CC BY
17
УДК 004.89
РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ ЭЛИТНОГО ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРО-ЦИФРОВОЙ ЭКОСИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОРЫВНОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК РФ НА ПРИМЕРЕ БФУ ИМ. КАНТА
А.А.Федоров1, А.Ю. Тышецкая2, И.В.Либерман3, С.И.Корягин4, П.М.Клачек5
Балтийский федеральный университет (БФУ) им. И.Канта, Россия, 236016, г. Калиниград, ул. А.Невского, 14
В статье рассмотрен программно-технический комплекс выбора прикладной задачи для эффективного развития когнитивных и интеллектуальных способностей обучаемых, а также тестовый вариант архитектуры программно-технического комплекса инструментальной среды проектирования элементов нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы.
Ключевые слова: нейро-философский подход, нейро-цифровая экосистема, программно-технический комплекс, интеллектуальные маркеры обучаемых, научно-производственный кейс, киберсоциум, метакогни-тивные навыки.
DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF PRESTIGIOUS ENGINEERING AND
TECHNICAL EDUCATION BASED ON NEURO-DIGITAL ECOSYSTEM FOR BREAKTHROUGH DEVELOPMENT OF REGIONAL ECONOMIES OF THE RUSSIAN FEDERATION ON THE EXAMPLE OF IKBFU
A.A. Fedorov, A.Yu. Tyshetskaya, I.V. Liberman, S.I. Koryagin, P.M. Klachek
I.Kant Baltic Federal University (IKBFU), Russia, 236016, Kaliningrad, A.Nevsky str., 14
The article considers the software and hardware complex for choosing an applied problem for the effective development of cognitive and intellectual abilities of students, as well as a test version of the architecture of the software and hardware complex of the instrumental environment for designing elements of the neuro-digital scientific and educational ecosystem.
Keywords: neuro-philosophical approach, neuro-digital ecosystem, software and hardware complex, learner's intellectual markers, research and production case, cyber society, metacognitive skills.
Введение
В современном обществе стремительное развитие информационно-коммуникационных технологий, искусственного интеллекта и другие современные киберсоциальные тенденции развития общества становятся одними из определяющих драйверов процессов реформирования образовательной системы во всем мире, делая образование важнейшим ресурсом современного социума и будущего киберсоциума [14,26].
Анализ современной отечественной и зарубежной литературы показывает [5-13], что цифровая экосистема [2,14,15] и искусственный интеллект [1-3,5] становятся неотъемлемой частью образовательной системы во всем мире.
Переход к киберсоциуму, предполагающему важность межличностных трансверсальных (ме-такогнитивных) навыков и умений [3,9,16] для жизни и работы, делает нейро-цифровую реальность действительностью современного общества. Согласно положениям ЮНЕСКО [17], ведущие качества учащихся XXI века - это «создание и трансформация знаний», критическое мышление и высоко когнитивная деятельность. Возможность создания и трансформации знаний на основе нейро-цифровой образовательной экосистемы обеспечат современному индивидууму на качественно новом уровне образование и самообразование в течение всей жизни, профессиональную и личностную самореализацию и эффективную деятельность в различных сферах.
1 Федоров Александр Александрович - доктор философских наук, профессор, ректор, тел.: +7 (4012) 59 55 00, e-mail: AlAFedorov@kantiana.ru
2Тышецкая Анна Юрьевна - кандидат филологических наук, доцент, проректор по образовательной деятельности, тел.: +7 (4012) 59 55 07, e-mail: ATyshetskaya@kantiana.ru
3Либерман Ирина Владимировна - кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры машиноведения и технических систем, тел.: +7 906 213 1622, e-mail: ILiberman@kantiana.ru
4Корягин Сергей Иванович - доктор техн. наук, профессор, директор инженерно-технического института, тел.: +7 905 240 4343, e-mail: SKoryagin@kantiana.ru
5Клачек Павел Михайлович - кандидат техн. наук, доцент кафедры машиноведения и технических систем, тел.: +7 911 451 9275, e-mail: pklachek@mail.ru
Анализ современной отечественной и зарубежной литературы [1-3,5,8,9] по вопросам информационно-коммуникационных ресурсов в образовательном процессе показывает, что феномен нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы [2,3,7] начинает выделяться в самостоятельный объект научно-прикладных исследований. Представленная в работе модель нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы, как условие для обеспечения прорывного развития региональных экономик РФ [18], представляет собой метакогнитивный компонент киберсоциальной системы [9,14,16], включающий следующие базовые уровни:
- операционный (управление процессами когнитивного генезиса знаний; управление цифровым и нейро-цифровым пространством данных; базами, кубами и нейро-хранилищами данных и знаний);
- технологический (преобразование и нейро-цифровую трансформацию информации, данных и знаний).
- социализирующий (организация киберсоци-ального взаимодействия индивидумов в нейро-цифровой экосистеме);
- научно-образовательный (организация нейро-цифровой, образовательной и научно-исследовательской синергетической среды [3]);
- инновационно-производственный (организация нейро-цифровой, научно-производственной среды, обеспечивающей генерацию новых знаний в меж-, мульти- и трансдисциплинарных областях для решения сложных производственных задач в различных сферах деятельности [5]).
Предлагаемая модель нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы включает в себя все многообразие информационных технологий, киберпространство и имеет структуру (цифровая образовательная академическая экосистема; синергетическая нейро-цифровая исследовательская экосистема; нейро-цифровые человеко-машинные интерфейсы; нейро-цифро-вое конструкторское бюро), инфраструктуру (метакогнитивное операционное ядро «Гибридный вычислительный интеллект [3]») и ультраструктуру (нейро-цифровая экосистема и инфосфера [7]). Операционное ядро создаваемой нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы основано на применении методов гибридного вычислительного интеллекта [3], обеспечивающего нейро-цифровую трансформацию (информации, данных, знаний, идей, мыслей и т.д.) и когнитивный генезис [3,4,10] на разных уровнях нейро-цифровой экосистемы.
Предложенная в работе нейро-цифровая научно-образовательная экосистема ставит задачу создания на ее основе инновационной
образовательной структуры для подготовки элитных инженеров следующего поколения. По аналогии с хорошо известным международным стандартом в подготовке инженеров CDIO ™ INITIATIVE [19], основа предлагаемой инновационной образовательной структуры для подготовки элитных инженеров следующего поколения реализуется через:
1. научно-производственную работу в проектных группах при решении техно-кейсов [19] нового формата - "научно-производственные кейсы" по инновационным прикладным пробле-матикам, формируемым посредством сетевого взаимодействия, на примере БФУ им. И. Канта: «индустриальные партнеры - интегрированная экосистема (информационно-аналитический центр губернатора Калининградской области совместно с инновационным центром инженерно-технического института БФУ им. И. Канта) - нейро-цифровая экосистема БФУ им. И. Канта (когнитивное научно-образовательное пространство)».
2. посредством компетентностного подхода [19] с учетом междисциплинарности, а также баланса между сугубо профессиональными знаниями и «гибкими» навыками [3,19], а также принципиально новым подходом в области формирования когнитивных компетенций, представляющих собой когнитивные структуры метапред-метного характера.
3. применение гибких модулей, основанных на инновационных моделях образовательного процесса, позволяющих осуществить когнитивный генезис интеллектуальных способностей и умений обучающегося, в том числе в меж-, мульти-и трансдисциплинарных областях.
Цель исследования
Данная научная статья открывает цикл работ, посвященных разработке и внедрению нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы, предназначенной для прорывного развития региональных экономик РФ на примере БФУ им. Канта. Целью данной научной статьи является рассмотрение ряда центральных методологических и программно-технических элементов операционного ядра «Гибридный вычислительный интеллект» нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы, предназначенной для прорывного развития региональных экономик РФ на примере БФУ им. Канта.
