Введение.

Цифровая трансформация стала одним из ключевых факторов развития экономики и общества в XXI веке. Современные технологии оказывают значительное влияние не только на производственные процессы и бизнес-модели, но и на социальную сферу, которая охватывает образование, здравоохранение, социальные услуги и систему государственного управления [1, 2, 3]. В условиях ускоренной цифровизации именно социальная сфера приобретает стратегическое значение, так как от её эффективности зависит качество жизни населения, уровень социального благополучия и устойчивость развития страны [4-7].

Особую актуальность в настоящее время приобретает внедрение цифровых технологий в сферу образования и здравоохранения. Появление онлайн-платформ, сервисов дистанционного взаимодействия и инструментов анализа больших данных радикально меняют механизмы предоставления социальных услуг [8-11].

Вместе с тем, цифровизация порождает новые вызовы - цифровое неравенство между регионами и социальными группами, риски киберугроз, необходимость адаптации населения к новым форматам взаимодействия [12, 13].

Таким образом, актуальность темы исследования определяется возрастающей ролью цифровых технологий в модернизации социальной сферы и необходимостью оценки их экономического и социального эффекта.

Цель исследования состоит в выявлении  ключевых направлений применения  цифровых технологий в образовании, здравоохранении и социальных услугах, а также оценить экономические и социальные эффекты цифровизации в России и за рубежом.

Задачи исследования заключаются в изучении глобальных тенденций внедрения цифровых технологий в социальной сфере; раскрытии российской специфики цифровизации социальной сферы; в оценке социально-экономических эффектов применения цифровых технологий и разработке рекомендаций по их эффективному использованию в социальной сфере.

Обзор литературы.

Исследование цифровых технологий в контексте развития социальной сферы имеет высокую теоретическую значимость по нескольким причинам.

Во-первых, цифровизация ставит под вопрос классические представления о публичных сервисах, их доступности и механизмах производства и потребления: цифровые платформы, аналитика больших данных и ИИ меняют «поставщика», «потребителя» и логику взаимодействия между ними, требуя переосмысления понятий эффективности, качества и справедливости социальных услуг.

Во-вторых, цифровая трансформация порождает новые междисциплинарные связки между экономической теорией публичных благ, теорией институтов и исследованиями информационных систем, что создаёт пространство для теоретических интеграций и развития новых концептуальных рамок цифровой социальной политики.

В-третьих, цифровые технологии влияют не только на операционную эффективность, но и на социально-экономические результаты (качество жизни, социальную инклюзию, неравенство), поэтому теоретические модели устойчивого развития и оценки благосостояния нуждаются в адаптации для учета цифровых факторов.

Изучение цифровизации социальной сферы позволяет развивать теории цифровой справедливости и цифровой грамотности, которые связаны с институциональными и поведенческими аспектами внедрения технологий в обществе.

В научной литературе под цифровизацией понимают использование цифровых данных и инструментов для изменения процессов жизнедеятельности общества.  

Цифровая трансформация связывается с глубокой перестройкой практик, моделей и стратегий под влиянием цифровых технологий. Оба процесса обеспечиваются путем комбинации технологических (искусственный интеллект, Большие данные, Интернет вещей, облачные решения), организационных (процессы, бизнес-модели) и социокультурных компонентов (компетенции, управленческие практики). Благодаря такому сочетанию внедряемые цифровые технологии позволяют обеспечить масштабируемость, снизить предельные затраты и сгенерировать новые сетевые эффекты [14-16].

Исследования по цифровизации социальных услуг (социальная помощь, здравоохранение, образование, социальная работа) показали, что внедрение цифровых решений может повышать доступность и оперативность сервиса (телемедицина, электронные записи, дистанционное обучение, кейс-менеджмент в социальной работе) [17].

Вместе с тем исследования фиксируют значимые барьеры: цифровое неравенство (инфраструктурные разрывы и дифференциация в компетенциях), угрозы приватности и качества услуг при чрезмерной автоматизации, а также институциональные проблемы внедрения [18, 19, 20], что требует принятия мер по обеспечению цифровой инклюзии и подготовки кадров [22, 23].

В контексте устойчивого развития цифровые технологии рассматриваются как инструмент достижения ряда ЦУР, связанной с  улучшением доступа к образованию и здравоохранению, оптимизацией управления ресурсами, мониторингом и оценкой политик через большие данные. В исследованиях отмечается, что цифровизация может ускорять достижение целей устойчивого развития за счет повышения эффективности, прозрачности, масштабируемости сервисов, но вместе с тем, она может приводить к негативным последствиям для общества за счет усиления социального и цифрового неравенства, создания новых экологических и этических рисков [24, 25].

В связи с этим требуются научные обоснования необходимости корректировки государственной политики цифрового развития, где технологические внедрения будут сочетаться с мерами по инклюзии, защите данных и оценке побочных эффектов.

Гипотезы и методы исследования.

Гипотеза проводимого исследования. Внедрение цифровых технологий в социальную сферу способствует повышению качества и доступности образования, здравоохранения и социальных услуг, что положительно влияет на уровень социального благополучия и устойчивость развития общества. Однако данный процесс усиливает проблему цифрового неравенства и требует комплексного подхода к обеспечению инклюзии и цифровой грамотности населения.  

Методы исследования:  

- Метод сравнительного анализа использовался для сопоставления опыта цифровизации социальной сферы в России и за рубежом;

-  Метод статистического анализа применялся для исследования влияния цифровых технологий на социально-экономические показатели;

- Контент-анализ нормативных документов и стратегических программ использован для изучения приоритетов и направлений цифровой трансформации социальной сферы;

- Системный подход позволил комплексно рассмотреть взаимосвязи между цифровыми технологиями, социальными институтами и экономическим развитием.

Научная новизна исследования состоит в систематизации направлений внедрения цифровых технологий в социальную сферу с учетом российской специфики, выявлении противоречий между ростом эффективности социальных сервисов и углублением цифрового неравенства, а также в разработке рекомендаций по формированию социально-устойчивой модели цифровой трансформации.

Информационная база исследования сформирована нормативно-правовыми документами Российской Федерации, данными официальной статистики, Всемирного банка, OECD, UNESCO, WHO, отчётами международных организаций (UNDP, ITU, World Economic Forum) по вопросам цифрового развития и устойчивости, а также научными публикациями и аналитическими обзорами российских и зарубежных исследователей по вопросам цифровизации социальной сферы.

Результаты исследования. 

Исследование начнем с анализа применения цифровых технологий в различных секторах социальной сферы в зарубежных странах и России.

1. Цифровые технологии в образовательной сфере.

Цифровые технологии, применяемые в сфере образования в зарубежных странах, можно условно разделить на несколько групп:

- адаптивные платформы, обеспечивающие персонализацию обучения. Речь идет об образовательных платформах, которые размещают видеолекции или конспекты, а также позволяют адаптироваться под стиль и темп ученика, использовать аналитические данные для корректировок учебного процесса. Например, в платформы, предоставляющие персонализированное обучение (с адаптацией, обратной связью, активными и проблемно-ориентированными задачами), приводит к значительно лучшим результатам, чем платформа с традиционным подходом [26].

 Персонализация и адаптивные платформы уже стали глобальным трендом, но формы внедрения зависят от контекста (таблица 1).

Таблица 1. Персонализация обучения и адаптивные платформы: международный опыт

Источник: составлено авторами по данным [27,28][1]

В развитых странах (США, Великобритания, Скандинавия) акцент делается на университетах, школьном образовании и инклюзии, в странах Азии (Китай, Индия, Тайвань) они применяются в массовом обучении с опорой на искусственный интеллект и Большие данные, в Европейских странах (Дания, Кипр, Финляндия) проводят эксперименты с адаптивными видео и гибкими платформами.

- открытые инструменты обучения и learning Analytics.  В развитых странах они применяются по трём основным направлениям: 1) ранняя диагностика проблем у студентов (США, Канада); 2) адаптация курсов и формирование персонализированных траекторий (Великобритания, Нидерланды, Австралия); 3) оптимизация образовательных ресурсов и выявление факторов успешности обучения (США, Великобритания)[29].  Например, в университетах США активно применяются платформы Civitas Learning, которые на основе анализа данных (посещаемость, активность в LMS, успеваемость) позволяют раньше выявлять студентов с высоким риском отсева и предлагать им персонализированные рекомендации[2]. В Великобритании реализуемый национальный проект Jisc Learning Analytics охватывает десятки университетов, создаются дашборды для студентов и преподавателей, где визуализируются прогресс, риски и рекомендации по улучшению результатов[3]. В Австралии Университет Мельбурна интегрирует Learning Analytics в LMS Canvas для адаптации образовательного контента под активность студента, в результате обеспечивается более точное распределение образовательных ресурсов, рост цифровой персонализации[4].

- EdTech-стартапы и инновации. Примером могут служить новые стартапы как Alice.Tech (Копенгаген), которые используют алгоритмы искусственного интеллекта для преобразования стандартных учебных материалов в персонализированные форматы (флеш-карты, интерактивные задания, планы обучения, ориентированные на подготовку к экзаменам). Другим примером является стартап Gizmo, использующий генеративный искусственный интеллект и геймификацию для генерирования викторин и флеш-карт на основе заметок пользователя или загруженного материала[5]. Таким образом, зарубежные платформы пытаются объединять геймификацию, адаптивность и большие данные.

- крупные глобальные EdTech-игроки (Coursera, EdX, Udacity и др.) демонстрируют, что MOOCs и гибридные форматы, которые позволяют расширять доступ к образованию в регионах с низкой образовательной инфраструктурой. Доступность через интернет, открытые ресурсы и возможность обучения в удобное время значительно повышает образовательное участие, особенно среди взрослых учащихся и работающих [30].  

Российский опыт подтверждает тренды персонализации и роста.

