Статья: АНАЛИЗ СТРАТЕГИЙ РАЗВИТИЯ СООБЩЕСТВ ЛЮБИТЕЛЬСКОЙ АСТРОНОМИИ (2025)

Введение. Для успешного функционирования современной компании стратегически важна адаптация к меняющимся условиям рынка. Эффективное использование информации позволяет контролировать все аспекты деятельности, оперативно выявлять узкие места, разрабатывать оптимальные стратегии развития. Для этих целей необходимы специальные инструменты, которые обеспечивают сбор, хранение и анализ данных. Безусловно, крупная бизнес-организация и организация высшего образования имеют схожие характеристики, такие как финансовые показатели, количество сотрудников, филиальная сеть. Выпуск специалистов в вузе - это сложный процесс, требующий эффективного управления. В настоящее время наблюдается тенденция к объединению образовательных и научных учреждений, что подчеркивает важность информационной инфраструктуры. Интеграция и функционирование российской системы высшего образования в соответствии с международными стандартами требуют особого внимания к управлению качеством образовательного процесса [1]. В соответствии с действующим в РФ национальным проектом «Экономика данных» подготовка кадров в вузах, а также процессы цифровизации и цифровой трансформации должны осуществляться с использованием отечественного программного обеспечения.

Методы исследования. Исследование выполнялось с использованием статистических методов и приемов обработки данных, интеллектуального анализа Data Mining с привлечением нормативно-правовой документации, справочных материалов и личных наблюдений авторов.

Результаты и дискуссия. Для совершенствования системы образовательного процесса в РЭУ имени Г. В. Плеханова авторами предлагаются системы аналитики данных Loginom и Visiology, позволяющие осуществлять оперативный анализ работы профессорско-преподавательского состава, студентов, их успеваемости и посещаемости, возможности проведения кластеризации студентов, прогнозирования успеваемости с использованием статистических методов (например, корреляционного, факторного анализа и др.), методов и моделей Data Mining на основе данных «1С: Университет». В частности, в выполненном исследовании наглядно демонстрируется возможность преобразования данных ведомостей групп студентов, профилей и направлений подготовки из модуля «1С» в вышеназванные информационно-аналитические платформы, позволяющие осуществлять трансформацию, предобработку данных, проводить оперативный OLAP-анализ, использовать обширный инструментарий c использованием Data Mining методов и моделей, а затем осуществлять визуализацию полученных результатов с построением дашбордов в BI-системе Visiology. Аналитические системы позволяют реализовать все эти возможности посредством подключения напрямую к базам данных «1С» (в случае серверной редакции), либо через использование табличного процессора MS Excel (в случае использования бесплатной версии программного продукта Loginom Community).

Заключение. Таким образом, проведение интеллектуального анализа данных делает возможным использование образовательных данных для повышения качества образовательного процесса, а использование отечественных программных решений обеспечивает дальнейшую цифровизацию вуза.

Введение. Настоящая работа посвящена комплексному анализу ключевых проблем функционирования центров коллективного пользования (ЦКП) и уникальных научных установок (УНУ) в России. Актуальность исследования определяется возрастающей ролью отечественной научной инфраструктуры для обеспечения научно-технологического суверенитета в условиях санкционных ограничений. Эмпирическую базу составили результаты добровольного анкетирования представителей 101 организации из 1027 действующих ЦКП/УНУ (самоотбирающаяся выборка).

Методы исследования. Для анализа данных применялся комплекс количественных и качественных методов: описательная статистика, непараметрические критерии (Краскела - Уоллиса, тест Данна, корреляция Спирмена) для порядковых данных, кластерный анализ (k-means с валидацией через метод локтя, индекс Калински - Харабаса, силуэтный анализ) и контент-анализ свободных ответов.

Результаты и дискуссия. Проблемы систематизированы по четырем направлениям: закупка, ремонт и обслуживание оборудования, кадры, загрузка. Недостаток финансирования является критическим фактором для всех сфер (отмечен 74,3-80,2 % респондентов). Санкции усугубляют ситуацию: 50,5 % указали на отсутствие аналогов оборудования. Кластерный анализ выявил две группы: 28 организаций с минимальными трудностями и 73 - с выраженными системными проблемами. Наиболее сильно на принадлежность к «проблемной» группе влияют трудности с ремонтом (rs = 0,77) и закупкой (rs = 0,60). Выявлена значимая связь между проблемами ремонта и закупки (rs = 0,51). Контент-анализ подтвердил, что для большинства организаций характерен комплекс барьеров, включающий износ оборудования, кадровый дефицит и высокую административную нагрузку.