Методика и инструментарии
исследования
На рисунке 1 представлена структура нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы, полученная на основе сетевого
взаимодействия, на примере БФУ им. И. Канта вида: «индустриальные партнеры - интегрированная экосистема (информационно-аналитический центр губернатора Калининградской
области - инновационный центр инженерно-технического института БФУ им. И. Канта) - нейро-цифровая экосистема БФУ им. И. Канта (когнитивное научно-образовательное пространство).
Рисунок 1 - Структура нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы на примере БФУ им. И. Канта
Одним из центральных элементов представленной на рисунке 1 структуры является инновационный центр инженерно-технического института БФУ - центр научно-технологического сопровождения наукоемких и модернизируемых отраслей региона, ключевой игрок создаваемой региональной цифровой технологической платформы [3,5,11], которая представляет собой коммуникационно-предпринимательский инструмент [3], направленный на формирование программ совместных исследований и разработок, создание перспективных коммерческих технологий, новых продуктов (услуг) и обеспечение стратегического партнерства с системообразующими предприятиями Калининградской области [3].
На рисунке 2 представлена инструментальная среда системно-целевого моделирования прикладных задач, являющаяся частью си-нергетической исследовательской среды, подробно рассмотренной в работе [3], цифровой технологии-платформы поддержки принятия решений информационно-аналитического центра губернатора Калининградской области (подробно представленной в работе [3]).
В основу системно-целевой модели прикладной задачи положена системно-целевая графо-семантическая модель вида [3]: ва=<С,Я>, где С - множество вершин графа, обозначающих цели структуры семантического графа [3], Я - множество дуг, обозначающих семантические отношения структуры целей. В работе [3] представлены 93 типа семантических отношений, позволяющих синтезировать системно-целевые структуры любой (по уровню сложности) прикладной задачи (рис. 3).
Применение методов интеллектуальных трансформационных грамматик [3] позволяет перейти от системно-целевого графосемантиче-ского представления к системно-целевому фрейму прикладной задачи [3] (пример рис. 4), в дальнейшем используемому для проектирования техно-кейсов нового формата и других инновационных научно-исследовательских и образовательных структур (рис. 4).
На рисунке 5 представлена архитектура программного обеспечения научно-производственного техно-кейса, формируемого на основе нейро-цифровой экосистемы.
Рисунок 2 - Инструментальная среда системно-целевого моделирования прикладных задач
Рисунок 3 - Технологический вариант (методика и средства автоматизации) системно-целевой методологии моделирования прикладных задач
Рисунок 4 - Пример структуры научно-производственного техно-кейса для подготовки элитного инженерно-технического образования на основе нейро-цифровой среды для прорывного развития региональных экономик РФ
Рисунок 5 - Архитектура программного обеспечения научно-производственного техно-кейса, формируемого на основе нейро-цифровой экосистемы
Рисунок 6 - Программно-технический комплекс выбора прикладной задачи для эффективного развития когнитивных и интеллектуальных способностей обучаемых
В работе [3] подробно представлена модель оценки энтропийно-синергетической сложности системно-целевой структуры прикладной задачи, позволяющая оценить уровень интеллектуальной сложности (системной, когнитивной и т.д.) решаемой задачи [3]: п
1од2М = - ¡(т1 /М) 1од2(тз/М) 1=1
п
+ /М) 1од2(тд,
1=1
п
где М = ^ тI - количество классов т^ ситуа-
1=1
ций интеллектуальной системности системно-целевой структуры прикладной задачи [3].
Представленная в работе [3] модель оценки энтропийно-синергетической сложности системно-целевой структуры прикладной задачи позволяет: оценить уровень интеллектуальной сложности (системной, когнитивной и т.д.) решаемой задачи; реализовать инновационный программно-технический комплекс выбора прикладной задачи для эффективного развития когнитивных и интеллектуальных способностей обучаемых (рис. 6); реализовать оперативное и перспективное прогнозирование и планирование интеллектуального развития (развития
уровней мышления: инновационного, творческого, дивергентного и т.д.) обучаемых [3].
На рисунке 7 представлен тестовый вариант архитектуры программно-технического комплекса инструментальной среды проектирования элементов нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы.