В России функционируют крупные платформы, например, GeekBrains является одной из ведущих российских EdTech-платформ, которая предлагает курсы по IT, аналитике, маркетингу и др.  Skillbox, Yandex.Practicum и другие специализируются на профессиональном обучении и повышении квалификации, спрос на которые растет. В 2024 году выручка 100 ведущих российских EdTech-компаний достигла 39 млрд рублей за счет роста интереса к коротким гибким программам и нишевым курсам[6]. Широкое распространение в России получили образовательные платформы для школьников, например, InternetUrok, которая предоставляет школьные уроки с интерактивными заданиями, библиотеку для учащихся, обратную связь от учителей; BilimLand, которая также работает в Казахстане и СНГ, используется для школьного образования, включая видеоуроки, ресурсы на нескольких языках, что показывает вариант региональной адаптации платформ. Российские EdTech-компании всё чаще внедряют аналитику, адаптивное обучение, ИИ-элементы в платформы. Например, платформа Uchi.ru, YaKlass и др. уже используют системы, которые позволяют подстраивать задания под уровень знаний учащихся, отслеживать прогресс и предоставлять обратную связь в режиме реального времени.[7] Также укрепляется экспортный потенциал российских EdTech-решений. Платформа Novakid показывает, как можно выйти на зарубежные рынки с продуктом, ориентированным на детей, с геймификацией и интерактивными рекомендательными механизмами.

 Анализ зарубежного и российского опыта показывает, что цифровые технологии в образовании обладают значительным потенциалом: они улучшают доступ, повышают гибкость обучения, создают новые форматы и каналы взаимодействия. Однако успех зависит от комплекса факторов, включая технологическую инфраструктуру, компетенции пользователей, поддержку со стороны государства и качество контента. Россия следует сложившимся трендам персонализации и роста, но остаются существенные диспропорции и вызовы, особенно в регионах и в части устойчивости систем.

2. Цифровые технологии в сфере здравоохранения и медицинского обслуживания.

В условиях глобальной цифровизации здравоохранение становится одной из ключевых сфер применения инновационных технологий. Использование телемедицины, искусственного интеллекта, Больших данных, электронных медицинских карт (ЭМК), мобильных приложений e-Health радикально изменяет систему оказания медицинской помощи, обеспечивая повышение её доступности, качества и эффективности.

Особую актуальность цифровое здравоохранение приобретает в условиях постпандемийного восстановления и роста потребностей населения в дистанционных медицинских услугах [31, 32].

Проанализируем зарубежный опыт организации цифрового здравоохранения.

1. Телемедицина.

В США телемедицинские сервисы Teladoc Health и Amwell активно используются для консультаций в области психиатрии, кардиологии и общей медицины. Они позволяют сократить время ожидания и снизить нагрузку на больницы[8]. В странах Европейского Союза, например, в Германии и Франции, развитие телемедицины поддерживается государством. Так в Германии действует закон Digital Healthcare Act (DVG, 2019), который разрешает врачам назначать цифровые медицинские приложения, оплачиваемые страховкой[9]. Во Франции практика законодательного регулирования телемедицины берет свое начало в 2010 г., когда телемедицина официально была интегрирована в систему здравоохранения (декрет от 19 октября 2010 г., Décret n°2010-1229). Начиная с 2018 года, телемедицинские консультации стали возмещаться системой медицинского страхования по тем же тарифам, что и очные визиты[10]. Финансирование таких услуг осуществляется через систему медицинского страхования, когда пациенты оплачивают консультацию у врача-телемедика, а затем получают 100% или частичное возмещение страховки. Это создало стимул и для пациентов, и для врачей использовать дистанционные сервисы. Программа реформы здравоохранения, запущенная в 2018 году, включала масштабное внедрение телемедицины в рамках реализуемой Национальной стратегии «Ma Santé 2022», целью которой, в том числе, является обеспечение доступа к медицинской помощи в сельских районах и снижение нагрузки на госпитали. В период пандемии государство временно разрешило полностью возмещать телемедицинские консультации без доплат. В 2020 году число телеконсультаций во Франции выросло более чем в 50 раз.

2. Искусственный интеллект и Большие данные.

В Великобритании Национальная служба здравоохранения использует системы искусственного интеллекта для ранней диагностики онкологических заболеваний и анализа медицинских изображений[11].

В Канаде решения на основе Больших данных внедрялись для прогнозирования эпидемий гриппа и COVID-19. Это позволило оперативно корректировать ресурсы системы здравоохранения[12].

3. Электронные медицинские карты и интеграция данных.

В Эстонии действует единая национальная система электронных медицинских карт (e-Health Record), доступная как врачам, так и пациентам. Она считается одной из наиболее эффективных в мире[13].

Таким образом, цифровые технологии позволяют развитым странам улучшать доступность медицинских услуг, оптимизировать расходы и повысить точность диагностики.

В России телемедицинские услуги регулируются законом №242-ФЗ[14].  В период пандемии COVID-19 резко выросло использование платформ вроде СберЗдоровье и Яндекс.Здоровье, обеспечивающих удалённые консультации.

В ряде регионов (Москва, Татарстан, Свердловская область) внедрены ЕМИАС (Единая медицинская информационно-аналитическая система), позволяющая хранить электронные карты, результаты анализов, рецепты и записи на приём[15]. В 2020–2023 гг. в России были реализованы пилотные проекты использования искусственного интеллекта для анализа рентгеновских и МРТ-снимков (например, в Москве через платформу «Московский радиологический портал»)[16].

Некоторые сравнительные данные по развитию цифрового здравоохранения в России и зарубежных странах представлены в таблице 2.

Таблица 2. Сравнительный анализ развития цифрового здравоохранения в России и зарубежных странах

Источник: составлено авторами

Таким образом, в отличие от зарубежных стран, в России развитие цифрового здравоохранения часто сталкивается с барьерами в форме недостаточной цифровой грамотности населения, неразвитости инфраструктуры в сельских регионах, ограниченности финансирования [25, 33].

