• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Educational Migration from Russia to China: Social Network Data
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Educational Migration from Russia to China: Social Network Data

P. 309–311.
Daniel Alexandrov, Viktor Karepin, Ilya Musabirov
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: decision treesWeb Sciencesocial informaticssocial computingeducational migrationrandom forest
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Школьная дифференциация и ее последствия: образовательный выбор (2016)

В книге

WebSci '16: Proceedings of the 8th ACM Conference on Web Science
NY: ACM, 2016.
Похожие публикации
15th International Conference, SCSM 2023, Held as Part of the 25th HCI International Conference, HCII 2023, Copenhagen, Denmark, July 23–28, 2023, Proceedings, Part I. Social Computing and Social Media. (LNCS, volume 14025)
Cham: Springer Publishing Company, 2023.
Добавлено: 26 февраля 2026 г.
Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса
Щепелева М. А., Финансы: теория и практика 2025 Т. 29 № 4 С. 146–162
Данная работа посвящена анализу финансовых кризисов. Рассматриваются различные классификации кризисов, методы их прогнозирования, подходы к составлению системы опережающих индикаторов. Для лучшего понимания возможностей прогнозирования финансовых кризисов проводится собственное эмпирическое исследование по развивающимся странам с использованием традиционного эконометрического подхода для предсказания валютных кризисов и метода случайного леса. Выявлены наиболее значимые переменные, изменение которых может сигнализировать о ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Прогнозирование цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей
Солдатова А. О., Финансы, деньги, инвестиции 2023 № 4 С. 9–15
Стоимость золота - важнейший экономический индикатор. Ожидания роста инфляции и повышения ключевых ставок со стороны Центральных банков формируют интерес инвесторов к золоту во всем мире. С учетом все большего числа факторов, оказывающих влияние на динамику курса золота в мире, прогнозирование цен на золото требует новых методов и современных технологических решений. В статье представлен обзор методов ...
Добавлено: 8 июля 2025 г.
Predicting Systemic Risk in the Russian Financial Sector with Boosting Techniques
Щепелева М. А., Procedia Computer Science 2024 Vol. 242 P. 51–56
Добавлено: 17 июня 2025 г.
Forecasting Stadium Attendance Using Machine Learning Models: A Case of the National Football League
Пан Ю., Ван Ф., Studia Sportiva 2024 Vol. 18 No. 2 P. 147–164
Добавлено: 16 мая 2025 г.
Развитие исследований образовательной миграции на основе цифровых следов
Сарыглар С. А., Габдрахманов Н. К., В кн.: Развитие экспертных институтов в XXI веке: теория и практика : Сборник научных трудов Третьей международной научно-практической конференции.: Иркутск: Иркутский государственный университет, 2024.
В статье обосновывается, что исследование образовательной миграции, в основном, построено на анализе статистики межрегиональной миграции и состояния социально-экономического положения регионов. Отмечается, что данные официальной статистики позволяют лишь констатировать факт миграции, поэтому исследование качественных характеристик, причин, факторов образовательной миграции требует использования не только традиционных статистических методов, но также применения социологических методов, а также новых методов и ...
Добавлено: 12 мая 2025 г.
Study of artificial intelligence models for big data analysis in project management
Пшиченко Д. В., International Journal of Humanities and Natural Sciences 2024 Vol. 8-3(95) P. 180–185
Добавлено: 10 марта 2025 г.
«Ты ощущаешь себя другим, чужим…»: иногородняя молодежь в большом городе в поисках устойчивости
Лисовская И. В., Гарифзянова А. Р., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2025 № 2 С. 22–44
В статье поднимается вопрос социального включения иногородней студенческой молодежи разными стратегиями с помощью университета и городских активностей. Данная статья вносит вклад в исследования образовательной миграции и дает понимание о процессах, происходящих с молодежью после переезда внутри страны. Социальное включение в данном случае рассматривается через призму теории социального капитала и устойчивости молодежи. Авторы определяют связь между ...
Добавлено: 21 февраля 2025 г.
Default Prediction for Auto Repair Services Firms in Russia Using Non-financial Data
Афанасьев В. В., Финансы и бизнес 2024 Vol. 20 No. 3 P. 71–88
Традиционный подход к прогнозированию дефолтов предполагает использование финансовых коэффициентов в качестве объясняющих переменных в моделях классификации. В настоящем исследовании приводятся результаты, свидетельствующие о повышении качества прогнозирования дефолтов в случае включения в модели нефинансовых данных. В исследовании используется выборка из более чем 200 фирм, оказавшихся неплатежеспособными в период 2018–2023 гг., и 10 контрольных выборок (всего более ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
16th International Conference, SCSM 2024, Held as Part of the 26th HCI International Conference, HCII 2024, Washington, DC, USA, June 29–July 4, 2024, Proceedings, Part III. volume 14705. Social Computing and Social Media
Cham: Springer, 2024.
Добавлено: 16 июля 2024 г.
Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems
Игнатенко В. В., Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e1775
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения?
Букина Т. В., Кашин Д. В., Экономический журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 28 № 1 С. 81–107
В статье строится прогноз региональной инфляции на примере субъектов, входящих в Приволжский федеральный округ (ПФО). Цель исследования – определить модель, которая точнее остальных прогнозирует региональную инфляцию. В работе производится сравнение инструментов машинного обучения – метода опорных векторов, градиентного бустинга и случайного леса с эконометрическими моделями временных рядов, авторегрессией и интегрированной авторегрессией-скользящего среднего, – моделями, которые чаще ...
Добавлено: 13 февраля 2024 г.
Молодежь едет учиться в мегаполис: как не остаться в одиночестве
Лисовская И. В., Омельченко Е. Л., Гарифзянова А. Р., Вопросы образования 2024 Т. 2 № 3 С. 136–170
Опыт включения иногородней молодежи, переехавшей учиться из регионов (больших, малых городов и сел) в столичные университеты (в нашем случае –       КФУ и НИУ ВШЭ-Санкт-Петербург), редко попадает в фокус внимания исследователей образовательной миграции. Чаще всего внимание ученых обращается к опыту иностранных студентов      как наиболее уязвимых групп в ситуации резкой смены городской и культурной среды. В этой ...
Добавлено: 11 декабря 2023 г.
Incorporating financial development indicators into early warning systems
Пономаренко А. А., Татаринцев С. А., Journal of Economic Asymmetries 2023 Vol. 27 Article e00284
Добавлено: 28 марта 2023 г.
Восприятие межнациональных отношений иногородними и иностранными студентами московских вузов из числа представителей тюркских народов в условиях пандемии
Сакаев В. Т., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2022 № 6(172) С. 243–264
Работа посвящена восприятию межнациональных отношений в условиях вызовов пандемии COVID‑19 иногородними и иностранными студентами вузов Москвы из числа представи‑ телей тюркских народов. Исследование проводилось методом глубинного интервью осенью 2021 г. Проинтервьюированы 85 респондентов в возрасте от 18 до 33 лет— граждане РФ, Казахстана, Узбекистана, Кыргызстана, Азербай‑ джана и Турции, находившиеся в Москве в период пандемии (2020—2021 гг.). Полученные результаты позволяют утверждать, что иногородние и  иностранные студенты московских ...
Добавлено: 22 января 2023 г.
In Search of Global Determinants of National Credit-to-GDP Gaps
Stolbov M., Щепелева М. А., Risks 2022 Vol. 10 No. 12
Добавлено: 5 января 2023 г.
Молодежная миграция в России: обзор дискуссий
Чернышёва Н. С., Чжан Ю., Социологические исследования 2022 № 11 С. 135–143
Представлен обзор дискуссий российских ученых о внутренней молодежной миграции. Даны статистические данные о возрастном и образовательном составе внутренних мигрантов, описаны виды и причины молодежной миграции. Рассмотрена специфика применения теории выталкивающих и притягивающих факторов миграции (push and pull factors). Обсуждаются сильные и слабые стороны научных дискуссий об установках и намерениях, о чувстве места для миграционных планов. ...
Добавлено: 29 ноября 2022 г.
Machine learning methods for demographic data analysis
Муратова А. А., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 297–299.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Contextual factors predicting compliance behavior during the COVID-19 pandemic: A machine learning analysis on survey data from 16 countries
Hajdu N., Schmidt K., Acs G. и др., Plos One 2022 Vol. 17 No. 11 Article e0276970
Добавлено: 18 октября 2022 г.
Особенности коммуникации образовательных мигрантов и принимающего общества
Самадова М. Р., В кн.: Миграция и общество в ЕС и России: дискурсы, практики, нарративы : сборник материалов Международного научно-практического семинара 6–10 августа 2018 года.: М.: Русайнс, 2018. С. 88–94.
Объект исследования – образовательные мигранты из стран-членов ШОС. Предмет исследования – процесс адаптации и интеграции образовательных мигрантов в принимающем общем обществе. В данном исследовании была рассмотрена вся цепочка процесса образовательной миграции как таковой: начиная от причин выбора России в качестве источника высшего образования и заканчивая выявлением особенностей коммуникации и взаимодействия образовательных мигрантов с принимающим обществом. ...
Добавлено: 26 августа 2022 г.
Сетевые программы профильного обучения старшеклассников в условия интенсивной образовательной миграции
Каспржак А. Г., Белоусов Д. В., Кобцева А. А. и др., Образовательная политика 2022 № 1(89) С. 66–79
В настоящем проекте описаны сетевые образовательные программы профильного обучения старшеклассников. Проведя анализ теоретических моделей и конкретных практик реализации сетевых образовательных программ профильного обучения старшеклассников в России, Китайской народной республики и Великобритании, авторы выделяют основания для их проектирования. В работе сделан акцент на те компоненты образовательных программ, которые наиболее значимы для территорий с повышенной образовательной миграцией. Данная ...
Добавлено: 12 июля 2022 г.
Spatiotemporal Modeling of Coniferous Forests Dynamics along the Southern Edge of Their Range in the Central Russian Plain
Chernenkova T., Котлов И. П., Belyaeva N. и др., Remote Sensing 2021 Vol. 13 No. 10 Article 1886
Добавлено: 20 марта 2022 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору