1. Наука как система знаний и как социальный институт.. История и онтология вопросы (1). Наука как система знаний и как социальный институт
 Скачать 480.64 Kb.
|
|
Цифровизация образования и новые формы познавательной деятельности студентов. Роль цифровых технологий и ресурсов заключается в улучшении и повышении ценности процессов обучения и преподавания. Преподаватели и студенты имеют доступ ко все большему количеству информационных технологий, цифровых ресурсов для улучшения практики преподавания и обучения.Под цифровизацией понимается внедрение цифровых технологий, перевод или переход на цифровой способ связи, записи и передачи данных с помощью цифровых устройств. Цифровизация – это внедрение современных цифровых технологий в различные сферы жизни и производства. Цифровизация высшего образования означает трансформацию учебно-образовательного и управленческого процесса, повседневных социальных практик в системе высшего образования, обусловленную внедрением технологий создания, обработки, обмена и передачи больших массивов информации на электронных носителях. Цифровизация предполагает интеграцию образования с информационными ресурсами.Одним из показателей навыка самостоятельной работы студентов является уровень самокритичности, способности критически подходить к собственной деятельности, адекватно реагировать на замечания, сделанные в ходе выполнения задания, и стремление исправить допущенные ошибки.В отдельных случаях можно практиковать групповые или парные совместные проекты по изучаемым дисциплинам. Особую популярность приобретает проведение диспутов, дискуссий, ролевых игр, кейсов с анализом педагогических ситуаций.В целях развития навыков самооценивания имеет смысл анализирование студентами занятий, где они оценивают свои сильные и слабые стороны, степень усвоения учебного материала, имеют возможность выявить свои способности, расставлять приоритеты в учебном процессе, синтезировать поступающую информацию. https://cyberleninka.ru/article/n/poznavatelnaya-deyatelnost-studentov-v-usloviyah-tsifrovizatsii-obrazovaniya/viewer https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=38430 28. Технологии искусственного интеллекта: новые возможности в научном познании. Не секрет, что в современном мире множество задач выполняется с помощью автоматизированных машин. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все чаще люди, которые не связаны напрямую с наукой, слышат об искусственном интеллекте и о нейронных сетях.Всё потому, что технологии машинного обучения начинают занимать серьезное место в повседневной жизни. Требуется разобраться в терминологии, в самом процессе новых технологий и решить, как выстроить будущее на взаимодействии с ними.Конечно, возможности новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничены. Как и человек, ИИ имеет свойство ошибаться, однако, за последнее время данная технология продвинулась в своем развитии на достаточно высокий уровень, а всё благодаря обучению на крупных и разнообразных выборках данных. Искусственный интеллект мог бы помочь специалистам с работой над теми задачами, которые не совсем простые в плане понимания, осмысления и имеют зависимость от достаточно большого количества изменчивых факторов. Понять их алгоритм машине будет проще, если создать для этого все условия. Ученые и исследователи возлагают большие планы на машинное обучение, велико желание сделать так, чтобы от человека не требовалось постоянно описывать какие-то конкретные алгоритмы. https://gb.ru/blog/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta/ 29- Big data: перспективные направления в развитии науки. В процессе исследования особенностей Big Data и перспектив развития Data Science, особый акцент по мнению автора, необходимо сделать на такой сфере как машинное обучение. Суть машинного обучения сводится к извлечению знаний из данных. Это научная область, которая находится на пересечении математической статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук, и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение .Машинное обучение с точки зрения программирования — это обучение определенной компьютерной модели каким-либо действиям. В общем смысле это алгоритмы обучения с учителем — системе на вход подается некоторый набор данных и информация о том, что необходимо получить на выходе. Если же в структуре этой модели лежит многослойная искусственная нейронная сеть — речь идет о глубоком машинном обучении. Под искусственной нейронной сетью обычно понимают математическую модель, способную обучаться и решать поставленные перед ней задачи. https://www.bigdataschool.ru/blog/big-data-2020-perspectives-and-plans.html 30. Возможности использования краудсорсинга в научном творчестве. Участники краудсорсинговых проектов в большинстве своем получили определенное образование, обладают набором компетенций, позволяющих решать различные задачи. Знания, полученные ими в вузе и школе, носят системный характер, формируют у человека представление о мире и способах взаимодействия с ним. Они могут быть упорядочены и связаны друг с другом. Наряду со здравым смыслом, они являются базовыми для человека. В процессе обучения формируется «научная картина мира», которая выступает как элемент общей культуры человека. При этом краудсорсинговые проекты в области науки и технологий, которые ориентируются не только на использование времени и интереса своих участников, предполагают активное использование «данных», почерпнутых из различных источников. К таким проектам относится, например, уже упоминавшийся проект NASA, в котором участникам было необходимо решить техническую задачу. В этом случае используемые «данные» могут постоянно обновляться. После решения определенной задачи часть из них может больше никогда не использоваться и