Апробация
На базе инженерно-технического института БФУ им. И. Канта был разработан тестовый вариант флагманского учебного плана (рис. 8), предполагающий формирование гибких научно-обучающий модулей по ведущим (для прорывного развития Калининградской области) сферам деятельности [30].
Разработанный вариант флагманского учебного плана на основе применения гибких научно-обучающих модулей и прикладных научно-производственных техно-кейсов (рис. 8) органично интегрирует компетенции двух типов образовательных программ (отраслевые программы - для обеспечения спроса соответствующих отраслей (уровень А), и программы, обеспечивающие создание новых рынков и продуктов для рынков будущего, а также обеспечивающих их цикл (уровень Б)), что позволяет проектировать гибкие когнитивные компетенции и образовательные треки на основе
метапредметного и метакогнитивного подходов, индивидуализации образовательного процесса а также возможность реализации когнитивной [3,14,16].
Рисунок 7 - Тестовый вариант архитектуры программно-технического комплекса инструментальной среды проектирования элементов нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы
Уровень В
Профиль Искусственный интеллект, интеллектуальная цнфровизацня производства и индустрия 5.0 Профиль Интеллектуальная системотехника, когшпнвные технологии управления и нейро-цифровые экосистемы
Интеллектуальная системотехника, когшпнвные технологии управления и нейро-цифровые экосистемы
Индустрия 5.0
Кейсы научно-исследовательского плана (исследовательский, системно-целевой, инновационный)
Интеграция Уровня А и В через комплекс гибких модулей, пример:
Модуль «Интеллектуальные производственные системы и промышленные нейро-технолопш»
Создание через компчекс
гибких научно-образовательных модулей, научно-производстве иных кейсов
Проектирование комплекса гибких «soft skills» компетенций, в рамках решения задач, прорывного развития региональных экономик РФ, связанных с подготовкой специалистов (руководителей проектов), способных работать в условиях высокой сложности, неопределенности, риска, способных создавать и управлять высокотехнологичными, инновационными производственно-экономическими системами на принципиально новом уровне, способных преодолевать организационную, производственную, техническую сложность современного общества
Кейсы производственного илана (производственный, технологический, аналтппческнп)
Профиль Прогрессивные технологии и инновации в машиностроении Профиль Цнфровизацня процесса оказания услуг Профиль Цифровая трансформация транс портно-логпстнческой с феры Профиль Цифровые методы конструирования и производства изделий и конструкции Профиль Цифровой инжиниринг и цифровые технологии в строительстве
Машиностроение Сервис Технология транспортных процессов Материаловеде нне Строительство
Уровень А
Рисунок 8 - Тестовый вариант флагманского учебного плана, созданный на базе инженерно-технического института БФУ им. И. Канта
Апробация тестового варианта флагманского учебного плана проводилась в рамках двух экспериментальных гибких модулей (рис. 9), созданных для обеспечения решения
основных задач [3], связанных с опережающим развитием региональной экономики Калининградской области в сфере машиностроения и технического сервиса [3].
Рисунок 9 - Экспериментальные гибкие модули для обеспечения решения основных задач, связанных с опережающим развитием региональной экономики Калининградской области в сфере машиностроения и технического сервиса
Апробация тестового варианта флагманского учебного плана в рамках двух экспериментальных гибких модулей прошла в 2019 и 2020 году, на базе ежегодной (проводится с 2010 г. на базе Санкт-Петербургского Национального политехнического университета имени Петра Великого) национальной конференции: "V Научно-практическая конференция с зарубежным участием «ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА И ИНДУСТРИЯ 4.0: ТЕНДЕНЦИИ 2025» (проведена в 2019 г.) и "VI научно-практическая конференция с зарубежным участием «ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА И ИНДУСТРИЯ 4.0: ФОРСАЙТ РОССИИ» (проведена в 2020 г.)16
В рамках Калининградской региональной секции, проводимой на базе инженерно-технического института БФУ им. И. Канта (рис. 10) был разработан 21 научно-производственный кейс по следующим высоко технологическим направлениям: интеллектуальная цифро-визация производства; интеллектуальные системы управления в машиностроении, сервисе, транспорте; когнитивные технологии и робототехника, применение технологий искусственного интеллекта в машиностроении, сервисе, транспорте; нейро-цифровые экосистемы: теория и практика (машиностроение, нефтегазовая отрасль, транспорт, военно-промышленный комплекс); нейро-цифровые человеко-машинные интерфейсы (прикладное применение), -
имеющим важное значение для обеспечения прорывного инновационного развития региональной экономики Калининградской области
[3].