3)Цифровые социальные услуги. 

Примером активного развития цифровых социальных услуг является Эстония, Великобритания, Германия, США и некоторые Скандинавские страны. Так, Эстония считается мировым лидером в сфере E-government. Созданная в стране цифровая платформа e-Estonia обеспечивает доступ гражданам к почти всем государственным и социальным услугам в онлайн режиме, включая оформление пособий, получение социальной помощи, оформления медицинских документов, регистрации жилья и др. Система X-Road обеспечивает обмен данными между государственными структурами и гражданами[17].  В Великобритании создан аналогичный портал GOV.UK, который объединяет более 4000 цифровых услуг (оформление пособий, регистрация инвалидности, подача заявок на социальное жильё), а цифровые платформы для социальной сферы развиваются в рамках реализуемой Программы Government Digital Service (GDS)[18].

Германия запустила программу Onlinezugangsgesetz (OZG), направленную на обеспечение доступа населения и предприятий ко всему спектру онлайн-государственных услуг к 2023–2024 гг. Все социальные услуги, включая социальную поддержку безработных, переводятся в цифровой формат[19].

В США граждане получают информацию о доступных социальных программах (пенсиях, помощи малоимущим, пособиях по инвалидности) через цифровую платформу Benefits.gov, также в стране активно внедряются мобильные сервисы для ветеранов и социального страхования[20].

Практика «цифрового государства всеобъемлющих услуг» характерна для Скандинавских стран (Швеции, Дании, Финляндии). Например, в  Швеции портал Mina sidor объединяет услуги от соцстрахования, налоговой и медицинской системы по принципу «единого окна» для граждан[21]. В Финляндии цифровая система Suomi.fi обеспечивает гражданам страны возможность управления социальными выплатами и поддержкой онлайн[22].

Российский сервис «Госуслуги» предоставляет доступ к социальным услугам, включая оформление пенсий, материнского капитала, пособий, льгот и субсидий. В 2022–2023 гг. портал стал ключевой платформой для назначения пособий семьям с детьми, выплат малоимущим и др.

Действуют и региональные платформы, например, в г. Москва - портал mos.ru, где доступны услуги записи к врачу, оформления льгот, субсидий и социальных карт. В Республике Татарстан работает региональный портал госуслуг, интегрированный с федеральным, активно используется для социальных выплат. С 2022 г. все социальные выплаты администрируются через Единый Социальный Фонд[23].

Сравнительный анализ работы цифровых платформ социальных услуг в России и зарубежных странах представлен в таблице 3.

Таблица 3. Сравнение цифровых социальных услуг в России и зарубежных странах

Источник: составлено авторами

Таким образом, в странах Европейского Союза и США цифровизация социальных услуг основана на интеграции данных и автоматизации выплат для минимизации бумажного документооборота.

В России цифровизация социальных услуг активно развивается, но сохраняются барьеры цифрового неравенства и зависимость от работы многофункциональных центров.

Цифровизация предоставляет значительные преимущества, но её эффекты распределены неравномерно. В частности, в России существуют устойчивые разрывы по региону проживания, возрасту, уровню дохода и уровню цифровых навыков населения, что, безусловно, сказывается на работе цифровых сервисов социальной сферы, тем самым подчеркивая углубление цифрового неравенства.

Во-первых, это связано с общим уровнем интернет-покрытия в России. В целом он находится на высоком уровне (87,9% населения), однако имеется значимый разрыв между городскими и сельскими территориями. Так, по данным Statista в 2023 году 89,5% городских домохозяйств имели доступ к сети Интернет и только 83,1% домохозяйств в сельских районах[24]. Это означает, что часть населения, проживающего в сельской местности, остаётся ограниченной в доступе к цифровым сервисам, даже простейшие цифровые услуги им могут быть недоступны.

Во-вторых, территориальный разрыв в доступе к сети Интернет способствует появлению региональных различий в цифровых навыках. Исследования показывают, что «продвинутые» цифровые компетенции распределены неравномерно по регионам: базовые навыки распространены шире, но для эффективного использования сложных e-services (цифровые порталы медицинских услуг, социальной поддержки) часто требуются средние и продвинутые умения, где имеются сильные региональные различия [34, 35]. Существование территориального разрыва в навыках подтверждается данными Statista, в соответствии с которыми в 2021 году среди молодых людей в возрасте 15-24 лет в городах доля владеющих ИКТ-навыками составляла около 95,1%, тогда как среди сельской молодёжи значение показателя было 88,7%[25]. Это означает, что даже когда доступ к сети Интернет технически обеспечен, способность эффективно использовать его для учебных целей, получения услуг здравоохранения и государственных услуг остается дифференцированной.

В-третьих, между территориями России имеются выраженные различия по уровню обеспеченности населения устройствами и оборудованием для доступа к сети Интернет [36]. Например, доля домохозяйств в городской местности, не имеющих доступа к сети Интернет, составляет 8,3%, тогда как в сельской местности этот показатель достигает  14,1%[26]. 91% домохозяйств, проживающих в городской местности, используют смартфоны как устройства, и только 84% домохозяйств сельских территорий[27]. Отсутствие адекватного оборудования ограничивает возможность использования цифровых платформ для учёбы, особенно где имеются особые требования к  характеристикам экрана, интерфейсу, а также для получения персонифицированных социальных услуг.

