Главная >> Ресурсы >> Журнал "Научные и технические библиотеки"

Автор: Блинов Павел Юрьевич. Cтатьи, опубликованные в журнале "Научные и технические библиотеки", начиная с 2013 г.

---

Научные и технические библиотеки: Год: 2024, Номер: 10

УДК: [001.83:01] – 047.44

Развитие поисково-аналитических компетенций магистрантов при подготовке научных обзоров

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: На сегодняшний день подготовка научных обзоров не является сильной стороной российских исследователей. Во многом это связано с недостаточной сформированностью исследовательской компетентности студентов-магистров, в частности, с поисково-аналитическими компетенциями, соответствующими действенно-операционному компоненту компетентности. Для выхода из сложившейся ситуации в качестве основы обучения специалистов предлагается разработанная и успешно апробированная ранее методика подбора публикаций для подготовки научных обзоров, состоящая из пяти этапов: построение стартовой выборки, её расширение, усечение, анализ и финальный отбор. Проведённый на малых группах педагогический эксперимент показал значительное повышение уровня исследовательских компетенций среди студентов магистратуры, проходивших разработанный на основе данной методики специализированный курс «Научные коммуникации». Обучение, полученное экспериментальной группой, способствовало развитию компетенций, необходимых для эффективного поиска и анализа научной информации. Дальнейшее внедрение предложенной методики позволит улучшить образовательную среду для развития исследовательской компетентности магистров.

• Show annotation ▼
  • 
    Today, scientific reviewing is not the area of strength of Russian researchers. In many ways, it is due to the lack of research competences taught to the graduate students, and, in particular, search and analytical competences that correspond to the active-operational component of the competence. To overcome this shortcoming, the authors have developed and tested an approach to selecting publications for scientific reviewing. The approach comprises five steps: selecting the starting sample, its expansion, truncation, analysis, and final selection. The pedagogical experiment accomplished with the small groups demonstrated significant increase in the level of research competences in the master’s students who took the specialized course Science Communication based on the above approach. The course resulted in increased competences essential for effective search and analysis of scientific information. Further implementation of the me-thod will improve the educational environment for building research competences in graduate students.

• Ключевые слова ▼
  • 
    исследовательская компетентность, поисковые компетенции, аналитические компетенции, компетентностный подход, подготовка научного обзора, research competence, search competence, analytical competence, competence-based approach, reviewing

Научные и технические библиотеки: Год: 2025, Номер: 01

УДК: 025.4.012:001.83 + 001.83:502.131.1

Классификация научных исследований целей устойчивого развития ООН: проблемы, подходы и перспективы использования генеративного искусственного интеллекта

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития (ЦУР), значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер ЦУР обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и ЦУР со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных научных баз данных (МНБД). В Web of Science, Scopus, Dimensions, а также у отдельных групп исследователей приняты различные подходы к классификации статей о ЦУР, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе ЦУР ООН. Цель исследования – анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к ЦУР, демонстрация применимости для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.

• Show annotation ▼
  • 
    The subject classification of research publications enhances navigation in the flow of science literature, enables bibliometric analysis, multitier assessment of research performance. The universal character of the UN agenda of sustainable development and importance of sustainable development goals (SDGs) and scientific research to achieve them, and the complex and multiaspect SDGs stir high interest of bibliographers, scientometrics community, international science databases, in the problem of correlating science publications and SDGs. The Web of Science, Scopus, Dimensions, as well as the individual researchers apply various approaches to classifying the articles on SDGs, and these classifications have their strengths and weaknesses. The differences in the resulting classifications calls for the analysis and improvement of methods and approaches. The evolving generative artificial intelligence technologies and big language models open up new possibilities for the subject classification of science texts including those related to the UN SDGs. The authors analyze the methods used to classify publications as SDG-related, and demonstrate the applicability of big language models as exemplified by ChatGPT.

• Ключевые слова ▼
  • 
    цели устойчивого развития, тематическая классификация научных текстов, библиографический поиск, машинное обучение, графы цитирования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, Scopus, Web of Science, Dimensions, sustainable development goals, subject classification of scientific texts, bibliographic search, machine learning, citation graphs, generative artificial intelligence, big language models,  Scopus,  Web of Science,  Dimensions

---