# data[].attributes.headline
информационные технологии в химии

# data[].attributes.subject
информационные технологии в химии

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Академия ДПО

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Программа обучения по курсу "Информационные технологии в преподавании химии"

Занятие № 1

Знакомство с редактором BIOVIA. Главное меню программы. Панель для создания химических формул. Панель атомов. Работа с химическими атомами. Редактирование внешнего вида атомов. Окно форматирования (Formatting Toolbar). Работа с таблицей периодической системы химических элементов. Открытие файлов, сохранение и экспорт файлов. Обзор форматов файлов, поддерживаемых BIOVIA.

Занятие № 2

Работа неорганическими молекулами BIOVIA. Создание молекул неорганического вещества. Добавление атомов в молекулу вещества. Добавление связей между молекулами. Отображение несвязанных электронов в атомах. Автоматическое присваивание наименований IUPAC.

Занятие № 3

Знакомство с редактором ChemSketch. Рабочая область программы. Меню ChemSketch. Панели атомов, структур, шаблонов. Создание простых органических молекул. Сохранение созданных молекул в различных форматах.

Занятие № 4

Сложные химические соединения с ChemSketch. Использование окна шаблонов (Template Window). Настройка окна шаблонов. Использование окна радикалов (Radicals Window). Работа с химическими реакциями. Расчеты химических реакций. Калькулятор расчетов химических реакций.

Занятие № 5

Работа с химическими реакциями с использованием ChemSketch. Создание химических реакций. Определение свойств химических реакций. Поиск данных о химических реакциях в сети Интернет. База химических соединений PubChem. Поиск по базе PubChem. Поиск свойств химических соединений. Инструменты работы с PubChem.

Занятие № 6

Нотации и файлы в современной химии и хемоинформатике. Нотация SMILES. Преобразование формул в нотацию и обратно. Создание нотаций из химических формул. Файлы химических соединений, их преобразования, работа с программой Avogadro и JMol.

Занятие № 7

Работа с 3D молекулами в редакторах ChemSketch, ChemDraw, JMol, Avogadro. Создание и оптимизация 3D молекул. Настройка графического интерфейса для отображения 3D молекул химических веществ.

Занятие № 8

Знакомство с инструментом Bioseqvence Tool редактора ChemSketch. Настройка панели инструментов Biosequence Tool. Переключение одно и трехбуквенной записи аминокислот. Моделирование простейшего пептида. Преобразование молекулы пептида в 3DViewer. Моделирование более сложного пептида. Работа с бисульфидными мостиками.

Занятие № 9

Работа с базой данных белковых молекул - PDB. Встроенные инструменты базы данных белковых молекул PDB. Поиск в базе и четырехзначные коды белков. Работа с программой просмотра и редактирования белков Chimera. Загрузка и конверсия cif файла. Изменение внешнего вида 3D модели белка.

Занятие № 10

Знакомство с языком Python и его возможностями в химических расчетах и хемоинформатике. Использование специализированных пакетов при изучении химии и решении химических задач. Использование химического пакета chempy для расчетов различных химических реакций (волюметрические, гравиметрические расчеты).

Занятие № 11

Использование пакета epam.indigo языка Python для моделирования различных химических соединений. Работа с атомами, атомными связями. Построение молекул программным способом с использованием языка Python и пакета epam.indigo. Загрузка и сохранение химических нотации SMILES для молекул и химических реакций. Экспорт химических молекул в формат SVG.

Занятие № 12

Язык Python для статистического анализа химических экспериментов. Вычисление среднего, среднеквадратичного отклонения, стандартной ошибки. Графически возможности языка Python при работе со статистическими данными.

Преподаватель, прошедший курс обучения по предложенной программе, будет способен работать с программами "цифровой" химии и использовать эти инструменты в преподавании химии в школе и ВУЗе. Данная программа была впервые разработана для обучения информационным технологиям студентов фармакологического факультета Уральского Государственного Медицинского Университета и позднее была модифицирована и использована в обучении учеников медицинского класса школы № 58 города Калининграда. Программа включает теоретические знания по современным нотациям и информационным структурам, используемым в химическом синтезе, разработке новых химических молекул и лекарственных средств. Практические занятия включают - создание 2D и 3D молекул химических соединений с использованием различных программ хемоинформатики, поиск информации по химическим веществам в базах химических соединений (PubChem, Spider) и белков (PDB), работу с современными химическими нотациями (SMILES, SMART) и форматами файлов химических соединений, решение задач по химии с использованием пакета chempy (Python) и "цифровой синтез" химических веществ с использованием пакета epam.indigo (Python)

# data[].attributes.attachment_link.title
Курс "Информационные технологии в преподавании химии"

# data[].attributes.attachment_link.description
Занятие № 1 Знакомство с редактором BIOVIA. Главное меню программы. Панель для создания химических формул. Панель атомов. Работа с химическими атомами. Редактирование внешнего вида атомов. Окно форматирования (Formatting Toolbar). Работа с таблицей периодической системы химических элементов. Открытие файлов, сохранение и экспорт файлов. Обзор форматов файлов, поддерживаемых BIOVIA.

