Иллюстрации помогают запоминать конкретные действия, но не всегда облегчают понимание абстрактных идей. Исследователи НИУ ВШЭ и Университета Гумбольдта сравнили, как люди усваивают тексты разного уровня абстрактности. Выяснилось, что участники лучше запоминали иллюстрации и выполняли задания после чтения мультимедийного текста об асанах йоги, чем после чтения абстрактного текста о равновесии Нэша. Результаты помогут эффективнее подбирать иллюстрации для учебных и информационных материалов. Исследование опубликовано в журнале Learning and Instruction.
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
Исследователь из НИУ ВШЭ проанализировал данные 1539 аспирантов из 161 российского университета и выяснил, какие особенности диссертационной темы связаны с успешностью и вовлеченностью в обучение. Самым важным фактором оказался личный интерес к исследованию: он был связан практически со всеми ключевыми сторонами аспирантской жизни — от взаимодействия с научным руководителем до исследовательской активности и уверенности в будущей защите. Результаты опубликованы в журнале Higher Education.
Porshnev S., Borodin A., Dymova Elena и др., , in: Proceedings - 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2018.: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018. P. 140–143.
Stoychin K., Shabrov A., Dymova Elena, , in: Proceedings - 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2018.: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018. P. 156–159.
This article describes the process of applying the algorithm for assessing the performance of a corporate network by evaluating a number of criteria. ...