быть заменена на новые, которые необходимы для участия в следующем проекте. В результате может быть сформировано две группы знаний человека. Одна носит системный характер и формируется в процессе образования и самообразования, а вторая просто используется для решения конкретной задачи. Участник краудсорсингового проекта может не выстраивать системные связи между ними, т. к. вторая является лишь ситуативной. https://iphras.ru/uplfile/root/biblio/ps/ps23_1/141_155.pdf 31. Блокчейн и его возможности стимулирования инновационной активности и охраны авторских прав. Блокчейн — это система хранения информации, похожая на распределенную базу данных, которую невозможно изменить и взломать благодаря надежности самой технологии. Термин Blockchain состоит из слов block — блок, и chain — цепочка. Получается, блокчейн — это цепочка блоков со строгой последовательностью. Каждый блок содержит набор данных о транзакции, и каждый раз, когда в блокчейне происходит новая транзакция, к цепочке добавляется следующий блок с новыми данными — каждая следующая запись содержит ссылку на предыдущую. Таким образом, с каждой совершенной транзакцией цепочка блоков становится длиннее. Процесс защиты интеллектуальной собственности с помощью блокчейн выглядит следующим образом: сначала создается запись, например, о регистрации идентифицирующего обозначения — товарного знака, далее цепочка блоков растет по мере того как с товарным знаком совершаются какие-либо операции, к примеру, он используется в коммерческой деятельности, или лицензия на его использование передается другой компании, или происходит процесс переуступки, и другие действия. В результате с помощью блокчейн отслеживается полный жизненный цикл конкретного объекта. 32. Особенности формирования экспертных научных сетей в виртуальной среде. Экспертная сеть предоставляет собой коммуникационную платформу, в рамках которой специалисты осуществляют обмен мнения по своей профессиональной работе, проводят экспертизы (в том числе и коллективные), оценивают компетенции друг друга. В экспертной сети публикуются статьи, рецензируется вся литература по профессиональной теме, обсуждаются проекты, как участников сети, так и представленные к экспертизе. В отличие от социальных сетей экспертные сети должны быть построены на условиях полной информационной прозрачности для членов самой сети. Членство в сети должно быть ограничено, а условия участия должны предусматривать взаимные обязательства. В экспертной сети объединяются профессионалы со всех регионов, использующие различные инструменты доступа к ресурсам сети. Именно поэтому сервисы экспертной сети носят облачный (платформенно-независимый) характер. Облачные же технологии используются и для доступа к услугам экспертной сети со стороны заказчиков. Фактически экспертная сеть является моделью, так называемого коллективного интеллекта. Заказчик обращается к экспертной сети как к суперкомпетентному эксперту за экспертизой, не вникая в подробности ее реализации. Экспертная сеть как облачный сервис сама организует подбор экспертов с учетом требуемых компетенций, отсутствия аффилированности, соответствия стоимости экспертизы и т.д. Поскольку потребительской стоимостью экспертной сети для заказчиков будет возможность оперативного и качественного проведения экспертиз, умение эффективно организовать коммуникации экспертов является основным достоинством сети. Такое умение реализуется в виде многочисленных интеллектуальных алгоритмов. 33. Технологии «коллективного разума» и их использование в научном творчестве. Исследователи из NJIT определили коллективный интеллект как способность группы находить решения задач более эффективно, чем лучшее индивидуальное решение в этой группе. В этом отношении коллективный интеллект превосходит по уровню интеллект любого индивидуума группы. В процессе исследования учёные пришли к следующим выводам: Решения улучшаются, если в группе присутствует до пяти экспертов. Оптимальный размер группы — два человека. Бо́льшие группы могут улучшить свою эффективность, разделившись на меньшие подгруппы, каждая из которых решает свою часть задачи. На оптимальный размер группы также влияет характер задачи. Разработка дизайна продуктивнее всего в группе из 4 человек, в то время как в «мозговом штурме» сильнее всего группа из 10 человек. Группы, где участники подключались через компьютерную сеть, работали так же успешно, как и группы, где все участники присутствовали лично. В сетевых группах консенсус достигался быстрее, если мнения и участники оценивались с помощью специальных программ. 34. Проблема оценки трансформаций «цифрового человека» в гуманитарном знании.   35. Оценка возможностей науки в трансгуманизме и его критика. Трансгумани́зм (от лат. trans — предлог, обозначающий переход, изменение и homo — человек) — общественный строй, политическая позиция и философская концепция, продвигающие использование достижений науки и технологии для улучшения умственных и физических возможностей человека с целью устранения тех аспектов человеческого существования, которые трансгуманисты считают нежелательными — страданий, болезней, старения и смерти. Идеи трансгуманизма: (Жан Бобок «Расшифрованный трансгуманизм») Уменьшение смертности, увеличение продолжительности жизни, стремление к бессмертию (когда границы жизни отсутствуют) или вне-смертию (когда границы жизни не определены). Ключевая идея — перейти от человека исправленного (вылеченного) к человеку улучшенному, а затем — к бессмертному. Выращивание детей (от зачатия до момента рождения) в искусственной матке (так называемый эктогенез), которая будет «аналогом совершенного инкубатора, синтетически воспроизводящего и регулирующего с помощью компьютера естественные функции материнского организма (кормление плода, удаление