Національний репозитарій академічних текстів

ОЦІНКА НАБОРІВ ДАНИХ ТА ЇХНЬОЇ ДОСТУПНОСТІ

На офіційному порталі європейських даних DataEuropaEu опублікований матеріал «Оцінка цінних наборів даних: наскільки ці набори даних доступні в Європі?».

Йдеться про нещодавно опубліковане дослідження «Високоцінні набори даних: можливість пошуку та порівняння метаданих у різних країнах». У матеріалі наголошується на критичному значенні доступності метаданих високоцінних наборів даних у країнах-членах Європейського Союзу. Цьогорічне дослідження, проведене до набрання чинності імплементаційного регламенту Комісії ЄС, оцінює доступність і зручність використання 24-х наборів даних з Данії, Естонії, Латвії та Фінляндії. Експерти зосередили свою увагу на шести тематичних категоріях: геопросторові дані, спостереження за планетою та навколишнім середовищем, метеорологія, статистика, бізнес (компанії, власність) та мобільність. Встановлено, що хоча більшість високоцінних наборів даних є загальнодоступними (20 із 24-х), існують значні невідповідності у метаданих. Зокрема, 6 із 24 наборів даних були опубліковані лише національною мовою, що створювало труднощі з перекладом для міжнародних користувачів; у 8-ми наборах даних були відсутні посилання на відповідні нормативні акти, що ускладнювало спроби перевірити відповідність. Щоб вирішити ці проблеми, рекомендується включати посилання на нормативні положення у метаданих, використовувати стандартизовані назви наборів даних, збагачувати метадані детальними описами та дотримуватись вказівок DCAT-AP щодо структурованих метаданих, забезпечувати узгоджений підхід до стандартизації метаданих і тегування наборів даних. Звіт містить розділ про користувацький досвід роботи з такими даними на платформі data.europa.eu. Практична реалізація оприлюднених рекомендацій значно покращить можливість пошуку та використання високоцінних наборів даних, сприяючи кращому їх обміну та повторному використанню, що в кінцевому підсумку підтримає прозорість та інновації у різних секторах економіки ЄС.

Детальніше: http://surl.li/exqphh, http://surl.li/rhfbzg, http://surl.li/ngqhxx, https://data.europa.eu/en

Фото: data.europa.eu/en

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ВідкритіДані НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-11-04

ОЕСР: МОНІТОРИНГ ТА ОЦІНКА ІННОВАЦІЙНОЇ ПОЛІТИКИ ТА ВІДПОВІДНИХ МІСІЙ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Моніторинг та оцінка інноваційної політики, орієнтованої на виконання місії: від теорії до практики» із серії «Робочі документи ОЕСР з питань науки, технологій та промисловості».

Наголошується, що ефективний моніторинг і оцінка інноваційної політики, орієнтованої на виконання місій, допомагає урядам та усім зацікавленим сторонам удосконалювати політику на основі фактичних даних, а також здійснювати розробку, координацію та реалізацію місій, підвищуючи тим самим економічну та соціальну віддачу діяльності урядів. Необхідне безперервне навчання на різних етапах життєвого циклу місії та забезпечення підзвітності за ресурси, спрямовані на реалізацію відповідної політики. Важливо також на ранньому етапі, коли місії ще не дали вимірних результатів, щоб моніторинг і оцінка допомагали підвищити цінність місії як неодмінної структури, включеної до складного і без того перевантаженого політичного ландшафту. У цьому документі пропонуються процеси та інструменти та критерії оцінювання місій, які відповідають їхнім особливостям (пов’язані з різними очікуваними системними ефектами), розгортаються теоретичні положення щодо місії, засоби оцінювання розвитку місії, її виконання, еволюції дизайну та супроводжуючих процесів, інструменти моніторингу і порівняння рівнів готовності місії (на різних етапах життєвого циклу).

Детальніше: http://surl.li/rclfci, http://surl.li/dvnnmn, https://doi.org/10.1787/5e4c3204-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-11-04

СТВОРЕННЯ ПОВНОЦІННОГО НАСТУПНИКА HORIZON EUROPE

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Яна Пальмовскі «Комісія ЄС має взяти на себе зобов’язання створити повноцінного наступника «Горизонт Європа»».