Заключение. Полученные результаты позволили выявить структурные взаимосвязи между проблемами и сформулировать адресные рекомендации по целевому финансированию, развитию кадрового потенциала, оптимизации сервисной поддержки и отчетности. Выводы характеризуют опрошенную группу организаций и могут быть использованы для совершенствования государственной политики поддержки научной инфраструктуры.

Введение. Статья посвящена анализу применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) на различных этапах научного исследования, с акцентом на процесс выполнения обзора литературы. Рассматривается роль автоматизированных систем в оптимизации рутинных процессов и ускорении анализа больших массивов данных.

Методы исследования. Использованы методы контент-анализа научной литературы по тематике приграничных территорий и последующего синтеза полученной информации. Для обработки данных и визуального анализа применен инструмент CiteSpace 6.3. R1. Исходные данные были импортированы из базы Web of Science, а временной интервал анализа охватывал период 1992-2025 гг. При визуальном анализе использовались узлы авторов, учреждений и ключевых слов для многомерного представления данных.

Результаты и дискуссия. Показано, что использование CiteSpace позволяет автоматизировать процессы отбора источников, анализа ключевых терминов, построения сетевых карт соавторства, визуализации взаимосвязей между публикациями и кластеризации тематических направлений. Применение подобных инструментов значительно ускоряет обработку данных и облегчает выявление исследовательских трендов. Однако, несмотря на широкий функционал, ИИ-инструменты выполняют преимущественно вспомогательную роль, поскольку критическая интерпретация данных, формулирование гипотез, выводов и положений научной новизны остаются задачами исследователя. Отмечены потенциальные риски, связанные с возможными ошибками в интерпретации данных и снижением критического подхода при чрезмерной зависимости от автоматизированных систем.

Заключение. Сделан вывод о необходимости достижения оптимального баланса между автоматизацией технических этапов и сохранением ведущей роли исследователя, что обеспечивает не только повышение скорости работы, но и сохранение глубины и качества научных результатов. Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией ИИ-инструментов в более сложные аналитические процессы для расширения возможностей научного анализа.

В статье рассматривается международная акция «Диктант Победы» как эффективный механизм массового исторического просвещения. Исходя из актуальности сохранения исторической памяти о Великой Отечественной войне, автор рассматривает, как в последние годы меняются общественные представления о событиях войны и в этой связи подчеркивает просветительскую значимость Диктанта. Основу исследования составили данные об итогах акции в 2019-2025 гг., в том числе сведения о количестве участников и площадок, а также анализ тестовых заданий Диктанта. Автор детально раскрывает формат «Диктанта Победы», демонстрирует его направленность на широкую аудиторию, прежде всего на молодежь. Показано, что за 7 лет проведения акции число ее участников возросло со 150 тыс. до 2,75 млн человек, а количество площадок - с 1300 до 35,5 тысяч. В статье подчеркивается значение сопряженных с Диктантом мероприятий: лекций, выставок, онлайн-курсов, формирующих вокруг акции цельную просветительскую экосистему. Особое внимание уделено международному масштабу акции, ее мультиязычному и межкультурному охвату. Кроме того, отдельное внимание обращено на включение в задания вопросов, связанных с событиями специальной военной операции. В заключение автор делает вывод об эффективности «Диктанта Победы» как инструмента исторического просвещения, который основан на научных знаниях и при этом ориентирован на массовую вовлеченность.

Введение. В статье раскрывается вопрос, связанный с предоставлением исключительного права на ранее зарегистрированное наименование места происхождения товара (НМПТ) в отношении такого товара, как минеральная вода.

Методы исследования. Основными методами настоящего исследования являются анализ, обобщение, классификация, сравнительный и нормативный методы.

Результаты и дискуссия. Актуальность исследования обусловлена тем, что более половины всех зарегистрированных НМПТ для этого товара в настоящее время не имеют ни одного правообладателя. В то же время зачастую производители минеральной воды, желающие использовать на законных основаниях зарегистрированное НМПТ, испытывают определенные затруднения в получении исключительного права на него. Целью исследования является анализ причин, по которым в ряде случаев реальный производитель соответствующей минеральной воды не может получить исключительное право на ранее зарегистрированное НМПТ.

Заключение. Новизна и практическая ценность исследования состоит в том, что на основании проведенного анализа авторами предлагается конкретное решение данной проблемы путем внесения соответствующих изменений в действующее законодательство, что, по мнению авторов, позволит сократить количество НМПТ, зарегистрированных в установленном порядке, но не имеющих правообладателей и фактически не работающих на рынке, а также в ряде случаев позволит производителям минеральной воды заново получить утраченное исключительное право на НМПТ.

