. Примечательно, что их результаты совпали и на тех видео, которые не показались людям удивительными, хотя, возможно, должны были. Например, когда объект, движущийся с определенной скоростью, исчезал за стеной и тут же появлялся с другого ее конца. Может быть, они посчитали, что он внезапно разогнался или телепортировался. Получается, люди и искусственный интеллект в большей или меньшей степени не были одинаково не уверены в таких неоднозначных событиях.

Поле применения искусственного интеллекта, обученного физике, бесконечно. Прежде всего создатели считают своей конечной целью создание моделей, которые будут полезны людям в условиях высокой неопределенности - например, во время экстремальных ситуаций вроде торнадо или землетрясений. Еще в этих исследованиях можно получить полезные сведения о когнитивном развитии человека или роботизированных системах зрения.

Источники

1. Elizabeth S Spelke and Katherine D Kinzler. Core knowledge. Dev. Psychol., 10(1):89-96, 2007
Core knowledge

2. Jiajun Wu, Elizabeth S. Spelke, Joshua B. Tenenbaum, Tomer D. Ullman. Modeling Expectation Violation in Intuitive Physics with Coarse Probabilistic Object Representations. NeurIPS 2019. Modeling Expectation Violation in Intuitive Physics with Coarse Probabilistic Object Representations

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Алена Завьялова

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Даниил Скоринкин

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Евгения Родикова

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Нина Здорова

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Анастасия Лопухина

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Ольга Паршина

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Валерия Качур

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект обучился законам физики

# data[].attributes.attachment_link.description
Способность человека распознавать объекты и рассуждать об их поведении в различных физических ситуациях (падение, полет, качение) лежит в основе его когнитивного развития. Люди, даже младенцы, используя базовые представления о том, как устроен мир, могут объяснять, что уже случилось, предсказывать, что случится в дальнейшем, и предполагать, как события развернулись бы в других гипотетических ситуациях.

# data[].attributes.headline
Философия, роботы, автоматы и зримое будущее

# data[].attributes.subject
Философия, роботы, автоматы и зримое будущее

# data[].attributes.body
https://www.socionauki.ru/journal/articles/2278783/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
скачать Автор: Ракитов А. И. - подписаться на статьи автора
Журнал: Философия и общество. Выпуск №3(92)/2019 - подписаться на статьи журнала

DOI: https://doi.org/10.30884/jfio/2019.03.03

В настоящее время в развитых и быстроразвивающихся странах интенсивно ведутся исследования полноценных систем искусственного интеллекта. Это стимулирует создание высокоэффективных автоматизированных систем и внедрение роботов в образование, в промышленность, в сферу услуг и в быту, в повседневной жизни. В литературе интенсивно обсуждаются как позитивные, так и негативные последствия этих процессов в ближайшем будущем. Выдвигается мысль о реальной неэффективности знаменитых законов А. Азимова, направленных на минимизацию и даже полное исключение негативных последствий "сплошной" роботизации. Рассматриваются позитивные и негативные последствия широкого внедрения оцифрованных образовательных программ и проектов. Роботизация основных функций человека в производственной сфере и в системе социально значимых услуг может привести к массовой безработице. Высказываются сомнения о возможности полной компенсации негативных последствий роботизации в обозримом будущем. На основе анализа современных тенденций роботизации и внедрения автономных автоматических систем обсуждается предположение, что роботы, оснащенные универсальным человекоподобным интеллектом (УЧИ) и искусственным суперинтеллектом (ИСИ), уже в нашем столетии смогут составить серьезную конкуренцию человеку и даже сделать его дисфункциональным во всех сферах жизнедеятельности. Это должно привести к тому, что проблемы роботизации и компьютеризации всех сфер общественной и индивидуальной жизни станут важнейшим предметом философского дискурса середины и второй половины XXI в. Особый вопрос составляет компьютерная или, как ее часто называют, киберпреступность. Хакерские атаки, хищения с их помощью интеллектуальной собственности являются серьезной проблемой для государств и частных корпораций. Все это представляет определенное поле для философского анализа, включая задачу модернизации понятия "война" в связи с развертыванием кибервойн.

Ключевые слова: роботы, автономные автоматы, андроиды, безработица, дисфункциональность человека, компьютерный оптимизм, компьютерный алармизм, кибербезопасность, дистанционное образование, искусственный суперинтеллект, универсальный человекоподобный интеллект.

Today many developed and developing countries actively conduct studies of AI systems. This gives impetus to creation of highly efficient automatic systems and introduction of robots into education, industry, service, and everyday life. There are intensive debates concerning both positive and negative consequences of these processes in the nearest future. The author of the article speaks about actual failure of Isaac Asimov's famous laws aimed at minimizing and even elimination of negative effects of total robotization. The article also considers positive and negative impacts of wide introduction of digital educational programs and projects. Robotization of main human functions in industry and service may provoke a wave of mass unemployment. The author doubts the possibility of a complete compensation of negative effects of robotization in the nearest future. Analyzing the modern tendencies of robotization and introduction of autonomous and automatically-controlled system, the author supposes that robots with universal humanlike intellect (UHI) and artificial super-intellect (ASI) can seriously challenge the humans already in the current century and even make them dysfunctional in all life spheres. This may lead to the fact that issues of robotization and computerization of all spheres of social and individual life will become the most important subjects of the philosophical discourse of the middle and second half of the 21st century.

A cybercrime presents a peculiar problem in this respect. The hacker attacks, misappropriation of intellectual property are serious challenges both for states and corporations. So this makes a peculiar challenge for contemporary philosophical analysis including the necessity to modernize the notion of war in relation to cyberwars.

Keywords: robots, automatic machines, androids, unemployment, human disfunctionality, computer optimism and alarmism, cyber security, problems of cyber wars, distant education, artificial super-intellect, universal humanlike intellect.

Ракитов Анатолий Ильич, главный научный сотрудник ИНИОН РАН more

В молодости и даже в зрелые годы мне нередко попадались книги, относящиеся к жанру так называемой научной фантастики. Я употребляю выражение "научная фантастика" с некоторой осторожностью, потому что, как правило, в таких произведениях фантастики бывало намного больше, чем научности. В основном роботы и высокоинтеллектуальные автоматы играли в них негативную, разрушительную роль [Брэдбери 2017; Уилсон 2012; Силверберг 1990]. А сами эти книги по типу своему относились в подавляющем большинстве случаев к "ужастикам" и "страшилкам". Но здесь я считаю важным, и это существенно с философской точки зрения, что люди, особенно в высокоразвитых сообществах, с глубокой древности мечтали о создании искусственных мыслящих аналогов живого человека, наделяя, по крайней мере в фантазиях, если не в реальности, таких существ интеллектом, чувствами, желаниями, воображением, различными умениями и другими особенностями, специфическими именно для человека. Для подтверждения сказанного я сошлюсь на целую серию автоматов и даже кукол-роботов, изобретенных и созданных знаменитым греческим математиком и инженером Героном Александрийским в I в. н. э.

В Новое время, особенно в XX - начале XXI в. в Европе, Японии и США быстрое развитие математических инженерно-технических знаний привело к тому, что исполнение отдельных операций и целых систем деятельности, в течение тысяч лет выполнявшихся людьми, стало передаваться отдельным техническим устройствам - автоматам и роботам. При этом под роботом я понимаю автоматическое инженерно-техническое устройство, наделенное интеллектуальными способностями, присущими человеку. Я думаю, что не ошибусь, если скажу, что конечная и, возможно, не столь уж отдаленная цель создателей современных роботов состоит в конструировании и построении полностью автоматических систем. Такое понимание роботов требует некоторых дополнительных пояснений, связанных с тем, что в действительности мы до сих пор не знаем в точности и в полном объеме, что такое интеллект.

Нам до сих пор в должной степени неизвестны нейропсихические механизмы взаимодействия рационального, особенно формализованного строгого научного, мышления, мышления бытового, обыденного с нейропсихическими механизмами выработки ощущений, воображения, фантазий, впечатлений, вкусовых предпочтений и т. д., без которых на самом деле не существует никакая реальная интеллектуальная деятельность. К сказанному также следует добавить, что проблема создания совершенно антропоморфных роботов и автоматов тесно связана с вопросом реализации на технических устройствах искусственного интеллекта (ИИ) и зависит в первую очередь от его решения.

В настоящее время исследования, посвященные созданию ИИ, ведутся полным ходом во многих, особенно высокоразвитых, странах. По существу, речь идет о роботах-андроидах, интеллект которых не просто сопоставим с человеческим, но по многим (если не по всем) видам интеллектуальной деятельности сможет превосходить человека. В середине второго десятилетия XXI в. в мире (по открытой статистике) разрабатывалось 106 проектов создания андроидов, в том числе в Японии - 49 таких проектов; в США и Южной Корее - по 11 проектов, в Германии - 9, в Китае - 7; в Швеции - 2; в России, Турции, Австрии, Испании, Австралии, Канаде, Иране, Италии - по 1 [Бабкина и др. 2018]. И в этой сфере имеются определенные достижения. Так, например, существуют высокоинтеллектуальные компьютерные системы, позволяющие ЭВМ выигрывать шахматные партии у знаменитых гроссмейстеров и даже чемпионов мира. Существует высокоинтеллектуальная система, способная доказывать сложные теоремы в хорошо формализованных математических теориях.

Имеются также интеллектуальные компьютерные системы, выполняющие функции переводчиков с одного языка на другой, в том числе и в режиме реального времени. Достижений подобного рода уже сейчас не перечесть, в том числе и в сферах бытовой техники, в области реализации промышленных и офисных работ.

В связи с этим я считаю очень важным обратить внимание на то, что уже с начала XX в. (но особенно ближе к его концу) и в первые десятилетия XXI столетия авторы уже упоминавшейся научно-фантастической литературы усиленно муссировали тему опасности роботов для человека. Ходы рассуждений укладываются в несколько строк, сводящихся к следующему: если автоматические технические устройства будут полностью имитировать мышление и деятельность человека, то не исключено, что люди потеряют свою функциональную и интеллектуальную значимость и станут излишними, никому не нужными обитателями нашей планеты, уступающими роботам по многим позициям.

Так, скажем, роботам не нужна пища, они могут обходиться без сна, не нуждаются в заработной плате, отдыхе в выходные и праздничные дни, отдельных квартирах, коммунальных удобствах и т. д. Хорошо сконструированные и построенные роботы вместе со вспомогательными устройствами, предназначенными для их технического обслуживания, смогут вообще обходиться без людей. Самые разнообразные работы, в том числе по ремонту роботов, выбывших по той или иной причине из строя, смогут выполнять высококвалифицированные роботы-ремонтники. В связи с этим все те же авторы фантастических повестей и романов не раз пытались предложить систему условий, которые сделали бы роботов безопасными для человека и человечества и предотвратили бы всякую конкуренцию и борьбу за жизненно важные ресурсы между людьми и высокоинтеллектуальными автоматами. В этом смысле наиболее популярными барьерами на пути к господству роботов и ограничением их конкурентоспособности в борьбе с реальными живыми людьми являются знаменитые законы Айзека Азимова [1963]. Их три, и сводятся они к следующему.

Первый закон гласит: робот не должен причинять вред человеку и человечеству. Второй утверждает: робот должен выполнять приказания человека при условии, что это не противоречит первому закону. И, наконец, третий постулирует, что робот должен заботиться о собственной безопасности при условии, что это не противоречит двум предшествующим законам.

Здесь сразу же обнаруживаются противоречия, которые уже сегодня делают весьма проблематичной реальную выполнимость этих законов, несмотря на всю их, казалось бы, бесспорную привлекательность.

Дело в том, что уже в наши дни в высокоразвитых в экономическом, научном и инженерно-техническом отношении странах максимум государственных затрат, особенно в военно-оборонных исследованиях, приходится на создание военных боевых роботов. Эти роботы предназначены для непосредственного уничтожения либо потенциального или реального противника, либо сложных наступательных и оборонительных систем, управление которыми осуществляется живыми людьми.

Таким образом, первый и второй законы Азимова нарушаются уже сегодня. Нечего и говорить, что компьютерный алармизм, предупреждающий об опасности широкого применения высокоинтеллектуальных роботов в будущем, имеет довольно серьезные основания. При этом даже вполне "миролюбивое" применение антропоморфных высокоинтеллектуальных роботов может вполне спокойно уживаться с их вредоносным использованием.

Еще 35 лет назад автору этой статьи довелось побывать в США на одном из головных предприятий известной американской фирмы "Кодак" в городе Рочестер (штат Нью-Йорк) и наблюдать за работой вполне мирных роботов в погрузочно-разгрузочном блоке этого предприятия. Автоматизированные платформы, наделенные вполне специфичным узкоориентированным интеллектом, подъезжали к одной стенке хозяйственного блока, вдоль которой проходила конвейерная лента, привозившая упакованные в элегантные коробки изделия, необходимые для фотографирования и оснащенные "разумными" подъемными кранами. С их помощью робот-грузчик снимал упаковки, переносил их на платформу, укрепленную на его "спине", пересекал погрузочно-разгрузочный блок в направлении противоположной стены, обходя по дороге встречавшиеся препятствия, снимал со своей платформы груз и устанавливал его на другом конвейере, выносившем упаковки за пределы заводских стен, где другие роботы вновь захватывали их и устанавливали в кузовах грузовиков, развозивших заводскую продукцию в торговые залы оптовых и розничных продавцов готовых изделий фирмы "Кодак". Нетрудно понять, что такие "миролюбивые" роботы с успехом могут использоваться и для транспортировки военных изделий.

Обобщая приведенный пример, можно без всякой натяжки утверждать, что почти все роботы, выполняющие полезные и вполне мирные функции, присущие деятельности человека, могут с таким же успехом выполнять функции, в значительной мере имеющие вредные для человека или человечества последствия.

Для подтверждения сказанного я сошлюсь на уже имеющийся опыт частичной роботизации офисной деятельности. Известно, что в настоящее время значительная часть трудозанятого населения высокоразвитых в социально-экономическом отношении стран немалую долю своих финансовых ресурсов тратит на содержание постоянно растущего аппарата служащих. В то же время уже сейчас существуют роботы-секретари, роботы-референты, роботы-диспетчеры, управляющие в крупных учреждениях с сотнями служащих, выполняющие операции по распределению потоков посетителей, входящих и исходящих документов и телефонных переговоров. Нетрудно понять, что все эти операции являются ежедневными обязанностями десятков и даже сотен тысяч сотрудников в офисах конкурирующих маленьких фирм, средних и крупных корпораций, а также соперничающих государств или политических группировок и иных организаций. Еще в 90-е гг. прошлого столетия до 80 % трудозанятого населения США работало в сфере услуг, включая здравоохранение, образование, науку, массмедиа и офисную деятельность коммерческих организаций и государственных учреждений.

Теперь заметим, что в сфере, например, офисной деятельности роботизация наиболее трудоемких операций даже в самых развитых странах находится в своей начальной стадии. Представим себе ситуацию, в которой офисная роботизация "захватит" половину выполняемых функций, которые роботы осуществляют не только с успехом, но даже, возможно, в целом лучше людей. Если такая роботизация коснется хотя бы половины служащих, занятых конторской деятельностью, то только в США на улицу будут выброшены несколько десятков миллионов человек.

Компьютерные оптимисты утверждают, что в общем и целом сокращение одного рабочего места в такой высокоразвитой стране, как США, сопровождается созданием примерно 2-3 рабочих мест в развивающихся странах, в которые импортируются целые промышленные предприятия. Такой "импорт" имеет двоякое значение. Для развитых стран, с одной стороны, это плюс, благодаря тому, что он улучшает экологическую обстановку, уменьшая загрязнение окружающей среды, но с другой стороны, это большой социальный минус, так как он приводит к потере рабочих мест и увеличению безработицы. Это существенно повышает социальную напряженность в странах-донорах, экспортирующих часть своей промышленности и порождающих ряд связанных с этим проблем. Наиболее острым в данном контексте является вопрос: что делать с освободившейся рабочей силой, как обеспечить ее занятость и сохранить определенный уровень ее благосостояния?

Компьютерные оптимисты почти единодушно утверждают, что, во-первых, выход из положения дает переквалификация освободившихся офисных сотрудников, а во-вторых, расширение сферы среднего и высшего профессионального образования предполагает, что в стране к нужному времени возникнет огромное количество свободных рабочих мест для вновь подготовленных профессионалов, а это с учетом реальных тенденций в экономике высокоразвитых стран малоправдоподобно.

Чтобы более или менее объективно оценить как достоинства, так и слабые места компьютерного оптимизма, а тем более оптимизма, касающегося грядущей в обозримом будущем роботизации и автоматизации наиболее важных видов экономической, социально-культурной, политической и бытовой деятельности, рассмотрим сначала проблемы современного компьютерного образования и зримую перспективу его автоматизации и роботизации, если вообще можно представить, как это может выглядеть на самом деле.

По вопросу информатизации и, точнее, компьютеризации образования и в зарубежной, и в отечественной литературе за последние годы было опубликовано множество статей и монографий [Вайндорф-Сысоева, Грязнова 2015; Ганичева 2017; Миронов 2017]. И не будет натяжкой сказать, что все они окрашены в тона умеренного, а иногда и не совсем умеренного оптимизма [Минделл 2017], хотя довольно часто сопровождаются некоторыми скептическими и даже пессимистическими оговорками. Рассмотрим их несколько подробнее.

В чем видится преимущество компьютерного вообще и дистанционного в частности образования? Первое преимущество по отношению к традиционным образовательным формам заключается в том, что электронное образование в чисто практическом отношении не имеет пространственных ограничений. Учащиеся средней школы или университетские студенты, коль скоро они находятся в электрифицированном помещении и имеют в своем распоряжении компьютеры или другое современное мобильное устройство, могут воспользоваться любым электронным курсом по тому или иному вузовскому или школьному предмету. Такие курсы уже сейчас в огромном количестве имеются в больших накопителях университетских лекций, школьных учебниках, лабораторных тренингах и контрольных экзаменационных тестах [Косолапова 2018; Магомедов 2015]. А научиться ими пользоваться - дело не столь уж продолжительного времени.

Плюсы такого обучения можно кратко сформулировать в нескольких пунктах. Первый: достаточно легкая доступность практически из любого населенного пункта страны. Второй: относительная дешевизна создания подобных образовательных курсов. Третий: низкая плата за их использование, причем во многих случаях такое использование уже сейчас является вообще бесплатным. Четвертый: возможность выбора учащимися наиболее понятных и популярных образовательных курсов, соответствующих официальным учебным программам [Бабкина и др. 2018]. Пятый: возможность быстрого перехода от одного электронного образовательного курса к другому. Шестой: легкость объективного самоконтроля за адекватностью и качеством усвоения учебного материала.

Но наряду с этими плюсами есть и отрицательные моменты. Первый из них заключается в отсутствии коллектива соучеников, в котором можно было бы на равных основаниях обсуждать учебный материал, выявлять спорные или неявные моменты, а также с помощью дискуссии обнаруживать возможные проблемы, связанные с получением учебной информации. Второй: отсутствие обратной связи с обучающим; невозможность диалога обучаемого с обучающим.

Эти недостатки усилятся при переходе к стадии роботизации и автоматизации образовательных процессов. В настоящее время для перехода к таким роботизированным и автоматизированным учебно-образовательным программам школьного, а тем более вузовского образования нет ни формальных, ни содержательных подходов. Но с учетом скорости, с которой совершенствуются, усложняются и развиваются ИКТ, можно допустить, что в зримом будущем в масштабе нескольких десятилетий, по крайней мере в последней четверти нашего столетия, роботизация и автоматизация образования станут реальностью. И тогда автоматизированные и роботизированные заведующие кафедрами, деканы и ректоры вузов, а также директора средних учебных заведений будут сами комплектовать полностью электронные программы целых факультетов, университетов и средних учебных заведений. В этом случае можно с определенной долей правдоподобия допустить, что роботы-преподаватели, роботы-деканы, заведующие кафедрами, директора школ и т. д. будут создавать учебные проекты, охватывающие целые комплексы компьютеризированных образовательных программ, так сказать, "под себя". И тем самым сразу же будут нарушены и первый, и второй законы Азимова. А это, в свою очередь, означает, что эра господства человека на планете закончится.

Сегодня такое допущение может представляться очередным "ужастиком" или "страшилкой". Однако полезно вспомнить, что в конце 20-х гг. прошлого столетия сама мысль об электронном образовании, о компьютеризированных электронных курсах или семинарских занятиях показалась бы чудовищным вымыслом. Тем не менее сегодня такие "страшилки" все чаще становятся фактом социальной реальности [Бриньолфсон, Макафи 2017].

Согласно официальным данным, в настоящее время в России действует около трехсот полностью оцифрованных образовательных программ. Число их пользователей составляет примерно полмиллиона человек. При этом прогнозируется, что к 2025 г. и число оцифрованных образовательных программ, и число их пользователей возрастет на порядок [Булгакова 2018]. Нетрудно представить себе, что в развивающихся отраслях народного хозяйства, в системах корпоративного государственного, регионального и муниципального управления цифровой штурм наиболее важных видов социально значимой деятельности будет происходить еще быстрее.

Компьютерные оптимисты приветствуют такой ход событий, считая, что дальнейшая автоматизация и роботизация рабочих мест в промышленности и сфере услуг приведет не только к негативным последствиям, прежде всего безработице, но и позволит существен-но сократить продолжительность рабочего дня, благодаря чему появятся новые рабочие места.

Кроме того, выдвигается тезис, что увеличение продолжительности свободного от работы времени приведет к росту культуры. Люди смогут уделять больше времени потреблению искусства, чтению художественной литературы, разумно организованному отдыху и общению друг с другом. Но при этом умалчивается, откуда они будут брать средства для поддержания достаточно высокого уровня жизненного благополучия, здоровья, оплаты медицинских услуг и качественного бытового комфорта. Еще сомнительнее, что свободное время будет использоваться для развития индивидуального и коллективного творчества в разных его ипостасях. И здесь полезно заметить, что большинство людей, насколько можно судить по опыту сегодняшнего дня, вообще не склонны к творчеству, так как оно - удел немногих.

Предположение же, что освободившееся в результате роботизации время "сокращенные работники" будут эффективно использовать для переквалификации и повышения своего образовательного уровня, также представляется в значительной степени сомнительным, так как совсем не очевидно, что рост роботизации в промышленности и в сфере услуг будет сопровождаться повышением спроса на вновь "переквалифицированных" специалистов.

Рассмотрим теперь, как обстоит дело с роботизацией, особенно в трудоемких отраслях в наиболее развитых в научно-техническом отношении странах. В настоящее время в мире насчитывается около 1,5 млн промышленных роботов. Ежегодное число поставок роботов в США растет в среднем на 7 %. В 2015 г. в США работало около 230 тыс. промышленных роботов, что поставило страну
на второе место по их использованию в промышленности после Японии [Толкачев, Кулаков 2016].

Исходя из анализа современной ситуации, можно предположить, что темпы роботизации не только в промышленности, но и в сфере услуг в ближайшее десятилетие возрастут и примут экспоненциальный характер. Это означает, что к середине столетия в промышленности и в других сферах жизнедеятельности количество роботов, особенно автономных, и целиком автоматизированных систем разного рода будет исчисляться десятками, если не сотнями миллионов. А это, как нетрудно догадаться, вызовет качественные радикальные изменения во всех сферах жизнедеятельности людей. Поэтому можно предположить, что к середине столетия основными антагонистами в глобальном масштабе будут не исламские страны и Израиль, не Россия и США, а человечество как единое целое и роботы вкупе с полностью автоматизированными системами деятельности. Несмотря на всю фантастичность и максимализм этого утверждения, следует иметь в виду следующее.

Осознание того, что промышленный капитализм стал лидером общественного развития в глобальном масштабе, в полной мере произошло в середине XIX в., то есть спустя примерно два столетия после начала становления индустриального экономического уклада. Осознание того, что плановая экономика в масштабе крупных государств и национальных сообществ была реальным социальным фактом, потребовало всего нескольких десятилетий, и сейчас важно, чтобы не только преимущества, но и опасности, связанные с возникновением полностью роботизированного общества, были осознаны до того, как оно станет универсальным и необратимым фактом социальной реальности.

С философской же точки зрения очень важно понять и сделать достоянием общественного сознания в глобальном масштабе следующее: в ближайшее время может произойти настоящая революция в сфере исследований и реализаций искусственного интеллекта. Я имею в виду создание систем с так называемым универсальным человекоподобным интеллектом (УЧИ) и с искусственным суперинтеллектом (ИСИ) [Ракитов 2016].

Создание программ УЧИ и ИСИ, возможно, произойдет ближе к концу нашего столетия. Это означает, что оснащенные данными программами роботы и автоматизированные автономные системы смогут решать задачи и реализовывать проекты, которые в наши дни по силам только человеку. Однако современные темпы развития науки и технологии, особенно таких дисциплин, как нейрофизиология, когнитология и информатика, дают основание полагать, что в течение нескольких ближайших десятилетий самые фантастические разработки в области искусственного интеллекта "из сказки станут былью" [Росс 2017].

В связи с этим я считаю полезным заметить, что упомянутая быль может оказаться не только позитивной. Алек Росс отмечает, что в первые полтора десятилетия XXI в. появилось такое значимое в глобальном масштабе явление, как киберпреступность. Хакеры взламывают банковские счета, стремятся по собственной инициативе или по желанию заказчиков проникнуть в корпоративные, военные, государственные тайны, влиять на важные в социальном отношении экономические, финансовые и другие процессы.

Роботы и автономные автоматы, оснащенные программами УЧИ и ИСИ, смогут принимать решения, способные повлиять на весь ход социальной жизни и радикально изменить общественное сознание [Каку 2015], в том числе и в сфере самооценки человеком своего особого "человеческого начала", своей геоисторической миссии в развитии планеты Земля. Вот почему роботизация, автоматизация и развитие всех форм искусственного интеллекта [Брокман 2017; Баррат 2015] должны стать центральной проблемой философского дискурса современности.

Литература

Азимов А. Черный столб. М. : Знание, 1963.

Бабкина В. А., Бурлакова И. И., Вишневская Е. М. и др. Создание и реализация дистанционных образовательных программ: опыт университетов стран мира и России. М. : ГАОУ ВО МГПУ, 2018.

Баррат Дж. Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens. М. : Альпина нон-фикшн, 2015.

Бриньолфсон Дж., Макафи Э. Вторая эра машин. М. : АСТ, 2017.

Брокман Д. Что мы думаем о машинах, которые думают: Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте. М. : Альпина Диджитал, 2017.

Брэдбери Р. 451° по Фаренгейту. М. : Эксмо, 2017.

Булгакова Н. Меняйся или уходи. Цифровое образование бросает вызов преподавателям вузов // Поиск. 2018. № 1-2. 12 января.

Вайндорф-Сысоева М. Е., Грязнова Т. С. Виртуальная реальность современного образования: сб. науч. ст. М. : МГОУ, 2015.

Ганичева Е. Информатизация образования: обновление технологий и организационных форм обучения. Вологда : Вологодский гос. ун-т, 2017.

Каку М. Будущее разума. М. : Альпина нон-фикшн, 2015.

Косолапова И. В. Применение массовых открытых онлайн-курсов профессиональных образовательных организаций при реализации образовательных программ // Безопасность информационно-образовательной среды: материалы III Международной научно-практической конференции "Среднее профессиональное образование в информационном обществе". Челябинск : ГБУ ДПО ЧИРПО, 2018. C. 103-106.

Магомедов Ш. Г. Применение электронных курсов в обучении как способа модернизации образовательного процесса // Современные информационные технологии в профессиональной деятельности: СИТ-2015: Международная научно-практическая конференция, 11 ноября 2015: сб. ст. Т. 1. М. : МФЮА, 2015. C. 65-69.

Минделл Д. Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации. М. : Альпина нон-фикшн, 2017.

Миронов В. Современные технологии в процессе обучения. Рязань : BookJet, 2017.

Ракитов А. И. Постинформационное общество // Философские науки. 2016. № 12. С. 7-19.

Росс А. Индустрии будущего. М. : АСТ, 2017.

Силверберг Р. Железный канцлер // Сборник англо-американской фантастики. Вып. 3. М. : ИМА-Пресс, АПН, 1990.

Толкачев С., Кулаков А. Роботизация как направление неоиндустриализации (на примере США) // Промышленная политика. 2016. № 2. С. 79-87.

Уилсон Д. Роботы Апокалипсиса. М. : Астрель, 2012.

# data[].attributes.attachment_link.title
Философия, роботы, автоматы и зримое будущее

# data[].attributes.attachment_link.description
скачать Автор: Ракитов А. И. - подписаться на статьи автора Журнал: Философия и общество. Выпуск №3(92)/2019 - подписаться на статьи журнала DOI: https://doi.org/10.30884/jfio/2019.03.03 В настоящее время в развитых и быстроразвивающихся странах интенсивно ведутся исследования полноценных систем искусственного интеллекта. Это стимулирует создание высокоэффективных автоматизированных систем и внедрение роботов в образование, в промышленность, в сферу услуг и в быту, в повседневной жизни.

# data[].attributes.body
https://earth.nullschool.net/ru/

# data[].attributes.attachment_link.title
earth :: глобальная карта ветров, погодных условий и морских течений

# data[].attributes.attachment_link.description
Представлены рассчитанные на суперкомпьютерах анимированные направления ветров, интерактивные карты температур, осадков и уровня загрязения. Обновление каждые три часа.

# data[].attributes.body
https://earth.google.com.my/

# data[].attributes.attachment_link.description
Google Earth is the most photorealistic, digital version of our planet. Where do the images come from? How are they they put together? And how often are they updated? In this video, learn about the pixels, planes, and people that create Google Earth's 3D imagery.

# data[].attributes.attachment_link.description
Найдётся всё

# data[].attributes.body
https://rb.ru/story/ai-save-the-planet/

# data[].attributes.body
https://habr.com/ru/company/lineate/blog/592741/

# data[].attributes.attachment_link.title
Как мы визуализировали большие данные на картах: трудности и особенности

# data[].attributes.attachment_link.description
Наша компания занимается аутсорсингом, мы делаем проекты в совершенно разных сферах. Последние полтора года я работал с картами, с визуализацией больших данных, и сейчас я хочу поделиться своим...

# data[].attributes.headline
Применение робототехники в преподавании физики

# data[].attributes.subject
Применение робототехники в преподавании физики

# data[].attributes.body
moluch.ru›conf/ped/archive/72/4129/

# data[].attributes.headline
«Большие данные» в промышленности: как обеспечить максимальную выгоду от инноваций

# data[].attributes.subject
«Большие данные» в промышленности: как обеспечить максимальную выгоду от инноваций

# data[].attributes.body
https://controlengrussia.com/

# data[].attributes.attachment_link.title
Control Engineering Russia - Портал об электротехнике и автоматизации

# data[].attributes.attachment_link.description
Control Engineering Россия - инженерное издание, ориентированное на разработчиков и системных интеграторов действующих в области промышленной автоматизации.

# data[].attributes.headline
Список из 65 программ бакалавриата и специалитета с математикой и физикой, после окончания которых можно получить профессию "Робототехник (роботехник)"

# data[].attributes.subject
Список из 65 программ бакалавриата и специалитета с математикой и физикой, после окончания которых можно получить профессию "Робототехник (роботехник)"

# data[].attributes.body
https://postupi.online/professiya/robototehnik-robotehnik/programmi/?fexams[0]=1&fexams[1]=11&utm_source=yandex.ru&utm_medium=organic&utm_campaign=yandex.ru&utm_referrer=yandex.ru

# data[].attributes.headline
Презентация. Математика в Робототехнике.

# data[].attributes.subject
Презентация. Математика в Робототехнике.

# data[].attributes.body
https://infourok.ru/prezentaciya-matematika-v-robototehnike-2556039.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Скачать материал
Скачать тест к материалу

Скачать материал
Скачать тест к материалу

1 слайд

Математика в робототехнике

3 слайд

аКТУАЛЬНОСТЬ:
В настоящее время, робототехника - одна из самых быстроразвивающихся, перспективных и необходимых отраслей производства.

4 слайд

ЦЕЛЬ:
Доказать неразрывную связь математики и робототехники. Показать, что без математики не существует робототехники.

5 слайд

зАДАЧИ:
Изучить, что такое робототехника и ее связь с математикой.
Изучить историю развития математики и робототехники.
Исследовать, как используется математика в робототехнике.
4. Показать перспективность робототехники.

6 слайд

СОДЕРЖАНИЕ

АКТУАЛЬНОСТЬ
ЦЕЛЬ
ЗАДАЧИ
ЧТО ТАКОЕ МАТЕМАТИКА И РОБОТОТЕХНИКА
ИСТОРИЯ МАТЕМАТИКИ И РОБОТОТЕХНИКИ
ОСНОВНЫЕ НАВЫКИ ИНЖЕНЕРА - РОБОТОТЕХНИКА
ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ РОБОТОТЕХНИКИ.

8 слайд

История математики
Возникновение арифметики и геометрии
Развитие математики началось с создания практических искусств счёта и измерения линий, поверхностей и объёмов. Понятие о натуральных числах формировалось постепенно. И счёт долгое время оставался вещественным - использовались пальцы, камешки, пометки и т. п. Позже появилась идея считать не только единицами, но и пакетами единиц, содержащими, например, 10 объектов. Для запоминания результатов счёта использовали зарубки, узелки и т. п. С изобретением письменности стали использовать буквы или особые значки для сокращённого изображения больших чисел.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОПЕРАЦИИ
Когда понятие числа утвердилось, следующей ступенью стали операции с числами. Для счёта нужно иметь математические модели таких событий, как объединение нескольких множеств в одно или, наоборот. Так появились операции сложения и вычитания. Умножение для натуральных чисел появилось в качестве, так сказать, пакетного сложения. Другое практическое действие - разделение на части - со временем превратилось в деление.

10 слайд

Как используется математика в робототехнике
Математика является основой всех точных наук (физики, информатики, и т.п.). Чтобы создать функционирующего робота нужно знать эти точные науки. А следовательно чтобы знать все эти науки нужно знать математику в первую очередь. Так что вы никогда не найдёте робототехника не знающего математику.

11 слайд

основные навыки, необходимые для инженеров - робототехников (часть 1)
Математика
В робототехнике имеется не так много основополагающих навыков. Одним из таких основных навыков является математика. Вам, вероятно, трудно будет добиться успеха в робототехнике без надлежащего знания, по крайней мере, алгебры, математического анализа и геометрии. Это связано с тем, что на базовом уровне робототехника опирается на способность понимать и оперировать абстрактными понятиями, часто представляемыми в виде функций или уравнений. Геометрия является особенно важной для понимания таких тем, как кинематика и технические чертежи.

12 слайд

основные навыки, необходимые для инженеров - робототехников (часть 2)
Физика и прикладная математика
Есть некоторые люди (чистые математики, например), которые стремятся оперировать математическими понятиями без привязки к реальному миру. Создатели роботов не относятся к такому типу людей. Познания в физике и прикладной математике важны в робототехнике, потому что реальный мир никогда не бывает таким точным, как математика. Возможность решить, когда результат расчета достаточно хорош, чтобы на самом деле работать - это ключевой навык для инженера-робототехника.

14 слайд

Спасибо за внимание!

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
робототехнике

# data[].attributes.attachment_link.title
Презентация. Математика в Робототехнике.

# data[].attributes.attachment_link.description
Скачать материал Скачать тест к материалу Скачать материал Скачать тест к материалу 1 слайд Математика в робототехнике 3 слайд аКТУАЛЬНОСТЬ:В настоящее время, робототехника - одна из самых быстроразвивающихся, перспективных и необходимых отраслей производства. 4 слайд ЦЕЛЬ:Доказать неразрывную связь математики и робототехники. Показать, что без математики не существует робототехники.

# data[].attributes.headline
Робототехника в лабораторных работах по физике

# data[].attributes.subject
Робототехника в лабораторных работах по физике

# data[].attributes.body
https://legoteacher.ru/osnovy-robototehniki/robototehnika-v-laboratornyh-rabotah-po-fizike/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Робототехника и программирование

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Робототехника в физике, математике, информатике

Робототехника все чаще применяется в предметах естественно-математического цикла. К ним относятся математика, информатика, физика, химия, биология. Возможно применение элементов робототехники для проведения лабораторных работ и экспериментов по физике. Это позволяет сделать занятия более наглядными и интересными.

Робототехника является универсальным инструментом для обучения.

робототехника и физика

Она гармонично сочетается и с дополнительным образованием, и для внеурочной деятельности, для обучения предметам школьной программы. При этом полностью выполняются требования ФГОС. Робототехника подходит для всех возрастов - от дошкольников до профессионального образования.

Проведение занятий с применением робототехнических конструкторов является обучением в процессе игры и в то же время техническим творчеством. Это позволяет воспитать активных, заинтересованных своим делом, самостоятельных людей.

Использование робототехники как инновационной методики на занятиях в обычных школах, в детских садах, учреждениях дополнительного образования дают возможность равного доступа детей всех социальных слоев к новейшим образовательным технологиям.

Образовательная робототехника предоставляет шанс на раннем этапе выявить техническую предрасположенность учащихся и совершенствовать их в этом направлении.

Где применяется робототехника

Робототехнику можно применять во всех видах образования:

в начальном

в основном общем образовании

в среднем (полном) общем образовании

в начальном профессиональном образовании

в специальном (коррекционном) обучении

Необходимо создать такие условия для обучающихся, при которых формируется интерес к инженерной и информационной отраслям. Очевидно, что робототехника должна интегрироваться в основную образовательную программу как дисциплина дополнительного образования.

книга для учителя

Она не связана с учебными предметами напрямую, но у нее есть свой набор задач, позволяющий развивать творческое мышление и обеспечить опережающее обучение.

Возможности применения робототехники на лабораторных работах по физике

В настоящее время существует множество робототехнических наборов Lego, Arduino, Tetrix, Vex и другие, в которых есть большое количество датчиков. Это датчики света и освещенности, ультразвуковые датчики, инфракрасные датчики, датчики температуры, гироскопические датчики и многие другие.

Lego и Arduino

При помощи каждого из этих датчиков можно проводить физические эксперименты. Есть три основных варианта применения робототехники Лего в физике и лабораторных работах

1.Физические эксперименты

Наиболее полным и простым решением является применение решений робототехники Lego для выполнения лабораторных работ по физике. На официальном сайте Лего существует часть "Физические эксперименты" с использованием базового набора Lego EV3. Это 14 экспериментальных проектов, где можно изучать различные области физики.

К ним относятся:

1. виды работы и энергии

2. термодинамика

3. механика и оптика

Дается учебный план занятий. Проведение экспериментов рассчитаны на занятия 45 или 90 минут. В это время также входит обязательная теоретическая составляющая урока. В экспериментах применены модели Lego EV3 в которых не требуется большое количества времени для сборки конструкции и последующего программирования.

Какое оборудование и материалы нужно использовать

Комплект заданий "Физические эксперименты EV3" применяется для работы с базовым набором Lego EV3 и его программным обеспечением.

Также необходим набор "Возобновляемые источники энергии".

Для каждого базового набора EV3 требуется один набор и один датчик температуры NXT. Программное обеспечение можно бесплатно скачать на официальном сайте Лего. После установки на компьютер по приведенным схемам собирается роботизированная платформа по интересующей теме.

Есть объяснение темы, рабочая программа для загрузки, рекомендации по использованию модели, непосредственно сам опыт с измерениями, анализ, выводы и т.д. Все шаги можно документировать непосредственно в среде программирования LabVIEW.

Всего существует на данный момент 4 темы:

1. Энергия
2. Сила и движение
3. Свет
4. Теплота и температура

Также есть много информации для изучения в виде PDF файлов.

2. Применение блока Lego EV3 и встроенного приложения

Вторым методом является проведение эксперимента с использованием только блока EV3, датчиков и моторов, не прибегая к среде программирования с использованием компьютера. Непосредственно на самом блоке есть встроенная среда программирования, где можно проводить эксперименты и документировать результаты.

Модуль EV3 поставляется с простым в использовании приложением для документирования данных. Это приложение установлено непосредственно на модуле. Открывая это приложение слева можно увидеть область графика.

Подключив к модулю EV3 датчик можно увидеть на графике текущие показания датчика. Если подключить мотор, то это будут показания, поступающие с энкодера (встроенного датчика вращения).

С правой стороны от графика будут отображены значения (начиная сверху):

текущее показание

самое высокое показание

самое низкое показание и среднее показание

Длительность проведения эксперимента будет отображаться, только когда выполняется эксперимент. Более подробно все шаги по настройке и проведению эксперимента описаны в руководстве пользователя, которое также встроено в среду программирования Лего.

3.Применение среды программирования Lego EV3

Третий метод проведения экспериментов использует создание эксперимента в среде программирования Lego EV3. Для этого нужно соединить блок Lego EV3 с компьютером, к блоку подсоединить интересующие нас датчики для измерений. После этого указываем время проведения эксперимента, частоту регистрации данных.

Затем нужно настроить датчики по:

* Типу
* Режиму
* Порту

Также можно выбрать цвет линии для графика. Всего можно к блоку EV3 подключить четыре сервомотора (к портам A, B, C, D) и четыре датчика (к портам 1, 2, 3, 4). У моторов можно измерять параметры вращения, у датчиков параметры цвета, освещенности, температуры и т.д.

Если блок Lego EV3 включен, произведено соединение с компьютером и открыта страница аппаратного обеспечения, то параметры датчиков будут автоматически определены.

Также большое количество экспериментов можно произвести с применением контроллера Ардуно. Для этого типа контроллеров также существует большое количество датчиков. Но программирование происходит на языке C++ и, как правило, это текстовое программирование.

Программирование в среде Lego EV3 является визуальным с использованием пиктограмм. Поэтому оно более простое для понимания. Также присутствуют встроенные приложения с готовыми программами и справками. Поэтому можно быстро приступить к проведению различных экспериментов.

Применение элементов робототехники значительно наращивает и раздвигает возможности для выполнения лабораторных работ по физике.

Интегрированный урок физика + робототехника

# data[].attributes.attachment_link.title
Как использовать робототехнику в лабораторных работах по физике.

# data[].attributes.attachment_link.description
Робототехника все чаще применяется в предметах естественно-математического цикла. К ним относятся математика, информатика, физика, химия, биология. Возможно применение элементов робототехники для проведения лабораторных работ и экспериментов по физике. Это позволяет сделать занятия более наглядными и интересными. Робототехника является универсальным инструментом для обучения. Она гармонично сочетается и с дополнительным образованием, и для внеурочной деятельности, для обучения предметам школьной программы.

# data[].attributes.headline
Математика в робототехнике

# data[].attributes.subject
Математика в робототехнике

# data[].attributes.body
https://school-science.ru/11/4/46124

# data[].attributes.attachment_link.title
Математика в робототехнике

# data[].attributes.attachment_link.description
Гришин М.Д. 1

# data[].attributes.headline
Цифровизация и промышленный Интернет

# data[].attributes.subject
Цифровизация и промышленный Интернет

# data[].attributes.body
https://studme.org/392269/ekonomika/tsifrovizatsiya_promyshlennyy_internet

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Важнейшим направлением развития цифровизации в стране является использование цифровых платформ в промышленном секторе экономики. Цифровизация промышленного производства подразумевает интеграцию ряда прорывных технологий: виртуального моделирования, Интернета вещей, робототехники, искусственного интеллекта, больших данных, технологий облачных и граничных вычислений, предиктивной аналитики, новых стандартов связи и др. Цифровизация осуществляется как в рамках систем управления производственными процессами ( MOS/MES) и жизненным циклом продукции (PLM), так и дальнейшего обслуживания.

Значимую роль в переходе к цифровому производству играет распространение технологий Интернета вещей и использование полученных с 1оР-устройств данных для принятия (улучшения) автоматизированных решений и оптимизации промышленного производства. По данным Глобального института McKinsey, экономический эффект от внедрения технологий индустриального Интернета вещей к 2025 г. может в мире составить порядка 1,2-3,7 трлн долл. Предиктивное обслуживание и ремонт оборудования помогают избежать аварий и утечек, негативно сказывающихся на окружающей среде. К примеру, Shell запустила платформу на базе ИИ и Интернета вещей, обеспечивающую предиктивное обслуживание и настройку тысяч единиц техники и способную предсказать утечки до их возникновения. Технология "цифровых двойников", совмещающая в себе промышленный Интернет вещей и цифровое моделирование, в развитых странах активно внедряется на всех стадиях жизненного цикла продукции от разработки до эксплуатации. К 2021 г. примерно половина крупных промышленных компаний в мире будет использовать данную технологию. Внедрение "цифровых двойников" для моделирования и оценки различных сценариев позволит сократить количество отказов оборудования в среднем на 30 %.

Снижение стоимости технологических решений за последнее десятилетие стало значимым стимулом для широкого проникновения цифровых технологий. Стоимость сенсоров, являющихся одним из наиболее значимых компонентов систем Интернета вещей, демонстрировала стабильное уменьшение с 0,95 долл, в 2008 г. до 0,44 долл, в 2018 г. Стоимость промышленных роботов также сократилась вдвое за указанный период, и ожидается ее дальнейшее снижение Для ряда сквозных цифровых технологий (больших данных, искусственного интеллекта и др.) значимым драйвером развития становится снижение стоимости хранения информации: в среднем с 0,12 долл, за 1 Гб в 2009 г. до 0,028 долл.

К примеру, датчики в металлургии способны помочь сталелитейным компаниям сэкономить миллионы ежегодно за счет сокращения использования ферросплавов и предотвращения нежелательного окисления стали. Появляются новые цифровые решения в этой области, как, например, платформа компании Fero Labs, которая позволяет повысить точность прогнозов возможных сбоев (к примеру, нежелательного окисления стали) до 80-100 %, сократив их количество на 15 %. Платформа передает данные с датчиков на фабрике в облако, где они обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения, и делает выводы о возможностях повышения объемов производства, предотвращения дорогостоящих поломок оборудования и сокращения отходов.

У большинства производителей датчики уже установлены, но пока немногие компании могут должным образом воспользоваться полученными данными. Из 12 тыс. датчиков, установленных на одном из сталелитейных заводов, активно использовали информацию всего с пяти датчиков. Fero Labs при настройке платформы ИИ увеличила использование датчиков в 40 раз за счет обработки ранее неиспользованной информации своими алгоритмами и предоставления исчерпывающей информации о работе завода без установки какого-либо нового оборудования.

Несмотря на успехи многих предприятий в автоматизации производственных процессов, внедрении распределенных систем управления и контроля, большинство компаний пока недостаточно реализуют потенциал аналитики больших данных и алгоритмов принятия решений на базе искусственного интеллекта.

Национальным центром информатизации (НЦИ, "дочка" "Ростеха") в рамках реализации мероприятий федерального проекта "Цифровые технологии" национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации" подготовлен документ, котором промышленный Интернет разделен на четыре уровня: операционный коммуникационный, промышленных платформ, аппаратного обеспечения цифровых платформ (подробнее об этом см. параграф 3.3 данного учебника).

Разработчиками предлагаются выделять также уровни технологической готовности. Для оценки готовности технологических компонентов промышленного Интернета используются уровни от 1 до 9. Первый, начальный уровень означает, что для технологии лишь выявлены и опубликованы фундаментальные принципы. Второй уровень предполагает, что для технологии сформулированы технологическая концепция и возможные применения концепций для перспективных объектов. На третьем уровне готовности для технологии даны аналитические и экспериментальные подтверждения по важнейшим функциональным возможностям или характеристикам выбранной концепции. На четвертом уровне у технологии компоненты или макеты проверены в лабораторных условиях. На пятом уровне компоненты или макеты подсистем верифицированы в условиях, близких к реальным. Шестой уровень предполагает, что модель или прототип системы/подсистемы продемонстрированы в условиях, близких к реальным. На седьмом уровне прототип системы прошел демонстрацию в эксплуатационных условиях. На восьмом уровне создана штатная система, которая освидетельствована посредством испытаний и демонстраций. Наконец, на девятом уровне продемонстрирована работа системы в условиях реальной эксплуатации, технология подготовлена к серийному производству.

Авторами документа промышленный Интернет подразделяется на пять субтехнологий: сенсорное оборудование, сети связи, платформы промышленного интернета, вычислительная техника для функционирования платформ Интернета вещей и средства визуализации и человеко-машинного взаимодействия.