В рамках проводимых конференций с использованием специально разработанного программного комплекса экспертного оценивания уровней мышления обучаемых (рис. 10) был проведен обширный комплекс исследований, посвященных изучению развития, а также отработке процедур и алгоритмов оперативного и перспективного прогнозирования и планирования интеллектуального развития (развития уровней мышления: инновационного, творческого, дивергентного и т.д.) обучаемых [29].
Проведенные исследования позволили сформулировать и выполнить программную реализацию тестового варианта принципиально нового типа когнитивного портфолио обучаемых (рис. 12) и заложить основу дальнейших исследований [27-29].
Направления дальнейших
исследований
В 2019 г. группа специалистов инженерно-технического института БФУ им. И. Канта совместно со специалистами Stanford School of Engineering (США), а также специалистами The Montreal Neurological Institute (Канада) по проекту "Solaris" начали перспективные исследования в области создания принципиально новых типов метакогнитивных систем
16 более подробно смотрите на сайте конференции http ://inecprom. spbstu.ru/.
искусственного интеллекта. На первом этапе в исследованиях принимало участие 50 испытуемых, имеющих различный уровень образования и интеллектуальных способностей. Испытуемые проходили обучение по различным видам когнитивных образовательных треков, разработанных на базе 70 научно-производственных кейсов, связанных с решением сложных прикладных задач в области создания принципиально новых видов инженерно-технических систем и технологий для аэрокосмической, машиностроительной и других отраслей. На основе
серии экспериментов с использованием специального оборудования (рис. 12) и последующего детального анализа картограмм крупномасштабных функциональных сетей мозга человека [20-22] (рис. 13, 14) был разработан перспективный вариант концептуальной модели операционного ядра (рис. 15, по сути, речь идет о принципиально новом подходе в области создания метакогнитивной операционной системы) нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы (см. рис. 1).
Рисунок 10 - Программный комплекс экспертного оценивания уровней мышления обучаемых
Рисунок 11 - Тестовый вариант принципиально нового типа когнитивного портфолио
обучаемых
Нейро-цифровой исследовательский комплекс
Рисунок 12 - Реализация когнитивных образовательных треков с использованием специального оборудования в рамках проекта Solaris
специальных нейро-цифровых человеко-машинных интерфейсов, которая позволит аккумулировать на уровне нейро-цифрового пространства передовые достижения человечества в области науки, базовых и критических технологий, а также обеспечить генерацию новых, прорывных знаний в меж-, мульти- и трансдисциплинарных областях на основе нейро-цифровых человеко-машинных интерфейсов и когнитивных нейро-сетей [23,26].