# data[].attributes.attachment_link.title
Математическое моделирование химического производства

# data[].attributes.attachment_link.description
29/11/2016: Рассказываем, как с помощью математического моделирования снизить издержки, минимизировать риски при внедрении и сэкономить время.

# data[].attributes.body
http://prometrolog.ru/digital-metrology/

# data[].attributes.attachment_link.title
Цифровая метрология — Professional metrology

# data[].attributes.attachment_link.description
Проект «Цифровая метрология» разработан и
успешно внедряется нашей компанией в рамках метрологического обеспечения
предприятий и оказания услуг по метрологическому аутсорсингу.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
﻿Тренды развития сквозных технологий в образовании в контексте реализации цифровой экономики в России

Плотников Даниил Максимович,

студент, Финансовый университет при Правительстве

Российской Федерации

E-mail: daniil.plotnikov@gmail.com

В работе рассматривается применение ключевых инновационных технологий в образовании. Данные технологии также называют сквозными, поскольку они являются мультидисиц-плинарными и охватывают спектр различных отраслей. В настоящее время их развитию уделяется пристальное внимание, как в нашей стране, так и за рубежом, так как их быстрое практическое внедрение при создании новых продуктов и услуг предполагает получение значительного экономического эффекта, а также существенных конкурентных преимуществ. Соответственно, это предполагает развитие необходимых компетенций у студентов, которые в настоящее время получают образование в высших учебных заведениях. В статье делается обзор базовых сквозных технологий и примеров их использования в образовательном процессе. Некоторые из них, такие как системы виртуальной реальности, робототехника, уже активно применяются в зарубежных образовательных учреждениях. Другие, например, решения Big Data относительно недавно были внедрены в стенах университетов. Однако, эффект от их применения уже положительно сказался на результатах учебы. При этом следует отметить, что использование сквозных технологий улучшает не только традиционные образовательный методы и подходы, но и развивает относительно новые, такие как геймификацию и персонализацию обучения. В нашей стране на правительственном уровне принята Программа по развитию сквозных технологий, которые, как полагают авторы статьи, найдут достойное место в отечественном образовании.

Ключевые слова: сквозные технологии, образование, цифровая экономика, цифровизация.

1. Введение

В последнее время эксперты в правительственных кругах и в бизнесе уделяют пристальное внимание инновационному направлению, как сквозные технологии. На развитие сквозных технологий в разных странах выделяются крупные суммы из бюджетов и создаются долгосрочные планы их развития [1,2]. Например, на территории Российской Федерации финансирование данного направления ведется в рамках национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации". В соответствии с определением, данным Национальной технологической инициативой (НТИ), сквозные технологии - это "научно-технические направления, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие рынков".

Считается, что к сквозным относятся такие технологии, которые одновременно охватывают несколько научно-технических направлений или отраслей.[3]. В соответствии с программой "Цифровая экономика Российской Федерации" создано девять дорожных карт по развитию таких технологий как:

* искусственный интеллект;

* робототехника;

* Большие Данные;

* системы распределительного реестра;

* квантовые технологии;

* системы виртуальной и дополненной реальности;

Для реализации этих дорожных карт предусмотрен инвестиции в объеме 547,12 млрд рублей без учета затрат на внедрение в отраслях. Относительно развития сквозных технологий в Российской Федерации следует также отметить, что данные дорожные карты включают различные инструменты поддержки, такие как гранты, субсидирование процентной ставки по кредиту, выделение финансирования по модели господдержки программ деятельности лидирующих исследовательских центров (ЛИЦ). Получателями финансовой помощи будут операторы поддержки, которые отбираются в соответствии с технологическими задачами. Крупнейшими из них являются:

* Минпромторг;

* Министерство связи и цифрового развития;

* Российская венчурная компания (РВК);

* Фонд "Сколково";

* Российский фонд развития информационных технологий;

* Фонд содействия инновациям.

Таким образом, можно констатировать, что масштабность вызовов, которые предстоит ре-

сз о со -а

I=i А

-I

о

сз т; о m О от

З

ы о со

шать в рамках реализации данных программ требует развития соответствующих компетенций и навыков у учащихся ВУЗов как профильных специальностей, так и смежных направлений. При этом следует отметить, что сами сквозные технологии уже также активно используются в образовании. Так их важность для образовательного процесса была продемонстрирована еще 70-х годах прошлого века, когда была создана автоматизированную обучающую платформу PLATO для предоставления обучающимся полных учебных программ по таким дисциплинам, как математика, физика, химия и т.д. Рассмотрим инновационные технологии, решения и подходы, которые доступны на современном этапе.

