УДК 004.8:519.7
DOI: 10.36871/26189976.2026.01-2.002

Авторы

Тамила Заиндиновна Сулейманова,
ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова», Грозный, Россия
Али Анварович Халидов,
ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет», Казань, Россия
Зарина Саидбековна Магомадова,
Чеченский государственный педагогический университет, Грозный, Россия

Аннотация

В статье рассматривается влияние классификации современных информационных технологий, систем искусственного интеллекта и методов мягких вычислений на профессиональный выбор выпускников высших учебных заведений. Обосновывается положение о том, что структурированное представление цифровых технологий не только отражает логику развития цифровой экономики, но и формирует когнитивные ориентиры профессионального самоопределения молодежи. Предлагается классификация технологий по функционально-прикладному и когнитивно-методологическому критериям, выявляется их влияние на формирование профессиональных предпочтений и образовательных траекторий.

Ключевые слова

информационные технологии
искусственный интеллект
мягкие вычисления
профессиональный выбор
цифровая экономика
выпускники вузов
цифровые компетенции

Список литературы

[1] Звонкин А. К., Левин Л. А. Сложность конечных объектов и обоснование понятий информации и случайности с помощью теории алгоритмов // УМН. 2021. Т. 25. Вып. 6. С. 85–128.
[2] Кузьмичёв С. Ю., Иванчин Н. Г., Решетников А. Г. Мини-робот как базис развития образовательного процесса в интеллектуальной робототехнике. Системный анализ в науке и образовании. Дубна, 2017. № 2. C.6–12. URL: http://sanse.ru/download/285
[3] Литвинцева Л. В., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. Технологии интеллектуальных вычислений. Часть 1. Мягкие и дробные вычисления: учебно-методическое пособие. М.: Курс, 2020. 288 с.
[4] Методы построения баз знаний для управления нелинейными динамическими системами / Л. В. Литвинцева // Системный анализ в науке и образовании. Дубна, 2011. № 2. C. 1–134. URL: http://sanse.ru/download/85
[5] Немировский А. С., Юдин Д. Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации. М.: Наука, 1979. 383 с.
[6] Петров Б. Н., Уланов Г. М., Гольденблат И. И., Ульянов С. В. Теория моделей в процессах управления: Информационно-термодинамические аспекты. М.: Наука, 1978. 224 с.
[7] Проблемы управления квантовыми релятивистскими динамическими системами / Б. Н. Петров; отв. ред. О. М. Белоцерковский. М.: Наука, 1982. 524 с.
[8] Ульянов С. В. Модели квантовых релятивистских объектов управления и компьютерные информационные нанотехнологии // Системный анализ в науке и образовании. Дубна, 2012. № 1. С. 1–22. URL: http://sanse.ru/download/113
[9] Ульянов С. В., Албу В., Бархатова И. А. Квантовая релятивистская информатика: Логика физических противоречий корректности и строгости математических моделей квантовых релятивистских объектов. LAP Lambert Academic Publishing, 2014. 400 с.