В субтехнологию "Сенсорное оборудование" входят электронные устройства, автоматически, без участия или с минимальным участием человека генерирующие и передающие в системы телеметрии и телеуправления данные и исполняющие команды этих систем. Они состоят из датчиков производственного оборудования и процессов, бионических датчиков, датчиков мониторинга готовой продукции. Мировой рынок сенсорного оборудования составил в 2018 г. 16 млрд долл., в 2023 г. он вырастет до 21,6 млрд долл. Российский рынок в 2019 г. составил 20 млн устройств, к 2024 г. их число увеличится до 30-110 млн в зависимости от сценария развития.

Российские разработки в части сенсорного уровня находятся на пятом уровне готовности, который означает, что компоненты или макеты подсистем верифицированы в условиях, близких к реальным. Мировые технологии находятся на девятом уровне.

В России в данной сфере используются иностранные технологии, например, сенсорные системы Siemens (у компании есть опыт успешного взаимодействия с РЖД) и датчики производственного процесса и мониторинга готового оборудования Bosch. В табл. 6.1 представлено сравниваются стадии готовности отечественных и зарубежных решений для каждого элемента технологической карты промышленного Интернета.

Перспективными российскими разработками в данной сфере являются сенсоры вибраций, давления, газоаналитики, температуры, радиации и влажности широкого ассортимента, создаваемые холдинг "Российская электроника" (входит в "Ростех").

Субтехнология "Сети связи " - совокупность линий связи, коммутационных станций, конечных устройств, обеспечивающая передачу и распределение сообщений. Субтехнология состоит из проводных и беспроводных модемов, протоколов, проводных и беспроводных стандартов связи. Объем мирового рынка оборудования для сетей связи в 2017 г. составил 47 млрд долл., к 2023 г. он вырастет до 63 млрд долл. В России к 2024 г. сети пятого поколения сотовой связи покроют от 60 до 80 % территории, на них будут приходиться от 10 %до 40 % всех подключений. Российские разработки в области сетей связи находятся на пятом уровне готовности, мировые - на девятом.

Сравнение стадии готовности отечественных и зарубежных решений для каждого элемента технологической карты промышленного Интернета

На российском рынке доминируют зарубежные разработки, например беспроводные модемы от Cisco, TI, Qualcomm, Huawei, Mediatek и др. Перспективными российскими разработками являются решения от "Российской электроники": микросхемы и электронные приборы для обеспечения связи по беспроводным и проводным каналам, и проприетарные протоколы, основанные преимущественно на зарубежных стандартах.

Субтехнология "Платформа промышленного Интернета" является цифровой платформой, которая обеспечивает централизованный сбор, хранение, передачу и обработку данных, а также предоставление таких данных пользователям или приложениям в соответствии со стандартизованными программными интерфейсами (АР/). Платформа может быть использована для создания широкой линейки сервисов и приложений в сфере промышленного Интернета.

Субтехнология "Платформа промышленного Интернета" состоит из системы управления базами данных промышленного назначения, систем аналитики (предиктивной), программных систем хранения данных (Озеро данных), системы искусственного интеллекта промышленного назначения, цифровых моделей, тени и двойников. Объем мирового рынка в данной сфере в 2017 г. составил 2,6 млрд долл., к 2023 г. он вырастет до 13,8 млрд долл. На российском рынке в 2024 г. их число будет составлять от 5,5 тыс. до 7,6 тыс. На российском рынке популярны иностранные разработки: облачные платформы ThingWorx, Qburst и SAP Leonardo IoT.

Российские технологии для "Платформы промышленного Интернета" находятся на седьмом-восьмом уровне готовности. Мировые технологии находятся на девятом уровне готовности. Перспективными российскими разработками являются программно-аппаратные комплексы систем диагностики роторного оборудования (разработка "Крок"), Winnum - платформа для мониторинга и диагностики изделий ("Сигнум"), система мониторинга производства АИС "Диспетчер" (ГК "Цифра"), информационно-аналитическая платформа "РТК-Энергоменеджмент БО" ("РТК-Энергобаланс", "дочка" "Ростелекома") и платформа InOne HeadPoint для подключения цифровых датчиков ("Хед Пойнт").

Субтехнология "Вычислительная техника для функционирования платформ Интернета" представляет собой совокупность технических средств, используемых для автоматизации процессов вычислений и обработки информации в промышленности. Состоит из серверного оборудования и электронно-компонентной базы. Мировой рынок в данной сфере оценивался в 2016 г. в 3,3 млрд долл., к 2022 г. он вырастет до 4,7-15 млрд. В России серверное оборудование для поддержания функционирования промышленных платформ будет варьироваться от 16,5 тыс. до 22,8 тыс.

В табл. 6.2 представлен перечень отечественных и зарубежных решений, соответствующих выявленным потребностям компаний и организаций различных отраслей хозяйства.

Перечень отечественных и зарубежных решений, соответствующих выявленным потребностям компаний и организаций

В России популярна продукция зарубежных вендоров: серверы Intel, Dell и HP. Технологическая готовность российских разработок в данной сфере находится лишь на третьем уровне. Напомним, это означает, что для технологии даны аналитические и экспериментальные подтверждения по важнейшим функциональным возможностям или характеристикам выбранной концепции. Готовность мировых технологий находится на девятом уровне. Перспективными российскими разработками являются серверное оборудование и промышленные компьютеры на базе "Эльбрус 4" (разработка МЦСТ), серверное оборудование и промышленное компьютеры на базе процессоров х86 ( Kraftway, Depo), электронно-компонентная база ("Микрон") и серверное оборудование и электронно-компонентная база от "Российской электроники".

Средства визуализации и человеко-машинного взаимодействия представляют инженерные решения, обеспечивающие отображение информации, а также взаимодействие оператора и управляющего персонала с данными. Состоят из дисплейных технологий и систем поддержки принятия решений. Мировой рынок соответствующих решений в 2016 г. составил 4,1 млрд долл., к 2022 г. он вырастет до 5,9-12 млрд долл. В России к 2024 г. число средств визуализации и дополненной реальности увеличится до 65-95 млн. Российские разработки в данной сфере находятся лишь на втором уровне готовности. Это означает, что для технологии сформулированы технологическая концепция и возможные применения концепций для перспективных объектов. Мировые разработки находятся на девятом уровне готовности.

Перспективными российскими разработками являются мониторы различной диагонали и температурных режимов, созданные преимущественно на зарубежных панелях (разработка "Дисплейные системы"), мониторы различной диагонали и температурных режимов ("Ниеншанц-Автоматика") и система визуализации и обработки данных Luxms BI (ЯСП). Таким образом, из пяти субтехнологий только в сфере "Платформа промышленного Интернета" российские технологии близки к серийному выпуску и могут сравниться с иностранными. Наиболее слабые позиции у российских разработчиков в субтехнологиях "Вычислительная техника для функционирования платформ Интернета вещей" и "Средства визуализации и человеко- машинного взаимодействия".

Рейтинг российской продукции в области промышленного Интернета. В дорожной карте приведена оценка более 100 российских разработок промышленного Интернета по пяти параметрам: технические характеристики, эргономичность, стоимость, срок поставки и производства, а также поддержка SLA. По каждому из этих параметров выставлялись баллы от 1 до 10. На основе этих оценок CNews составил рейтинг российских разработок промышленного

Интернета. Каждому продукту выставлялся балл как среднеарифметическое между вышеобозначенными оценками. Некоторые продукты по-разному оценивались для различных отраслей применения. Результаты рейтингования представлены в табл. 6.3.
Таблица 6.3
Рейтинг высокобалльной российской продукции в области промышленного Интернета

Источник: НЦИ, CNews Analytics.

Пятерку лучших продуктов составили разработки ГК "Цифра": система анализа руды АСУ ГТК "Карьер", автоматизированная система управления буровыми работами VG Drill и система прогноза потребления сырья АИС "Диспетчер". На четвертом и пятом местах находится решение "Умный дом" от МГТС и программная платформа управления распределенной энергетикой "Платформа" "РТСофт".

В десятку лучших продуктов также вошли системы связи низкого энергопотребления "Мегафона" и "Микрона", микроскопические радиочастотные идентификаторы "Микрона" и ПО для управления распределенной энергетикой "Росэлектроники".

# data[].attributes.attachment_link.title
Цифровизация и промышленный Интернет

# data[].attributes.attachment_link.description
Важнейшим направлением развития цифровизации в стране является использование цифровых платформ в промышленном секторе экономики. Цифровизация промышленного производства подразумевает интеграцию ряда прорывных технологий: виртуального моделирования, Интернета вещей, робототехники, искусственного интеллекта, больших данных, технологий облачных и граничных вычислений, предиктивной аналитики, новых стандартов связи и др.

# data[].attributes.headline
Большие данные для оптимизации производства

# data[].attributes.subject
Большие данные для оптимизации производства

# data[].attributes.body
https://mcs.mail.ru/blog/zachem-vam-bolshie-dannye-primery-ispolzovaniya-big-data

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Анализ больших данных помогает прогнозировать поведение клиентов, повышать продажи, выявлять мошенников и предотвращать аварии на производстве. Расскажем, как можно использовать большие данные в разных сферах и покажем кейсы big data от реальных компаний.

Big data в промышленности: предсказание аварий и оптимизация производства

Предиктивная аналитика. Сейчас на производстве часто внедряют IoT-системы: устанавливают датчики на оборудовании и в помещениях, а потом анализируют собранные ими данные. Эти данные и есть big data, их можно использовать для мониторинга состояния оборудования, моделирования производственных процессов, выявления и предотвращения сбоев.

Например, у "Газпром нефти" сбоил автоматический перезапуск насосов после аварийного отключения электричества. Разобраться в проблеме помогли большие данные. Аналитики собрали 200 миллионов записей с контроллеров систем управления, проанализировали их, смоделировали события и выявили неожиданные причинно-следственные связи. В итоге сбои удалось прекратить.

Снижение стоимости продукции и оптимизация производства. Если собрать много данных о работе станков, проценте брака и каждом этапе производства, а потом их проанализировать, можно понять:

при каких условиях чаще всего происходит брак;

на какие этапы производства тратится больше всего времени и почему;

какие тесты продукции малополезны и не дают новой информации;

как можно оптимизировать и ускорить работу на отдельных этапах;

как использовать меньше расходных материалов.

Все это помогает уменьшить издержки и снизить стоимость производства, а значит, повысить прибыль.

Например, компания Intel производит процессоры. Перед поставкой в магазин каждый процессор должен пройти примерно 19 000 тестов - это долго и дорого. Анализ данных всего производственного процесса помог понять, какие тесты избыточные. В итоге на них удалось сэкономить около 30 миллионов долларов.

Поиск новых месторождений. При добыче природных ресурсов месторождения часто приходится искать почти вслепую. Однако с помощью анализа больших данных можно обнаруживать закономерности, изучать состояние почв, наличие подземных пустот, температуру пород - и таким образом эффективно искать перспективные месторождения, сравнивая новые участки с уже известными аналогами.

Так, ООО НПЦ "Геостра" занимается обработкой и интерпретацией больших объемов данных, полученных в ходе поиска нефтяных месторождений. В качестве пилотного проекта на облачную платформу VK Cloud (бывш. MCS) перенесли геофизическое ПО для обработки высокоплотных геофизических данных. Проект оказался успешным: облачные вычислительные мощности справились с поставленной задачей.

Big data в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов.

Планирование грузоперевозок. В логистике на перевозку товаров влияет много разных факторов: загрузка складов, пробки на дорогах, состояние парка машин, расположение автозаправок. Если собрать все эти факторы вместе, сопоставить их и проанализировать, можно эффективнее планировать маршруты и время доставки, чтобы избежать простоев транспорта.

Например, компания ПЭК запустила Центр управления перевозками на базе big data. Это помогло им прогнозировать загрузку 189 складов по всей России на месяц вперед и планировать маршруты грузового транспорта.

Сокращение времени доставки. Учет разных факторов перевозки товаров помогает не только планировать грузоперевозки, но и сокращать время доставки: выбирать самые короткие маршруты, избегать пробок и трудных участков пути, экономить бензин.

Например, в логистике есть "проблема последней мили" - она стоит примерно 28% от общей стоимости доставки. Так происходит, поскольку водителю приходится заезжать во дворы, искать парковку, останавливаться и разворачиваться.

В службе доставки DHL решили это исправить. Они стали анализировать "последние мили" и оптимизировать маршруты, собирая данные с дорог и GPS. В итоге им удалось сократить время на доставку и снизить расход топлива.

# data[].attributes.attachment_link.title
Как используют big data в маркетинге, ритейле, промышленности и других отраслях | Блог VK Cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
Анализ больших данных помогает прогнозировать поведение клиентов, повышать продажи, выявлять мошенников и предотвращать аварии на производстве. Расскажем, как можно использовать большие данные в разных сферах и покажем кейсы big data от реальных компаний. Предиктивная аналитика. Сейчас на производстве часто внедряют IoT-системы: устанавливают датчики на оборудовании и в помещениях, а потом анализируют собранные ими данные.

# data[].attributes.headline
Евгений Глушков. Как стать профессионалом квантовых технологий

# data[].attributes.subject
Евгений Глушков. Как стать профессионалом квантовых технологий

# data[].attributes.body
https://intalent.pro/interview/evgeniy-glushkov-kak-stat-professionalom-kvantovyh-tehnologiy.html

# data[].attributes.headline
Перспективы экономико-географических исследований в области искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Перспективы экономико-географических исследований в области искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
https://www.iksmedia.ru/articles/5695009-Iskusstvennyj-intellekt-v-geografii.html

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
IKSMEDIA.RU - деловой портал для бизнеса в телекоме, ИТ, медиа

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Компаниям, работающим с геоданными, стоит обратить внимание на возможности, которые дает искусственный интеллект, для снижения трудозатрат и повышения точности расчетов и прогнозов.

Еще в начале века для прокладки маршрута использовались человеческие мозги и бумажные карты. Периодически закупались новые атласы автомобильных дорог, изучались развязки и схемы движения. Уважением пользовались опытные таксисты, находящие путь в объезд многочисленных пробок. Ловились объявления по радио и ТВ о закрытии участков дорог; на маршруте в незнакомой местности первым делом опрашивалось местное население.

Цифровая трансформация изменила все, в том числе картографию. Сначала появился GPS-навигатор, куда закачивались карты, потом в городах перешли на смартфоны. Теперь водители такси даже не задумываются о маршруте, полностью полагаясь на приложение "Яндекс.Карты" и надеясь, что оно оптимально рассчитает путь с учетом пробок, аварий и ремонтируемых участков дорог.
Предпосылки появления GeoAI
Картография появилась еще в первобытном обществе, причем раньше, чем письменность. Сохранились карты в виде наскальных рисунков. Впоследствии картография превратилась в науку - об исследовании, моделировании и отображении пространственного расположения, сочетания и взаимосвязи объектов, явлений природы и общества. Данных было не так много, и для их анализа хватало возможностей человека.

С широким распространением компьютеров стали рассматриваться перспективы использования искусственного интеллекта. Еще в 80-х годах Хелен Куклелис и Tеренс Смит обсуждали возможности ИИ для решения географических проблем. В 1997 году вышла книга Стена Опеншоу об искусственном интеллекте в географии. Но пока все ограничивалось теорией.

Ситуация стремительно изменилась в последние годы. Повысилось качество снимков, сделанных со спутников и дронов, города и дороги опутала сеть видеокамер, передающих данные в режиме реального времени, появились смартфоны, которые можно рассматривать как нательные датчики местоположения человека. Пользователи стали оставлять информацию о состоянии объектов в соцсетях или специальных базах в интернете.

Компании регулярно обмениваются данными через API. Два десятилетия назад это трудно было себе представить. По оценкам ProgammableWeb, в конце 2019 года существовало более чем 22 тыс. веб-API - прирост по сравнению с сотней API в 2005 году огромный. Данные используются не только для конкретного исследования, но и повторно.

Объем данных, доступных для анализа, резко вырос, но появились новые возможности для их хранения и обработки, для распознавания объектов и прогнозирования их поведения с помощью систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Системы на основе ИИ начали использовать в картографии.
Области применения GeoAI
Анализ ситуации на дорогах - наиболее близкая большинству людей иллюстрация нового направления деятельности искусственного интеллекта, получившего название GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence). GeoAI - раздел геоинформатики, ориентированный на использование подходов и инструментов систем искусственного интеллекта (машинного обучения, нейронных сетей) с учетом специфики и объемов геоданных. GeoAI позволяет строить геоинформационные системы (ГИС) нового поколения, обеспечивающие недоступное ранее качество геоаналитики и геомоделирования при одновременном сокращении ручного труда.

В примере с прокладыванием маршрута по городу геопространственный интеллект, решая классическую "задачу коммивояжера" - минимизации протяженности пути между двумя точками, - использует весь массив доступной информации, включающий данные с камер наблюдения на дорогах, со спутников, сведения, передаваемые участниками движения. Он сочетает точность ГИС с анализом, основанном на машинном обучении. GeoAI можно назвать формой машинного обучения, задействующей геоданные.

Службы каршеринга и такси типа Uber могут обрабатывать данные о трафике и наличии поблизости водителей, об отзывах пассажиров. В логистике GeoAI повышает эффективность цепочки поставок и оптимизирует предоставление услуг. В бизнесе геопространственный ИИ улучшит прогнозирование спроса и предложения, перспектив высокой и низкой маржи и сделает это с привязкой к местности.

GeoAI найдет применение в сельском хозяйстве, в управлении автономными транспортными средствами, системах безопасности и оборонном комплексе. Геопространственные технологии, такие как LiDAR, спутниковые снимки, картография дронов, съемка наземных камер, позволяют получать точные данные с трехмерной информацией. Переработка огромного объема данных невозможна без использования искусственного интеллекта, особенно в ситуациях, требующих быстрой реакции на изменение внешней среды, например при движении беспилотного транспорта.

GeoAI поможет найти человека в море при спасработах, спрогнозировать погоду или урожай, предоставит новые методы пространственной интерполяции при исследовании поверхности небесных тел. Машинное обучение и методы обработки естественного языка облегчают извлечение географической информации из неструктурированных данных, таких как новостные статьи или Википедия.
GeoAI как структурное подразделение
Достигнув определенной зрелости компании, занимающиеся ГИС, сталкиваются с проектами, в которых целесообразно использовать решения на базе ИИ. Если результатом внедрения таких решений становится рост бизнеса, возникает необходимость поручить GeoAI самостоятельному структурному подразделению внутри компании или отдельной компании внутри группы компаний.

Основное бизнес-преимущество, которое получает компания, ориентирующаяся на GeoAI, - кардинальное уменьшение доли ручной обработки, что в одинаковой степени приводит как к сокращению затрат, так и к повышению скорости получения и качества результатов.

Еще одно бизнес-преимущество - умная балансировка степени детализации геомоделей, при которой детализация не требует избыточных вычислительных ресурсов и не вызывает неоправданную фиксацию псевдоизменений, негативно влияющую на расход вычислительных ресурсов и способную привести к серьезным ошибкам в результатах.

С организационной точки зрения средней компании лучше передавать исполнение GeoAI-проектов сторонним компаниям, а в своем GeoAI-отделе сосредоточить экспертизу и проектное руководство.

Исходя из этого, GeoAI-компания может накапливать экспертизу по следующим направлениям:

· повышение качества геоданных и умная реконструкция недостающих данных;

· умное обогащение геоданных с помощью информации, которую нельзя отнести к геоданным;

· все виды умного геораспознавания, геоклассификации и геокластеризации (распознавание, классификация и кластеризация - краеугольные камни систем машинного обучения);

· все виды умного геопрогнозирования - прогнозирование геоизменений, градостроительное, транспортное, энергетическое, эпидемиологическое и экологическое прогнозирование, прогнозирование чрезвычайных ситуаций;

· геоонтологии и геосемантические модели;

· геоинтеллект (понимание места и объекта);

· геосправочники и геонавигаторы нового поколения;

· цифровые геоблизнецы - создание "живых" геомоделей, автоматически обновляющихся вслед за физическими изменениями геообъектов. Нивелирование отличий моделей от реальности;

· GIS + BIM (интеграция ГИС с системами моделирования зданий и объектов инфраструктуры). Внутренняя навигация (внутри зданий и сооружений);

· интеграция ГИС с системами умного города, умной инфраструктуры, умного здания (получение информации от сенсоров и камер городских и инфраструктурных объектов);

· дополненная реальность.
GeoAI как рабочая группа OGC
Признавая неминуемость активного использования искусственного интеллекта в геоинформационных системах, консорциум OGC (Open Geospatial Consortium) в 2018 году организовал рабочую группу GeoAI (Artificial Intelligence in Geoinformatics DWG), целями которой являются выработка общих подходов и координация усилий членов консорциума в этой области. Компании, заинтересованные в развитии у себя направления GeoAI, должны представлять, куда движется геоинформационная область и какие направления, по мнению OGC, приоритетны в GeoAI.

Технологии GeoAI - одни из самых интересных новых технологий, которые находят применение при анализе данных в государственных и частных предприятиях. Руководителям компаний, имеющим дело с геоданными, стоит обратить на них внимание, GeoAI снизят трудозатраты и повысят точность расчетов и прогнозов.
Олег Фатеев, Николай Носов
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ит телеком тв медиа интернет b2b статьи обзоры комментарии аналитика цод информационая безопасность по аутсорсинг кадры регулирование финансы ip-сервисы оборудование журнал икс

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в географии - IKSMEDIA.RU

# data[].attributes.attachment_link.description
Компаниям, работающим с геоданными, стоит обратить внимание на возможности, которые дает искусственный интеллект, для снижения трудозатрат и повышения точности расчетов и прогнозов. Еще в начале века для прокладки маршрута использовались человеческие мозги и бумажные карты. Периодически закупались новые атласы автомобильных дорог, изучались развязки и схемы движения.

# data[].attributes.headline
Технологии цифровой промышленности

# data[].attributes.subject
Технологии цифровой промышленности

# data[].attributes.body
https://openedu.ru/course/spbstu/DIGTECH/

# data[].attributes.attachment_link.description
бесплатные онлайн-курсы ведущих вузов России

# data[].attributes.headline
Математическое моделирование распределенного реестра в сфере аренды недвижимости как сети массового обслуживания

# data[].attributes.subject
Математическое моделирование распределенного реестра в сфере аренды недвижимости как сети массового обслуживания

# data[].attributes.body
https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskoe-modelirovanie-raspredelennogo-reestra-v-sfere-arendy-nedvizhimosti-kak-seti-massovogo-obsluzhivaniya

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.title
Математическое моделирование распределенного реестра в сфере аренды недвижимости как сети массового обслуживания

# data[].attributes.attachment_link.description
В данной статье представлена математическая модель распределенного реестра как сети массового обслуживания. Рассмотрены основные компоненты данной сети, а также их формальное представление. Визуализирована модель peer-to-peer сети, определен вектор состояния сети, а также определены ограничения прос…

# data[].attributes.headline
Библиотека территориального развития

# data[].attributes.subject
Библиотека территориального развития

# data[].attributes.body
https://urban.ranepa.ru/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
...Сжимающиеся города - проблема государственного масштаба или естественный процесс жизни любого региона страны?

Я считаю такое противопоставление неверным. Сжатие городов - естественный процесс, и в этом его главная сложность. Именно поэтому процесс становится проблемой государственного масштаба. Мы понимаем, что Россия была обречена на эту ситуацию: переход от плановой советской формации к рыночной продемонстрировал, что большое количество городов не может существовать в задуманном ранее формате. Если сравнить систему расселения в Канаде и России, можно заметить, что вахтовые города Канады строятся южнее, в более мягком климате, нежели наш. У нас же многие города пытались строить как вахтовые города-сады, фактически не делая разницы между Воркутой и Севастополем. Советская градостроительная система пыталась гарантировать людям идеально высокий уровень жизни по всей стране. В рыночной экономике такая модель нежизнеспособна. Получается, что эти арктические, северные города кратно дороже с точки зрения эксплуатации. Добавьте сюда переход к частной собственности ряда производственных активов, которые резко начали повышать производительность труда и снижать количество сотрудников, и получите проблему с занятостью. Сюда же добавляется и технологическая революция: 20 лет назад многие производства могли успешно существовать с занятостью в пять тысяч человек, а сейчас спокойно обслуживаются тысячей сотрудников. Логично, что нет никакой экономической целесообразности держать на Севере такое количество людей.

# data[].attributes.attachment_link.title
Библиотека территориального развития

# data[].attributes.attachment_link.description
Сжимающиеся города - проблема государственного масштаба или естественный процесс жизни любого региона страны? Я считаю такое противопоставление неверным. Сжатие городов - естественный процесс, и в этом его главная сложность. Именно поэтому процесс становится проблемой государственного масштаба. Мы понимаем, что Россия была обречена на эту ситуацию: переход от плановой советской формации к рыночной продемонстрировал, что большое количество городов не может существовать в задуманном ранее формате.

# data[].attributes.headline
Зачем физикам идти в большие данные

# data[].attributes.subject
Зачем физикам идти в большие данные

# data[].attributes.body
https://www.techinsider.ru/science/716983-zachem-fizikam-idti-v-bolshie-dannye/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Наука и техника - тесно связанные друг с другом элементы человеческой культуры. Развитие научной мысли, вроде открытия закона Ома и теории относительности, ведёт к техническому прогрессу, а появление новых технологий, в свою очередь, меняет подход к фундаментальной науке.

В истории долго преобладала эмпирическая наука: истина объяснялась через факты и софистические принципы. С Ньютона и Кеплера началась эра теоретической науки, отталкивающейся от законов и доказательств: появлялись новые способы записи и математической проверки закономерностей. Такой подход преобладал вплоть до середины XX века, когда появление компьютеров позволило моделировать законы с гораздо большей точностью и с помощью компьютерной симуляции рассчитывать более сложные системы: биологические, экономические, физические. Но на получение результата уходило много времени и ресурсов.

Развитие вычислительных ресурсов и машинное обучение (ML) существенно продвинули использование компьютерной симуляции в науке. Сейчас мы можем построить нейросеть, которая выучит соответствие входных и выходных параметров и проведёт расчёты с гораздо большей скоростью. Это новая степень свободы для исследователей и совершенно новый подход к науке - data-driven science: взгляд на любое явление через призму данных.

Мы начинаем видеть не процессы или изменения характеристик во времени, а зависимости и параметры, которые мы можем с определенной точностью записать при помощи алгоритмов. Мы даём нейросети возможность наблюдать за физическим объектом, и она предсказывает его поведение и находит описывающие его законы. Это позволяет науке задавать более сложные вопросы. Например, раньше мы могли рассчитать с помощью симуляций, какими свойствами обладает материал с той или иной структурой. Теперь мы можем достаточно точно предсказать, какая структура должна быть у материала с нужными нам параметрами. Решая подобные "обратные" задачи, мы можем найти вещества с принципиально новыми свойствами, которые нельзя получить никакими другими методами ни из полимеров, ни химическими реакциями, например сверхрешетки трехслойного графена, которые обладают высокотемпературной сверхпроводимостью.

Пример успешной коллаборации ML и физики - исследования с участием Школы анализа данных (ШАД) Яндекса на базе LHCb, эксперимента ЦЕРНа по изучению поведения b-кварков и нарушения CP-симметрии. LHCb - один из четырёх основных детекторов частиц на Большом адронном коллайдере. ШАД предоставляет экспертизу в области машинного обучения, продвинутые алгоритмы и необходимые вычислительные мощности, а LHCb - научную базу для исследований. Результаты этого взаимодействия иллюстрируют, насколько применение алгоритмов может ускорить открытия и увеличить точность экспериментов.

Когда речь идёт о процессах, возникающих в нескольких случаях на миллиард, как, например, распад прелестного мезона (Bs-мезона) на пару из мюона и антимюона, невозможно представить фиксацию и анализ события без применения алгоритмов обработки больших данных. В LHCb мюон - это одна из важных частиц, которые регистрирует детектор. Определение наличия мюонов в результате распада - это очень вычислительноёмкая задача, которую невозможно решить методом перебора. В процессе эксперимента внутрь цепочки анализа данных детектора был встроен алгоритм Яндекса CatBoost, который, как оказалось, определяет координаты траекторий мюонов лучше и быстрее, чем его аналоги. Для ускорения симуляции таких событий может быть использован метод ускорения симуляции событий с использованием генеративных нейросетей, сокращающих время вычислений на несколько порядков. Аналогичный подход исследователи ШАДа предложили для работы с другим поддетектором. Это позволит определять мюоны с высокой точностью и рассчитывать симуляции потоков событий, на которые детектор выйдет через пять лет - старые способы с таким потоком данных не справились бы.

Применение алгоритмов и экспертизы ШАДа и Яндекса для улучшения качества идентификации частиц в LHCb послужило также и недавнему обнаружению четырёх новых тетракварков. Это важное открытие состоялось благодаря анализу данных, собранных на Большом адронном коллайдере с 2011 по 2018 год. До сих пор нормой были обычные адроны: протоны, нейтроны, каоны, состоящие из трех кварков, и пентакварки. Теперь работа идёт с тетракварками, обнаружение которых ставит вопрос об уточнении описаний теоретических механизмов работы сильного взаимодействия внутри частиц.

Открытия такого масштаба, как регистрация тетракварков и пентакварков, важны, в первую очередь, для фундаментальной науки. Но не стоит недооценивать значимость подобных открытий и для прикладных областей. Возможно, полученный инструмент описания сильного взаимодействия позволит по-новому взглянуть на то, что мы знали раньше. Например, при создании новых материалов мы будем опираться не только на электромагнитные потенциалы, но и на сильное взаимодействие кварков или другие особенности взаимодействия подчастиц внутри элементарных частиц.

Когда новое знание окажется полезным в технологиях - через пятьдесят лет или через пять - сложно предсказать, но история знает достаточно подобных примеров. То, что гравитация каким-то образом влияет на скорость течения времени и на искривление пространства, было описано в теории относительности ещё в начале XX века. Но когда мы поняли, как это влияние устроено количественно, и научились запускать космические спутники и системы навигации, то увидели подтверждение теории. Без поправки гравитационного влияния на кривизну пространства мы получаем слишком большую погрешность, которая не даст навигационным приборам правильно определять себя в пространстве. Нобелевские премии в физике часто вручаются именно за такие истории, меняющие научную мысль.

В новой реальности меняются и требования к компетенциям учёных. Теперь, помимо интуиции в области физики, требуется интуиция, связанная с функциональным анализом и статистикой. Новые условия требуют от исследователя большей дисциплины в работе с экспериментальной установкой, компьютерным моделированием и искусственным интеллектом. Машина умеет хорошо аппроксимировать данные внутри заданной области, для которой у неё есть экспериментальная база. А исследователь должен уметь правильно ставить алгоритму задачу и валидировать результат - и это новая предметная область, которая не входит в стандартный набор научных дисциплин. Яндекс с 2015 года является одним из организаторов ежегодной летней школы машинного обучения для физиков, где учит применять алгоритмы в исследованиях. Прежде всего она ориентирована на аспирантов и молодых постдоков, занимающихся физикой высоких энергий. Благодаря сотрудничеству Яндекса с ЦЕРНом материалы этой школы содержат многочисленные примеры успешного совмещения двух направлений. Выпускники школы нередко в дальнейшем углубляются в исследования на стыке ML и физики. Они строят свою работу уже в контексте датацентричной науки.

Такая синергия выглядит новой нормой и несомненно будет только укрепляться. Поэтому учёным, которые находятся в какой-то предметной области, стоит начать изучать машинное обучение. А дата-сайентистам, в свою очередь, - выбрать научную область, в которой они планируют развиваться: физику, экономику, биологию, химию, лингвистику. Лучше всего найти интересный проект, к которому можно было бы подключиться: группу или лабораторию с междисциплинарными проектами.

Несмотря на новизну датацентричного подхода, машинное обучение уже играет значительную роль практически в каждой научной области. Ни одна важная задача не решается сейчас без внедрения алгоритмов. В космической отрасли это управление космическими аппаратами и спутниками на низких орбитах, чтобы они могли сами корректировать траектории и уклоняться от космического мусора. Специалисты по геномике и химии занимаются с помощью ML поиском тех участков белков, которые позволят лекарству лучше закрепиться в нужных органах и воздействовать на очаги болезней. Самый известный пример - AlphaFold, алгоритм, предсказывающий структуру белка. Он определяет устройство сложных органических молекул и их стыковку друг с другом. Это нужно для проверки эффективности новых лекарств и экономит миллионы долларов при производстве.

Развитие технологий, открытие новых законов, внедрение машинного обучения и общий рост объёма информации делают одиночные научные проекты практически невозможными. Сложность исследований растёт и требует от команд междисциплинарных знаний в разных предметных областях, а также понимания теории и практики проведения экспериментов, умения проводить вычисления на суперкомпьютере и анализировать данные с помощью машинного обучения. Однако с дальнейшим развитием мощностей искусственного интеллекта можно надеяться создать виртуального помощника для автоматизации рутинных задач исследований.

Со временем мы сможем перевести на язык нейросети не только процесс обработки данных, но и построение моделей, проведение экспериментов и сравнение полученных результатов с прогнозами. Это даст больше свободы в научных проектах как коллективам, так и отдельным учёным и позволит им сосредоточиться на поисках новых гипотез и открытий.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
фундаментальная наука

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
машинное обучение

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
большие данные

# data[].attributes.attachment_link.title
Зачем физикам идти в большие данные

# data[].attributes.attachment_link.description
На Большом адронном коллайдере совершено много открытий (кроме знаменитой "частицы Бога" - бозона Хиггса). Одним из них стала регистрация неизвестных элементарных частиц - тетракварков. Это удалось благодаря новым методам работы с данными. Андрей Устюжанин, учёный Яндекса, кандидат физико-математических наук, заведующий научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Высшей школы экономики рассказывает, как работа с данными позволяет делать такие глубокие открытия, и почему ученым пора становиться дата-сайентистами.

# data[].attributes.headline
Data Science, как математика и физика, — еще один способ познавать мир вокруг себя

# data[].attributes.subject
Data Science, как математика и физика, — еще один способ познавать мир вокруг себя

# data[].attributes.body
https://habr.com/ru/company/newprolab/blog/431124/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Хабр, привет! Мы продолжаем серию интервью с выпускниками Newprolab, в которой они рассказывают о своей истории перехода в область работы с большими данными. Истории разные и будут интересны тем, кто задумывается о смене карьерной траектории или о том, как новые знания могут помочь решать в том числе текущие задачи. Знакомьтесь - Олег Хомюк, Head of R&D в Lamoda.

Олег рассказал про свой карьерный путь, ценности, почему выбрал Lamoda, а не компанию в Долине, про текущие проекты, свою команду, про самый успешный и самый неудачный проекты, про отношение к data science и многое другое.

- Олег, как складывался твой профессиональный путь до Head of R&D в Lamoda?

- Мне кажется, любой профессиональный путь - это следствие нескольких причин и иногда случайностей. Среди этих причин можно выделить несколько основных: особенности мышления, жизненные ценности и в целом, как человек понимает, что такое успех. Это понимание успеха и есть тот самый вектор, который мы используем как компас, выбирая профессиональный путь.

В этом смысле у меня все складывалось совсем просто: в школе явно проявлялись способности к точным наукам, постоянно участвовал в олимпиадах, даже удалось в 9-м классе занять 3-е место на областной олимпиаде по математике среди школьников. Да и в целом всегда было очень интересно решать головоломки, закономерности искать, задачи на смекалку до сих пор люблю.

В университете мне тоже нравилось учиться: я закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана с красным дипломом по специализации "Оптико-электронное приборостроение", нас учили проектировать достаточно сложную, с точки зрения физики и микроэлектроники, технику: тепловизоры, цифровые фотоаппараты, телескопы, даже снайперские прицелы, системы самонаведения и приборы ночного видения. Надо сказать, что это безумно интересная профессия, да и преподавательский состав у нас был звездный. Такая настоящая инженерия на стыке нескольких областей знания. Иногда немного жаль, что не сложилось поработать по этой теме.

- А почему не сложилось?

- На последних курсах немного разочаровался в том, чем занимаюсь. Оказалось, что спрос на профессию в стране невысокий, всё очень локально, лучшие из лучших инженеры работают в основном в институтских лабораториях, редкие заводы способны воплотить в жизнь проекты инженеров, оборудование устаревшее, ну и так далее. Были, конечно, некоторые успехи, но размах не тот, который я себе представлял в начале учебы. К этому фактору добавились низкие ставки для научных сотрудников, можно было заниматься частным извозом и зарабатывать больше. Были, конечно, еще варианты заработать, работая не совсем официально на японские компании, естественно без прав на интеллектуальную собственность.

В какой-то момент друзья позвали работать в довольно крупный подмосковный провайдер интернета, и я согласился. Был вполне готов учиться новому, техническое образование дает много простора в этом смысле.

Там я приобрел новые технические навыки, познакомился с темой управления качеством и в общем коснулся мировых практик в этом отношении. Есть такой стандарт управления качеством, даже серия стандартов ISO 9000, которые предлагают некоторые практики по организации процессов на предприятии, беря за аксиому связь между качеством конечной продукции и тем, насколько хорошо компания внутри управляет своими процессам. Основная идея в том, что, если вы все делаете в рамках стандарта, то качество вашей продукции постоянно улучшается, потому что вы измеряете, думаете, планируете, делаете и снова измеряете каждый процесс, который может влиять на это качество. У этой циклической деятельности по постоянному улучшению есть даже название - цикл Деминга. Меня как-то захватила эта тема, вроде менеджмент, но уж очень математичный.

В итоге я там проработал около 2 лет, разными вещами занимался, в том числе руководил небольшим отделом, процессы строил, много с отделом качества общались.

Дальше был Яндекс. В какой-то момент увидел, что они нанимают проджект менеджеров в отдел качества поиска. Сама вакансия не так зацепила, больше заинтересовало тестовое задание: опишите существующую проблему поиска Яндекса и придумайте, как ее решать. Ну, и триггер в голове на слово "качество" сработал, наверно. Я часов 10 подряд работал над заданием, получилось на несколько страниц. В итоге, со мной связались, позвали на интервью и сделали оффер, который я с радостью принял.

Пока я в Яндексе работал, конкретно для меня вообще все на свои места встало, я увидел, как большие данные, математика, алгоритмы, фокус на пользователе, его потребностях работают вместе как единый механизм и позволяют создавать прорывные продукты с одной стороны, и зарабатывать деньги с другой. Мне кажется, я из Яндекса унес это сформировавшееся желание делать продукты на основе данных и заниматься машинным обучением. С тех пор начал активно развиваться в этом направлении.

- Шел 2011 год, тема больших данных еще не сильно была популярна, особо не было программ. Где ты все изучал, читал?

- Контента доступного было конечно маловато, а мы были все такие жадные до знаний. Но Coursera уже была и, кстати, ШАД тоже. Я слушал лекции Воронцова по 15 раз и ничего не понимал. Многие через это проходили, интересная была эпоха.

В общем от темы информационного поиска начал отходить понемногу, нравилось работать с данными, привлекала новая область, связанная с машинным обучением, и в 2012 году я покинул компанию.

- А что после Яндекса?

После Яндекса был "Консультант Плюс". Уже более осознанно выбрал направление, связанное с анализом данных. Как раз данные пользовательских действий только начинали масштабно собирать, так что я влился в эту деятельность, начал делать проекты.

В общем, это было интересное время, вот сейчас есть множество доступных библиотек для машинного обучения, например, xgboost, а мы писали свой градиентный бустинг на деревьях на С++, сейчас, конечно, такое себе не каждая команда может позволить, да и незачем - все уже есть реализованное. Такая история.

- Своими силами писал или у тебя уже была команда?

- Команда уже была, да, к тому же из талантов. На втором году моей работы в "Консультант Плюс" к нам присоединился талантливый студент ВМК, который за пару месяцев написал свою реализацию бустинга и начал обучать модели.

К тому времени мы уже были нацелены на формирование целой команды data scientist'ов, чувствовали, что в данных есть много новых возможностей. Тогда очень удачно подвернулась возможность взять в команду двух выпускников ШАДа, которые знали, наверное, на голову больше, чем я, и разработчиков для построения хранилищ. Все попробовали, работали в основном на Hadoop кластере, хоть по современным меркам данных было не очень много.
В пике нас, наверное, человек 9 всего было, решали хорошие задачи. Например, искали всплески пользовательского интереса к разным тематикам, это помогало авторам более оптимально подходить к выбору тем, по которым есть смысл написать новый материал.

После этого я работал в компании Ezhome, это стартап в Пало-Альто. Туда меня, кстати, порекомендовал Митя Катаев, с которым вместе учились на программе "Специалист по большим данным". Его знакомый, Кирилл Клоков, работая в Ezhome директором по развитию, как раз искал data scientist-а в команду. Основная идея компании - создание Uber-experience для домашних сервисов; как отправная точка был выбран сервис ухода за придомовой территорией - начиная от стрижки газонов, заканчивая уборкой, высаживанием растений и деревьев. В итоге начал работать там как Data Scientist, очень хотелось попробовать свои силы в стартапе, да и руками поработать хотелось. У меня периодически возникает этот аналитический зуд, хочется самому что-то содержательное сделать, хоть я довольно давно в основном сфокусирован на организационных процессах. Раньше я надеялся, что когда-нибудь зуд утихнет, но нет, по сей день пытаюсь "сидеть на двух стульях", то есть развиваться и как менеджер, и как специалист.

- Даже сейчас?

- Даже сейчас. Хотя в данный момент, конечно, на многое не хватает времени: большая команда, много управленческих задач, оттягиваюсь на выходных, благо сейчас для этого есть масса возможностей - kaggle, например. Хочется самому руками тоже что-то делать, но у меня в команде есть ребята, которые каждый в своей области явно получше меня. Но, на мой взгляд, для эффективного управления проектами в области анализа данных и у менеджера должны быть hard skills. Я постоянно учусь. Вот сейчас, например, решил пройти специализацию по программированию, просто чтобы не забывать, что к чему.

- Возвращаясь к Ezhome: зачем им нужен был data scientist? Какие задачи стояли перед тобой?

- Это хороший вопрос. В самом начале я спрашивал, какой результат ожидают от меня. Ответ был в духе: "мы сами пока точно не понимаем, давайте пробовать". Но быстро нашлась хорошая задача: на тот момент существовал bottleneck в привлечении новых клиентов, потому что каждую новую заявку обрабатывал человек, обмерял участок по снимку со спутника, пытался понять, сколько должно стоить обслуживание такого участка. Была экспертная линейная модель, которая занималась этой оценкой. Понятно, что качество прогноза хотелось улучшать, а как учесть большее число параметров экспертно, уже не определишь. Вот тут как раз и пригодилось машинное обучение. Мы стали прогнозировать время, которое будет тратить садовник, используя параметры участка. Параметры участков брали из открытых источников, а "учителя" - из исторических данных. Тогда уже была небольшая база активных клиентов на подписке на еженедельном обслуживании.

В итоге, задача выстрелила, для большинства входящих обращений были доступны данные, возможно было формировать индивидуальные цены на лету. Классическая автоматизация - роботы работают, люди отдыхают. Тогда меня пригласили приехать в головной офис в Долину на некоторое время, где-то на полтора месяца.

До этого я работал удаленно, там практически вся команда удалённая была: США, Индия, Греция, Польша, Россия. Команда была очень крутая, работать было одно удовольствие. Много классных задач удалось сделать, в итоге мне предложили позицию тимлида аналитики. Мы сделали некоторые улучшения в инфраструктуре, что позволило нам увеличить в разы количество проектов, которые мы делали. Потом предложили объединиться с другой командой, которая занималась разработкой программного обеспечения для построения маршрутов для работников: 5 тысяч клиентов, 150 садовников, как можно их объехать оптимальным образом. Это было очень увлекательно, мне и сейчас кажется, что задачи, которые больше про computer science, чем про data, тоже очень интересные.

- Параллельно с Lamoda ты рассматривал несколько предложений, почему все же выбор был сделан в пользу Lamoda? Что для тебя было критично?

- Да, предложений было несколько. Что меня зацепило в Lamoda? Четкая стратегия, понятные ожидания от меня, доверие и реалистичный ресурсный план в финансах, то есть передо мной очертили понятную задачу: "мы сейчас находимся вот тут, нам надо сюда, хотим развивать R&D, готовы проинвестировать Х, ожидаем такого-то экономического эффекта". Все. Никаких рассуждений о том, как космические корабли будут бороздить просторы вселенной или что всех заменят роботы. Плюс честный рассказ о том, как обстоят дела у компании. Все было прозрачно, четко и это, в общем-то, подкупило, потому что было полное ощущение, что я прихожу в команду людей, которые действительно ориентированы на результат и понимают, чего хотят. Кроме того, мне дали карт-бланш на развитие этого направления. Для меня это был какой-то персональный челлендж, у меня никогда не было возможности собрать такую большую команду. Сейчас 17 человек, и мы все еще растем.

- Это уже не первая компания, где ты выстраиваешь с нуля департамент R&D, собираешь команду. Какие первые 5 шагов ты предпринимаешь, приходя в компанию?

- R&D отдел был в Lamoda и до меня, за 7 лет даже несколько команд и руководителей сменилось. Кроме того, мы где-то половину текущей команды собрали внутри. Так что не совсем с нуля.

Первые пять шагов в новой компании? Алгоритм, я думаю, не специфичен для R&D, он, в принципе, такой может быть, если приходить в новую компанию на хоть какую-нибудь руководящую должность.

Первое - нужно разобраться с текущей стратегией компании, понять, какие перед компанией стоят цели, по каким KPI будут измеряться достижения.

Второе - описать, как именно с учетом своей компетенции или роли в компании можно на эти KPI влиять, должен быть какой-то набор доступных инструментов и идей. Описать потребности бизнеса и target state, то есть к чему мы вообще хотим прийти, а потом оценить доступный инструментарий. Машинное обучение - только один из них, и не для каждой задачи оптимальный.

Третий пункт - нужно провести аудит текущего состояния - люди, компетенции, процессы, данные, продукты, инфраструктура, особенно инфраструктура.
В общем, только на 4-ом шаге после аудита текущего состояния становится возможным описать дальнейшую стратегию перехода из текущего состояния в целевое. По сути - большая работа, включающая множество консультаций с заинтересованными лицами, stakeholder'ами, по итогам которых нужно выработать несколько возможных сценариев развития. В моей практике полезно было делать минимум 3 - консервативный, реалистичный и агрессивный в смысле ресурсозатрат. Дальше все полегче: после выбора стратегии делаем дорожную карту, уточняем оценку по ресурсам и приступаем к работе.

- Что для тебя data science?

- Data Science - это мой любимый инструмент. Это чрезвычайно захватывающая область, она как математика и физика, еще один способ познавать мир вокруг себя. Я это впервые особенно четко прочувствовал в Яндексе, когда мы занимались анализом поисковых запросов, понимали, какие у пользователей потребности, как они их решают, что вообще в мире происходит. То есть можно смотреть на мир через маленькую щелочку тех данных, с которыми работаешь. Это интересно и, на мой взгляд, ничем не отличается от других способов познания, просто другой "канал", считайте, что это 7-ое чувство. То же самое было и в "Консультант Плюсе": мы смотрели, какие пользователи решают проблемы, когда ищут судебные решения, то есть что конкретно волнует людей, какие у них споры, которые необходимо разрешать в судебном порядке. Если говорить про данные, которые мы в Lamoda анализируем, то это не менее захватывающе. Особенно когда узнаешь, что блузки и юбки покупаются скорее разных цветов, чем одинаковых. Любопытное наблюдение, с которым можно идти дальше по жизни. Много чего можно узнать про мир вокруг себя через данные. Поэтому я говорю, что это мой любимый инструмент. И вот он, с одной стороны, инструмент познавательный, а с другой стороны, инструмент деятельный, с помощью него можно что-то новое создавать.

- Если брать бизнес, то какую роль в бизнесе ты отводишь данным?

- Здесь самое главное не поддаваться хайпу. Если говорить о бизнесе, то данные, безусловно, должны работать. Результаты анализа данных должны приносить прибыль или сокращать издержки. Если они этого не делают, то что-то где-то пошло не так. В то же время data-driven культуру не надо понимать буквально, мы вполне можем принимать решения, не опираясь на данные, это нормально. Более того, в некоторых случаях только так и надо поступать.