Введение. В статье анализируются вопросы, связанные с корректировкой понятийного аппарата, относящегося к так называемой исследовательской триаде - фундаментальным, прикладным и поисковым научным исследованиям. По мнению авторов, такая корректировка необходима в связи с нечеткостью формулировок данных понятий в нормативно-правовых документах, что затрудняет, в частности, разработку рекомендаций об объеме средств, предусматриваемых в федеральном бюджете на очередной финансовый год на финансирование фундаментальных и поисковых научных исследований, проводимых научными организациями и образовательными организациями высшего образования. Авторы анализируют также финансовые проблемы развития отечественной науки в целом с учетом международных сопоставлений, акцентируя внимание на фундаментальных научных исследованиях, обеспечивающих получение новых знаний и поэтому играющих, согласно Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, ключевую роль в подготовке научно-технологического сектора страны к новым большим вызовам.

Методы исследования. В процессе работы были использованы общенаучный метод анализа, сравнительно-правовой метод и системный подход, применены также методы статистического и структурно-функционального анализа.

Результаты и дискуссия. Анализ и полемика в статье ведутся по следующим основным направлениям: понятийный аппарат, относящийся к фундаментальным, прикладным и поисковым научным исследованиям, и возможные направления его корректировки; проблемы финансирования исследований и разработок; необходимость и возможность диверсификации источников их финансирования.

Заключение. Авторы отмечают, что одной из ключевых задач, связанных с развитием российской научно-технологической сферы, является формирование институциональной среды, благоприятной для проведения исследований и разработок. В рамках такого формирования необходима и возможна корректировка в нормативно-правовых документах основополагающих понятий: «фундаментальные научные исследования», «поисковые научные исследования», «прикладные научные исследования». В плане финансирования исследований и разработок подчеркивается важность диверсификации его источников, в том числе на основе создания привлекательных для бизнеса «правил игры».

Введение. Цифровая трансформация региональной экономики становится ключевым фактором ее развития в современных условиях. Взаимодействие традиционных институтов с цифровыми технологиями способствует повышению эффективности экономических процессов, улучшению инвестиционного климата и формированию новых точек роста. Цель данного исследования - выявить влияние цифровизации на типологизацию регионов на примере Приволжского федерального округа (ПФО). Для этого были выполнены следующие задачи: дать характеристику регионам ПФО, определить их типы, разработать инструмент оценки цифровизации регионов с учетом институционального аспекта, показать влияние цифровизации на экономическое развитие регионов. Полученные результаты позволяют определить роль цифровых институтов как драйвера социально-экономического развития и могут быть использованы при разработке стратегий цифрового развития регионов.

Методы исследования. В ходе исследования были использованы общенаучные методы, включая анализ, синтез и обобщение. Применялся метод графического анализа для наглядного представления результатов, а также метод сопоставления и группировки для классификации регионов. Метод сравнительного анализа позволил выявить различия в уровнях цифровизации субъектов ПФО. Кроме того, использовались статистические методы и метод корреляционного анализа для оценки взаимосвязи между цифровыми институтами и экономическим развитием регионов.

Результаты и дискуссия. Представлен анализ типов регионов ПФО, который основывается на их отраслевой структуре, а также величине валового регионального продукта на душу населения. Кроме того, был оценен уровень цифровизации этих регионов с использованием коэффициента локализации.
В результате чего, опираясь на субиндексы и сводный индекс, был определен уровень цифровой трансформации регионов ПФО. Также была установлена зависимость между процессами индустриализации и цифровой трансформацией в данных регионах, выявлена взаимосвязь между уровнем развития региона и его цифровизацией. В дальнейшем полученные результаты могут быть применены в исследованиях, связанных с анализом уровня и динамикой цифровой трансформации, изучении цифрового разрыва, а также в разработке моделей цифровой трансформации регионов России. Было выявлено наличие устойчивой взаимосвязи между показателями цифровой трансформации, отраслевой структурой регионов и валовым региональным продуктом.

Заключение. Цифровую трансформацию следует анализировать с позиции институционального подхода, используя в качестве инструмента оценки индикаторы, отражающие состояние и развитие цифровых институтов. Одной из наиболее острых проблем в этом контексте выступает экономическое и цифровое неравенство между регионами. Статистические данные свидетельствуют о высокой степени корреляции между уровнем социально-экономического развития регионов и их цифровыми показателями, что указывает на их взаимное влияние.