У ній наголошується, що наразі потрібне радикальне мислення, щоб зробити інструменти наукової та інноваційної співпраці більш ефективними та переконати скептично налаштовані уряди в цінності ДіР. Щоб забезпечити «кращу позицію Європи у боротьбі за чисту та цифрову економіку», комісару з питань стартапів, досліджень та інновацій, призначеному на 2024-2029, було доручено зробити «чіткий фокус на найважливіших і проривних інноваціях», необхідних для підвищення конкурентоспроможності Європейського Союзу. До обов’язків комісару входить розширення Європейської дослідницької ради (ERC) та Європейської інноваційної ради (EIC). Мають бути розроблені довгострокова стратегія розвитку дослідницької інфраструктури Європи, Закон про біотехнології, Закон про Європейський дослідницький простір і створено Європейську дослідницьку раду ШІ. Але наразі бракує визначеного пріоритету у підготовці наступної рамкової програми для досліджень та інновацій (FP10), наступниці «Горизонт Європа». Це упущення бентежить багатьох. Автор розглядає законодавчі та інноваційні інструменти для створення чітко обґрунтованої, ефективної та узгодженої FP10. При цьому необхідно вітати будь-яку дискусію про шляхи створення ефективної стратегічної програми, яка би відповідала усім ключовим цілям стратегічного розвитку ЄС.

Детальніше: http://surl.li/premcf, http://surl.li/llglum

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-11-01

ОЕСР: ХТО НАЙБІЛЬШЕ ПОСТРАЖДАЄ ВІД ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ?

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Хто найбільше постраждає від штучного інтелекту? Детальніше про вплив ШІ на жінок, низькокваліфікованих працівників та інші групи населення» із серії «Документи ОЕСР зі штучного інтелекту».

Наголошується, що технології штучного інтелекту досягли найбільшого прогресу в автоматизації нерутинних когнітивних завдань. Багато професій зараз відчувають на собі вплив інструментів генеративного штучного інтелекту. Традиційні професії «білих комірців» зазвичай вимагають кількох років формального навчання та/або вищої освіти (IT-спеціалісти, менеджери, фахівці науки та техніки). Професії, які покладаються на фізичні навички (прибиральники, робітники, помічники, кухарі), не піддались впливу ШІ. Експерти ОЕСР дослідили, як на роботу різних соціально-демографічних груп впливає ШІ. Вони роблять припущення, що оскільки штучний інтелект може автоматизувати нестандартні когнітивні завдання, працівники з вищою освітою, ймовірно, зіткнуться з проблемами, навіть якщо емпіричний аналіз не припускає, що загальний рівень зайнятості впав через ШІ. Основний ризик для тих, хто не має вищої освіти, – жінок і старших працівників, – полягає у тому, що вони втрачають роботу через менший доступ до можливостей працевлаштування, пов’язаних зі штучним інтелектом. Визначаючи основні ризики та можливості, пов’язані з різними соціально-демографічними групами, політики мають спрямовувати відповідним чином заходи соціальної підтримки та використовувати переваги штучного інтелекту (підвищення продуктивності та економічного зростання), не допускаючи збільшення нерівності та суспільного опору технологічному прогресу.

Детальніше: http://surl.li/pjxxvr, http://surl.li/sbuyat, https://doi.org/10.1787/14dc6f89-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект#НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-11-01

ШІ ТА НАВИЧКИ КРИТИЧНОГО МИСЛЕННЯ

На сайті Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття Даніеля Ендрюс-Брауна і Маркуса Комера «Навички критичного мислення».

У ній наголошується, що оцінювання студентів являє собою вимірювання того, наскільки ефективним є навчання студентів, тобто процес визначення їхнього освітнього прогресу, ідентифікації «проблемних місць», де здобувачі освіти потребують додаткової допомоги, а також у більш широкому сенсі – визначення ефективності освітніх програм. У часи штучного інтелекту багато викладачів дуже розчаровані стандартними методиками оцінювання, оскільки вони не дають відповіді на ці запитання: майже неможливо відрізнити оригінальність думок людини від контенту, створеного ШІ. Звісно, інструменти штучного інтелекту дають людству значні переваги у деяких сферах діяльності, навіть можуть здійснювати опис, узагальнення та генерацію ідей, – вони не замінюють потребу у критичному мисленні людини. Потрібно зосередити увагу на оцінюванні здатності студентів знаходити, аналізувати та застосовувати ресурси для вирішення поставлених проблем із розумінням обмежень, які має модель ГШІ. Викладачі повинні навчати студентів, як відрізняти якісні ресурси від неякісних, фейкових, хибних. Йдеться про будь-які джерела інформації – дослідницькі статті, публікації у соціальних мережах, текст, згенерований штучним інтелектом. Необхідно змінити фокус оцінювання: викладачі, які зазвичай приділяли увагу стилю, логічності та змісту есе, вже відстали від реального життя задовго до приходу ChatGPT, бо такі інструменти, як Grammarly (випущений 15 років тому), зробили переворот у галузі написання текстів (автоматизували перевірку граматики, покращення стилістики тощо). ШІ став поширеним інструментом, тому викладачі університетів мають зосередитися на тому, що справді має значення: зміст, критичне мислення, здатність вирішення проблем.

Детальніше: http://surl.li/dxmwcs

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-31

ОСОБЛИВОСТІ ДОГОВОРУ ПРО ПЕРЕДАННЯ /ВІДЧУЖЕННЯ ПРАВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ

Національний орган інтелектуальної власності презентував власні роз’яснення щодо особливостей договору про передання (відчуження) майнових прав інтелектуальної власності.

Йдеться про один із найпоширеніших правочинів, який має свої особливості, які повинні враховуватися сторонами при його укладенні. Зокрема наголошується, що сторони можуть встановлювати обсяг прав, які передаються щодо окремих об’єктів права інтелектуальної власності, строки виконання зобов’язань, розмір та порядок сплати винагороди, відповідальність, визначати інші важливі положення у рамках чинного законодавства. Для розуміння сутності договору про передання майнових прав інтелектуальної власності розкривається його поняття, визначаються сторони та особливості їхнього статусу, правові вимоги (форма договору, необхідність реєстрації), структура розділів, предмет договору, гарантії та винагорода, порядок передавання об’єкта права інтелектуальної власності згідно із договором. Експерти зазначають, що чітке формулювання умов договору допоможе уникнути потенційних конфліктів та забезпечить надійний захист прав та інтересів сторін.

Детальніше: http://surl.li/xmsuja, http://surl.li/stydxy

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

#НРАТ_Інноваторам_новини

2024-10-31

ОЕСР: ВИМІРЮВАННЯ СОЦІАЛЬНОЇ ЗВ’ЯЗАНОСТІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Вимірювання соціальної зв’язаності в країнах ОЕСР».

Наголошується, що соціальні зв’язки, тобто те, як люди взаємодіють між собою і ставляться один до одного, мають неабияке значення у формуванні добробуту, що визнається урядовими інституціями та все ширше ураховується при формуванні державної політики. Щоб показати значення соціальних зв’язків як нового пріоритету державної політики та розробити обґрунтовані рекомендації для керування й моніторингу, експерти ОЕСР проаналізували результати офіційних опитувань. Вони виокремили моделі збору даних, визначили пріоритетні сфери для гармонізації політики та підготували набір доцільних для упровадження та доступних заходів. З’ясовано, що усі досліджені країни вимірюють соціальні зв’язки. Проте існують проблеми з повною охоплення різних аспектів (самотність включено менше, ніж у половину опитувань), методологія збору даних та оцінювання «самотності», «соціальної підтримки» та «частоти спілкування» дуже сильно відрізняється, нетотожними є інтервали між опитуваннями тощо. Підготовлені рекомендації щодо удосконалення системи моніторингу.

Детальніше: http://surl.li/pextbu, http://surl.li/tswnck

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD

2024-10-31

ЯК ІНТЕГРУВАТИ НОВІ ТЕХНОЛОГІЇ У НАВЧАЛЬНІ ПРОГРАМИ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Сабріни Аззі «Три способи інтеграції нових технологій у навчальну програму».