2. Обзор сквозных технологий, использующихся в образовании

Одной из наиболее быстро развивающихся технологий в образовании является искусственный интеллект (ИИ). Искусственным интеллектом называется способность компьютера выполнять функции, которые ранее были доступны только человеку. [4] Одной из отправных точек развития понятия "искусственный интеллект", считается изобретение специального теста известным математиком А. Тьюрингом, который предназначен для проверки, является ли собеседником живой человек или компьютер. Методы ИИ постоянно развиваются в решении все новых задач, которые ранее были подвластны только человеку. Так одним из последних ярких примеров, подобных тесту Тьюринга, является нейросеть, созданная студией Артемия Лебедева и выполнившей более 20 реальных коммерческих проектов. При этом заказчики не знали, что работу выполняет машина. Сегодня благодаря облачным технологиям, мобильному интернету и высокой скорости доступа к сети, использование систем искусственного интеллекта стало возможно не только исследователям в рамках экспериментов, но и обычным людям для решения ежедневных практических задач. В качестве примера можно привести следующие функции ИИ, которыми мы часто используем в повседневной жизни:

* машинный перевод;

* расшифровка рентгеновских снимков;

* индивидуальные рекомендации при выборе товара в интернет-магазине;

Технологии искусственного интеллекта также активно используются в образовании. Данные решения относятся к "системам с узкой ИИ". Это значит, что данные технологии используются для реализации одного действия. И здесь, очевидно, наиболее заметным явлением в последнее время стали чат-боты. Так, например, любой учащийся может задать вопрос голосовому помощнику Siri 5 или Алисе, уже установленному на его смартфоне о и получить быстрый ответ на обычном человече-S ском языке. Данный пример иллюстрирует инте-S грацию в процесс обучения чат-ботов с примене-sS нием ИИ, которые заменяют репетиторов, опреде-

ленным образом чередуя теорию с практикой в соответствии с индивидуальной скоростью усвоения материала. Таким образом развивается индивидуальная траектория обучения. Уже есть примеры успешного внедрения данной технологии в образовательные учреждения. Например, администрация Фламандского региона Бельгии развернула технологию Century Tech, которая будет дополнять традиционное обучение в классах, подстраиваясь под индивидуальный уровень знаний каждого ученика [5]. Соответственно, принимая во внимания все перечисленный выше факторы, можно предположить, что процесс обучения, при котором преподаватель является единственным источником передачи знаний, будет трансформироваться при все большем участии технологий искусственного интеллекта в образовании.

Другой многообещающей сквозной технологией является виртуальная реальность (virtual reality - VR). Первые прототипы системы виртуальной реальности стали появляться более полувека назад. [6]. Уже в то время была предложена концепция, принципиальная идея которой не изменилась до наших дней:

* компьютер генерирует образ (трехмерное измерение, звуковой фон и т.д.);

* данный образ воздействует на пользователя VR-системы;

* датчики на теле пользователя передают информацию о его действиях и положении тела;

* система VR использует данную информацию для изменения виртуальной реальности под человека.

В настоящее время технологии виртуальной реальности дают возможность создавать реалистичные виртуальные миры с полным ощущением погружения. Используемое оборудование, такое как гарнитура и специальный шлем, позволяет пользователю перемещаться в нем, видеть и слышать [7]. На сегодняшний день существует несколько типов виртуальной реальности:

* классическая виртуальная реальность (VR -virtual Reality);

* дополненная виртуальная реальность (AR -Amended Reality);

* смешанная реальность (MR - Mixed Reality);

В VR пользователь взаимодействует с миром, который генерируется компьютером и существует в полностью синтезированном цифровом контенте. Этот виртуальный мир целиком охватывает человека и позволяет ему почувствовать себя в совершенно другом месте, подчас фантастическом, никак не связанном с окружающей реальностью. В MR виртуальный мир связан с реальным и включат его в себя. Основное отличие MR от VR это непрерывное сканирование окружающего мира. MR "смешивает" виртуальный мир и реальный и способна делать статичные предметы физической реальности интерактивными. Так в частности, эта технология сейчас используется в некоторых музеях, представляющих экспонаты палеонтологии. Благодаря ей современный человек может

"пройтись" по доисторическому лесу рядом с динозаврами. В AR информация, генерируемая компьютером, накладывается поверх изображения реального мира. Характерным примером является популярная телефонная игра "Рокетоп GO", появившаяся в Японии. В этой игре человек должен найти фантастическое существо - покемона, ориентируясь по карте реального города, где указаны координаты этого покемона. Достигнув указанной точки, игроку необходимо "поймать" покемона, нацелив на него свой смартфон.

