CC BY
9
Подготовка кадров с высшим образованием в России: образовательные
программы и запросы общества
Training of Personnel with Higher Education in Russia: Educational Programs and Society's Requests
Зайцева Н.А.
Zaitseva N.A.
В статье отражены результаты исследования теоретических и практических подходов к оценке качества высшего образования, удовлетворенности студентов и выпускников качеством подготовки к работе в реальном бизнесе, а также соответствия знаний и умений выпускников вузов требованиям работодателей. Обобщены результаты исследований влияния автоматизации, роботизации, а также разработки новых сервисов и приложений в области искусственного интеллекта на высвобождение персонала и сформулированы некоторые проблемы, связанные с несовершенством используемых технологий роботизации на примере гостиничного бизнеса. Обоснована необходимость развития у студентов вузов компетенций в области критического мышления, а также деловой коммуникации в письменной форме. Материалы статьи могут быть полезны преподавателям вузов, аспирантам, изучающим вопросы качества высшего образования.
The article reflects the results of a study of theoretical and practical approaches to assessing the quality of higher education, the satisfaction of students and graduates with the quality of preparation for work in real business, as well as the compliance of knowledge and skills of university graduates with the requirements of employers. The results of research on the impact of automation, robotization, as well as the development of new services and applications in the field of artificial intelligence on the release of staff are summarized and some problems are formulated related to the imperfection of the robotization technologies used on the
example of the hotel business. The necessity of developing students' competencies in the field of critical thinking, as well as business communication in writing, is substantiated. The materials of the article can be useful for university professors, graduate students studying the quality of higher education.
Ключевые слова. Качеств образования, подготовка кадров, вузы, искусственный интеллект, роботизация
Keywords. The quality of education, training, universities, artificial intelligence, robotics
Научно-методические подходы к оценке качества подготовки кадров в вузах.
О том, что качество подготовки выпускников не соответствует требованиям работодателей, причем по всем видам экономической деятельности в нашей стране, говорят уже несколько десятилетий. Но в последние 10-15 лет проблема качества высшего образования стала крайне актуальной, о чем свидетельствует не только увеличение количества научных публикаций, но и доли этих публикаций в общем количестве публикаций об образовании (таблица 1).
Таблица 1.
Количество и структура научных публикаций, посвященных проблемам высшего образования
Период, годы Количество публикаций, посвященных проблеме качества высшего образования, ед. Доля публикаций, посвященных проблеме качества высшего образования в общем количестве публикаций о высшем образовании, %
1997-1998 17 6,5
2001-2002 115 5,9
2007-2008 829 10,1
2013-2014 2812 14,0
2019-2020 5404 16,0
Составлено автором по материалам [14, с. 127]
Конечно, можно обосновать рост общего количества публикаций, посвященных высшему образованию, тем, что из-за введения во многих российских вузах системы эффективного контракта, устанавливающего минимальные требования к публикационной активности преподавателей вузов, многократно увеличилось количество публикаций в целом, особенно после 2010 года. Тем не менее, рост доли публикаций, посвященных проблеме качества высшего образования в общем количестве публикаций о высшем образовании с 6,5% в 1997-1998 годах до 16,0% в 2019-2020 годах свидетельствует о том, что именно обеспечение качества высшего образования в конкретном вузе, является основой обеспечения его конкурентоспособности, как на региональном, так и на национальном рынке образовательных услуг.
Не смотря на то, что многие авторы, занимавшиеся исследованием сущности понятия «качество образования» считают его многоаспектным понятием [15], тем не менее в статье 2 Федеральном законе «Об образовании в Российской Федерации» дано следующее определение понятия «качество образования» - это комплексная характеристика образовательной деятельности и подготовки обучающегося, выражающая степень их соответствия федеральным государственным образовательным стандартам, образовательным стандартам, федеральным государственным требованиям и (или) потребностям физического или юридического лица, в интересах которого осуществляется образовательная деятельность, в том числе степень достижения планируемых результатов образовательной программы [1].