отходов, поддержание нужной температуры тела, создание звука сердцебиения матери и так далее)». Так получится отделить процессы зачатия, вынашивания и деторождения в пользу чисто технического и десексуализированного человеческого воспроизводства. Редактирование генома и различного рода генетические манипуляции. Ключевая идея — создание «идеального ребенка» или устранение генетических заболеваний (предрасположенности к ним). Создание искусственного интеллекта. Основная цель — перенести сознание человека в цифровое пространство. Эта гипотетическая технология предполагает сканирование структур серого вещества и перенесения сознания из головного мозга на какой-то другой носитель (uploading, или «мозг на флешке»). По сути, в этом заключается перспектива цифрового бессмертия. Имплантация чипов и других технологических устройств в мозг и тело человека. Революция на общественном уровне, включающая в себя вопросы обязательности или добровольности улучшения человека, споры об эвтаназии, определение этических и научных границ редактирования генома и т.д. Критика состоит из практического аспекта (а именно достижимости целей трансгуманизма) и этического (на уровне нравственных ценностей). Среди аргументов против выделяются следующие: Антропологические (перенаселение планеты, риски ввиду рождения и зачатия детей искусственным способом, дискуссии о признании эвтаназии как инструмента регулирования популяции в будущем). Экономические и политические (риски развития технологического тоталитаризма, формирования нового мирового порядка, эскалация военно-технических конфликтов, рост влияния фармацевтических компаний, перераспределение мировых экономических ресурсов под влиянием транснациональных корпораций, занимающихся развитием технологий и исследованиями). Экологические (перманентное загрязнение окружающей среды компаниями и риски экологических катастроф). Личностные и индивидуальные риски (потеря человеческой идентичности, подмена ее компьютерной программой, риск потери контроля над процессами совершенствования человека, непредвиденные последствия редактирования генома, отсутствие цели жизни). Экзистенциальные (исчезновение человечества с лица Земли). Социальные (развитие неравенства и расслоение в обществе, доступность технологий только для привилегированных классов, появление новых «улучшенных богатых», потеря рабочих мест «неулучшенными» людьми). Религиозные («синдром Бога» у представителей трансгуманизма, несовместимость этой идеологии с религиозными конфессиями и попытка заменить собой одну из них). Моральные и этические (угроза институту брака, традиционным представлениям о гендере и распределении ролей в семье). https://trends.rbc.ru/trends/futurology/60d2e2329a79471fc59e12e8#p2 36. Научная оценка потенциальных возможностей влияния современных коммуникационных технологий на общество и личность человека. Общество вышло на новый уровень постиндустриального, что подразумевает под собой развитие информационных технологий, путем развития человеческого интеллекта. Автоматизация человеческого труда. Если рассматривать подробнее, то создаются новые технологии и жизнь становится более простой и комфортной. Информационные технологии проникли и в науку. В данный момент, почти все социальные опросы и исследования проходят с помощью компьютеров, т.е обработка социологических данных и их анализ, составления отчетов и презентации. Информационные технологии подталкивают людей к деградации преграждают успешный путь «социализации», т.е человек не может усвоить образцы поведения, психологические установки, социальные нормы и ценности, позволяющие успешно функционировать в обществе. Если сравнить уровень знаний нашего современника и, например, людей, которые жили в начале прошлого столетия, разница получается глобальная. Кроме того, возможность накапливать информацию в огромных количествах и быстро ее передавать на любые расстояния способствует ускорению всех процессов в науке, торговле, медицине, культуре и прочих отраслях человеческой деятельности. В этом заключается влияние информационных технологий на общество и его развитие. Не менее важно и влияние современных технологий в целом на человека. Благодаря их развитию на современном этапе возможно лечить многие заболевания, которые раньше не давали пациенту надежду на полноценную жизнь. Сегодня информация о проведении операций с использованием нанотехнологий порой просто фантастична. Благодаря развитию технологии человечество смогло заглянуть вглубь океанов, начало исследование космоса, открывает тайны ДНК и пр. Влияние технологий на человека усиливается с каждым годом. Они настолько прочно вошли в нашу повседневную жизнь, что мы уже не в состоянии обойтись без тех благ, которые они дают. 37. Перспективы и опасности технологий надж. Надж технологии (Nudge technologies) это технологии, сочетающие в себе традиционные способы глубинного изучения потребительских предпочтений и современные технологии и возможности Искусственного Интеллекта. В основе идеи лежит «теория подталкивания» – наука о формировании новых продуктов и рынков с использованием возможностей data science и искусственного интеллекта. Фактически на основе Nudge technologies создаются будущие сервисы, товары и целые рынки. Теория появилась в 2008 году и сразу приобрела огромную популярность. Подталкивание также является эвфемизмом для названия психологических манипуляций, к которым прибегают в социальной инженерии. «Политика подталкивания недопустима для государства, поскольку является демонстрацией политической трусости и неспособности привести аргументы в пользу той или иной позиции.» Учёные также критикуют концепцию подталкивания за работу только с той частью мышления, которая отвечает за быстрые решения, и низкую ответственность архитектора среды выбора. |