Рисунок 13 - Пример визуализации сети Task Based Networks (TBN). Эксперимент 29, моделирование продуктивной умственной деятельности при анализе ультра сложных систем (более 107 элементов). DMN- default mode network, LFN- left front parietal networks, RFN- right front parietal networks, CTN- central temporal networks, PFN- parietofrontal networks, VCN- visual center networks,VPN- visual peripheral networks
Существенным преимуществом предложенной концептуальной модели и реализуемой на ее основе программной модели операционного ядра (на основе метакогнитивного искусственного интеллекта) будет возможность создания нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы нового формата на основе применения нейро-цифровых когнитивных драйверов и
Рисунок 14 - Пример матрицы функциональных
связей между анатомическими структурами мозга. Эксперимент 29, моделирование продуктивной умственной деятельности при анализе ультра сложных систем (более 107 элементов)
RPrPr
Рисунок 15 - Перспективный вариант концептуальной модели операционного ядра (на основе метакогнитивного искусственного интеллекта) нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы:
1 - операционное ядро "Гибридный вычислительный интеллект" нейро-цифровой экосистемы; 2 - системно-целевая нейро-цифровая модель прикладных задач; 3 - нейро-цифровая когнитивная сеть генезиса знаний;
4 - нейро-цифровое интеллектуальное портфолио обучаемых; 5 - нейро-цифровой репозитарий научно-производственных кейсов; 6 - драйвер когнитивного развития; 7 - первичный нейро-цифровой конструктор
Кроме того, на основании проводимых исследований появилась возможность сформулировать принципиально новый, нейро-философ-ский подход в области создания нейро-цифро-вых научно-образовательных экосистем будущего, основанных на понимании и формализации процессов метакогнитивного генезиса ки-берсоциума [24,25].
В настоящий момент работа в данном направлении активно продолжается.
Заключение
Настоящая работа открывающей цикл научных статей, посвященных разработке и внедрению нейро-цифровой научно-образовательной среды. На примере БФУ им. Канта, рассмотрен ряд центральных методологических и программно-технических элементов операционного ядра «Гибридный вычислительный интеллект» создаваемой нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы. На настоящий момент авторскому коллективу удалось создать не имеющий аналогов в мире уникальный базис как в области методологии, так и в области прикладных программно-технических решений, центральных элементов разрабатываемой нейро-цифровой научно-образовательной
экосистемы. При этом, на основе большого количества проведенных исследований, сформулирован принципиально новый нейро-философ-ский подход в области создания нейро-цифро-вых научно-образовательных экосистем будущего, основанный на понимании и формализации процессов метакогнитивного генезиса ки-берсоциума.
Рассмотренные в работе основы создания нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы представляют собой метакогнитив-ный компонент киберсоциальной системы предназначенной для обеспечения прорывного развития региональных экономик РФ. По аналогии с хорошо известным международным стандартом в подготовки инженеров CDIO ™ INITIATIVE, предложена основа принципиально новой инновационной образовательной структуры для подготовки элитных инженеров следующего поколения. В создаваемой авторами нейро-цифровой научно-образовательной экосистеме разработаны: структура (цифровая образовательная академическая экосистема; си-нергетическая нейро-цифровая исследовательская экосистема; нейро-цифровые интерфейсы, нейро-цифровое конструкторское бюро); инфраструктура (метакогнитивное операционное ядро
«Гибридный вычислительный интеллект») и ультраструктура (нейро-цифровая экосистема и инфосфера). Рассмотрена инструментальная среда системно-целевого моделирования прикладных задач, являющаяся частью синергети-ческой исследовательской среды, цифровой технологии-платформы поддержки принятия решений информационно-аналитического центра губернатора Калининградской области. Приводятся структура и программная архитектура научно-производственного техно-кейса элитного инженерно-технического образования на основе нейро-цифровой экосистемы для прорывного развития региональных экономик РФ. Рассмотрен программно-технический комплекс выбора прикладной задачи для эффективного развития когнитивных и интеллектуальных способностей обучаемых, а также тестовый вариант архитектуры программно-технического комплекса инструментальной среды проектирования элементов нейро-цифровой научно-образовательной экосистемы. На базе инженерно-технического института БФУ им. И. Канта разработан тестовый вариант флагманского учебного плана, предполагающий формирование гибких научно-обучающих модулей по ведущим (для обеспечения прорывного развития экономики Калининградской области) сферам деятельности. Проведена апробация тестового варианта флагманского учебного плана в рамках двух экспериментальных гибких модулей, созданных для обеспечения решения основных задач, связанных с опережающим развитием региональной экономики Калининградской области в сфере машиностроения и технического сервиса. На основании большого количества проведенных экспериментов и исследований сформулирован принципиально новый нейро-философ-ский подход в области создания нейро-цифро-вых научно-образовательных экосистем будущего, основанный на понимании и формализации процессов метакогнитивного генезиса ки-берсоциума.
