Управление негосударственным вузом в условиях цифровой трансформации общества: возможности, барьеры, перспективы

• ТАРАКАНОВ Александр Валериевичкандидат юридических наук, доцент, ректор ЧУ ВО «Институт государственного администрирования»iga.nauka@mail.ru

Статья посвящена проблеме управления частными вузами в условиях формирования шестого технологического уклада. Цифровая трансформация национальной экономики создает широкие возможности для совершенствования процессов управления объектами в сферах производства, финансовых операций, сервиса, образования и пр. В качестве информационной базы для выработки эффективных управленческих решений используются обширные массивы данных (Big Data) совместно с современными алгоритмами их обработки и защиты (технологии Data Mining, Digital Twin, blockchain и др). Создание «цифровых двойников» реальных объектов управления позволяет проводить имитационное моделирование их поведения в условиях воздействия внешних и внутренних возмущений, рассчитываемых на основании инновационных процедур прогнозирования, в т.ч. - с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Такой подход обеспечивает достижение поставленных целей за счет оптимального использования имеющихся ресурсов. Применение ИИ требует значительных ресурсных и финансовых затрат, что является серьезной проблемой для частных вузов, чаще всего – небольших и практически лишенных государственной поддержки. Один из путей ее решения – формирование негосударственных кластерных образовательных структур с целью минимизации издержек за счет фактора масштаба и создания почвы для внедрения инноваций за счет «горизонтального» характера связей в среде кластера.

Ключевые слова: инновации, цифровизация, искусственный интеллект, частные вузы, прогнозирование, кластеры, управление ресурсами

Актуальность. В конце первого десятилетия ХХI в. в мире начал формироваться шестой технологический уклад, в основе которого лежат принципы человекоцентричности, гибкости и экологичности [1, с. 3-13]. Соответствующая ему модель экономики ориентирована не на максимизацию извлекаемой прибыли, а на улучшение качества жизни человека при условии бережного отношения к окружающей среде. Характерными признаками данного уклада являются: использование альтернативных и возобновляемых источников энергии, развитие робототехники, нано- и биотехнологий, квантовых компьютеров, искусственного интеллекта (ИИ) и пр. Странами-лидерами в создании шестого технологического уклада являются США, Япония и Китай, однако и в Российской Федерации (РФ) он также активно формируется, о чем свидетельствует развитие Индустрии 4.0 (3D-печать, беспилотный транспорт, интернет вещей и пр.). Становление нового уклада сопровождает цифровизация, использующая технологии Big Data (сбор, хранение и обработка больших массивов информации), Data Mining (интеллектуальный анализ данных), Digital Twin (создание «цифровых двойников» производственных и экономических объектов), blockchain (формирование цепочек из блоков информации, обеспечивающих упрощение ее обработки и защиту) и пр. Цифровая трансформация экономики порождает «точки роста» в секторах науки и высшего образования [2, с. 61-67]. В частности, бурно прогрессирует IT-сектор, в котором создаются информационные системы (ИС), в т.ч. и решающие управленческие задачи. На уровне предприятий ИС позволяют скорректировать цели, упорядочить процессы и операции, снизить издержки, скоординировать действия персонала, оптимизировать структуру организации и др. [3, с. 38-41]. Инновационные технологии управления на основе цифровых ИС обеспечивают:

– интеграцию потоков данных о процессах в рамках единой платформы как информационной базы для принятия решений; – возможность «перенастройки» процессов соответственно происходящим изменениям во внешней и внутренней среде (принцип адаптивности и гибкости); – использование аналитических методов для снижения уровня неопределенности за счет прогнозирования возможных изменений; – автоматизацию рутинных процедур с целью минимизации человеческого фактора (возможных ошибок) и снижения затрат; – обеспечение руководителям разных уровней прозрачности и контроля над ходом выполнения поставленных задач.

