Профессиональные медиакомпетенции в условиях нейросетевой революции

 

Ссылка для цитирования: Жеребненко А.В., Валюлина Е.В. Профессиональные медиакомпетенции в условиях нейросетевой революции // Медиаскоп. 2025 Вып. 1 Режим доступа: https://www.mediascope.ru/2889

 

© Жеребненко Анна Вячеславовна
кандидат филологических наук, старший преподаватель кафедры медиакоммуникаций, технологий рекламы и связей с общественностью Алтайского государственного университета (г. Барнаул, Россия), zherebnenko.a@yandex.ru

 

© Валюлина Екатерина Владимировна
кандидат филологических наук, доцент кафедры медиакоммуникаций, технологий рекламы и связей с общественностью Алтайского государственного университета (г. Барнаул, Россия), serev@ya.ru  

 

 

Аннотация

В статье представлены результаты анализа медиакомпетентности студентов массмедийных направлений Алтайского государственного университета. Изучению подлежал уровень осведомленности студентов о функциональных возможностях нейросетей в медиапроизводстве, наличие навыков работы с технологиями искусственного интеллекта и готовность применять нейросетевые технологии в профессиональной деятельности. Полученные данные позволили актуализировать набор профессиональных медиакомпетенций навыками и умениями, которые в условиях нейросетевой революции необходимы будущим медиаспециалистам.

Ключевые слова: нейросети, медиаграмотность, медиаобразование, медиакомпетентность, социологический опрос.

 

Введение

 

Нейросетевая революция внесла изменения в привычные процессы медиапроизводства. По словам главы Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве России Сергея Наквасина, сектор информационно-коммуникационных технологий и телекоммуникаций уже занял лидирующие позиции по внедрению технологий искусственного интеллекта в профессиональную деятельность¹. Нейросети стали выступать инструментом решения базовых задач при создании медиапродукта, который позволяет ускорить и оптимизировать производственный цикл. «Они не только совершенствуют творческий процесс, осуществляемый человеком, поднимая его на новый уровень, но также становятся его полноценными участниками» (Распопова, 2024: 445). Согласно исследованию компании Muck Rack «Состояние журналистики в 2024 году», сегодня почти 30% медиаспециалистов используют в работе нейросетевые технологии, делегируя  им поиск необходимой информации и генерацию контента².  

За последние несколько лет отечественная медиаиндустрия уже сформировала опыт внедрения ИИ-технологий. Так, в марте 2023 года ставропольский ТВ-канал «СвоёТВ» добавил в сетку вещания прогноз погоды, сгенерировав виртуальную ведущую выпусков с помощью нейросети³. Онлайн-кинотеатр Premier с помощью технологий искусственного интеллекта создал тизеры к выходу нового сезона сериала «Мир! Дружба! Жвачка!»⁴. В этом же году медиахолдинг РБК первым выпустил газету, в создании которой принимала участие нейросеть «Сбера». ИИ-технологии использовали для генерации части текстов и визуализации данных⁵. А в 2024 году состоялась премьера первого отечественного сериала, снятого по сценарию, написанному нейросетью. Телеканал СТС совместно с образовательной платформой Skillbox и «ВКонтакте» выпустили ситком «Сидоровы»⁶. По разным прогнозам, интеграция ИИ-технологий в медиа будет только возрастать. Нейросети «все больше будут применять для анализа, упорядочения и проверки огромных массивов информации, с которыми человек и обычные информационные технологии просто не справятся, но творить будут люди», – подчеркнул в ходе выступления на Всемирном медиа-саммите генеральный директор «Российской газеты» Павел Негоица⁷.

Вслед за такими технологическими изменениями актуализируется проблема медиаграмотности, медиаобразования и медиакомпетентности. Справедливо возникает вопрос о том, как искусственный интеллект меняет требования к профессиональным компетенциям будущих специалистов в сфере медиа, и какие навыки работы с нейросетью необходимо формировать у студентов массмедийных направлений уже сейчас.

 

Обзор литературы

 

Сегодня навыки медийной грамотности «стали составляющей личного «цифрового капитала» современного человека» (Вартанова, 2021: 10). Культура коммуникации в медиапространстве, способность критически мыслить, осмысленное потребление медиапродуктов, владение навыками медиатворческой деятельности – в концепции А.В. Федорова выступают основой медиаграмотности (Fedorov, 2017: 40). Н.В. Чичерина дополняет такой подход критерием адекватности взаимодействия с медиаинформацией – то есть способностью «осуществлять поиск, анализировать, критически оценивать и создавать медиатексты, распространяемые с помощью различных средств массовой информации и коммуникации, во всем разнообразии их форм» (Чичерина, 2012: 158).