Автор наголошує, що майбутня робота нинішніх студентів цілком залежатиме від технологій, які наразі лише зароджуються. Тому важливо найкращим чином готувати здобувачів вищої освіти до поводження з технологіями, навчати їх опановувати. Останні розробки у галузі штучного інтелекту та інших технологій (аналіз даних, віртуальна реальність тощо) створюють проблеми для сектору вищої освіти, який вже зараз повинен намагатись інтегрувати ці технології у свої навчальні програми. Є як мінімум три способи зробити це: активно використовувати новітні технології у навчальному класі (студенти вже з пандемійних часів працюють із Zoom, Teams, навчальними онлайн-платформи Aula, Brightspace, Google Classroom тощо); постійно бути у курсі технологічних розробок та безперервно інтегрувати їх навчання; наочно демонструвати їх значення у реальному світі (ШІ не обмежується уроками інформатики, перетинається з різними сферами, такими як охорона здоров’я, бізнес, фінанси, будівництво). Важливо, щоб застосовувалися концепції та технології у реальних сценаріях, що демонструють їх актуальність і значимість. Також корисно обговорити під час навчання етичні та моральні аспекти розповсюдження новітніх технологій. Слід озброїти студентів навичками та знаннями, необхідними для майбутнього успішного працевлаштування, адаптації та кар’єрних можливостей на робочому місці, яке постійно, сильно й стрімко модернізується.

Детальніше: http://surl.li/lnztus, http://surl.li/ecsqel

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-30

ДОСЛІДЖЕННЯ, ТЕХНОЛОГІЇ ТА ІННОВАЦІЇ ДЛЯ ЄВРОПЕЙСЬКОЇ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТІ

Європейська асоціація університетів підтримала опублікований експертною групою Європейської комісії звіт із проміжної оцінки «Горизонт Європа» «Вирівнювати, діяти, прискорювати: дослідження, технології та інновації для підвищення європейської конкурентоспроможності».

У документі наголошується на суттєвій доданій цінності, яку Рамкова програма ЄС з досліджень та інновацій надає Європі. Експерти пропонують в числі рекомендацій, спрямованих на максимізацію впливу програми у майбутньому, наступні: обміркувати запровадження двох рад – Ради з промислової конкурентоспроможності та технологій і Ради з соціальних викликів (щоб не підірвати дух співпраці, який є важливим для вирішення складних суспільних проблем і підвищення конкурентоспроможності Європи); збільшити бюджет наступної Рамкової програми ЄС з наукових досліджень та інновацій (FP10) до 220 млрд євро; збільшити національні витрати на науково-дослідницьку діяльність, щоб досягти цільового показника у 3% ВВП; посилити структуру, систему управління та бюджет Європейської дослідницької ради (ERC), заходів Марії Склодовської-Кюрі (MSCA) та Європейської інноваційної ради (EIC); підвищити роль соціальних і гуманітарних наук для вирішення суспільних проблем; сприяти привабливій та інклюзивній екосистемі досліджень та інновацій; забезпечити спрощення процедур, підвищення гнучкості та покращення орієнтації на користувача, проактивний стратегічний підхід до міжнародного співробітництва.

Детальніше: http://surl.li/chhdzc, http://surl.li/gxkhml

Фото: EUA

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_EUA #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-30

ОЕСР: МЕТОДИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ОЦІНКА РИЗИКІВ РЕЦЕСІЇ В КРАЇНАХ ОЕСР

У блозі ECOSCOPE Організації економічного співробітництва та розвитку опублікована стаття Томаса Шало і Девіда Тернера «Doombot для оцінювання ризиків рецесії в країнах ОЕСР».

У ній автори наголошують, що передбачити, коли настане рецесія, є доволі складним завданням: економісти вже давно намагаються осягнути широкий спектр даних про фінансові та ділові цикли. Проблема коректного вибору змінних для кожної країни та часових рамок дослідження, може зробити методи машинного навчання особливо корисними для прогнозування. Нещодавнє дослідження експертів ОЕСР дозволило порівняти традиційні моделі машинного навчання, включаючи популярний LASSO, з новим алгоритмом DOOMBOT. На практиці LASSO спрощує моделі, допомагаючи підвищити їхню точність за рахунок обмеження непотрібних змінних. DOOMBOT тестує широкий спектр змінних і встановлює обмеження, щоб забезпечити кращу відповідність прогнозів ретроспективним даним. Було використано декілька алгоритмів даних для роботи з відомостями щодо економічних циклів 20-ти країн ОЕСР. DOOMBOT перевершив альтернативні інструменти та надавав більш чітке раннє попередження про глобальну фінансову кризу. Це відбулось завдяки розгортанню прогнозів і порівнянню різних країн і часових проміжків. Окрім більшої точності, прогнози DOOMBOT краще узгоджуються з економічними наративами.

Детальніше: http://surl.li/dhshoy

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-30