Технологии виртуальной реальности активно применяются в системе образования. Они делают процесс получения знаний более наглядным и увлекательным [8]. Виртуальная реальность упрощает совместную работу учеников для выполнения общих проектов. Преподаватели, в свою очередь, используют виртуальные лаборатории для объяснения материала. Так был предложен проект учебника стереометрии, в котором у каждого рисунка был представлен специальный код. При наведении учащимся смартфона на этот код у него на экране отражалась трехмерная модель, наглядно показывающая, например, сечение пирамиды плоскостью. Таким образом, у учащегося гораздо более быстрее формировались навыки построения различных сечений.

Очки виртуальной реальности позволяют учащимся оказаться в научных лабораториях, где у них будет возможность поработать с макро и микрообъектами, проводить эксперименты и т.д. [9] Кроме того, данная технология позволяют учащимся сформировать навыки, отработка которых в реальности может быть опасна для неопытных специалистов или получить возможность поработать с очень дорогостоящим оборудованием, доступ к которому ограничен. Применять технологии виртуальной реальности для обучения персонала уже начали применять крупнейшие российские государственные компании. Например, АО "Атомэнергоремонт" запустил пилотный проект применения виртуальной реальности на базе "Фабрики процессов". С помощью данного нововведения можно смоделировать ситуации, которые практически невозможно или чрезвычайно имитировать в реальности, например, сильный радиоактивный выброс. Кроме того, система виртуальной реальности позволяет проанализировать, как работник будет действовать в критической ситуации и оценить квалификацию персонала.

Блокчейн является сквозной технологией, появившейся относительно недавно, но уже прочно интегрированной в некоторых отраслях, в частности, в финансовой сфере. Блокчейн - это распределенный цифровой реестр, который представляет собой один из видов децентрализованной сетевой технологии хранения данных, основанной на записи синхронизированных цифровых транзакций в узлах компьютерной сети, разбросанных по всему миру. [10]. Информацию, хранимую в блокчейне, практически невозможно подделать

или похитить. Основные преимущества системы блокчейн:

* повышение степени доверия у пользователей (с помощью данной технологии снижаются риски модификации и удаления информации);

* самостоятельность работы пользователей (для ведения записей не требуется единый центр управления, следовательно пользователи могут вносить информацию без потери времени и обращения к третьим лицам).

Помимо платежей, электронного голосования и Интернета Вещей, блокчейн также может активно применяться в сфере образования. С помощью данной сквозной технологии появляется возможность централизованно хранить аттестаты, цифровые портфолио, дипломы и другие учебные документы. В качестве примера можно привести применение данной технологии при проведении Единого Государственного Экзамена (ЕГЭ). По словам С. Кравцова, Министра Просвещения Российской Федерации, блокчейн начал использоваться на данном экзамене в 2019 году и обеспечил безопасное хранение результатов. Данную технологию в предоставлении доступа и верификации учебных документов также применяет MIT (Массачусетский Технологический Институт). Для просмотра и проверки подлинности сертификата или любого другого документа необходимо скачать специальное мобильное приложение "Blockerts" [11].

Большие данные (Big Data) - это совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки. В современном мире в подавляющем большинстве эти данные представлены в текстовом формате, что вызывает значительные сложности при их обработке. Тем не менее, данная технология активно применяется в образовании в настоящее время. Например, английский Университет Ноттингем Трент внедрил систему описательной аналитики (данный вид аналитики собирает данные из разных источников и отвечает на вопрос "Что случилось?" [12] в виде панели мониторинга, которая показывает данные о вовлеченности студента в образовательный процесс. На панели можно увидеть следующие показатели:

* частота работы с библиотекой;

* сведения об изучаемых курсах;

* посещаемость и т.д.

У каждого студента есть возможность посмотреть свою активность и сравнить ее с одногрупп-никами, чтобы убедиться в том, что он "не выпадает" из университетской жизни. Через три года после внедрения, исследования показали, что 72% первокурсников использовали данную систему и она побудила их посвящать больше времени учебе. Еще один пример успешного внедрения системы Больших Данных можно увидеть в американском университете Остин Пии. Там была внедрена рекомендательная система по подбору

сз о со -а

I=i А

-I

о

сз т; о m О от

З

ы о со

необходимых студенту образовательных курсов [13]. В качестве входных данных в систему подается информация об учениках, уже прошедших этот курс, их успехах и среднее время прохождения. На основе этих данных, алгоритм дает рекомендации студенту в соответствии с его личными интересами и достижениями в учебе. Точность рекомендации системы достигает 90%. [14]. Еще одним примером использования Big Data в образовательном процессе является поиск необходимой информации литературных источниках или правовых справочных системах для подготовки научных публикаций или экспертных заключений [15].