По мнению И.В. Жилавской, медиаграмотность формируется в результате медиаобразования (Жилавская, Мин, 2019: 576) – процесса формирования и развития актуальных медианавыков. Впервые необходимость развития медиаобразования была отмечена в Грюнвальдской декларации, принятой в 1982 году на международном симпозиуме ЮНЕСКО. Документ говорил о введении и развитии программ по медиаобразованию на всех уровнях образования. Результатом медиаобразовательной деятельности выступает система «медиазнаний, умений, эмоциональноценностного отношения к медиа в целом» (Хлызова, 2011: 190), которую С.И. Симакова и И.В. Топчий называют медиакомпетентностью (Симакова, Топчий, 2007: 227). Медиаведы описывают медиакомпетентного человека как участника медийной коммуникации, понимающего различные аспекты жизнедеятельности медиасреды, отличающегося мультиформатным и многоканальным потреблением информации, способного искать, обрабатывать и критически оценивать ее, производить медиапродукты и применять современные медиатехнологии для их создания.

И.Н. Блохин убежден, что уровень медиакомпетенций напрямую зависит от уровня медиаобразования (Блохин, 2014: 138). Уровневую шкалу оценки медиакомпетентности предлагает А.В. Федоров, где наиболее низкий показатель проявляется как отсутствие навыков критического осмысления медиапроизведений, неустойчивость и изменчивость убеждений под влиянием медиа и безграмотность в создании медиапродуктов. Наивысшему уровню, в концепции автора, будет соответствовать способность понимания и интерпретации медиапродукта в контексте его структуры, исторического и культурного контекста. (Федоров, 2007: 103). М.В. Медведева дополняет классификацию профессиональным уровнем медиакомпетенций – наличие профессиональных знаний и навыков в области массовых коммуникаций, таких как умение управлять информационными потоками, прогнозировать эффект от каждого из них и др. (Медведева, 2022: 43). Модель профессиональных компетенций для специалистов массмедиа предлагают С.С. Плаксина, А.М. Куприянова и А.Ю. Ильина. Исследователи выделяют семь категорий ключевых медиакомпетенций, «отражающих широкий спектр необходимых навыков и знаний в современной медиасфере» (Плаксина, Куприянова, Ильина, 2024: 356). Среди них технические, коммуникативные, аналитические, этические, юридические, социальные и культурные компетенции, которые в условиях нейросетевой революции нуждаются в дополнениях.

Важность приобретения навыков владения нейросетевыми технологиями и умение применять их в профессиональной деятельности сегодня обозначил рынок труда. «Современный коммуникатор XXI века вынужден мастерски владеть множеством инновационных инструментов, которые не только определяют, но и трансформируют коммуникационные стратегии»⁸. В эпоху прогрессирующей цифровизации, когда технологии становятся неотъемлемой частью окружающей среды и медийного пространства, М.В. Загидуллина предложила концепцию, названную «панмедиатизацией». Этот термин обозначает преобразование мировой реальности, когда медиаинструменты становятся частью физического и психического опыта человека, благодаря интеграции с нейротехнологиями. Таким образом, язык компьютерных систем трансформируется в расширение человеческого интеллекта, представляя собой глобальное изменение в способах коммуникации и восприятия реальности. (Загидуллина, 2018: 41–47 ). В.Ф. Олешко отмечает, что в «основе многих инновационных решений по организации журналистской деятельности ведущих отечественных и зарубежных массмедиа находится именно использование сквозных цифровых технологий», к которым он относит нейросетевые технологии и искусственный интеллект. Медиаисследователь подчеркивает, что современная медиаиндустрия требует от медиаспециалистов вполне конкретных навыков – «использование журналистами в работе возможностей нейросетей» (Олешко, 2022: 570). Так, по данным сервиса по поиску работы SuperJob, в 2023 году впервые появились вакансии, в функционале которых прописаны требования по работе с нейросетями. Чаще сотрудников с умениями применять в работе ИИ-технологии ищут в сфере информационных технологий, СМИ, маркетинге, рекламе, PR и дизайне⁹.