Перечисленные опции способствуют достижению долгосрочных целей за счет комплексного и целенаправленного воздействия на производство, кадровую политику, финансирование, логистику и маркетинг компании [4, с. 65-70]. Однако постоянно усложняющаяся в последнее десятилетие экономическая обстановка (инфляция, дефицит кадров, снижение экспортных поступлений, ослабление внутреннего спроса, высокая стоимость кредитов для бизнеса и пр.) требует все более совершенных технологий управления, обеспечивающих получение весомых конкурентных преимуществ. Это требование актуально не только для производственных и бизнес-структур, но также и для вузов, ставших в рыночной среде (печально, но факт) реализаторами образовательных услуг [5, с. 73-80].

Основная задача исследования - анализ возможностей совершенствования управления негосударственным вузом в условиях происходящей цифровой трансформации национальной экономики.

Цифровизация как инструмент инновационного управления. Цифровая трансформация экономики открывает новые возможности для решения нетривиальных управленческих задач.

Кибербезопасность: выявление диффамации и противодействие ей. Известно, что одними из наиболее тяжелых потерь для организаций являются репутационные. Инструментом недобросовестной конкурентной борьбы становится диффамация – распространение информации, порочащей деловую репутацию фирмы. Основным каналом для продвижения соответствующих сведений выступает «всемирная паутина» [6, с. 27-38]. Так, с началом проведения кампании по сокращению числа высших учебных заведений сетевые ресурсы начали массово размещать материалы с критикой негосударственных вузов, часто необоснованной. Как следствие, в 2014- 2017 гг. число государственных вузов уменьшилось на 15% (с 567 до 484), а частных - на 52% (с 371 до 178). Безусловно, часть ликвидированных вузов в негосударственном секторе не обеспечи- вала должного качества образования, но многие из них «попали под раздачу» на фоне сформированного информационным полем мнения [7, с. 137-148].

В системе управления организацией должно присутствовать подразделение по обеспечению кибербезопасности, противодействующее в т.ч. и вредоносным информационным вбросам. Анализ диффамационного контента в «ручном режиме» требует значительных временных и финансовых затрат, поскольку поисковые системы на каждый запрос выдают избыточную информацию, многократно продублированную новостными лентами и репостами в социальных сетях. Автоматически «фильтровать» данные в режиме реального времени позволяют программные продукты, использующие ИИ - Full Fact AI, Maldita.es и др. Своевременное выявление порочащей информации и реакция на нее позволят избежать репутационных потерь и сохранить высокую конкурентоспособность организации.

Технологии «умного наблюдения». В более крупном масштабе (на уровне государственного и муниципального управления) схожую задачу решают ИС «умного наблюдения», работающие не только с текстовой, но и с визуальной информацией и активно использующие ИИ. Их базой являются цифровые платформы, обеспечивающие скоординированную работу систем видеонаблюдения, получающих информацию от разветвленной сети датчиков, встроенных в городскую инфраструктуру, а также от мобильных электронных устройств. Кроме того, ИС анализируют контент социальных сетей, цифровые следы юридических и финансовых операций и др., Используемые при этом технологии Big Data позволяют анализировать не только перемещения общественного и частного транспорта, величину пассажиропотоков, деятельность городских организаций, но также и поведение конкретного человека – вплоть до оценки его действий и социальных связей. По результатам «умного наблюдения» на основании государственных, общественных и онлайн-данных гражданам может присваиваться социальный рейтинг, отражающий особенности их поведения, профессиональной деятельности, мировоззрении и репутации в обществе.