Робототехника в настоящее время является как самостоятельной дисциплиной в образовательном процессе, так и вспомогательным инструментом в преподавании математики, физики, компьютерных наук, которая сочетает в себе игру с обучением [16]. Сегодня широко известны образовательные комплекты для робототехники LEGO и Arduino, которые развивают у обучающихся научный интерес, творческие способности и воображение, умения и навыки работать в команде, находить нестандартные решения [17]. Применение роботов позволяет детям с ограниченными возможностями почувствовать себя полноценными участниками процесса образования. [18] Одним из самых популярных решений в этой области является робот от компании VGo. Робот управляется ребенком дистанционно, оснащен микрофоном с круговой диаграммой приема, что позволяет оператору услышать большинство окружающих звуков и обеспечивает полное ощущение присутствия. Роботы телеприсутствия могут заменять не только учеников, но и учителей. Например, данные роботы были внедрены в школе города Бангалор (Индия), они проводят уроки по пяти предметам, при этом взаимодействия с детьми и отвечая на вопросы [19].

3D-печать - технология создания физических объектов с помощью цифровых данных. Принцип работы 3D печати состоит в том, что под воздействием ультрафиолетового лазера специальный полимерный материал застывает, превращаясь в пластиковое изделие. При изготовлении предмета слои полимера последовательно накладываются друг на друга. Это позволяет создавать прототипы различных физических объектов. Применение данной сквозной технологии в ходе практических занятий развивает у студентов образное мышление, увеличивает интерес к обучению и дает возможность учащимся увидеть результаты своей работы в короткий срок. [20] Высокая скорость получения результатов труда повышает вовлеченность в учебный процесс. При работе с 3D принтером у обучаемтго есть возможность обучения на собственных ошибках. Например, создав неудачный 5 макет, учащийся наглядно видит недостатки и упу-5 щения при проектировании. Благодаря 3D печа-S ти у учебных заведений есть возможность обучать ° студентов на практике, что может положительно ¡в влиять на качество полученных знаний и навыков.

3. Выводы

Амбициозные задачи, которые стоят перед Российской экономикой, связанные с технологической и структурной модернизацией, призваны обеспечить долгосрочный научно-технический задел для успешного развития нашего государства и общества в целом [21]. Очевидно, что модель образования, отвечая данными вызовами, вынуждена будет так или иначе трансформироваться, гармонизируя традиционные методы и подходы процессов обучения с инновационными цифровыми решениями и средствами. Опыт, приобретенный во время дистанционного обучения в период карантина из-за пандемии COVID-19, наглядно продемонстрировал, что мы пока еще находимся в начале пути цифровизации образования. Представленный в данной работе обзор показывает, что в разных странах данный процесс происходит с разными скоростями, последовательно преодолевая различные проблемы технического, социального и гуманитарного характера. Вместе с тем, можно констатировать, что динамика этого процесса набирает темп, и те страны, которые начали его несколько раньше, уже добились определенных успехов. В тоже время Правительство РФ предлагает различные возможности для отечественных учебных заведений и их сотрудников принять активное участие в развитии сквозных технологий в образовании, предлагая для этого финансовые и организационные возможности, связанные с развитием сотрудничества с операторами поддержки (фондами, госкорпорациями и пр.)

DEVELOPMENT TRENDS OF CROSS-CUTTING TECHNOLOGIES IN EDUCATION IN THE CONTEXT OF DIGITAL ECONOMY IMPLEMENTATION IN RUSSIA

Plotnikov D.M.

Financial University under the Government of the Russian Federation

This work reviews the use of key innovative technologies in education. These technologies are also called cross-cutting because they are multidisciplinary and cover a range of different industries. Currently, close attention is paid to their development, both in our country and abroad since their rapid practical implementation in the creation of new products and services presupposes obtaining a significant economic effect, as well as significant competitive advantages. Respectively, this presupposes the development of necessary competencies among students who are currently getting an education in higher educational institutions. The article provides an overview of basic cross-cutting technologies and examples of their use in the educational process. Some of them, such as virtual reality systems, robotics, are already actively used in foreign educational institutions. Others, for example, Big Data solutions have relatively recently been implemented within the walls of universities. However, the effect of their use has already positively affected the results of studies. It should be noted that the use of cross-cutting technologies improves not only traditional educational methods and approaches, but also develops relatively new ones, such as gamification and personalization of learning. In our country, at the governmental level, a program for the development of cross-cutting technologies has been adopted, which, as the authors of the article believe, will find a worthy place in domestic education.

Keywords: cross-cutting technologies, education, digital economy, digitalization.

References

1. Moens H. Roadmap for cross-cutting KETs activities in Horizon 2020. European Union, 2014. P. 439.

2. Butter M., Fischer N., Gijsbers G., Hartmann C., Heide de M., Zee van der F. Horizon 2020: Key Enabling Technologies (KETs), Booster for European Leadership in the Manufacturing Sector. Policy Department Economic and Scientific Policy European Parliament, 2014, P. 89.