По словам французской журналистки, декана в Sciences Po Journalism School Элис Антеом, в скором времени между медиаспециалистами, которые могут применять нейросети в работе, и теми, кто этого сделать не может, будет существовать большой разрыв (Рубцова, 2024: 158). По мнению директора по развитию технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс» Александра Крайнова, в этом случае журналистов заменят другие журналисты, которые используют технологии искусственного интеллекта в работе¹⁰. Согласно последним исследованиям Ingate Group, таких специалистов в России пока немного. Только 12% респондентов оценивают свой уровень владения нейросетями как высокий и понимают, как с помощью ИИ-технологий повысить эффективность профессиональной деятельности¹¹. «В условиях нового этапа цифровизации медиа, который непосредственно связан с развитием искусственного интеллекта, одной из важных задач образования в области журналистики и массовых коммуникаций является формирование у студентов знаний и компетенций, отвечающих запросам и потребностям медиаиндустрии»¹².

 

Методика исследования

 

В связи с обозначенной проблематикой целью исследования стало определение уровня медиакомпетентности студентов массмедийных направлений подготовки Алтайского государственного университета в области использования нейросетевых технологий. Изучение данного вопроса позволит актуализировать и дополнить модель медиакомпетенций навыками и умениями, которые сегодня необходимо формировать у будущих медиаспециалистов.

Респондентами выступили студенты с 1 по 4 курсы, обучающиеся по направлениям подготовки бакалавриата «Медиакоммуникации», «Журналистика» и «Реклама и связи с общественностью». Общее число участников исследования составило 512 человек в возрасте от 17 до 22 лет.

Основным методом исследования был выбран опрос (анкетирование). Опросник содержал вопросы закрытого и смешанного типа (с возможностью респондентов добавить собственный ответ), которые позволяли определить уровень осведомленности студентов о функциональных возможностях нейросетей в медиапроизводстве, наличие навыков работы с технологиями искусственного интеллекта и готовность применять нейросетевые технологии в профессиональной деятельности. При проведении опроса применялась простая случайная выборка. Период исследования – сентябрь 2024 года.

 

Результаты исследования

 

Исследование показало, что 100% респондентов знают о новых нейросетевых технологиях и возможностях их применения в медиаиндустрии. Из них 90% имеют собственный опыт работы с нейросетью и применяли технологии ИИ для решения профессиональных задач.

10% респондентов, которые в данный момент не применяют нейронную сеть, в качестве основной причины называют отсутствие достаточного уровня знаний (62,5%). Чуть больше 4% респондентов не понимают, как применить ИИ-технологии для решения профессиональных задач.

 

 

Чаще всего студенты используют нейросети для генерации мультиформатного контента и креативных идей (44 %). Генеративные функции 19% опрошенных используют для создания текстов, из них 4,5% пробовали создавать научные тексты. 16% опрошенных применяли нейросети для создания изображений, 5% – генерировали видео или музыкальные композиции, 4% пробовали создавать анимированную графику в нейросетях. Реже студенты используют нейросеть для разработки идей (19,6%).

 

 

18,5% с помощью нейросетей умеют обрабатывать данные и анализировать информацию. В качестве описания такого опыта использования студенты называли  создание подзаголовков для медиатекстов, подготовку аннотации для научной статьи, создание оглавления, оформление списка литературы в соответствии с ГОСТом, дайджест новостных материалов, подготовку инфографики.

Чуть больше 16% также отметили использование технологий ИИ в образовательных целях. Из них 11% с помощью нейросетей переводят тексты с иностранных языков, 5% создают презентации.

Менее 2% используют нейросети для улучшения уже существующего контента. Большая часть опрошенных (60%) отмечает, что не знает, как применить нейросети для редактирования фото- и видеоматериалов, а также аудиозаписей. При этом студенты информированы о возможностях цветокоррекции, шумоподавления и прочих редакторских возможностях, доступных в нейросетях.

63% респондентов не знают об аналитических возможностях технологий ИИ и не применяют ее для решения такого рода профессиональных задач.

На вопрос о том, какие нейросети используют студенты для решения медиатворческих задач, мнения разделились. Часть студентов использует нейросети, созданные американскими компания, обходя ограничения на использование для жителей России. При этом три из пяти лидирующих позиции рейтинга занимают отечественные сервисы: YandexGPT (используют 19% опрошенных), Kandinsky 2.2 (используют более 6% респондентов) и «Шедеврум» (применяют 5% респондентов).