В вопросах о том, кто может и должен проводить оценку качества образования нет единства, так как есть разные «потребности физического или юридического лица, в интересах которого осуществляется образовательная деятельность», разные «планируемые результаты образовательной программы», поэтому и степень достижения этих результатов тоже может по-разному оцениваться. Так, например, с 2015 года в российском образовании
стала применяться независимая оценка качества образования, в которой активное участие стали принимать работодатели [7, с. 5]
Не смотря на все изменения в структуре и содержании федеральных государственных образовательных стандартов, в том числе учет требований профессиональных стандартов, а также участие работодателей в разработке образовательных программ, тем не менее уровень удовлетворенности как самих выпускников, так и работодателей, которые принимают их на работу, не стала значительно выше по сравнению с периодом до 2015 года, когда еще не было независимой оценки качества образования и других изменений в подготовке в нашей стране кадров с высшим образованием.
Рассмотрим далее, удовлетворенность студентов и выпускников вузов качеством подготовки, а также некоторые изменения в требованиях работодателей к уровню подготовки кандидатов.
Удовлетворенность студентов и выпускников вузов качеством подготовки.
По результатам исследования, проведенного АНО «Россия — страна возможностей» совместно с Минобрнауки среди более чем 1,4 тыс. студентов и выпускников из 200 вузов России, было выявлено, что больше 50% опрошенных сказали, что они не получили достаточных практических навыков. 49% респондентов - бакалавров и 38% респондентов-магистров отметили, что у них не было возможности пройти стажировку во время обучения в вузе. При этом магистры чаще указывали на то, что за время обучения им не хватило знаний и практических навыков в области 1Т-технологий и управления бизнес-процессами [11].
В диссертационном исследовании Сандлера Д.Г. [14] были опубликованы результаты масштабного исследования уровня удовлетворенности выпускников работой и полученным образованием в разрезе направлений подготовки (рис. 1.)
Магистрат
Математика и 1Т
Экономика и управление
Гуманитарные
Естественно -научные
Инженерно-технические J
20 30
Чувствуют себя кон курентоспособ ны м и
Математика и 1Т
Экономика и управление
Гуманитарные
Естественно -научные
Инженерно-технические
40 50 60 70 80
■ Удовлетворены знаниям» и навыками
Бакалавриат
20 30 40 50 60 70
80
Магистратура
Бакалавриат
Рис. 1. Уровень удовлетворенности выпускников работой и полученным образованием в разрезе направлений, % [14, с. 130]
Как видно из данных рис. 1., ожидаемо магистры дали более высокие оценки по всем критериям, за исключением уровня заработной платы, так как, как правило, в магистратуру идут наиболее подготовленные выпускники программ бакалавриата, а также, хотя и очень редко - выпускники программ специалитета. Кроме того, магистры в большинстве своем уже работают, поэтому могут более объективно оценить те параметры, которые представлены на рисунке 1.
На графиках справа на рисунке 1 видно, что самый низкий уровень удовлетворения знаниями у бакалавров, обучающихся по экономическим и управленческим направлениям подготовки, хотя магистры, оценили свою
удовлетворённость по этим же направлениям подготовки гораздо выше, чем бакалавры, а по оценке своей конкурентоспособности даже обошли такие направления подготовки, как гуманитарные, а также математика и IT.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что в целом магистры, которые более объективно оценивают соответствие полученных знаний, умений требованиям работодателей, а также возможности и условия работы после окончания вуза по большинству позиций более, чем на 60%, а по двум параметрам даже более 80%, что свидетельствует о достаточно высоком уровне удовлетворенности обучающихся полученным образованием.
Изменение требований работодателей к уровню подготовки кандидатов.