Литература
1. Федоров А.А., Бударина А.О., Полупан К.Л., Жи-тиневич Д.Г. Стратегические ориентиры разработки и реализации кастомизированного образовательного маршрута обучающегося на основе искусственного интеллекта. Самарский научный вестник. 2020. Т. 9. № 2 (31). С. 294-299.
2. Fedorov A.A., Paputkova G.A., Filchenkova I.F., Ilaltdinova E.Y., Klyueva M.I. Open digital education space: classification of e-services at university. International Journal of Recent Technology and Engineering. 2019. Т. 8. № 2. С. 2495-2498.
3. Клачек П.М., Полупан К.Л., Корягин С.И., Либерман И.В. Гибридный вычислительный интеллект. Основы теории и технологий создания прикладных
систем (Изд-2, дополненное). // Монография. Калининград: Изд-во БФУ им.И.Канта, 2020. 340 с.
4. J. Prinz. The Conscious Brain: How Attention Engenders Experience. Oxford: Oxford University Press, 2018. 416 p.
5. Клачек П.М., Корягин С.И., Лизоркина О.А. Интеллектуальная системотехника. // Монография. Калининград: Изд-во БФУ им. И.Канта, 2015, 214 с.
6. V. Eckardt. What Is Cognitive Science? Cambridge: WIT Press, 2015. 477 p.
7. T. Metzinger. Cognition and Digital Ecosystems. Stanford: Stanford University Press Press, 2018. 360 p.
8. D. Vision. A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. Cambridge: WIT Press, 2014. 432 p.
9. В. Baars. A Cognitive Theory of Consciousness. Cambridge: WIT Press, 2018. 484 p
10. D. Chalmers. What is a Neural Correlate of Consciousness? Cambridge: WIT Press, 2014. 360 p.
11. J. Lehrer. Developing an integrated digital ecosystem. Boston: Mariner Books, 2017, 380 р.
12. Алексеев А. Ю. Нейрокомпьютер и электронная культура. В книге: Нейрокомпьютерная парадигма и общество / Под ред. Ю.Ю. Петрунина - М.: Издательство Московского государственного унивеситета, 2012. С. 105-131.
13. Петрунин Ю. Ю. Критический потенциал нейро-философии // Философские науки. - 2015. - № 11. -С. 23-30.
14. Редько В.Г. Моделирование когнитивной эволюции: На пути к теории эволю- ционного происхождения мышления. М: Ленанд, 2015., 310 с.
15. Васильев В. В. Сознание и вещи. М.: Либроком,
2014. 240 с.
16. Девтеров, И. В. Личность и киберсоциум в измерениях когнитивной мета-методологии // Инновационная наука: международный научный журнал. -
2015. - № 12-3. - С. 94-104.
17. Резолюция Юнеско. Global Convention on the Recognition of Qualifications concerning Higher Education 2019, http://portal.unesco.org/en/ev.php-URL_ID=49557&URL_DO=DO_TOPIC&URL_SECT I0N=201.html.
18. Аналитический доклад. "Подходы к формированию и запуску новых отраслей промышленности в контексте Национальной технологической инициативы, на примере сферы «Технологии и системы цифровой реальности и перспективные «человеко-компьютерные» интерфейсы»- М.:АСИ, 2015. 79 с.
19. Всемирная инициатива CDIO. Стандарты: информационно-методическое издание / Пер. с анг. и ред. А.И. Чучалина, Т.С. Петровской, Е.С. Кулюкиной; Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2019. 217 с.
20. Бадаква А.М., Миллер Н.В., Зобова Л.Н. Искусственная обратная связь для ин- вазивных интерфейсов мозг-компьютер // Физиология человека. 2016. №1. С. 128-136.
21. Сороко С.И., Трубачев В.В. Нейрофизиологические и психофизиологические основы адаптивного биоуправления. СПб: Политехсервис, 2010. 607 с.