Различные рейтинги могут рассчитываться не только для отдельных людей, но и для организаций: кредитный, партнерский, деловой репутации (ЭКГ-рейтинг), устойчивости к рискам – в т.ч. и управленческим (ESG-рейтинг) и пр. [8, с. 56-64]. Рейтинговый подход в настоящее время широко применяется в различных сферах – в частности, на его основе оценивается деятельность университетов. В свою очередь, рейтинговые оценки в условиях коммерциализации высшей школы выступают индикаторами стоимости образовательных услуг [9, с. С. 41-45]. Причем отмеченная закономерность проявляется в деятельности не только отечественных, но и ведущих мировых университетов [10, с. 53-58]. Это косвенно свидетельствует о соответствии разрабатываемых в РФ вузовских рейтингов мировым аналогам [11, с. 33-40]. «Умное наблюдение» может найти применение и в высшей школе - как инструмент выявления противоправных действий в студенческой среде, в т.ч. связанных с приемом запрещенных веществ, распространением экстремистской и деструктивной идеологии, наблюдения над законностью процедур приема экзаменов (исключение коррупционной составляющей) и др. Цифровой подход к управлению человеческими ресурсами. В эпоху цифровизации утверждение «Кадры решают все» не теряет актуальности. Успех фирмы обеспечивает персонал, условием достижения поставленных целей является оптимальное с точки зрения производительности и эффективности использование потенциала сотрудников. Решению данной задачи способствует система управления человеческими ресурсами HRMS (Human Resources Management System). Российскими IT-специалистами в рамках данной системы разработаны продукты: Skillaz – программа подбора и найма персонала; SimpleOne HRMS и Saby HRM – программы полного цикла, обеспечивающие автоматизированную работу с сотрудником от приёма до увольнения; Mirapolis HCM – комплексная программа управления персоналом, включающая блоки подбора, адаптации, обучения и развития, оценки компетенций, вознаграждения и пр. Современные прогрессивные концепции управления персоналом отвергают «потогонную систему», практикуемую компаниями Amazon (США), Walmart (Банглпдеш), The Gap (Индия) и рассматривающую сотрудников как расходный материал. В противоположность ей предлагается модель долгосрочного сотрудничества с работниками, реализующая процедуры наставничества, преемственности и максимального раскрытия потенциальных способностей каждого члена команды. Это достигается в т.ч. и за счет корпоративного обучения, часто применяющего инновационный подход «STEM-образование» - решение практических задач на базе знаний естественных наук (Science), технологий (Technology), инженерии (Еngineering) и математики (Mathematics).

1. Корпоративное обучение является составляющей системы управления талантами – TMS (Talent Management System). Отечественные IT-компании успешно работают в этом направлении: ПАО «Диасофт» создана платформа Digital Q.TMS (внесена в Единый 7 реестр российских программ для ЭВМ и баз данных 22.08.2023 г., запись в реестре № 18702). Продукт компании TalentTech - HCM-платформа (Human Capital Management – система управления человеческим капиталом, запись в Реестре 15.03.2021, № 9650).

Можно видеть, что за два с половиной года в данном направлении выполнено более 9 тыс. разработок. Упомянутые цифровые платформы с помощью ИИ решают задачи поиска, оценки и развития талантов, а также создания цифровых профилей сотрудников.

Они эффективно развивают профессиональные компетенции за счет создания условий для скорейшей передачи знаний, формируют внутрифирменные «горизонтальные» коммуникативные взаимосвязи, способствующие эффективному обмену опытом внедрения инноваций и принятия наилучших решений. Как следствие, увеличиваются мотивация, вовлеченность и производительность персонала, что способствует повышению устойчивости и эффективности деятельности компании в средне- и долгосрочной перспективе [12, с. 40-52].

Технологии искусственного интеллекта. ИИ активно применяется при решении сложных управленческих задач. Данное направление IT использует инновационные технологии машинного обучения (в т.ч. - глубокого и с подкреплением), обработки естественного языка, компьютерного зрения, пограничных и квантовых вычислений, дополненной и виртуальной реальности и др. Благодаря этому ИИ имеет существенные преимущества по сравнению с традиционными методами управления, а именно: а) оперативность – требуется несравнимо меньшее время на принятие решения, а также на адаптацию алгоритма управления к возникающим возмущениям, б) возможность анализа очень больших объемов исходных данных, что повышает точность создаваемых на их основе моделей, в) минимизация ошибок – как в вычислительных процедурах, так и вызванных человеческим фактором, г) практически полная автоматизация рутинных операций в бизнес-процессах, д) возможность решения оптимизационных управленческих задач в многокритериальной постановке. Как следствие, качество принимаемых управленческих решений существенно повышается.

