Предложения по противодействию коррупции в образовательных учреждениях Российской Федерации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исторические корни коррупции уходят в века, и некоторые эксперты доказывают, что она непобедима. Однако, даже в такой трактовке можно поставить целью снижение рисков и минимизацию ущерба, связанного с коррупцией. В данной работе коррупция рассматривается, как конфликт интересов между отдельными сотрудниками образовательных учреждений и обществом. Общество всегда искало способы защиты от использования служебного положения в корыстных, личных целях. Сложность данной проблемы усугубляется слабоструктурированными системами управления образовательных учреждений, не позволяющими подсистему управляющих воздействий привести к единым алгоритмам управления. Предложения по оптимизации управленческой деятельности образовательных учреждений за счет цифровой трансформации, внедрения систем искусственного интеллекта и нейросетей, ротации экономистов и исключения руководителей образовательных организаций из органов, контролирующих внутреннюю финансовую деятельность, могут позволить минимизировать риски, связанные с коррупцией. При анализе конфликта интересов в образовательных организациях были выделены общие и специфические характеристики, влияющие на процесс. Такие характеристики позволили определить новые требования к системе управления образовательной организации. Кроме этого, в процессе анализа была выявлена специфика децентрализации управления, которую необходимо учитывать при формировании предложений. Анализ показал, что правовыми и организационными мерами конфликты интересов в образовательных организациях не остановить, требуются новые методы основанные на цифровой трансформации системы управления образовательных учреждений. В работе продемонстрированы направления внедрения сквозных цифровых технологий позволяющих снизить коррупцию. В качестве таких технологий были выделены искусственный интеллект, нейросети и блокчейн. Примеры формализации знаний, использующихся в системах искусственного интеллекта, продемонстрировали возможность практического применения

Об авторах

Николай Владимирович Унижаев

Национальный исследовательский университет "МЭИ"

Email:  UnizhayevNV@mpei.ru
профессор кафедры безопасности и информационных технологий, кандидат технических наук, доцент

Список литературы

  1. 1. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. N 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации". [Электронный ресурс]. URL: http://ivo.garant.ru/#/document/72838946 (дата обращения: 12.01.2023).
  2. 2. Федеральный закон от 25 декабря 2008 г. № 273-ФЗ (в ред. от 03.04.2017) «О противодействии коррупции». [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174/ (дата обращения: 12.01.2023).
  3. 3. Федеральный закон от 28.06.2014 N 172-ФЗ (ред. от 31.07.2020) "О стратегическом планировании в Российской Федерации". [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/ document/ cons_doc_ LAW_164841/ (дата обращения: 12.01.2023).
  4. 4. Приказ Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 26 июля 2018 г. № 13н «Об утверждении перечня должностей, при назначении на которые граждане и при замещении которых работники обязаны представлять сведения о своих доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера». [Электронный ресурс]. URL: https://rulaws.ru/acts/Prikaz-Minobrnauki-Rossii-ot-26.07.2018-N-13n (дата обращения: 20.12.2022).
  5. 5. Архипов Э. Л., Сушкова Т. В. Коррупционная преступность и ее развитие в России // Теневая экономика. – 2019. – № 2. – c. 107-114.
  6. 6. Березинец И.В., Иванов А.Е. Типология агентских моделей коррупции и кейс тоталитарной коррупции // Вопросы экономики. – 2021. – № 9. – c. 109-131.
  7. 7. Бобошко Н. М. Налогово-бюджетная безопасность в системе экономической безопасности страны // Инновационное развитие экономики. – 2014. – № 2(19). – c. 74–78.
  8. 8. Вашкевичус В.В. Сущность коррупции и методы борьбы с коррупцией в России // Студенческий вестник. – 2020. – № 7–1 (125). – c. 45–46.
  9. 9. Карепова С. Г., Пинчук А. Н., Некрасов С. В., Тихомиров Д.А. Коррупция и противодействие коррупции в восприятии российской молодежи: опыт фокус-группового исследования // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. – 2019. – № 50. – c. 146–161.
  10. 10. Косьмин А. Д., Косьмина Е. А. К вопросу о конструктивном резерве коррупции // Экономические отношения. – 2020. – № 1. – c. 149-160.
  11. 11. Кулуева Ф. Г. Национальная стратегия противодействия коррупции и национальный план противодействия коррупции // Наука, техника и образование. – 2020. – № 1(65). – c. 71–75.
  12. 12. Кязимов М.С., Алиев Н. К. Эффективное противодействие коррупции и теневой экономики – главное условие экономической безопасности каждого государства // Теневая экономика. – 2019. – № 4. – c. 245-251.
  13. 13. Мальчикова С. В., Костикова С. А., Оскилко С.А., Сидорова О. Ю. Коррупция и противодействие коррупции в России // Евразийское Научное Объединение. – 2015. – № 3(3). – c. 158–159.
  14. 14. Нестеров А. К. Управление вузом. Энциклопедия Нестеровых. [Электронный ресурс]. URL: https://odiplom.ru/lab/upravlenie-vuzom.html (дата обращения: 12.01.2023).
  15. 15. Никифоров С. А. Противодействие коррупции на стадии заключения соглашения о государственно-частном партнерстве как гражданско-правовой механизм противодействия коррупции // Научно-практические исследования. – 2020. – № 11–1 (34). – c. 13–19.
  16. 16. Руденко М. Н., Субботина Ю. Д. Коррупция как фактор теневой экономики: тенденции и перспективы развития (на примере Приволжского ФО) // Теневая экономика. – 2019. – № 1. – c. 33-47.
  17. 17. Тархова Я. Р. Понятие коррупции и противодействия коррупции // Аллея науки. – 2020. – № 12 (51). – c. 477–480.
  18. 18. Унижаев Н.В. Особенности использования новых информационных технологий в учебном процессе специалистов по бизнес-аналитике // Информационные технологии в обеспечении федеральных государственных образовательных стандартов: материалы Международной научно-практической конференции. Елец, 2014. – c. 351–356.
  19. 19. Унижаев Н.В. Проблемы регулирования отношений с цифровыми финансовыми активами и валютами // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 2. – c. 262–268.
  20. 20. Унижаев Н.В. Особенности моделирования угроз безопасности персональных данных для обеспечения достаточного уровня защищенности // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 112–117. – doi: 10.18334.
  21. 21. Федотов Д. Ю. Уровень коррупции в России на фоне зарубежных стран // Теневая экономика. – 2019. – № 1.
  22. 22. Хасанов Ш. К. Классификации коррупции и моделей противодействия коррупции // Вестник Таджикского национального университета. Серия социально-экономических и общественных наук. – 2020. – № 3. – c. 202–207.
  23. 23. Хечиев Б.Б. Состояние коррупции и меры противодействия коррупции в современном обществе // Молодой ученый. – 2017. – № 34(168). – c. 70–73.
  24. 24. Шахтаханов Е.Л., Димитриева Е.Н. Коррупция как социальное явление и направления совершенствования противодействия коррупции в системе государственной службы // Столица науки. – 2019. – № 6 (11). – c. 158–167.
  25. 25. Ruzanov R.M., Zharlygassinov T.M. Corruption in the healthcare sector during the COVID-19 pandemic: causes, consequences, and responses // Экономика: стратегия и практика. – 2021. – № 3. – p. 217–226.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Унижаев Н.В., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».