- Расскажи, какие проекты вы делаете в Lamoda? Какой самый успешный проект, реализованный вашей командой?

- Наверное, первое, что стоит упомянуть - это платформа для A/B тестирования - по сути сервис, который разбивает пользователей на группы и управляет включением, выключением экспериментальных фичей. Почему это важно для нас? Потому что вообще сама эта область, связанная с машинным обучением, не может существовать без постоянного тестирования разных гипотез и идей. Мы не можем заранее знать, что нашим пользователям понравится больше или меньше. Любую новую идею нужно обязательно тестировать. Amazon приводит интересную статистику, они говорят, что 70% идей, которые они тестируют, проигрывают тест. К этому нужно спокойно относиться, даже если показатель будет выше. Это означает, что для того, чтобы релизить 5 успешных проектов в квартал, необходимо делать ±17. Поэтому надежная платформа для проведения контролируемых экспериментов - это базис, без которого совершенно невозможно двигаться вперед в плане развития продуктов. Учитывая наши амбициозные планы, было необходимо сделать некоторый апгрейд этой системе. До меня была сделана первая версия, мы ее значительно обновили: теперь можно запускать больше экспериментов одновременно, раньше были некоторые ограничения в этом смысле.

- А какие еще направления?

- Поиск, и здесь есть отличия от крупных игроков как Яндекс и Google, потому что мы можем очень хорошо проработать свою предметную область, она по сравнению с "универсальным поиском в интернете" довольно узкая. Невозможно сделать онтологию всего, описать все взаимосвязи, но в маленькой конкретной области можно делать очень хорошие решения, которые будут работать. Мы делаем свою лингвистику для поисковой системы, которая могла бы учитывать некоторые неявные взаимосвязи между разными сущностями. Например, есть некоторые бренды, которые объединены в группы, и формально, если ты ищешь вещь одного бренда, тебе можно показать вещь этого же бренда, просто другой торговой марки. Как пример, Tommy Hilfiger и Tommy Jeans, на самом деле это один бренд. Или понимать, что шпилька - это тоже формально каблук, а лоферы - это вообще-то туфли. В общем, мы хотим очень хорошо проработать свою предметную область, поэтому наш поиск будет в том числе развиваться за счет экспертных знаний сотрудников Lamoda.

Безусловно, один из ярких примеров проектов, которым мы занимаемся, - ранжирование товаров в каталоге. Это то самое ранжирование по популярности. Мы стараемся сделать так, чтобы пользователь, который приходит на сайт, как можно скорее нашел то, что ему понравится.
Еще есть проекты с рекомендательными системами, оптимизацией ценообразования, персонализацией, да много всего.

- Олег, расскажи про свой самый успешный проект.

- Самым успешным проектом является сейчас как раз внедрение нового ранжирования в каталоге. Оно стало чуть более умным, начало учитывать больше интересных данных. Мы, например, для унисекс товаров решили проблему контекста, то есть в контексте мужского каталога бутсы хорошо продающийся товар, а в контексте женского - не очень. По поведению пользователей выходит, что это скорее мужская обувь, хоть формально и унисекс. Много таких нюансов, которые хочется учесть. Так что мы не останавливаемся, тестируем новые гипотезы, стараемся активно сотрудничать с коммерческим департаментом и так далее.

- Как вы работаете над проектами? Как отбираете? Как долго выводите в продакшен?

- Статистики мало пока собрали на эту тему, но вообще у нас работа строится таким образом: несмотря на то, что организация уже достаточно большая, проектов больше, чем людей, поэтому мы под каждое направление собираем микро-команду. Например, у меня есть отдельная микро-команда, которая занимается рекомендательными системами. Те же самые люди могут быть задействованы и в других проектах, это нормально. Все решается в основном в рамках микро-команды, проводятся регулярные встречи и брейнштормы, планирование и ретроспективы, а также внутренние митапы и демо. Без демо никуда.

В текущем году на проект от стадии идеи до релиза уходит 4-6 недель. Но понятно, что такие проекты не все. Некоторые требуют гораздо больших ресурсных вложений, особенно если нужно вкладываться в архитектуру или делать что-то совсем новое или долго и дорого интегрироваться с другими системами. Максимальный срок составляет порядка нескольких месяцев. Если нужно улучшить что-то уже работающее, то это можно сделать достаточно быстро, если построить с нуля - это другая работа.

- Ты упомянул Amazon с их 70% провалившихся экспериментов, а какой процент в Lamoda?

- Я бы их лучше называл неудачными, чем провалившимися. Такие у нас, конечно, есть. Но мы считаем, что из любого эксперимента есть только два пути - это либо success, либо learning. Провалом мы неудачные эксперименты не называем. Настоящий провал - это когда из не принесшего экономического эффекта проекта мы не вынесли никаких уроков. Если новая идея проиграла текущей или хотя бы не выиграла, это значит нужно досконально разобраться почему так произошло, переосмыслить задачу и, возможно, сделать еще одну итерацию. Точно нужно какое-то знание вынести.

- Можешь рассказать о проекте в твоей карьере, который не взлетел? О самом большом разочаровании и learning'e, который ты вынес.

- Да, таких даже несколько наберется. К примеру, очень хотелось внедрить машинное обучение в поисковое ранжирование в одной из компаний. На этот проект мы потратили много времени, а по итогу оказалось, что ресурсов на внедрение такого решения просто нет, и проект пришлось закрыть. Для меня, как для менеджера, это был очень хороший learning, жалко, что дорогой. Определять границы допустимого (что мы сможем сделать, какие у нас есть ресурсы) нужно на старте, до того, как написана хотя бы строчка кода, иначе может получиться похожая ситуация. Причем команда проделала серьезную работу, и при моделировании на стенде даже хорошее качество получалось, но для внедрения требовались архитектурные изменения в приложении, и ради одного поиска компания на это не пошла.

- Что для тебя значит команда? Ты за год более, чем вдвое, увеличил команду, и вы продолжаете расти. Как ты подбираешь людей, что для тебя важно?

- Я считаю одним из своих главных достижений года работы в этой компании то, что у нас действительно отличная атмосфера в коллективе: она дружеская, основана на взаимной поддержке и уважении, при расширении команды это важно сохранить. Поэтому кроме профессиональных качеств мы, в том числе, пытаемся понять на собеседовании, сработаемся мы с человеком или нет. Все успешные кандидаты знакомятся с командой, это важно, к мнению команды я прислушиваюсь.

- Половина твоей команды, как и ты сам, либо проходили программы у нас в Newprolab до прихода в Lamoda, либо ты их направлял на учебу. Это случайность или ты подбирал людей из сообщества выпускников, из тех, с кем ты учился, пересекался на наших мероприятиях?

- Я бы хотел сказать, что я, конечно, подбирал, но я думаю, что это совпадения, хотя случайности неслучайны. Хочется привести здесь цитату Гриши Сапунова (преподаватель Newprolab - прим. ред.), что корреляция не означает каузацию, то есть не гарантирует наличие причинно-следственных связей. Теперь от лирики к проблематике. Мне кажется, что всех выпускников Newprolab объединяют качества, которые и мне в том числе кажутся полезными в команде. Есть какая-то третья причина, которая влияет на, условно, привлекательность программы для слушателя и кандидата для меня. Например, жадность до информации и высокий уровень внутренней мотивации. Трехмесячный курс с нагрузкой 3 лекции по три часа в неделю и 10 часов самостоятельной работы требует от человека быть определенного склада характера, и именно этим мне очень нравится атмосфера, которая у вас появляется на курсах. Потому что это достаточно сильно похоже на нормальный рабочий процесс. И люди, которые выдерживают эту нагрузку, заранее имеют фору перед теми, кто условно к такому режиму не готов, в общем, есть разница.

- Многие могут тебе здесь возразить, что получить сертификат на онлайн программах сложнее, там нужна мотивация, может, и повыше, никто тебя не подпинывает, спросить зачастую не у кого, сам разбираешься во всем.

- Так мы же команда, у нас нет цели, чтобы человек ушел в себя на 4 месяца, например, как в специализации на Coursera, и работал сам с собой, у нас есть задача работать в коллективе. Мы и на программе помогали друг другу, у нас были чаты, мы общались, все делились друг с другом своими решениями. Это очень похоже на рабочий процесс, мы так же работаем, у нас каждый делает свою часть, за которую взял ответственность, но при этом все друг с другом советуются, общаются постоянно, это и есть командная работа.

- Вы с Петей Ермаковым преподаете на "Специалисте по большим данным", другие члены твоей команды тоже преподают, выступают на конференциях. Зачем это нужно, что это конкретно тебе дает?

- Лично для меня выступление - это способ пообщаться с сообществом и донести какие-то свои мысли широкой аудитории. Мне кажется, что это полезно, потому что все равно мы все немножко по-разному понимаем то, чем занимаемся. И какую-то собственную индивидуальность показать, и найти единомышленников очень полезно. Если говорить о преподавании, для меня это достаточно новый опыт. Что меня мотивирует это делать? Я вижу в этом социальную ответственность: научился что-то делать сам, научи другого. Мне кажется, как раз так и должно быть. Безусловно, это навеяно, в том числе, и наличием некоторых проблем в системе образования, потому что зачастую люди, которые преподают, не являются практикующими специалистами в этой области. Поэтому кажется, что это необходимо. И мне это тоже нужно, потому что, если я буду делиться своими знаниями, я тем самым хоть на малую долю, но все-таки буду подстегивать сообщество и индустрию развивать. Мне же потом с этими людьми работать, на рынке сейчас явный недостаток экспертизы, надо помогать людям.

- Полтора года ты работал в американском стартапе, жил в Сан-Франциско. Почему не продолжил строить карьеру там, в Штатах? Почему ты выбрал остаться здесь?

- Сейчас довольно странно прозвучит, но не делаю большого различия между "там" и "здесь", то есть для меня территориальная локация не так принципиальна, я вообще не очень понимаю людей, которые говорят, что надо обязательно куда-то уехать. Когда я ехал в Долину, ожидал некоторого вау-эффекта от опыта и уровня специалистов, которые там работают. Я этого не увидел. Честно могу сказать, что в Москве можно собрать команду инженеров, которая ни в чем не будет уступать абстрактной команде стартапа в Долине, и это тоже нормально. Я шел за проектом, Lamoda была интереснее. Если будет в моей карьере предложение о каком-то очень интересном проекте в Штатах, я не исключаю возможности поучаствовать.

- Какие профильные блоги, тг каналы ты читаешь на досуге?

- Я читаю Slack ODS, статьи на Хабре, видео смотрю со всяких митапов, субботние тренировки по машинному обучению от Яндекса. Да в принципе, наверное, все, это такой сухпай, мне просто не хватает времени, я очень много работаю, а еще есть личная жизнь.

- Ты в самом начале говорил про ценности, про личный и общественный успех, про особенности мышления. Можешь рассказать, что для тебя важно, какие у тебя ценности и что для тебя личный успех и успех общественный?

- Если вкратце, то мне видится это таким образом: для меня ценна общественная, социальная значимость. Я думаю, что, если бы я не стал заниматься data science, я бы занялся медициной. И, возможно, когда-нибудь я смогу совместить эти два гештальта.

- Один ты уже закрываешь, мне кажется, прекрасно.

- Кажется, что так. Но история про анализ медицинских данных очень привлекает. Ничего ценнее, чем человеческая жизнь, нет. Мне кажется, что, если когда-нибудь мне удастся сделать в этом направлении какой-то маленький шаг вперед, это будет очень здорово. Сейчас масштабная применимость машинного обучения в медицине пока под вопросом - медицинские данные разрозненные, неструктурированные, нет единых стандартов, они засекречены, с ними много проблем. Кроме того нужно получать кучу аккредитаций, чтобы сделать какие-то мало-мальски хорошие продукты. И, я думаю, будет классно подготовиться к той эпохе, когда в этом контексте все нормализуется, набраться опыта, навыков и, может, когда-нибудь я этим тоже позанимаюсь, идея об этом периодически всплывает в моей голове.

Если говорить про личный успех, довольные пользователи и прибыль для бизнеса - вот, наверное, два мерила успеха, которые значимы. Еще в рамках личного успеха, мне кажется, нужно расходовать свой ресурс с максимальной пользой. Я здесь вот что имею в виду: куда бы я ни приходил, я всегда стараюсь занять ту ролевую позицию, в которой я могу принести максимум пользы, пытаюсь увидеть узкие места и зоны роста. Ezhome - хороший пример: я пришел туда как data scientist, потому что мне было интересно делать руками что-то, потом я увидел, что могу с большей отдачей потрудиться и над другими задачами. Есть люди, которые заранее сильно сфокусированы на чем-то конкретном. Я в этом плане чуть более открыт к новому, если так надо для общего блага. Я в принципе фанат оптимизации, что бы это ни значило.

Наверно поэтому я так люблю свою работу, она позволяет мне использовать свои сильные стороны для достижения целей, которые ценны как компании, так и лично мне.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
it-образование

# data[].attributes.attachment_link.title
"Data Science, как математика и физика, - еще один способ познавать мир вокруг себя"

# data[].attributes.attachment_link.description
Хабр, привет! Мы продолжаем серию интервью с выпускниками Newprolab, в которой они рассказывают о своей истории перехода в область работы с большими данными. Истории разные и будут интересны тем, кто задумывается о смене карьерной траектории или о том, как новые знания могут помочь решать в том числе текущие задачи.

# data[].attributes.headline
Роль Математики в развитии теории искусственного интеллекта

# data[].attributes.subject
Роль Математики в развитии теории искусственного интеллекта

# data[].attributes.body
https://itandlife.ru/science/ai/rol-matematiki-v-razvitii-teorii-iskusstvennogo-intellekta/

# data[].attributes.headline
Системы искусственного интеллекта в обучении физике

# data[].attributes.subject
Системы искусственного интеллекта в обучении физике

# data[].attributes.body
https://studref.com/699421/pedagogika/sistemy_iskusstvennogo_intellekta_obuchenii_fizike

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Под системой искусственного интеллекта (ИИ) принято понимать аппаратно-программную систему, способную решать задачи, традиционно считающиеся творческими. Системы ИИ могут выполнять различные функции: информационно-поисковые, расчетно-логические, экспертные и т.д. Нас интересуют ИИ, способные учить, в частности учить физике. Такие ИИ мы будем называть интеллектуальными системами обучения (ИСО).

Под интеллектуальной системой обучения понимается система искусственного интеллекта, предназначенная для обучения человека какому-либо роду деятельности, в нашем случае для обучения физике.

Простейшая структура ИСО может содержать несколько функциональных блоков Разберем работу ИСО, анализируя схему представленную на рис. 3.2.

Рис. 3.2. Структурная схема ИСО

Обучаемый общается с интеллектуальной системой обучения через интеллектуальный интерфейс и получает от нее информацию о возможных путях решения учебной задачи, стоящей перед ним. Интеллектуальный интерфейс обеспечивает эффективную связь системы с пользователем и внешней средой. Интеллектуальный интерфейс может обеспечивать связь пользователя с системой на естественном языке (еще очень ограниченном, подразумевается ввод и понимание системой текстов на этом языке, а также вывод текстов, произведенных системой) или посредством когнитивной графики, дающую возможность обучаемому воспринимать результаты работы системы в графической форме и общаться с ней на языке графики.

Учебная база данных (УБД) содержит постоянные сведения о предметной области (в нашем случае по физике), изучение которой обеспечивает интеллектуальная система. УБД располагает возможностью формирования набора данных (по определенным признакам), обработки имеющихся наборов данных (выбор, поиск, сортировка, анализ и изменение информации по заданным признакам), использования модуля сервисной технологии, позволяющего применение редактора образов, редактора текстов, контроля решений, регламента работы. Перечисленные возможности УБД интеллектуальная система предоставляет в процессе усвоения обучаемым новых для него понятий, для выработки умений по обработке учебной информации.

Учебная база знаний (УБЗ) содержит знания, необходимые для организации работы системы. Структурно учебная база знаний может состоять из нескольких распределенных баз данных:

* базы данных для определенной предметной области (в нашем случае физики), содержащей описание основных понятий предметной области (физики), их определения, стратегию и тактику решения задач, комплекс предлагаемых упражнений, примеров или задач определенной предметной области (в нашем случае физики);

* базы данных по методике обучения (физике), ориентированной на некоторую модель обучаемого, содержащую информа цию об уровнях знаний обучаемого (начальном, промежуточных и сформированных в процессе обучения);

* базы данных о возможных ошибках обучаемых и путях их преодоления;

* базы данных о процессе обучения, содержащей стратегические и тактические приемы, ответственные за результативность предлагаемой методики обучения (физике).

УБЗ обеспечивает проверку правильности ответов обучаемых об объектах изучения, формирование (при необходимости) правильных ответов, управление учебным процессом. Процесс формирования базы знаний относится к наиболее трудоемким, сложным, ответственным этапам создания ИСО. Это обусловлено тем, что информационная емкость и учебная эффективность ИСО зависят от качества и количества знаний, хранимых в ее учебной базе. Степень компетентности ИСО определяется богатством и разнообразием знаний в ее УБЗ.

Блок дидактического планирования обеспечивает целенаправленную работу интеллектуальной системы в зависимости от уровня подготовки обучаемого, дидактических целей и возрастных особенностей обучаемого.

Логический блок выбирает необходимые сведения из УБД, УБЗ и других блоков системы, на основе которых формируется заключение о возможных путях решения учебной и предметной проблемы обучаемого.

Блок объяснений служит для обоснования полученных системой решений (если обучаемый интересуется этим) с привлечением информации, хранящейся в базе знаний.

Наличие перечисленных блоков в структуре ИСО определяется степенью развития системы, а также ее функциональными и дидактическими возможностями.

Рассмотрим основные типы существующих и применимых для учебного процесса по физике в общеобразовательной школе ИСО. За основной признак классификации ИСО примем спектр решаемых системой учебных задач.

Для представления обучаемым учебной информации, построенной на логических выводах, базирующихся на знаниях, служат интеллектуальные информационно-поисковые системы (ИИПС). Такие системы объясняют свои действия по подбору учебной информации и выполняют роль систем-советчиков и систем-партнеров. Такие системы имитируют способы рассуждений специалиста-эксперта. Для обучения физике интересны системы-советчики по решению физических задач; по подготовке к контрольным работам и экзамену по физике; по выполнению учебного физического эксперимента; по рассмотрению различных вопросов при написании рефератов, научных докладов и т.п.

Изучая физику в общеобразовательной школе, обучаемый овладевает не только теоретическими знаниями, но и умениями применять их на практике. На уроках физики учащиеся знакомятся с современной техникой и технологией ее применения, у учащихся вырабатываются умения обращаться с техническими и бытовыми приборами. Интеллектуальные системы, помогающие учащимся овладевать этими умениями, называют интеллектуальными тренажерами (ИТ). Интеллектуальный тренажер следит за действиями и принимаемыми решениями обучаемого, анализирует их, при необходимости их корректирует. Интеллектуальный тренажер способен учитывать уровень подготовки обучаемого и исходя из этого предлагать тренировочную методику. По желанию обучаемого интеллектуальный тренажер может воспроизвести реальную ситуацию и показать обучаемому, как управлять техническими приборами или процессами, какие принимать при этом решения и за какой промежуток времени. Интеллектуальные тренажеры способны обеспечить виртуальное пребывание обучаемого при исследовании физических процессов или явлений, что представляет несомненный интерес применения данных систем для организации и проведения физических экспериментов, недоступных в реальной школьной обстановке: опыты по атомной и квантовой физике, опыты по исследованию экологически вредных процессов и т.п.

Для обучения физике вызывают несомненный интерес интеллектуальные роботы (ИР) - технические системы, способные к самостоятельному целенаправленному взаимодействию с окружающей средой. Такие системы имеют компьютерное управление и могут найти и уже находят свое применение для управления сложными учебными демонстрационными комплексами, предназначенными для дистанционного обучения физике, а также проведения учебных исследований в экологически опасных зонах, например с повышенной радиоактивностью. К сожалению, разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные роботы еще весьма несовершенны.

Особая группа интеллектуальных систем обучения - это развивающие компьютерные игры (РКИ). Развивающей компьютерной игре свойственны закономерности, присущие игровой деятельности в целом (игровая задача, включающая мотив, цель, способы и средства ее решения). Интеллектуальная активность в развивающей компьютерной игре проявляется в активном отношении к новому, в умении принимать и самостоятельно ставить игровые задачи, находить оптимальные способы их решения, открывать более сложные способы действий, объективно оценивать ход игры и ее результаты. Развивающие компьютерные игры - это инструмент, позволяющий обучаемому преодолеть психологический барьер, который первоначально отделяет его от богатейших возможностей мира компьютеров. Задача учителя физики заключается в умении использовать возможности развивающих компьютерных игр в целях учебного процесса по физике, подготовить учащихся к разумному и полезному применению компьютерных игр, а именно для обучения. Изучение физики в компьютерной игре - это обширная малоизученная сфера. В перспективе она может дать большой эффект для развития познавательных способностей обучаемого, так как, играя, он будет познавать физический мир. Основная задача для развивающих компьютерных игр, применяемых в учебном процессе по физике, - это моделирование физических процессов, которые не могут быть продемонстрированы в полном объеме традиционными средствами обучения, а также обеспечение проверки знаний обучаемого.

ИСО, способные моделировать процесс мышления квалифицированного эксперта-педагога (в нашем случае педагога-физика) с целью принятия решения по оценке выполнения учебной задачи в данной предметной области (в нашем случае физики) с учетом индивидуального развития и подготовки обучаемого, называют экспертными обучающими системами (ЭОС). ЭОС способны управлять процессом обучения в данной предметной области (в нашем случае процессом обучения физике) и способны давать разумные советы для эффективного достижения целей обучения, а также осуществлять квалифицированное решение поставленной в процессе обучения задачи.

Экспертные обучающие системы, способные вести обучение физике (ЭОС по физике), можно классифицировать по типу решаемых ими в ходе учебного процесса задач.

Диагностирующие - способные диагностировать физические знания обучаемого и вести диагностику учебного оборудования (поиск неисправностей в учебных физических приборах и учебных экспериментальных установках).

Проектирующие - способные проектировать процесс обучения физике, конструировать учебные экспериментальные установки, разрабатывать новые учебные лабораторные работы и демонстрационные опыты.

Обучающие - способные обеспечивать усвоение теоретического материала по физике, обучать решению физических задач, формировать экспериментальные умения.

Управляющие - способные управлять процессом обучения физике.

В процессе обучения физике иногда возникают учебные ситуации, когда учащимся приходится решать сложные, нетрадиционные задачи, которые требуют сложных компьютерных вычислений, использования различных численных методов и математического моделирования. В этих случаях бывает целесообразным использовать ИСО, способные не только анализировать стоящие перед ними задачи на предмет наиболее оптимальных методов их решения, но и самостоятельно решать их. Такие ИСО относятся к гибридным интеллектуальным системам обучения (ГИСО). ГИСО в учебном процессе по физике используют в тех случая, когда для выполнения учебной задачи требуются специальные, достаточно глубокие физико-математические знания, которых у учащихся общеобразовательной школы нет. К таким задачам можно, например, отнести задачи на определение положения астрономических объектов; математическое моделирование сложных физических процессов и т.п. Применение ГИСО способствует углублению физических знаний обучаемого, достижению высокой степени индивидуализации учебного процесса, значительно экономит время обучения и обеспечивает высокую точность решения физических задач и математических вычислений.

Кротко опишем процесс создания ИСО. Условно его можно разбить на несколько взаимозависимых этапов.

На первом, подготовительном этапе разработки ИСО выявляют: дидактические цели создания системы; круг методических задач, которые будет решать система; объем информационных и экономических ресурсов, необходимых для создания системы; категорию пользователей системы.

На втором этапе проводится анализ: предметной области, для которой разрабатывается система; методических приемов, применяемых в данной предметной области; методов решения предметных задач.

На третьем, наиболее ответственном этапе ведется работа по формализации знаний. Выполняет эту работу специалист-ког-нитолог (инженер по знаниям). Он извлекает знания из учебников, справочников, энциклопедий, методических пособий и т.п. К этой работе в обязательном порядке привлекается эксперт-педагог. В качестве экспертов могу привлекаться методисты-физики, опытные учителя физики, преподаватели физики и методики преподавания физики высших педагогических учебных заведений, авторы учебных и методических пособий по физике и другие опытные специалисты в области обучения физике в общеобразовательной школе. Знания, полученные когнитологом с помощью экспертов-педагогов, представляются в учебную базу знаний (УБЗ). Для этих целей когнитолог использует имеющиеся в когнитологии способы представления знаний в базах данных: фреймы, семантические сети, процедурные модели.

Фрейм - это форма представления знания, описываемого некоторой совокупностью понятий. Фреймы описывают подлежащие усвоению знания, умения и навыки, а также алгоритмы овладения ими. (Не следует путать с другим понятием, применяемым в информатике: фрейм - порция информации, передаваемая канальным уровнем сетевого взаимодействия в сетях передачи данных.)

Семантическая сеть - это ориентированный граф, в котором узлы соответствуют отдельным понятиям, а дуги - отношениям между ними. Например, семантическая сеть, представляющая связи между физическими понятиями описывающими движение тела по окружности изображена на рис. 3.3, где N-число оборотов, t- время вращения, R - радиус окружности. Другой пример - на рис. 3.4, семантическая сеть представляющая связи между кинематическими величинами при равноускоренном прямолинейном движении при условии, что движение начинается из начала системы отсчета, т.е. начальные параметры, где S - перемещение, V- скорость движения, а - ускорение движения, t - время движения.

Рис. 3.3. Семантическая сеть величин, описывающих движение ио окружности

Рис. 3.4. Семантическая сеть, описывающая связь кинематических величин

Процедурная модель - это совокупность процедур, хранящихся в базе данных и вырабатывающих в случае необходимости ответ, используемый для сравнения с ответом обучаемого.

При формировании УБЗ когнитолог стремится к тому, чтобы выдаваемая системой обучаемому информация была не просто формальной инструкцией к действию, а стимулировала его мыслительную деятельность. Поэтому задача когнитолога - организация и наполнение УБЗ таким образом, чтобы она позволила обучаемому дополнить свои знания до такого уровня, при котором он способен самостоятельно принять решение.

На четвертом этапе разрабатывается компьютерная программа, реализующая ИСО. Программа разрабатывается на базе заранее выбранного инструментального средства.

На пятом этапе разработанная ИСО тестируется. При этом обращается особое внимание на два главных параметра: качество работы ИСО с точки зрения задач предметной области (в нашем случае физики) и решения дидактических задач. По результатам тестирования вносятся корректировки в разработку.

В качестве примера продемонстрируем процесс разработки простейшей интеллектуальной системы обучения физике ЭОС "Электромагнитные колебания".

Обозначим цели создания рассматриваемой ЭОС:

* разработать экспертную обучающую систему для организации учебного процесса по изучению темы "Электромагнитные колебания" в профильном курсе физики средней (полной) общеобразовательной школы с использованием методов новой информационной технологии;

* разработать систему для организации и управления продуктивной самостоятельной работой учащихся при углубленном изучении темы "Электромагнитные колебания" в средней (полной) общеобразовательной школе.

Задача ЭОС - управлять процессом приобретения учащимися средней (полной) общеобразовательной школы знаний по теме "Электромагнитные колебания".

Для решения этой задачи ЭОС должна:

* содержать в УБЗ те данные, которые необходимы для организации учебного процесса по физике в средней (полной) общеобразовательной школе при изучении темы "Электромагнитные колебания";

* содержать в УБЗ знания по теме "Электромагнитные колебания";

* содержать в УБЗ знания о возможных ошибках учащихся при решении поставленных задач;

* управлять процессом рационального приобретения учащимися углубленных знаний и умений по теме "Электромагнитные колебания";

* классифицировать допущенные учениками ошибки при принятии решений и дават ь рекомендации по их устранению;

* демонстрировать процесс познания при углубленном изучении темы "Электромагнитные колебания";

* быть гибкой и простой в использовании; иметь "дружественный" интерфейс.

Формируя УБЗ для углубленного изучения темы "Электромагнитные колебания" в средней (полной) общеобразовательной школе когнитологу потребуется изучить образовательный стандарт среднего образования по физике (профильныйуровень); проанализировать научную, учебную и методическую литературу по данной теме, а также провести консультации с экспертами - специалистами в области углубленного обучения физике в общеобразовательной школе.

Для формирования у учащихся средней (полной) общеобразовательной школы углубленных знаний по электромагнитным колебаниям и умений применять полученные знания для решения задач и выполнения практических заданий по теме "Электромагнитные колебания" необходимо изложить следующие вопросы:

1) колебательный контур;

2) свободные электромагнитные колебания;

3) электромагнитные автоколебания;

4) вынужденные электромагнитные колебания;

5) переменный ток;

6) активное сопротивление в электрической цепи;

7) реактивное сопротивление в электрической цепи;

8) электрический резонанс;

9) производство, передача и преобразование электрической энергии.

На следующем этапе детально разрабатывается организация изучения представленных выше вопросов темы "Электромагнитные колебания", уточняется объем знаний, который должен усвоить обучаемый; отбираются задачи для контроля знаний обучаемого; определяются знания, необходимые для объяснения решений, принимаемых системой.

Для организации проверки степени усвоения учащимися знаний в УБЗ когнитолог формирует два блока.

1. Блок задач, проверяющих различные аспекты понимания учеником изучаемого вопроса. Задачи предлагаются в зависимости от уровня подготовленности.

2. Блок объяснения теоретического материала. Он включает знания: по ранее изученным и используемым в теме "Электромагнитные колебания" разделам физики, математики, информатики, технологии (электротехнике и радиоэлектронике).

Затем разрабатывается алгоритм работы ЭОС "Электромагнитные колебания". По разработанному алгоритму программист составляет компьютерную программу, по которой будет работать ЭОС.

К тестированию созданной ЭОС "Электромагнитные колебания" следует привлекать не только опытных учителей физики и методистов-физиков, но и будущих пользователей - учеников, изучающих углубленный курс физики общеобразовательной школы.

По своим дидактическим функциям ИСО (типа ЭОС) наиболее близко подходят к естественному обучению типа "учитель - ученик". Это создает веские предпосылки для организации процесса самообучения в рамках методической системы, заложенной в ИСО. С помощью ИСО имеется возможность выработки у учащихся умений самостоятельно переносить усвоение знаний в новую ситуацию; видения вариативности методов решения поставленной задачи.

Используя интеллектуальные системы обучения, оказывающие определенное педагогическое воздействие, необходимо, во-первых, учитывать начальный уровень обучаемого и его мотивационную готовность к общению с ИСО; во-вторых, прогнозировать результаты педагогического воздействия, предусматривая, какие знания и умения должен или может приобрести обучаемый, какое развивающее воздействие на него окажет общение с ИСО и какова целесообразность этого воздействия; в-третьих, обеспечивать вариативность в подаче учебного материала (визуально-объяснительная, описательная, проблемная и т.д.); в-четвертых, обеспечивать деятельностный подход к обучению; в-пятых, предусматривать возможность поэтапного отслеживания продвижения обучаемого в учении.

Использование возможностей современных информационных технологий в учебно-воспитательном процессе активизирует процессы развития компонентов операционного, наглядно-образного, теоретического типов мышления; способствует развитию творческого интеллектуального потенциала обучаемых.

При этом возможности современных информационных технологий используются не столько для поддержки традиционных форм и методов обучения, сколько для реализации идей развивающего, личностно ориентированного обучения, интенсификации всех уровней учебно-воспитательного процесса, подготовки подрастающего поколения к условиям жизни в информационном обществе.
Контрольные вопросы

1. Что принято понимать под системой искусственного интеллекта?

2. Составьте семантическую сеть, представляющую связь между кинематическими величинами.

3. Что понимается под интеллектуальной системой обучения?

4. Опишите работу ИСО.

5. Каких специалистов следует привлекать к разработке ИСО?

6. Какие требования необходимо соблюдать при использовании ИСО в учебном процессе по физике?

7. Нарисуйте структурную блок-схему ИСО.

# data[].attributes.attachment_link.title
Системы искусственного интеллекта в обучении физике

# data[].attributes.attachment_link.description
Под системой искусственного интеллекта (ИИ) принято понимать аппаратно-программную систему, способную решать задачи, традиционно считающиеся творческими. Системы ИИ могут выполнять различные функции: информационно-поисковые, расчетно-логические, экспертные и т.д. Нас интересуют ИИ, способные учить, в частности учить физике. Такие ИИ мы будем называть интеллектуальными системами обучения (ИСО).

# data[].attributes.headline
Цифровая модель для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе

# data[].attributes.subject
Цифровая модель для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе

# data[].attributes.body
https://cs.hse.ru/aicenter/ecology

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Развитие мегаполисов, климатические изменения, повышение требований к промышленной безопасности требуют более качественного контроля и управления рисками загрязнений атмосферного воздуха. Несмотря на то, что физические процессы в атмосфере достаточно хорошо изучены, многие промышленные предприятия не имеют инструментов для оперативной оценки взаимосвязей между своими источниками загрязнения и фактической экологической ситуацией. Используемые сегодня комплексы газоанализаторов накапливают данные по качеству атмосферного воздуха, которые содержат состав загрязняющих веществ в атмосфере, и факт нарушения/соблюдения границ предельно допустимых концентраций в заданный момент времени. Определение источников выбросов и оценка динамики распространения загрязнений на практике реализуется уже после фиксации факта инцидента вручную. В регионах расположения особо крупных промышленных предприятий и условий возрастающих требований к снижению их влияния на природу становится актуальным создание модели для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе.

Создаваемая в рамках проекта цифровая модель должна интегрироваться в состав платформ экологического мониторинга. Новизна ее реализации заключается в использовании механизмов динамической оптимизации параметров на основе обучения с подкреплением (reinforcement learning). Наличие инструмента оптимизации в динамике идентификации источника выбросов и прогнозирования распространения является перспективным с точки зрения учета факторов метеосреды, изменения скорости и направления ветра, влажности, наличия осадков. В данном проекте также предложена новая модель прогнозирования распространения выбросов низкой вычислительной сложности. В качестве прогнозных техник будут использованы усовершенствованные алгоритмы построения ансамблей и модели селективного выбора, повторяющие логику экспертов по экомониторингу.

Разработка и применение цифровой модели на основе технологий машинного обучения с подкреплением позволит реализовать автономное обучение, высокую точность идентификации источников выбросов и динамическое прогнозирование распространения вредных (загрязняющих) веществ.

Практическая значимость интеллектуализации экологического мониторинга на промышленных предприятиях заключается в автоматическом анализе накапливаемых данных по концентрациям загрязняющих веществ в различных точках наблюдений, метеоданных, геоинформации по расположению газоанализаторов, топологии предприятия. Формируемые с использованием цифорвой модели решения будут удовлетворять по оперативности и точности запросам руководства предприятий, служб по защите окружающей среды предприятий, специалистам государственных надзорных органов, отдельных категорий производителей оборудования для экомониторинга.

Разработанная цифровая модель может быть интегрирована в типовые платформы экологического мониторинга с использованием программных интерфейсов API, что позволит значительно расширить их применение на практике. Эксплуатация модели позволит существенно снизить промышленную нагрузку на окружающую среду, повысить уровень экологической безопасности производства, собирать в режиме реального времени статистическую информацию о состоянии окружающей среды, а также, постоянно контролируя экологическое состояние на объекте мониторинга, прогнозировать экологические риски и предупреждать неблагоприятные события на предприятиях.

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в экологии

# data[].attributes.attachment_link.description
Развитие мегаполисов, климатические изменения, повышение требований к промышленной безопасности требуют более качественного контроля и управления рисками загрязнений атмосферного воздуха. Несмотря на то, что физические процессы в атмосфере достаточно хорошо изучены, многие промышленные предприятия не имеют инструментов для оперативной оценки взаимосвязей между своими источниками загрязнения и фактической экологической ситуацией.

# data[].attributes.headline
Робототехника в спорте

# data[].attributes.subject
Робототехника в спорте

# data[].attributes.headline
Большие данные на Олимпийских играх. 

# data[].attributes.subject
Большие данные на Олимпийских играх. 

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Одним из пионеров научного data-ориентированного подхода к тренировочному процессу, развитию игроков и созданию тактического рисунка под конкретного противника был СССР, где комплексную аналитическую работу с помощью ЭВМ проводили еще на стыке 70-80-х годов прошлого века.

Например, было обнаружено, что судьи на последних двух чемпионатах мира по дзюдо оценивали больше простые приемы вроде "суми-отоси" (выведение из равновесия толчком назад) и их многочисленные вариации, нежеле более сложные и яркие приемы, такие как броски через плечо.

Для Сёхей Оно, золотого медалиста по дзюдо среди мужчин до 73 кг, тренер Юсуке Канамару отслеживал количество шидо (штрафных очков) от рефери примерно в 13 000 матчах с 2019 года. Дзюдоист, зная, что судьи на этом соревновании назначали примерно на 15% меньше шидо, чем в прошлом, оставался спокойным, даже когда получил два штрафа в своем последнем матче в понедельник, в итоге одержав победу в овертайме.

Матч между женскими сборными Японии и Канады по футболу на Олимпийских играх в Саппоро, 21 июля.

Для помощника тренера Моринао Имаидзуми ключевой метрикой, которую необходимо отслеживать, является показатель "ожидаемые голы" - вероятность успешного удара, рассчитываемая из такой информации, как расстояние до ворот, угол удара и количество защитников на пути мяча.

"Правильно ли совершать множество ударов, вероятность попадания которых в ворота составляет всего 5%?" - сказал Имаидзуми, который также является помощником тренера в Университете штата Флорида в США. Он советует игрокам всегда планировать лучший вариант атаки и играть в пас, а не надеяться на случайные попадания.

Спортивные скалолазы Акиё Ногути (слева) и Томоа Нарасаки просматривают аналитику данных по их выступлению на планшете

Его любимый инструмент - программа Sportscode, которая позволяет ему анализировать эффективность каждого игрока в определенные моменты игры и предлагает подробные указания по тактике, в том числе в том, как и когда лучше совершать удар по воротам.

"Когда личное мнение тренера команды основывается на объективных данных, игроки выходят на поле с гораздо большей уверенностью", - говорит Имаидзуми.

Модель для прогнозирования результатов спортсмена

# data[].attributes.attachment_link.title
Большие данные на Олимпийских играх. Big Data в спорте: победа и анализ - DigestWIZARD

# data[].attributes.attachment_link.description
Одним из пионеров научного data-ориентированного подхода к тренировочному процессу, развитию игроков и созданию тактического рисунка под конкретного противника был СССР, где комплексную аналитическую работу с помощью ЭВМ проводили еще на стыке 70-80-х годов прошлого века. Тренеры, спортсмены и даже спонсоры широко используют технологии обработки больших данных.

# data[].attributes.headline
Производственные технологии в спорте. 

# data[].attributes.subject
Производственные технологии в спорте. 

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Александр Борисов о спорте

# data[].attributes.attachment_link.title
Как увеличить подтягивания с 15 до 35 за 3 месяца. Техника спортшкол СССР

# data[].attributes.headline
Применение методов искуственного интелекта в спорте. 

# data[].attributes.subject
Применение методов искуственного интелекта в спорте. 

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Бурева Веселина Кунчева

# data[].attributes.attachment_link.title
Применение методов искусственного интеллекта в спорте

# data[].attributes.attachment_link.description
Научная статья из сборника Международной научной конференции «Актуальные вопросы технических наук (III)» (секция 1. Информатика и кибернетика). Издательство «Молодой ученый».

# data[].attributes.body
https://skillbox.ru/media/education/kak-v-shkolakh-i-vuzakh-uchat-s-pomoshchyu-virtualnoy-i-dopolnennoy-realnosti/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обозреватель Skillbox Media. Магистр по научной коммуникации, интересуется социологией науки, историей и будущим образования.

Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности внедряются в российские школы и вузы медленно. Причина и в высоких ценах на оборудование, и в ограничениях СанПиН, и в нехватке подходящего для образовательных задач VR- и AR-контента.

Для работы в дополненной реальности во многих случаях достаточно приложения на смартфоне. Телефоны в образовательных целях использовать в школах, правда, нельзя. Кое-где их уже начинают заменять планшетами, которые выдают ученикам специально для учёбы, но процесс это небыстрый.

С виртуальной реальностью всё ещё сложнее. VR-гарнитуры и подходящие для работы с ними компьютеры есть далеко не в каждой школе. В скольких именно - оценить сложно.

В центре Национальной технологической инициативы по направлению "Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальности" на базе Дальневосточного федерального университета (Центр НТИ ДВФУ) пришли к осторожному выводу, что школ с VR-оборудованием по стране "более тысячи". Большинство получили оборудование вместе с открытием в школе "Точки роста". Кроме того, VR-шлемы и сопутствующее оборудование есть в детских "Кванториумах", "IT-кубах" и других центрах дополнительного образования.

Фото: AndriyShevchuk / Shutterstock

Что касается вузов, оснащение есть и развивается в первую очередь там, где действуют профильные лаборатории по разработке "железа" и софта для VR.

Конечно, "оборудование есть" - не то же самое, что "оборудование используется". Среди учителей, которые сообщили в опросе Центра НТИ ДВФУ, что в их школах есть VR‑шлемы, 45% не смогли назвать даже их марку. Впрочем, в ближайшем будущем и оснастить школы оборудованием станет сложнее. Как пишут "Известия", из-за трудностей с импортом рынок VR может просесть на 30-40%.

А вот контента в VR и AR для российского образования больше, чем можно предположить по данным о скудной технической оснащённости школ и вузов. По большей части он, правда, далеко не такой впечатляющий, как виртуальные миры в фантастических фильмах. Разберёмся подробнее.

Один из самых популярных видов AR-приложений в школьном образовании - "ожившие иллюстрации" для учебников. Такое решение разработала, например, компания Modum Lab для школьной биологии. Достаточно навести камеру смартфона на иллюстрацию, чтобы увидеть вместо двумерных картинок объёмные модели органов.

Аналогичное приложение для одного из учебников по физике для 7-го класса можно бесплатно скачать на сайте другого разработчика - компании "Увлекательная реальность". Всего в нём 18 анимированных 3D-моделей. С помощью камеры смартфона на страницах бумажного учебника оживают физические опыты и даже условия задач.

А компания XReady Lab предлагает AR-приложение, которое помогает ученикам увидеть объём в чертежах стереометрических фигур в учебнике геометрии. Согласитесь - полезная штука для тех, у кого не очень хорошо с пространственным воображением.

Есть AR-приложения с виртуальными помощниками - например, у той же Modum Lab. Так, в сборке робота и программировании на Arduino ученику помогает 3D-кот:

Необычное AR-решение не для индивидуального пользователя, а для целого класса разработали в лаборатории систем мультимедиа Поволжского государственного технологического университета (Йошкар-Ола). Правда, в дополненной реальности тут работает только учитель - ученики всего лишь пишут ответы в чат. Our Minds AR - приложение для сбора ответов и обратной связи учеников. Учитель не только получает ответы в чате, но и видит их тексты в "облачках" над головами ответивших в AR, как в комиксе.

Как рассказал на одном из вебинаров Центра НТИ ДВФУ для учителей руководитель лаборатории ПГТУ Михаил Морозов, основной эффект приложения в том, что оно позволяет каждому в классе быть услышанным.

Ещё одно решение от тех же разработчиков - приложение для распознавания химических формул и редактирования молекул AR VR Molecules Editor. У него две версии - для VR-гарнитур и AR-приложение для мобильных устройств. В дополненной реальности можно увидеть 3D-модель молекулы, направив камеру на карточку с записанной химической формулой. В VR-версии - сложить молекулу из атомов.

Главное преимущество VR - возможность оказаться в таком месте или выполнить такие действия, которые невозможны или труднодоступны в реальной жизни. Это и диктует варианты образовательных приложений в виртуальной реальности. Иногда VR используется просто для визуализации того, что нельзя или слишком трудно увидеть, иногда - для запоминания алгоритмов.

Но есть и более необычные варианты применения VR. Например, разработка компании Neiry совмещает квизы в виртуальной реальности и нейроинтерфейс: это позволяет ребёнку концентрироваться не на нажимании кнопок, а на обдумывании правильного ответа. Прибор сам уловит электрические импульсы мозга и отметит вариант ответа.

Перечислим самые массовые категории VR-приложений.

VR-симуляции с погружением внутрь живых клеток есть у XReady Lab. Можно посмотреть, из чего состоит грибная, животная или бактериальная клетка и как проходит её деление.

Особенность решения XReady Lab в том, что оно поставляется в составе VR-класса и может использоваться для групповых занятий - все ученики окажутся в виртуальной среде и смогут выполнять в ней задания учителя. Зафиксировать результаты урока поможет программа.

Погружение в микромир может быть и темой игры, как показывает опыт компании Luden.io. Среди её разработок есть игры в VR. Например, в In Cell игрок защищает клетку от вирусов. А во второй версии In Mind - исследует мозг подростка:

Обе игры вышли, кстати, больше пяти лет назад.

Один из ярких примеров такого VR-решения - VR Chemistry Lab. Сейчас программа распространяется, в частности, через Центр НТИ ДВФУ.

Это уже не просто визуализация, а виртуальный аналог школьной химической лаборатории. В ней можно воспроизвести работы из школьного курса химии.

Главный плюс в том, что в виртуальной реальности действуют те же химические и физические законы, что и в реальном мире: все условия и взаимодействия просчитаны командой педагогов и учёных. То есть ошибка ученика приведёт к реалистичным последствиям - реакция не пойдёт, образуется осадок или случится возгорание. Но, в отличие от реальной химической лаборатории, все последствия останутся виртуальными.

Центр НТИ ДВФУ предлагает аналогичную программу, разработанную вместе с Modum Lab, и по школьному курсу физики - пока с меньшим числом лабораторных работ:

Аналогичный комплекс, наряду с AR-приложением по школьному учебнику, есть и у компании "Увлекательная реальность".

Также несколько десятков VR-уроков по химии и физике предлагает компания MEL Science, больше известная доставкой реагентов для реальных химических опытов. Среди них есть и лабораторные работы, и визуальные погружения, больше похожие на путешествия по живым клеткам, о которых мы рассказывали выше.

О разработке нескольких готовых лабораторных работ в VR-формате сообщает и издательство "Физикон".

Кроме физики и химии, интерактивные VR-лаборатории создают и для курса геометрии. Виртуальную реальность охотнее всего применяют для изучения объёмных объектов в стереометрии. В обычном классе фигуры можно только начертить, рассмотреть в виде модели или сложить из бумаги. А VR даёт больше свободы действий, что в перспективе поможет ученикам лучше разобраться в сложной теме. Вот как об этом рассказывают в ДВФУ (решение VR Space разработано в Центре НТИ):

Аналогичное предложение есть и у компании DreamPort.

Виртуальные экскурсии - сравнительно простой и очень распространённый формат VR-контента. Например, на нём основана популярная во многих странах платформа ClassVR - уроки в ней представляют по большей части опыт погружения в необычную среду, а не лабораторные работы или задачи.

Формат экскурсий не предполагает активной работы учеников, но вау-эффект обеспечивает. В этом ролике ученики смотрят в VR-формате контент от Google Expeditions (очки-кардборд, в которые вставляется смартфон для погружения в VR, при этом российские от компании Boxglass Education):

Собственные виртуальные экскурсии предлагает также Modum Lab. Из развлекательных и образовательных VR-фильмов состоит каталог компании Altairika.

Есть и более реалистичные проекты, например, для образовательных задач можно использовать пространство " Терра Тех " от проекта Atlas VR. Это цифровой двойник Земли, на который пользователи могут добавлять свои объекты.

Образовательные путешествия за пределы Земли тоже доступны в VR. Например, вот разработка DreamPort по школьному курсу астрономии:

Этот курс создан по заказу Московского центра качества образования. Известно и о других аналогичных разработках. Например, студенты Астраханского госуниверситета выиграли грант на развитие похожей идеи на всероссийском конкурсе "УМНИК - VR".

В VR можно путешествовать не только по Земле и космосу, но и во времени. Виртуальная реальность позволяет создавать реконструкции прошлых эпох и событий.

