Лукашенко Марианна Анатольевна, докт. экон. наук, профессор, заведующая кафедрой корпоративной культуры
Москва
Marianna A. Lukashenko, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of Corporate Culture Department
Moscow
Шарова Екатерина Андреевна, канд. экон. наук, ведущий эксперт, Центр координации исследований
Москва
Ekaterina A. Sharova, Cand. Sci. (Econ.), Leading Expert, Research Coordination Center
Moscow
Шаров Александр Ильич, аспирант, кафедра корпоративной культуры
Москва
Aleksandr I. Sharov, Postgraduate, Corporate Culture Department
Moscow
Статья посвящена рассмотрению вопросов управления обучением сквозным технологиям, в частности аналитике больших данных и искусственному интеллекту, в российских университетах. В статье приведены статистические данные по масштабу реализации программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в российских вузах. Авторы обращают внимание, что для обработки существенного объема информации были использованы алгоритмы работы с большими данными, такие как Google Chrome-расширения для экстракции данных с веб-страниц Instant data scraper и Table Capture. По результатам исследования были выявлены и проанализированы ключевые особенности управления разработкой и реализацией программ обучения большим данным и искусственному интеллекту в топ-15 университетах страны. Отмечается то, что большинство программ разработано «на стыке» учебных дисциплин и направлено на подготовку универсальных специалистов, что диктует интеграцию факультетов вузов при их создании и тесное взаимодействие с представителями профессионального сообщества. Приводятся суждения о том, что наиболее плотной интеграцией университетов и бизнеса является автоматическое трудоустройство студентов в период обучения. Выявляется, что управление разработкой программ обучения большим данным и искусственному интеллекту предполагает коллаборации с EdTech-площадками и реализацию программ в дистанционной форме, объединяющей в себе преимущества классической университетской программы и удобство онлайн-обучения, в частности коммуникативный комфорт. Исследование показало, что управление обучением предполагает также развитие «мягких» навыков у специалистов в сфере аналитики данных и искусственного интеллекта.
The article is devoted to the issues of managing education in end-to-end technologies, in particular big data analytics and artificial intelligence, in Russian universities. The article presents statistical data on the scale of the implementation of big data and artificial intelligence training programs in Russian universities. The authors note that to process a significant amount of information, algorithms for working with big data were used, such as Google Chrome extensions for extracting data from Instant data scraper and Table Capture web pages. Based on the results of the study, the key features of managing the development and implementation of training programs for big data and artificial intelligence in the top 15 universities of the country were identified and analyzed. It is noted that most of the programs have been developed “at the intersection” of academic disciplines and are aimed at training universal specialists, which dictates the integration of university faculties during their creation and close interaction with representatives of the professional community. Judgments are given that themost dense integration of universities and business is the automatic employment of students during the period of study. It is revealed that the management of the development of training programs for big data and artificial intelligence involves collaboration with EdTech platforms and the implementation of programs in a remote form that combines the advantages of a classical university program and the convenience of online learning, in particular, communicative comfort. The study showed that learning management also involves the development of “soft skills” among specialists in the field of data analytics and artificial intelligence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.