22. Gallace A., Spence C. The cognitive and neural correlates of ''tactile consciousness'': A multisensory perspective // Consciousness and Cognition, 2017, v. 17, №4, p. 20-34.
23. Brain Networks and Cognitive Architectures / S. Petersen, O. Sporns // Neuron. 2015. Vol. 88, №1. P.207-219.
24. Хамфри Н. Сознание. Пыльца души. М.: Карьера пресс, 2014. 304 с.
25. Кант И. Критика чистого разума. Соч. в 6-ти томах. Т. 3. М.: Мысль, 1964. С. 69-695.
26. Клачек П.М., Корягин С.И., Колесников А.В. Гибридные адаптивные интеллектуальные системы. Часть 1. Теория и технология разработки. //Монография. Калининград: Изд-во БФУ им.И.Канта, 2011. 374 с.
27. Либерман И.В., Полупан К.Л., Корягин С.И., Клачек П.М. Информационно-аналитическая система
УДК 658
МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ЧАСТНОМ МЕДИЦИНСКОМ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВЕ В УСЛОВИЯХ САМОРАЗВИТИЯ
мониторинга, анализа и прогнозирования интеллектуального развития обучаемых (InteiiAnaliticSys_IED). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018615698, 15.05.2018.
28. Либерман И.В., Полупан К.Л., Корягин С.И., Клачек П.М. Интеллектуальная информационная система непрерывного образовательного процесса 1п-tellSys_Educational) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018616137, 23.05.2018.
29. Клачек П.М., Корягин С.И., Драгилева И.И. и др. Интеллектуальное портфолио студента высшего учебного заведения. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013617317 от 08.08.2013.
30. Корягин С.И., Полупан К.Л. Инновационные подходы к разработке образовательных программ инженерного профиля // Инженерное образование. - 2015, № 7. - С. 48-57.
И.В. Макарова1, О.Д. Угольникова2, Н.В. Стародворская3
1Пермский институт железнодорожного транспорта, Россия, 614000, Пермский край, г. Пермь, ул., ул.Максима Горького, д. 1;
2Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Россия, 191023, г. Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21; ъПермский национальный исследовательский политехнический университет» (ПНИПУ),
614990, Пермский край, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29
В статье выявлены ключевые параметры формирования действенной адаптированной к условиям саморазвития бизнес-модели частной медицинской компании. Определены ее основные элементы и целевые установки, условия формирования и внутренние связи между ее элементами. Показаны изменения данных параметров при учете отраслевых особенностей саморазвития компании.
Ключевые слова: бизнес-модель, медицинское предпринимательство, саморазвитие, особенности формирования.
MODELING BUSINESS PROCESSES IN PRIVATE MEDICAL ENTREPRENEURSHIP IN
CONDITIONS OF SELF-DEVELOPMENT
I.V. Makarova, O.D. Ugolnikova, N.V. Starodvorskaya
Perm Institute of Railway Transport, Russia, 614000, Perm Territory, Perm, st., Maxim Gorky st., 1;
St. Petersburg State University of Economics, Russia, 191023, St. Petersburg, st. Sadovaya, 21;
Perm National Research Polytechnic University, 614990, Perm Territory, Perm, Komsomolsky prospect, 29
The article identifies the key parameters of forming an effective business model of a private medical company adapted to the conditions of self-development. Its main elements and targets, conditions of formation and internal connections between its elements are defined. Changes in these parameters are shown when taking into account the industry features of the company's self-development.
Keywords: business model, medical entrepreneurship, self-development, features of formation.
1Макарова Ирина Валерьевна - доктор экономических наук, доцент, заместитель директора по научной деятельности и инновационному развитию, тел. +7 902 874-27-63, e-mail: k511@mail.ru;
2Угольникова Ольга Дмитриевна - кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры безопасности населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, тел. +7 906 253-59-49, e-mail: olga_ugolnikova@mail. ru;
3Стародворская Наталья Викторовна, аспирант, тел. +7 902 837-69-64, e-mail: n.v.starodvor@mail.ru.