В-четвертых, в России имеет место возрастной и социальный разрывы. Например, среди людей старше 50 лет интернет-пользователи встречаются реже, многие имеют доступ, но не используют сеть Интернет регулярно или не обладают цифровыми навыками, требуемыми, например, для электронного взаимодействия с цифровым порталом государственных услуг или платформами онлайн-обучения[28].

В зависимости от региона и уровня его экономического развития (дохода, культурного потребления, профессиональной обеспеченности) различие в требованиях к навыкам цифрового объекта может усиливать неравенство в доходах и карьерных возможностях. Так, регионы с более низким уровнем развития требуют меньшего уровня цифровых навыков в вакансиях, тогда как в развитых регионах  он выше [37].

 Указанные разрывы приводят к тому, что цифровые услуги, хотя и улучшают эффективность и качество сервиса, но не оказывают равномерного благоприятного воздействия. Таким образом, достигается более низкий уровень использования телемедицины, онлайн-образования и госуслуг в сельских районах и среди пожилых людей. У населения возникает необходимость добираться до точек офлайн-обслуживания, формируется зависимость от физической инфраструктуры, что увеличивает затраты времени и финансовых ресурсов. Меньшую экономию и выгоду получают те, кто является участником цифровой продвинутой среды, что усиливает существующее социальное неравенство.

Выход из сложившейся ситуации возможен за счет пересмотра реализуемых подходов и к государственной политике в области цифрового развития на основе адаптации эффективных зарубежных практик к российскому контексту (рисунок 1).

Рис. 1. Ориентиры государственной политики для повышения эффективности цифровых технологий развития социальной сферы (Источник: составлено авторами)

Цифровизация повышает эффективность социальной сферы, но без целенаправленной политики преимущества концентрируются у городских, молодых и более обеспеченных групп. Поэтому государственная политика должна сочетать развитие инфраструктуры, обеспечение доступности устройств, а также различные меры, направленные на снижение стоимости доступа и масштабные программы цифровой грамотности.

Для расширения инфраструктуры и обеспечения универсального доступа необходимо интегрировать так называемую «универсальную услугу связи» с приоритетом на широкополосный доступ в сельских поселениях. Это предполагает финансовую поддержку, включая тарифные субсидии, гранты операторам, концессии. Временный и долговременный механизм покрытия может обеспечить развитие общественных точек доступа (Wi-Fi в ФАПах, домах культуры, школах, библиотеках, МФЦ). Такая мера доказала свою эффективность в Эстонии, Швеции, Норвегии, обеспечив массовый доступ, обмен данными между ведомствами и снижение барьеров[29]. 

[30]

С целью повышения доступности устройств, может быть запущена национальная программа сбора, ремонта и распределения восстановленных устройств, это будет актуально для домохозяйств с низким уровнем доходов, школьников, людей с инвалидностью.

В Канаде в рамках подобной программы были введены ваучеры на покупку устройств для уязвимых групп либо кооперацию с банками/ритейлом по льготным рассрочкам. Канадская программа показала длительный эффект в виде переданных отремонтированных персональных компьютеров и значимого расширения доступа для учащихся.

В рамках обеспечения доступности услуг по цене  развитые страны практикуют введение специальных тарифов для малоимущих домохозяйств (например, использование льготных пакетов мобильного Интернет или широкополосного доступа). В частности, в Канаде данная модель обеспечила  доступность населению социальных онлайн-сервисов при низком трафике, в мобильном варианте, минимизирующем потребление данных, что существенно увеличило проникновение Интернет в уязвимые группы и сократило барьер  дорогостоящего доступа[31].

Для сокращения региональных различий в цифровых навыках населения эффективность доказывает реализация масштабных программ цифровой грамотности и обучения. Организация обучающих курсов в МФЦ, школах, библиотеках, волонтёрских центрах предполагает возможности участия различных категорий населения в освоении  стандартизованной  программы  базовых, промежуточных и профессиональных цифровых навыков. В данном аспекте эффективность обеспечивают создаваемые партнёрства с работодателями, вузами, цифровыми платформами для сертификации и переподготовки. Опыт развитых стран показывает, что четкое планирование, мониторинг и финансовая поддержка повышают цифровую грамотность, а организация курсов для преподавателей обеспечивает мультипликативный эффект[32].

Организация поддержки при использовании важна для всех критически важных государственных услуг. Она может разноплановой – от телефонной и очной поддержки, помощи в МФЦ и социальных службах, привлечение волонтеров. Как показывает британская модель, обучение эффективно даже в отношении тех, кто не может работать с порталом самостоятельно, получение помощи в этом случае помогает индивидам пройти постепенную адаптацию к цифровым сервисам[33].

Для успешной цифровизации социальной сферы необходимо обновить инструменты мониторинга и его целевые индикаторы. Например, в Австралии с этой целью был разработан национальный «индекс цифровой инклюзии» в разрезе регионов и групп населения. Мониторинг ситуации по обеспечению широкополосного доступа домохозяйствам, их обеспеченности устройствами доступа, владение граждан базовыми цифровыми навыками, изменение количества пользователей критичных социальных онлайн-услуг по регионам позволяет отслеживать прогресс и корректировать бюджетную политику[34].