Пожалуй, самый заметный из последних - "Объёмная история" от "VRT - Иммерсивные технологии для бизнеса". Его разработки - погружения в исторические мини-фильмы, и какой-либо активности ученика они не предполагают. Вот, например, тизер ролика о строительстве русского флота Петром I:

Как рассказал представитель проекта Константин Негачев на одном из вебинаров Центра НТИ ДВФУ, главная задача - вовлечь школьников в изучение истории, сделать её более яркой и визуально привлекательной, чем в старых фильмах или картинках учебников. В учебный процесс это вносит разнообразие.

Визуализацией остался и красивый проект с реконструкцией жизни города Болгара в XIV веке:

Его разработала команда Digital Media Lab из Института информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского федерального университета. Предполагалось, что в интерактивную игру в VR школьники Татарстана будут играть в курсе по истории родного края. Но массового распространения и продолжения идея не получила.

Ещё один проект с визуализацией прошлого - VR Science от компании Digital Oxygen. Он находится на стыке дисциплин и позволяет, в частности, выучить теорему Пифагора под руководством виртуальной копии древнегреческого математика.

Для изучения английского языка в VR в Центре НТИ ДВФУ разработан модуль Varvara на платформе российской компании VR Supersonic. Обучение происходит в серии симуляций, где ученику нужно выполнить заданные действия, общаясь с ботами-собеседниками. Например, зарегистрироваться в отеле или познакомиться с одноклассниками. Как утверждают разработчики, материал в модуле ориентирован на школьную программу и позволяет практиковать разговорные навыки на уровнях А1-А2.

Кроме того, Центр НТИ поддержал разработку "VR-азбуки тофаларского языка". На этом вымирающем языке сейчас говорят не более сотни человек в Иркутской области. VR-приложение создано для учеников школ, которые изучают тофаларский язык как родной. Но фокус в нём, в отличие от Varvara, сделан не на симуляции повседневных ситуаций, а на пейзажах Тофаларии и культуре её народа.

В промышленности тренинги по технике безопасности - одна из самых популярных категорий VR-контента. В школьном образовании VR-курсы по "Основам безопасности жизнедеятельности" тоже оказались востребованными. Например, в ходе программы апробации VR-приложений, которую проводил Центр НТИ ДВФУ, VR-продукт для ОБЖ занял третье место по частоте скачиваний.

Продукт VR-ОБЖ разработала компания "Цифровое пространство" из Нижнего Новгорода. Это короткие интерактивные сценарии, в которых школьники оказываются участниками происшествия и должны спасти пострадавших и обеспечить собственную безопасность. Вот, например, превью сценария "Пожар в школе":

Разработки компании не ограничиваются ОБЖ. Также у них есть интерактивные сценарии по физике, химии и биологии. Это не VR-лаборатории и не экскурсии, а короткие игры, в которых ученикам нужно применить знания по предмету. Например, в сценарии по физике необходимо сконструировать летательный аппарат для другой планеты.

Особое место среди VR-решений для школы занимают решения, в которых ученики сами могут разрабатывать проекты в виртуальной реальности. Например, учебный комплекс Varwin Education - это и уроки по визуальному программированию, и библиотека 3D-объектов и сцен, из которых школьники собирают свои миры. Предполагается, что работа над такими идеями должна быть междисциплинарной. Например, с учителем истории ученик планирует VR-проект о путешествии в древнюю крепость и разрабатывает приложение на уроке информатики.

Насколько все эти решения востребованны

Самым массовым экспериментом по внедрению VR-технологий в школы была апробация Центра НТИ в 2020-2021 годах. Организаторы пришли к выводу, что пока контент в этом формате не настолько ценен для учителей, чтобы они были достаточно мотивированы его внедрять. Педагоги оставили немало положительных отзывов о протестированных VR-продуктах, но в целом восприняли их как некую дополнительную форму активности, а не необходимый регулярно формат. Оказалось, что многим учителям интересно попробовать VR-тренажёр или фильм на одном-двух уроках, но необходимости использовать их постоянно они пока не видят.

В вузах виртуальная реальность реже используется для вау-эффекта и гораздо чаще - для отработки сложной практики в безопасной среде. Учиться методом проб и ошибок (и никому при этом не навредить) необходимо, например, будущим инженерам и медикам.

Студенты вузов, как и работающие профессионалы, должны освоить основы безопасной работы со сложным оборудованием. И, конечно, представление о том, как всё устроено в ядерном реакторе или на нефтедобывающей скважине, необходимо получить ещё до выхода на такие объекты. VR позволяет сформировать знания в безопасных симуляциях.

В Томском политехническом университете разработка виртуальных тренажёров поставлена на поток. В VR студенты обслуживают резервуары нефти и учебный ядерный реактор, знакомятся с аппаратами компьютерной томографии, работают в цеху рудоподготовки с радиоактивными веществами и даже защищают дипломы.

При этом большинство виртуальных тренажёров ТПУ можно проходить и на обычном мониторе, без VR-шлема. Погружение в иную реальность оказывается не таким ярким, зато обучение обходится дешевле.

Другие примеры VR-тренажёров для обучения студентов технических специальностей - виртуальная биотехнологическая лаборатория от команды из КФУ и симулятор работы на станках с ЧПУ и 3D-принтерах от студентов Волгоградского государственного технологического университета.

Платформу для обучения в VR предлагает компания VR Concept, которая также создаёт решения для промышленности и строительства. В виртуальной реальности студенты вузов - партнёров компании работают с 3D-объектами вместе с преподавателями. На платформе можно, например, собрать или разобрать любое устройство или пройтись по спроектированному зданию.

Решения VR Concept используются в детском технопарке "Кванториум" в Технологическом университете города Королёва. В виртуальной реальности дети изучают конструкции космических кораблей и разрабатывают свои проекты.

В медицинском образовании сегодня тоже преобладает подход, при котором будущих врачей предпочитают потренировать на манекенах и виртуальных моделях, прежде чем пускать к настоящим пациентам.

При этом в медицине границы VR для обучения очевидны: даже в самой реалистичной симуляции пока нельзя включить осязание и по-настоящему натренировать мелкую моторику. Но и в обучении хирургии VR-тренажёры считают полезными. Как подчеркнула на одном из вебинаров в Центре НТИ ДВФУ руководитель отдела виртуальных технологий в Самарском государственном медицинском университете Айкуш Назарян, виртуальная реальность помогает запоминать алгоритмы медицинских процедур, в том числе хирургических операций. По оценке специалистов СамГМУ, в плане запоминания алгоритмов обучение в VR на 25% эффективнее традиционного заучивания.

СамГМУ, кстати, - один из самых активных в разработке и внедрении VR-тренажёров медицинский вуз России. Список его разработок впечатляет: это симуляторы нескольких хирургических операций, осмотра глазного дна, хирургической обработки ран, осмотра пациентов докторами разного профиля и работы скорой помощи.

Симулятор Surgera VR
Источник: Steam

Кроме того, в активе СамГМУ есть и VR-тренажёры для пациентов, например, для реабилитации при неврологических нарушениях.

Аналогичные тренажёры используют и в других медицинских вузах: например, в Южно-Уральском медицинском университете в VR тренируют навыки сердечно-лёгочной реанимации. В Сеченовском университете, где тоже разрабатывают много собственных VR-тренажёров, студенты с их помощью не только отрабатывают хирургические операции и осмотры, но и изучают фармацевтические производства. Об этих разработках рассказал руководитель отдела виртуальной и дополненной реальности Сеченовского университета Станислав Грибков на экспертной дискуссии в Иннополисе.

У коммерческих компаний тоже есть разработки для медицинского образования. Например, симулятор лапароскопических операций от VR-APP, тренажёр для офтальмологов NOE-VR или виртуальная клиника от резидента "Сколково" MEDVR.

Даже для школ есть продукты, в которых ученики самостоятельно разрабатывают VR‑контент. А в вузах обучение на VR-разработчика уже проводится профессионально.

Магистерские программы с таким профилем есть, например, в ДВФУ, Московском авиационном институте, Казанском федеральном университете.

В этих и других вузах студенты сами разрабатывают VR-продукты, в том числе для образования. Так, в Томском госуниверситете студенты и сотрудники вместе с IT-компанией Rubius сделали платформу для создания образовательных курсов и обучения в режиме VR/AR UniVRsity. Аналогичный конструктор для преподавателей сейчас тестируют в Иркутском национальном исследовательском техническом университете. А в МГУ имени М. В. Ломоносова обучают разработке VR-уроков и школьных учителей.

В профессиональном образовании перспективы VR выглядят увереннее, чем в школах. Отчасти потому, что для отработки алгоритмов эта технология действительно подходит лучше традиционного заучивания. Ещё один аргумент за VR в вузах в том, что многие крупные компании тоже используют виртуальную реальность и для обучения персонала, и в проектировании и дизайне, и в других задачах. Поэтому можно ожидать, что вузы будут отвечать на запрос рынка труда и готовить специалистов, знакомых с VR не только по индустрии развлечений.

В целом эксперты отрасли оптимистично смотрят на перспективы VR и AR в образовании. Например, руководитель методического отдела стартапа XReady Lab Леонид Змиевский уверен, что ключевые проблемы - недостаток качественного VR-контента и способных работать с ним IT‑специалистов - вполне преодолимы.

А основатель и генеральный директор компании VR Concept Денис Захаркин считает, что в образование VR будет внедряться по мере того, как общество привыкнет к этой технологии так же, как это произошло с компьютерами и смартфонами. Просто в какой-то момент виртуальная реальность станет ещё одним доступным практически всем видом медиа.

Онлайн-преподаватель

Узнать про курс

Обучение:

Онлайн-преподаватель Узнать больше

# data[].attributes.attachment_link.title
Как в школах и вузах учат с помощью виртуальной и дополненной реальности

# data[].attributes.attachment_link.description
Обозреватель Skillbox Media. Магистр по научной коммуникации, интересуется социологией науки, историей и будущим образования. Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности внедряются в российские школы и вузы медленно. Причина и в высоких ценах на оборудование, и в ограничениях СанПиН, и в нехватке подходящего для образовательных задач VR- и AR-контента.

# data[].attributes.headline
Визуализация данных в обучении

# data[].attributes.subject
Визуализация данных в обучении

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Визуализация данных: что это, зачем данные визуализировать - способы, средства и инструменты анализа и визуализации

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
визуализация данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
средства визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
визуализация больших данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
графическая визуализация данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
инструменты визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
варианты визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
методы визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
визуализация данных аналитика

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цель визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
виды визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
формы визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
дашборд визуализация данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
способы визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
типы визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
визуализация аналитических данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
инструменты аналитики и визуализации данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
как визуализировать данные

# data[].attributes.attachment_link.title
Визуализация данных: что это, зачем данные визуализировать - способы, средства и инструменты анализа и визуализации

# data[].attributes.attachment_link.description
Рассказываем о визуализации данных в аналитике. Как и зачем визуализировать данные и что для этого использовать? Основные принципы, способы и варианты анализа и визуализации данных, а также популярные инструменты и средства.

# data[].attributes.headline
Большие данные в спорте

# data[].attributes.subject
Большие данные в спорте

# data[].attributes.headline
Системы распределенного реестра как механизм регистрационного учета интеллектуальных прав

# data[].attributes.subject
Системы распределенного реестра как механизм регистрационного учета интеллектуальных прав

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
В статье рассматриваются проблемы защиты и обращения таких объектов интеллектуальной собственности как предметы изобразительного искусства. Также проанализированы основные недостатки существующего режима хранения информации о подобных объектах и предложены решения, отвечающие современным технологическим веяниям современного мира. Исследована судебная практика, касающаяся вопроса применения технологий распределенного реестра, а также Определение Арбитражного Суда Тюменской области от 22.06.2016 по делу № А70-15360/2015 и Решение Октябрьского районного суда г. Санкт- Петербурга по делу № 2- 1993/2017 16 мая 2017 года, в которых указано о невозможности обращения криптовалют в рамках блокчейн на территории Российской Федерации.

В условиях современного развития технологий право отстает от общества и не может всеобъемлюще регулировать те общественные отношения, которые создают эти новые технологии. Это закономерный процесс, так было всегда, но информационному периоду характерен такой быстрый рост технологий, с которым общество за всю историю человечества еще никогда не сталкивалось. В связи с этим можно утверждать, что задача современного права, если не работать на опережение, заранее регулируя еще не сложившиеся правоотношения, то хотя бы не опаздывать, создавая опасные прецеденты, в которых правоотношения, неурегулированные правом, существуют независимо от государственного контроля. Данная ситуация грозит дестабилизацией правового регулирования, а это способно привести к негативным последствиям во многих других сферах.

Вторая информационная революция связана с изобретением книгопечатания в XV веке Иоганном Гуттенбергом, но не всем ясно, что основным новшеством для большей части безграмотного населения того времени была возможность получения абсолютно одинаковых изображений в больших количествах. До этого не существовало технологий, позволяющих копировать картины, а все иллюстрации к книгам были уникальным результатом интеллектуальной деятельности художника. После изобретения книгопечатания общество приобрело изображения, смысл которых им предстояло понять из книг. Это в некоторой части способствовало повышению уровня грамотности среди населения. Из этого можно сделать вывод, что в тот период изображение, иллюстрация, картина и желание понять сюжет изображенного выступили в роли "двигателя прогресса". Что касается нашего времени, то для сознания общества с клиповым мышлением изображение - необходимый атрибут, который, естественно, коммерциализируется. Однако в отличие от прошлого, современные цифровые технологии позволяют нещадно нарушать интеллектуальные права авторов и правообладателей изображений любого рода. Однако решение данной проблемы уже существует. На мой взгляд, технология распределенного реестра способна эффективно разрешить любые спорные ситуации, которые могут возникнуть в указанной сфере при защите имущественных, личных неимущественных и иных прав авт.

Осознавая специфику интеллектуальных прав необходимо выделить основные проблемы, верное разрешение которых исключает основную массу вопросов и спорных ситуаций. В первую очередь это достоверное определение: обладателей имущественных и личных неимущественных прав, подлинного происхождения произведения искусства, истории сделок с ним, а во-вторых, невозможность защитить произведение искусства от тиражирования и сложность установления точного количества копий, реплик и репродукций. Сам рынок искусства или так называемый арт-рынок не является абсолютно прозрачным, он достаточно закрыт для обывателя, и его сложно контролировать, особенно, когда подлинность предмета искусства могут установить лишь отдельные эксперты и лаборатории, компетентность, заинтересованность и ангажированность которых не может не оставлять сомнений. Единого и централизованного реестра всех произведений искусства нет, да и смысла в централизованном реестре мало, так как это не только небезопасно, с точки зрения воздействия извне, но и с точки зрения возможности корыстного изменения изнутри. Но технология распределенного реестра способна разрешить эту проблему.

В официальном отчете главного научного советника правительства Великобритании Марка Уолпорта под названием "Технология распределенного реестра вне технологии блокчейн" указывается применение технологии по следующим направлениям: бизнес; налогообложение; сфера социальных услуг; удостоверения личности; ведение земельных кадастров; сфера товарообращения; ведение различных реестров.

Главное преимущество блокчейна в том, что эта технология исключает возможность взлома или несанкционированного изменения любого элемента, так как вместо одной централизованной базы данных копий баз данных множество, и, таким образом, для несанкционированного изменения данных необходимо атаковать сразу все копии, что практически невозможно. Технология способна закрепить внутри себя всестороннюю информацию об объекте интеллектуальных прав, которая всегда будет сопровождать в открытом доступе.

В мире изобразительного искусства технология распределенного реестра может полностью и всесторонне обеспечить защиту имущественных и личных неимущественных прав, помогая подлинно установить провенанс произведения искусства и предоставляя свободный доступ ко всей актуальной информации, касающейся произведения. Такие позитивные перспективы вполне осуществимы в ближайшем будущем. Депонирование объектов авторских прав общественными организациями, управляющими авторскими правами на коллективной основе, Российской государственной библиотекой, интернет сервисами и другими электронными платформами в России уже давно осуществляется. Однако такая регистрация не является официальной.

А применение технологии блокчейн способно позволить подобным субъектам депонирования и обычному потребителю иметь в постоянном доступе всю актуальную информацию, касающуюся объекта интеллектуальных прав, которая по сути будет иметь статус официальной информации, так как исключена возможность ее несанкционированного изменения. На данный уже ведутся попытки создания платформы с применением технологии распределенного реестра. Из позитивных примеров применения современных способов ведения регистрационного учета интеллектуальных прав можно выделить сервис copytmst.ru, взаимодействующий с Удостоверяющими центрами, имеющими государственную аккредитацию Минкомсвязи РФ и действующими в соответствии с Федеральным законом № 63-ФЗ от 6 апреля 2011 г. "Об электронной подписи". На рынке изобразительного искусства также существует компания Verisart, стартапы Askribe и Monegraph, которые основаны на технологии блокчейн. Указанные платформы разрешают основную массу проблем на арт- рынке. Verisart позволяет коллекционерам определить подлинность и провенанс произведения искусства, Askribe дает художникам возможность генерировать с помощью криптографического ключа сертификат собственности, a Monegraph помогает авторам и обладателям имущественных прав подтвердить цифровую подлинность и ценность произведения.

Стоит отметить, что 18 ноября 2017 года на VI Санкт- Петербургском международном культурном форуме было подписано Соглашение "О разработке механизмов применения технологий блокчейн для защиты интеллектуального права в России". Его подписали Ассоциация "Национальный координационный центр обработки транзакций с правами и объектами интеллектуальной собственности" (IPChain) и крупнейший сервис электронных и аудиокниг в России и странах СНГ "ЛитРес".

Также в России уже ведется создание глобальной платформы предметов искусства и роскоши под названием Artex. По словам ее авторов, она позволит связать всех участников рынка: покупателя, продавца, галереи, фотолаборатории, дилеров, инвесторов и простых граждан, интересующихся искусством. На основе системы блокчейн и с помощью криптографических токенов платформа, куда авторы загружают свои работы, способна самостоятельно отслеживать движение имущественных прав на произведение от собственника к собственнику материального объекта, контролировать количество подлинных копий и их формат, учитывать все изменения, касающиеся провенанса, а также, уже на мой взгляд, способна упростить получение вознаграждения правообладателем в виде процентных отчислений от цены перепродажи по праву следования, согласно ст. 1293 ГК РФ.

Я считаю, что практика покажет еще больше положительных преобразований, которые способна подарить миру эта технология, но уже сейчас можно заявить, что эта новация позволит исключить из арт- рынка подделки (все оригинальные копии, реплики, дублеты и репродукции будут систематизированы и закреплены), рынок станет прозрачным, что в последствии сделает его более привлекательным для инвестирования. Однако минусом этой технологии является обязательное условие наличия криптовалюты, которая выступает в качестве цифрового актива, циркулирующего в рамках блокчейна. А российский правоприменитель отождествляет криптовалюты с денежным суррогатом и запрещает ее оборот на территории Российской Федерации.

Анализ показал, что технология распространенного реестра в силах изменить весь арт-рынок таким образом, что поставит любого гражданина в равные условия с остальными профессиональными участниками это закрытого рынка. Применение технологии блокчейн способно разрешить все споры, касающиеся интеллектуальных прав, обеспечить всестороннее налогообложение "серого" рынка искусств, и, самое главное, исключить из сферы обращения подделки, неоригинальные копии, реплики и репродукции, более того, он будет даже косвенно способствовать ликвидации плагиата.

# data[].attributes.attachment_link.title
ТЕХНОЛОГИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОГО РЕЕСТРА В СФЕРЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ПРАВ

# data[].attributes.attachment_link.description
В статье рассматриваются проблемы защиты и обращения таких объектов интеллектуальной собственности как предметы изобразительного искусства. Также проанализированы основные недостатки существующего режима хранения информации о подобных объектах и предложены решения, отвечающие современным технологическим веяниям современного мира. Исследована судебная практика, касающаяся вопроса применения технологий распределенного реестра, а также Определение Арбитражного Суда Тюменской области от 22.06.2016 по делу № А70-15360/2015 и Решение Октябрьского районного суда г.

# data[].attributes.headline
Искусственный интеллект в образовании

# data[].attributes.subject
Искусственный интеллект в образовании

# data[].attributes.body
Искусственный интеллект в образовании - ppt Онлайн

https://ppt-online.org

# data[].attributes.headline
Промышленный интернет в образовании 

# data[].attributes.subject
Промышленный интернет в образовании 

# data[].attributes.body
https://softline.ru/about/blog/internet-veschey-v-obrazovanii

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"Умное" образование - синергия электронного и дистанционного обучения и основополагающий элемент для развития цифрового общества.
Новый взгляд на обучение
Речь идет не только о технологиях, но и об особой философии образования: Smart education - это гибкое обучение в живой и постоянно меняющейся образовательной среде. Поскольку информация находится в свободном доступе, знания становятся максимально доступными. Интерактивный подход к образовательному процессу делает его более увлекательным и разнообразным. Кроме того, за счет перехода от пассивного контента к активному - онлайн - между учителем и студентами появляется двусторонняя связь. Преподаватель непрерывно получает фидбек от каждого ученика - даже если тот не высказывается напрямую.

Благодаря Интернету вещей такие пассивные элементы интерьера, как доска и парта, могут превратиться в интеллектуальных помощников. Различные предметы и приложения, составляющие образовательную среду, можно запрограммировать определенным образом в зависимости от задачи, например - приобрести некий физический навык, учить три иностранных языка параллельно, усвоить определенный материал и т.д. Ее можно запрограммировать так, чтобы она помогала концентрировать внимание на учебе, отключая все отвлекающие факторы или стимулируя к работе "бонусами" за то или иное небольшое (или глобальное!) достижение.

Концепция "умного" образования предполагает наличие базы общих стандартов, соглашений и технологий, с которой работают учебные заведения (как школы, так и вузы) по всему миру. Пока что ее не существует, но уже есть примеры объединения учебных заведений и профессорско-преподавательского состава для осуществления совместной деятельности в интернете. "Умная" система образования отчасти реализуется во многих странах: она позволяет студентам участвовать в разработке конкретных дисциплин и перемещаться из вуза в вуз без переэкзаменовки, а преподавателям - предлагать индивидуальные программы для учащихся.
Применяемые технологии

Системы искусственного интеллекта в виде рекомендательных сервисов и систем поддержки принятия решений.

Электронные браслеты для контроля посещаемости и получения индивидуальных заданий.

Датчики на голову, следящие за мозговой активностью студентов.

"Умные" парты с тачскрином для коллективной работы.

Электронные доски.

Виртуальные аудитории.

Электронные дневники.

Камеры в аудиториях, транслирующие лекции онлайн.

Роботы.

Актуальность обоснована!
Развитие цифровых технологий и телекоммуникационных систем меняет способы, которыми фиксируется, передается и создается знание, а также формируются навыки. Кроме того, ИТ меняет и процесс оценки и фиксации достижений. Люди могут управлять траекторией своего интеллектуального развития. Описанные технологии принципиально транснациональны, они могут проникать в любые организации. Экономическая динамика в промышленно развитых странах диктует спрос на новые типы компетенций и новые формы подготовки. Сегодня бизнесу требуются люди максимально креативные, быстрые и гибкие, самостоятельные и расположенные к командной работе с разными технологическими средами. При этом все выше потребность в моделях сквозного обучения на протяжении всей жизни (life-long learning), позволяющих обеспечивать постоянное дообучение персонала в соответствии с меняющимся кругом задач. Образование все больше воспринимается как нематериальный инвестиционный актив, процесс формирования, фиксации и капитализации которого нужно сделать максимально управляемым, - и в этом успешно помогает Интернет вещей.

# data[].attributes.attachment_link.title
Интернет вещей в образовании

# data[].attributes.attachment_link.description
"Умное" образование - синергия электронного и дистанционного обучения и основополагающий элемент для развития цифрового общества. Новый взгляд на обучение Речь идет не только о технологиях, но и об особой философии образования: Smart education - это гибкое обучение в живой и постоянно меняющейся образовательной среде. Поскольку информация находится в свободном доступе, знания становятся максимально доступными.

# data[].attributes.headline
Большие данные в спорте

# data[].attributes.subject
Большие данные в спорте

# data[].attributes.body
https://www.forbes.ru/tehnologii/368845-kak-bolshie-dannye-menyayut-bolshoy-sport

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Александр Смирнов

# data[].attributes.attachment_link.title
Как большие данные меняют большой спорт

# data[].attributes.attachment_link.description
Профессиональный спорт — серьезный бизнес, поэтому ожидаемо коммерческое применение в нем больших данных. Но, позволяя значительно улучшать спортивные результаты спортсменов и команд, они заставляют принимать во внимание и новые риски

# data[].attributes.headline
Путешествие во времени: несколько способов оживить прошлое с помощью VR

# data[].attributes.subject
Путешествие во времени: несколько способов оживить прошлое с помощью VR

# data[].attributes.body
https://www.techinsider.ru/technologies/754143-puteshestvie-vo-vremeni-neskolko-sposobov-ozhivit-proshloe-s-pomoshchyu-vr/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Этот интерес активно используется и в отрасли компьютерных игр. Например, в игре Origins из известной серии Assassin's Creed отдельно добавлен режим исследования, который даёт возможность свободно исследовать мир Древнего Египта вместе с виртуальным гидом, углубляясь в особенности его истории, культуры и традиций.

Погружение в историю с интересным сценарием оценено игроками на сумму свыше 119 млн долларов. По статистике онлайн-сервиса компьютерных игр Steam, Assassin's Creed Origin скачали и установили свыше 2 млн игроков, купив её по средней цене в $59,99. Только вдумайтесь: геймеры платят порядка 4 тысяч рублей за урок истории Древнего Египта!

А теперь вспомните уроки истории в школе или момент, когда вы последний раз посещали экспозицию в каком-нибудь краеведческом музее. А случалось ли вам сидеть над средневековыми томами или картами в библиотеке?

Если вам не повезло так же, как автору этой статьи, то ваши уроки истории были перечислением сухих фактов со страниц учебника, с вынужденной необходимостью "зубрить" даты. У музеев и библиотек, обладающих потрясающими историческими коллекциями, если иная проблема: отсутствие возможности взаимодействовать с предметами коллекций, надёжно спрятанных за толстым стеклом. От этого они становятся также скучны, как фотографии на страницах учебника.

Всем известна крылатая фраза: "Победитель пишет историю". А это значит, если побеждённый народ не был стёрт с лица земли, то у него есть своя версия происходивших событий. И с учётом многовекового бурлящего мирового котла победителей и побеждённых, почти у каждого народа есть свой взгляд на прошлое.

Например, широко известна дискуссия о том, кто внёс больший вклад в победу во Второй мировой войне. Всё русские убеждены, что это, конечно же, Советский Союз. В ответ жители США скажут, что именно их нормандская операция и последующее продвижение в Европу преломили ход войны.

В конечном итоге в этой битве двух мнений победит тот, кто обладает большей памятью об исторических деталях. Если вы знакомы с легендарными сериями игр Medal of Honor, Call of Duty или Brother in arms, то каждая военная операция от "дня Д" до переправы через Рейн у вас буквально отпечаталась в голове со всеми тактическими подробностями.

С учётом того, что в компьютерные игры в основном играет молодёжь, можно сказать, что, начиная с 2000 годов, уже несколько поколений выросло на лучшем знании американской военной кампании, чем своей собственной. Для примера ответьте на вопрос: что вы знаете о роли пляжа Омаха в американской военной кампании, и что вы знаете о роли Можайска в военной кампании Советского Союза?

Виртуальная реальность - самый впечатляющий медиаформат, который предлагает полное погружение происходящие события, давая возможность наблюдать за ними от первого лица.

Во многих городах России есть частично или полностью уничтоженные архитектурные объекты, история которых значима для города. В таких случаях реставрационные работы или излишне дорогие или попросту невозможны. Тогда на помощь приходит виртуальная реальность.

Например, в Твери воссоздали в виртуальной реальности целый архитектурный комплекс Тверского кремля: крепостные стены, башни, оборонительные укрепления, княжьи хоромы. Экскурсия в виртуальной реальности доступна для посетителей прямо на месте.

В музейных центрах за стеклом находится множество предметов, использование которых представляет собой большой интерес. Конечно, это оружие и техника. Установив рядом аттракцион виртуальной реальности с наглядной демонстрацией применения этих предметов, можно многократно повысить интерес посетителей.

Разработчик этого приложения - компания VR CORP завершила следующий проект этой серии, на этот раз посвящённый применению пистолета-пулемёта Шпагина (ППШ).

Андрей Терёхин, директор компании VR CORP:

"В первом проекте у нас была довольно сложная комплексная задача: показать поездку на мотоцикле М-72 с прикреплённым на коляске пулемётом ДП-27. Для этого мы проработали очень интересный сценарий, насыщенный событиями.

Во-втором проекте, который мы назвали "Красные защитники", нас попросили продемонстрировать простую механику стрельбы из ППШ по приближающемуся противнику с соблюдением исторически достоверных особенностей формы немецких солдат и вооружения.

Все базовые требования по техническому заданию мы выполнили очень быстро, но нам стало скучно, и мы решили дополнить проект более интересными механиками и разнообразить события.

Так в сцене боевых действий, наряду с игроком, появились и другие солдаты Советской армии, которые с течением времени умирали один за другим по мере усложнения игры. Потеря стоящих рядом товарищей добавляет в сценарий драматичности и даёт возможность прочувствовать напряжение боя.

Далее мы добавили в сценарий миномётный обстрел. Почти никто из тех, кто играет первый раз, не ассоциирует хлопок миномётного выстрела с последующим взрывом, отчего и погибает. Это даёт понимание того, как на самом деле действует солдат на поле боя и насколько важно прислушиваться к каждому звуку: рикошету пули или хлопку миномёта вдалеке.

Кстати, забавное воспоминание: мы эту игру разрабатывали под очки виртуальной реальности Oculus Quest 2, поэтому зритель может в буквальном смысле перемещаться по окопу, приседать в укрытии, поднимая руку с автоматом и ведя "слепой огонь".

И вот надеваю я очки и играю до момента, когда начинает стрелять миномёт. С каждым миномётным выстрелом я физически приседаю и прижимаюсь к полу, чтобы не задело осколками, а в краткий момент передышки стреляю наугад из окопа, высунув руку. И тут вижу: ко мне в окоп пробирается один из гансов и швыряет гранату прямо под ноги.

Напоминаю: встать мне не даёт миномётный огонь. Я проклинаю тот миг, когда мы решили добавить в игру возможность немцам метать гранаты, и на четвереньках быстро ползу вдоль окопа, убегая от гранаты. И тут - "БАХ". Было ощущение, будто реальная граната взорвалась. Оказалось, я прямо в шлеме со всего разбега ткнулся головой в стену.

Из этой истории следуют два вывода: во-первых, играйте в широком пространстве и правильно настраивайте границы перемещения. А во-вторых, получается, что мы крутые разработчики, если даже я, зная и понимая всю "виртуальность" ситуации, был настолько погружен в события, что ринулся спасать свою шкуру от гранаты, позабыв про границы реального мира".

Ещё один вариант применения виртуальной реальности - это наглядная визуализация документов, хранящихся в архивах. Особенно это полезно для библиотек, в которых наличие таких документов и книг - не редкость.

Используя коллекцию документов об известном новосибирском лётчике, разработчик создал в виртуальной реальности полноразмерную модель самолёта, на котором летал маршал. В виртуальную сцену были добавлены сцены из жизни Покрышкина с использованием видео и фотоматериалов, а также справочные сведения по тактико-техническим характеристикам.

Применение виртуальной реальности всё ещё не настолько широко, как бы того хотелось, даже несмотря на инициативы правительства по грантовому финансированию историко-культурных проектов, в том числе связанных с VR.

Огромное поле деятельности, на которое стоит обратить внимание историко-культурным центрам, - реконструкции известных исторических событий и простого быта в исторических реалиях того или иного периода. Наверняка наступит то время, когда на каждую историческую экспозицию "за стеклом" музея можно будет взглянуть от первого лица в виртуальной реальности, чтобы прочувствовать живую историю.

# data[].attributes.attachment_link.title
Путешествие во времени: несколько способов оживить прошлое с помощью VR

# data[].attributes.attachment_link.description
Этот интерес активно используется и в отрасли компьютерных игр. Например, в игре Origins из известной серии Assassin's Creed отдельно добавлен режим исследования, который даёт возможность свободно исследовать мир Древнего Египта вместе с виртуальным гидом, углубляясь в особенности его истории, культуры и традиций. Погружение в историю с интересным сценарием оценено игроками на сумму свыше 119 млн долларов.

# data[].attributes.headline
ВОЗМОЖНОСТИ КВАНТОВОГО ПОДХОДА К ОСМЫСЛЕНИЮ И ПОНИМАНИЮ СУЩНОСТИ СОЗНАНИЯ 

# data[].attributes.subject
ВОЗМОЖНОСТИ КВАНТОВОГО ПОДХОДА К ОСМЫСЛЕНИЮ И ПОНИМАНИЮ СУЩНОСТИ СОЗНАНИЯ 

# data[].attributes.body
https://scientificrussia.ru/articles/vozmozhnosti-kvantovogo-podhoda-k-osmysleniyu-i-ponimaniyu-sushchnosti-soznaniya

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
"Научная Россия" - электронное периодическое издание

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Целесообразность применимости квантовых подходов к сознанию и попытка осмысления основных критериев в построении квантовой онтологии - в фокусе внимания философско-научного исследования ученых России и Беларуси

В век развития квантовой физики и имеющихся и формирующихся новых квантовых подходов к исследованию мира, приводящих к уникальным практическим результатам, в частности, к развитию нанотехнологии и нейрокибернетики, актуальным представляется обсуждение философско-методологических проблем исследования феномена сознания в контексте этих подходов. Особый интерес представляет анализ возможных аналогий особенностей квантового мира с особенностями сознания человека.

Если прежде сознание представлялось философам как психофизическая проблема с позиций традиционного не-квантового подхода, то сторонники квантового подхода к анализу сознания стремятся постичь с точки зрения представлений новой квантовой физики такие понятия, как свобода воли, поведение, детерминизм и другие.

Философско-научные дискуссии о сознании, исследования и понимания его с так называемых "физикалистских" позиций носят многоаспектный, порой даже разнородный характер. Но тем не менее интерес к этой теме в научных кулуарах не потерян, а напротив, востребован и формируется с опорой на квантово-физический аппарат, а также, естественно, на исследования в области нейробиологии и информационных технологий.

Проект новосибирских ученых "Философско-методологический анализ применимости квантовых подходов к описанию феномена сознания" был поддержан грантом РФФИ сроком на 2 года с 2018 по 2020 гг. Он направлен на поиск авторской методики в постижении идеи психофизического единства в современной философии и разработку новых принципов применительно к изучению феномена сознания как трансдисциплинарной проблемы.

Исследование проходит совместно с белорусскими коллегами (при поддержке БРФФИ № Г18Р-267). С российской стороны руководит проектом Александр Леонидович Симанов - специалист в области истории и философии физики, доктор философских наук, профессор, ведущий научный сотрудник Института философии и права СО РАН, главный редактор журнала "Философия науки" (г. Новосибирск). Он занимается исследованием философско-методологических проблем физики высоких энергий и космологии.

С белорусской стороны руководитель проекта - Александр Николаевич Спасков - кандидат философских наук, доцент, заведующий Центром философско-методологических и междисциплинарных исследований Института философии НАН Беларуси (г. Минск). Он занимается разработкой субстанциально-информационной онтологии.

Работа посвящена вопросам изучения традиционных квантовых подходов к исследованию проблемы сознания и апробирована рядом статей в рецензируемом отечественном издании "Философия науки" (выпуски 2018, 2019 и запланированы на 2020 гг.), а также в отдельных печатных сборниках.

На фото руководители проекта

слева - Александр Николаевич Спасков - кандидат философских наук, доцент, заведующий Центром философско-методологических и междисциплинарных исследований Института философии НАН Беларуси (г. Минск)

справа - Александр Леонидович Симанов - специалист в области истории и философии физики, доктор философских наук, профессор, ведущий научный сотрудник Института философии и права СО РАН, главный редактор журнала "Философия науки" (г. Новосибирск).

Руководители проекта, а также участники рабочей группы - сотрудники Института философии и права СО РАН - поделились результатами философских изысканий и проведенного методологического анализа, в частности, выразили свое мнение о квантовом подходе к сознанию, критическую реакцию на различные теории сознания (в особенности, Роджера Пенроуза), а также предложили оригинальные гипотезы и допущения относительно построения квантовой онтологии и критериев для конкретно-научных концепций сознания.

В соответствии с задачами проекта исследователи рассмотрели классические и квантовые подходы и дали свою оценку по проблеме изучения сознания.

На фото - Евгений Алексеевич Безлепкин - кандидат философских наук, Институт философии и права СО РАН (г. Новосибирск)

Евгений Безлепкин представил обзор современных теорий("№3 (82) ФИЛОСОФИЯ НАУКИ 2019 "КВАНТОВО-МЕХАНИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ В СТРУКТУРЕ МОЗГА: АНАЛИЗ ТЕОРИЙ"), постулирующих существование квантовых процессов и их влияние на структуру мозга и сознания (теории Пенроуза, Фишера, Тегмарка). Здесь проведена аналогия мозга с классическим и квантовым компьютером.

Каким образом работает мозг человека, можно понять, изучив механизм работы отдельных нейронов, выполняющих главную роль в процессе обработки информации. Но пока нет реальной возможности моделировать мозг, несмотря на то, что современная компьютерная техника развивается и совершенствуется программное обеспечение.

Например, теория физика-теоретика Роджера Пенроуза, в основе которой лежит использование гипотетической концепции квантовой гравитации и концепции квантовой суперпозиции к акту сознания. Теория Фишера состоит в следующем: в мозге могут действовать квантовые процессы, механизм хранения квантовой информации в кубитах, а кандидат на роль квантового объекта - атомы фосфора. Также им предложен механизм транспорта и квантового измерения кубитов. В теории Тегмарка сознание понимается как одно из состояний материи и функционирует подобно квантовому компьютеру.

Безлепкин заключает, что теория Пенроуза вызвала много возражений, а теория Фишера и теперь остается открытой гипотезой. Почему объективный мир воспринимается как трехмерный, вопрос, задаваемый Тегмарком, не нашел ответа.

В связи с этим ученый выдвигает свое видение: "Тезис, защищаемый Тегмарком, заключается в том, что сознание - это одно из состояний материи. Дальнейший логический анализ этого тезиса состоит в теоретическом разъяснении понятия "состояние": мы можем говорить либо, что сознание - это одно из свойств материи (атрибутивная концепция сознания), либо, что сознание - это одна из разновидностей материи (дуалистические концепции сознания).

Я бы защищал концепцию Тегмарка в атрибутивной трактовке, поскольку дуалистическая трактовка, как правило, приводит к концепции, согласно которой сознание не оказывает никакого влияния на объективный мир.

Если говорить о мире животных, то недавние исследования в области квантовой биологии показали, что, к примеру, европейские малиновки определяют направление магнитного поля Земли благодаря эффекту квантовой запутанности между электронами. Если говорить кратко, это происходит благодаря химическим реакциям с использованием пигмента криптохрома, обнаруженного в глазах птиц.

Таким образом, квантовые процессы, происходящие на микроскопическом уровне в мозге, могут влиять на функционирование простейших процессов у животных и человека. Однако в настоящее время нет никаких данных о том, что квантовая механика участвует в более сложных механизмах сознания (о чем и говорится в анализе теорий Пенроуза, Фишера и Тегмарка)".

Далее Евгений Безлепкин, исходя из анализа представленных теорий, выдвигает предположение о том, что сознание - это сложная система, которая состоит из трех уровней: структурного, пространственного и функционального. Согласно этой гипотезе, только 3-й функциональный уровень работы сознания (природа которого упомянута в теории Тегмарка) может спровоцировать прорывные открытия.

В другой работе (№4 (79) "ФИЛОСОФИЯ НАУКИ", 2018 "КЛАССИФИКАЦИЯ ФИЛОСОФСКИХ И ЭМПИРИЧЕСКИХ ТЕОРИЙ СОЗНАНИЯ")кандидат философских наук Евгений Безлепкин, во-первых, анализирует популярные теории сознания и предлагает свой способ их классификации; во-вторых, рассматривает квантовый подход к сознанию и представляет его как научный способ взаимодействия психического и физического.

Прежде всего, автор отмечает, что нет единого научного концептуального понимания того, что такое сознание. Едино мнение, что одной из главных функций сознания является обработка информации, но нерешенная проблема - какова природа субъективного переживания.

Теории сознания делятся на два класса: философские и эмпирические, а разнообразие подходов связано со множеством сущностных особенностей сознания. Но есть два основных подхода к изучению сознания: сознания не существует (элиминативизм), второй - что сознание существует. По мысли Безлепкина, "квантовые" теории сознания являются образцом философских теорий, так как базируются на применении аналогий из области квантовой механики к области нейробиологии. Он анализирует некоторые из таких теорий (Стэпа, Бекка и Экклза, С. Хамероффа и Р. Пенроуза) и заключает, что представленные философские позиции и методология науки не дают точного определения, как описать и объяснить сознание.

В чем же заключается существующая сложность объединения интегрированных гипотез для понимания природы сознания?

Как объясняет Евгений Безлепкин, "разные теории, описывающие работу сознания, как правило, выделяют какую-то одну сущностную черту сознания и концентрируются именно на ее описании (например, сознание как обработка информации Тонони, сознание как виртуальная реальность Метцингера и так далее). На таком методологическом подходе и строится теория. Множество сущностных особенностей сознания как сложного комплексного явления и провоцируют множество теорий. Соответственно общая теория сознания должна быть суммой множества частных теорий. Такая интеграция сталкивается с двумя проблемами. Первая: необходимость концептуального переопределения многих существующих понятий (например, сознание, воля, интеллект); вторая: необходимость роста вычислительной мощности компьютерных устройств для возможности моделирования процессов, происходящих в сознании".

На фото - Анна Юрьевна Сторожук - доктор философских наук, Институт философии и права СО РАН (г. Новосибирск)

В статье (№4 (79) ФИЛОСОФИЯ НАУКИ 2018 "НУЖНА ЛИ КВАНТОВАЯ МЕХАНИКА ДЛЯ ОБЪЯСНЕНИЯ РАБОТЫ МОЗГА?")доктор философских наук Анна Сторожук рассматривает точку зрения Р. Пенроуза на природу сознания и критический взгляд его оппонента Дж. Лукаса.

Анна Сторожук, раскрывая аспекты своего исследования, поясняет положения концепции физика-теоретика, выдвинувшего квантовый подход для объяснения сознания: "Роджер Пенроуз в серии книг ищет ответ на вопрос "может ли машина мыслить" и спорит с концепцией сильного искусственного интеллекта. Сильный ИИ считает, что человеческое сознание может быть полностью смоделировано с помощью вычислительных устройств. Пенроуз пытается строго доказать, что это невозможно. Основной аргумент Пенроуза - наличие свободы воли и спонтанности человеческого поведения. Компьютер, как электротехническое изделие, свободой не обладает.

Пенроуз в книге "Новый ум короля" проводит анализ всех физических теорий в поисках источника спонтанности человеческого поведения. (человеческое тело подчиняется законам физики). Однако, единственным источником вероятности Пенроуз считает квантовую механику. Соответственно, если бы мозг человека имел условия для реализации квантово-механических эффектов, то проблема свободы воли была бы объяснена с точки зрения физики. Однако, таких условий Пенроуз в человеческом теле не нашел. Зато компьютерная техника, ранее основанная на классических теориях, теперь конструируется с применением квантовых эффектов и ключевой в аргументации Пенроуза, алгоритм детерминированности компьютера vs. свобода воли человека уже не работает. Нужны дополнительные аргументы. Откуда их можно почерпнуть? Долгое время квантовая механика считалась единственным источником спонтанности в физике. В 1980-е годы появляются труды Ильи Пригожина по неравновесной термодинамике. Изучая поведение открытых систем, он открыл самоорганизацию и разные виды хаотического поведения. Поскольку мозг тоже представляет собой открытую систему, то ряд аргументов Пригожина тоже может быть привлечен для объяснения поведения человека как открытой термодинамической системы".

Пенроуз отверг плодотворность компьютерных подходов к сознанию. Вы солидарны с ним или нет?

Анна Сторожук разъяснила свою позицию: "Понятие "сознание" не имеет общепринятого определения. Концепции сознания понимают его как очень широко, так и очень узко. К первому типу относится концепция панпсихизма, которая считает, что Природа одушевлена как в целом, так и мельчайшие части Космоса. И человек, и атом, и отдельный электрон - просто микрокосмос, носитель части Вселенского сознания.

Ко второму типу относятся строгие философские концепции, в которых сознание связано исключительно с умением говорить и рационально аргументировать. С точки зрения таких концепций даже глухонемой не обладает сознанием. Соответственно, ответ на вопрос "может ли машина мыслить?" будет зависеть от понимания сознания. Самое забавное, что обе крайние точки зрения подходят для того, чтобы положительно ответить на вопрос о возможности компьютерного сознания. В первом случае компьютер будет разумен просто как часть разумного в целом мира, а во втором - как говорящее существо, так как и синтезаторы и распознаватели речи уже написаны.

Истина, как всегда, находится посередине, но эта середина выходит за рамки науки. Сознательное поведение может быть обычной имитацией и не может признаваться настоящим без личных переживаний. Сознание нам дано как личное чувство, которое мы испытываем "в глубине души". Но научная методология требует объективности и отрицает методы инстроспекции как ненаучные, а без личностного переживания сознание нельзя отличить от имитации. Но многие откажутся признавать сознанием даже совершенную имитацию, как не подлинную".

Насколько перспективен квантовый подход к сознанию?

"Было много попыток применить квантовый подход к сознанию. Д. Чалмерс в книге "Сознающий ум: в поисках фундаментальной теории" подводит итоги этих попыток: "Чаще всего высказывалось предположение, что квантовая механика могла бы оказаться ключом к физическому объяснению сознания. Но, как мы видели, этот проект обречен на неудачу. Квантовые "теории" сознания в итоге страдают от такого же провала в объяснении, что и классические теории, - отвечает Анна Сторожук и высказывает точку зрения,- На наш взгляд, перспективы квантового подхода к сознанию в другом - один из путей взаимодействия квантовых подходов и сознания видится в изменении способа человеческого мышления. Но этого мало - нужна соответствующая инструментальная база и методология анализа результатов, полученных в ходе экспериментальных результатов, которые еще надо научиться получать".

Доктор философских наук признает, что человек сводит все свои ответы на вопросы об устройстве природы и мышления к привычным "да" и "нет". То есть согласно постулатам Аристотеля: логика закодирована в значениях компьютерного бита "да" - 1, "нет" - 0. В квантовом компьютере значение кубита может принимать любое значение от нуля до единицы, то есть внедрение квантовых вычислений требует логики без закона исключенного третьего. Классический компьютер ограничен не технологически, а логически.

"Ограничения вызваны не возможностями технологий, а стремлением втиснуть человеческое мышление в "прокрустово ложе" логики Аристотеля. Готово ли человечество изменить свое бинарное мышление под давлением прогресса технологий? Сможем ли мы в 21 веке отказаться от закона исключенного третьего, больше 23 веков ограничивавшего интеллектуальное развитие? Представляется, что главное эпистемологическое значение квантового компьютера состоит в том, что он формирует запрос на выработку новой логики, нового стиля мышления и новой методологии исследования. Потребность изменения привычного стиля мышления назрела давно, об этом свидетельствуют масштабные экологические, экономические, политические и другие кризисы. Время покажет, будем ли мы придерживаться древней логической традиции или перейдем на новый уровень мышления, но квантовый компьютер - это определенно вызов человеческой интеллектуальной культуре", - выражает мнение доктор философских наук Анна Сторожук.

На фото - Дмитрий Владимирович Винник - доктор философских наук, Новосибирский государственный университет (г. Новосибирск)

Дмитрий Винник (№3 (78) ФИЛОСОФИЯ НАУКИ 2018 "КВАНТОВЫЕ ТЕОРИИ СОЗНАНИЯ: МЕТАФИЗИЧЕСКИЕ СПЕКУЛЯЦИИ И КОНКРЕТНО-НАУЧНОЕ СОДЕРЖАНИЕ") рассмотрел различные теории, авторы которых, опираясь на аппарат квантовой механики (точнее, на квантовую теорию психики) пытались объяснить психофизическое знание (практические примеры проявлений - память, когнитивные феномены, бистабильные изображения и др.). Он выдвигает гипотезу о том, что квантово-механическая природа аномальных феноменов психики непригодна для эмпирической проверки и доказать их весьма сомнительно. Ученый считает, что корректнее говорить о квантовой теории психики или квантовой теории ментального.