3. Páez-Avilés C., Juanola-Feliu E., Samitier J. Cross-fertilization of Key Enabling Technologies: An empirical study of nanotechnology-related projects based on innovation management strategies // Journal of Engineering and Technology Management, Volume 49, 2018, pp. 22-45.

4. Yampolskiy R. Turing Test as a Defining Feature of AI-Com-pleteness // Studies in Computational Intelligence, 2013, vol. 427, pp. 3-17.

5. Luckin R., Cukurova M. Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences-driven approach // British Journal of Educational Technology. 2019, Volume50, Issue 6, pp. 2824-2838.

6. Guoliang Z., Caiping M. The research on virtual reality applied for digitalize education of mining engineer speciality // 2nd International Conference on Education Technology and Computer, Shanghai, China, 2010, pp. 304-306.

7. Cheng J. Evaluation of physical education teaching based on web embedded system and virtual reality // Microprocessors and Microsystems, 2021, Volume 83, 103980.

8. McCarthy C., Uppot R., Advances in Virtual and Augmented Reality - Exploring the Role in Health-care Education // Journal of Radiology Nursing, 2019, Volume 38, Issue 2, pp 104-105

9. Zhou X., Tang L., Lin D., Han W., Virtual & augmented reality for biological microscope in experiment education // Virtual Reality & Intelligent Hardware, 2020, Volume 2, Issue 4, pp. 316-329.

10. Alammary A, Alhazmi S, Almasri M, Gillani S. Blockchain-Based Applications in Education: A Systematic Review // Applied Sciences. 2019; 9(12), 2400.

11. Capece, G., Levialdi Ghiron N., Pasquale F. Blockchain Technology: Redefining Trust for Digital Certificates // Sustainability, 2020, 12, 8952.

12. Sclater N., Peasgood A., Mullan J. Learning Analytics in Higher Education: A review of UK and international practice. Jisc. 2016. P. 40.

13. Whitten L., Sanders A. Data-Mining and Predicting Academic Success: A Recommendation System for College Students // Educational Technology, 2013, Vol. 53, No. 4, pp. 40-42.

14. Laux C., Li N., Seliger C., Springer, J. Impacting Big Data analytics in higher education through Six Sigma techniques // International Journal of Productivity and Performance Management, 2017, Vol. 66 No. 5, pp. 662-679.

15. Rezaee, Z., Wang J. Relevance of big data to forensic accounting practice and education // Managerial Auditing Journal, 2019, Vol. 34 No. 3, pp. 268-288

16. Stergiopoulou M., Karatrantou A., Panagiotakopoulos C. Educational Robotics and STEM Education in Primary Education: A Pilot Study Using the H&S Electronic Systems Platform // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2017, Vol. 560. pp. 88-103

17. Spolaor N., Vavassori Benitti F.B. Robotics applications grounded in learning theories on tertiary education: A systematic review // Computers & Education, 2017, Volume 112, pp. 97-107.

18. Henkemans O., Bierman B., Janssen J., Looije R., Neerincx M., Dooren M., Vries J., Burg G. van der, Huisman S. Design and evaluation of a personal robot playing a self-management education game with children with diabetes type 1 // International Journal of Human-Computer Studies, 2017, Volume 106, pp. 63-76.

19. Chauhan S., Saha S.K., Kumar S., Krovi V. Overview of Robotics Activities in India // IEEE Robotics & Automation Magazine, 2013, vol. 20, no. 4, pp. 15-17.

20. Ford S., Minshall T., Invited review article: Where and how 3D printing is used in teaching and education // Additive Manufacturing, 2019, Volume 25, pp. 131-150.

21. Bukalova G., Dorofeev A., Novikov A. Organizational capacity of cdio syllabus in actualization of the objectives of engineering education from regional perspective // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. International Scientific Conference Interstroymeh - 2019, ISM 2019. 2020, 012078.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
научная статья бесплатно на тему тренды развития сквозных технологий в образовании в контексте реализации цифровой экономики в россии текст научной работы по компьютерным и информационным наукам из научного журнала современное педагогическое образование. сквозные технологии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровая экономика

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

# data[].attributes.attachment_link.title
Тренды развития сквозных технологий в образовании в контексте реализации цифровой экономики в России

# data[].attributes.attachment_link.description
В работе рассматривается применение ключевых инновационных технологий в образовании. Данные технологии также называют сквозными, поскольку они являются мультидисицплинарными и охватывают спектр различных отраслей. В настоящее время их развитию уделяется пристальное внимание, как в нашей стране, так и за рубежом, так как их быстрое практическое внедрение при создании новых продуктов и услуг предполагает получение значительного экономического эффекта, а также существенных конкурентных преимуществ.

# data[].attributes.body
https://vc.ru/promo/54627-it-heavy-industry

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Предиктивная аналитика, дополненная реальность, техническое зрение, мобильные обходы и электронные наряды-допуски.
Материал подготовлен при поддержке СИБУР
Несколько лет назад в компании СИБУР, которая производит полимеры, каучуки и другие продукты нефтехимии для строительства, ЖКХ, медицины, автомобилестроения и других сфер, начали внедрять цифровые технологии в производственные и бизнес-процессы.