Переходя в тому, как стали меняться требования работодателей к уровню подготовки кандидатов, прежде всего хотелось бы напомнить о книге «Кривая нормального распределения», написанной ученым-психологом Ричардом Херрнштейном и политологом Чарльзом Мюрреем в 1994 году, в которой они утверждали, что человеческая раса становится умнее с каждым последующим поколением и средний коэффициент интеллекта (IQ) увеличивается. В течение нескольких лет исследования ученых разных стран подтверждали это утверждение. Однако в последние два десятилетия произошли противоположные изменения
Так согласно данным экспертов Северо-Западного и Орегонского университетов, изучавших в течение 12 лет результаты онлайн-тестов участников проекта на уровень коэффициента интеллекта (IQ (оценки личности Synthetic Aperture)), значение IQ снизились во всех возрастных группах, как среди мужчин, так и среди женщин. При этом самые существенные снижения уровня IQ среди молодежи. Хуже всего обстоят теперь дела с решением проблем, проведением оценки числовых рядов, а
таюке вербальное мышление. Единственный позитивный сдвиг есть в пространственном мышлении. [9]
Кроме того, в нашей стране и некоторых других странах кроме этой тенденции на рынок труда повлияли негативные демографические изменения, действующие в нашей стране начиная еще с девяностых годов и связанные с так называемой «демографической ямой», максимум которой первоначально ожидали в 2025 году, однако из-за событий последних лет по расчетам некоторых ученых передвинулся на 2036 год, причем это не окончательный прогноз [16]
Следствием этих негативных трендов как в количестве молодых специалистов, так и в их качестве стало снижение требований работодателей к уровню образования кандидатов. Так по данным аналитиков группы компаний Head Hunter по состоянию на середину февраля 2023 года в 57% объявлений российских компаний о вакансиях не указывалось наличие образования, как одного из важных требований к кандидатам. Только 30% компаний указывали на то, что им нужны кандидаты только с высшим образованием, и еще 13% компаний писали о том, что они ищут сотрудников со средним специальным или профессиональным образованием [13]
Следствие дефицита квалифицированных кадров стало то, что все больше работодателей из самых разных сфер деятельности, как в Москве, так и в регионах, стали принимать на работу сотрудников без опыта работы при одновременном увеличении инвестиций в обучение и развитие этих сотрудников. Часть компаний стала заниматься автоматизацией и роботизацией рабочих мест для сокращения численности сотрудников. Как показывает опыт компании Google, уволившей в начале 2023 года 12 тысяч сотрудников при одновременном вложении существенных инвестиций в искусственный интеллект [8], очевидно, что какая-то часть трудоспособного населения будет вынуждена искать новую работу, не затронутую пока еще процессами роботизации и автоматизации.
Влияние научно-технического прогресса на изменение занятости населения.
Многие исследования, проводимые как в нашей стране, так и за рубежом свидетельствуют о том, что автоматизация, роботизация, а также разработка новых сервисов и приложений в области искусственного интеллекта приведет к высвобождению персонала во многих сферах деятельности. Так в сообщении новостного телеканала CNBC (Stock Markets, Business News, Financials, Earnings) со ссылкой на отчет американского банка Goldman Sachs отмечается, что «новые сервисы и приложения в области искусственного интеллекта (ИИ), такие как чат-бот ChatGPT, способны оставить без работы примерно 300 миллионов человек, примерно две трети рабочих мест в Соединенных Штатах и Европе можно было бы автоматизировать хотя бы в некоторой степени. Например, в Соединенных Штатах наибольшая доля задач, которые могут быть автоматизированы, приходится на офисные и административные должности — 46 процентов. За ними следуют юридические специальности с 44 процентами и профессии в сфере архитектуры и инжиниринга — 37 процентов. Вместе с тем, лишь один процент задач в секторе уборки зданий и техобслуживания уязвим для автоматизации [3]».
На основе данных опроса Зарплаты.ру, проведенного среди российских работодателей наибольшая вероятность замены на искусственный интеллект есть по профессиям дизайнеров, маркетологов, копирайтеров и другим (рис. 2).
