Full text

Введение / Introduction

 

Переход Российской Федерации и других стран мира к «цифровой экономике», со­провождающийся ускорением процесса получения новых научных знаний для достижения технологического лидерства, актуализировал проблему развития интеллектуального капи­тала (ИК) в педагогической науке. Стратегическую важность приобретает профессиональная подготовка будущих специалистов для наукоемких и вы­сокотехнологичных предприятий, а также передовых междисциплинарных отрас­лей науки, в частности научных школ и подразделений, испытывающих острую потребность в молодых ученых с высоким уровнем научно-исследовательской компетентности. Возможный путь решения этой проблемы видится в создании гибридной научно-образовательной среды современного вуза, в которой происходит взаимодействие естественных и искусственных интеллектуальных агентов. Их реализация предусматривает в том числе интеграцию человека и машины при главенствующей роли первого. Соответственно, фокус исследовательского интереса смещается с использования информационных технологий для решения задач в образовании на педагогические эффекты от их внедрения.

В связи с этим возникает необходимость теоретико-методологического обоснования процесса развития ИК в условиях гибридной научно-образовательной среды современного вуза. Цель данной статьи заключается в создании модели, отражающей основные механизмы развития ИК вуза как сетевой образовательной системы, а также обосновании инструментария гибридной (мультиагентной) научно-образовательной среды, в которой данная модель будет реализована. Обоснование дается на примере биофизики – одной из приоритетных отраслей науки, отличающейся интенсивным получением новых знаний, которые должны быть транслированы в реальный процесс обучения.

 

Обзор литературы / Literature review

 

Анализ современной отечественной и зарубежной литературы показал, что проблема развития ИК в организации имеет междисциплинарный характер. Хорошо исследованным является развитие ИК в связи с управлением знаниями. При этом сам феномен ИК представляется многоаспектным и зависящим от ряда факторов. Так, в работе А. Кианто и соав­торов выделяются две ключевые группы таких факторов: стратегические и структурные. Управление знаниями относится к стратегическим факторам влияния на ИК [1]. Как доказали в своем исследовании С. Кабрио и С. Дамс, ИК и управление знаниями соотносятся как статические нематериальные активы и динамическая деятельность, связанная, в частности, с получением новых знаний. Будучи включенным в деятельность по управлению знаниями, ИК приобретает свойство динамичности и возможности стратегически влиять на инновационную активность организации [2].

Полученные этими и другими учеными результаты могут быть применимы к современным вузам как образовательным организациям, идущим по пути трансформации в инновационные научно-образовательные комплексы. Такое преобразование обсуждается в рамках современных образовательных концепций «Университет 3.0», «Университет 4.0» и «Университет 5.0», так или иначе затрагивающих тему производства новых научных знаний в целях повышения качества жизни общества.

Достаточно скептическое отношение к развитию российских вузов в «университеты 3.0» высказал в своей статье А. О. Карпов. Один из аргументов – снижение уровня когнитивной готовности молодежи к работе с научными знаниями [3]. Следовательно, научно-образовательные среды вузов должны создавать условия для развития научно-исследовательской компетентности и научного предпринимательства обучающихся. Категория «знание» при этом рассматривается в единстве личностного и технологического аспектов. По мнению З. Макелы, интеграция этих аспектов знаний реализуется в «университетах 4.0», которые определяются как инновационные и которым присущи гибридные интеллекты [4]. Инновации остаются центральной категорией и «университетов 5.0». Э. Караяннис и Д. Моравска называют их «умными» университетами, формирующими инновационные экосистемы, способствующие установлению «идеальных» взаимодействий человека и технологий [5].