 

 

Среди описанных студентами практик использования YandexGPT – перевод иностранных текстов, поиск информации и генерация текстов для социальных сетей. Нейросеть Kandinsky 2.2 чаще используют для создания изображений и анимированной графики, а «Шедеврум» используют в дизайн-проектах и для генерации видео.

Те, кто пользуются нейросетями иностранных компаний, не осознают угрозы кибербезопасности. 83% студентов не задумывается о возможных утечках данных, проблемах конфиденциальности и информационных атаках.

Если говорить о частоте использования нейросетей, то лишь 2% опрошенных ежедневно применяют ИИ-технологии для решения профессиональных задач. Большая часть (51%) использует нейросеть несколько раз в месяц.

 

 

Интересно, что знания о возможностях нейросетевых технологий основная масса студентов получает из СМИ и социальных сетей (49%). 17% – учатся у друзей и коллег, а 12,5% утверждают, что знакомиться с нейросетью приходится в процессе работы. 64,5% респондентов подчеркивают, что изучать новую медиатехнологию приходится самостоятельно. Основной трудностью в этом процессе студенты называют отсутствие качественного образовательного контента (23%), отсутствие экспертов в сфере (11%) и отсутствие обучения нейросетям в программе университета (7%).

Большинство участников опроса (61%) оценили уровень знаний и навыков при работе с нейротехнологиями как «поверхностный». Студенты отмечают, что не имеют четкого представления о том, как работает алгоритм нейросетей, как она обучается, не понимают, как интегрировать возможности ИИ для решения большего числа профессиональных задач, как правильно генерировать запросы, чтобы быстро получать адекватный ответ и слабо информированы об уровне киберугроз при работе с нейросетью.

98% респондентов отмечают необходимость в повышении компетенций для работы с нейросетями. Совершенствовать знания студенты готовы в следующих направлениях: генерация мультиформатного контента, обработка данных и медиааналитика, редактирование контента разных форматов, а также изучать правовые аспекты использования ИИ в медиапроектах.

 

 

В области генерации контента наибольший интерес студенты проявляют к созданию изображений. Респонденты объясняют это необходимостью визуализации данных или идей. Генерация элементов дизайна, изображений для социальных сетей или иллюстраций журналистских материалов, инфографика для маркетплейсов, графики и диаграммы в научной деятельности, создание референсов для более эффективной презентации креативных идей – это тот набор задач, которые респонденты готовы выполнять совместно с нейросетью.

На втором месте – желание улучшить навыки в работе по созданию генеративных текстов. Студенты нацелены применять этот навык для генерации ответов на электронные письма, создания комментариев или ответов на них, транскрибации аудиовизуальных файлов в текстовый контент, создания описаний к публикуемым медиапродуктам в соцсетях, создания постов и рерайта собственных текстов. Примечательно, что студенты не готовы доверить нейросети написание новостей или пресс-релизов, объясняя это низким качеством продукта, который выдает нейросеть.

На третьем месте – навык генерации видео. Большая часть студентов интересуется возможностью создавать реалистичные короткие видео для социальных сетей с помощью технологий ИИ. По мнению респондентов, это значительно ускорит процесс медиапроизводства, однако на данный момент никто из опрошенных не имеет успешного опыта создания таких продуктов.

В области медиааналитики отмечается интерес к навыкам мониторинга, анализа медиапотребления аудитории и ее предпочтения, анализа конкурентов, автоматизации оценки KPI, прогнозирования трендов и персонализации контента. Опыт применения нейросети для решения перечисленных задач у респондентов полностью отсутствует.

Направление редактирования контента при помощи нейросетевых технологий привлекает студентов следующим функционалом: улучшение качества аудиовизуального контента (увеличить изображение, убрать шум, восстановить фрагмент и проч.), адаптация форматов под разные каналы коммуникации и проверка качества контента (орфография и грамматика, соответствие стилю и др.).