Психологи Преподаватели Журналисты Юристы Социологи Финансисты HR-специалисты Менеджеры по продажам Бухгалтеры Логисты Программисты Копирайтеры Маркетологи Дизайнеры
22
26 ■ 27
33
42 42
45 ■ 46
53
Рис. 2. Распределение ответов работодателей о вероятности замены
сотрудников нейросетью [5]
Совершенно очевидно, что нейросеть не сможет по крайней мере в самой ближайшей перспективе заменить тех, кто занят обучением детей, молодежи, а также взрослых обучающихся, так как обладают высокой эмпатией, а также лучше машин понимают индивидуальные особенности обучаемых, помогают им раскрыть свой потенциал и развить необходимые навыки.
При этом искусственный интеллект может использоваться как помощник, или ассистент для преподавателя, помогающий снять с него часть рутинной нагрузки. В качестве примера можно привести эксперимент преподавателя НИУ ВШЭ Александра Варнавского, использовавшего чат-бота для организации самостоятельной работы студентов. В результате чат-боту удалось уговорить выполнить задание в срок около 30% студентов. Но, помимо этого, чат-бот периодически спрашивал, сколько источников они просмотрели, сколько страниц написали и т.д., что, конечно, позволяет лучше организовывать самостоятельную работу студентов, но у преподавателей просто нет на это времени. [6]
Вместе с тем, искусственный интеллект стремительно развивается, теперь его возможностей опасаются даже создатели (речь об открытом письме
руководителей наиболее технологичных компаний о необходимости приостановить разработку продвинутого искусственного интеллекта). Сейчас уже под удар также попала профессия журналиста. В проведенном исследовании искусственный интеллект всего за 20 секунд создал для небольшого сюжета. На Ставропольском новостном канале запустили прогноз погоды с ведущей, созданной нейросетью. Такая ведущая умеет разговаривать более чем на сорока языках [10].
Еще одно исследование компании SuperJob показало, что 55% HR-ов уверены, что искусственный интеллект не сможет заменить их на работе. И только 7% их коллег считают, что в ближайшие 10 лет ИИ полностью возьмет на себя функционал HR-специалистов. 33% представителей отрасли, которые приняли участие в опросе, проведенном SuperJob, думают, что искусственный интеллект заберет часть их задач. В то же время в полную автоматизацию своей работы в ближайшее 10-летие верят 31% менеджеров по туризму, 59% официантов и 57% менеджеров по работе с клиентами. [4]
Проблемы автоматизации и роботизации деятельности предприятий.
Во всем мире активно обсуждаются и внедряются технологии автоматизации и роботизации, хотя далеко не все такие проекты оказываются не то, что экономически эффективными, но могут даже иметь большой негативный эффект.
В качестве примера можно привести негативный опыт роботизации отелей. В 2015 году в Японии был открыт первый в мире полностью роботизированный отель Henn na Hotel, занесенный за это в Книгу рекордов Гиннеса (рис. 3)
Рис. 3. Скриншоты из рекламного ролика отеля Henn na Hotel
(https://voutu.be/f17kAQOcOKQ?t=3)
Сразу после открытия этого отеля в нем насчитывалось около 80 роботов. С учетом очень позитивной первоначальной реакции клиентов, было решено добавить роботов для развлечения гостей. Так, в фойе гостиницы появились танцующие гуманоиды и робособаки. В результате на людей легла дополнительная нагрузка по обслуживанию роботов, что привело к увеличению времени сверхурочной работы персонала. Персональные ассистенты "Chu-ri" в виде куклы с тюльпаноподобной головой (отсюда и название: Churippu - "тюльпан" на японском), которыми были во всех номерах, оказались способны лишь поддерживать простой разговор, типа "привет, как дела?", и по команде включать или выключать отопление и освещение в помещении. При этом было несколько случаев, когда "Chu-ri" воспринимали храп гостей как непонятный вопрос, в результате чего постоянно будили гостей своими уточняющими вопросами.