Вместе с тем, интеграция ИИ в процессы управления создает и определенные риски, в т.ч. и этического характера: а) большой объем обрабатываемой информации, в т.ч. и персональной, сопряжен с угрозой утраты конфиденциальности, б) необходимость обращения в процессе работы к множеству интернет-источников повышает вероятность кибератак, в) автоматизация рутинных операций создает предпосылки для сокращения рабочих мест [13, с. 220-224]. В последнем случае в зоне риска оказываются не только офисные сотрудники - бухгалтера, операторы колл-центров, секретари, ассистенты и пр. Применение ИИ в сферах транспорта и логистики создает перспективы сокращения водителей такси, общественного и грузового транспорта, складских работников, а в производственной сфере – операторов станков, контролеров качества и др. Парадоксальным образом уменьшается потребность в IT-специалистах начального уровня – функции тестирования программного обеспечения, обслуживания серверов, поддержки сайтов и пр. переходят к ИИ. Рассмотрим данную проблему подробнее в аспекте применения ИИ в университетской среде.

2. Применение ИИ в управлении вузом. По мнению исследователей, эффективное управление современным вузом должна обеспечивать корпоративная ИС, доступ в которую получают студенты, преподаватели и другие сотрудники. Типовая модель такой системы включает кадровый, учебно-методический, научно-исследовательский, финансовый и административно-хозяйственный модули. Эффективность организационно-управленческой деятельности обеспечивают следующие опции ИС: а) высокие быстродействие и базовый функционал всех модулей, б) удобство и простота интерфейса, в) электронный документооборот с усовершенствованной системой отчетности, г) развитые коммуникации - со студентами, между структурными подразделениями вуза, с внешними базами данных, д) безопасность передачи данных [14, с. 353-356].

3. Интеграция ИИ в систему управления вузом позволяет расширить возможности организации учебного процесса за счет адаптации к индивидуальным потребностям обучающихся, в т.ч. и с особенностями развития.

Так, для слабовидящих студентов визуальная информация может преобразовываться в звуковую с помощью таких ИИ-инструментов как Seeing AI, Lookout, Envision AI, а также отечественной разработки «Особый взгляд». Для облегчения чтения текст автоматически подстраивается по размеру и контрастности под индивидуальные зрительные возможности читающего, начертание – полужирное через двойной интервал. При обучении лиц с нарушениями слуха могут применяться ИИ-ресурсы с преобразованием речи в текст – Speechlogger, SaluteSpeech, Templogs, а также программа распознава- ния текста по губам - LipNet. Кроме того, ИИ-сервисы могут выступать индивидуальными помощниками обучающихся, предоставляя им необходимые пояснения, подсказки и дополнительные материалы. Создание адаптивной образовательной среды с помощью ИИ повышает доступность и эффективность образования [15, с. 323-325]. 4. Также исследователи отмечают, что образовательный процесс в вузах с использованием ИИ позволяет активизировать обучающихся, повысить их самостоятельность и уменьшить зависимость от преподавателей.

При этом функция преподавателя трансформируется от транслятора дидактических единиц в соответствии с учебным планом в роль ментора, делящегося своими знаниями, навыками, профессиональным и жизненным опытом. Отмечено, что работа студентов-филологов над совершенствованием письменной речи с использованием генерирующих текст нейросетей существенно улучшает логику повествования и аргументацию. Анкетирование студентов и преподавателей гуманитарных и естественно-научных направлений относительно полезности для учебного процесса различных цифровых технологий показало, что респонденты уверенно отдают предпочтение образовательным платформам и электронным учебникам. За ними следуют мобильные приложения для смартфонов и образовательные игры, обучающие профессиональным навыкам. Существенно менее полезными признаются технологии дополненной и виртуальной реальности, ИИ, виртуальные классы и симуляторы. Схожесть предпочтений студентов и преподавателей относительно цифровых средств обучения улучшает психологический климат и коммуникацию в учебных группах [16, с. 73-94].