В вопросе правовой компетентности использования нейросетевых технологий в медиапроектах студенты озабочены отсутствием законодательного регулирования аспектов интеллектуальной собственности на медиапродукты, созданные с помощью технологий искусственного интеллекта; неохранностью с позиции авторского права медиапродуктов, созданных с помощью ИИ-технологий; отсутствием определенности условий на законное применение нейросетей для решения коммерческих и иных задач; ослабление защиты творческой деятельности человека, которая становится частью медиапроизводства нейросетевых продуктов. Примечательно, что только 4% студентов самостоятельно обозначают проблему неопределенности вопросов авторского права применительно к нейротехнологям и подчеркивают желание усилить собственные знания в данном вопросе. Большинство опрошенных (71,5%) уверены, что медиапродукт, созданный автором с использованием технологий искусственного интеллекта, является его интеллектуальной собственностью. Больше половины объясняют это тем, что используют нейросеть на разных этапах медиатворческого процесса в качестве инструмента для осуществления замысла автора.

 

Выводы

 

Проведенное исследование показало, что уровень медиакомпетентности студентов массмедийных направлений подготовки Алтайского государственного университета в аспекте использования технологий искусственного интеллекта достаточно низкий. Будущие специалисты испытывают недостаток знаний, навыков и умений для интеграции нейросетевых технологий в медиапроизводственный процесс. Таким образом, «трансформация медиатехнологий находит свое место в пространстве медиа, отвечая на возникающий в ходе общественного развития социальный запрос, в том числе и на запрос в сфере образования» [13] . Актуализируется вопрос обновления и дополнения ключевых профессиональных медиакомпетенций в сфере журналистики и медиакоммуникаций с учетом возможностей технологий искусственного интеллекта.

Изучение уровня медиакомпетентности студентов массмедийных направлений подготовки позволяет моделировать набор недостающих знаний, навыков и умений, которые сегодня необходимо формировать у будущих медиаспециалистов. Речь идет о формировании новой категории медиакомпетенций – компетенции в области использования искусственного интеллекта, необходимых для профессиональной адаптации специалистов к новым условиям медиаиндустрии. Структура компетенции, на основе исследования студенческих потребностей, должна включать следующие навыки и умения: владение технологиями искусственного интеллекта для создания и редактирования медиапродуктов; умение создавать медийные продукты с помощью нейросетевых технологий; владение навыками автоматизации процесса медиааналитики данных с помощью нейросетей; способность применять нейросетевые модели для критического анализа и прогнозирования тенденций в массмедиа; знание норм, правил и этики, регулирующих использование технологий искусственного интеллекта в медиапроизводстве.

Необходимо подчеркнуть, что исследование выступает первым этапом моделирования категории медиакомпетенции в области использования искусственного интеллекта. Для дальнейшей концептуализации необходимо завершение второго этапа исследования – анализа опыта применения технологий искусственного интеллекта в процессе медиапроизводства среди представителей алтайской медиаиндустрии. С учетом полученных результатов исследования, обобщения мнений студентов массмедийных направлений подготовки и экспертов массмедиа, планируется определить исчерпывающий перечень знаний, навыков и умений в области искусственного интеллекта, которыми должен обладать выпускник медийных направлений подготовки после окончания вуза.

 