Следствием большого количества жалоб гостей в начале 2019 года стало решение руководства этого отеля "уволить" более половины из 243 сотрудников-роботов, которые не справлялись с обязанностями и скорее создавали проблемы для персонала и постояльцев. Как позднее сказал
руководитель гостиничной сети Henn na Hotel: "Когда вы действительно внедряете роботов, то понимаете, что кое-где они совсем не нужны, и только раздражают людей"[12].
Развитие критического мышления и навыков письменной коммуникации у студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки 43.03.03 «Гостиничное дело»
Возвращаясь к результатам исследования об уровне интеллекта, следует отметить, что в последние годы, действительно, как в школах, так и в вузах многие преподаватели стали отмечать низкий уровень критического мышления, умения грамотно формулировать предложения, аргументировано обосновывать свою точку зрения.
В нашей стране в Федеральных государственных образовательных стандартах высшего образования используются одни и те же универсальные компетенции для соответствующих уровней образования. Так первая и четвертая универсальная компетенция как раз и связаны с упоминавшимися выше критическим мышлением, письменными и устными коммуникациями (таблица 2).
Таблица 2.
ниверсальн е компетенции в едеральном государственном образовательном стандарте высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 43.03.03 «Гостиничное дело» [2] (фрагмент)
Наименование категории (группы) универсальных компетенций Код и наименование универсальной компетенции выпускника
Системное и критическое мышление УК-1. Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач
Коммуникация УК-4. Способен осуществлять деловую коммуникацию в устной и письменной формах на государственном языке Российской Федерации и иностранном(ых) языке(ах)
В качестве примера, используемого автором статьи во время проведения занятий или при разработке заданий для самостоятельной работы можно привести критический анализ текстов из открытых источников -специализированных журналов, научных статей, аналитических обзоров и т.д. (рис. 4)
Исходный текст в журнале «Профиль»
Комментарии по тексту этой статьи
Профиль
USD 77.32 EUR S4.11
Новости | Экономика
= ОПЕРАЦИЯ НА УКРАИНЕ MILITARY КОРОНАВИРУС ЭКОНОМИКА ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ ДЕЛС
Доля заемщиков с двумя и более кредитами в России впервые превысила 50%
В прошлом году доля заемщиков, у которых есть два или более кредита, впервые превысила половину, это произошло в основном из-за увеличения числа банковских клиентов с пятью или более ссудами.
Доля заемщиков с одним кредитом по итогам декабря опустилась до 49,7%, тогда как еще год назад у 52,3% заемщиков был лишь один кредит, а в 2020-м - у 55%, пишет РИА Новости.
Доля россиян только с двумя кредитами при этом также снизилась: в конце 2020 и ¿021 годов показатель составлял 24,3%, а в 2022-м - 23,9%.
Доля граждан РФ с пятью и более ссудами выросла за год на 1,8 п. п. и составила рекордные 7,1%. Значительное увеличение зафиксировано и среди россиян с четырьмя кредитами. Показатель вырос на 0,7 п. п., до 6,7%. А^доля клиентов с тремя ссудами в свою очередь выросла за год меньше всего - с 12,1% до 12,6%.
В конце прошлого года сообщалось, что рост задолженности россиян перед банками вырос на 7%. ^Показатель достиг рекордного значения. Также увеличивается доля необеспеченных потребительских кредитов.
