В 2023-м году вышла моя статья с анализом институциональной ловушки воспроизводства интеллектуального капитала.
Терелянский, П. В. Институциональная ловушка воспроизводства интеллектуального капитала / П. В. Терелянский, С. М. Малкарова // Открытое образование. – 2023. – Т. 27, № 2. – С. 49-60.
Поскольку большие статьи в академической печати читают только специалисты, а проблема на мой взгляд весьма значимая, то публикую фрагменты статьи в Дзен, чтоб было удобно читать с экрана смартфона.
Продолжение статьи в Дзене.
Первая часть здесь
https://dzen.ru/a/aAX20A1EmXje-rp4
Вторая часть здесь
Долгое время уровень развития общества в конкретной стране было принято оценивать исходя из расчета дохода на душу населения. В 1990 году Махбубом-уль-Хаком (Mahbub ul Haq) и Амартия Кумар Сеном (Amartya Kumar Se) было предложено ранжировать страны по показателям в области здоровья и образования, был создан и обнародован Индекс человеческого развития (Human Development Index – HDI, ИЧР) (до 2013 года «Индекс развития человеческого потенциала»). При серьезном концептуальном анализе можно заключить, что расчётной основой этого индекса уже на протяжении тридцати лет является способность конкретной страны к воспроизводству, преобразованию, распределению и потреблению материальных ресурсов и услуг. Это прямые предпосылки к увеличению таких составных частей ИЧР как Индекс ожидаемой продолжительности жизни (Life Expectancy Index – LEI) и Индекс дохода (Income Index – II). Индекс ожидаемой продолжительности жизни приведен к нормальному значению в 65 лет. Если средняя продолжительность жизни меньше – индекс становится меньше единицы, если средняя продолжительность жизни больше 65 лет – больше. Очевидно, что индекс нивелирует такие важные показатели как детская смертность, разница в продолжительности женщин и мужчин, не учитывает гендерную дифференциацию количества населения и другие важные демографические показатели. Индекс дохода рассчитывается через отношение валового национального дохода к некоей базовой константе дохода через промежуточные расчеты паритета покупательной способности. То есть два основных индекса отражают обеспечение витальных потребностей индивидуума. Анализ поведения Индексов ожидаемой продолжительности жизни и дохода потребовал введения трех новых индикаторов, отображающих справедливость распределения благ внутри страны (ИЧР, скорректированный с учетом социально-экономического неравенства), Индекс гендерного неравенства, отражающий уровень поражения в базовых правах женщин и девочек, и различные многомерные индексы бедности (Multidimensional Poverty Indices), отражающие неравенство доходов по множеству показателей.
Однако, становится совершенно неоспоримым тот факт, что Третья промышленная революция (Digital Revolution), которая серьезно изменила экономический базис и к началу 2010-х годов породила Четвертую промышленную революцию (Industry 4.0), внесла фундаментальные изменения в структуру ресурсов, потребляемых человечеством. Всё большее значение приобретает новый нематериальный ресурс – информация. Наиболее продвинутые в этих технологиях страны переходят к новой индустрии – индустрии, связанной с созданием, хранением, передачей и преобразованием информации.
Подробнее писал здесь
Терелянский, П. В. Искусственный интеллект в Индустрии 4.0 / П. В. Терелянский // Цифровая экономика. – 2018. – № 3(3). – С. 42-49.
Скачать полный текст можно здесь
http://digital-economy.ru/images/easyblog_articles/529/DE-2018-03-04.pdf
Главной производительной силой, силой, создающей новый уникальный контент, в этой индустрии становятся не машины, как это было во времена Первой и Второй индустриальной революции, а конкретный человек или же обособленная исследовательская группа. Для потребления, воспроизводства и генерации новой информации также требуются только и исключительно интеллектуальные ресурсы высокообразованных индивидуумов. Эту особенность современного развития человечества пытаются отразить в Индексе человеческого развития через добавление мультипликативного компонента – Индекса образования (Education Index – EI). Он рассчитывается как среднее арифметическое величин отклонений от средней продолжительности периода образования индивидуума, приравненной к 15 годам (10 лет базового образования и 5 лет высшего образования) и отклонения от ожидаемой величины образования (18 лет) включающей ещё и возможное получение ученой степени (postgraduate education). Способ агрегации индексов в общий Индекс человеческого развития таков, что одна треть суммарного «веса» индекса составляет именно Индекс образования. К сожалению, элементы индекса не имеют «веса» и являются равноважными, что требует введения различных новых показателей, позволяющих учитывать реалии нового информационного общества.