Однако настораживает факт низкой оценки возможностей программ-симуляторов, обладающих мощным потенциалом для развития профессиональных компетенций, причем как теоретического, так и практического характера. Это может свидетельствовать либо об отсутствии в вузах данного достаточно сложного и дорогостоящего продукта (речь идет не об игровом, а профессиональном исполнении), либо о том, что преподавателями данный продукт недостаточно освоен.

5. Перспективы применения ИИ в частных вузах значительно ограничиваются слабостью их финансовой базы. Лишь наиболее крупные представители негосударственного сектора высшей школы имеют такую возможность: например, в Университете «Синергия» (численность студентов более 42 тыс. чел., выручка в 2024 г. – 13,5 млрд. руб.) в 2022 г. был сформирован факультет Искусственного интеллекта [20]. Университет «РосНОУ» ведет подготовку аспирантов по специальности «Искусственный интеллект и машинное обучение». В нем обучается почти 8 тыс. студентов, объем финансирования составляет 1,3 млрд. руб., в т.ч. 189 млн. руб. – из госбюджета [21]. Но приведенные примеры единичны, поскольку подавляющее большинство частных вузов имеют кратно меньший масштаб и соответственно, несравнимые финансовые возможности.

Для справки: в 2024 г. в 242 частных вузах РФ (число их несколько увеличилось после разрушительных реформ 2014-2017 гг.) обучалось 528,9 тыс. студентов, т.е. в среднем 2,2 тыс. чел. на вуз [22]. А без учета крупнейших университетов «Синергия» и «РосНОУ» показатель опускается ниже 2 тыс. чел. Многие негосударственные вузы в силу ограниченности финансовых возможностей и ресурсной базы используют достижения IT для организации онлайн-занятий со студентами дистанционной формы обучения [17, с. 78-95].

Однако сложности применения ИИ в высшей школе обусловлены не только экономическими факторами. Далеко не всегда преподаватели и администрация вузов (особенно – в старшей возрастной группе) одобрительно относятся к использованию ИИ, отчасти - из-за недостатка навыков работы этим цифровым инструментом. Кроме того, ими движут опасения, что студенты могут некорректно использовать возможности ИИ для минимизации объема самостоятельной работы. Так, сервис MathGPT способен решать задачи по математике, физике, химии (введение условий – текстом или цифровым фото), универсальный ИИ-помощник Quizard AI справляется также и с заданиями по гуманитарным дисциплинам и т.д. Нейросети успешно генерируют тексты по запросу пользователя – например, бесплатные русскоязычные ресурсы YandexGPT 5 Pro, Rytr и пр. Парадоксальным образом эффективный инструмент развития интеллектуальных способностей и профессиональных навыков используется студентами для избавления от учебной нагрузки, что создает риски снижения их когнитивных и креативных способностей. В этих условиях преподаватели вынуждены выполнять дополнительную неоплачиваемую нагрузку, выяв- 7 ляя сгенерированные ИИ рефераты, курсовые и выпускные квалификационные работы и оценивая их соответствие образовательным и академическим стандартам [18, с. 128-131]. Существуют ресурсы для анализа текстов на наличие признаков генерации (Turnitin, GPTZero и др.), но не во всех вузах они имеются, и не все преподаватели умеют ими пользоваться.

Помимо профессионального (опасность выпуска специалистов-«недоучек») проблема имеет и этический аспект - академической честности. В современном университетском сообществе привычной и печальной практикой стала публикация трудов, содержащих плагиат или сгенерированный текст, не имеющий научной значимости.

