Данное диссертационное исследование посвящено изучению вопроса представления темы культуры родной страны (России) в обучении иностранному языку (ИЯ) и разработке учебного пособия в качестве примера того, как это может быть реализовано на занятиях по английскому языку у русскоязычных студентов бакалавриата и магистратуры. Актуальность данного вопроса заключается в ряде причин. Во-первых, культура страны является частью идентичности ее граждан и обладает объединяющей силой, что особенно важно в свете последних событий в России и мире. Во-вторых, такой подход к обучению ИЯ соответствует целям, задачам и интересам РФ по развитию, укреплению и сохранению культуры страны. В-третьих, в ряде работ по преподаванию ИЯ подчеркивается важность обращения при обучении ИЯ к культуре в целом и культуре родной страны в частности, а также создания наработок в данной области. В главе 1 рассматриваются понятия сфер обучения, теории и методики преподавания ИЯ, культуры, издательского дела и информационных коммуникационных технологий (ИКТ). Глава 1 также содержит обзор документов и проектов РФ, научной литературы. В главе 2 представлен и проанализирован проект авторского учебного пособия “Learning English through the Russian culture”, состоящий из одной главы на тему “Space exploration”, которая включает четыре урока для уровней B1, B2 и C1. Данное учебное пособие было разработано с использованием ИКТ и существует в электронном и печатном вариантах, а также сопровождается созданными на сайте Quizlet учебными карточками для отработки материала уроков. Представленный проект может быть использован при обучении английскому языку русскоязычных студентов бакалавриата и магистратуры или при самостоятельном изучении языка. Общим итогом работы является доказательство выдвигаемой гипотезы о том, что тему культуры родной страны целесообразно и возможно вводить при обучении ИЯ. / This dissertation research explores the issue of presenting the topic of native country (Russia) culture in foreign language (FL) teaching and developing a teaching aid as an example of how it can be implemented in English classes for undergraduate and graduate students, whose native language is Russian. The relevance of the issue lies in a number of reasons. Firstly, a country's culture is part of the identity of its citizens and has a unifying force, which is especially important in the light of recent events in Russia and the world. Secondly, this approach to teaching a foreign language is in line with the goals, objectives and interests of the Russian Federation to develop, strengthen and preserve the country's culture. Thirdly, a number of works on teaching the foreign language emphasize the importance of addressing culture in general and the native culture in particular while teaching a foreign language, as well as of creating learning materials on the topic. Chapter 1 discusses the concepts of the fields of learning, theory and methodology of language teaching, culture, publishing, and information communication technology (ICT). Chapter 1 also contains a review of Russian documents, projects, as well as of scientific literature. Chapter 2 presents and analyses the author's draft of instructional material collection entitled “Learning English through the Russian culture” which consists of one chapter on “Space exploration” with four lessons for levels B1, B2 and C1. This teaching aid was developed with the use of ICT and is available in electronic and print versions, and is accompanied by Quizlet cards for practicing the material of the lessons. The presented project can be used in teaching English to Russian-speaking undergraduate and graduate students or as a tool for independent language learning. The overall result of the work is proof of the hypothesis that it is appropriate and possible to introduce the topic of native culture in a foreign language classroom.

Цель работы – анализ средств для интерпретирования моделей машинного обучения и их практического применения для интерпретирования результатов моделей машинного обучения при анализе табличных данных. Объект исследования – средства для интерпретирования моделей машинного обучения. Методы исследования: теоретический анализ литературы по теме исследования, изучение документации библиотек машинного обучения, классификация исследуемых методов, экспериментальный включающий проведение исследовательского анализа данных, обучение моделей машинного обучения и применение интерпретирования, обобщение полученных данных и их сравнение. Результаты работы: подготовлен обзор и практическое руководство по интерпретации результатов машинного обучения для табличных данных. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в твердой копии. / The purpose of the work is to analyze tools for interpreting machine learning models and their practical application for interpreting the results of machine learning models when analyzing tabular data. The object of study is tools for interpreting machine learning models. Research methods: theoretical analysis of literature on the research topic, study of documentation of machine learning libraries, classification of methods being studied, experimental, including conducting exploratory data analysis, training machine learning models and applying interpretation, summarizing the data obtained and comparison. their. Results of the work: a review and practical guidance on interpreting the results of machine learning of tabular data has been prepared. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented on paper.