Реализация проектов цифровой инклюзии требует усиления межведомственной координации и финансирования. Одним из способов является создание межведомственной программы (например, Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций, Министерства здравоохранения, Министерства науки и высшего образования, Министерства труда и социальной защиты) с выделением бюджетных средств и определением механизмов софинансирования регионов. Подобные проекты в развитых странах (например, в Великобритании) предполагают привлечение некоммерческих организаций и социального предпринимательства[35].

 В период интенсивной цифровизации важный элемент развития социальной сферы связан с обеспечением защиты данных, укреплением доверия и доступности интерфейсов. Страны Европейского союза сделали акцент на внедрении стандартов доступности для всех государственных порталов, а также обязательную локализацию интерфейсов и обеспечение простоты доступа для уязвимых групп. Реализация политики по защите персональных данных и информационной кампании по кибербезопасности для граждан способствует росту доверия населения к сервисам и критично для принятия цифровых каналов[36].

Проведение оценки эффективности цифровизации социальной сферы в пилотных регионах (например, в сельской местности, отдалённых территориях, крупных городах) требует выработки чётких показателей (рост регистрации, время обработки услуги, удовлетворённость качеством услуги и т.д.). Необходима разработка методики экономической оценки затрат на цифровизацию и получаемых выгод, включая сокращение транзакционных издержек, экономию времени, рост охвата и т.д.[37] В развитых странах такой подход создает возможности для адаптации модели под национальную специфику и выявления факторов эффективности в процессе дальнейшего масштабирования.

Выводы.

Проведённый анализ показал, что цифровые технологии становятся неотъемлемой частью трансформации систем образования, здравоохранения и социальной поддержки, как в зарубежных странах, так и в России.

Ведущие мировые практики демонстрируют, что персонализация обучения с помощью адаптивных платформ, использование Learning Analytics, развитие телемедицины, электронных медицинских карт и цифровых госуслуг позволяют существенно повысить эффективность сервисов, расширить доступ к услугам и улучшить качество жизни населения.

В то же время результаты исследования подтверждают, что внедрение цифровых решений сопровождается рядом противоречий. В частности, в России цифровизация часто усиливает социальное и территориальное неравенство. Несмотря на высокий уровень интернет-покрытия в целом, сохраняются значительные различия между городскими и сельскими регионами по доступу к широкополосным сетям, устройствам и цифровым навыкам. Кроме того, низкий уровень цифровой грамотности среди пожилого населения и малообеспеченных групп препятствует полноценному использованию цифровых сервисов.

Сравнение зарубежного и российского опыта показало, что успех цифровой трансформации зависит от комплекса факторов: качества инфраструктуры, наличия устройств, уровня цифровых компетенций граждан, институциональной поддержки со стороны государства и доверия населения к цифровым сервисам. В развитых странах цифровизация строится на принципах интеграции данных, автоматизации социальных выплат и всеобщего охвата населения, что позволяет не только снизить транзакционные издержки, но и укрепить доверие к государственным институтам.

Для России ключевыми задачами на ближайшую перспективу становятся устранение территориального разрыва в доступе к инфраструктуре и устройствам; развитие программ цифровой грамотности для различных возрастных и социальных групп; создание систем целевой поддержки уязвимых категорий населения (сельские жители, пожилые, малоимущие); формирование межведомственных механизмов координации цифровой трансформации социальной сферы.

Таким образом, цифровые технологии способны стать мощным инструментом повышения эффективности социальных институтов, однако их внедрение должно сопровождаться адресными мерами по обеспечению инклюзии и равного доступа.  

1. Karpunina E. K., Kosorukova I. V., Dubovitski A. A., Galieva G. F., Chernenko E. M. State policy of transition to Society 5.0: Identification and assessment of digitalisation risks. International Journal of Public Law and Policy, 2021, 7(4): 334–350. https://doi.org/10.1504/IJPLAP.2021.118895

2. Московцева Л. В., Окунькова Е. А., Королюк Е. В., Пономарев С. В. Цифровые инновации в системе государственного управления. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 14. № 1. С. 34–47. https://doi.org/10.21869/2223-1552-2024-14-1-34-47

3. Алехина О. Ф., Иода Ю. В., Пономарев С. В., Шарафутдинов А. Г. Цифровая трансформация региональных хозяйственных систем: что изменила пандемия. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2022. Т. 12. № 5. С. 132–143. https://elibrary.ru/ocxdly

4. Корякина Т. В., Башлыков Т. В., Шевцов Н. А., Плеханова Е. О. Перспективы реализации модели ответственного производства и потребления в период нестабильности. Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. 2025. Т. 10. № 1. С. 109–118. https://doi.org/10.21603/2500-3372-2025-10-1-109-118

5. Xin Y., Weina H., Yan D. Digital literacy impacts quality of life among older adults through hierarchical mediating mechanisms. Scientific Reports, 2025, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-04472-9

6. Romanenko V. V. Use of information and communication technologies for obtaining public social services in Russia. Lecture notes in computer science, eds. El Yacoubi S., Bagnoli F., Pacini G. Cham: Springer, 2019, 109–120. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34770-3_9

7. Trukhachev V. I. Digitalization and sustainable development in the federal districts of Russia. The challenge of sustainability in agricultural systems, ed. Bogoviz A. V. Cham: Springer, 2021, 267–279. https://doi.org/10.1007/978-3-030-73097-0_31