Одни из таких реалий – высокая скорость генерации и изменения научных данных, достигаемая за счет современных цифровых технологий, таких как программное обеспечение для математического моделирования, для поиска и интеллектуальной фильтрации данных, а также высокая доступность быстродействующего аппаратного обеспечения для производства большого объема вычислений, что в свою очередь, порождает огромные информационные массивы. Особенностью этих массивов является высокая скорость устаревания информации. Следовательно, национальные системы образования должны быть способны к оперативной адаптации и преодолению вызовов, порождаемых современным EdTech. До широкого внедрения цифровых технологий у человечества был только один способ работы с информационными массивами – физические бумажные носители. Основным недостатком которых являлась невозможность передачи информации без пространственного перемещения носителя, что отчасти решалось с появлением телеграфного сообщения. Главным же и неустранимым недостатком физических бумажных носителей (включая микрофильмы, механические, магнитные и оптические носители) была принципиальная невозможность автоматизации поиска, сортировки, фильтрации и сегментирования информации, что серьезным образом ограничивало скорость генерации новых научных знаний. Цифровые технологии устранили эти недостатки физических носителей информации и породили новую проблему – значимой информации стало катастрофически много. Несмотря на бурное развитие технологий искусственного интеллекта на сегодняшний момент генерировать новые знания, принимать на их основе стратегические решения и нести ответственность за принятие таких решений может только конкретный высокообразованный индивидуум, обособленная интеллектуальная единица – каждый отдельный представитель рода Homo Sapiens Sapiens.
Для успешного существования в условиях Четвертой промышленной революции данная обособленная интеллектуальная единица должна уметь решать две ключевые задачи: первая – осознавать и вычленять нужное подмножество данных из массива и вторая – оперативно получать доступ к массиву информации, что зачастую осложнено ещё и языковыми барьерами.
Первая задача связана, прежде всего, с развитием когнитивных способностей индивидуума, что достигается получением высшего образования на основе изучения новейших достижений науки и последующим постоянным повышением квалификации.
Вторая задача связана с доступностью индивидууму высокоскоростных цифровых технологий передачи информации.
Отсюда возникает важная проблема цифровой сегрегации доступности образования. Неспособность избежать цифровой сегрегации в доступности к образовательным технологиям и контенту на уровне индивидуумов, семей, общин и государств ввергает целые нации и народы институциональную ловушку (trap, lock-in effect) воспроизводства интеллектуального капитала.
Для осознания степени удаления от или погружения в такую институциональную ловушку необходим поиск соответствующих индикаторов и разработка на их основе нового индекса, который бы повысил способность ИЧР отображать уровень развития общества с учетом реалий четвертой технологически революции.
Как уже отмечалось, одной из важнейших частей ИЧР является составной индекс образования (EI), включающий такие строгие количественные показатели как средняя продолжительность обучения населения в годах (MYS) и ожидаемая продолжительность обучения населения, ещё получающего образование, в годах (EYS). К сожалению, данные показатели не дают представления о качестве предоставляемого образования, о доступности современных образовательных технологий, о доступности к новейшему образовательному контенту, о способности интерактивного изменения национального образовательного контента, об уровне компетенций профессорско-преподавательского состава, о возможности индивидуального повышения образовательного уровня путем доступа к мировым образовательным ресурсам, о потенциальной возможности интеграции национальных кадров в ведущие мировые научные центры, о возможности использования информационно-коммуникационных технологий для образования.
Поэтому необходимо разрабатывать и внедрять более информативный индекс. В свой статье эта система оценки названа как Индекс «Цифровая сегрегация доступности образования» (Digital Segregation of Educational Accessibility Index - DSEAI). DSEAI имеет тесную связь с индексом EDI (Education for All Development Index), который показывает доступность базового начального и среднего образования, и расширяет его рамки за счет включения в сферу наблюдений индивидуумов, имеющих высшее образование и способных в будущем составить исследовательское ядро конкретной страны. Индекс должен учитывать ряд легко верифицируемых и доступных статистике индикаторов. Источниками верифицируемых статистических данных могут послужить национальные министерства науки и образования, статистические службы, службы патентования, службы учета миграции, а также данные, аккумулируемые The UNESCO Institute for Statistics, Education and training, Eurostat (European Statistical Office), United Nations Population Fund (UNFPA), Science, technology and innovation (Total R&D personnel).
О необходимости создания такого индекса говорил в Штаб-квартире ЮНЕСКО в 2019-м году на XV Всемирной конференции по интеллектуальному капиталу для сообществ.
Продолжение следует...