Кроме того, существуют наглядные макрофеномены, которые могут быть объяснены только средствами квантовой физики: сверхтекучесть, сверхпроводимость, туннельный эффект и другие. "Существуют ли психические и поведенческие феномены, которые могут быть объяснены средствами квантовой физики лучше, чем классической? Если такие будут убедительно предъявлены, это подтвердит квантовую теорию сознания", - замечает ученый.

На основе анализа концепции Пенроуза о том, что самосознание есть квантовый макрофеномен, Винник выдвигает допущение, что и поведение человека может представлять собой форму макроскопических квантовых явлений.

При этом новосибирский ученый подчеркивает: "В действительности Пенроуз один из многих (пусть и самый влиятельный), кто допускает, что самосознание является квантовым макрофеноменом. Я вовсе не следую весьма специфической теории Пенроуза, но вижу аргументы в пользу того, что это допущение может оказаться истинным. Мое предположение, что квантовые компьютеры можно использовать для подтверждения гипотезы о поведении как квантовом макрофеномене, весьма спорно. К слову, сам Пенроуз отрицает это по двум причинам. Во-первых, логические принципы функционирования квантового компьютера совершенно прозрачны и, строго говоря, в них нет ничего специфически "квантового", поэтому вряд ли способны привнести новое понимание. Во-вторых, несмотря на то, что квантовые события важны для работы мозга, согласно Пенроузу, мозг не является квантовым компьютером, поскольку природа сознания не является вычислительной".

По мысли автора, более реальным представляется такой подход: эмпирически обнаружить квантово-механические аспекты функционирования свойств и состояний, воспроизводимых в лабораторных условиях. То есть на примере нейроквантовых экспериментов, расчетов квантовых компьютеров, технологии мозговых имплантов.

Могут ли верификации гипотез сформировать новое модельное философское представление?

Дмитрий Винник замечает: "Классическое философское мышление сторонится самоопределения себя в так называемых "модельных" рамках, это скорее инструмент прикладного мышления. Я сторонник весьма непопулярной точки зрения, согласно которой прогресс в философском мышлении возможен и существует: некоторые проблемы, которые считались веками философскими, перестали быть таковыми. А иные были сформулированы только в последнее столетие. В этом смысле ответ на вопрос положительный".

По версии ученого, если используя аппарат квантовой механики, удастся предсказывать человеческое поведение, то это станет весомым аргументом в пользу общей природы поведенческих событий и событий квантовомеханических. Сознательное поведение человека в рамках квантовой механики представляется как поведение наблюдателя, трактуемого разным образом в различных концепциях (Паули, Юнг, Вигнер, Пенроуз).

Можно допустить, что в таком случае человек как наблюдатель сможет управлять(манипулировать) поведением?

"Человек вполне сносно справляется с задачей управления поведением себе подобных и без использования знаний квантовой физики. Наверное, они для этого избыточны. Впрочем, как утверждают З. Ванг, Т. Солловей и другие, именно аппарат расчета квантовой вероятности успешно позволяет прогнозировать ответы для устранения "эффекта последовательности", известного социологам. Это негативный эффект вариативности ответов респондентов при смене последовательности вопросов. Важно то, что ответы не поддаются прогнозированию на основе классической теории вероятностей. Если мы относим прогнозирование поведения людей к форме управления, то тогда ответ положительный. Только вот является ли факт успешного использования математического аппарата квантовой механики для таких нужд подтверждением квантовой природы психики, лежащей в основе поведения? Строго говоря, это не так", - считает Дмитрий Винник.

На фото - Светлана Сергеевна Попова - кандидат философских наук, научный сотрудник лаборатории лазерной биофизики, Институт лазерной физики Сибирского отделения Российской академии наук, г. Новосибирск, ассистент кафедры логики и методологии науки, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет.

Работа Светланы Поповой в рамках проекта (по плану в № 1, 2020 г. в журнале "ФИЛОСОФИЯ НАУКИ") посвящена концепции бозе-конденсации Фрёлиха и использованию её для объяснения сознания.

"Почему концепция Фрёлиха важна для применения квантовой физики в объяснении сознания? В первую очередь потому, что она предлагает механизм реализации квантового макроскопического состояния при нормальных температурах ("нормальный" в данном случае термин, обозначающий диапазон температур, оптимальный для существования живых организмов), - отвечает ученый и уточняет далее - Здесь важно понимать, почему "макроскопический квантовый" плохо сочетается с "нормальные температуры". В современной физике известно как минимум три квантовых макроскопических феномена: сверхтекучесть, сверхпроводимость и лазерное излучение. Два из них жёстко связаны с температурным порогом - ниже критической температуры возможно сверхтекучее или сверхпроводящее состояние, а выше - нет. Явления сверхпроводимости и сверхтекучести были открыты экспериментально, когда физики работали с температурами, близкими к абсолютному нулю. Теоретическое объяснение этих явлений основывается на статистике частиц с целым спином, которую разработали Бозе и Эйнштейн. Согласно их расчётам, при температурах ниже определённого значения для бозонов (как стали называть частицы с целым спином) становится энергетически выгодно находиться в одном состоянии. Группа частиц начинает себя вести как одна частица и процесс перехода в такое состояние называют бозе-конденсацией".

Как сообщила Светлана Попова, еще в 60-е годы XX века Герберт Фрёлих, учавствовавший в разработке теории сверхпроводимости, предположил, что для квантов колебаний биологических мембран возможен подобный процесс, но в качестве критического параметра для него выступает не температура, а скорость притока энергии в моды колебаний. То есть при реализации фрёлиховской конденсации можно получить квантовое макроскопическое состояние при нормальных температурах.

Фрёлиховская концепция до сих пор не является однозначно принятой в научном сообществе. По словам Поповой, "одним из характерных примеров того, как Фрёлиховская конденсация используется в объяснении сознания является упоминание её в книге Пенроуза "Тени разума". Пенроуз упоминает про Фрёлиха только для того, чтобы перейти к обсуждению своих построений квантовой теории сознания. Никакой специфики этого процесса, кроме упоминания микротрубочек цитоскелета, не раскрывается. Автор считает более важным сообщить, что изначально Фрёлиха на мысль о подобных процессах навёл его брат, Оливер Пенроуз, чем раскрыть специфику появления биологической квантовой когерентности (конец раздела 7.1 в "Тени разума")".

"Ещё одной смазанной темой, в контексте разговора о квантовой природе сознания, является неоднозначность границы между целесообразным поведением примитивных организмов (Пенроуз вслед за Хамероффом упоминает парамецию) и сознанием человека. Здесь Пенроуз непоследователен: то распространяя понятие сознания на все организмы, имеющие цитоскелет, то переходя к философским категориям Разума, - поясняет Попова и подчеркивает - И это не случайно. Это отражает характерную особенность современного обсуждения этого вопроса, когда исследователи одновременно чувствуют как единство природы любых живых организмов, так и качественные отличия человеческого разума. Но найти критерии такого качественного перехода не могут, как и чётко определить, в чём состоит единство".

"Фрёлиховская концепция обладает, на мой взгляд, огромным эвристическим потенциалом. Во-первых, развития заслуживает предположение, что единство квантового бозе-конденсата связано с единством и цельностью сознания. Во-вторых, нелокальность квантового макроскопического состояния может объяснить отсутствие чёткой привязки сознания в целом к определённым разделам головного мозга. В-третьих, исследование условий реализации фрёлиховской конденсации могут дать количественный критерий для качественного перехода от протосознания живых существ к разуму человека", - заключает Светлана Попова.

Авторы Александр Симанов и Александр Спасков (статья СУБСТАНЦИОНАЛЬНО ИНФОРМАЦИОННАЯ ОНТОЛОГИЯ ПСИХОФИЗИЧЕСКОЙ КВАНТОВОЙ РЕАЛЬНОСТИ" в сборнике "Философские категориальные структуры в научном познании". Минск, Изд-во "Четыре четверти", 2019, и в статье Спасков А.Н., ПРИРОДА ВРЕМЕНИ: СУБСТАНЦИАЛЬНО-ИНФОРМАЦИОННАЯ ОНТОЛОГИЯ /Метафизика. - 2019. - №1(31)) в построении квантовой онтологии придерживаются принципа монизма и формулируют принцип генезиса информационного многообразия. В результате строится система трех фундаментальных понятий информационной онтологии, отличных от традиционных информационных подходов. В чем заключается эта принципиальная разница, специалисты пытаются разобраться.

Основатель теории информации Клод Шеннон дал математически точное определение информации, которое не касается смыслового содержания сообщения и не связано с физическими свойствами систем. То есть одна и та же информация может быть записана на любом физическом носителе. Но информация не редуцируется к физике и, следовательно, информационная реальность дополняет физическую реальность. Возникает вопрос о содержательном смысле информации, о носителе и источнике этого смысла, от которого абстрагировался Шеннон. Выходит, что информация не зависит от физического носителя, а смысл не зависит от информационного носителя, то есть от знаковой системы, используемой для передачи сообщения. По мысли Шеннона, источником носителя смысла информации является человек с его сознанием. Такая позиция - человека, как носителя смысла - сохраняется в современных информационных технологиях. Но теперь на место человека претендуют системы искусственного интеллекта. Способны ли машины мыслить? Ответом на этот вопрос озабочена современная наука.

Спасков и Симанов берут за основу те фундаментальные разграничения между информацией (программное обеспечение (software)), носителем информации (аппаратура компьютера (hardware)) и смыслом информации, которые ввел Шеннон. Философы предполагают, что смысл - это некая фундаментальная сущность, которая находится за пределами физической и информационной реальности, но обретает свое реальное существование в сознании. Но отсюда следует, что сознание - это нечто большее, чем физика и физиология, а если так, то что же является носителем сознания и вообще - существует ли такой фундаментальный носитель?

"Но и квантовый подход, с нашей точки зрения, не преодолевает фундаментального разрыва между физическими и психическими феноменами и подлинное единство нужно искать на более глубоком уровне. Я имею в виду в данном случае тот уровень более глубокого понимания квантовой механики, который соответствует квантовой онтологии, - отвечает Александр - "Дело в том, что квантовая теория очень хорошо описывает результаты наблюдений квантовых явлений, но существует несколько принципиально различных интерпретаций этой теории и никто до сих пор не может сказать - что же лежит в основе квантовых феноменов. Ответить определенно на этот вопрос можно будет, по всей видимости, только после создания квантовой онтологии, к построению которой не видно пока ясных путей".

Таким образом, по словам российского ученого, "задача построения онтологии сознания и квантовой онтологии сводится к построению единой онтологии, которая возможна в рамках принципиально новой концепции квантового реализма, интегрирующего в свою теоретическую схему концепцию сознательного наблюдателя в соответствии с принципом психофизического единства и информационной интерпретацией квантовой механики.

С другой стороны физика всегда стремилась к поиску предельной онтологии и долгое время господствовало мнение, что в иерархии наук о природе физика занимает самое фундаментальное место. Ярким примером такого редукционизма является известная книга нобелевского лауреата Стивена Вайнберга "Мечты об окончательной теории" и современные варианты физических "теорий всего". Но сейчас становится все более ясным, что жизнь и сознание невозможно редуцировать к физическим началам и для полной картины мира необходимо ввести новые, нефизические сущности".

По мнению некоторых исследователей первичной сущностью в современной физике должна стать информация. Например, такой идеи придерживается физик Дж.А. Уилер, который выразил свою программу лаконичным тезисом ""Все" из "бита"".

"Мы также, как и Уилер, развиваем, если можно так сказать, информационную онтологию квантового мира и сознания. Возможно, как и считал Уилер, квантовая Вселенная и сознание являются равноправными соучастниками, порождающими информацию и смысл. Но все же в логическом порядке информация первична по отношению к физическим явлениям и вторична по отношению к сознанию. Если же говорить о хронологическом порядке, то в развиваемой нами концепции первичные, а значит и предельно примитивные элементы разума возникают одновременно с самыми элементарными частицами материи в момент возникновения Вселенной.

В этом и заключается принципиальное отличие нашего подхода от других, известных нам квантовых подходов к феномену сознания. Другая принципиальная особенность этого подхода заключается в том, что мы рассматриваем генезис информационного многообразия и возрастание сложности Вселенной как коэволюционный процесс взаимного усложнения психики и физического тела в соответствии с принципом психофизического единства", - подчеркивает Александр Симанов.

В связи с этим авторы проекта вводят понятие субстанциального источника информации и понятие фундаментального носителя информации или хронального расслоенного континуума, который может быть в двух квантовых состояниях.

То есть, согласно такой концепции, объективная физическая и субъективная психическая реальности взаимно комплементарны друг другу и возникают в процессе раздвоения единой реальности. А эта единая реальность и представляет собой квантовое состояние физического мира. Но жизнь, психика и сознание - это нечто большее, чем структурное и функциональное разнообразие, организованное на основе простейших базовых элементов. Невозможно логически вывести эти феномены из реляционных отношений базовых элементов, если только не предположить, что жизнь и сознание - это внутреннее субстанциальное свойство, изначально присущее этим элементам", - считают авторы.

Чем уникален ваш подход к обоснованию квантовой онтологии?

"В построении квантовой онтологии мы придерживаемся принципа монизма, согласно которому в основании всего сущего предполагается некая единая субстанция. Таким образом, субстанция понимается нами как единый источник и причина существования всего многообразия объективных феноменов и их субъективного представления. Можно сказать, что субстанция - это генератор субъективной и объективной реальности. А все многообразие мира порождается в результате субстанциальной деятельности.

Уникальность нашего подхода связана с использованием принципиально новой модели расслоенного квантового времени. Дело в том, что в классической квантовой теории нет понятия квантового времени, как некоторого микроскопического параметра, внутренне присущего квантовым объектам, а при описании квантовых процессов время - это единственный макроскопический параметр, измеряемый лабораторными часами. Мы же считаем, и этой точки зрения придерживаются многие известные ученые, такие, например, как Брайн Грин, Тегмарк, Ли Смолин, Шон Кэрролл и другие, что понимание природы и структуры времени является ключом к загадкам квантового мира и сознания".

"В нашей модели - отмечает философ - естественным образом объясняется спин и внутренние симметрии элементарных частиц, как следствие структуры расслоенного внутреннего времени квантовых объектов. Кроме того, она хорошо согласуется с транзакционной интерпретацией квантовой механики, которая была предложена Джоном Крамером в 1986 году и объясняет нелокальную связь прошлых и будущих состояний квантовой системы в слое настоящего времени. И еще одной особенностью модели является то, что она вводит математическое описание объективного и субъективного времени как двух зеркально симметричных и комплексно сопряженных временных рядов, возникающих в акте взаимодействия субъекта и объекта, который можно интерпретировать как квантовое наблюдение или соучастие (в терминах Дж. Уилера). Так как эти ряды зеркально симметричны, то их можно было бы назвать левым и правым временем и объяснить таким образом отражение в нашем сознании динамических процессов, происходящих в объективном мире.

Другой особенностью нашего подхода к обоснованию квантовой онтологии и интерпретации квантовой механики является то, что любой квантовый объект, наблюдаемый в эксперименте и представленный в нашем сознании, рассматривается одновременно и как квантовый субъект, вступающий с нами в информационную связь".

По мнению авторов проекта, физические взаимодействия между элементарными частицами выступают как процессы жизнедеятельности и метаболизма квантовых объектов. Элементарные частицы суть простейшие живые существа, фундаментальными свойствами которых являются способность воспроизводить собственные внутренние состояния и процессы, а также самих себя и себе подобных существ.

Кроме того, являясь сторонниками квантового подхода, ученые придерживаются идеи панпсихизма. Согласно такой точке зрения, в природе все объекты, наряду с физическими свойствами, обладают элементами сознания. Фундаментальным свойством сознательных существ является способность воспринимать, перерабатывать и производить значимую для их жизнедеятельности информацию. По словам Спаскова, "в терминологии гениального английского математика Клиффорда, предложенной еще в XIX веке, такой элемент сознания получил название "mind-stuff", что можно перевести как "вещество разума" или "материя разума", а широко известный современный исследователь сознания Дэвид Чалмерс называет такое свойство элементарных частиц "протосознанием". Подобные идеи, как известно, выдвигал и наш знаменитый соотечественник - К.Э. Циолковский, который считал всю Вселенную живой и наделенной сознанием, вплоть до самых примитивных его форм у электронов и атомов".

Александр Спасков и Александр Симанов объясняют процесс наблюдения квантового объекта как представленность его в нашем сознании в виде зеркально симметричного образа как в пространстве, так и во времени. В то время как, действительную реальность - в качестве психофизического единства двух комплексно сопряженных миров, а именно - объективного квантового внешнего мира и субъективного внутреннего мира психики:

"В этом случае сознание можно представить как интерфейс или зеркальную поверхность, по одну сторону которой находится внешний объективный мир, а по другую - наша подсознательная психика. Сам по себе объективный квантовый мир - это неопределенное еще состояние суперпозиции множества возможных состояний, которое описывается комплексными числами. То же самое можно сказать и о комплексно сопряженном ему субъективном мире подсознания. Но лишь в акте наблюдения в нашем сознании возникает субъективный образ объективного мира, представленный действительными числами как результат их комплексного сопряжения и взаимной аннигиляции их мнимых составляющих".

Итак, исследование российских и белорусских ученых-философов подтвердило, что классические подходы к проблеме сознания и различные интерпретации этой теории остаются на уровне описания феномена сознания. Есть вероятность того, что именно квантовый подход может стать научным прорывом. Но по-прежнему фундаментальной задачей современной науки остается создание квантовой онтологии, чтобы развить квантовую теорию сознания.

Анализ критических реакций на квантовый подход показал, что пока преждевременно говорить о конкретном влиянии квантовых процессов на сознание современного человека. Очевидно, новый методологический аппарат откроет другие представления о сознании, претендующие на использование идей квантовой физики.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
квантовая онтология

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
квантовая физика

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Автор Олеся Фарберович

# data[].attributes.attachment_link.title
Возможности квантового подхода к осмыслению и пониманию сущности сознания

# data[].attributes.attachment_link.description
Целесообразность применимости квантовых подходов к сознанию и попытка осмысления основных критериев в построении квантовой онтологии - в фокусе внимания философско-научного исследования ученых России и Беларуси В век развития квантовой физики и имеющихся и формирующихся новых квантовых подходов к исследованию мира, приводящих к уникальным практическим результатам, в частности, к развитию нанотехнологии и нейрокибернетики, актуальным представляется обсуждение философско-методологических проблем исследования феномена сознания в контексте этих подходов.

# data[].attributes.headline
Бесплатные смены для одаренных детей пройдут в летних лагерях Тюменской области 

# data[].attributes.subject
Бесплатные смены для одаренных детей пройдут в летних лагерях Тюменской области 

# data[].attributes.body
https://t-l.ru/305247.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
| Фото: "Детский технопарк Кванториум Тюмень" во ВКонтакте

Лидерские курсы, занятия по проектной деятельности, погружение в олимпиадные дисциплины, а также обучение от известных педагогов области и страны пройдут в загородных центрах Тюменской области летом 2021 года, сообщает управление стратегических коммуникаций ТюмГУ.

Обучение в онлайн-формате и интенсивные образовательные программы на базе загородных центров посетят более 700 учеников юга Тюменской области.

На некоторые направления еще продолжается набор детей на конкурсной основе, поэтому воспользоваться возможностью могут все школьники юга Тюменской области.

Например, для 8-11 классов на базе загородного центра "Олимпийская ребячка" состоится проект "Тюмень-500". Под руководством креативных педагогов участники 17-23 июля будут создавать город будущего. В этом проекте участвовать лучше командой из трех-пяти человек. В заявке, на основе которой состоится конкурсный отбор, каждому участнику нужно описать идею (до 300 слов) и указать контакты педагога, который может порекомендовать ребенка к участию. Заполнять заявку здесь.

Учебно-научная школа "diрацио" для учеников 8-11 классов Тюменской области будет проходить с 9 по 15 июля на базе "Ребячьей республики". Предусмотрены два направления: "Проектная деятельность: научные и инженерные проекты" и "Подготовка к олимпиаде КД НТИ по профилям "Интеллектуальные энергетические системы" и "Технологии беспроводной связи".

Школьникам предстоит освоить инструменты для реализации проектов, разбирать задачи, цели и гипотезы, знакомиться с выдающимися примерами проектов школьников России и мира в области современного естествознания, математики, IT и инженерии, погружаться в профили всероссийской олимпиады КД НТИ, участвовать в хакатонах и многое другое. Заявку, в которой необходимо указать свои достижения и написать эссе, можно заполнить здесь.

До 15 июня оргкомитет и эксперты изучат материалы от всех кандидатов и пригласят лучших на бесплатные образовательные программы. Подробнее можно узнать в группах регионального центра выявления и поддержки одаренных детей Тюменской области "Новое поколение".

# data[].attributes.attachment_link.title
Бесплатные смены для одаренных детей пройдут в летних лагерях Тюменской области

# data[].attributes.attachment_link.description
Фото: "Детский технопарк Кванториум Тюмень" во ВКонтакте Лидерские курсы, занятия по проектной деятельности, погружение в олимпиадные дисциплины, а также обучение от известных педагогов области и страны пройдут в загородных центрах Тюменской области летом 2021 года, сообщает управление стратегических коммуникаций ТюмГУ. Обучение в онлайн-формате и интенсивные образовательные программы на базе загородных центров посетят более 700 учеников юга Тюменской области.

# data[].attributes.headline
КВАНТОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММАХ

# data[].attributes.subject
КВАНТОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММАХ

# data[].attributes.body
http://www.vestnik-sviazy.ru/news/kvantovye-tekhnologii-v-obrazovatelnykh-programmakh/

# data[].attributes.attachment_link.title
Квантовые технологии в образовательных программах

# data[].attributes.attachment_link.description
Подведомственный Россвязи МТУСИ в рамках сотрудничества с научно-производственной компанией QRate начинает формировать новые образовательные стандарты в области квантовых коммуникаций в России.

# data[].attributes.headline
БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЙ ФОНД СБЕРБАНКА «ВКЛАД В БУДУЩЕЕ» ПОДДЕРЖИТ ОДАРЁННЫХ ШКОЛЬНИКОВ ОЛИМПИАДЫ КРУЖКОВОГО ДВИЖЕНИЯ НТИ

# data[].attributes.subject
БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЙ ФОНД СБЕРБАНКА «ВКЛАД В БУДУЩЕЕ» ПОДДЕРЖИТ ОДАРЁННЫХ ШКОЛЬНИКОВ ОЛИМПИАДЫ КРУЖКОВОГО ДВИЖЕНИЯ НТИ

# data[].attributes.body
https://ntcontest.ru/about/press-releases/blagotvoritelnyy-fond-sberbanka-vklad-v-budushchee-podderzhit-odaryennykh-shkolnikov-olimpiady-kruzh/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Второй год подряд благотворительный фонд Сбербанка "Вклад в будущее" поддерживает профиль Олимпиады Кружкового движения Национальной технологической инициативы "Искусственный интеллект". Соревнование является совместным проектом олимпиады и Академии искусственного интеллекта для школьников (AI-Academy) - проекта Сбербанка и Благотворительного фонда "Вклад в будущее".

Профиль "Искусственный интеллект" включён в проект Перечня российского совета олимпиад школьников (РСОШ) и их уровней на 2020/21 учебный год, утверждаемый приказом Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, и приносит бонусы при поступлении в ряд профильных вузов.

Кроме того, победа в профиле "Искусственный интеллект" дает возможность карьерного роста уже в школе - 5 лучших команд будут приглашены на стажировку в экосистему Сбербанка.

Традиционно Центр исследования данных Сбербанка ставит перед школьниками серьезные задачи. В этом году участники отборочного этапа погрузятся в обработку естественного языка (Natural Language Processing - NLP). Наработки данной сферы преимущественно используются в бизнесе для построения AGI-based вопросно-ответных систем. Алгоритмы таких систем лежат в основе поисковых машин, чат-ботов, автоматизации работы колл-центров и технической поддержки, обработки обращений граждан, сбора обратной связи от клиентов и др.

Трек "Искусственный интеллект" направлен на просвещение, обучение и работу с молодыми талантами в сфере искусственного интеллекта.

Пётр Положевец, исполнительный директор Благотворительного фонда Сбербанка "Вклад в будущее", отметил: "Второй год подряд на олимпиаде дети пробуют себя в решении задач, по-настоящему важных для экономики.Такие проекты для школьников приближают наше образование к тому, чтобы его результатом были не только грамотно донесенные знания, но и активный и заинтересованный ребенок, который умеет эти знания добывать, использовать, рефлексировать, применять их там, где они могут быть полезны".

Справочная информация

Фонд "Вклад в будущее" создан Сбербанком в 2015 году. Миссия фонда - прилагать совместные усилия, чтобы люди уверенно чувствовали себя в быстро меняющемся мире и могли отвечать на вызовы XXI века.

Деятельность фонда направлена на изменения в современном российском образовании с учетом вызовов XXI века, а также на развитие инклюзивной среды, обеспечивающей членам общества равные возможности самореализации и полноценной жизнедеятельности вне зависимости от особенностей развития и здоровья. В рамках направления "Современное образование" фонд инициирует и поддерживает проекты, способствующие формированию у детей навыков XXI века и новой грамотности.

# data[].attributes.attachment_link.title
Благотворительный фонд Сбербанка "Вклад в будущее" поддержит одарённых школьников Олимпиады Кружкового движения НТИ

# data[].attributes.attachment_link.description
Второй год подряд благотворительный фонд Сбербанка "Вклад в будущее" поддерживает профиль Олимпиады Кружкового движения Национальной технологической инициативы "Искусственный интеллект". Соревнование является совместным проектом олимпиады и Академии искусственного интеллекта для школьников (AI-Academy) - проекта Сбербанка и Благотворительного фонда "Вклад в будущее".

# data[].attributes.headline
Развитие технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования

# data[].attributes.subject
Развитие технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования

# data[].attributes.body
https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-tehnicheskoy-odarennosti-detey-doshkolnogo-vozrasta-sredstvami-legokonstruirovaniya

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
﻿УДК 372 (021)

ББК 74.100.13я73

Максаева Юлия Александровна

аспирант

кафедра педагогики и психологии детства Челябинский государственный педагогический университет

г. Челябинск Maksaeva Yulia Alexandrovna Post-graduate

Department of Pedagogy and Psychology of Childhood Chelyabinsk State Pedagogical University Chelyabinsk yulya.maxaeva@mail.ru Развитие технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования Development of technical talent preschool children By means lego construction В статье представлены инновационные практико-направленные способы развития начальной технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования. По мнению автора статьи, самым интересным и легко усваиваемым детьми дошкольного возраста является техническое творчество с конструктором LEGO. Интеграция легоконструирования в образовательную среду детского сада способствует формированию устойчивых умений и компетенций у детей дошкольного возраста в области технического творчества.

The article presents an innovative practice-directed ways to develop initial technical talent of preschool children means Lego construction. According to the author, the most interesting and easily understood by children of preschool age is technical creativity with constructor LEGO. Lego construction integration into the educational environment kindergarten promotes building sustainable skills and competencies in preschool children in the area of technical creativity.

Ключевые слова: легоконструирование, дошкольный возраст, одарённость, техническое творчество.

Key words: LEGO construction, technical talent, preschool children.

В настоящее в России возникает нехватка рабочих кадров технического

направления. По словам В.В. Путина, без микроэлектроники, наноиндустрии и технологии не будет ни современного авиастроения, ни судостроения, ни, тем более, ракетостроения[7]. Такие изменения в обществе и науке привели к изменению в системе образования, что, в свою очередь, привело к изменениям и в образовании детей дошкольного возраста. На наш взгляд, развитие техническо-

го интереса стоит начинать не с выбора подростком вуза, а с самых начальных азов обучения, т.е. с воспитания в дошкольных учреждениях.

Проблема взаимодействия человека и техники рассматривается различными областями научного знания, в частности, техническими науками, гигиеной и научной организацией труда, инженерной психологией. Уже происходит глобальное пересмотрение принципов дошкольного образования. Ребёнок активно стремится к познанию окружающей действительности. Он испытывает интерес ко всему неизвестному. Интерес к прошлому и будущему, устройству мира. Задаёт много вопросов. Ребёнок строит догадки, рассуждает, обдумывает и ищет различные способы решения проблемных ситуаций. А.М. Матюшин считает познавательный интерес доминирующим показателем развития одарённости детей дошкольного возраста[3]. Одаренность, по мнению Б.М. Теплова, - то качественно своеобразное сочетание способностей, от которых зависит возможность достижения большего или меньшего успеха в выполнении той или другой деятельности[3]. Техническая одаренность как таковая мало исследована в психологической литературе таких ученых, как М.А. Розов, А Уоллес, Б.М. Кед-ров[4]. Этот компонент выделяется нами на основе обязательного включения в различные модели технических способностей таких компонентов, как конструкторская фантазия, творческий подход к решению конструкторских задач,

т

нестандартность технического мышления. 1ехнический интеллект определяет когнитивные возможности и потенциал детей начиная с дошкольного возраста.

XXI век внёс в систему образования детей дошкольного возраста новые игры и развлечения. Дети легко осваивают информационно-коммуникативные средства и простыми иллюстрациями их уже сложно удивить. Развитие образовательного процесса идёт по многим направлениям, затрагивая, главным образом, формирование личностных качеств дошкольника. Интеграция образовательных областей, по словам Л.В. Трубайчук [4], гармонично объединяет их в единый, неразрывный образовательный процесс, гарантируя высокие результаты в развитии и воспитании детей дошкольного возраста. В качестве результата

образовательной деятельности ДОУ предполагается не сумма знаний, умений и навыков, а приобретаемые качества ребёнка, такие как любознательность, активность, самостоятельность, ответственность и воспитанность, что наилучшим образом способствует выявлению и развитию одарённости детей. В то же время педагог, на наш взгляд, должен искать способы наиболее интересного и в то же время несложного развития вышеперечисленных качеств. Трудно заинтересовать детей абстрактными понятиями и уж тем более невозможно заставить его выучить материал, если они не понимают цели его изучения. В профессиональной деятельности мы стремимся использовать самые разнообразные приёмы и методы. Педагог и сам должен обучаться новым, современным технологиям, ведь наши дошкольники живут в современном мире компьютеров, интернета, электроники и автоматики. Они хотят видеть это и в образовательной деятельности, изучать, использовать, понимать.

Задачи развития технической одарённости можно разделить на теоретические и практические, психические феномены, относимые нами к данной группе, будут, очевидно, проявляться на теоретическом и практическом уровнях. В первом случае мы связываем их с особенностями технического мышления, а во втором - со специфическим явлением, упоминаемым в литературе как "ручная умелость"[6]. Видов и способов развития ручной умелости множество, одним из самых интересных и легко усваиваемых детьми дошкольного возраста мы считаем техническое творчество с конструкторами LEGO.

LEGO - это уникальный конструктор, из деталей которого можно построить как обыкновенную башню, высота которой будет отмечена в книге рекордов Гиннеса, так и робота, способного производить замеры освещённости и температуры окружающего их пространства или сортировать предметы по соответствующим корзинам.

Компанией LEGO Group было разработано много серий конструктора для развлечения и досуга детей. Но нас больше интересуют обучающие конструкторы "LEGO Education", созданные не только для строительства различных мо-

делей ради забавы, но и для развития умственных способностей детей. Разнообразие их очень велико: конструктор для детей от 3 лет, где они могут строить модели и составлять и обыгрывать с их помощью бытовые сюжеты и элементарные механизмы, приводящие модель в действие от натянутой пружины или солнечной батареи, так и робототехника.

Робототехника - конструирование действующих моделей на базе конструкторов серии LEGO MINDSTORMS. Выпуск конструкторов этой серии начался в 1998 году с устройства с моторами, датчиками и микрокомпьютером и другими обычными деталями LEGO для создания действующих роботов. Идея неживой материи, которая выполняет самостоятельные движения, просто поразительна! С тех пор, как роботы стали в наше время такими технологически сложными, можно подумать, что для их конструирования и программирования необходимы большие знания и навыки. Однако серия конструкторов LEGO MINDSTORMS делает робототехнику лёгкой и увлекательной как для взрослых, так и для детей[5].

Самыми популярными конструкторами серии LEGO MINDSTORMS являются: WeDo (с 4лет) знакомящий детей с элементарными креплениями элементов, приводящих друг друга и всю конструкцию в движение при помощи программы, составленной на ПК, RCX (с 7 лет), где можно не просто собирать движущиеся модели, которые действуют автономно на батареях питания типа АА, но и производить элементарные измерения окружающих факторов (степени освещённости, температуры и т.д.), а также NXT (с 10лет) - крайнее, на сегодняшний день, детище компании LEGO Group в области робототехники.

Актуальной в данное время остаётся одна проблема: слишком мало литературы на русском языке, пособий для педагогов по робототехнике. Издано несколько пособий в России и русскоязычных странах для детей школьного возраста. Однако мы считаем, что дети дошкольного возраста могут легко справиться с простейшими заданиями по сборке конструкций из серии LEGO MINDSTORMS.

В дошкольном учреждении требования к Л ЕГО не столь большие. Мы

и гр

учим детей правильно создавать конструкции с опорой на схемы. Тем не менее, это позволяет нам развивать в детях не только навыки конструирования, но и решать другие образовательные области, предусмотренные программой ДОУ. Используя конструктор, мы ставим перед детьми простые, понятные и привлекательные для них задачи, при достижении которых они, сами того не замечая, обучаются. Развитие способностей к конструированию активизирует мыслительные процессы ребенка, рождает интерес к новому, к творческому решению поставленных задач, изобретательности и самостоятельности, инициативности, стремление к поиску нового и оригинального. А значит, и способствует развитию одарённости детей.

Если деятельность ребенка носит творческий, нерутиуный характер, то она постоянно заставляет его думать и становится достаточно привлекательной для ребенка. Такая деятельность всегда связана с созданием чего-либо нового, открытием для себя нового знания, обнаружения в самом себе новых возможно-стей[1], что является сильным и действенным стимулом к занятиям по легокон-струированию, к приложению необходимых усилий, направленных на преодоление возникающих трудностей в создании изделия. Если выполняемая деятельность находится в зоне оптимальной трудности, т.е. на пределе возможностей ребенка, то она ведет за собой развитие его способностей, реализуя зону потенциального развития [2]. Деятельность, не находящаяся в пределах зоны оптимальной трудности, гораздо в меньшей степени ведет за собой развитие способностей. Если конструкторская деятельность слишком проста для ребенка, то обеспечивает лишь реализацию уже имеющихся способностей; если же деятельность чрезмерно сложна, то становится невыполнимой и, следовательно, также не приводит к формированию новых умений и навыков. Поэтому важно поддержание интереса к конструкторской деятельности через мотивацию, что превращает цель деятельности в актуальную потребность человека[3].

Главным фактором развития с помощью LEGO является, конечно же, само по себе конструирование, где дети учатся подбирать соответствующие детали, выстраивать конструкции, варьировать их изменение.

Если у детей дошкольного возраста появляется желание конструировать машины, механизмы или приборы, то это говорит о предпосылках развития технической одарённости. А также здесь играет свою роль предрасположенность к накоплению технических знаний, представлений о машинах, деталях, узлах...

Не обходится дело и без развития пространственного мышления, т.к. объёмное конструирование существенно сложнее плоскостного выкладывания квадратиков на столе. Ребёнку следует учитывать объём не только всей конструкции, но и конфигурацию каждой детали. Также важны и такие пространственные показатели, как симметричность и асимметричность. Таким образом, у детей дошкольного возраста развивается творческое конструкторское мышление, являющееся одним из компонентов развития технической одарённости.

Развитие математических способностей достигается в процессе конструирования делением деталей поровну, их пересчёт, а также вычисление длины, необходимой детали путём пересчёта кнопок-креплений на пластине или блоке.

Дети дошкольного возраста, увлекающиеся легоконструированием, достигают высокого уровня развития умения кодировать, т.е. работать с чертежами, схемами, технологическими картами. Легоконструирование развивает и речевые навыки путём бесед, разъяснений различных явлений или описаний объектов, а также вопросов и ответов.

Это развивает также коммуникативные навыки. Одной из первичных целей в легоконструировании, на наш взгляд, - научить детей эффективно работать вместе. Сегодня групповое или совместное освоение знаний и развитие умений, интерактивный характер взаимодействия востребованы так, как никогда раньше. В совместной деятельности дети могут не просто поинтересоваться новин-

ками, но и получить или дать совет о способах крепления, обменяться деталями или даже объединить свои модели для более масштабной конструкции.

Перед каждым началом конструктивной деятельности мы обсуждаем, что именно будем сегодня моделировать, какое назначение имеет та или иная конструкция в окружающем мире, является ли она помощником человека. Так, мы развиваем у детей дошкольного возраста социальные навыки: самостоятельность, инициативность, ответственность, взаимопонимание, необходимые при взаимодействии с другими детьми.

Не обходится здесь и без развития художественно-эстетических навыков. В легоконструировании оно легко решается дошкольниками при оформлении и преобразовании уже готовых моделей, когда в ход может идти не только конструктор, но и бумага, карандаши, бросовый материал для создания целостного образа их произведения. Также необходимо создавать условия, при которых участники совместной деятельности в группах могли бы на практике учиться посредством обратной связи, а также на своих ошибках. Таким образом, они могут решить возникшую проблему, посоветовавшись друг с другом.

Итак, легоконструирование и робототехника позволяют внедрять информационные технологии в образовательный процесс, овладевать элементами компьютерной грамотности, формировать у детей дошкольного возраста умения и навыки работы с современными техническими средствами, развивать основными образовательными направлениями, причём делать это легко, непринужденно и играючи, развивая у ребёнка познавательный интерес, креативность и наблюдательность.

Библиографический список

1. Венгер, Л. А. Игры и упражнения по развитию умственных способностей у детей дошкольного возраста: книга для воспитателей детского садах [Текст] / Л.А. Венгер, О.М. Дьяченко. - М.: Просвещение, 2001. - 124 с.

2. Выготский, Л.С. Избранные психологические исследования. - М., Изд-во АПН РСФСР, 1956. -257 с.

3. Интеграция образовательных областей как средство организации целостного процесса в дошкольном учреждении: коллективная монография/ под ред. Трубайчук Л.В. - Челябинск: ООО "РЕКПОЛ". 2011 - 158 с.

4. Кудрин, Б.И. Техника: новая парадигма философии техники (третья научная картина мира). - Томск: Издательство Томского университета, 1998. - 40 с.

5. Филиппов, С.А. Роботехника для детей и родителей. - СПб.: Наука,

2010. - 195 с.

6. Цвынтарный, В.В. Играем пальчиками и развиваем речь. - Санкт-Петербург: Лань, 1996г. - 158 с.

7. Шевченко, Ю.А. [текст] Психологическая модель технической одаренности как основа профессионального отбора и обучения. / http://www.edu.meks-info.ru/

Bibliography

1. Wenger, L.A. Games and exercises for the development of mental abilities in preschool children: a book for caregivers of children's gardens [Text] / L.A. Wenger, O.M. Dyachenko. - M.: "Education", 2001. - 124 р.

2. Vygotsky, L.S., Selected psychological research. - M., APS RSFSR, 1956. -257 р.

3. Integration of educational areas as a means of organizing a holistic process in preschool: a collective monograph / ed. Trubaychuk L.V. - Chelyabinsk, "REKPOL."

2011. - 158 p.

4. Kudrin, B.I. Technique: a new paradigm philosophy of technology (third scientific picture of the world). - Tomsk: Tomsk University Publishing House, 1998. -40 p.

5. Filippov, S.A., Robotics for kids and parents. - St. Petersburg.: "Nauka", 2010. - 195 p.

6. Tsvyntarny, V.V., Playing fingers and develop language skills. - St. Petersburg, "Lan'", 1996. - 158 p.

7. Shevchenko, Yu.A., [text] Psychological model of technical talent as the basis of a professional selection for and training. / http://www.edu.meks-info.ru/

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
научная статья бесплатно на тему развитие технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования текст научной работы по наукам об образовании из научного журнала вестник южно-уральского государственного гуманитарно-педагогического университета. легоконструирование

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
дошкольный возраст

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
техническое творчество

# data[].attributes.attachment_link.title
Развитие технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования

# data[].attributes.attachment_link.description
В статье представлены инновационные практико-направленные способы развития начальной технической одаренности детей дошкольного возраста средствами легоконструирования. По мнению автора статьи, самым интересным и легко усваиваемым детьми дошкольного возраста является техническое творчество с конструктором LEGO. Интеграция легоконструирования в образовательную среду детского сада способствует формированию устойчивых умений и компетенций у детей дошкольного возраста в области технического творчества.

# data[].attributes.headline
ВЫЯВЛЕНИЕ И ПОДДЕРЖКА ОДАРЕННЫХ ДЕТЕЙ СРЕДСТВАМИ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

# data[].attributes.subject
ВЫЯВЛЕНИЕ И ПОДДЕРЖКА ОДАРЕННЫХ ДЕТЕЙ СРЕДСТВАМИ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

# data[].attributes.body
https://cyberleninka.ru/article/n/vyyavlenie-i-podderzhka-odarennyh-detey-sredstvami-setevogo-vzaimodeystviya

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
﻿Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

© М. А. Мазниченко, Н. И. Нескоромных, О. П. Садилова, С. В. Бревнова, Н. М. Григоращенко-Алиева, В. А. Фоменко

DOI: 10.15293/2658-6762.2102.01

УДК 371.21

Выявление и поддержка одаренных детей средствами сетевого взаимодействия

М. А. Мазниченко, Н. И. Нескоромных, О. П. Садилова, С. В. Бревнова, Н. М. Григоращенко-Алиева, В. А. Фоменко (Сочи, Россия)

Проблема и цель. В статье исследуется проблема недостаточного использования в образовательной практике возможностей сетевого взаимодействия образовательных организаций в решении актуальных задач работы с одаренными детьми. Цель исследования - определение механизмов выявления и поддержки одаренных детей средствами сетевого взаимодействия.

Методология. Для достижения цели выполнен обзор имеющихся исследований одаренности, выявления и поддержки одаренных детей, их организации средствами взаимодействия образовательных учреждений различных ступеней. Методом анкетирования проведена оценка руководящим составом и педагогами образовательных организаций эффективности проводимой работы по выявлению и поддержке одаренных детей. В анкетировании приняли участие 149 респондентов, представляющих 44 муниципалитета Краснодарского края: заместители директоров, методисты, педагоги общего и дополнительного образования. Выполнен анализ официальных сайтов вузов с целью обобщения существующего опыта организации их взаимодействия

Исследование выполнено при финансовой поддержке Кубанского научного фонда в рамках научного проекта № "МФИ-20.1/П2"

Мазниченко Марина Александровна - доктор педагогических наук, профессор, кафедра педагогического и психолого-педагогического образования, Сочинский государственный университет. E-mail: maznichenkoma@mail.ru

Нескоромных Наталия Ивановна - кандидат педагогических наук, методист, Центр творческого развития и гуманитарного образования г. Сочи. E-mail: nesknatali@mail.ru

Садилова Оксана Павловна - кандидат педагогических наук, доцент, кафедра педагогического и психолого-педагогического образования, Сочинский государственный университет. E-mail: sadilova.op@yandex.ru

Бревнова Снежана Владимировна - кандидат филологических наук, доцент, кафедра педагогического и психолого-педагогического образования, Сочинский государственный университет. E-mail: svbrevnova@mail.ru

Григоращенко-Алиева Надежда Мансумовна - кандидат социологических наук, доцент, кафедра педагогического и психолого-педагогического образования, Сочинский государственный университет.

E-mail: nadya55505@mail.ru

Фоменко Вита Александровна - кандидат экономических наук, доцент, кафедра теории государства и права, истории и философии, Сочинский государственный университет. E-mail: vitafomenco@mail.ru © 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

с общеобразовательными организациями по выявлению и поддержке одаренных детей. Для преодоления выявленных проблем в работе с одаренными детьми разработана модель сетевого взаимодействия опорного вуза с образовательными организациями.

Результаты. Проведенное исследование позволило получить следующие результаты:

(1) выявлены ключевые проблемы организации работы с одаренными детьми: выпадение из поля внимания педагогов ряда детей с проявлениями специальной одаренности; развитие повышенных способностей одаренных детей вне связи с будущей профессиональной деятельностью; недостаточное внимание к решению задач воспитания и социализации одаренных детей; отсутствие преемственности в работе с одаренными детьми на разных ступенях образования;

(2) разработана модель сетевого взаимодействия опорного вуза и образовательных организаций, направленная на решение выявленных проблем; (3) определены механизмы выявления и поддержки одаренных детей средствами сетевого взаимодействия через включение детей с проявлениями 9 видов одаренности (академической (интеллектуальной), технической, предпринимательской, коммуникативной, лидерской, эмоциональной, спортивной, одаренности в искусствах, одаренности в ремеслах) в соответствующие им виды профессионально-ориентированной деятельности (учебно-научной, технического проектирования, бизнес-проектирования, общения с клиентом, управленческой, волонтерской, спортивной, художественного творчества, производственной) с использованием инфраструктуры и кадрового потенциала опорного вуза.

Заключение. Проведенное исследование дает основание заключить, что выявление и поддержку детской одаренности необходимо осуществлять в тесной связи с профессиональной ориентацией с учетом потребностей регионального рынка труда. Эффективным средством решения такой задачи выступает сетевое взаимодействие организаций общего и дополнительного образования детей с опорным вузом, основанное на использовании его инфраструктуры и кадрового потенциала.

Ключевые слова: одаренные дети; организация работы с одаренными детьми; оценка работы с одаренными детьми; педагоги образовательных организаций; поддержка одаренных детей; сетевое взаимодействие; модель сетевого взаимодействия.

Постановка проблемы

Выявление и поддержка одаренных обучающихся (детей, обладающих повышенными способностями к определенным видам деятельности) выступает стратегической задачей системы образования любой страны, так как является залогом развития ее экономики, трудового, интеллектуального, духовного потенциала. Эта задача решается как на уровне образовательной политики и образовательной практики, так и в педагогических и психологических исследованиях. В России задачи вы-

явления и поддержки одаренных детей отражены в федеральном проекте "Успех каждого ребенка".

Различные проблемы понимания одаренности, выявления и психолого-педагогической поддержки одаренных детей, их обучения и воспитания изучены в педагогических и психологических исследованиях.

Д. Б. Богоявленской [1], В. Д. Шадрико-вым [2], 1 Бшеёвгцё [3] уточнено с современных позиций понятие одаренности. Е. П. Ильиным1, В. И. Пановым2, Б. М. Тепловым [4], Д. Б. Богоявленской [1], В. Д. Шадриковым [2]

1 Ильин Е. П. Психология творчества, креативности, 2 Панов В. И. Одаренные дети: выявление - обучение -

одаренности: монография. - СПб.: Питер, 2009. - развитие // Педагогика. - 2001. - № 4. - С. 3-44. 448 с.

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

2021, том 11, № 2

созданы психологические теории, рабочая концепция одаренности3. В зарубежных исследованиях дифференцированы понятия академически одаренных (в изучении наук) и талантливых (в спорте, искусствах, ремеслах, предпринимательстве) детей4, в отечественной психологии - понятия общей и специальной одаренности [1; 2]. Описаны различные виды специальной одаренности, методики их выявления и развития: математическая5 [5], в сфере информационных технологий [6], лингвистическая [7-9], техническая [10-11], одаренность в области искусств6 [12-13], в сфере предпринимательства7, в спорте [1 4], социальная (коммуникативная, лидерская) [15], эмо-

8 9

циональная8, нравственная9.