---

Примечания

Глава Национального центра развития ИИ: основная угроза – слепое доверие к технологиям // Тасс. 2023. Режим доступа: https://tass.ru/interviews/19312643
The State of Journalism 2024. Muckrack. 2024. Available at: https://muckrack.com/research/state-of-journalism-2024?_gl=1*1yset*_gcl_au*MTY1NTQzNjE4OC4xNzI5MzQzNjk3
Прогноз погоды от нейросети запустил в эфир ставропольский телеканал «СвоёТВ» // Телеканал «СвоёТВ. Ставропольский край». 2023. Режим доступа: https://stv24.tv/novosti/prognoz-pogody-ot-nejroseti-zapustil-v-efir-stavropolskij-telekanal-svoyotv/
Нейросеть создала постеры для третьего сезона «Мир! Дружба! Жвачка!». Премьера сериала состоится уже весной // РБК. 2023. Режим доступа: https://www.rbc.ru/life/news/63fcdb9a9a79479498f0a9a8
Как выглядит первая газета РБК, созданная в соавторстве с нейросетями // РБК. 2023. Режим доступа:  https://www.rbc.ru/society/29/04/2023/644cc8fe9a79476874dd9f28
«Сидоровы»: как снимают первый российский сериал по сценарию нейросети // Газета.ru. 2023. Режим доступа:  https://www.gazeta.ru/culture/2023/03/06/16353061.shtml
Внедрение ИИ в СМИ достигнет предела, а творить будет человек: На медиа-саммите в Китае обсудили влияние технологий на облик медиасферы // RG.RU. 2024. Режим доступа: https://rg.ru/2024/10/14/v-kitae-prohodit-vi-vsemirnyj-media-sammit-posviashchennyj-ii-v-zhurnalistike.html
Владимир Евстафьев об основных направлениях развития искусственного интеллекта, о его влиянии на медиаобразование и коммуникационную деятельность // МедиаТренды. 2024. Режим доступа: https://www.journ.msu.ru/about/mediatrends/42741
Работодатели начали требовать от сотрудников навыков владения нейросетями // RG.RU. 2023. Режим доступа: https://rg.ru/2023/05/28/vyshli-iz-seti.html
Соловьев считает, что журналистов в будущем ждет конкуренция с искусственным интеллектом // ТАСС. 2023. Режим доступа: https://tass.ru/obschestvo/19171323
12% российских специалистов имеют высокий уровень владения навыками работы с ИИ // Comnews.ru. 2024. Режим доступа: https://www.comnews.ru/content/231785/2024-02-29/2024-w09/1010/12-rossiyskikh-specialistov-imeyut-vysokiy-uroven-vladeniya-navykami-raboty-ii
Искусственный интеллект в медиаобразовании. Взгляд экспертов (Татьяна Фролова, Мария Аникина, Татьяна Яковлева) // МедиаТренды. 2024. № 2 (96). Режим доступа: https://www.journ.msu.ru/downloads/2024/MediaTrends_96.pdf
Влияние цифровой трансформации на медиаобразование // МедиаТренды. 2024. № 2 (96). Режим доступа: https://www.journ.msu.ru/downloads/2024/MediaTrends_96.pdf

 

Библиография

Блохин И.Н. Медиакомпетентность личности: ролевой анализ // Вестник Ленинградского университета им. А.С. Пушкина. 2014. № 2 (4). С. 136–146.

Вартанова Е.Л. О важности медиаобразования: два урока пандемии // Меди@льманах. 2021. № 1 (102). С. 8–13.

Жилавская И.В., Мин Ш. Особенности медиаобразовательной деятельности библиотек в зарубежных странах // Theory and methods of teaching. 2019. С. 585–593.

Загидуллина М.В. Панмедиатизация как основа ментально-языковых трансформаций // Ментально-языковые трансформации русской лингвокультурной личности: Поиск идентичности в медиатизированном обществе: коллективная монография. Челябинск: Челябинский государственный университет. 2018. С. 41–79.

Медведева М.В. Медиакомпетентность как компонент политической культуры молодежи России: дис. … канд. полит. наук. СПб., 2022.

Олешко В.Ф., Олешко Е.В. Сквозные цифровые технологии: диапазон возможностей современных массмедиа // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11. № 3. С. 564–585.

Плаксина С.С., Куприянова А.М., Ильина А.Ю. Медиа и компетенции: новый взгляд на подготовку специалистов в сфере массовых коммуникаций // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. 2024. Т. 11. № 3. С. 353–364.

Распопова С.С. Журналистское творчество в эпоху нейросетей // Неофилология. 2024. Т. 10. № 38. С. 442–451.

Рубцова Н.В. Нейросети в медиа: возможности, проблемы, перспективы для будущих медиаспециалистов // Вопросы теории и практики журналистики. 2024. Т. 13. № 1. С. 156–171.

Симакова С.И., Топчий И.В. Роль средств массовой информации в воспитании медиакомпетентной аудитории // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2017. № 4 (26). С. 226–233.

Федоров А.В. Медиакомпетентность личности: от терминологии к показателям // Инновации в образовании. 2007. № 10. C. 75–108.

Хлызова Н.Ю. Медиаобразование и медиакомпетентность в эпоху информационного общества // Вестник Томского государственного университета. 2011. № 342. С. 188–191.

Чичерина Н.В. Медиаграмотность как ключевая компетенция современного специалиста: структура и содержание // Вестн. Север. (Аркт.) Федер. унта. Сер.: Гуманитар. и соц. науки. 2012. № 1. С. 152–158.

 

Fedorov A., Levitskaya A. (2017) Media education and media criticism in the educational process in Russia. Media education and media criticism in the educational process in Russia. European Journal of Contemporary Education 6 (1): 39–47.