Перейти к основному содержимому

Современные цифровые научные сервисы для исследователей

UrFU

Краткое описание курса

Курс направлен на овладение возможностями современных доступных цифровых научных сервисов для подготовки кандидатской диссертации, грантозаявочной и публикационной деятельности. Результатом освоения курса является способность аспирантов ориентироваться в возможностях цифровых средств для научной деятельности и применять их в собственных исследованиях.

Общее описание концепции курса

Учебная дисциплина «Современные цифровые научные сервисы для исследователей» реализуется в факультативной части основной профессиональной образовательной программы высшего образования – программы подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре по всем направлениям подготовки.

Изучение учебной дисциплины «Современные цифровые научные сервисы для исследователей» предоставляет базу для научной деятельности аспирантов в цифровой среде на всех этапах проведения и администрирования научного исследования.

Целями дисциплины «Современные цифровые научные сервисы для исследователей» являются: формирование и развитие навыков использования аспирантами цифровых сервисов и технологий искусственного интеллекта на разных этапах исследовательской деятельности, в процессе грантозаявочной активности, применения современных методов оценки научной результативности ученого, владения академическим письмом, технологий публикационного процесса, выстраивания системы продвижения научных результатов, научной этики в цифровую эпоху и др.

Изучение дисциплины предполагает выполнение следующих задач:

  • развитие знаний в области наукометрического анализа;
  • развитие умений в области получения, сбора и анализа данных информационных и реферативных баз;
  • обучение аспирантов приемам эффективного использования современных цифровых сервисов и ИИ-технологий в научной деятельности (в том числе – связанным с представлением научных работ в журналы; продвижением научных результатов и формированием научных связей);
  • обучение аспирантов навыкам администрирования исследовательской деятельности научных коллективов в цифровой среде.

Уникальность курса

Курс построен с учетом практических потребностей аспирантов, нацеливает аспирантов на подготовку кандидатской диссертации в срок обучения в аспирантуре, а также раскрывает факторы привлекательности профессиональной деятельности ученого и преподавателя, занимающегося наукой, в УрФУ.

Авторы курса

Багирова Анна Петровна

заместитель директора ИнЭУ УрФУ по исследованиям и разработкам, доктор экономических наук, кандидат социологических наук, профессор кафедры социологии и технологий государственного и муниципального управления ИнЭУ УрФУ

Бунтов Евгений Александрович

кандидат физико-математических наук, доцент, старший научный сотрудник Лаборатории наукометрии, ведущий специалист по проектному управлению Отдела международных научных проектов УрФУ

Свалова Татьяна Сергеевна

кандидат химических наук, заместитель директора ХТИ УрФУ по науке и инновациям, доцент кафедры аналитической химии

Иванов Алексей Олегович

заместитель проректора по науке УрФУ, главный научный сотрудник, профессор кафедры теоретической и математической физики ИЕНиМ УрФУ

Ерошенко Станислав Андреевич

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры электротехники Уральского энергетического института УрФУ

Корелин Андрей Викторович

кандидат технических наук, заместитель проректора по науке - начальник НИЧ УрФУ

Матренин Павел Викторович

кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник научной лаборатории цифровых двойников в электроэнергетике Уральского энергетического института УрФУ

Телепаева Дарья Федоровна

кандидат социологических наук, доцент кафедры социологии и технологий государственного и муниципального управления ИнЭУ УрФУ

Попова Наталья Геннадьевна

кандидат социологических наук, эксперт Elsevier, Лаборатория научных переводов

Сандлер Даниил Геннадьевич

доктор экономических наук, первый проректор по экономике и стратегическому развитию УрФУ, заведующий кафедрой менеджмента ИнЭУ УрФУ

Шульгин Дмитрий Борисович

доктор экономических наук, кандидат физико-математических наук, директор учебно-научного центра интеллектуальной собственности, заведующий кафедрой инноватики и интеллектуальной собственности УрФУ

Борисов Василий Ильич

кандидат технических наук, доцент Учебно-научного центра «Искусственный интеллект» УрФУ

Хальясмаа Александра Ильмаровна

кандидат технических наук, доцент, директор Исследовательского центра по искусственному интеллекту УрФУ, заведующий научной лабораторией цифровых двойников в электроэнергетике Уральского энергетического института УрФУ

Общая трудоемкость курса

3 зачетных единицы

Длительность изучения курса

17 недель

Пререквизиты (минимальные требования к уровню подготовки)

Необходимо наличие опыта проведения научного исследования в рамках выпускной квалификационной работы специалиста или магистранта.

Целевая аудитория

Аспиранты

Программные продукты и сервисы, используемые при изучении курса

Elibrary, ResearchGate, EBSCO, Ebook, GoogleAcademia, YandexGPT, DeepSeek, GigaChat и др.

Программа курса

Тема 1. Поддержка молодежной науки: страна, регион, университет

Тема 2. Стипендия Президента РФ для аспирантов: заявка на конкурс, оценка, результат

Тема 3. «Приоритет 2030»: исследовательское направление

Тема 4. Системы научного цитирования – как извлечь максимум пользы диссертанту?

Тема 5. Цифровые сервисы для грантозаявочной активности

Тема 6. Инструменты искусственного интеллекта для научных исследований

Тема 7. Аналитические возможности ИИ в научных исследованиях

Тема 8. Основные ошибки при использовании ИИ в научной деятельности

Тема 9. Генерация научного контента ИИ: специфика по отраслям наук

Тема 10. Академическое письмо и технологии публикационного процесса

Тема 11. Наукометрические показатели журналов и выбор журналов для представления результатов диссертационного исследования

Тема 12. Современные методы оценки научной результативности ученого

Тема 13. Сервисы патентной аналитики для исследователей

Тема 14. Научная этика в цифровую эпоху

Тема 15. Правовые вопросы использования ИИ в научных исследованиях

Тема 16. Система продвижения научных результатов

Тема 17. Научное позиционирование университетов на глобальном уровне

Course Summary

  1. Номер курса

    RESDIGSCISERV
  2. Начало курса

  3. Занятия заканчиваются

Внести в список