Разработаны различные модели обучения одаренных детей, изучается эффективность их применения в образовательной практике: модель обогащения содержания обуче-

ISSN 2658-6762

ния с учетом повышенных способностей и интересов детей [16]; модель ускоренного обучения 10; модель дифференцированного обучения (обучение в специальных классах, группах, разработка отдельных стандартов для одаренных и продвинутых учеников) [17; 18]; модель интегрированного учебного плана на основе непрерывной формирующей оценки [19-20]; модель автономного обучения11. Исследуются возможности применения в обучении одаренных детей проблемных [21; 22], проектных [23], исследовательских методов

[24], STEM и STEAM-технологий, онлайн-

12

наставничества12, технологий электронного и дистанционного обучения и др. Разрабатываются и обобщаются принципы, стратегии и лучшие практики обучения одаренных де-тей13. Представлены методики разработки и реализации индивидуальных образовательных маршрутов и учебных планов для одаренных учеников [25]. Отдельные исследователи

http://sciforedu.ru

3 Рабочая концепция одаренности / под ред. Д. Б. Богоявленской, В. Д. Шадрикова. - М., 2003.- 90 с.

4 Sharp L. A., Clemmer P. The Neglected Readers: Differentiating Instruction for Academically Gifted and Talented Learners // Literacy Research and Instruction. -2015. - Vol. 3 (1). - P. 17-21.

5 Крюкова Е. А. Математическая одаренность: индивидуальные, гендерные и возрастные особенности: ав-тореф. дис. ... канд. психол. наук. - Пермь, 2001. -24 с.

6 Koga F. O., Rangni R. D. A. Preliminary evidences of musical talent in basic education children // Musica Hodie. - 2021. - Vol. 20. DOI: https://doi.org/10.5216/mh.v20.61274

7 Lu L. Exploring the Training Mode of Informationalized Compound Innovation and Entrepreneurship Talents // Atiquzzaman M., Yen N., Xu Z. (eds) Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City. BDCPS

2020. Advances in Intelligent Systems and Computing. -

2021. - Vol. 1303. - Р. 920-925. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-33-4572-0_132

8 Piechowski M. M. Emotional development and emotional

giftedness // Handbook of gifted education. - Boston: Al-

lyn and Bacon, 1992. - Р. 285-305.

9 Козырев Ф. Н. Оценка способности к нравственному суждению с помощью диагностического комплекса ОНИКС: апробация и первые результаты. - URL: https://vo.hse.ru/data/2013/11/01/1283182792/VO3_12-8%20Kozyrev.pdf

10 Content-based curriculum for high-ability learners / Ed. J. van Tassel-Baska, C. A. Little. - Waco, TX: Prufrock Press, 2011.

11 Betts G. T., Knapp J. The autonomous learner model: A secondary model. Secondary programs for the gifted and talented. - Los Angles: National State-Leadership Training Institute for the Gifted and Talented, 1981.

12 Bohmová H., Rostejnská M. Chemistry for gifted and talented: On-line course on talnet // Problems of Education in the 21st Century. - 2009. - Vol. 11. - P. 14-20.

13 Howley A., Howley C., Pendarvis E. Teaching gifted children: Principles and strategies. - Boston: Little, Brown, 1986.

Robinson A., Shore B. M., Enersen D. L. Best practices in gifted education: An evidence-based guide. - Waco, TX: Prufrock Press, 2007.

© 2011-2021 Science for Education Today

Все права защищены

9

2021, том 11, № 2

(В. С. Юркевич14, Л. С. Холлингворт15) обосновывают, что образование одаренных детей должно быть направлено не только на развитие их опережающих способностей, но и на воспитание их как духовной элиты общества, знакомство с историей и эволюцией культуры, помощь в определении собственного места в обществе и своей роли в развитии культуры.

В психологических исследованиях изучаются личностные характеристики одаренных обучающихся (эмоциональный интеллект, самооценка [26], эмоциональное благополучие16, социальные навыки), особенности и проблемы их взаимодействия с родителями, сверстниками, педагогами [27; 28]. Отдельные работы посвящены изучению проблем одаренных детей с инвалидностью, особенностей и технологий их обучения и социализации [29].

Исследуется восприятие одаренных детей педагогами, выявлены представления учителей о взаимодействии с одаренными учениками, об их образовании, метафоры и стереотипы в представлениях о таких учениках [3033], профессиональные дефициты педагогов в работе с одаренными детьми [34].

Однако, несмотря на повышенное внимание к данной проблеме в науке и практике, в организации работы с одаренными детьми остается много нерешенных проблем. Назовем некоторые, на наш взгляд, ключевые.

- Выпадение из поля внимания педагогов ряда детей с проявлениями специальной одаренности по причине того, что акцент в диагностике ставится на выявлении общей ода-

ISSN 2658-6762

ренности с использованием стандартизированных тестов интеллекта и креативности, а ее развитие осуществляется преимущественно в учебно-познавательной деятельности [35]. Такая практика имеет ряд недостатков. Во-первых, применение стандартизированных тестов (для которых требуется соответствующая квалификация школьного психолога) исключает учителей-предметников, педагогов дополнительного образования, воспитателей детских садов из процесса диагностики. Во-вторых, стандартизированное тестирование диагностирует только общие предпосылки одаренности; имеется риск "навешивания ярлыков" (способный - неспособный), "самоисполняющегося пророчества" (эффект Розенталя) и выпадения из поля внимания педагогов детей со специальной (практической) одаренностью, проявления которой могут быть обнаружены посредством наблюдения соответствующей деятельности детей и анализа ее продуктов, и детей, которые в тестировании не проявили признаков одаренности, но наблюдение педагогов за их деятельностью и анализ ее продуктов говорят об обратном. В-третьих, в общеобразовательных организациях не осуществляется целенаправленного развития практических видов одаренности, что возможно через включение в трудовую деятельность.

- Развитие повышенных способностей одаренных детей вне связи с будущей профессиональной деятельностью. Особенно это касается практических видов одаренности (в ремеслах, в искусстве, в предпринимательстве, лидерской, эмоциональной). Так, для развития

http://sciforedu.ru

14 Юркевич В. С. Одаренные дети: сегодняшние тенденции и завтрашние вызовы // Психологическая наука и образование. - 2011. - № 4. - С. 99-108. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17729608

15 White W. America's first gifted program: Hollingworth and the Speyer school experiment. - Unionville, NY:

Royal Fireworks Press, 2014.

16 Wright-Scott K.-A. The social-emotional well-being of the gifted child and perceptions of parent and teacher social support: PhD thesis. Queensland University of Technology, 2018. DOI: https://doi.org/10.5204/the-sis.eprints.118198

© 2011-2021 Science for Education Today

Все права защищены

10

2021, том 11, № 2

интеллектуальной (академической) одаренности ребенку дают на уроках задания повышенной трудности, привлекают к участию в олимпиадах и конкурсах, вовлекают в выполнение учебно-исследовательских проектов, и таким образом уже с раннего детства ребенок включается в научно-исследовательскую и учебно-познавательную деятельность, которая в будущем может стать профессиональной. То же касается вовлечения детей с художественной и спортивной одаренностью с раннего детства в различные виды творческой (изобразительной, музыкальной, театрализованной и т. д.) и спортивной деятельности на базе специализированных учреждений дополнительного образования. Однако эти учреждения не могут охватить всех детей с проявлениями одаренности в сфере искусств и спорта. Для выявления и развития практических видов одаренности у школ и детских садов зачастую нет ни инфраструктуры, ни соответствующих кадров, и такие задачи не ставятся.

- Усиленное внимание педагогов и родителей к развитию повышенных способностей одаренных детей и недостаточное внимание к решению задач их воспитания и социализации, в том числе оказания им помощи в личностном и профессиональном самоопределении (совместная работа над жизненными целями и ценностями, с "доминантным жизненным проектом", помощь в преодолении личных психологических проблем, проблем в общении со сверстниками, педагогами, родителями, включение ребенка в отечественный и мировой культурный контекст, развитие патриотизма, опыта ответственного лидерства). Актуальность решения этих задач обоснована в научных исследованиях17 [36], однако не

ISSN 2658-6762

осуществляется в полной мере в образовательной практике.

- Отсутствие эффективного взаимодействия учреждений общего и дополнительного образования детей, преемственности в работе с одаренными детьми на разных ступенях образования. Зачастую учителя-предметники не знают об одаренности ребенка, которую развивают педагоги дополнительного образования, или не хотят учитывать занятость такого ребенка. Далеко не всегда обеспечивается преемственность в развитии различных видов специальной одаренности детей на разных уровнях образования. Так, в российских детских садах большое внимание уделяется развитию одаренности в искусствах (изобразительной, артистической, музыкальной). Но при переходе в начальную школу ориентиры резко меняются: основной становится учебно-познавательная деятельность, внимание учителей сосредотачивается на интеллектуально одаренных детях. А с детьми с одаренностью в искусствах, которым много внимания уделяли в детском саду, в школе практически перестают работать. Хорошо, если родители отдадут детей в соответствующее учреждение дополнительного образования. Но так происходит не всегда.

Средством решения названных проблем может выступить организация сетевого взаимодействия образовательных организаций общего и дополнительного образования детей с опорным вузом региона, обладающим соответствующей инфраструктурой и кадровым составом для выявления и поддержки различных видов специальной одаренности детей. Под опорным вузом мы понимаем не только статус, который присвоен 33 вузам РФ в рам-

http://sciforedu.ru

17 Юркевич В. С. Одаренные дети: сегодняшние тен- наука и образование. - 2011. - N° 4. - С. 99-108. URL:

денции и завтрашние вызовы // Психологическая https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17729608

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

11

2021, том 11, № 2

ках соответствующей программы государственной поддержки, но и любой вуз, уделяющий значимое внимание реализации "третьей миссии", работе с детьми и подростками. Разработка и реализация эффективной модели сетевого взаимодействия таких вузов с организациями общего и дополнительного образования детей позволит систематически осуществлять диагностику и развитие широкого спектра проявлений одаренности посредством включения детей и подростков в профессионально-ориентированные виды деятельности на базе инфраструктуры вуза с использованием его кадрового потенциала. Цель настоящей статьи - определение механизмов выявления и поддержки одаренных детей средствами сетевого взаимодействия.

На сегодняшний день в научной литературе имеются предпосылки для разработки такой модели. Коллективом ученых (М. А. Червонный, А. А. Власова, Т. В. Швалева) обоснованы возможности и раскрыты условия использования потенциала педагогического университета в организации дополнительного образования одаренных детей в области физики и математики [37]. В коллективной монографии ярославских ученых под редакцией А. В. Золотаревой представлена модель взаимодействия учреждений общего образования с вузами по реализации общеобразовательных

программ старшей школы, ориентированных 18

на одаренных детей18.

Методология исследования

Исследование проводилось с опорой на следующие методологические подходы:

ISSN 2658-6762

- деятельностный подход (Д. Б. Богоявленская [1], Л. С. Выготский19, В. Д. Шадри-ков [2]), согласно которому выявлять и развивать повышенные способности одаренных детей необходимо посредством включения их в деятельность, требующую применения таких способностей;

- системный подход - интеграция научного, педагогического, кадрового, инфраструктурного потенциала опорного вуза и организаций общего и дополнительного образования в выявлении и поддержке одаренных детей.

Для достижения цели мы последовательно решали следующие задачи, используя адекватные им методы.

1. Оценка руководящим составом и педагогами образовательных организаций эффективности проводимой работы по выявлению и поддержке одаренных детей, выявление ключевых проблем осуществлялось методом анкетирования заместителей директоров, методистов, педагогов организаций общего и дополнительного образования детей. Нами были разработаны и проведены три анкеты:

- на выявление особенностей и проблем организации работы с одаренными детьми в дошкольных образовательных учреждениях. Анкета включала 12 вопросов. В анкетировании приняли участие педагоги и методисты 12 дошкольных образовательных учреждений г. Сочи: 7 детских садов и 5 центров дополнительного образования дошкольников;

- на оценку полноты и эффективности различных аспектов работы с одаренными школьниками в организациях общего и допол-

http://sciforedu.ru

18 Модель взаимодействия учреждений общего образования с вузами по реализации общеобразовательных программ старшей школы, ориентированных на ода-

ренных детей: коллективная монография / под ред.

А. В. Золотаревой. - Ярославль: Изд-во ЯГПУ, 2011. - 156 с. 19 Выготский Л. С. Педагогическая психология. - М.: АСТ, 2005. - 670 с.

© 2011-2021 Science for Education Today

Все права защищены

12

2021, том 11, № 2

нительного образования. Анкета была составлена на основе анкеты В. С. Торохтий 20 и включала 33 вопроса. Оценка осуществлялась в баллах (0, 1, 2). При обработке подсчитыва-лась доля респондентов, оценивших результативность (полноту) того или иного аспекта работы с одаренными детьми как высокую (2 балла), среднюю (1 балл) и низкую (0 баллов). Анкетирование проводилось с использованием электронной формы21. В анкетировании приняли участие 149 респондентов, представляющих образовательные организации 44 муниципалитетов Краснодарского края. В выборке представлены организации общего (78,5 %) и дополнительного (20,8 %) образования школьников; разные возрастные категории педагогов - до 35 лет (16,1 %), от 36 до 40 лет (25,5 %), от 41 до 50 лет (32,9 %), от 51 до 63 лет (22,1 %); с разным педагогическим стажем - до 5 лет (10,8 %), от 5 до 10 лет (16,2 %), от 11 до 15 лет (18,2 %), от 16 до 20 лет (18,9 %), более 20 лет (35,8 %); занимающие различные должности - учителя (71,8 %), педагоги дополнительного образования (16,1 %), заместители директоров школ (9,4 %), педагоги-психологи (2 %). Подавляющее большинство респондентов (91,9 %) имеют высшее образование, 8,1 % - среднее специальное образование;

- на понимание педагогами сущности и задач работы с одаренными детьми, выявление возникающих у них трудностей и проблем в такой работе. Анкета включала 15 вопросов. Анкетирование проводилось с использованием электронной формы22. В анкетировании приняли участие 41 педагог. В выборке представлены педагоги различных возрастных категорий - от 20 до 30 лет (5 %), от 30 до 40 лет

ISSN 2658-6762

(12,5 %), от 40 до 50 лет (45 %), старше 50 лет (37,5 %); с разным педагогическим стажем -от 1 до 3 лет (7,3 %), от 4 до 10 лет (7,3 %), от 10 до 20 лет (24,4 %), более 20 лет (61 %); занимающие разные должности и работающие с разными возрастными категориями детей -учитель-предметник и классный руководитель (39 %), учитель-предметник (26,8 %), педагог дополнительного образования (19,5 %), учитель начальных классов (7,3 %), педагог-психолог (2,4 %), заместитель руководителя (2,4 %); представляющие различные типы образовательных организаций - средние общеобразовательные школы (57,5 %), гимназии и лицеи (15 %), учреждения дополнительного образования детей (25 %); имеющие различный уровень образования - высшее (82,9 %), среднее профессиональное (12,2 %), имеющие ученую степень (4,9 %).

2. Исследование существующего опыта организации взаимодействия вузов с общеобразовательными организациями по выявлению и поддержке одаренных детей: использовались метод анализа официальных сайтов вузов и обобщение опыта Сочинского государственного университета как опорного вуза Краснодарского края.

3. Моделирование сетевого взаимодействия опорного вуза с образовательными организациями по выявлению и поддержке одаренных детей посредством включения в профессионально-ориентированную деятельность на базе университета.

Результаты исследования

Описанные методы позволили получить следующие результаты по каждой из поставленных задач.

http://sciforedu.ru

20 Торохтий В. С. Сопровождение развития одаренных

детей в контексте социально-педагогического подхода // Одаренный ребенок. - 2015. - № 5. - С. 16-27.

URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25504623

21 Анкета № 1. -https://forms.gle/FRhzeqQ743CHKkwY6

22 Анкета № 2. -https://forms.gle/MaMNKyQPqnhEFrSS9

URL: URL:

© 2011-2021 Science for Education Today

Все права защищены

13

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

1. Выявлены особенности и проблемы организации работы с одаренными детьми в дошкольных образовательных организациях. Ответы респондентов показали, что целенаправленная работа по выявлению и поддержке дошкольников с признаками одаренности ведется преимущественно в учреждениях дополнительного образования дошкольников (центрах языкового, творческого развития ребенка). В детских садах зачастую такая работа вообще не ведется (ее ведут только 33 % детских садов). Основной целью такой работы для большинства дошкольных организаций (66 %) выступает выявление одаренных детей и создание условий для развития их одаренности, для 33 % - удовлетворение запросов родителей, для 8 % - победы воспитанников в различных муниципальных и региональных конкурсах.

Выявление проявлений одаренности осуществляется в большинстве случаев в ходе непосредственной работы воспитателей с детьми (наблюдение, анализ продуктов детского творчества, беседы с родителями). 33 % респондентов проводят выявление с использованием специальных психодиагностических методик, тестов. 50 % респондентов ответили, что одаренных детей в детском саду выявляют воспитатели, 58 % - педагог-психолог, 16 % -другие специалисты. Мониторинг детской одаренности все организации проводят 12 раза в год. Чаще всего признаки одаренности выявляются у детей в возрасте 5-6 лет (66 %). Половина респондентов привлекают родителей к выявлению и поддержке одаренности детей.

Чаще всего педагоги отмечают проявления у дошкольников художественно-изобразительной (75 %), спортивной (66 %), творческой и музыкальной (по 50 %), артистической и интеллектуальной (по 42 %), реже всего -признаки академической, литературной, технической одаренности (по 16%).

С проблемами в воспитании и развитии одаренных дошкольников сталкивались 25 % респондентов. Это такие проблемы, как отсутствие у одаренных детей интереса к фронтальным и групповым занятиям, сложности в общении.

Авторские программы развития одаренности использует только 1 дошкольное учреждение из 12 принявших участие в анкетировании.

Всем дошкольным учреждениям интересно сотрудничество с университетами, опорным вузом по проблеме развития одаренности у детей.

2. Выявлена оценка педагогами полноты и эффективности различных аспектов работы с одаренными школьниками в организациях общего и дополнительного образования. Ответы показали, что более половины респондентов (от 48 до 60,5 %) оценивают полноту и эффективность практически всех аспектов такой работы как среднюю, около трети (от 27,9 до 49,3 %) - как низкую, высокую оценку дали от 2 до14 % респондентов. Подробно результаты анкетирования представлены в таблице 1.

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

Таблица 1

Оценка педагогами полноты и эффективности различных аспектов работы с одаренными детьми

Table 1

Teachers' assessment of the completeness and effectiveness of various aspects

of work with gifted children

Оценка респондентами полноты и

Аспект работы с одаренными детьми эффективности работы, %

Высокий (2 Средний Низкий

балла) (1 балл) (0 баллов)

Степень изученности Вами и Вашими коллегами про- 3,3 58,7 38

блем одаренных детей и их психолого-педагогической

поддержки

Полнота изучения потенциала образовательной орга- 4,1 58 37,9

низации, необходимого для решения проблем одарен-

ных детей

Полнота определения возможностей одаренных детей 4,2 54,9 40,9

в совместной деятельности педагогов и учащихся

Эффективность консультирования одаренных детей о 6,7 53,3 40

возможностях их дополнительного образования

Полнота оказания помощи одаренным детям в выборе 6,7 54,4 38,9

соответствующих их потребностям образовательных

программ

Полнота оказания помощи одаренным детям в уста- 4,7 55 40,3

новлении взаимодействия с педагогами

Полнота организации процесса социальной адаптации 7,2 51 41,8

одаренных детей к коллективам учащихся и педагогов

образовательной организации

Полнота установления делового взаимодействия педа- 15 57,1 27,9

гогов организаций дополнительного образования с пе-

дагогами общеобразовательных организаций в целях

построения индивидуальных траекторий развития

одаренных детей

Эффективность организации разрешения межличност- 5 53,6 41,4

ных конфликтов одарённых детей со сверстниками,

педагогами, родителями

Эффективность разрешения проблем социальной 5,1 58 36,9

адаптации одаренных детей в учебно-воспитательном

процессе образовательной организации

Понятность задач психолого-педагогической под- 2 55,7 42,3

держки одаренных детей и доступность их решения

Профессиональная подготовленность субъектов (педа- 4,2 57,3 38,5

гогов, педагогов-психологов и др.) психолого-педаго-

гической поддержки одаренных детей

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

Окончание таблицы 1

Адекватность методов реализации целей психолого-педагогической поддержки одаренных детей 2 56 42

Эффективность форм психолого-педагогической поддержки одаренных детей 4,7 58 37,3

Четкость соблюдения этапов психолого-педагогической поддержки одаренных детей 8,7 60,4 30,9

Способность субъектов психолого-педагогической поддержки одаренных детей к сетевому взаимодействию 14 58 28

Умение субъектов психолого-педагогической поддержки одаренных детей использовать потенциал педагогической деятельности в решении задач развития одаренности 8,1 59,5 32,4

Наличие у субъектов психолого-педагогической поддержки одаренных детей навыков использования воспитательного потенциала семей этих детей 8,1 58,8 33,1

Способность субъектов психолого-педагогической поддержки одаренных детей эффективно использовать потенциал самих детей 6,5 51,2 42,3

Значимый развивающий эффект психолого-педагогической поддержки одаренных детей 3,4 52,7 43,9

Значимый воспитательный эффект психолого-педагогической поддержки одаренных детей 3,4 50,3 46,3

Эффективность использования стимулирующих факторов в организации психолого-педагогической поддержки одаренных детей 6,8 50,3 42,9

Способность педагога-психолога, педагогов снизить эффективность влияния на одаренных детей негативных факторов 3,4 48 48,6

Удовлетворённость родителей результатами психолого-педагогической поддержки их одаренных детей 6 48,7 45,3

Взаимодействие в психолого-педагогической поддержке одаренных детей специалистов различного профиля 8 58,5 33,5

Результативность мер прогностического характера в психолого-педагогической поддержке одаренных детей 10,1 55,7 34,2

Наличие проектирования и прогнозирования в психолого-педагогической поддержке одаренных детей 10 57,3 32,7

3. Изучено понимание педагогами сущности и задач работы с одаренными детьми, выявлены трудности и проблемы

педагогов в такой работе. Практически всем респондентам приходилось работать с одаренными детьми (82,9 % ответили утвердительно,

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

12,2 % затруднились ответить, что, вероятно, связано с идентификацией одаренных детей). Большинство педагогов (70,7 %) понимают одаренного ребенка как значительно опережающего сверстников в развитии каких-либо способностей (творческих, спортивных, интеллектуальных, способностей к ремеслам, социальной деятельности и др.), 14,6 % - как нестандартно мыслящего ребенка, 7,3 % - как ребенка, уровень творческих способностей которого значительно выше сверстников, 4,9 % - как ребенка, уровень интеллекта которого значительно выше сверстников. Один педагог (2,4 %) дал собственное определение: "Одаренный ребенок - ребенок, который увлечен своим хобби, занятием, есть волнующая его тема". Таким образом, большинство педагогов рассматривают одаренность детей в связи с определенным видом деятельности, в которой она проявляется, а не как общие предпосылки (интеллект, креативность).

Подавляющее большинство педагогов (95,1 %) уверены, что в школе нужно выявлять и поддерживать одаренных детей.

63,4 % респондентов считают, что в выявлении и поддержке одаренных детей должны участвовать различные специалисты:

учителя-предметники, педагоги дополнительного образования, классный руководитель, педагог-психолог, социальный педагог. 24,4 % считают такую задачу функцией психолога (вероятно, это связано с упомянутой нами проблемой диагностики одаренности с помощью стандартизированных тестов), 12,2 % - задачей социального педагога.

Ключевой задачей работы с одаренными детьми более половины педагогов (61 %) считают развитие их опережающих способностей. 56,1 % отмечают важность помощи одаренным детям в построении и воплощении сценариев реализации своих способностей в различных сферах жизнедеятельности, 41,5 % - необходимость оказания им помощи в профессиональном и жизненном самоопределении, 29,3 % - в решении проблем общения и социализации, 24,4 % - в решении проблем школьной и социальной адаптации. 14,6 % считают актуальным интеллектуальное развитие одаренных детей.

Примерно так же распределились и ответы на вопрос, какие задачи решают респонденты в собственной работе с одаренными детьми (см. табл. 2).

Представления педагогов о ключевых задачах работы с одаренными детьми и практика их решения

Representations of teachers about the key tasks of working with gifted children and the practice of solving them

Таблица 2

Table 2

Задачи работы с одаренными детьми Понимание важности решения задач, % Решение задач в собственной деятельности, %

Развитие повышенных способностей, проявлений одаренности 61 68,4

Помощь в построении и воплощении сценариев реализации своих способностей в различных сферах жизнедеятельности 56,1 42,1

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

Окончание таблицы 2

Помощь в налаживании коммуникаций, взаимодействия со сверстниками, родителями, учителями 29,3 21,1

Помощь в решении проблем школьной и социальной адаптации 24,4 10,5

Вовлечение в общественную жизнь класса, воспитательные мероприятия и дела Вариант не включен в перечень ответов 26,3

Интеллектуальное развитие 14,6 Вариант не включен в перечень ответов

Затрудняюсь ответить Вариант не включен в перечень ответов 10,5

Сравнительный анализ, представленный в таблице 2, показывает, что не все педагоги, осознавая важность некоторых задач работы с одаренными детьми, решают их в собственной деятельности, что говорит о необходимости методической помощи педагогам в данном вопросе.

Трудности в работе с одаренными детьми возникают у 71,1 % педагогов, из них у 5,3 % - постоянно, у 65,8 % - иногда. Чаще всего такие трудности связаны с пониманием индивидуальных особенностей и особых образовательных потребностей одаренных детей (у 42,4 % педагогов), с поиском новых способов педагогического воздействия и взаимодействия с одаренным ребенком (36,4 %). 24,2 % педагогов испытывают трудности в построении педагогического взаимодействия с родителями одаренных детей, 15,2 % - в построении взаимодействия с самими одаренными детьми. 21,2 % педагогов отметили, что трудности у них вызывает проектирование и организация группового взаимодействия одаренного ребенка со сверстниками, 18,2 % - отбор содержания образования, интересного одаренным детям, а также адаптация методик и методов преподавания, содержания образования, стандартов к особым образовательным по-

требностям одаренного ребенка, 15,2 % - прогнозирование поведения одаренных детей, 12,1 % - разрешение конфликтов с одаренным ребенком или его родителями.

Основным источником педагогических знаний в построении работы с одаренными детьми для педагогов выступает обмен опытом с коллегами (64,1 %), на втором месте -чтение научной и методической литературы (46,2 %), на третьем - рефлексия собственного педагогического опыта (38,5 %), на четвертом - нетрадиционные подходы и методы (35,9 %). И только на пятом месте - повышение квалификации (33,3 %). Это говорит о том, что сетевое взаимодействие может быть более полезно педагогам в организации работы с одаренными детьми, нежели традиционные курсы повышения квалификации.

4. Проведен анализ существующего опыта организации взаимодействия вузов с общеобразовательными организациями по выявлению и поддержке одаренных детей. Практически в каждом регионе РФ есть вузы, которые особое внимание уделяют реализации "третьей миссии", в том числе работе со школами и детскими садами региона по выявлению и поддержке одаренных детей. Так, на базе Южного федерального университета создан Южный региональный центр развития

2021, том 11, № 2

одаренности, который реализует следующие модели взаимодействия учреждений общего и высшего образования, направленные на развитие одаренности детей и подростков: технологическая, психологическая, педагогическая, методическая, консультационная, диагности-ческая23. На базе Донского государственного технического университета создан "Региональный комплекс для одаренных детей и молодежи Ростовской области"24.

Проведенный анализ показал, что основными задачами работы вузов с одаренными детьми выступает выявление одаренных детей и вовлечение их в различные формы учебной и внеучебной работы, организуемые на базе вуза (программы дополнительного образования, летние и зимние школы, конкурсы, олимпиады, конференции и др.) с целью привлечения к поступлению в университет. Основными формами такой работы выступают: создание профильных классов, базовых школ, центров ранней профориентации, реализация программ дополнительного образования, проведение профильных олимпиад и конкурсов. Как правило, развиваемые виды одаренности соответствуют направлениям подготовки вуза: так, технические вузы основное внимание уделяют развитию технической одаренности. Основное внимание в вузах уделяется выявлению и развитию интеллектуальной одаренности детей, в вузах творческой направленности - одаренности в искусствах, в спортивных - одаренности в спорте. При этом ни в научной литературе, ни в образовательной практике мы не обнаружили моделей:

- охватывающих широкий спектр видов специальной одаренности, проявляющихся у детей (не только интеллектуальной, но и в

ISSN 2658-6762

сфере искусств, спорта, предпринимательства, практической деятельности (ремесел));

- вовлекающих одаренных школьников в профессионально-ориентированные виды деятельности на базе инфраструктуры вуза;

- направленных не только на развитие повышенных способностей одаренных детей, но и на оказание им помощи в решении проблем адаптации, социализации, жизненного планирования;

- предполагающих организацию работы вуза со всеми субъектами образования одаренного ребенка (сам ребенок, его родители, педагоги основного и дополнительного образования, педагог-психолог, социальный педагог), организацию взаимодействия этих субъектов, а также взаимодействия с социальными партнерами - потенциальными работодателями одаренных детей.

5. Разработана модель сетевого взаимодействия опорного вуза с образовательными организациями по выявлению и поддержке одаренных детей посредством включения их в профессионально-ориентированную деятельность на базе университета. Цель сетевого взаимодействия - создание условий для выявления, развития и реализации в жизненных и профессиональных траекториях 9 видов одаренности, каждый из которых соотносится с определенной группой профессий:

- академическая (интеллектуальная) -предпосылка успешности в научной деятельности и высокоинтеллектуальных профессиях;

- техническая - связана с инженерными профессиями;

http://sciforedu.ru

23 Официальный сайт Южного Федерального универ- https://donstu.ru/programma-razvitiya/regionalnyy-ситета. - URL: https://talant-portal.sfedu.ru/ kompleks-dlya-odarennykh/

24 Региональный комплекс для одаренных детей и молодежи Ростовской области. - URL:

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

19

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

- предпринимательская - создание и развитие малого и среднего бизнеса;

- коммуникативная - способность выстраивать долгосрочные, конструктивные взаимоотношения с другими людьми (профессии сферы услуг);

- лидерская - менеджеры среднего и высшего звена;

- эмоциональная - способность настраиваться на окружающий мир, проявлять эмпа-тию, тонко чувствовать эмоции и настроение других людей (профессии социальной сферы);

- спортивная - профессиональная деятельность в сфере физической культуры и спорта;

- одаренность в искусствах - способность продуцировать оригинальные идеи и воплощать их в каком-либо виде искусства;

- одаренность в ремеслах - проявление интереса к "ручному" творчеству, способность "с головой" уходить в занятие ремеслом (профессии производственной сферы).

Модель включает следующие блоки.

- "Выявление одаренности" - отбор и применение комплекса методик, позволяющих выявить признаки одаренности как с помощью тестирования, так и посредством наблюдения соотносимой с видом одаренности деятельности детей и анализа ее продуктов. Данные методики применяют студенты вуза, обучающиеся по педагогическим и психологическим направлениям, в ходе учебной и

производственной практики, также организуется обучение этим методикам педагогов образовательной сети. Создается база выявленных детей с признаками одаренности, с которыми организуется психолого-педагогическая работа и вовлечение их в профессионально-ориентированные виды деятельности.

- "Развитие одаренности в профессионально-ориентированной деятельности" - вовлечение детей с проявлениями одаренности в профессионально-ориентированную деятельность на базе инфраструктуры опорного вуза и входящих в сеть образовательных организаций. Для организации профессионально-ориентированной деятельности:

- виды одаренности соотносятся с профессионально-ориентированными видами деятельности, в которых они могут быть выявлены и развиты, с учетом потребностей регионального рынка труда;

- определяется имеющаяся и необходимая инфраструктура для организации таких видов деятельности на базе опорного вуза и организаций общего и дополнительного образования, входящих в сеть;

- проектируются формы и методы организации профессионально-ориентированной деятельности одаренных детей.

Примерная модель для Краснодарского края с учетом инфраструктуры Сочинского государственного университета, организаций общего и дополнительного образования г. Сочи представлена в таблице 3.

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

Таблица 3

Модель вовлечения одаренных детей в профессионально-ориентированные виды деятельности на базе инфраструктуры образовательной сети

Table 3

Model inclusion of gifted children in professionally oriented types of activity based on the infrastructure of the educational network

Виды одаренности Профессио-нально-ориен-тированная деятельность Элемент инфраструктуры образовательной сети Формы и методы организации профессионально-ориентированной деятельности

Академическая (интел-лектуаль-ная) Научная Научно-образовательные центры. Научные лаборатории Летние и зимние научные школы. Предметные олимпиады и конкурсы. Руководство научными проектами школьников. Выполнение школьниками совместных научных проектов со студентами и преподавателями вуза. Участие школьников в работе студенческих научных кружков, в научных конференциях на базе университета. Работа преподавателей вуза в жюри конкурсов научных работ школьников

Техническая Техническое проектирование Центр молодежного инновационного творчества (ЦМИТ) Летние и зимние технические школы. Программы дополнительного образования для школьников технической направленности. Конкурсы технического творчества. Руководство техническими проектами школьников. Выполнение школьниками совместных технических проектов со студентами и преподавателями вуза. Участие школьников в работе студенческих технических кружков

Предпринимательская Бизнес-проектирование Бизнес-инкубатор Уроки с участием действующих предпринимателей. Акселерационные программы. Сопровождение бизнес-проектов школьников. Конкурсы бизнес-проектов школьников, их финансовая поддержка.

2021, том 11, № 2 http://sciforedu.ru ISSN 2658-6762

Окончание таблицы 3

Коммуникативная Общение с клиентом Студенческая юридическая клиника. Учебный отель "Солнечный ветер" Работа школьников в юридической клинике вуза в качестве помощников консультантов, в учебном отеле "Солнечный ветер"

Лидерская Управленческая Органы студенческого самоуправления. Бизнес-инкубатор Проект "Дай порулить" (работа школьников и студентов в качестве ассистентов руководителей предприятий и организаций). Привлечение школьников к руководству разработкой и реализацией бизнес-проектов

Эмоциональная Волонтерская Центр подготовки волонтеров "Форвард" Школа начинающих волонтеров. Участие школьников в волонтерских проектах и программах университета. Работа школьников в волонтерских отрядах социальной направленности

Спортивная Спортивная Учебно-оздоровительный центр Участие школьников в спортивных кружках, спортивных командах университета

Одаренность в искусствах Художественное творчество Лаборатория дизайн-проектирования. Студенческий культурный центр. Лаборатория 3 ^проектирования. Студия творческого развития "Оперение" Центра дополнительного образования для детей "СИБ" г. Сочи Летние и зимние школы искусств, в ходе которых студенты университета и школьники создают творческие проекты. Проект "Полезные каникулы". Творческие конкурсы. Участие школьников в работе творческих кружков и творческих студенческих объединений университета (танцевальные коллективы, театральная студия и др.)

Одаренность в ремеслах Производственная Специализированный центр компетенций по стандартам Ворлдскиллс по компетенции "Поварское дело". Центры профессиональных проб на базе социальных партнеров. Карвинг-студия, автослесарные мастерские Центра дополнительного образования для детей "СИБ" г. Сочи Пробная профессиональная деятельность на базе вузовского Специализированного центра компетенций Ворлдскиллс и центров профессиональных проб на базе образовательных организаций и социальных партнеров. Программы дополнительного образования на базе организаций сети с присвоением рабочей квалификации. Мастер-классы ведущих специалистов. Участие школьников в работе малых инновационных предприятий вуза

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

- "Помощь одаренным детям в построении жизненных сценариев" - организация помощи в построении образовательных, профессиональных, семейных и других жизненных сценариев. Такая помощь оказывается на базе Центра карьеры вуза на основе сотрудничества с потенциальными работодателями и учителями-предметниками, классными руководителями. Используются сценарные технологии [38].

- "Помощь одаренным детям, их педагогам и родителям в решении возникающих трудностей и проблем" - организация на базе социально-психологической службы вуза психологического консультирования одаренных детей, их педагогов и родителей, направленного на оказание помощи в решении возникающих проблем, таких как непонимание одаренного ребенка родителями, сверстниками, педагогом, буллинг, одиночество, проблемы общения и налаживания контактов со сверстниками, самоутверждения и признания в детском коллективе, переживание неудач, поражений на олимпиадах и конкурсах, коррекция самооценки и др.

- "Профессиональный рост педагогов" -организация для педагогов консультационной службы на базе вуза (очные и онлайн-консуль-тации по возникающим у педагогов вопросам, трудностям, проблемам в работе с одаренными детьми), курсов повышения квалификации ("Методики ранней профдиагностики,

профконсультирования и пробной профессиональной деятельности дошкольников", "Сценарный подход в работе с одаренными детьми" и др.), проведение обучающих семинаров и вебинаров, мастер-классов, "Недели педагогических инноваций", организация педагогического клуба "Работа с одаренными детьми", конкурсов профессионального мастерства, круглых столов по обмену опытом, открытых уроков и других мероприятий.

Заключение

Ключевые проблемы работы с одаренными детьми заключаются в акценте на диагностику общей и интеллектуальной одаренности, на развитие повышенных способностей в учебно-познавательной деятельности, в результате чего из поля психолого-педагогической поддержки выпадают дети с проявлениями практической одаренности, недостаточно внимания уделяется помощи одаренным детям в разрешении личных психологических проблем, в социализации, проектировании жизненных сценариев. Эффективным средством преодоления таких проблем является организация сетевого взаимодействия организаций общего и дополнительного образования детей с опорным вузом, основанная на использовании его инфраструктуры и кадрового потенциала для вовлечения детей в широкий спектр профессионально-ориентированной деятельности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Богоявленская Д. Б. Философские основы теории одаренности // Культурно-историческая психология. - 2019. - Т. 15, № 2. - С. 14-21. DOI: https://doi.org/10.17759/chp.2019150202 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38250918

2. Шадриков В. Д. К новой психологической теории способностей и одаренности // Психологический журнал. - 2019. - Т. 40, № 2. - С. 15-26. DOI: https://doi.org/10.31857/S0205959200029815 URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=37137953

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

3. Smedsrud J. Explaining the variations of definitions in gifted education // Nordic Studies in Education. - 2020. - Vol. 40 (1). - Р. 79-97. DOI: https://doi.org/10.23865/NSE.V40.2129

4. Теплов Б. М. Способности и одаренность // Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование. - 2014. - № 4. - С. 99-105. URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=22653852

5. Heyd-Metzuyanim E., Hess-Green R. Valued Actions and Identities of Giftedness in a Mathematical Camp // International Journal of Science and Mathematics Education. - 2020. - Vol. 18 (7). -Р. 1311-1331. DOI: https://doi.org/10. 1007/s10763-019-10013-4

6. Kuular D. O., Ragulina M. I., Lapchik M. P. Future teachers' training in identification and development of IT giftedness at schools of the Republic of Tyva // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. - 2019. - Vol. 12 (9). - Р. 1659-1669. DOI: https://doi.org/10.17516/1997-1370-0483 URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=41123187

7. Игна О. Н. "Слагаемые" лингвистической одаренности и способностей к иностранным языкам // Вестник Томского государственного педагогического университета. - 2012. - № 10. -С. 109-113. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18237104

8. Самсонова Н. В., Будоян Е. А. Учебно-герменевтические задачи как средство развития филологической одаренности обучающихся профильного лингвистического класса // Перспективы науки и образования. - 2019. - № 6. - С. 203-214. - DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2019.6.17 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41652640

9. Gali G. V., Fakhrutdinova A. V., Gali A. I. Methods of foreign language teaching to linguistically gifted students // International Journal of Higher Education. - 2019. - Vol. 8 (8). - Р. 1-4. DOI: https://doi.org/10.5430/ijhe.v8n8p1 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43253914

10. Мерзон Е. Е., Шатунова О. В., Штерц О. М. Понятие и структура технической одаренности личности // Наука и школа. - 2018. - № 2. - С. 179-185. URL: https://www.eli-brary.ru/item.asp?id=34992715

11. Sheymardanov S., Shatunova O., Shterts O. Developing Girls' Technical Giftedness and Supporting Their Resilience // ACM International Conference Proceeding Series. - 2020. - Р. 31-34. DOI: https://doi.org/10.1145/3399971.3399982

12. Reutlinger M., Pfeiffer W., Stoeger H., Vialle W., Ziegler A. Domain-Specificity of Educational and Learning Capital: A Study with Musical Talents // Frontiers in Psychology. - 2020. - Vol. 11. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.561974

13. Yu J. The Exploration of the Construction of University Art Talent Information Platform Guided by Students' Personalized Development // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. -Vol. 1578 (1). - P. 012083. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1578/1/012083

14. Bj0mdal C. T., Ronglan L. T. Engaging with uncertainty in athlete development-orchestrating talent development through incremental leadership // Sport, Education and Society. - 2021. -Vol. 26 (1). - Р. 104-116. DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2019.1695198

15. Киселева Т. Г. Психодиагностический инструментарий оценки социальной одаренности детей // Ярославский педагогический вестник - 2014. - Т. 2, № 3. - С. 228-233. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22285112

16. Renzulli J. S., Reis S. M. A virtual learning application of the schoolwide enrichment model and high-end learning theory // Gifted Education International. - 2012. - Vol. 28 (1). - Р. 19-40. DOI: https://doi.org/10.1177/02614294 11424382

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

17. Shaunessy-Dedrick E., Evans L., Ferron J., Lindo M. Effects of a differentiated reading approach among gifted and general education students // Gifted Child Quarterly. - 2015. - Vol. 59 (2). -P. 91-107. DOI: https://doi.org/10.1177/0016986214568718

18. Bulut A. S., Yildiz A., Baltaci S. A comparison of mathematics learning approaches of gifted and non-gifted students // Turkish Journal of Computer and Mathematics Education. - 2020. -Vol. 11 (2). - P. 461-491. DOI: https://doi.org/10.16949/turkbilmat.682111

19. Callahan C. M., Moon T. R., Oh S., Azano A. P., Hailey E. P. What works in gifted education: Documenting effects of an integrated curricular/instructional model // American Educational Research Journal. - 2015. - Vol. 52. - P. 1-31. DOI: https://doi.org/10.3102/0002831214549448

20. Kahveci N. G., Atalay O. Use of integrated curriculum model (ICM) in social studies: Gifted and talented students' conceptions // Eurasian Journal of Educational Research. - 2015. - Vol. 15 (59). -P. 91-112. DOI: http://dx.doi.org/10.14689/ejer.2015.59.6

21. Gallagher S. A., Gallagher J. J. Using problem-based learning to explore unseen academic potential // Interdisciplinary Journal of Problem-Based Learning. - 2013. - Vol. 7 (1). - P. 111-131. DOI: https://doi.org/10.7771/1541-5015.1322

22. Horak A. K., Galluzzo G. R. Gifted middle school students' achievement and perceptions of science classroom quality during problem-based learning // Journal of Advanced Academics. - 2017. -Vol. 28 (1). - P. 28-50. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/1932202X16683424

23. Bildiren A., Kargin T. The effects of project based approach in early intervention program on the problem solving ability of gifted children // Egitim ve Bilim. - 2019. - Vol. 44. - P. 343-360. DOI: https://doi.org/10.15390/EB.2019.7360

24. Korucu A. T., Alkan A. Comparative study models used in the education of the gifted Children // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2012. - Vol. 46. - P. 4159-4164. DOI: https://doi.org/10.1016Zj.sbspro.2012.06.218

25. Plucker J. A., Barber H. Talent Development Plans Help Guide Consistent, Equitable Service Delivery // Gifted Child Today. - 2021. - Vol. 44 (1). - P. 39-43. DOI: https://doi.org/10.1177/1076217520963673

26. Casino-García A. M., Llopis-Bueno M. J., Llinares-Insa L. I. Emotional intelligence profiles and self-esteem/self-concept: An analysis of relationships in gifted students // International Journal of Environmental Research and Public Health. - 2021. - Vol. 18 (3). - P. 1006. DOI: https://doi.org/ 10.3390/ij erph18031006

27. Llinares-Insa L. I., Casino-García A. M., García-Pérez J. Subjective well-being, emotional intelligence, and mood of parents: A model of relationships. Impact of giftedness // Sustainability (Switzerland). - 2020. - Vol. 12 (21). - P. 8810. DOI: https://doi.org/10.3390/su12218810

28. de Oliveira A. P., Capellini V. L. M. F., Rodrigues O. M. P. R. High abilities/giftedness: Social skills intervention with students, parents/guardians and teachers // Revista Brasileira de Educacao Especial. - 2020. - Vol. 26 (1). - P. 103-118. DOI: https://doi.org/10.1590/s1413-65382620000100008

29. Bildiren A., Firat T. Giftedness or disability? Living with paradox // Education 3-13. - 2020. -Vol. 48 (6). - P. 746-760. DOI: https://doi.org/10.1080/03004279.2020.176185

30. Akgül G. Teachers' metaphors and views about gifted students and their education // Gifted Education International. - 2021. - Vol. 1. DOI: https://doi.org/10.1177/0261429421988927

31. Haataja E., Laine A., Hannula M. S. Educators' perceptions of mathematically gifted students and a socially supportive learning environment - A case study of a Finnish upper secondary school // LUMAT. - 2020. - Vol. 8 (1). - P. 44-66. DOI: https://doi.org/10.31129/LUMAT.8.1.1368

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

Science for Education Today

2021, том 11, № 2

http://sciforedu.ru

ISSN 2658-6762

32. Weyns T., Preckel F., Verschueren K. Teachers-in-training perceptions of gifted Children's characteristics and teacher-child interactions: An experimental study // Teaching and Teacher Education. - 2021. - Vol. 97. - P. 103215. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103215

33. Matheis S., Keller L. K., Kronborg L., Schmitt M., Preckel F. Do stereotypes strike twice? Gifted-ness and gender stereotypes in pre-service teachers' beliefs about student characteristics in Australia // Asia-Pacific Journal of Teacher Education. - 2020. - Vol. 48 (2). - Р. 213-232. DOI: https://doi.org/10.1080/1359866X.2019.1576029

34. Barrera-Algarín E., Sarasola-Sánchez-Serrano J. L., Fernández-Reyes T., García-González A. Deficit in teachers and educators' training on intellectual giftedness: A handicap for elementary education in Andalusia // Revista de Investigacion Educativa. - 2021. - Vol. 39 (1). - Р. 209-226. DOI: https://doi.org/10.6018/rie.422431

35. Assouline S. G., Lupkowski-Shoplik A. The Talent Search Model of Gifted Identification // Journal of Psychoeducational Assessment. - 2012. - Vol. 30 (1). - P. 45-59. DOI: https://doi.org/10.1177/0734282911433946

36. Ратнер Ф. Л., Губайдуллина Р. Н. Проблемы и барьеры одаренных детей // Вестник Томского государственного педагогического университета. - 2014. - № 5. - С. 105-109. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21570993

37. Червонный М. А., Власова А. А., Швалёва Т. В. Использование потенциала педагогического университета в организации дополнительного образования одаренных детей в области физики и математики // Вестник Томского государственного педагогического университета. -2012. - № 5. - С. 188-193. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17886051

38. Мазниченко М. А., Нескоромных Н. И., Краса Е. А., Молчанюк К. Н. Сценарный метод психолого-педагогической поддержки одарённых детей // Школьные технологии. - 2020. -№ 5. - С. 45-56. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44252910

© 2011-2021 Science for Education Today Все права защищены

2021, Vol. 11, No. 2 http://en.sciforedu.ru/

ISSN 2658-6762

DOI: 10.15293/2658-6762.2102.01

Marina Aleksandrovna Maznichenko

Doctor of Pedagogical Science, Professor,

Department of Pedagogical and Psychological-Pedagogical Education, Sochi State University, Sochi, Russian Federation. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-5545-063X E-mail: maznichenkoma@mail.ru (Corresponding Author) Nataliya Ivanovna Neskoromnykh

Candidate of Pedagogical Science, Guidance counselor,

Creativity and Humanitarian Education Center in Sochi, Sochi, Russian

Federation.

ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4525-4253 E-mail: nesknatali@mail.ru Oksana Pavlovna Sadilova

Candidate of Pedagogical Science, Associate Professor, Department of Pedagogical and Psychological and Pedagogical Education, Sochi State University, Sochi, Russian Federation. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8947-7654 E-mail: sadilova.op@yandex.ru Snezhana Vladimirovna Brevnova

Candidate of Philological Science, Associate Professor, Department of Pedagogical and Psychological-Pedagogical Education, Sochi State University, Sochi, Russian Federation. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4529-8838 E-mail: svbrevnova@mail.ru Nadezhda Mansumovna Grigorashchenko-Aliyeva

Candidate of Sociological Science, Associate Professor, Department of Pedagogical and Psychological-Pedagogical Education, Sochi State University, Sochi, Russian Federation. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-7981-6357 E-mail: nadya55505@mail.ru Vita Alexandrovna Fomenko

Candidate of Economic Science, Associate Professor, Department of Theory of State and Law, History and Philosophy, Sochi State University, Sochi, Russian Federation. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-2091-5174 E-mail: vitafomenco@mail.ru

Identification and support of gifted children within the framework of school-university networks

Abstract

Introduction. The article examines the potential ofschool-university partnership programmes for gifted and talented children. The purpose of this study is to determine the mechanisms for identifying and supporting gifted children by means school-university networks.

© 2011-2021 Science for Education Today

All rights reserved

27

2021, Vol. 11, No. 2 http://en.sciforedu.ru/

ISSN 2658-6762

Materials and Methods. To achieve this goal, the authors have reviewed a considerable amount of literature on giftedness, identification and support of gifted children with a focus on establishing school-university networks.

A sample of leadership and teaching staff (n = 149) representing 44 municipalities of the Krasnodar Krai (Russian Federation) was surveyed in order to evaluate the effectiveness of identification, support and guidance of gifted students.

The analysis of university websites was carried out in order to reveal the existing practices of partnerships with secondary and supplementary education settings aimed at identification and support of gifted children. To solve the revealed problems of gifted education, a model of school-university network encompassing the flagship university and secondary and supplementary education settings has been developed.

Results. The study has revealed the following problems of provision for gifted and talented students: unrecognized special giftedness; underestimation of career guidance for gifted students; insufficient attention to social and emotional issues in the development of gifted children; lack of continuity in provision for gifted and talented individuals at different levels of education.

The authors propose a model of the network between the flagship university and secondary education settings aimed at solving the above mentioned problems.

The research findings include procedures of identifying and supporting gifted children by means of school-university partnership programmes for 9 domains of giftedness (academic (intellectual), technical, entrepreneurial, communicative, leadership, emotional, sports, artistic and vocational) in corresponding types of career-oriented activities (educational, research, scientific; technical design, business design, business communication, management, volunteering, sports, artistic creativity, production) using the facilities and human resources of the flagship university.

Conclusions. The conclusion can be drawn that identification and support of gifted children and adolescents must be carried out in close connection with career guidance, taking into account the needs of the regional labor market. Building partnerships of the university, comprehensive secondary schools and supplementary education settings contribute to solving this problem.

Gifted children; Provision for gifted children; Evaluation of work with gifted children; Teachers of educational organizations; Support for gifted children; Network interaction; Network interaction model.

Acknowledgments

The study was financially supported by the Kuban Science Foundation. Project No. MFI-20.1/112

1. Bogoyavlenskaya D. B. Philosophical fundamentals of the theory of giftedness. Cultural-Historical Psychology, 2019, vol. 15 (2), pp. 14-21. (In Russian). DOI: https://doi.org/10.17759/chp.2019150202 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38250918

2. Shadrikov V. D. To new psychological theory of abilities and giftedness. Psikhologicheskii Zhurnal, 2019, vol. 40 (2), pp. 15-26. (In Russian). DOI: https://doi.org/10.31857/S0205959200029815 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37137953

3. Smedsrud J. Explaining the variations of definitions in gifted education. Nordic Studies in Education, 2020, vol. 40 (1), pp. 79-97. DOI: https://doi.org/10.23865/NSE.V40.2129

© 2011-2021 Science for Education Today All rights reserved

Keywords

REFERENCES

28

2021, Vol. 11, No. 2 http://en.sciforedu.ru/

ISSN 2658-6762

4. Teplov B. M. Talented and gifted. The Moscow University Bulletin. Series 20. Pedagogical Education, 2014, no. 4, pp. 99-105. (In Russian).

URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22653852

5. Heyd-Metzuyanim E., Hess-Green R. Valued actions and identities of giftedness in a mathematical camp. International Journal of Science and Mathematics Education, 2020, vol. 18 (7), pp. 13111331. DOI: https://doi.org/10. 1007/s10763-019-10013-4

6. Kuular D. O., Ragulina M. I., Lapchik M. P. Future teachers' training in identification and development of IT giftedness at schools of the Republic of Tyva. Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences, 2019, vol. 12 (9), pp. 1659-1669. DOI: https://doi.org/10.17516/1997-1370-0483 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41123187

7. Igna O. N. Components of language talent and foreign language aptitude. Tomsk State Pedagogical University Bulletin, 2012, no. 10, pp. 109-113. (In Russian). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18237104

8. Samsonova N. V., Budoyan E. A. Educational and hermeneutic tasks as a means of developing the philological giftedness in students of specialized linguistic classes. Perspectives of Science and Education, 2019, no. 6, pp. 203-214. (In Russian). DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2019.6.17 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41652640

9. Gali G. V., Fakhrutdinova A. V., Gali A. I. Methods of foreign language teaching to linguistically gifted students. International Journal of Higher Education, 2019, vol. 8 (8), pp. 1-4. DOI: https://doi.org/10.5430/ijhe.v8n8p1 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43253914

10. Merzon E. E., Shatunova O. V., Shterts O. M. Definition and structure of technical intellectual giftedness. Science and School, 2018, no. 2, pp. 179-185. (In Russian). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=34992715

11. Sheymardanov S., Shatunova O., Shterts O. Developing Girls' Technical Giftedness and Supporting Their Resilience. ACM International Conference Proceeding Series, 2020, P. 31-34. DOI: https://doi.org/10.1145/3399971.3399982

12. Reutlinger M., Pfeiffer W., Stoeger H., Vialle W., Ziegler A. Domain-specificity of educational and learning capital: A study with musical talents. Frontiers in Psychology, 2020, vol. 11. DOI: https://doi.org/10.3389 /fpsyg.2020.561974

13. Yu J. The exploration of the construction of university art talent information platform guided by students' personalized development. Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1578 (1), pp. 012083. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1578/1Z012083

14. Bj0mdal C. T., Ronglan L. T. Engaging with uncertainty in athlete development-orchestrating talent development through incremental leadership. Sport, Education and Society, 2021, vol. 26(1), pp. 104-116. DOI: https://doi.org/10.1080/13573322.2019.1695198

15. Kiseliova T.G. Psychodiagnostic instruments to assess children's social endowments. Yaroslavl Pedagogical Bulletin, 2014, vol. 2 (3), pp. 228-233. (In Russian). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22285112

16. Renzulli J. S., Reis S. M. A virtual learning application of the schoolwide enrichment model and high-end learning theory. Gifted Education International, 2012, vol. 28 (1), pp. 19-40. DOI: https://doi.org/10.1177/0261429411424382

17. Shaunessy-Dedrick E., Evans L., Ferron J., Lindo M. Effects of a differentiated reading approach among gifted and general education students. Gifted Child Quarterly, 2015, vol. 59 (2), pp. 91107. DOI: https://doi.org/10.1177/0016986214568718

© 2011-2021 Science for Education Today All rights reserved

29

2021, Vol. 11, No. 2 http://en.sciforedu.ru/

ISSN 2658-6762

18. Bulut A. S., Yildiz A., Baltaci S. A comparison of mathematics learning approaches of gifted and non-gifted students. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 2020, vol. 11 (2), pp. 461-491. DOI: https://doi.org/10.16949/turkbilmat.682111

19. Callahan C. M., Moon T. R., Oh S., Azano A. P., Hailey E. P. What works in gifted education: Documenting effects of an integrated curricular/instructional model. American Educational Research Journal, 2015, vol. 52, pp. 1-31. DOI: https://doi.org/10.3102/0002831214549448

20. Kahveci N. G., Atalay O. Use of integrated curriculum model (ICM) in social studies: Gifted and talented students' conceptions. Eurasian Journal of Educational Research, 2015, vol. 15 (59), pp. 91-112. DOI: http://dx.doi.org/10.14689/ejer.2015.59.6

21. Gallagher S. A., Gallagher J. J. Using problem-based learning to explore unseen academic potential. Interdisciplinary Journal of Problem-Based Learning, 2013, vol. 7 (1), pp. 111-131. DOI: https://doi.org/10.7771/1541-5015.1322

22. Horak A. K., Galluzzo G. R. Gifted middle school students' achievement and perceptions of science classroom quality during problem-based learning. Journal of Advanced Academics, 2017, vol. 28 (1), pp. 28-50. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/1932202X16683424

23. Bildiren A., Kargin T. The effects of project based approach in early intervention program on the problem solving ability of gifted children. Egitim ve Bilim, 2019, vol. 44, pp. 343-360. DOI: https://doi.org/10.15390/EB.2019.7360

24. Korucu A. T., Alkan A. Comparative study models used in the education of the gifted Children. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2012, vol. 46, pp. 4159-4164. DOI: https://doi.org/10.1016Zj.sbspro.2012.06.218

25. Plucker J. A., Barber H. Talent development plans help guide consistent, equitable service delivery. Gifted Child Today, 2021, vol. 44 (1), pp. 39-43. DOI: https://doi.org/10.1177/1076217520963673

26. Casino-García A. M., Llopis-Bueno M. J., Llinares-Insa L. I. Emotional intelligence profiles and self-esteem/self-concept: An analysis of relationships in gifted students. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2021, vol. 18 (3), pp. 1006. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18031006

27. Llinares-Insa L. I., Casino-García A. M., García-Pérez J. Subjective well-being, emotional intelligence, and mood of parents: A model of relationships. Impact of giftedness. Sustainability (Switzerland), 2020, vol. 12 (21), pp. 8810. DOI: https://doi.org/10.3390/su12218810

28. de Oliveira A. P., Capellini V. L. M. F., Rodrigues O. M. P. R. High abilities/giftedness: Social skills intervention with students, parents/guardians and teachers. Revista Brasileira de Educacao Especial, 2020, vol. 26 (1), pp. 103-118. DOI: https://doi.org/10.1590/s1413-65382620000100008

29. Bildiren A., Firat T. Giftedness or disability? Living with paradox. Education 3-13, 2020, vol. 48 (6), pp. 746-760. DOI: https://doi.org/10.1080/0300427 9.2020.176185

30. Akgül G. Teachers' metaphors and views about gifted students and their education. Gifted Education International, 2021, vol. 1. DOI: https://doi.org/10.11 77/0261429421988927

31. Haataja E., Laine A., Hannula M. S. Educators' perceptions of mathematically gifted students and a socially supportive learning environment - A case study of a finish upper secondary school. LUMAT, 2020, vol. 8 (1), pp. 44-66. DOI: https://doi.org/10.31129/LUMAT.8.1.1368

32. Weyns T., Preckel F., Verschueren K. Teachers-in-training perceptions of gifted children's characteristics and teacher-child interactions: An experimental study. Teaching and Teacher Education, 2021, vol. 97, pp. 103215. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103215

33. Matheis S., Keller L. K., Kronborg L., Schmitt M., Preckel F. Do stereotypes strike twice? Giftedness and gender stereotypes in pre-service teachers' beliefs about student characteristics in

© 2011-2021 Science for Education Today All rights reserved

30

2021, Vol. 11, No. 2 http://en.sciforedu.ru/

ISSN 2658-6762

Australia. Asia-Pacific Journal of Teacher Education, 2020, vol. 48 (2), pp. 213-232. DOI: https://doi.org/10.1080/1359866X.2019.1576029

34. Barrera-Algarín E., Sarasola-Sánchez-Serrano J. L., Fernández-Reyes T., García-González A. Deficit in teachers and educators' training on intellectual giftedness: A handicap for elementary education in Andalusia. Revista de Investigacion Educativa, 2021, vol. 39 (1), pp. 209-226. DOI: https://doi.org/10.6018/rie.422431

35. Assouline S. G., Lupkowski-Shoplik A. The Talent Search Model of Gifted Identification. Journal of Psychoeducational Assessment, 2012, vol. 30 (1), pp. 45-59. DOI: https://doi.org/10.1177/0734282911433946

36. Ratner F. L., Gubaydullina R. N. Problems and barriers of gifted children. Tomsk State Pedagogical University Bulletin, 2014, no. 5, pp. 105-109. DOI: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21570993

37. Chervonny M. A., Vlasova A. A., Shvaleva T. V. Using the potential of the pedagogical university in organization of additional education of gifted children in physics and mathematics. Tomsk State Pedagogical University Bulletin, 2012, no. 5, pp. 188-193. (In Russian). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17886051

38. Maznichenko M. A., Neskoromnykh N. I., Krasa E. A., Molchanyuk K. N. Scenario method of psychological and pedagogical support for gifted children. School Technologies, 2020, no. 5, pp. 45-56. (In Russian). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id =44252910

Submitted: 09 January 2021 Accepted: 10 March 2021 Published: 30 April 2021

0®

This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. (CC BY 4.0).

© 2011-2021 Science for Education Today

All rights reserved

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
научная статья бесплатно на тему выявление и поддержка одаренных детей средствами сетевого взаимодействия текст научной работы по наукам об образовании из научного журнала science for education today. одаренные дети

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
организация работы с одаренными детьми

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
оценка работы с одаренными детьми

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
педагоги образовательных организаций

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
поддержка одаренных детей

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
сетевое взаимодействие

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
модель сетевого взаимодействия

# data[].attributes.attachment_link.title
ВЫЯВЛЕНИЕ И ПОДДЕРЖКА ОДАРЕННЫХ ДЕТЕЙ СРЕДСТВАМИ СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

# data[].attributes.attachment_link.description
Проблема и цель. В статье исследуется проблема недостаточного использования в образовательной практике возможностей сетевого взаимодействия образовательных организаций в решении актуальных задач работы с одаренными детьми. Цель исследования - определение механизмов выявления и поддержки одаренных детей средствами сетевого взаимодействия. Методология. Для достижения цели выполнен обзор имеющихся исследований одаренности, выявления и поддержки одаренных детей, их организации средствами взаимодействия образовательных учреждений различных ступеней.

# data[].attributes.headline
VR и одарённые дети

# data[].attributes.subject
VR и одарённые дети

# data[].attributes.body
https://www.mk-belgorod.ru/social/2022/08/25/belgorodskie-shkolniki-prokhodyat-kursy-virtualnoy-realnosti-v-centre-odarennykh-detey.html

# data[].attributes.headline
VR для изучения работы мозга

# data[].attributes.subject
VR для изучения работы мозга

# data[].attributes.body
https://psy.su/feed/9265/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Виртуальная реальность как новая технология в экспериментальной психологии

Отличительные особенности и преимущества виртуальной реальности перед традиционными методами

За последнее десятилетие в психологические исследования активно внедряется новая экспериментальная технология "виртуальной реальности" (ВР). К настоящему времени ее эффективность подтверждена данными медицины, нейропсихологии, когнитивной и социальной психологии. Технология виртуальной реальности оснащает экспериментальную психологию методами, имеющими ряд отличий от традиционных лабораторных инструментов.

Активная дискуссия относительно положительных и отрицательных особенностей систем ВР велась и ведется практически во всех обзорных и экспериментальных работах, ей посвященных (Yee, 2007; Ducheneaut et al., 2006; Khan et al., 2003; Morganti et al., 2003; Optale et al., 2001). Перечислим и проанализируем некоторые несомненные преимущества этой технологии.

1. Технологии ВР выгодно отличаются от традиционных методов экспериментальной психологии, прежде всего, высокой степенью экологической валидности. В ряде работ (Найссер, 1981; Rock, 1995) дискутировался вопрос о том, насколько точно мы можем оценивать когнитивные функции при помощи традиционных методик, в которых испытуемым на короткое время предъявляют не очень сложные стимулы на экране монитора и предлагают решать одно за другим однотипные задания. Решаемые испытуемыми типичные задачи на "исключение лишнего", "поиск общих признаков", "нахождения эталона" и т.п. признавались в этих работах слишком "узкими" и искусственными по сравнению с задачами, с которыми встречаются люди в реальной жизни. В еще более упрощенном варианте для диагностики когнитивных процессов использовались стандартные тесты с использованием ручки и бумаги, а оценка когнитивных / функциональных процессов основывалась на двух критериях - надежности и валидности. Однако существует множество факторов, значительно снижающих надежность и валидность традиционных методов. Например, субъективные особенности эксперта; функционирование одновременно нескольких когнитивных функций, приводящее к неясности относительно того, какая из них подвергается оценке. Поэтому для измерения ряда психологических характеристик методики опросников и тестов признавались не совсем адекватными. Сравнительно недавно в научной психологии появились такие понятия, как "практический интеллект" и "эмоциональный интеллект", которые определяют интеллект не как способность решать задачи, а как способность понимать действия и эмоции другого человека. Тестирование этих способностей требует новой стимульной среды, которая подобна естественной среде. Это должен быть сложный, меняющийся во времени и пространстве ряд визуальных сцен, "провоцирующий" естественное поведение наблюдателя в пределах естественно-подобного "виртуального" окружения.

2. Важным преимуществом технологии виртуальной среды является введение в их структуру фактора времени - "стрелы времени". Субъективная временная шкала, заполненная переживаниями "прошлого", "настоящего" и "будщего", является одним из системообразующих "психологических стержней" реального целенаправленного поведения. Переход экспериментальной психологии от лабораторной "стимульной" (тестовой) парадигмы к изучению психических процессов и состояний активного субъекта во времени, в динамике, - это шаг вперед в развитии методологической базы современной психологии и налаживании "методологического диалога" с современным естествознанием. Последнее, в частности, подразумевает поиск сущностных аналогий между поведением живых (в том числе, социальных) и неживых систем и, соответственно этому, унификацию методов их исследования и описания. Движение в этом направлении открывает путь для решения следующего актуального для методологии познания вопроса: живые и неживые системы - это два принципиально разных вида материи со своими видами законов или они подчиняются неким общим универсальным закономерностям?

Нобелевский лауреат И.Р. Пригожин (1917-2003), развивая теорию нелинейных динамических систем, предложил рассматривать любую систему тел в живой и неживой природе как неустойчивую (Prigogine, Stengers, 1984; Nicolis, Prigogine, 1989). При этом устойчивые системы являются частным случаем неустойчивых систем, имеющих в качестве решения функции с большим временем прогнозируемости (примером такой глобально неустойчивой системы является наша Вселенная). Решениями математических уравнений, описывающих неустойчивую систему, являются функции "хаоса" (непредсказуемого поведения) при изменении времени, которые характеризуются необратимым поведением системы, что приводит к введению понятия "стрела времени" (из "прошлого" в "будущее"). Рассмотрение всех систем - живых и неживых - в качестве неустойчивых открывает широкие перспективы для психологии и нейронауки о мозге. Становится возможным применение методов, используемых в физике нелинейных явлений (методов нелинейной или хаотической динамики, теории вероятностей и многомерного статистического анализа).

3. Технология виртуальной реальности отличается от классических методик еще и тем, что она позволяет осуществлять полный контроль за вниманием наблюдателя. Виртуальная среда является яркой, динамичной и интерактивной, поэтому в такой среде маловероятно отвлечение внимания на другие стимулы реального окружения.

4. Cреда ВР программируется, что делает ее гибкой и позволяет пластично менять параметры виртуальных объектов и происходящих с ними событий. Есть возможность предъявлять множество разнообразных стимулов (как неподвижных, так и движущихся) с контролируемыми параметрами (яркость, цвет, форма и др.). Кроме того, в ней программируется структура появления стимуляции и настройка этой структуры в зависимости от реакции наблюдателя. Следует отметить, что в понятие гибкости ВР включается возможность создавать не только "подобную реальному миру" среду, но и нереальные ("лунные") миры с необычными свойствами виртуальных объектов. Такие миры также дают возможность поместить пользователя виртуальной среды в условия, которые в реальном мире были бы недостижимыми, опасными или стрессогенными.

5. Ещё одной особенностью систем ВР является возможность селективного выделения нужной стимуляции. В экспериментальной психологии существует большое количество задач, в которых экспериментатору необходимо привлечь внимание испытуемого к отдельным ключевым стимулам. В программируемой ВР в описание сценария можно ввести специальные способы визуального "усиления" ключевых стимулов - увеличить частоту их появления, усилить яркость, окрасить их в цвет, который "привлекает взор" испытуемого. Можно использовать не только сенсорные характеристики стимуляции, но и встраивать в виртуальную среду стимулы, вызывающие у испытуемого сильные ассоциативные реакции: портреты близких людей, обстановку комнаты, в которой испытуемый провел детские годы, и т.п.

6. Важное преимущество ВР - возможность установления обратной связи в режиме реального времени. Быстродействующие компьютерные системы могут обсчитывать и выдавать результирующий визуальный образ в течение нескольких миллисекунд, что позволяет программно устанавливать быстрое интерактивное взаимодействие наблюдателя с ВР средой. Для этого вводится специальный дисплей, позволяющий осуществлять действия с виртуальными объектами, результат которых виден в режиме реального времени. Примером применения обратной связи в режиме реального времени является разработка продвинутых систем "управления взглядом", полезных, например, как дополнительный канал взаимодействия с интерфейсом при управлении объектами в условиях зашумленности. Аналогичные системы, осуществляющие фиксацию и передачу на расстояние направления взора партнеров, применяются при организации компьютерных видеоконференций (Величковский, 2007; Величковский, Хансен, 1998). Это пример так называемых "внимательных к вниманию" технологий, которые разрабатываются для "координации ресурсов внимания" (Величковский, 2003, 2007). Введение систем обратной связи в ВР средах позволяет на новом уровне исследовать невербальное общение, включающее "контакт глаз" и синхронизацию микродвижений говорящих, сигналы "передачи очереди" говорения, а также особенности нарушений и отстаивания "личного пространства" взаимодействующими субъектами.

7. В отличие от классических методов экспериментальной психологии ВР предоставляет возможность создания полимодальной стимуляции. Чувство физической реальности конструируется на основе комплекса базовых ощущений: зрения, осязания, слуха, обоняния. В первую очередь исследователей привлекают зрительная, слуховая и гаптическая (тактильная) модальности восприятия. Проводятся исследования ольфакторного (или "теле-ольфакторного") восприятия, суть которого состоит в том, что пользователь подвергается воздействию запахов при "вдыхании смеси одорантов, состав которых соответствует смеси, представленной в ином месте, сколь угодно далеком" (Riva, 2006). Таким образом, системы ВР позволяют имитировать одновременно зрительные, тактильные, слуховые образы, что едва ли достижимо в традиционной парадигме экспериментальной психологии и что усиливает "правдивость" виртуальной среды. Такие преимущества позволяют на более качественном уровне исследовать взаимодействие базовых сенсорных систем, например, изучение роли взаимодействия кинестетических и зрительных ощущений в условиях запаздывания зрительных сигналов. Кроме того, указанное преимущество позволяет решать ряд задач в реабилитации когнитивных способностей. Классические подходы в когнитивной реабилитации разделяются обычно на две основные группы: "восстановительные", которые уделяют внимание систематическому восстановлению когнитивных процессов, и "функциональные", придающие особое значение восстановлению повседневных действий больного (Rizzo et al., 2002). Критики восстановительных подходов предостерегают от чрезмерного доверия к тестовым материалам и подчеркивают неспособность этого подхода адаптировать пациента к реальному миру. Функциональные же подходы критикуют за то, что выучивание определенных реабилитационных процедур приводит к тому, что пациент как будто живет в статичном мире, в котором условия жизни не изменяются. Однако возможность создавать в средах ВР мультимодальную стимуляцию, полностью погружающую пациента во взаимодействие с виртуальной средой, позволяет значительно эффективнее моделировать его комплексное поведение (Игнатьев и др., 2009; Войскунский, Смыслова, 2006).

Проблемы использовании технологии виртуальной реальности

1. Применение технологий ВР, помогая решить "старые проблемы", поднимает новые, требующие специального теоретико-методологического рассмотрения. Прежде всего, это - проблема разработки нового понятийного аппарата, возникающего в связи с внедрением в эксперимент ВР. В первую очередь это касается таких ключевых понятий, как "виртуальные миры" и "виртуальное сознание". Дело в том, что эти термины уже используются в психологии в другом контексте, а именно, в связи с изучением феноменов измененных состояний сознания (Россохин, 1998). Это относится, например, к трудам в духе постмодернистской культурологии (Руднев, 2000, 2001). В них обосновывается мысль о том, что "любая реальность является виртуальной", если под последней понимать психотический или шизофренический паранойяльный бред, наркотическое или алкогольное опьянение, гипнотическое состояние, восприятие мира под действием наркоза. Ощущения виртуальной реальности возникают также у пилотов на сверхзвуковой скорости; у заключенных ("кино узников"); у подводников; у людей, испытывающих стресс (например, во время авиа- или автокатастрофы); у клаустрофобов, - в общем, практически у всех, кто каким-то образом ограничен в пространственных перемещениях в течение достаточно длительного времени. У синтонного сангвиника одна реальность, у агрессивного эпилептоида - другая, у дефензивного психастеника - третья, у шизоида-аутиста - четвертая (http://rudnev-vadim.viv.ru/cont/slowar/23.html, http://rudnev-vadim.viv.ru/cont/slowar/24.html). С другой стороны, широко распространена точка зрения, согласно которой "...современное использование термина "виртуальная реальность" излишне привязано к миру компьютерной техники." (Спиридонов, 1998, с. 185). В недавно вышедшей книге Антоновой и Соловьева (2008) высказана мысль, согласно которой ни компьютеры, ни Интернет вместе с сетевыми технологиями не внесли ничего принципиально нового в философскую проблематику виртуальности. Континуум виртуальных реальностей и взаимопереходы между виртуальностью и реальностью подробно описаны Н.А. Носовым (1997, 2000). Н.Б. Маньковская и В.В. Бычков именуют данную проблематику "естественной виртуальностью" и отличают ее от "искусства как виртуальной реальности", а также от "паравиртуальной реальности" (психоделического искусства) и от "протовиртуальной реальности", создаваемой с помощью компьютерных программ и применяемой в кинематографе при создании так называемых "спецэффектов" (Игнатьев и др., 2009; Войскунский, 2001).

2. Наряду с проблемой определения собственно ВР существует проблема классификации форм (способов) погружения субъекта в виртуальный мир. Российский физиолог В.Б. Дорохов (2006), рассуждая о психофизиологических аспектах этой проблемы, отмечает: "Иммерсивность заключается в том, что участник погружается в мир виртуальной реальности, воспринимает себя и видимые им объекты частью этого мира. Возможны три формы иммерсии: прямая, опосредованная и зеркальная, когда участник, соответственно, чувствует себя частью виртуального мира, видит в виртуальном мире себя или часть своего тела или видит виртуальный мир и самого себя как бы в зеркале". Данное мнение должно быть признано справедливым, даже если практика применения ВР покажет, что на самом деле способов "погружения" окажется больше, чем было здесь перечислено.

3. Еще одна проблема, возникающая в связи с использованием ВР, - это проблема эффективности представления объектов в виртуальной среде, т.е. определения минимального набора признаков, необходимых и достаточных для опознания объекта и "принятия" его в качестве реального (Reddy et al., 1997). Решение этой проблемы тесно связано с решением другой важной задачи - задачи разработки технологий психофизических измерений "виртуальных признаков" с целью организации целенаправленного воздействия на субъекта ВР среды и объективной оценки степени такого воздействия (Meehan et al., 2002; Whitton, 2003).

Виртуальная реальность как эффективный метод психотерапии для лечения личностных и ментальных расстройств

Социально важная и наиболее развитая в настоящее время область применения систем ВР в психологии и медицине - это психотерапевтическая помощь при страхах, фобиях, посттравматических расстройствах, психологической реабилитации, хронических болях, в борьбе с наркотическими привязанностями и болезнями стресса (Войскунский, Меньшикова, 2008; Хоффман, 2004; Brooks et al., 1997; Bullinger et al., 2005;Attree et al., 1998;Bordnick et al., 2005; Calhoun et al., 2005; Игнатьев и др., 2009; Войскунский и др., 2006; Селисская и др., 2004; Форман, Вильсон, 1997). Так, в ряде американских клиник уже несколько лет реализуется программа по использованию виртуальных технологий в качестве нефармакологического обезболивающего средства. Эффективность такого психотерапевтического виртуального "лекарства", превышающая эффективность классических опиоидных средств обезболивания (в два и более раз), продемонстрирована на больных с сильными ожогами (Хоффман, 2004). В этих же исследованиях обнаружен важный для технологий ВР факт: погружение в двумерный виртуальный мир (видеоигры) оказывается менее эффективным для преодоления мучительных болей, нежели погружение в трехмерную виртуальную среду. Трехмерная виртуальная среда создавалась с помощью специальной анальгетической терапевтической компьютерной программы "Мир снега" (Snow World), разработанной для ожоговых пациентов сотрудниками фирмы Microsoft и Национального института здравоохранения США. Программа вызывала заметное снижение ощущений боли у больных, поглощая их внимание иллюзией полета через заснеженный каньон с пингвинами, снеговиками и прочим.

В контрольной серии экспериментов здоровые испытуемые-добровольцы подвергались болевым (тепловым) воздействиям и затем "погружались" в интерактивную версию ВР "Мир снега", имея на голове волоконно-оптический шлем виртуальной реальности, наушники для прослушивания звуковых эффектов и датчик, отслеживающий положение головы. Методом фМРТ показано, что снижение ощущений боли в виртуальной среде "Мир снега" сопровождается понижением активности центров мозга, связанных с восприятием боли: островка, таламуса, первичной и вторичной соматосенсорной коры, поясной коры. При этом выявлена положительная корреляция между силой иллюзии, т.е. убежденностью испытуемых в том, что они пребывают в виртуальном мире, и ослаблением болевых ощущений. В ряде других исследований установлено, что ВР облегчает страдания пациентов при болях самых разных нозологий - при мучительных урологических процедурах, во время физиотерапии на прооперированных мышцах и сухожилиях, во время стоматологических операций.

Еще одна область терапевтического использования ВР - лечение фобий путем демонстрации пациентам виртуальных изображений объектов, вызывающих у них непреодолимый страх (фобию). Этот прием впервые был использован в 1990-х г.г. учеными США для лечения людей, боящихся высоты, воздушных полетов, вождения автомобиля после аварии, публичных выступлений, а также ветеранов Вьетнамской войны с хроническим посттравматическим стрессом. Как и другие формы экспозиционной терапии, лечение страхов с помощью ВР протекает по схеме оперантного обучения, предполагающей постепенное приучение человека к объектам и ситуациям, вызывающим у него страх. По мере привыкания боязнь исчезает, и пациент возвращается к нормальной жизни. Эта идея положена в основу разработки специальных тренинговых программ, поставляемых компанией Virtually Better психологам и психиатрам для терапии страха перед публичными выступлениями (Хоффман, 2004; Cornwell et al., 2006). Погружение в мир ВР эффективно помогает избавиться от страха перед насекомыми. Например, специальная программа ВР "Мир паука" позволяет пациенту приближаться к виртуальному пауку, дотрагиваться до него "киберрукой" и ощущать эти прикосновения. Дисплей, встроенный в шлем на голове пациента/ки, демонстрирует изображение иллюзорного паука. Для обеспечения тактильной обратной связи с ВР программа отслеживает положение игрушечного паука (в руке терапевта), благодаря чему больной/ая может "дотронуться" до виртуального тарантула (Хоффман, 2004). В исследованиях на 23 пациентах с диагнозом "клиническая фобия" в 83% случаев отмечено значительное ослабление страха перед пауками после 10-15 сеансов работы в ВР.

Программы ВР можно использовать и для лечения таких серьезных психических нарушений, как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Симптомы этого заболевания включают в себя навязчивые воспоминания о травматическом событии (насилие, смерть близкого человека и т.п.); сильные эмоциональные реакции на любые объекты или ситуации, напоминающие о травме; замкнутость, эмоциональную глухоту и хроническую раздражительность. Изнурительное состояние ПТС самым драматическим образом отражается на личной жизни и работе человека и, в отличие от фобий, с трудом поддается лечению традиционными методами психотерапии и психиатрии. Программы ВР помогают пациентам осознать и ослабить эмоции, связанные с памятью о травматическом событии. Постепенно пациенты привыкают к реалистичным образам и звукам, характерным для травматической ситуации, что в итоге помогает им бороться с мучающими их воспоминаниями о реальных событиях.

В 1980-90-х годах технологии ВР стали использоваться в нейропсихологии для восстановления движений и когнитивных функций у больных с поражениями головного мозга. Важным преимуществом применения ВР в реабилитационной практике является, то, что эта технология предусматривает активное взаимодействие пациента с виртуальной средой, заметно повышающее его мотивацию к выздоровлению (Brooks et al., 1997; Attree et ак, 1998; Rose et al., 2000; Schultheis et al., 2002).

Таким образом, имеющийся к настоящему времени положительный опыт клинического применения ВР открывает путь к широкому использованию этого метода и в других областях психотерапии и медицины, что приводит к развитию рынка соответствующих услуг. Так, американская компания Virtually Better и испанская фирма PREVI специализируются на разработке программ ВР для лечения тревожных расстройств: страха высоты, воздушных перелетов и публичных выступлений. Компании поставляют свои разработки психологам и психиатрам за $400 в месяц и разрешают использовать их в лечебных целях в частной практике (Хоффман, 2004).

Использование виртуальной реальности в инженерной психологии, организационной психологии, спортивной психологии и психологии безопасности

Внедрение в практическую психологию технологий ВР ставит перед инженерной психологией и психологией труда новые задачи, связанные с исследованием и разработкой эргономических норм для разного рода специальных систем ВР: тренажеров для обучения операторов, виртуальных сред для инвалидов. В работе Galimberti et al. (2006) отмечается, что проведение подобных исследований в рамках "юзабилити" и разработка нормативных методик оценки качества и безопасности применения человеком систем ВР являются содержанием отдельного самостоятельного направления в современной психологии труда. Большие новые разделы в современной эргономике и инженерной психологии посвящены разработке на основе виртуальных сред тренажеров и систем-симуляторов для обучения разного рода специалистов (операторов) по управлению сложными техническими системами (атомная станция; воздушное судно; ракетные установки) в типовых и нештатных ситуациях (Захаревич и др., 2001). Как правило, такие тренажеры оснащены датчиками и специальными программами для мониторинга функционального состояния оператора (электроэнцефалография, электрокардиография, электромиография, стабилография, реография, оксигемометрия).

Не меньшее значение для современной промышленности имеет проектно-исследовательское применение систем ВР в целях организации трехмерной среды и исследования эффективности продуктивной (например, конструкторской) деятельности погруженного в эту среду человека. Созданием прототипов новых объектов и разработкой их эксплуатации активно интересуются промышленные корпорации, занимающиеся проектированием транспортных средств (автомобилей или самолетов) и архитектурных сооружений. Более того, именно для нужд проектных и архитектурно-строительных организаций созданы самые современные трехмерные модели виртуальной среды, в разработке которых задействованы едва ли не самые мощные из известных сегодня языков программирования. Например, в трехмерном пространстве наблюдатель видит виртуальную модель (самолета, автомобиля, здания) и в течение нескольких минут имеет возможность разобрать ее, изменить ее дизайн, добавить новые компоненты, т.е. сделать то, что в реальности потребовало бы значительных затрат времени и денег. Кроме того, в виртуальной среде можно протестировать любые параметры созданной модели.

Организационная психология вплотную подошла к разработке и внедрению нового поколения систем ВР, предназначенных для проведения видеоконференций и дистанционных рабочих совещаний. На таких совещаниях докладчик видит нескольких виртуальных собеседников, каждый из которых, в свою очередь, видит и слышит виртуального докладчика. В связи с этим возникает проблема организации общения и эффективного обмена мнениями в условиях "виртуального контакта", т.е. отсутствия реального контакта "глаза в глаза". Для решения этой проблемы необходима разработка новых психологических методов организации дискуссий. Например, в современных исследованиях все большее внимание уделяется невербальным сигналам, на основе которых можно понять, кто из участников готов "взять слово" (мимика) или на какую деталь чертежа следует обратить внимание участников (фиксация взгляда говорящего) (Bente, Eschenburg,Kraemer, 2007; Panteli,Dawson, 2001; Velichkovsky, 1995). Новые возможности для организационной психологии открываются при использовании "виртуальных аватаров", которые уже начинают служить посредниками в торговой рекламе для демонстрации новых товаров, примерки изделий легкой промышленности, выбора способов расстановки мебели в некотором пространстве. Насколько хорошо они могут исполнять свои обязанности, убедительно ли они рекламируют товары, доверяет ли им потенциальный покупатель? Это лишь некоторые из многочисленных вопросов, которые будут решать психологи.

Новые области применения обучающих ВР-систем - организация спортивных тренировок, в частности, с моделированием и разыгрыванием тактического противоборства в будущих поединках. Так, в университете штата Мичиган разработана виртуальная CAVE-система (http://www-rl.umich.edu/project/foot-ball/index.html) как подспорье для тренировок футболистов. С ее помощью можно отрабатывать варианты тактического расположения на поле игроков своей команды и команды противника, учиться распознавать конкретных игроков и подаваемые ими сигналы, а также сигналы, подаваемые тренером, находящимся за пределами поля. Другая область применения систем ВР в спортивных целях связана с рекламной и выставочной деятельностью. Таковы, например, не имеющие собственно спортивного значения популярные шоу с участием сильнейших шахматистов, которые соревнуются с компьютерными программами, наблюдая игровое поле при помощи очков ВР (без реальной доски и фигур).

Отдельного внимания заслуживают пока крайне немногочисленные, но очень перспективные исследования, направленные на совмещение технологий ВР с технологиями биологической обратной связи (Pugnetti et al., 2001) и детекции скрываемых знаний (concealed information) по вызванным потенциалам мозга (Mertens, Allen, 2008).

Психофизиология и технология виртуальной реальности

Методы психофизиологии в свете проблем технологии виртуальной реальности

Особое место в системах ВР разного целевого назначения отводится психофизиологии (Pugnetti et al., 2001; Parsons et al., 2009). По предварительным данным, в виртуальных средах доступны для регистрации такие широко используемые в психофизиологии показатели, как электрокардиограмма, кожно-гальваническая реакция, электромиограмма, электроэнцефалограмма, плетизмограмма (Kim et al., 2001; Pugnetti et al., 2001; Wiederhold et al., 2002; Walshe et al., 2003; Cote, Bouchard, 2005; Wiederhold,Rizzo, 2005; Wilhelm et al., 2005; Astur et al., 2005; Muhlberger et al., 2007; Baumgartner et al., 2008).

В задачи психофизиологического сопровождения программ ВР входит:

1. объективизация степени погружения человека в виртуальный мир и адаптации к новой реальности,

2. объективная оценка эффективности концентрации внимания пациента/ки на конкретных "мишенях" для виртуального воздействия (страхи; боли; процесс обучения).

По имеющимся к настоящему времени данным, регистрация электроэнцефалограммы и вызванных потенциалов мозга (Event-Related Potentials) позволяет разделить автоматизированные и сознательно контролируемые действия пациента в условиях ВР. Показатели же активности вегетативной нервной системы (прежде всего, Skin Galvanic Response) могут быть использованы в качестве легкодоступных для регистрации объективных индикаторов "эффекта присутствия" (presence) и характера воздействия ВР на пациента (Kim et al., 2001; Cote, Bouchard, 2005).

К настоящему времени отсутствуют какие-либо сведения о том, что регистрирующая психофизиологическая аппаратура (датчики, кабели) создает серьезные помехи для регистрации физиологических реакций и/или вызывает дискомфорт у пациента и снижает эффект присутствия в виртуальной среде, даже при использовании метода фМРТ, когда голова человека фиксирована в строго определенном положении (Bayliss, Ballard, 1998; Wiederhold, Rizzo, 2005).

Технология виртуальной реальности в свете проблем психофизиологии и нейронаук

Проблемы души и тела, мозга и тела, разума и тела являются традиционными для наук о человеке в целом и для психофизиологии, в частности. Эти проблемы периодически становятся первоочередными и активно обсуждаемыми, после чего на время отходят как бы на второй план. В очередной раз указанная проблема выходит на первый план в последние два года в связи с экспериментами по отчуждению тела (опыт out-ofbody) с применением систем ВР. Эти эксперименты, проводящиеся преимущественно в Швеции, связаны с проверкой значения зрительной и проприоцептивной информации в восприятии собственного тела (Ehrsson, 2007, 2008; Costantini, Haggard, 2007; Ehrsson, 2009; Petkova, Ehrsson, 2008; Petkova, Ehrsson, 2009). Экспериментаторы размещали две видеокамеры, как бы соответствующие левому и правому глазу человекоподобного манекена. Визуальные сигналы, получаемые таким образом (то есть сигналы того, что мог бы видеть левый и правый глаз манекена), передавались испытуемому, одетому в шлем ВР Сигналы передавались испытуемому также отдельно в левый и в правый глаз. В итоге у испытуемого возникал зрительный образ корпуса манекена, слегка опустившего глаза, вместо своего собственного тела. При синхронных прикосновениях к животу испытуемого (он этого не видит) и животу манекена (испытуемый это видит) испытуемый начинает воспринимать "тело" манекена как, в некотором роде, свое тело. Это выявляется в постэкспериментальных беседах и опросах и особенно в серии экспериментов, в которой по животу манекена проводят ножом (испытуемый это видит): в таком случае наблюдается характерный подскок КГР у испытуемого в сравнении с контрольными замерами. Если ритмы прикосновений к животу испытуемого и к животу манекена не совпадают, то эффект восприятия тела манекена как собственного тела выражен в значимо меньшей степени. Данный эффект не проявляется также, если видеокамеры показывают вместо манекена прямоугольный предмет, не похожий на человеческое тело (большую коробку). В другой серии экспериментов испытуемый стоял в шлеме ВР перед экспериментатором, и визуальные сигналы поступали к испытуемому от видеокамер на голове экспериментатора. В этом случае испытуемый видел собственное тело (от плеч до колен) и узнавал его. Когда и экспериментатор, и испытуемый вытягивали правую руку, касались рук друг друга (как в рукопожатии) и нажимали на них, испытуемому казалось, что он с вытянутой рукой как бы стоит напротив самого себя и пожимает собственную руку. Когда проводили ножом (угрожающе, но безболезненно) по руке испытуемого или по руке экспериментатора, то во втором случае подскок КГР был значимо сильней, т.е. испытуемый сильнее опасался за руку своего иллюзорного "нового" тела, чем за собственную "реальную" руку. Работы, посвященные виртуальному феномену out-of-body, поднимают вопрос о роли полимодальной стимуляции в формировании субъективных представлений о собственном "физическом Я" и, более широко, о механизмах "саморефлексии" и "самосознания".

Крайне важным для фундаментальной психологии и нейронаук является использование ВР-технологий для изучения функций мозга (Chernigovskaya, 1998). Особенно перспективным здесь является совмещение методов ВР с современными методами неинвазивной визуализации активности мозга (ПЭТ, фМРТ). Имеется уже достаточно большое число работ, свидетельствующих о возможности совмещать в режиме реального времени сеансы ВР с неинвазивной регистрацией активности мозга методом фМРТ (Хоффман, 2004;Wiederhold, Rizzo, 2005; Baumgartner et al., 2008). Так, в работе Baumgartner et al. (2007) говорится об экспериментах с детьми (6-11 лет) и взрослыми (21-43 лет), где методом фМРТ выявлены мозговые корреляты субъективного "ощущения погружения в виртуальное пространство" ("эффекта присутствия"; "being there", "presence"). Используя два типа виртуальных сред, вызывавших сильное (High Presence) и слабое (Low Presence) ощущения погружения в ВР, авторы обнаружили, что решающим фактором, определяющим способность как детей, так и взрослых к переживанию "эффекта присутствия", является активность двух гомологичных дорзо-латеральных отделов префронтальной коры правого и левого полушарий (пДЛПФК и лДЛПФК, соответственно). При этом пДЛПФК влияет на переживание "эффекта присутствия" путем контроля потока зрительной информации, поступающей в задние отделы теменной коры, ответственные за оценку восприятия положения собственного тела (и его частей) во внешнем пространстве. С другой стороны, лДЛПФК оказывает свое влияние на качество и интенсивность переживаний "эффекта присутствия" через свои связи с медиальной префронтальной корой, включенной в регуляцию процессов саморефлексии и "интроверсивно направленных потоков сознания" (Baumgartner et al., 2008). Путем фМРТ-анализа активности мозга выявлена отрицательная корреляция активности в пДЛПФК и лДЛПФК с выраженностью субъективных ощущений погруженности в ВР, оцениваемых испытуемыми по субъективной 5-балльной шкале. Оказалось, что чем выше активность мозга в лДЛПФК (Left DLPFC) и пДЛПФК (Right DLPFC), тем ниже интенсивность переживаний "эффекта присутствия" (Baumgartner et al., 2008). Интересно, что дети в возрасте 6-11 лет обладают, в целом, более выраженной способностью к быстрому и глубокому погружению в виртуальную реальность, нежели взрослые. В соответствии с данными Baumgartner et al. (2008), это логично объясняется длительными сроками созревания структур префронтальной коры в процессе постнатального развития.

Развитие методов томографии, с одной стороны, и компьютерных технологий, с другой, сделали возможным развитие такой новой области, как вычислительная нейроанатомия. Эта дисциплина открывает новые перспективы в обучении нейрохирургов, сравнительной диагностике, планировании нейрохирургических вмешательств. Одной из задач вычислительной нейроанатомии является создание компьютерных симуляторов, благодаря которым возможно осуществлять виртуальные операции на мозге пациентов. Благодаря этой новейшей технологии медики смогут отрабатывать ход нейрохирургических операций на виртуальной модели мозга для подготовки к реальной операции. Предварительная подготовка хирургов необходима потому, что такие операции отличаются особой сложностью. Модель компьютерного симулятора включает в себя трехмерную картину мозга, прогнозирование различных реакций пациента в ходе операции, а также выделение тех участков мозга, которые являются проблемными для данного типа операции. Такой симулятор может использоваться студентами-медиками для приобретения необходимых первичных навыков, а также опытными нейрохирургами при выборе стратегии операции и отработке ее отдельных деталей. Это помогает оттачивать технику навыков в нестандартных, сложных случаях, не подвергая при этом опасности жизнь и здоровье реальных людей. Таким образом, операции на мозге становятся более безопасными для пациентов. Одной из проблем создания компьютерных симуляторов является уникальность топографии мозга каждого человека. Для учета любого типа уникальности предполагается разработка метода персонализации атласа головного мозга (Пицхелаури и др., 2008), в основе которого лежит "деформация" атласа среднестатистического мозга в соответствии с данными обследования реального мозга (Christensen et al., 1996). В результате применения такого метода конструируется атлас мозга конкретного человека.

Разработка этого метода позволит получать 3D-изображения структур мозга по нескольким плоским сечениям (Zhu, Belkasim, 2005) или по легко измеряемым "инвариантам" (например, размерам черепа).

Виртуальная реальность как эффективное средство развития инновационного образования

Бурное развитие технологий виртуальной реальности (ВР) коснулось практически всех сфер деятельности человека. Однако их некоммерческое применение, в частности, в сфере образования весьма ограничено. В настоящее время технологии ВР имеют широкое распространение не столько в области собственно образования, сколько в области тренинга определенных навыков, таких, например, как управление транспортными средствами, летательными аппаратами, специальным роботом для хирургических операций, военными орудиями и т.д. Первые виртуальные среды, разработанные американским специалистом в области информационных технологий Дж. Ланье, представляли собой симуляторы для проведения хирургических операций в режиме реального времени (Brockman, 1996; Частиков, 2002). Виртуальные среды моделировалась под конкретные задачи и позволяли отрабатывать необходимые навыки с минимальными рисками для дальнейшей эксплуатации реального оборудования. Однако необходимо различать задачи тренинга и задачи собственно обучения, включающие процесс усвоения определенного объема знаний.

В сфере среднего, высшего и дополнительного образования широкое использование ВР-технологий ограничивается в основном высокой стоимостью как самого оборудования, так и программного обеспечения под конкретные обучающие программы. Тем не менее, ВР-технологии имеют ряд очевидных преимуществ перед традиционными средствами обучения, поэтому перспективы их применения вполне оправданы. Хотя исследований в данной области немного и большинство разработок в настоящее время являются экспериментальными, уже выделены ключевые моменты, апеллируя к которым мы можем говорить о сильных сторонах использования ВР в образовании: мотивация, контроль, взаимодействие, практичность, интерактивность, пространственная ориентация, мультисенсорная активность и др. (Roussou et al., 1999; Kaufmann et al., 2006;).