Источник: https://profile.ru/news/economy/dolya-
zaemshhikov-s-dvumya-i-bolee-kreditami-v-rossii-vpervye-
prevysila-50-1296797/
В названии статьи не отракено на какую дату дана эта оценка
Фраза «число клиентов» - не корректна, правильно писать - количество клиентов
Не корректные фразы: «по итогам декабря», «в конце 2020 и 2021 годов». «в 2022». Правильно писать, например: «по состоянию на 31 декабря 2020 года»
В научном тексте не следует начинать предложение с «А»
Фраза «показатель достиг ... значения» -не корректна, т.к. любой показатель -это какая-то формула, поэтому формула не может достигать каких -то значений. Правильно писать: «значение показателя «задолженность заёмщиков перед банками достигло максимального уровня за период с 31 декабря 2020 года по 31 декабря 2022 года»»
Рис. 4. Пример задания на редактирование некорректных текстов
специализированных журналов
Задача студентов при выполнении таких заданий состоит в том, чтобы выявить в исходном тексте (текст слева) некорректные фразы (выделены красными линиями), объяснить что именно не корректно сформулировано и
почему студент так считает, а также предложить свой, правильный вариант (столбец справа).
Другим вариантом задания может быть критический анализ текстов известных бизнес-книг. Самое сложное в таких заданиях, по мнению студентов, после прочтения книги обосновать, что именно из описанного в книге не может быть применено в той или иной сфере деятельности, или с какими именно утверждениями автора книги студент не может согласиться. Пример выполнения такого задания представлен в таблице 3.
Таблица 3.
Пример задания на развитие критического мышления (обоснование
невозможности применения отдельных рекомендаций из известных бизнес-книг)
Бизнес-книга Скотта Гэллоуэй "Четверка: скрытая ДНК Amazon, Apple, Facebook и Google
Рекомендации (идеи) и цитаты, подтверждающие эти идеи Обоснование того, почему эти рекомендации или идеи не могут быть применены в гостиницах
1. Расположение только в больших городах. "Нужно, чтобы вы и ваша компания: находились в больших городах." Рекомендация о расположении только в больших городах не может быть реализована в гостиницах по той причине, что расположение гостиниц зависит от ее позиционирования. Если гостиница позиционируется как отель для отдыха и оздоровления, то она может быть успешной, если будет расположена в малых городах или небольших населенных пунктах
2. "Многозадачность" персонала. " сегодня все меньше областей, где люди выполняют ограниченный набор задач. В цифровой век работник в течение дня выполняет множество разнообразных задач, играет разные роли. Идея о "многозадачности" персонала не может быть использована в крупных гостиницах, так как каждый сотрудник в таких гостиницах должен работать точно в соответствии со своими должностными обязанностями. То есть каждый сотрудник в гостинице должен выполнять свои производственные задачи во избежание хаоса в процессе работы. При этом следует отметить, что такая идея все же может быть реализована в малых гостиницах, где, например, сотрудник СПиР может выполнять функции горничной или другие функции, т.е. быть так называемым «универсальным солдатом»
Таким образом, разработка индивидуальных, не повторяющихся из гола в год, заданий, при выполнении которых студенты не могут найти ответы или
готов е ре ения в интернет-поисковиках, направлено на развитие критического мышления, формирование грамотных устных и письменных коммуникаций, т.е. способствует формированию вышеуказанных в таблице 2 универсальных компетенций, без которых современному выпускнику вуза будет сложно решать производственные задачи, даже в роли исполнителя (специалиста), не говоря уже о роли руководителя, который в современном турбулентном мире должен уметь решать задачи с максимальной степенью неопределенности факторов внутренней и особенно внешней среды.
Заключение
Цели вузов при разработке образовательных программ в условиях меняющихся запросов общества состоят прежде всего в обеспечении конкурентоспособности выпускников на рынке труда. На основе вышеприведенных результатов различных исследований можно сделать вывод о том, что важнейшими факторами, обеспечивающими востребованность выпускников вузов, являются их способности применить полученные знания и умения в своей практической деятельности, адаптироваться под потребности конкретного работодателя, уметь критически мыслить при решении производственных задач.
Определенную роль в изменении форм и методов подготовки кадров в вузах будут играть современные программы автоматизации образовательной деятельности, в том числе на основе использования искусственного интеллекта, который от ассистента преподавателя в будущем частично сможет заменять преподавателя.