Согласно данным наукометрической базы Scopus, по числу ретракций (отозванных научных публикаций) РФ занимает третье место в мире после Саудовской Аравии и Пакистана. Значения показателя в этих странах в 2023 г. составили 0,31%; 0,28% и 0,25% соответственно [23]. Кроме того, по данным сетевого сообщества «Диссернет», в 2021 г. приказами Минобрнауки РФ были лишены ученых степеней 250 человек, а в 2022 и 2023 гг. – 274 и 597 человек соответственно [24]. Вполне вероятно, что фигуранты скандальной хроники в студенческие годы активно практиковали некорректное использование IT-разработок.

В свете сказанного применение ИИ в университетах должно сопровождаться разъяснением студентам принципов академической честности, в т.ч. - и на основе столь популярной в настоящее время экономической аргументации. Обучающиеся должны ясно понимать, что получение качественного высшего образования – надежная и эффективная инвестиция в будущее, обеспечивающая карьерный, социальный и интеллектуальный рост [19, с. 353-356].

Кроме того, внедрение ИИ в вузах требует совершенствованием оценочных критериев и организации учебного процесса. В последнем случае целесообразным представляется смещение акцента с персональных итоговых письменных работ на промежуточные групповые задания, выполняемые в течение семестра на практических занятиях в режиме реального времени и требующих личного участия каждого члена команды.

Организовать выполнение заданий можно в интерактивных формах - дебатов, дискуссий, презентаций, групповых проектов, решения открытых задач и пр. Такой подход будет способствовать развитию у студентов критического мышления, креативных и коммуникативных навыков, а также ограничит шансы избежать самостоятельной работы.

Заключение. Происходящие процессы цифровой трансформации существенно расширяют возможности для совершенствования управления, в т.ч. и в сфере высшего образования. Применение достижений IT позволяет повысить оперативность и точность управленческих решений за счет создания корпоративной информационной системы управления вузом. Для построения и эффективного функционирования такой системы необходимо совершенствование материально-технической базы учебного заведения – как в части аппаратных, так и программных средств, а также повышение навыков работы в цифровой среде у сотрудников. Возможности внедрения цифровых инноваций в частных вузах существенно ограничиваются их малым масштабом и неустойчивым финансовым положением. Решением проблемы может стать интеграция в рамках негосударственных образовательных кластеров с целью сокращения издержек за счет фактора масштаба. Известно, что формирующиеся в кластерных структурах «горизонтальные» связи, сочетающие отношения сотрудничества и соревнования, стимулируют внедрение инноваций. Таким образом, реализация кластерных инициатив в негосударственном секторе высшей школы может способствовать «выживанию» частных вузов, в т.ч. за счет более эффективного управления, обеспечиваемого корпоративными информационными системами.