В русле вышеназванных образовательных концепций разработаны частные концепции, получившие названия «Университет – фабрика обучения» и «Университет – фабрика знаний». «Фабрикам обучения», ориентированным на приближение образовательного процесса к реальному производству, посвящено значительное число публикаций. Авторы изученных работ обращаются преимущественно к проблемному и проектному обучению, которое реализуется при взаимодействии заинтересованных партнеров. Например, П. Ч. Яу и соавторы рассматривают научно-образовательно-производственную среду «фабрики обучения» как цифровую экосистему, в условиях которой происходит обмен знаниями между представителями образования, производства и бизнеса [6]. Продуктивность обращения к экосистемному подходу в условиях цифровой трансформации университетского образования подтверждается и другими исследованиями. Интересна работа С. С. Змияка и соавторов, обращающихся к известной модели «тройной спирали» при построении региональной инновационной экосистемы. По мнению ученых, фундамент такой системы создает опорный вуз региона как научно-образовательный комплекс [7].

В отличие от «фабрики обучения», основная идея «фабрики знаний», сформулированная В. Хабаровым и И. Волегжаниной, заключается в концептуализации отраслевых знаний как интеллектуального продукта, представленного в форме, понимаемой человеком и компьютером [8]. Такой формой представления знаний обоснованы онтологии, что, по мнению авторов, позволяет создать гибридную среду отраслевого научно-образовательного комплекса, в котором вуз играет главенствующую роль.

Несмотря на различия в содержании рассмотренных концепций, их сторонники сходятся во взглядах на сущность научно-образовательной среды вуза. Одной из характеристик называют полисубъектность, которая описана в статье Д. Б. Берга и O. M. Зверевой [9]. Такая характеристика выводит на представление о вузе как осетевой образовательной системе (СОС), обла­дающей интегративным ресурсным потенциалом для развития ИК, на что обращает внимание У. Шнайдевинд [10].

Сетевому взаимодействию в вузе присуща многоаспектность. Организационный аспект изучается, например, в работе Н. Копыловой [11]. Компетентностный аспект выделяют E. Белова и соавторы, обращаясь к формированию научно-исследовательской компетентности в условиях СОС [12]. Технологический аспект создания гибридной научно-образовательной среды вуза в контексте управления формализованными знаниями представляет особый интерес. Как пишут В. Хабаров и И. Волегжанина, одним из популярных технологических трендов признается обращение к нейронным сетям как универсальным интер­поляторам на основе больших данных. Вместе с тем существуют и альтернативные технологии искусственного интеллекта, позволяющие извлекать закономерно­сти, скрытые в данных, и превращать их в знания. В отличие от нейронных сетей, знания в виде правил, фреймов и онтологий как элементов баз знаний могут интерпретироваться людьми и машинами [13]. Здесь уместно вспомнить статью А. Ньюэлла [14], который еще в 1982 году писал о том, что человечество вышло на новый уровень взаимодействия с компьютером – уровень знаний.

Когнитивно-адекватные формы представления научных знаний, отражающих концептуальную основу организации памяти человека, могут транслироваться в процесс обучения посредством гибридной (мультиагентной) интеллектуальной системы. Следует отметить, что создание подобных систем является важной практической задачей. Богатый опыт в разработке порталов научных знаний на основе онтологий накоплен лабораторией искусственного интеллекта Института систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН. Проводимые исследования связаны с разработкой междисциплинарных онтологий [15], построением интеллектуальных научных интернет-ресурсов на основе онтологий [16] и автоматическим построением онтологий научных знаний [17].

Все больше онтологий, которые находятся в открытом доступе и могут быть использованы для создания искусственных интеллектуальных агентов, создается для междисциплинарных областей науки, отличающихся активным внедрением технологических инноваций. Наиболее развитыми считаются так называемые биоонтологии. Как объясняют Л. Н. Солдатова и Р. Д. Кинг, биоонтологии предназначены не только для согласования понятий в профессиональном языке биологов. Их потенциал кроется в возможности согласования биологических знаний со знания­ми смежных предметных областей – физики, химии, медицины и др. [18]

Среди конкретных примеров разработок можно назвать онтологию верхнего уровня для мо­лекулярной биологии BioTop [19]. Ее расширяет онтология системной биологии SBO, включающая термины численного моделирования [20]. К возможностям онтологического подхода для представления физических законов (в виде зависимостей) и свойств, закодированных для математического анализа биофизических процессов, обращаются Д. Л. Кук и соавторы. Центральное место в их работе [21] занимает онтология физики для биологии (OPB), которая формально представляет основы классической физики и инженерной системной динамики, являющиеся базой для понимания биомедицинских сущностей, процессов и функциональных связей. Изданная значительно позже монография этих авторов [22] убедительно иллюстрирует возможности онтологий для междисциплинарной интеграции трех различных точек зрения на биофизику: биологов и исследователей биомедицины, биофизиков и биоинженеров, биомедицинских онтологов и специалистов в области информатики.