Вместе тем, при разработке и выполнении индивидуальных проектов, курсовых работ, выпускных квалификационных работ, роль преподавателя, как ученого, консультанта, наставника, учитывающего способности и возможности конкретного студента, будет оставаться неизменно высокой и не будет заменена машиной (если только вместо творческих работ не будет
использоваться стандартное тестирование или какие-то другие формы машинной оценки уровня знаний студентов).
Литература
1. Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. №273-ФЗ "Об образовании в Российской Федерации" (редакция от 17.02.2023 г.)
2. Приказ Минобрнауки России от 08.06.2017 N 515 (ред. от 08.02.2021) "Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта высшего образования - бакалавриат по направлению подготовки 43.03.03 Гостиничное дело (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2021)
3. 300 млн человек рискуют лишиться работы из-за искусственного интеллекта. URL: https://ren.tv/news/v-mire/1089032-razvitie-ii-sposobno-Lishit-raboty-300-mln-chelovek-i-uvelichit-mirovoi-vvp-na-7
4. 55% HR-ов уверены, что искусственный интеллект не сможет заменить их на работе. URL: https://www.hr-director.ru/news/76466-55-hr-ov-uvereny-chto-iskusstvennyy-intellekt-ne-smojet-zamenit-ih-na-rabote
5. Аракелян Е. Какие профессии заменит искусственный интеллект. 22.03.2023. URL: https://www.kp.ru/daily/27481/4737247/?from=tg
6. Бабаян Г. Третий глаз учителя. Ведомости. 30.03.2023. URL: https://www.vedomosti.ru/opinion/columns/2023/03/30/968722-tretii-glaz-uchitelya
7. Волков В.Н. Независимая оценка качества образования как элемент региональной системы управления качеством образования. В сборнике: Система оценки качества образования в Санкт-Петербурге. Санкт-Петербург, Издательство: ГБУ ДПО «Санкт-Петербургский центр оценки качества образования и информационных технологий», 2018. С. 5-11.
8. Злобин А. Google объявил об увольнении 12 000 сотрудников. / А. Злобин // [Электронный ресурс] URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/484007-google-ob-avil-ob-uvol-nenii-12-000-sotrudnikov (дата обращения 12.04.2023)
9. Исследование: Показатели IQ в США снизились впервые почти за столетие. 13.03.2023. URL: https://mir24.tv/news/16545037/issledovanie-pokazateli-iq-v-ssha-snizilis-vpervye-pochti-za-stoletie
10. Нейросеть провела прогноз погоды на ставропольском телеканале. 26.03.2023. URL: https://ren.tv/news/v-rossii/1088257-zhurnalisty-riskuiut-ostatsia-bez-raboty-iz-za-neirosetei
11. Нефедова А. Зачетная зарплата. Известия. 01.09.2022. URL: https://iz.ru/1388318/alena-nefedova/zachetnaia-zarplata-oklad-do-55-tys-rublei-ustroit-polovinu-studentov
12. Первый в мире японский отель с сотрудниками-роботами отказался от "услуг" более чем половины машин, которые не справлялись со своими обязанностями // Интерфакс-туризм, 16.01.2019 года.
13. Плескань О. Без образования: устроиться на работу без «корочки» стало проще. 16.02.2023. URL: https://hh.ru/article/31314?hhtmFrom=article market-news job-market-news list
14. Сандлер Д.Г. Стратегии повышения конкурентоспособности российского высшего образования на основе обеспечения экономической устойчивости университетов. Диссертация на соискание уч. степ. д.э.н. М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2023, 611 с.
15. Тысячин А. С. Критерии оценки конкурентоспособности высших учебных заведений в мировой экономике. Вестник университета. 2017, № 5, C.110-115
16. Чебыкина О. Кто работать-то будет? URL: https://www.dk.ru/news/237181228