Экспериментировали с большими данными, автоматическими устройствами для контроля и управления технологическим процессом, оптимизации. Сейчас цифровое направление СИБУРа - это более двадцати цифровых пилотов на ключевых предприятиях компании. И более ста цифровых специалистов - дата-саентисты, UX-дизайнеры, фронтенд и бэкенд разработчикии, тестировщики, инженеры и архитекторы данных - новые профессии, которые создают цифровую химию.

Внедрять в промышленности новые технологии сложно - вследствие индустриальной специфики от идеи до реализации могут пройти годы. В СИБУРе прототипы перешли в стадию эксплуатации и уже меняют производство.

Ниже - несколько таких проектов, которые помогают сотрудникам.

На производстве полипропилена - из него делают множество вещей от упаковочных плёнок до труб - работает система экструзии. Экструдер - большая промышленная "мясорубка" для переработки сырья в гранулы. Работать без помех экструдеру помогает предиктивное обслуживание - на основе исторических данных возможно предсказать нештатные ситуации.

Если система понимает, что текущий режим работы похож на тот, который предшествовал поломке в прошлом, оператор получит оповещение: нужно срочно изменить параметры. И рекомендации о том, какие именно.

Система помогает исключить внеплановые остановки оборудования - вместо того, чтобы заново запускать технику, можно предсказать нештатную ситуацию и заранее изменить технологический режим. К тому же, каждая остановка - это дополнительные траты на замену расходных материалов и простой оборудования, которое могло бы производить продукт.

С помощью технологии возможно предвидеть 85% отказов оборудования. В дальнейшем компания планирует создать платформу предиктивного техобслуживания, которая будет оценивать состояние почти всех машин на производствах холдинга.

Иногда для ремонта сложного оборудования недостаточно знаний сотрудников на производстве - в таких случаях нужно привлекать эксперта с другого предприятия или представителя поставщика из другой страны. Чтобы не везти его на площадку, в СИБУРе используют AR-очки: работник смотрит через них на машину и видит схемы, текстовые подсказки и комментарии по тому, в каком порядке чинить.

Подсказки могут быть направлены экспертом, который благодаря очкам видит не только то, что и работник, но ещё и показания датчиков с документацией. Помочь может и компьютер, который умеет распознавать оборудование. Инструкции даются в виде текста, графиков и чертежей - на производстве шумно, поэтому голосовая связь подходит далеко не всегда.

Чтобы привезти эксперта на площадку нужно как минимум 72 часа - всё это время оборудование простаивает. А с помощью AR консультацию можно получить в течение нескольких часов - и это с учётом всех согласований.

Например, в мае 2018 года одной из установок необходимо было обследование для восстановления работ, и сотрудникам СИБУР потребовался совет коллег из Германии.

Для масштабной интеграции "Удалённого эксперта" необходимо выстроить защиту информации, поскольку внутренние данные не должны уходить за пределы компании. Для этого СИБУР строит свою инфраструктуру и разрабатывает протоколы передачи данных.

Нефтехимическое производство - зона повышенной опасности. Для большинства работ нужен наряд-допуск, согласованный службой охраны труда и промышленной безопасности и другими службами.

Вместо того чтобы заполнять кипы документов и ходить по инстанциям, инженерно-техническим работникам СИБУРа достаточно зайти в веб-приложение и за несколько минут сформировать наряд-допуск для ремонтных бригад.

Веб-приложение значительно экономит время и сокращает цепочку согласований. Раньше инженерам нужно было сначала сформировать список мероприятий по обеспечению безопасности - с чистого листа или на основе предыдущих. Затем согласовать его со службой охраны труда и промышленной безопасности, пожарными и начальником производства. И только потом можно было выводить бригады на работу.

Сейчас все меры безопасности по всем видам работ собраны в базу, которая заранее утверждена всеми инстанциями. Инженеру достаточно выбрать нужные строки в приложении, сформировать наряд-допуск, получить электронное согласование через веб-приложение.

Сейчас система работает в пилотном режиме на четырёх производствах СИБУРа в Тобольске и совершенствуется на основе обратной связи от рабочих. В первом полугодии 2019 года появится возможность работать с цифровыми подписями: должностные лица смогут согласовывать, утверждать и комментировать содержимое документов, находясь в любой точке предприятия или за его пределами.

Даже на одном предприятии очень много сложных устройств, за которыми нужно следить. Параметры каждого узла должны быть на определённом уровне: давление в трубах, температура, степень открытия заглушек и так далее. Туда, где параметры невозможно проконтролировать с помощью электроники, приходится отправлять на проверки работников.

