Details

Title Информационные технологии в научном исследовании: учебное пособие
Creators Вешнева Ирина Владимировна ; Большаков Александр Афанасьевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности. Высшая школа технологий искусственного интеллекта
Imprint Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2026
Collection Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция
Subjects Информационные технологии ; научные исследования ; научно-исследовательская деятельность ; учебники и пособия для вузов
UDC 004(075.8)
LBC 72.52я73
Document type Tutorial
Language Russian
Speciality code (FGOS) 02.00.00
Speciality group (FGOS) 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI 10.18720/SPBPU/2/i26-239
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally New arrival
Record key RU\SPSTU\edoc\79866
Record create date 9/8/2026

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В пяти модулях, объединяющих 16 лекций, последовательно раскрываются ключевые темы: структура науки и уровни познания, системы классификации, стратегии поиска в научных базах данных, наукометрические показатели журналов и авторов, «Белый список» ВАК и категории, цифровая идентичность, организация науки в России и мире, работа диссертационных советов, а также этичное использование систем искусственного интеллекта в диссертационном исследовании. Авторы профессионально сочетают строгость академического стиля с легкостью повествования, «раскрашивая» текст эпиграфами философов, шутками физиков и размышлениями по мотивам произведений А. и Б. Стругацких. Это синергия глубокого содержания и живой формы: сложное становится понятным, скучное – увлекательным. Пособие не просто учит работать с информацией, оно формирует «цифрового» ученого, способного «отличать золотую монету от фальшивки», выстраивать репутацию и оставаться человеком в эпоху машин. Учебно-методическое пособие «Информационные технологии в научном исследовании» предназначено для аспирантов и молодых ученых, осваивающих современный инструментарий научной работы.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print
Internet Authorized users SPbPU
Read Print
Internet Anonymous
  • Оглавление
  • Введение
  • Модуль 1. Наука, структура, классификаторы, базы данных
  • Лекция 1. Наука как система: структура, уровни, функции и классификация наук
  • Лекция 2. Номенклатура научных специальностей: ГРНТИ, УДК, ВАК, DOI
  • Лекция 3. Научные базы данных: типы, логика поиска
  • Лекция 4. Стратегия поиска и верификация информации
  • Заключение к модулю 1
  • Модуль 2. Наукометрические показатели авторов и научных изданий
  • Лекция 5. Что такое наукометрия. Базовые показатели
  • Лекция 6. Как выбрать журнал для публикации? Новая система оценки ВАК: Белый список, категории и специальности
  • Лекция 7. Цифровая идентичность учёного: ORCID, SPIN, AuthorID и профили в базах данных
  • Лекция 8. Нормы и манипуляции наукометрией: как защитить собственную репутацию
  • Модуль 3. Организация науки в мире и в РФ, структура научных организаций
  • Лекция 9. Мировая наука: модели управления и финансирования
  • Лекция 10. Организация науки в Российской Федерации
  • Лекция 11. Типы научных организаций и их структура
  • Лекция 12. Научные коммуникации и этика
  • Заключение к модулю 3
  • Модуль 4. Работа диссертационных советов
  • Лекция 13. Диссертационный совет как институциональное явление: статус, состав, полномочия
  • Лекция 14. Процедура защиты: от подачи до выдачи диплома
  • Заключение к модулю 4
  • Модуль 5. Использование систем искусственного интеллекта в научной работе диссертанта
  • Лекция 15. Современные языковые модели (ChatGPT, DeepSeek, Claude) как помощник аспиранта
  • Лекция 16. Применение ИИ для анализа источников и автоматизации рутины. Защита цифрового компонента диссертации
  • Заключение к модулю 5
  • Заключение
  • Список использованных источников
...