Экспериментально показано, что:

1. ВР-технологии по сравнению с традиционными формами обучения оказывают более сильное мотивирующее воздействие (Bricken, 1991). Это воздействие объясняется эффектами погружения и присутствия в происходящем в режиме реального времени (Winn, 1993; Slater and Wilbur, 1997);

2. ВР позволяет исследовать такую реальность, которая в иных условиях - в силу ее несопоставимости во времени, пространстве, масштабе и т.п. или по причине безопасности - не может быть исследована. Особенно это касается детей с ограниченными возможностями (Cromby et al., 1995);

3. использование технологий ВР на ранних этапах обучения может способствовать одновременно увеличению объема и качества усвоения текущего материала, а также подготовке базы для дальнейшего развития обучающегося (Dede, 1998);

4. дети значительно легче, чем взрослые, принимают отвлеченные графические абстракции и овладевают ими (например, воспринимают мультфильмы). Они часто имеют больший опыт ориентации в 3D игровом виртуальном пространстве и использовании возможностей, предоставляемых интерфейсом (Provenzo, 1991).

Как правило, технологии ВР, используемые в образовательных проектах, делятся на три класса по степени выраженности эффекта погружения (иммерсивности) в виртуальную среду. К первому классу относятся программы, представленные на мониторе персонального компьютера, требующие использования специальных очков. Степень погружения здесь минимальна, занятия возможны лишь в индивидуальном порядке, но стоимость данного оборудования наиболее привлекательна для малобюджетных учреждений.

Максимальная степень погружения достигается в системах третьего класса. К ним можно отнести проекционные очки (на которых формируется изображение) с дополнительными аксессуарами типа сенсорной перчатки для получения тактильных ощущений или джойстика для управления собственным движением. Данный вариант системы также используется только индивидуально.

Виртуальная комната CAVE® (использующая проекции на три стены и пол) рассчитана на посещение группой учащихся. Каждый посетитель одевает облегченные полупрозрачные стерео-очки, совмещающие ВР-изображение с реальным видением, и использует специальный пульт, позволяющий ему управлять своим движением в данной виртуальной реальности. Примером промежуточной системы второго класса является более простая и компактная система ImmersaDesk™, представляющая собой большой наклонный (как мольберт) экран, на который с обратной стороны проецируется изображение. Она также предполагает наличие специальных очков и управляющего пульта.

На сегодняшний день можно выделить следующие основные направления использования ВР-технологии в образовании:

1. внешкольное (дополнительное) образование;

2. специальное обучение;

3. школьное образование;

4. обучение в высшей школе.

Внешкольное (неформальное, дополнительное) образование (музеи, выставки и т.п.)

Особый интерес для музеев при использовании ВР-технологий представляет возможность перенесения посетителей во времени и пространстве. При этом детально реконструируются окружение, события и особенности определенной эпохи (Roussou, Efraimoglou, 1999). Одним из последних примеров использовании ВР-технологий являются интерактивные иммерсивные (создающие эффект погружения за счет использования не только видеоряда, но и запахов, стереозвука и специальных сенсорных тактильных перчаток) технологии для детей и подростков, например, исторические проекты Foundation of the Hellenic World (FHW) (культурно-историческая реконструкция центральной части древних Афин площадью около 35000 кв.м), Magical World of Byzantine Costume, культурно-историческая реконструкция древнего города Милет (Roussou et al., 1999).

Специальное обучение

В последние годы начата разработка программ на базе технологии ВР, ориентированных на работу с детьми и взрослыми с особенностями развития. Показано, что использование ВР-технологий может служить эффективным дополнением в процессе реабилитации и обучения пациентов с целым комплексом расстройств. Так, например, решение слепыми или слабовидящими людьми ряда специфических ориентировочно-исследовательских задач в виртуальной 3D аудио-комнате способствует лучшему формированию у них системы пространственных представлений (Sanchez,Lumbreras, 2000; Sanchez, Barreiro, Majojo, 2000). Виртуальное пространство в виде игрового лабиринта, сконструированное Д. Стентоном с коллегами (Stanton, et al., 2000), позволяет детям с нарушениями опорно-двигательного аппарата компенсировать недостаток активной локомоции, что способствует лучшему формированию у них когнитивных карт и развитию пространственной ориентировки. Расширение игрового пространства и введение в него дополнительных элементов (например, дорожного перехода, оживленной улицы с пешеходами и т.п.) дает таким детям возможность обучаться адекватному поведению и приобретать навыки наиболее безопасным способом. При некоторых видах нарушения моторики (например, при гипотонии - ослабленном мышечном тонусе) полезным оказывается использование полупрозрачных очков ВР, не замещающих, а дополняющих существующую реальность виртуальными объектами. Так, виртуальные музыкальные инструменты позволяют не только обучать детей музыке, но и способствуют повышению контроля над своими движениями при заболеваниях подобного рода (Chau et al., 2005).

Перспективным является также использование виртуальной среды при обучении детей с аутизмом, синдромом дефицита внимания и гиперактивности, социальными расстройствами, фобиями. Использование в качестве "педагога" или соучеников "аватаров" снижает тревожность таких детей. Возможность моделировать внешнее окружение разной степени насыщенности и детализированности способствует лучшей концентрации внимания на предмете изучения. Использование мультимодальной репрезентации материала повышает способность к его пониманию и запоминанию. Вовлечение ребенка в управление самим процессом обучения или решения задачи формирует его собственную познавательную активность и навыки саморегуляции. Наличие обратной связи поддерживает интерес ребенка к процессу, что в комплексе позитивно сказывается на конечном результате (Sik Lanyi et al., 2006).

Школьное образование

Следует отметить интересные разработки, созданные в лаборатории виртуальной реальности в Венском технологическом институте, Австрия. Специалисты этой лаборатории создали программные продукты для курса школьной стереометрии (Kaufmann et al., 2005; Kaufmann, Dunser, 2007), которые позволяли улучшать способности пространственного мышления. Они использовали системы "D*STAR" и "Iotraker", реализующие предъявление виртуальных объектов в реальном пространстве. Что видит наблюдатель в очках "аргументированной" виртуальной реальности? Висящий в воздухе виртуальный объект, который можно обходить со всех сторон и который можно видоизменять по определенной программе. При этом в полупрозрачных очках можно видеть также и реальные объекты реального окружения. Для изучения пересечений трехмерных объектов с плоскостями (курс стереометрии 11 класса) в качестве виртуального объекта предъявлялась трехмерная фигура, которую можно было рассекать виртуальными плоскостями.

Использование ВР-технологий в системе образования является перспективным направлением развития. Однако их применение сопряжено не только с финансовыми и организационными трудностями. Необходимо учитывать и то, что, помимо технических особенностей организации пространства, сами программы должны соответствовать определенным этическим и концептуальным стандартам образования, быть приспособленными к возможностям и потребностям разных групп обучающихся (Roussou et al., 1999).

Во-первых, ВР-технологии должны быть встроенными в контекст, т.е. учитывать особенности помещений, возможности преподавателей, а главное, неоднородность группы обучающихся (по возрасту, уровню подготовки, интересам и индивидуальным стратегиям обучения). Программа должна быть рассчитана на интерактивную работу нескольких человек сразу, при этом возможности интеракций, заложенные в программу, должны являться своего рода подсказками к социальному взаимодействию обучающихся.

Во-вторых, технология не должна являться "предметом внимания" сама по себе. Это всего лишь способ для изучения тех или иных аспектов некоторого предмета - истории, биологии, географии, физики.

В-третьих, программа должна давать немедленную обратную связь и быть "приглашением" к дальнейшему изучению.

Д. Норманн обозначил четыре принципа понятной и нефрустрирующей информационной среды: наглядность, качественная концептуальная модель, хорошая топография и наличие обратной связи (Norman, 1988). Дети, не получая немедленной реакции, как правило, теряют интерес к занятию. В то же время, быстрое и подробное реагирование на все внешние запросы достаточно громоздко в плане программного обеспечения и реализации в реальном времени. Возможным решением данной проблемы служит совмещение принципа быстрой (но не слишком детальной) обратной связи с "приглашением" к более подробному ознакомлению с предметом в дальнейшем для отдельных заинтересованных учащихся.

В-четвертых, к созданию ВР-обучающих программ должны привлекаться не только специалисты-программисты и дизайнеры, но и эксперты из предметных областей, иначе содержание программы будет серьезно отставать от возможностей ее технической реализации.

Наконец, ВР-технологии в образовании должны быть, прежде всего, удобными для пользователей со всех точек зрения - начиная от размера шлема (он, как правило, велик для детской головы) и правильного расположения учеников для наилучшего угла обзора и заканчивая простотой и удобством интерфейса и отсутствием побочных эффектов (типа укачивания при виртуальном движении).

Обучение в высшей школе

Выделяют следующие функциональные возможности ВР-технологий, значимые для процесса обучения в высшей школе. Во-первых, объект изучения может быть представлен в пространственных и временных масштабах, соотносимых с человеком, что невозможно при других формах подачи материала. Так, учащийся может "руками переставлять" атомы и электроны или "перемещаться" из одной галактики в другую в процессе обучения. Во-вторых, виртуальная реальность дает возможность сделать доступной для ощущения информацию, обычно сенсорно не воспринимаемую. Например, громкость звука может соответствовать уровню радиации в виртуальной среде или насыщенность цвета задавать температуру тех или иных областей. Комбинация первой и второй возможности позволяет создавать и визуализировать объекты и события, не имеющие объектной формы существования в природе.

Все это в комплексе предоставляет богатый материал для использования при обучении в высшей школе, где учащимся часто приходится оперировать абстрактными понятиями, не имеющими объектной репрезентации (Fallman et al., 1999). В классическом образовательном процессе студенты получают готовые обобщенные знания из учебников, лекций и специальных пособий. Однако некоторые авторы (Dede et al.,1997) считают, что такое обучение не всегда ведет к лучшим результатам. Учащиеся вынуждены формировать ментальные репрезентации абстрактных понятий, которые должны включать в себя часто неочевидные и неуловимые связи и концепты. В конечном итоге у студента не всегда складывается точное и ясное понимание изучаемого предмета. С другой стороны, в повседневном бытовом познании у человека часто формируются некоторые ошибочные представления о законах, действующих в окружающем мире. Преодолеть эти ошибочные представления традиционными методами обучения достаточно сложно, что затрудняет полноценное понимание и использование правильных научных моделей. Технологии виртуальной реальности позволяют реализовывать конструктивистский подход в образовании. Погружение в соответствующую виртуальную среду, визуализация в ней, например, не только физических тел, но и действующих сил, возможность оперировать с ними, активно изменять и, таким образом, изучать позволяют преодолеть эти естественные сложности.

Перечислим ближайшие задачи, которые можно решать в инновационном образовании высшей школы с помощью технологии виртуальной реальности, в том числе и в инновационном образовании факультета психологии МГУ имени М.В. Ломоносова:

1. проведение видеоконференций, дистанционных рабочих совещаний и телемостов. Эта возможность, предоставляемая технологией виртуальной реальности, становится особенно актуальной в связи с созданием системы филиалов МГУ имени М.В. Ломоносова в различных странах ближнего зарубежья: Украина (г. Севастополь); Узбекистан (г. Ташкент); Азербайджан (г. Баку);

2. создание банка классических лекций для дистанционного обучения бакалавров, магистров, аспирантов и преподавательского состава;

3. воссоздание в виртуальной реальности классических экспериментов, ставших золотым фондом зарубежной и отечественной психологии. Примером восстановления таких экспериментов были работы по воссозданию социального эксперимента Стэнли Милгрема (Slater et al., 2006).

Виртуальная реальность как эффективное средство исследования взаимодействия когнитивных процессов и моторной активности

Указанные выше преимущества технологии ВР позволяют рассматривать ее как важный инструмент для получения новых знаний о человеке. Развитие и внедрение методов ВР в практику психологического исследования необходимо влечет за собой введение в лабораторный эксперимент такой важной "экологической переменной" (фактора), как "собственная двигательная активность субъекта". А это может привести к концептуальному пересмотру устоявшихся представлений о когнитивных процессах человека, в реальной жизни тесно связанных с движением (Грегори, 1970; Гибсон, 1988; Пуанкаре, 1990).

Обратимся к обсуждению возможностей использования технологии ВР для изучения взаимодействия когнитивных процессов и двигательной активности в процессах зрительного восприятия в рамках подхода, получившего название "активное восприятие". Это направление исследований представляется нам методологически важным для развития и экспериментальной верификации таких международно признанных теорий отечественной психологии, как "теория деятельности" А.Н. Леонтьева (Леонтьев, 1975), "теория векторной психофизиологии" Е.Н. Соколова (Соколов, 2003), "теория функциональных систем" (Анохин, 1968; Александров, 1998). Каждая из них предлагает свой подход к объяснению высокой степени согласованности между сенсорными и когнитивными процессами, с одной стороны, и исполнительными механизмами поведения, с другой.

Исследования взаимодействия между зрительным восприятием и моторной активностью, основанные на традиционных методах психофизики и нейропсихологии

Исследования, проводящиеся в рамках подхода "активное восприятие", нацелены на вскрытие взаимодействия зрительной информации и двигательной активности наблюдателя в процессе решения сложных когнитивных задач. Решение этих проблем является особенно актуальным в связи с появлением в последнее время таких новых областей прикладной психологии, как психология безопасности, спортивная психология, транспортная психология. Их возникновение и развитие влечет за собой разработку новых теоретических и методических решений для исследования когнитивных процессов в условиях, максимально приближенных к условиям реальной исполнительной деятельности.

Идеи тесного взаимодействия когнитивных (восприятия, внимания, мышления) и двигательных функций активно разрабатывались в отечественной психологии в работах И.М. Сеченова, П.К. Анохина, Н.А. Бернштейна, А.В. Запорожца, А.Н. Леонтьева. В рамках деятельностного подхода (Леонтьев, 1975) подчеркивалась важная роль двигательной активности субъекта в процессе формирования адекватного зрительного образа. А.Н Леонтьевым был сформулирован один из важных принципов, лежащих в основе восприятия, - принцип уподобления моторных компонентов процесса восприятия свойствам внешнего раздражителя (Леонтьев, 2000). Проблемы, поставленные и обсужденные в рамках деятельностного подхода, являются актуальными и сегодня.

В последние 10 лет в области зрительного восприятия активно проводились исследования, связанные с изучением координации зрительной информации и действий наблюдателя. Этот подход к исследованию был назван "активное зрение". В рамках этого подхода зрение рассматривается как процесс, при помощи которого происходит планирование и контроль собственных действий наблюдателя. Интерес к изучению взаимосвязи восприятия и действия вновь возник в связи с большим числом экспериментальных исследований в области нейрофизиологии, когнитивной нейрологии и психофизики, которые показали, что нейрофизиологические процессы переработки информации о восприятии и действии тесно связаны между собой. Было выявлено наличие двух различных по своим функциям путей переработки информации в зрительной системе человека. Эти пути были названы вентральный (или фокальный) и дорсальный (или амбьентный) (Schneider, 1969; Ungerleider, Mishkin, 1982; Smith, 2000; Nicholls et al., 2001; Norman, 2002).

Процессы переработки информации в вентральном потоке идут от сетчатки через латеральное коленчатое тело (ЛКТ), первичную зрительную кору VI и доходят до коры височной доли головного мозга. Процессы дорсальной подсистемы реализуются в том же начальном потоке: сетчатка - ЛКТ - кора V1, а затем уходят в затылочные теменные области головного мозга. Анализ различных функций этих проводящих путей позволил Мильнеру и Гудейлу (Milner, Goodale, 1995) сформулировать модель, в которой было предложено разделение зрительной системы на две подсистемы, названные "что" и "где" Основная функция системы "что" (вентральный поток) состоит в детекции и категоризации объектов, а системы "где" (дорсальный поток) - в зрительном контроле движений наблюдателя в процессе действий с объектом. В экспериментах, демонстрирующих различия функций вентральной и дорсальной систем, был использован специальный методологический прием - производилось сравнение вербального суждения и моторной (двигательной) реакции испытуемого на предъявление одной и той же зрительной стимуляции. При этом предполагалось, что вербальный ответ означает включенность в процесс восприятия вентральной подсистемы, а двигательный ответ - дорсальной. Например, нейропсихологические исследования пациентов, получивших травмы теменной и средневисочной областей головного мозга (Milner, Goodale, 1995; James et al., 2002) показали, что указанные типы травм приводят к различным нарушениям зрительного восприятия. Нарушения средневисочного отдела - к зрительным атаксиям, при которых у пациентов наблюдаются трудности в выполнении точных движений при действиях с объектами. Нарушения теменного отдела - к зрительным агнозиям, при которых пациенты с трудом опознают объекты или их отдельные свойства, однако достаточно точно выполняют задания, связанные с манипуляциями этими "неопознанными" объектами.

Подобные различия функций двух потоков были получены и в психофизических экспериментах (Bridgeman et al., 1981; Bridgeman et al., 1997; Servos et al., 2000; Lee, Donkelaar van, 2002), показавших различия в восприятии отдельных качеств объектов (направления движения, локализации и размера стимула) при вербальной и двигательной реакции наблюдателя. Например, если в качестве стимулов использовались зрительные иллюзии, то вербальная оценка была подвержена иллюзорному эффекту, а моторная реакция - индифферентна к нему.

Рассмотренные исследования показали, что когнитивная и двигательная активность формируются по разным правилам и реализуются различными физиологическими структурами головного мозга. Следует отметить, что разделение процессов переработки информации на две подсистемы является достаточно условным, поскольку в ряде экспериментов было показано, что некоторые функции, свойственные вентральной системе, выполняются и дорсальной системой, и наоборот (Binsted et al., 2001; Franz et al., 2003). Возможно, функции вентральной и дорсальной систем не строго разделены в соответствии с жесткой схемой "либо вентральная - либо дорсальная". Следует предположить, что процессы, протекающие в зрительной системе при обработке информации, не могут быть независимыми и жестко фиксированными, они, скорее всего, взаимодействуют, взаимно дополняют друг друга. Эти вопросы требуют дальнейших теоретических разработок и экспериментальных исследований с использованием новейших технологий.

Исследования взаимодействия зрительного восприятия и моторной активности при использовании технологии виртуальной реальности: перспективы научных исследований

Новые возможности для исследования взаимодействия восприятия и действия предоставляет технология виртуальной реальности, которая позволяет субъекту, с одной стороны, наблюдать сложные виртуальные зрительные сцены, а с другой - свободно перемещаться в реальной среде. В последнее время появились работы (Chaudhury, et al., 2004), в которых взаимодействия вентральной и дорсальной систем исследуются при помощи технологии виртуальной реальности. Ее использование позволяет расширить круг исследовательских задач и активизировать поиск новых методик, позволяющих осуществлять регистрацию поведенческих, вербальных и физиологических реакций в сложной виртуальной среде. В настоящее время на факультете психологии МГУ имени М.В. Ломоносова активно разрабатывается метод, основанный на комбинации классических методик экспериментальной психологии с современными технологиями ВР. В качестве классических методик использовались такие методики, как тахистоскопическое (кратковременное) предъявление стимулов, метод изменения соотношения шум / сигнал, метод маскирования и т.д. В результате их использования получали ухудшение параметров когнитивных функций (объема памяти, параметров восприятия и внимания) в зависимости от "зашумленности" в пространстве или от кратковременности стимуляции.

Традиционно в таких исследованиях стимуляция предъявлялась на экране двумерного монитора. Испытуемый при этом должен был ответить на вопросы: "был стимул или нет", "отличается один стимул от другого или нет" и т.д. К сожалению, результаты такого типа исследований не позволяют прогнозировать ответы наблюдателя реальных сцен, поскольку в реальных ситуациях мы имеем дело с гораздо более сложными сценами, в которых требуется решать разнообразные поведенческие задания. Такие задания требуют не простых ответов типа вышеназванных, а выполнения определенных действий, согласованных со сложной когнитивной задачей (запомнить определенные виртуальные объекты на пути следования, обойти все стимулы и найти среди них нужный). Это означает, что помимо классических когнитивных задач на опознание в экспериментальную ситуацию надо включать сопутствующие задания на пространственную ориентацию, отвлеченность внимания на нецелевые стимулы, формирование когнитивной карты окружающей среды.

Разработка такой методики, при помощи которой можно было бы симулировать разнообразные виртуальные сцены, требующие решения когнитивных задач, сопровождаемых моторной активностью, является актуальной и востребованной. Без этого невозможно, например, нормальное развитие таких областей психологической науки, как транспортная психология, спортивная психология. Разработка такого типа методик стала реальной благодаря появлению новейшей технологии виртуальной реальности, которая позволяет не только формировать более реалистичные 3D-стимулы, но обеспечивает испытуемому большую мобильность для решения задач. В основе предлагаемого метода лежат следующие методические приемы организации стимульного материала и действий испытуемого. Испытуемый инструктирован на выполнение сложной когнитивной задачи (например, запоминание "виртуальных" объектов, нахождение "спрятанных" объектов) при прохождении через "3D-виртуальный лабиринт", предъявляемый либо с помощью шлема ВР, либо в комнате виртуальной реальности типа CAVE. Выполнение любой когнитивной задачи может усложняться введением ряда стрессообразующих факторов, которые приводят к увеличению времени ее выполнения. Например, в качестве таких факторов могут выступать наличие "провала" на пути виртуального следования, появление пугающих виртуальных объектов, включение неприятных звуковых сигналов.

Выполнение задачи происходит последовательно в двух разных экспериментальных ситуациях пассивного / активного прохождения через лабиринт. В ситуации пассивного прохождения (ПП) испытуемый выполняет задачу без каких-либо собственных движений. В ситуации же активного прохождения (АП) решение задачи сопровождается собственной моторной активностью, которая уподобляется / не уподобляется зрительной стимуляции. Например, экспериментальная ситуация для АП случая может моделироваться в двух вариантах: в первом моторные действия испытуемого согласованы с пространственной структурой виртуального лабиринта (его движения повторяют повороты в лабиринте), а во втором - не согласованы (т.е. он должен осуществлять движения, противоположенные поворотам лабиринта). В последнем случае испытуемый должен в процессе тренировок преодолеть такую "несогласованность" путем формирования соответствующего зрительно-моторного навыка.

В результате прохождения виртуального лабиринта могут фиксироваться следующие параметры: прошел / не прошел лабиринт, общее время его прохождения, время нахождения испытуемого в каждой комнате, паттерн пути прохождения лабиринта, регистрация выполнения его действий (кликнул или нет мышкой по нужному объекту). Все виды активности испытуемого в обеих ситуациях (ПН, АП) сопровождаются регистрацией электроэнцефалограммы, кожно-гальванической реакции, электрокардиограммы, фотоплетизмограммы и миограммы. Предполагается, что в ситуации ПП его когнитивные процессы (восприятие, память, мышление) доминируют над предельно редуцированной собственной моторной активностью. В ситуации же АП когнитивная деятельность субъекта дополняется собственной моторной активностью в виде целенаправленных двигательных актов, при этом степень взаимодействия когнитивных процессов с моторной активностью может регулироваться при помощи "рассогласования" зрительного и моторного компонента. Как результат взаимодействие когнитивных процессов и действий может привести к существенному изменению эффективности решения задачи.

Предлагаемый метод позволяет проводить многофакторные психологические и психофизиологические эксперименты для исследования:

1. взаимодействия между когнитивными процессами (восприятие, память, мышление) и поведенческими актами (действиями);

2. влияния степени и форм двигательно-когнитивной кооперации на успешность выполнения субъектом различных видов практической деятельности;

3. специфики активности мозга и вегетативной нервной системы в условиях реального целенаправленного поведения.

Данный метод может оказаться эффективным для таких областей прикладной психологии, как спортивная и транспортная психология, инженерная психология и психология безопасности.

Заключение

1. Виртуальная реальность становится новым эффективным методом исследования в экспериментальной психологии и, как можно ожидать, это может привести к пересмотру категориального аппарата психологической науки. Поэтому для развития и внедрения этой уникальной новейшей технологии в теорию и практику экспериментальной психологии необходимы систематические исследования, касающиеся таких важных вопросов, как методология, этические нормы, техническое оснащение.

2. Анализ технологии виртуальной реальности свидетельствует о том, что она обладает целым рядом методологических особенностей, отличающих ее от методов традиционного психологического лабораторного эксперимента. Одни особенности методов ВР могут быть оценены как "преимущества" перед методами классической экспериментальной психологии, а другие - как новые проблемы, требующие специального, в том числе и методологического, анализа.

3. Экспериментальные исследования, проведенные при помощи технологии ВР, свидетельствуют о том, что она может использоваться как эффективное средство в психотерапии и психологической реабилитации, а также для решения задач организационной психологии, спортивной психологии и психологии безопасности.

4. Особое место в системах ВР отводится психофизиологии. С одной стороны, использование психофизиологических показателей позволяет объективно оценить степень погружения человека в виртуальный мир и уровень адаптации к нему. С другой стороны, технологии ВР открывают перед психофизиологией новые возможности в исследовании взаимоотношений между душой и телом, мозгом и психикой.

5. Технология виртуальной реальности предоставляет уникальные возможности для решения новых задач в инновационном образовании высшей школы. На факультете психологии МГУ имени М.В. Ломоносова предполагается развитие таких новых направлений обучения, как организация видеоконференций, создание банка лекций для дистанционного обучения, создание виртуальных классических экспериментов.

6. Технологии ВР могут быть эффективно использованы для изучения взаимодействия когнитивных процессов и двигательной активности в процессах зрительного восприятия в рамках подхода, называемого "активное восприятие". Разрабатываемый в МГУ имени М.В. Ломоносова метод изучения такого взаимодействия основан на комбинации современных технологий ВР с классическими методиками экспериментальной психологии. Реализация метода позволит исследовать взаимодействия между когнитивными процессами и поведенческими актами, оценивать влияние двигательно-когнитивной кооперации на успешность выполнения различных задач, а также изучать специфику активности мозга и вегетативной нервной системы в условиях реального целенаправленного поведения.

Список литературы

1. Александров Ю.И. Системная психофизиология // Основы психофизиологии. - М., 1998.

2. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. - M., 1968.

3. Антонова О.А., Соловьев С.В. Теория и практика виртуальной реальности. Логико-философский анализ. - СПб, 2009.

4. Величковский Б.М. Искра психологии: новые области прикладных психологических исследований // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. - 2007. - №1. - С. 57-72.

5. Величковский Б.М. Успехи когнитивных наук // В мире науки. - 2003. - №12. - С. 86-93.

6. Величковский Б.М., Хансен Дж. П. Новые технологические окна в психику: взаимодействие человек - компьютер может полнее использовать возможности глаз и мозга // Виртуальная реальность в психологии и искусственном интеллекте / Сост. Н.В. Чудова. - М., 1998. - С. 45-59.

7. Войскунский А.Е. Представление о виртуальных реальностях в современном гуманитарном знании // Voyskunskiy A.E. (ed.). Sozial'nye i psikhologicheskie posledstviya primeneniya informatsionnykh tekhnologiy. - M., 2001.

8. Войскунский А.Е., Меньшикова Г.Я. О применении систем виртуальной реальности в психологии // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология. - 2008. - №1. - С. 22-36.

9. Войскунский А.Е., Смыслова О.В. Психологическое применение систем виртуальной реальности // Интернет и современное общество. Труды IX Всероссийской объединенной конференции, 2006. - www.conf.infosoc.ru/2006/thes/Voisk&Smyslova.pdf

10. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию. - М., 1988.

11. Грегори Р. Л. Глаз и мозг. - М., 1970.

12. Дорохов В.Б. Технологии "виртуальной реальности" и нейронауки. - 2006. - psychosphera.boom.ru/Public/Kirov/dorochov1.htm

13. Захаревич В., Сурженко И., Супрунов В., Шаповал В. Исследование психофизиологической деятельности оператора в среде виртуальной реальности // Международная конференция Graphicon. - Нижний Новгород, 2001. - http://www.graphicon.ru

14. Игнатьев М.Б., Никитина А.В., Войскунский А.Е. Архитектура виртуальных миров. - СПб, 2009.

15. Леонтьев А.Н. Деятельность, сознание, личность. - М., 1975.

16. Леонтьев А.Н. Лекции по общей психологии. - M., 2000.

17. Маньковская Н.Б., Бычков В.В. Виртуальность в пространствах современного искусства // Сборник научно-популярных знаний победителей конкурса РФФИ. - 2007. - №10. - С. 374-380.

18. Найссер У. Познание и реальность. - М., 1981.

19. Носов Н.А. Виртуальная психология. - М., 2000.

20. Носов Н.А. Виртуальный человек. Очерки по виртуальной психологии детства. - М., 1997.

21. Пицхелаури Д.И., Галатенко В.В., Баяковский Ю.М., Самборский Д.Я. Виртуальные нейрохирургические операции. - 2008.

22. Пуанкаре А. О науке. - М., 1990.

23. Россохин А.В. Виртуальное счастье или виртуальная зависимость (опыт психологического анализа) // Виртуальная реальность в психологии и искусственном интеллекте / Сост. Чудова Н.В. - M., 1998. - С. 247-255.

24. Руднев В.П. Прочь от реальности: исследования по философии текста. - M., 2000.

25. Руднев В.П. Энциклопедический словарь культуры XX века. - M., 2001.

26. Селисская М.А., Войскунский А.Е., Игнатьев М.Б., Никитин А.В. Применение виртуальной реальности в качестве психотерапевтического средства для помощи страдающим от психологических фобий. Проект исследования // Технологии информационного общества - Интернет и современное общество: Труды VII Всероссийской объединенной конференции (10-12 ноября 2004 г.). - СПб, 2004.

27. Спиридонов В.Ф. Психологический анализ виртуальной реальности // Виртуальная реальность в психологии и искусственном интеллекте / Сост. Чудова Н.В. - М., 1998. - С. 173-186.

28. Форман Н., Вильсон П. Использование виртуальной реальности в психологических исследованиях // Психологический журнал. - 1997. - Т. 17. - №2. - С. 64-72.

29. Хоффман X. Целительная виртуальная реальность // В мире науки. - 2004. - №11. - С. 36-43.

30. Черниговская Т.В. Полифония мозга и виртуальная реальность // Виртуальная реальность в психологии и искусственном интеллекте / Сост. Чудова Н.В. - M., 1987. - С. 27-43.

31. Astur R.S., Germain S.A., Baker E.K., Calhoun V., Pearlson G.D., Constable R.T. fMRI hippocampal activity during a virtualradial arm maze // Applied Psychophysiology and Biofeedback. - 2005. Vol. 30. - Р. 307-317.

32. Attree E.A., Rose F.D., Brooks B.M. Virtual reality applications in the clinical neurosciences // Advances in Clinical Neurosciences. - 1998. - Vol. 18. - Р. 99-110.

33. Baumgartner Th., Speck D., Wettstein D., Masnari O., Beeli G., Jancke L. Feeling present in arousing virtual reality worlds: prefrontal brain regions differentially orchestrate presence experience in adults and children // Frontiers in Human Neuroscience. - 2008. - Vol. 2. - www.frontiersin.org

34. Bayliss J.D., Ballard D.H. The effects of eye tracking in a VR helmet on EEG recordings. Technical report: TR 685. University of Rochester. - N.Y., USA, 1998.

35. Bente G., Eschenburg F., Kraemer N.Q (2007). Virtual Gaze. A pilot study on the effects of computer simulated Gaze in Avatar-based conversations. Virtual Reality: Proceedings of 12th human-computer interaction International conference (22-27 July 2007, Beijing, China). In: Lecture Notes in Computer Science, 4563.

36. Binsted G., Chua R., Helsen W., Elliott D. Eye-hand coordination in goal-directed aiming // Human Movement Science. - 2001. - Vol. 20. - Р 563-585.

37. Bricken M. Virtual reality learning environments: Potentials and challenges // Computer Graphics. - 1991. - Vol. 25. - №3. Р. 178-184.

38. Bridgeman B., Peery S., Anand S. Interaction of cognitive and sensorimotor maps of visual space // Perception & Psychophysics - 1997. -Vol. 59. - №3. - Р. 456-469.

39. Bordnick P.S., Traylor A.C., Graap K.M. Copp, Hilary L., Brooks J. Virtual Reality Cue Reactivity Assessment: A Case Study in a Teen Smoker // Applied Psychophysiology and Biofeedback. - 2005. - Vol. 30. - Р 187-193.

40. Brockman J.D. Encounters with the cyber elite. - San Francisco: Hardwired Books. - 1996. - http://www.edge.org/documents/ digerati/Lanier.html

41. Brooks B.M., Attree E.A., Rose F.D. An evaluation of virtual environments in neurological rehabilitation // Proceedings of the British Psychological Society. - 1997. Vol. 5. - Р. 121.

42. Bullinger A.H., Hemmeter U.M., Stefani O. Angehrn I., Mueller-Spahn F., Bekiaris E., Wiederhold B.K., Sulzenbacher H., Mager R. Stimulation of Cortisol During Mental Task Performance in a Provocative Virtual Environment // Appl. Psychophysiol Biofeedback. - 2005. - Vol. 30. - Р. 205-216.

43. Calhoun V.D., Carvalho K., Astur R. Using Virtual Reality to Study Alcohol Intoxication Effects on the Neural Correlates of Simulated Driving // Applied Psychophysiology and Biofeedback. - 2005. - Vol. 30. - Р. 285-306.

44. Chastikov A. Arkhitektury komp'yuternogo mira [Architectures of computer world]. - Sankt-Petersburg: BHV-Peterburg, 2002.

45. Chau T., Eaton C., Lamont A., Schwellnus H., Tam C. Augmented environments for paediatric rehabilitation // In: A. Pruski, H. Knops (eds.). Assistive technologies - from virtuality to reality. - IOS Press, 2005 - P. 550-554.

46. Chaudhury S., Eisinger J. M., Hao L., Hicks J., Chivukula R., Turano K.A. Visual illusion in virtual world alters women's target-directed walking // Exp. Brain Res. - 2004. - Vol. 159. №3. - Р. 360-369.

47. Chernigovskaya T.V. Polifoniya mozga i virtual'naya real'nost' [Polyphony of brain and virtual reality] // In: Chudova N.V. (ed.). Virtual'naya real'nost' v psikhologii i iskusstvennom intellekte. - Moskva, 1998.

48. Christensen G.E., Miller M.I., Vannier M.W., Grenander U. Individualizing neuro-anatomical atlases using a massively parallel computer // IEEE Computer. - 1996. - Vol. 29. - №1. - Р. 32-38

49. Costantini M., Haggard P. The rubber hand illusion: Sensitivity and reference frame for body ownership // Consciousness and Cognition. - 2007. Vol.16. - №2. - Р. 229-240.

50. Cornwell B.R., Johnson L., Berardi L., Grillon C. Anticipation of Public Speaking in Virtual Reality Reveals a Relationship and Startle Reactivity // Biol. Psychiatry. - 2006. Vol. 59. - Р. 664-666.

51. Cote S., Bouchard St. Documenting the efficacy of virtual reality exposure with pchophysiological and information processing measures // Applied Psychophysiology and Biofeedback. - 2005. - Vol. 30. - №3. - Р. 217-232.

52. Cromby J., Standen P., Brown D. Using virtual environments in special education // VR in the Schools. - 1995. - №1. - Р. 1-4.

53. Dede C., Salzman M., Loftin R. B., Ash K. Using virtual reality technology to convey abstract scientific concepts // Jacobson M.J., Kozma R.B. (eds.). Learning the sciences of the 21st Century: Research, design and implementing advanced technology learning environments. - Lawrence Erlbaum, 1997.

54. Dede C. Virtual reality in education: Promise and reality panel statement // In: Proceedings IEEE virtual reality annual international Symposium (VRAIS '98). - Atlanta, USA, - P. 208.

55. Ducheneaut N., Yee N., Nickell E., Moore R.J. (2006). Alone Together? Exploring the Social Dynamics of Massively Multiplayer Games // Human Factors in Computing Systems CHI 2006 Conference Proceedings. April 22-27, Montreal, PQ, Canada. P. 407-416.

56. Ehrsson H.H. The Experimental induction of out-of-body experiences // Science. - 2007. - Vol. 317. - Р. 1048

57. Ehrsson H.H. How many arms make a pair? Perceptual illusion of having an additional limb // Perception. - 2009. - Vol. 38. - №2. - Р. 310-312.

58. Ehrsson H.H., Rosen B., Stockselius A., Ragno C., Kohler P., Lundborh G. Upper limb amputees can be induced to experience a rubber hand as their own // Brain. - 2008.Vol. 131. - №12. - Р. 3443-3452. - brain.oxfordjournals.org/cgi/reprint/ awn297v1.pdf

59. Fallman D., Backman A., Holmlund K. VR in education: An introduction to multisensory constructivist learning environments. universitets pedagogik konferens. - Umea universitet, 18-19 Februari, 1999. - daniel.fallman.org/resources/papers/Fallman_VRIE.pdf

60. Franz V. H., Bulthoff H. H., Fahle M. Grasp effects of the Ebbinghaus illusion: Obstacle avoidance is not the explanation // Exp Brain Res. - 2003. - Vol. 149. - Р. 470-477.

61. Galimberti C., Belloni C., Cantamesse M., Cattaneo A., Gatti F., Grassi M., Menti L. The development of an integrated psychosocial approach to effective usability of 3D virtual environments for cybertherapy // Psychology journal. - 2006. - Vol. 14. - №2. - Р. 129-144.

62. James T.W., Humphrey G.K., Gati J.S., Menon R.S., Goodale M.A. Differential effects of viewpoint on object-driven activation in dorsal and ventral streams // Neuron. - 2002. - Vbl. 35. - №4. - Р. 793-801.

63. Kaufmann H., Steinbugl K., Dunser A., Gluck J. Improving spatial abilities by geometry education in augmented reality. - Application and Evaluation Design. VRIC Laval Virtual, 2005. Proceedings. - P. 25-34.

64. Kaufmann H., Csisinko M., Totter A. Long distance distribution of educational augmented reality applications eurogr-aphics'06 (Educational Papers). - Vienna, Austria, 2006. - P. 23-33.

65. Kaufmann H., Dunser A. Summary of usability evaluations of an educational augmented reality application // In: Shumaker R. (ed.). Virtual reality, HCI International conference. - HCII 2007. - Vol. 14. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg. P. 660-669.

66. Khan, Yasir, Xu, Zhijie, Stigant, Mark (2003). Virtual reality for Neuropsychological diagnosis and rehabilitation: A Survey // In: Proceedings of the Seventh International Conference on Information Visualization. IEEE Computer Society, Washington DC, USA. - P. 158-163.

67. Kim Y., Kim H.J., Ko H.D., Kim H.T. Psychophysiological changes by navigation in virtual reality // Engineering in Medicine and Biology Society, Proceedings of the 23rd Annual International Conference of the IEEE. - 2001. - 4. - P. 3773-3776.

68. Lee J.-H., Donkelaar van P. Dorsal and ventral visual stream contributions to perception-action interactions during pointing // Exp. Brain Res. - 2002. - Vol. 143. - Р. 440-446.

69. Meehan M., Insko B., Whitton M., Brooks Jr.F. Physiological Measures of Presence in Stressful Virtual Environments // ACM Transact. Graph. - 2002. - Vol. 21. - №3. Р. 645-652.

70. Mertens R., Allen J.B. The role of psychophysiology in forensic assessments: Deception detection, ERP's, and virtual reality mock crime scenarios // Psychophysiology. 2008. - Vol. 45. - №2. - Р. 286-298.

71. Morganti F., Gaggioli A., Castelnuovo G., Bulla D., Vettorello M., Riva G. The use of technology supported mental imagery in neurological rehabilitation: a research protocol // Cyberpsychology & Behavior. - 2003. - Vol. 6. №4. - Р 421-442.

72. Muhlberger A., BulthoffH.H., Wiedemann G., Pauli P. Virtual reality for the psychophysiological assessment of phobic fear: Responses during virtual tunnel driving // Psychological Assessment. - 2007. - Vol. 19. Р. 340-346.

73. Milner A. D., GoodaleM. A. The visual brain in action. - Oxford, England UK: Oxford University Press, 1995.

74. Nicolis G., Prigogine I. Exploring Complexity. An introduction. - Freeman W.H. & Co. N.Y., 1989.

75. Nicholls J.G., Martin A.R., Wallace B.G., Fuchs P.A. From neuron to brain. - Sinauer Assoc., Inc. Publishers. Sunderland, Massachusetts. USA, 2001.

76. Norman D.A. The design of everyday things. N.Y.: Doubleday, 1988.

77. Norman J. Two visual systems and two theories of perception: an attempt to reconcile the constructivist and ecological approaches // Behavioral and brain sciences. - 2002. - Vol. 25. - №1. - Р. 73-96.

78. Optale G., Capodieci S., Pinelli P., Zara D., Gamberini L., Riva G. Music-enhanced immersive virtual reality in the rehabilitation of memory-related cognitive processes and functional abilities: A case report // Presence. 2001. - Vol. 10. - Р. 450-462.

79. Panteli N., Dawson P. Video conferencing meetings: changing patterns of business communication // New Technology, Work and Employment. - 2001. - Vol. 16. - №2. Р. 88-99.

80. Parsons T.D., Iye, A., Cosand L., Courtney C., Rizzo A.A. Neurocognitive and psychoph-ysiological analysis of human perfomance within virtual reality environments // In: Westwood J.D. et al. (eds.). Medicine meets virtual reality. - 2009. - P. 247-252.

81. Petkova V.I., Ehrsson H.H. If I Were you: Perceptual illusion of body swapping // PLoS ONE. - 2008. - Vol. 3. - №12. - www.plosone.org/article/info:doi%2F10. 1371%2Fjournal.pone.0003832

82. Petkova V.I., Ehrsson H.H. When right feels left: Referral of touch and ownership between the hands // PLoS ONE. - 2009. - Vol. 4. - №9. - http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0006933

83. Provenzo E.F. Video Kids: Making sense of Nintendo. - Cambridge, MA: Harvard University Press, 1991.

84. Prigogine I., Stengers I. Order out of Chaos: Man's new dialogue with nature. - Flamingo, 1984.

85. Pugnetti L., Meehan M., Mendozzi M. Psychophysiological correlates of virtual reality: A review // Presence. Teleoperators and Virtual Environments. - 2001. - Vol. 10. №4. - Р. 384-400.

86. Reddy M., Watson B., Walker N., Hodges L.F. Managing level of detail in virtual environments - A perceptual framework // Presence-Teleoperators and Virtual Environment. 1997. - Vol. 6. - №6. - Р 59-63.

87. Roussou M., Efraimoglou D. High-end interactive media in the museum // In: Computer Graphics, ACM SIGGRAPH, - P. 59-62.

88. Riva G. Virtual reality // M. Akay (ed.). Wiley encyclopedia of biomedical engineering. - N.Y., 2006.

89. Rizzo A., Buckwalter J.G., Zaag van der C. Virtual Environment Applications in Clinical neuropsychology // K. Stanney (ed.). The Virtual Environments Handbook. - N.Y., 2002.

90. Rock I. Perception. - New York: Scientific American Library, 1995.

91. Sanchez J., Lumbreras M. Usability and cognitive impact of the interaction with 3D virtual interactive acoustic environments by blind children // In: Proc. 3rd Intl Conf. Disability, Virtual Reality and Assoc. Tech. - Alghero, Italy, 2000. - P. 67-73.

92. Sanchez A., Barreiro J.M., Majojo V. Embodying cognition: a proposal for visualizing mental representations in virtual environments // In: Proc. 3rd Intl Conf. Disability, Virtual Reality and Assoc. Tech. - Alghero, Italy, 2000. - P. 319-326.

93. Schneider G. E. (1969). Two visual systems // Science. - 1969. - Vol. 163. - №3870. - Р. 895-902.

94. Schultheis M.T., Himelstein J., Rizzo A.R. Virtual Reality and Neuropsychology // J. of Head Trauma Rehabilitation. - 2002. - Vol. 17. - №5. - Р 378-394.

95. Servos P., Carnahan H., Fedwick J. The visuomotor system resists the horizontal-vertical illusion // Journal of Motor Behavior. 2000. - Vol. 32. - Р. 400-404.

96. Sik Lanyi C., Geiszt Z., Karolyi P., Tilingerand A., Magyar V. Virtual reality in special needs early education // The International Journal of Virtual Reality. - 2006. - Vol. 5. - №4. - Р. 55-68.

97. Slater M., Wilbur S. A Framework for immersive virtual environments (FIVE): Speculations on the role of presence in virtual environments // PRESENCE. - 1997. - Vol. 6. - №6. - Р. 603-616.

98. Slater M., Antley A., Davison A., Swapp D., Guger C., Barker C., Pistrang N., Sanchez-Vives M.V. A virtual reprise of the Stanley Milgram obedience experiments // PLoS ONE. - 2006. - Vol. 1. - №1. - P. 39.

99. Smith S.U.M. Biology of Sensory Systems. J. Wiley & Sons, LTD, 2000.

100. Stanton D., Wilson P., Foreman N., Duffy H. Virtual environments as spatial training aids for children and adults with physical disabilities // In: Proc. 3rd Intl Conf. Disability, Virtual Reality and Assoc. Tech. - Alghero, Italy, 2000. - P. 123-128.

101. Velichkovsky B.M. Communicating attention: Gaze position transfer in cooperative problem solving // Pragmatics and Cognition. 1995. - Vol. 3. - №2. - Р. 199-222.

102. Ungerleider L.G., Mishkin M. Two cortical visual systems // In: D.J. Ingle, M.A. Goodale (eds.). Mansfield analysis of visual behavior. Cambridge, MA: MIT Press, 1982.

103. Walshe D.G., Lewis E.J., Kim S.I., O'Sallivan K., Wiederhold B.K. Exploring the use of computer games and virtual reality in exposure therapy for fear of driving following a motor vehicle accident // CyberPsychology & Behavior. - 2003. - Vol. 6. - №3. - Р. 329-334.

104. Whitton M.C. Making virtual environments compelling // Communications of ACM. - 2003. - Vol. 46. - №7. - Р. 40-46.

105. Wiederhold B.K., Rizzo A. Virtual reality and applied psychophysiology // Applied Psychophysiology and Biofeedback. - 2005. Vol.30. - №3. - Р. 183-185.

106. Wilhelm F.W., Pfaltz M.C., Gross J.J., Mauss I.B., Kim S.I., Wiederhold B.K. Mechanisms of virtual reality exposure therapy: The role of the behavioral activation and behavioral inhibition systems // Applied Psychophysiology and BiofeedbacK. - 2005. Vol. 30. - Р. 271-284.

107. Yee N. Psychological research in virtual worlds. - 2007. - bps-research-digest.blogspot.com/2007/06/psychological-research-in-virtual.html

108. Zhu Y., Belkasim S. A 3D Reconstruction algorithm based on 3d deformable atlas // Proceedings of the Third International Conference on Information Technology and Applications (ICITA'05), IEEE Computer Society, 2005. - P. 607-612.

Работа поддержана грантом "Разработка инновационных методов научно-исследовательской, образовательной и практической деятельности психолога с применением технологий виртуальной реальности" в рамках федеральной целевой программы "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России" на 2009-2013 годы.

Источник: Зинченко Ю.П., Меньшикова Г.Я., Баяковский Ю.М., Черноризов А.М., Войскунский А.Е. Технологии виртуальной реальности: методологические аспекты, достижения и перспективы // Национальный психологический журнал. 2010. №1(3). С. 54-62; №2(4), С. 64-71.

Больше про эволюцию VR-технологий, конкретные эксперименты учёных можно узнать в статьях:

# data[].attributes.attachment_link.title
Технологии виртуальной реальности: методологические аспекты, достижения и перспективы

# data[].attributes.attachment_link.description
Отличительные особенности и преимущества виртуальной реальности перед традиционными методами За последнее десятилетие в психологические исследования активно внедряется новая экспериментальная технология "виртуальной реальности" (ВР). К настоящему времени ее эффективность подтверждена данными медицины, нейропсихологии, когнитивной и социальной психологии. Технология виртуальной реальности оснащает экспериментальную психологию методами, имеющими ряд отличий от традиционных лабораторных инструментов.