 Другие биоонтологии описаны, например, Б. Смитом [23], и этот перечень постоянно дополняется новыми разработками. Вместе с тем, несмотря на многочисленные исследования и практические разработки, ускоренное получение новых естественно-научных знаний ведет к появлению предметных областей, которые еще требуют формализации. Например, достижения в биофизике, физико-химической биологии и генетике позволили откры­ть молекулярные механизмы биолюминесценции.

Существенный вклад в развитие биолюминесцентных систем внесли исследования коллектива кафедры биофизики Института фундаментальной биологии и биотехнологии Сибирского федерального университета (г. Красноярск), выполненные под руководством доктора биологических наук, профессора В. А. Кратасюк [24]. Отдельный пласт работ ученых посвящен применению биолюминесцентных технологий в обучении школьников и студентов [25]. Образовательная практика показала, что биолюминесценция является одним из уникальных инструментов для обучения школьников и студентов биохимии, микробиологии, молекулярной биологии и биотехнологии, поскольку предоставляет возможность визуализации множества биологических и физических процессов и закономерностей. Это особенно актуально для развития научно-исследовательской компетентности молодежи в рамках образовательных программ, на что указывают С. Д. Каруана и соавторы [26].

Применительно к «университету 5.0» биоонтологии могут использоваться так, как описывается в статье Д. А. Девер и соавторов. Готовые онтологии полагаются в основу искусственных интеллектуальных агентов – тьюторов, предназначенных для поддержки обучающихся в процессе освоения учебных программ [27]. Такие искусственные интеллектуальные агенты могут разрабатываться в виде мобильных или веб-приложений, позволяя транслировать новые научные знания в реальный процесс обучения.

В целом проведенный анализ научной литературы подтверждает актуальность и недостаточную исследованность проблемы развития ИК в условиях гибридной научно-образовательной среды вуза. Теоретической разработки требует модель, объясняющая системы и механизмы данного процесса. Кроме того, в обосновании нуждается инструментарий ее реализации, адекватный условиям цифровой трансформации вуза.

 

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

 

Основополагающим в исследовании является синергетически-сетевой подход, предложенный Е. Н. Беловой [28]. С позиций данного подхода раскрывается сущность современного вуза как СОС, выявляются механизмы развития ИК, проявляется синергетический эффект от интеграции науки, образования и производства в гибридной научно-образовательной среде. Возможности синергетически-сетевого подхода дополняются возможностями подходов конкретнонаучной методологии.

С позиций компетентностного подхода, положения которого применительно к профессиональному образованию хорошо описаны в педагогической литературе, рассматривается процесс развития научно-исследовательской компетентности молодежи, в которой находит выражение ИК. Онтолого-семантический подход, основанный на использовании онтологических моделей и семантических технологий, был всесторонне изучен А. Ф. Тузовским применительно к управлению знаниями в организациях [29]. Для нашего исследования он помогает обосновать выбор формы представления новых научных знаний, позволяющей реализацию гибридной научно-образовательной среды (разработку искусственных интеллектуальных агентов), а также использование интегративного ресурсного потенциала вуза для развития ИК. В этом данный подход согласуется с подходом к управлению коммуникациями в социально-экономических системах на основе агент-ориентированных моделей, предложенным О. М. Зверевой [30].

В комплексе выбранные подходы составляют методологическую базу исследования, позволяя осмыслить различные аспекты развития ИК в СОС (организационный, компетентностный, технологический). Основанием для объединения служит представление о современном вузе как «фабрике знаний», ориентированной на создание гибридных интеллектов.

