The use of neural network technology for the diagnosis and formation of value priorities of cadets of the Ministry of Internal Affairs of Russia (part 1)
- Authors: Kushnarenko I.A1, Erdniev A.S1
-
Affiliations:
- Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation named after V.Ya. Kikot
- Issue: No 7 (2025)
- Pages: 239-250
- Section: Articles
- URL: https://journals.rcsi.science/2687-1661/article/view/370760
- ID: 370760
Cite item
Abstract
the article proposes a non-standard approach to the development of a diagnostic apparatus and the design of the process of forming value priorities in the worldview of cadets of educational organizations of the Ministry of Internal Affairs of Russia. The article is the first stage in a series of scientific publications in this area. The criteria for selecting a diagnostic device have been presented, a method for validating the accuracy of evaluating the formation of values has been described, and an approach to determining the parameters of a mathematical model for the process of establishing personal priorities has been justified, based on the traditional spiritual and moral values of Russian society. Cadets of the Faculty of Training Police Officers for Public Order Protection Units and the Faculty of Training Specialists in Information Security of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot were selected as an expert sample for the ascertaining part of the experiment. Methodological aspects of checking the accuracy of the assessment model used to determine the quantitative indicators of the system of value orientations using neural network technology are discussed. It is shown that the system of priorities is determined by the type of thinking that is formed during the educational process. The conclusion is substantiated about the need to design various trajectories of the formation of value orientations of the cadet's personality in accordance with the direction of his training. The methodological potential of using neural networks for designing the axiosphere of the student's personality is determined.
About the authors
I. A Kushnarenko
Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation named after V.Ya. Kikot
Email: kushnarenko_igor@list.ru
A. S Erdniev
Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation named after V.Ya. Kikot
Email: konfuci@inbox.ru
References
- Ильин И.А. О возрождении России: Собрание сочинений / Т. 2. кн. 2. М.: Русская книга, 1993. 480 с.
- Овчинский А.С., Борзунов К.К. Информационные взаимодействия и противоборство в политической деятельности // Информация и безопасность. 2024. Т. 27. № 4. С. 509 – 520. doi: 10.36622/1682-7813.2024.27.4.005.
- Brown C., Luzmore R. An educated society is an ideas-informed society: A proposed theoretical framework for effective ideas engagement. British Educational Research Journal. 2025. № 51. P. 969 – 989. https://doi.org/10.1002/berj.4110.
- Клепцов М.Я., Родионов В.А. Обеспечение защиты данных в сети интернет на основе механизмов инкапсуляции // Транспортное строительство: Сборник статей третьей всероссийской научно-технической конференции, Москва, 12–13 апреля 2022 года. Москва: Издательство "Перо", 2022. С. 256 – 264.
- Кушнаренко И.А. Размежевание парных категорий: онтологический статус достоинства и деонтологическая природа чести // Вестник МГПУ. Серия «Философские науки». 2018. № 2. С. 36 – 45.
- Нравственно-этические основы службы в органах внутренних дел России: учебное пособие / под редакцией А.Л. Анисина. Тюмень: ТИПК МВД России, 2018. 195 с.
- Цицерон. О старости. О дружбе. Об обязанностях. Москва: Наука, 1974. 248 с.
- Лагунов С.О., Джураева Д.Х., Милютина А.М., Лапшакова А.В. Ошибки первого и второго рода в биометрических системах идентификации // Наука и образование в эпоху перемен: перспективы развития, новые парадигмы: материалы X Всероссийской научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 15 июля 2022 года. Том 1. Ростов-на-Дону: ООО "Манускрипт", 2022. С. 41 – 43.
- Минаев В.А., Поликарпов Е.С., Симонов А.В. Применение глубинных нейронных сетей для выявления деструктивного контента в социальных медиа // Информация и безопасность. 2021. Т. 24. № 3. С. 361 – 372. doi: 10.36622/VSTU.2021.24.3.004.
- Alalawi K., Athauda R., Chiong R. An Extended Learning Analytics Framework Integrating Machine Learning and Pedagogical Approaches for Student Performance Prediction and Intervention. Int J Artif Intell Educ (2024). https://doi.org/10.1007/s40593-024-00429-7.
- Савин Д.И., Петрякова В.Г., Мещерякова О.Н. Методика использования нейросети при диагностике адаптации студентов к занятию спортом // Вестник педагогических наук. 2024. № 3. С. 75 – 81. doi: 10.62257/2687-1661-2024-3-75-81.
- Славутская Е.В., Славутский Л.А. О выборе структуры искусственных нейросетей и алгоритмов анализа психодиагностических данных // Казанский педагогический журнал. 2020. № 5 (142). С. 202 – 211.
Supplementary files