Цель исследования – на основе теоретического описания и практической реализации в других исследованиях, провести сравнительную оценку методов машинного обучения для выявления оптимального решения при анализе тональности текстов. Объектом исследования выступают тексты, публикуемые в средствах массовой информации. Научная новизна исследования состоит в совершенствовании существующих методов для выявления наиболее универсального решения. Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты исследования могут быть полезными для других ученых, занимающихся анализом тональности текстов в средствах массовой информации. В результате сравнительного исследования был найден наиболее эффективный и точный метод для решения задачи. Полученные результаты и выводы исследования могут служить основой для последующих исследований в этой области и применяться в практических разработках и приложениях, требующих анализа тональности текстов. / The purpose of the study is, based on the theoretical description and practical implementation in other studies, to conduct a comparative assessment of machine learning methods to identify the optimal solution when analyzing the sentiment of texts. The object of the study is texts published in the media. The scientific novelty of the research lies in the improvement of existing methods to identify the most universal solution. The practical significance of the study lies in the fact that the results obtained may be useful for other scientists involved in the analysis of the sentiment of texts in the media. As a result of a comparative study, the most effective and accurate method for solving the problem was found. The obtained results and conclusions of the study can serve as the basis for subsequent research in this area and be used in practical developments and applications that require sentiment analysis of texts.

Объектом исследования являются методы машинного обучения, позволяющие фильтровать данные, и методы разработки информационных платформ. Фильтрация данных подобного типа применяется в такой области, как поисковые системы, чтобы на основе запроса выдать пользователю релевантные результаты. Предмет исследования – разработка модели машинного обучения, фильтрующей текстовые данные, и информационной платформы для отображения отфильтрованных данных. Особенностями исследования являются открытая реализация полного проекта, то есть она доступна каждому, и возможность его модификации. Для обучения модели был использован самостоятельно составленный набор научных работ, информационная платформа была разработана с нуля. Итоговая модель LSTM, выбранная методом сравнения метрик, показала результат предсказания соответствия целевой тематике в 90%, что позволяет говорить о ее возможном внедрении в соответствующие Интернет-ресурсы, так как они гарантированно уменьшат объем научных работ, проверяемых вручную. / The object of the research is machine learning methods that allow filtering text data obtained from the information platform. Filtering of this type of data is used in such an area as search engines to give relevant results to the user based on a query. Within the framework of this dissertation, it was proposed to apply machine learning methods to filter a set of scientific papers based on their title and target label in the form of the subject of the work. The features of the study are the open implementation of the full project, that is, it is available to everyone, and the possibility of its modification. A self-compiled set of scientific papers was used to train the model, the information platform was developed from scratch. The final LSTM model, chosen by the method of comparing metrics, showed the result of predicting compliance with the target topic in 95%, which allows us to talk about its possible implementation in the relevant Internet resources, since they are guaranteed to reduce the volume of scientific papers checked manually.

No description available.

Данное исследование посвящено изучению актуальных междисциплинарных практик для преподавания гуманитарных дисциплин в условиях цифровой трансформации. Ключевые слова: междисциплинарное обучение, интеграция, цифровая среда, практико-ориентированное обучение. Предметом исследования выступает междисциплинарный подход как фактор комплексного изучения исторического материала и специфика его реализации в цифровой среде. Объект ВКР – процесс изучения гуманитарных дисциплин. Цель исследования – теоретически обосновать модель междисциплинарного подхода в обучении как исходного фактора активизации практико-ориентированного образовательного процесса в цифровой среде. Гипотеза исследования. Междисциплинарный подход в преподавании гуманитарных предметов способствует достижению целей практико-ориентированного обучения, а также содержание и инструментарий обучения соответствует актуальным требованиям цифровой грамотности. Цель работы – теоретически обосновать модель междисциплинарного подхода в обучении как исходного фактора активизации практико-ориентированного образовательного процесса в цифровой среде. Результатом работы стал проект междисциплинарного тематического плана изучения истории Российского государства в ХХ веке. Область применения полученных результатов – педагогическое проектирование. Значимость работы заключается в применимости результатов исследования при создании и внедрении междисциплинарных образовательных программ в учреждениях общего образования; создании образовательной среды (в том числе цифровой среды) для реализации принципов междисциплинарности. / This study is devoted to the study of relevant interdisciplinary practices for teaching humanities in the context of digital transformation. Keywords: interdisciplinary learning, integration, digital environment, practice-oriented learning. The subject of the study is an interdisciplinary approach as a factor in the comprehensive study of historical material and the specifics of its implementation in the digital environment. The object of the WRC is the process of studying humanities. The purpose of the study is to theoretically substantiate the model of an interdisciplinary approach to learning as an initial factor in activating a practice–oriented educational process in a digital environment. The hypothesis of the study. An interdisciplinary approach in teaching humanities subjects contributes to achieving the goals of practice-oriented learning, as well as the content and teaching tools meet the current requirements of digital literacy. The purpose of the work is to theoretically substantiate the model of an interdisciplinary approach to learning as an initial factor in activating a practice–oriented educational process in a digital environment. The result of the work was a draft interdisciplinary thematic plan for the study of the history of the Russian state in the twentieth century. The field of application of the obtained results is pedagogical design. The significance of the work lies in the applicability of the research results in the creation and implementation of interdisciplinary educational programs in general education institutions; the creation of an educational environment (including the digital environment) to implement the principles of interdisciplinarity.

Выпускная квалификационная работа состоит из введения, двух частей, заключения, библиографического списка, приложений. В теоретической части дана характеристика терминам, значимым для осмысления темы исследования, проведен обзор и анализ текущей практики оценки эффективности обучения, а также приведены модели оценки эффективности обучения персонала и анализ возможностей их применения в ходе оценки обучения, прошедшего в условиях цифровизации. В практической части дана характеристика организации-базы проведения исследования, проведено исследование системы обучения персонала в исследуемой организации, выведена и апробирована комплексная модель оценки эффективности обучения персонала, созданная на базе известных моделей оценки эффективности обучения персонала. В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The final qualifying work consists of an introduction, two main parts, a conclusion, a reference list and applications. The theoretical part gives the characteristic of terms significant for understanding the study, provides a review and analysis of the current practice of evaluating the effectiveness of personnel training. It presents models for assessment the efficiency of personnel training and it gives an analysis of the possibilities of their application during the evaluation of training that took place in the conditions of digitalization. The practical part gives the characteristics of the organization under the research. The study of the personnel training system is conducted in the organization, a comprehensive model for evaluating the effectiveness of personnel training is derived and tested, created on the basis of well-known models for evaluating the effectiveness of personnel training. The conclusion summarizes the results in accordance with the tasks set.

Для решения проблемы низкой точности, слабой адаптивности и плохой интерпретируемости существующих моделей прогнозирования опасности схода грязевых потоков предлагается новый метод прогнозирования. В качестве примера рассматриваются 159 точек бедствий в бассейне реки Нуцзян в Китае. Выбраны 15 факторов влияния, и с использованием метода комбинированного взвешивания тремя сторонами проводится оценка опасности точек риска схода грязевых потоков. Затем для прогнозирования опасности схода грязевых потоков используется модель CNN-BiGRU-Attention. Для оптимизации гиперпараметров применяется улучшенный алгоритм KOA (IKOA). В конечном итоге для повышения интерпретируемости результатов прогнозирования модели введена рамка SHAP. Результаты показывают, что по сравнению с 13 текущими наиболее часто используемыми моделями прогнозирования, модель IKOA-CNN-BiGRU-Attention демонстрирует наилучшие результаты прогнозирования. / To address the issues of low accuracy, poor adaptability, and weak interpretability in existing models for predicting debris flow hazards, a new prediction method is proposed. Using 159 disaster points in the Nujiang River Basin in China as a case study, 15 influencing factors are selected, and a tripartite combined weighting method is used to evaluate the risk levels of debris flow points. Subsequently, the CNN-BiGRU-Attention model is used to predict the hazard of debris flows. The improved KOA algorithm (IKOA) is employed for hyperparameter optimization. Finally, the SHAP framework is introduced to enhance the interpretability of the model's prediction results. The results show that compared to the 13 currently commonly used prediction models, the IKOA-CNN-BiGRU-Attention model exhibits the best predictive performance.

Диссертация посвящена разработке методики преподавания художественного перевода в опоре на текстовые категории темы, хронотопа и тональности. В ходе перевода на русский язык первой части стихотворения Дж. Б. Смита «The Burial of Sophocles» полученная методика апробирована на бакалаврах-старшекурсниках направления «Лингвистика». / The paper aims at developing a methodology for teaching literary translation based on the text categories of theme, chronotope, and tonality. Within the translation of the first part of G. B. Smith’s poem “The Burial of Sophocles” into Russian, the resulting methodology was tested on senior bachelor students specialized on linguistics.

The object of the study is automated machine learning packages for forecasting time series. The subject of the study is hyperparameter optimization algorithms used in a number of selected packages. The purpose of the work is to compare automated machine learning packages in the context of the problem of forecasting time series and to identify the features of approaches to optimizing hyperparameters used in each package. Research methods: conducting a theoretical analysis of the available literature on the topic of the study, studying the documentation for the automatic machine learning packages involved in the work, conducting experiments, comparing and evaluating the forecasting results using the constructed pipelines, generalizing and interpreting the results. Results of the work: features in the implementation of hyperparameter optimization algorithms for the libraries under consideration are highlighted. / Объект исследования — пакеты автоматизированного машинного обучения для прогнозирования временных рядов. Предмет исследования — алгоритмы оптимизации гиперпараметров применяемые в ряде выбранных пакетов. Цель работы — проведение сравнения пакетов автоматизированного машинного обучения в контексте задачи прогнозирования временных рядов и выявление особенностей подходов к оптимизации гиперпараметров используемых в каждом пакете. Методы исследования: проведение теоретического анализа доступной литературы по теме исследования, изучение документации к задействованным в работе пакетам автоматического машинного обучения, проведение экспериментов, сравнение и оценка результатов прогнозирования с помощью построенных конвейеров, обобщение и интерпретация полученных результатов. Результаты работы: выделены особенности в реализации алгоритмов оптимизации гиперпараметров для рассматриваемых библиотек.