8. Batko K., Ślęzak A. The use of Big Data Analytics in healthcare. Journal of Big Data, 2022, 9(3). https://doi.org/10.1186/s40537-021-00553-4

9. Galetsi P., Katsaliaki K., Kumar S. Values, challenges and future directions of big data analytics in healthcare: A systematic review. Social Science & Medicine, 2019, 241. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2019.112533

10. Batko K. Digital social innovation based on Big Data Analytics for health and well-being of society. Journal of Big Data, 2023, 10(171). https://doi.org/10.1186/s40537-023-00846-w

11. Hossain M., Anglin M., Safi A., Ahmed T., Khan S. Adapting to the digital age: An evaluation of online learning strategies in public health and social care education. Education Research International, 2024. https://doi.org/10.1155/2024/5079882

12. Karpunina E. K., Magomaeva L. R., Kochyan G. A., Ponomarev S. V., Borshchevskaya E. P. Digital inequality and forms of its appearance: A comparative analysis in the OECD and BRICS countries. Proceedings of the 37th International Business Information Management Association Conference. Innovation Management and Information Technology Impact on Global Economy in the Era of Pandemic, Cordoba, 30–31 May 2021. Cordoba: IBIMA Publishing, 2021, 1028–1039. https://elibrary.ru/kejumr

13. Bychkova N. P., Tavbulatova Z. K., Ruzhanskaya N. V., Tamov R. M., Karpunina E. K. Digital readiness of Russian regions. Proceedings of the 36th IBIMA Conference, Granada, 4–5 Nov 2020. IBIMA, 2020, 2442–2460. https://elibrary.ru/oxfwph

14. Reddy R. C., Bhattacharjee B., Mishra D., Mandal A. A systematic literature review towards a conceptual framework for enablers and barriers of an enterprise data science strategy. Information Systems and e-Business Management, 2022, 20: 223–255. https://doi.org/10.1007/s10257-022-00550-x

15. Nadkarni S., Prügl R. Digital transformation: A review, synthesis and opportunities for future research. Management Review Quarterly, 2021, 71: 233–341. https://doi.org/10.1007/s11301-020-00185-7

16. Wright J. Technology in social care: Review of the UK policy landscape. The University of Sheffield; Economic and Social Research Council, 2022. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.25146.41922

17. Guzik K. "Vse (Everyone) Online?": An exploration of the Russian Federation’s digital government portal during the COVID 19 pandemic. Frontiers in Sociology, 2023, 8. https://doi.org/10.3389/fsoc.2023.1223957

18. Vasiliev V. P., Dekhanova N. G., Kholodenko Yu. A. Social factors in the digital government formation in Russia. Postmodern Openings, 2020, 11(2): 317–326. https://doi.org/10.18662/po/11.2Sup1/195

19. Лагутин М. Д., Чигрина В. П., Самофалов Д. А., Тюфилин Д. С., Кильник А. И., Кобякова О. С., Деев И. А. Анализ применения телемедицинских технологий в Российской Федерации в 2019–2022 гг. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2023. Т. 31. № 2. C. 264–269. https://doi.org/10.32687/0869-866X-2023-31-2-264-269

20. Polukhin N. V., Nikolic Turnic T. R., Ekkert N. V., Reshetnikov V. A., Royuk V. V., Shastina V. R., Vodolagin M. V. The analysis of the context of digital access to healthcare in Russia. Sustainability, 2023, 15(3). https://doi.org/10.3390/su15032271

21. Полякова В. Д., Щетинина Н. А. Телемедицина в России: исследование осведомленности и готовности врачей к цифровым изменениям. Молодежный инновационный вестник. 2025. Т. 14. № S1. C. 647–650. https://elibrary.ru/vfqpit

22. Gong C., Ribiere V. Developing a unified definition of digital transformation. Technovation, 2021. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2020.102217

23. Бабин Ю. М. Исследование роли искусственного интеллекта в персонализации образовательных траекторий студентов технических вузов на основе анализа больших данных. Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15. № 4-1. С. 36–49. https://elibrary.ru/smqtgu

24. Есин Р. В., Кустицкая Т. А., Носков М. В. Прогнозирование успешности обучения по дисциплине на основе универсальных показателей цифрового следа. Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 3. С. 31–41. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2023-38-3-31-41

25. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2023, 20(22). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8

26. Зубков А. Д. Индивидуализация иноязычной подготовки студентов вуза на основе цифровых образовательных технологий. Научно-педагогическое обозрение. 2024. № 4. C. 41–49. https://doi.org/10.23951/2307-6127-2024-4-41-49

27. Карпунина Е. К. Цифровая экономика и ее спилловер-эффекты. Россия: тенденции и перспективы развития: XX Национ. науч. конф. с Междунар. уч. (Москва, 14–15 декабря 2020 г.) М.: ИНИОН РАН, 2021. С. 556–561. https://elibrary.ru/enllkg

28. Fuller A. E. C., Guirguis L. M., Sadowski C. A., Makowsky M. J. Electronic medication administration records in long-term care facilities: A scoping review. Journal of the American Geriatrics Society, 2018, 66(7): 1428–1436. https://doi.org/10.1111/jgs.15384

29. Karpunina E. K., Yakovleva E. A., Shurupova O. S., Oganesyan T. L., Gorbunova O. N. Enhancing BRICS scientific and educational potential as a prerequisite for knowledge-based development and digital leadership. International Journal of Knowledge-Based Development, 2024, 14(3): 290–313. https://doi.org/10.1504/IJKBD.2024.141632

30. Li H., Li Q., Xu Z., Ye X. Digital technologies. Journal of Digital Economy, 2024, 3: 240–248. https://doi.org/10.1016/j.jdec.2025.02.001

31. Fraymovich D. Yu., Konovalova M. E., Roshchektaeva U. Yu., Karpunina E. K., Avagyan G. L. Designing mechanisms for ensuring the economic security of regions: Countering the challenges of instability. Towards an increased security: Green innovations, intellectual property protection and information security, eds. Popkova E. G., Polukhin A. A., Ragulina J. V. Cham: Springer, 2022, 569–581. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93155-1_63

32. Karpunina E. K., Beilina A. F., Butova L. M., Trufanova S. A., Astakhin A. S. Towards sustainable development through bridging digital penetration gaps. Scientific and technical revolution: Yesterday, today and tomorrow, eds. Popkova E. G., Sergi B. Cham: Springer, 2020, 476–485. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47945-9_53

33. St-Hilaire F., Burns N., Belfer R., Shayan M., Smofsky A., Vu D. D., Frau A., Potochny J., Faraji F., Pavero V., Ko N., Ching A. O., Elkins S., Stepanyan A., Matajova A., Charlin L., Bengio Y., Serban I. V., Kochmar E. A comparative study of learning outcomes for online learning platforms. Artificial Intelligence in Education: Proc. 22nd Intern. Conf., Online, Utrecht, 14–18 Jun 2021. Cham: Springer, 2021, pt. II, 331–337. https://doi.org/10.1007/978-3-030-78270-2_59

34. Lu L.-W., Lin H.-C. K., Liu H.-W. Effects of the Taiwan Adaptive Learning Platform (TALP) on learning effectiveness and emotion of elementary students with different cognitive styles. Journal of Multimedia Art Design and Education, 2024, 4(1): 36–50. https://doi.org/10.30229/MADE.202401_4(1).0003

35. Liu T. C. A case study of the adaptive learning platform in a Taiwanese elementary school: Precision education from teachers’ perspectives. Education and Information Technologies, 2022, 27(5): 6295–6316. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10851-2

36. Nicolaidou D., Nicolaidou I. Learning analytics: A case study of adaptive video activities. European Conference on e-Learning, 2022, 21(1): 484–488. https://doi.org/10.34190/ecel.21.1.945

37. Muslim A., Chatti M. A., Guesmi M. Open learning analytics: A systematic literature review and future perspectives. Artificial intelligence supported educational technologies, eds. Pinkwart N., Liu S. Cham: Springer, 2020, 3–29. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41099-5_1

38. Maksaev A. E., Surakatov N. S., Sobolevskaya T. G., Lebedeva S. L., Karpunina E. K. Online education in developing countries: A comparative analysis of the development of the sector in Russia, China and Brazil. Proceedings of the 36th International Business Information Management Association Conference, Granada, 4–5 Nov 2020. IBIMA, 2020, 2266–2276. https://elibrary.ru/tonpaz

39. Кустицкая Т. А., Носков М. В. Учебная аналитика в России и мире: уровень развития, основные тренды и перспективы. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2023. Т. 20. № 2. C. 150–158. https://doi.org/10.22363/2312-8631-2023-20-2-150-158

40. Podorova-Anikina O. N., Karpunina E. K., Gukasyan Z. O., Nazarchuk N. P., Perekatieva T. A. E-commerce market: Intensification of development during the pandemic. Imitation market modeling in digital economy: Game theoretic approaches, ed. Popkova E. G. Cham: Springer, 2022, 363–373. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93244-2_40

41. Карпунина Е. К., Губернаторова Н. Н., Соболевская Т. Г. Эффекты пандемии COVID-19: новые паттерны потребительского поведения. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2022. № 1. С. 63–76. https://elibrary.ru/iyhzbo

42. Региональные хозяйственные системы и риски современности, ред. Б. О. Хашир. М.: Русайнс, 2023. 256 с. https://elibrary.ru/hwayyv

43. Карелин И. Н., Капелюк С. Д. Цифровые навыки российских граждан: региональные различия. Эффективность сферы товарного обращения и труда: конф. (Гомель, 20 октября 2022 г.) Гомель: БТЭУ ПК, 2022. С. 45–47. https://elibrary.ru/nomyyw

44. Баскакова М. Е., Соболева И. В. Новые грани функциональной неграмотности в условиях цифровой экономики. Вопросы образования. 2019. № 1. С. 244–263. https://doi.org/10.17323/1814-9545-2019-1-244-263

45. Karpunina E. K., Zabelina O. V., Lupacheva S. V., Mirzabalaeva F. I., Alieva P. R. Assessment of interregional divides in digital development as a basis for the policy of overcoming Russia’s digital lag. International Journal of Technology Policy & Management, 2023, 23(2): 148–169. https://doi.org/10.1504/ijtpm.2023.131373

46. Капелюк С. Д., Карелин И. Н. Спрос на цифровые навыки в России: региональные различия. Пространственная экономика. 2023. Т. 19. № 1. С. 70–92. https://doi.org/10.14530/se.2023.1.070-092