Для представления механизмов развития ИК в СОС осуществлено педагогическое моделирование. Возможности данного метода для гибридных образовательных сред раскрываются M. Лейбой и соавторами [31], акцентирующими внимание на социальных эффектах от взаимодействия обучающихся с искусственными агентами.

 

Результаты исследования / Research results

 

Изучение организационного, компетентностного и технологического аспектов сетевых взаимодействий в научно-образовательной среде позволило сформировать теоретическое представление о вузе как СОС. Согласно видению авторов статьи, современный вуз является образовательной организацией, имеющей структуру тройной сети. Такая структура включает: центральное управляющее ядро; внутренние модульные концентрическую и динамическую сети, способствующие сетевому взаимодействию и объединяющие внутренних и внешних партнеров на взаимовыгодной основе в целях повышения результативности деятельности вуза.

В качестве основных характеристик СОС выделены:

– наличие открытой, гибкой сетевой структуры тройной сети, объединяющей множество партнеров (представителей образования, науки и производства);

– научно-исследовательская компетентность преподавателей и обучающихся, в которой проявляется ИК;

– развитие ИК в системе непрерывного профессионального образования с применением дистанционных образовательных технологий (формальное, неформальное, информальное образование), обеспечивающей появление эффекта «двойной петли обучения» Аргириса – Шона;

– эффективные взаимодействия участников тройной сети в целях достижения наилучших результатов деятельности посредством интеграции ресурсов и сотрудничества, командообразования, распределения обязанностей и ответственности;

– мотивационно-ценностная корпоративная культура, мотивирующая партнеров к непрерывному развитию научно-исследовательской компетентности, формированию общих ценностных ориентаций;

– включение участников тройной сети в обмен знаниями, получение новых научных знаний, их трансляция в реальный процесс обучения;

– устойчивый положительный синергетический эффект, проявляющийся в повышении показателей результативности деятельности вуза с использованием накопленного интегративного ресурсного потенциала, в том числе для развития ИК.

Представление о возможностях вуза как СОС, сформированное в ходе теоретического анализа, обобщается в модели, которая показана на рисунке. Как видим, ИК включает в себя четыре взаимосвязанных структурных компонента: человеческий, организационный и потребительский виды капитала, а также интеллектуальную собственность. Соответственно выделенным компонентам определены основные системы развития ИК, связанные с деятельностью по управлению: человеческими и интеллектуальным ресурсами, бизнес-процессами вуза, качеством образовательной потребности обучающихся и маркетингом, системой создания организационного знания и научно-исследовательских работ.

Исходя из основных систем ИК, установлены четыре механизма его развития в СОС.

Первым механизмом является создание системы непрерывного развития научно-исследовательской компетентности научных руководителей студентов и аспирантов через обучение, самообучение и активное участие в научно-исследовательской работе. В данный механизм также входят комплексная система мотивации, обмен знаниями и опытом, получение новых научных знаний, взаимообучение и самообразование. Второй механизм предполагает: включение партнеров в структуру тройной сети; описание, регламентацию, формализацию сетевых взаимодействий партнеров; внедрение управленческих инноваций и эффективные управленческие решения; развитие сетевых взаимодействий, в том числе с использованием информационных технологий; развитие корпоративной культуры и командообразование. Третий механизм представляет собой формализацию внешних и внутренних связей; маркетинговые исследования и рекламу; разработку и внедрение методик развития и диагностики компонентов ИК; применение информационных и педагогических технологий.

 

 

Модель развития ИК в вузе как СОС

 

Четвертый механизм связывается с разработкой и внедрением программ дополнительного профессионального образования, учебных курсов, учебно-методического и учебно-научного сопровождения; формализацией и капитализацией знаний; системой мер по защите интеллектуальной собственности (публикацией научных работ); фундаментальными и прикладными исследованиями; проведением научных конференций, изданием научных журналов; разработкой и внедрением инноваций. Наконец, пятый механизм – это интеграция науки, образования и производства для накопления интегративного ресурсного потенциала в открытой базе знаний с целью развития ИК.