Список литературы

1. Кузовкова Т.А., Шаравова О.И., Кузовков Д.В. Выявление закономерностей развития цифровой экономики и базовых признаков нового технологического уклада // Экономика и качество систем связи. 2019. № 2 (12).
2. Орлов В.В. Проблемы развития высшего образования и науки в эпоху цифровизации экономики и пути ее решения // Актуальные проблемы образования и науки в эпоху цифровизации экономики и пути ее решения. Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции. 2020.
3. Балановская А.В., Абдрахимов Д.В. Инновационные технологии управления в цифровой среде информационного общества // Проблемы развития предприятий: теория и практика. 2022. № 1-2.
4. Алиева М.Ю., Магомадов Э.М. Управленческие технологии в цифровой экономике // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2024. № 11.
5. Орлов В.В., Тараканов А.В., Таточенко А.Л. Частные вузы России: этапы, проблемы и перспективы развития // История и современное мировоззрение. 2025. Т. 7. № 1.
6. Киселева О.Н., Исаенкова О.В., Воронин А.В., Афанасьев И.А. Инновационные управлен- ческие технологии выявления диффамации как инструмент повышения конкурентоспособности субъектов экономической деятельности // Инновационная деятельность. 2022. № 2 (61).
7. Орлов В.В., Скрынченко Б.Л., Таточенко А.Л. Российская система высшего образования: основные количественные характеристики современного состояния // Образование и право. 2023. № 3.
8. Косоруков А.А. Технологии «умного наблюдения» и социального рейтинга в сфере государственного управления // Теории и проблемы политических исследований. 2020. Т. 9. № 5A.
9. Таточенко А., Таточенко И. Экономическая деятельность российских вузов: рейтинговые оценки как индикатор стоимости образовательных услуг // Финансовая жизнь. 2014. № 1.
10. Таточенко И., Таточенко А. Анализ связи стоимости обучения в ведущих мировых университетах с рейтинговыми оценками их деятельности // Финансовая жизнь. 2013. № 3.
11. Таточенко А. Мировой рынок образовательных услуг: соответствие российских рейтингов университетов мировым аналогам // Финансовая жизнь. 2014. № 1.
12. Устинова Л.Н., Аракелова А.О. Технологии управления человеческими ресурсами на основе цифрового подхода. Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета // Экономические науки. 2021. Т. 14. № 6.
13. Александров А.Д. Преимущества и перспективы использования технологий искусственного интеллекта в управлении // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. 2024. № 23.
14. Суходолова Е.М. Информационная система как основа эффективного управления вузом // Мир науки, культуры, образования. 2021. № 2 (87).
15. Хлыбова М.А. Использование искусственного интеллекта для обеспечения адаптивности образования в вузе // Проблемы современного педагогического образования. 2025. № 87-3.
16. Матушак А.Ф., Павлова О.Ю., Носова Л.С., Велиева Л.Ф., Салимова И.М. Роль искусственного интеллекта и цифровых технологий в высшем образовании // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16. № 2.
17. Орлов В.В., Таточенко А.Л. О разработке онлайн-курса по дисциплине «Эконометрика» для студентов дистанционной формы обучения // Негосударственная высшая школа России: вызовы нового столетия, ответы и перспективы развития. Сборник научных трудов Межвузовской научно-практической конференции. Москва, 2024.
18. Никитина Ю.С. Искусственный интеллект в высшем учебном заведении // Форум. 2025. № 1 (33).
19. Орлов В.В. Качественное высшее образование – инвестиции в будущее // Качественное высшее образование - надежные инвестиции в будущее. Сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 25-летию Института государственного администрирования. 2019.
20. «Синергия» стала крупнейшим университетом России по числу студентов — 43 тыс. человек. Размещено 12.12.2023 на официальном сайте университета «Синергия»[электронный ресурс]. Режим доступа: https://synergy.ru/about/ blog/sinergiya_stala_krupnejshim_universitetom_ rossii_po_chislu_studentov_43_tyis._chelovek?yscli d=mj1gg7gl8q605340258 Дата обращения – 10.12.2025
21. «РосНОУ»: сведения об образовательной организации. Размещено на официальном сайте Российского нового университета [электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosnou.ru/ sveden/ Дата обращения – 10.12.2025
22. Образование в цифрах: 2025: краткий статистический сборник / Т. А. Варламова, Л. М. Гохберг, О. А. Зорина и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. – 136 с.
23. «Отмененные» исследования. В 2023 году было отозвано рекордное количество научных статей - почему и что из этого следует. Размещено 30.01.2024 в онлайн-журнале «Нож» [электронный ресурс]. Режим доступа: https://knife. media/retractions/?ysclid=mj1gy3mr6q930458293 Дата обращения – 10.12.2025
24. Официальный сайт вольного сетевого сообщества «Диссернет». Раздел «Лишение степеней» [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.dissernet.org/revocation-of-degrees Дата обращения – 10.12.2025

Скачать