Сотрудники СИБУРа проводят такие обходы с взрывозащищёнными смартфонами, которые не могут дать искру и подвергнуть риску людей на производстве. С помощью специального приложения на смартфоне они получают задачи, маршрут, информацию об оборудовании, фиксируют дефекты на фото или видео, общаются с руководителем. По завершению работ система автоматически формирует отчёт.

В первую очередь, это экономит время, как и цифровые наряды-допуски. Без приложения обходчик записывает всё в обычный блокнот, если замечает критичные проблемы - связывается по рации с начальством, чтобы их устранить. А после обхода заполняет бумажный отчёт. Смен на объектах много, обходы происходят часто, некоторые сотрудники медленно пишут, иногда - неразборчивым почерком. Приложение избавляет от бумажной работы и позволяет тратить время более эффективно.

Руководству и инженерно-техническим работникам проще контролировать работу обходчиков: на установках размещены датчики и на общем мониторе в операторной руководители видят перемещения работников. Как только обходчик помечает периметр или механизм как проверенный, соответствующий участок на схеме закрашивается зелёным.

Сокращается и простой оборудования на площадке, поскольку благодаря быстрому доступу к данным обходчики быстрее исправляют проблемы.

Система уже решает все поставленные задачи, и в будущем её будут дополнять новыми функциями. Например, через приложение можно будет заполнять заявки на ремонт и отслеживать их выполнение. Также компания планирует разделить базы данных, чтобы ускорить работу. И, конечно, постоянно улучшать приложение.

На одной из линий производства каучука продукция отбраковывается автоматически. Специальное устройство сканирует крошку каучука на конвейере и отделяет брак, замечая даже мельчайшие несоответствия по цвету.

Другая система занимается сортировкой: рамка определяет марку брикета каучука по цвету и даёт команду роботу-руке, который сортирует брикеты в соответствующие контейнеры.

Раньше отбраковку и сортировку продукции сотрудники осуществляли вручную. Главная отличительная черта автоматизированной системы: она точнее и надежнее, поэтому клиенты получают более качественную продукцию - это плюс к репутации производителя.

Сортировка, в свою очередь, стала быстрее и точнее: складское пространство расходуется эффективнее, продукция гарантированно попадает в правильные контейнеры. Вероятность ошибки - 0,01%. В будущем остаётся масштабировать этот продукт на другие производства СИБУР.

Цифровая трансформация промышленного производства - это амбициозный проект. Нужно разработать новую инфраструктуру, инструменты и решения, а также масштабировать пилотные проекты на предприятия в более чем 10 регионах с 27 тысячами сотрудников.

Для этого СИБУР ищет цифровых специалистов, которые готовы создавать цифровую химию, "прокачивать большое железо" и стать частью цифровой команды компании.

# data[].attributes.attachment_link.title
Цифровая химия: пять технологий, которые меняют тяжёлую промышленность - Промо на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Предиктивная аналитика, дополненная реальность, техническое зрение, мобильные обходы и электронные наряды-допуски. Материал подготовлен при поддержке СИБУР Несколько лет назад в компании СИБУР, которая производит полимеры, каучуки и другие продукты нефтехимии для строительства, ЖКХ, медицины, автомобилестроения и других сфер, начали внедрять цифровые технологии в производственные и бизнес-процессы.

# data[].attributes.headline
пройти тест к модулю 1

# data[].attributes.subject
пройти тест к модулю 1

# data[].attributes.headline
пройти лекции

# data[].attributes.subject
пройти лекции

# data[].attributes.headline
Иванова Ольга 

# data[].attributes.subject
Иванова Ольга 

# data[].attributes.body
г. Уфа
УГНТУ
РПД "Метрология, стандартизация и сертификация"

# data[].attributes.body
ВУЗ
РПД
Город

# data[].attributes.headline
Зворыгина Ольга

# data[].attributes.subject
Зворыгина Ольга

# data[].attributes.body
Уфа
УГНТУ
РПД "Физическая химия"

# data[].attributes.body
https://vk.com/kartashovasasha

# data[].attributes.attachment_link.description
Sasha Kartashova, Kazan, Russia. Sign in or sign up to contact Sasha Kartashova or find more of your friends.

# data[].attributes.headline
Самсонова Вера

# data[].attributes.subject
Самсонова Вера

# data[].attributes.body
Уфа
УГНТУ
РПД "Мат моделирование ХТП"

# data[].attributes.headline
Зайлалова Венера 

# data[].attributes.subject
Зайлалова Венера 

# data[].attributes.body
Октябрьский
УГНТУ
РПД по химии

# data[].attributes.headline
Карташова Александра

# data[].attributes.subject
Карташова Александра

# data[].attributes.body
Казань
Университет Иннополис
РПД

# data[].attributes.headline
загрузить исходную РПД

# data[].attributes.subject
загрузить исходную РПД