Реализация в комплексе вышеописанных механизмов призвана обеспечить развитие ИК на высоком уровне, для чего используется интегративный ресурсный потенциал СОС. Накопление и эффективное использование этого потенциала происходит в гибридной научно-образовательной среде вуза при условии выбора адекватной формы представления научных знаний, позволяющей их трансляцию в реальный процесс обучения. Такой формой представления знаний обоснованы онтологии, ориентированные на использование в процессе обучения, – онтологии учебных курсов. Онтология учебного курса – это онтологическая модель содержания обучения, позволяющая его стандартизацию через унификацию системы базовых понятий и связывающих их отношений. Она является ограниченной онтологией предметной области, включающей в себя знания в объеме содержания конкретного учебного курса.

Примером для проводимого исследования рассматривается онтология учебного курса по биофизике, включающего изучение механизмов биолюминесценции. В качестве технологического решения авторами статьи предлагается использовать искусственную интеллектуальную систему на основе онтологии. На сегодняшний день разработан прототип такой системы – искусственный интеллектуальный ментор OntoMentor (Свидет. о гос. рег. программы для ЭВМ № 2022680456 от 1.11.2022). OntoMentor обладает рациональным интеллектом и, таким образом, способен выстраивать эффективную траекторию изучения учебного курса с учетом уровня знаний обучающегося. На практике разработка представляет собой рекомендательную систему тестирования, взаимодействующую с пользователем посредством веб-приложения.

OntoMentor является достаточно универсальным дидактическим инструментом. Он может быть адаптирован для процесса обучения по различным программам учебных курсов. На практике развитие научно-исследовательской компетентности обучающихся предполагает использование разработки OntoMentor в комплексе с другими образовательными решениями – автоматизированными электронными учебными курсами, глоссариями, дополнительными образовательными программами, научными стажировками студентов и т. д.

 

Заключение / Conclusion

 

Теоретическая значимость статьи заключается в рассмотрении современного вуза как СОС со структурой тройной сети, в научно-образовательной среде которой осуществляются взаимодействия множества естественных и искусственных интеллектуальных агентов. Изучение организационного, компетентностного и технологического аспектов сетевых взаимодействий позволило разработать авторскую модель развития ИК. Выделенные в модели взаимосвязанные структурные компоненты определяют основные системы развития нематериальных активов вуза, выводящие на вариативные механизмы процесса развития ИК. Реализация этих механизмов осуществляется в научно-образовательной среде вуза, гибридный характер которой обеспечивает накопление интегративного ресурсного потенциала СОС.

Практическая значимость статьи заключается в представлении интегративного ресурсного потенциала в виде открытой базы научных знаний, которые транслируются в образовательный процесс с целью развития научно-исследовательской компетентности обучающихся. Стратегическим условием определено представление знаний в когнитивно-адекватной форме, интерпретируемой и человеком, и машиной. Такой разделяемой формой научных знаний впервые обоснованы онтологии учебных курсов, представляющие собой ограниченные онтологии предметных областей, адаптированные для решения дидактических задач. Показательным примером является онтология учебного курса по биофизике, фрагмент которой описывает механизмы биолюминесценции.

Онтологии учебных курсов полагаются в основу разработки искусственных интеллектуальных агентов. В качестве универсального практического инструмента реализации гибридной научно-образовательной среды разработан прототип искусственного интеллектуального ментора в виде веб-приложения. Содержание разработки может быть адаптировано для различных учебных курсов и использоваться в комплексе с другими педагогическими средствами, что позволяет выстраивать индивидуальные траектории развития научно-исследовательской компетентности обучающихся.

Подчеркнем, что полученные результаты и сделанные выводы не являются исчерпывающими. Перспективным направлением продолжения исследования рассматривается изучение возможностей гибридных интеллектуальных систем для развития ИК, обеспечивающих интеграцию жизненных циклов знаний взаимодействующих научных, образовательных и производственных организаций.