ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ЭПОХУ ЦИФРОВИЗАЦИИ: ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ В ПРЕДМЕТНОМ ОБУЧЕНИИ

Любовь Сергеевна Тарасова; Ирина Дмитриевна Столбова

Авторы

Любовь Сергеевна Тарасова Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия https://orcid.org/0000-0003-1819-4723
Ирина Дмитриевна Столбова Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия https://orcid.org/0000-0002-0546-9428

Ключевые слова:

цифровая трансформация, инженерное образование, геометро-графическая подготовка, искусственный интеллект, интеллектуальный эдвайзинг, адаптивное управление, цифровой след

Аннотация

Статья посвящена обоснованию перехода от автоматизации классических образовательных инструментов к внедрению адаптивных образовательных моделей, основанных на интеллектуальных системах управления. Необходимость подобных процессов вызвана условиями перехода к Индустрии 5.0, согласно которой традиционная инженерная подготовка претерпевает фундаментальную трансформацию. Целью исследования является разработка и обоснование модели трансформации образовательного процесса в инженерном вузе (на примере геометро-графической подготовки) в условиях тотальной цифровизации. Материалы и методы. В работе рассматриваются методы системного анализа, подходы к управлению на основе данных (Data-Driven Management), концепция интеллектуального эдвайзинга и предиктивной аналитики как фундамента сопровождения учебного процесса. Результаты. Обоснована роль интеллектуального посредничества ИИ между заданными образовательными нормативами и индивидуальными особенностями студента, а также предложен механизм «живой связи» учебного процесса с реальным сектором экономики через программных агентов. Обсужден функционал цифровых инструментов и приведены примеры их использования при сопровождении процесса геометро-графической подготовки студентов. Практическая ценность работы сосредоточена на совершенствовании внутренней системы высшего учебного заведения. Инструменты интеллектуального эдвайзинга позволяют вузам автоматизировать мониторинг качества обучения, минимизировать риски отсева за счет прогнозирования трудностей студентов и оптимизировать распределение педагогических ресурсов. Заключение. Предложенные инструменты интеллектуального эдвайзинга и модели управления могут быть интегрированы в образовательные программы инженерных вузов для повышения качества подготовки специалистов, сокращения периода их адаптации на высокотехнологичном производстве, а также синхронизации планируемых образовательных результатов с запросами цифровой индустрии.

Биографии авторов

Любовь Сергеевна Тарасова, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

аспирант, старший преподаватель кафедры дизайна, графики и начертательной геометрии, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

Ирина Дмитриевна Столбова, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

д-р техн. наук, доц., заведующий кафедрой дизайна, графики и начертательной геометрии, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

Библиографические ссылки

1. Корчак К.И., Красильников В.В., Тоискин В.С. Современные подходы к понятию цифровой трансформации образования // Проблемы современного образования. 2022. № 1. С. 171–183. DOI: 10.31862/2218-8711-2022-1-171-183

2. Голованова Н.И., Смирнова Е.А. Трансформация учебного процесса: управление интеграцией цифровых технологий и современных образовательных стратегий // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. 2025.

Т. 12. № 1. С. 115–125. DOI: 10.22363/2312-8313-2025-12-1-115-125

3. Игнатенко Н.А., Морозов С.А. Предиктивная аналитика и скоринг студентов с помощью нейронных сетей // Вестник науки. 2025. Т. 2, № 11 (92). С. 796–803.

4. Сундукова Т.О., Ваныкина Г.В. Коучинг, менторинг и эдвайзинг: традиции и инновации // Электрон. науч.-практ. журн. «Современная педагогика». 2016. № 11 (48). С. 34–39. URL: https://pedagogika.snauka.ru/2016/11/6217.

5. Столбова И.Д., Кочурова Л.В., Носов К.Г. К вопросу о цифровой трансформации предметного обучения // Информатика и образование. 2020. № 9 (318). С. 53–63. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-9-53-63

6. Kukushkin K., Ryabov Y., Borovkov A. Digital Twins: A Systematic Literature Review Based on Data Analysis and Topic Modeling // Data. 2022. Vol. 7, no. 12. P. 173. DOI: 10.3390/data7120173

7. Токтарова В.И., Пашкова Ю.А. Предиктивная аналитика в цифровом образовании: анализ и оценка успешности обучения студентов // Сибирский педагогический журнал. 2022. № 1. С. 97–106. DOI: 10.15293/1813-4718.2201.09

8. Адаптивные интеллектуальные системы поддержки обучения в высшей школе: подходы, технологии, эффекты / Е.Ю. Голованова, К.Н. Моругова, М.И. Сорокина и др. // Управление образованием: теория и практика. 2024. № 10-1. С. 91–99. DOI: 10.25726/a6526-9930-0748-x

9. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения / Е.А. Кошкина, Н.В. Бордовская, Д.С. Гнедых и др. // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 6. С. 36–57. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-36-57

10. Столбова И.Д., Александрова Е.П., Крайнова М.Н. Модульная технология управления предметной подготовкой студентов // Университетское управление: практика и анализ. 2012.

№ 5 (81). С. 88–95.

11. Павлов А.Ф., Мякишева Ю.В., Родионова Г.Н. Опыт применения технологии адаптивного обучения в образовательном процессе высшего учебного заведения // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологические науки. 2024. Т. 26, № 3 (96). С. 70–76. DOI: 10.37313/2413-9645-2024-26-96-70-76

12. Конструирование методов активизации учебной деятельности учащихся при изучении математики с помощью нейросетевых инструментов / Б.Е. Стариченко, П.Г. Безбородова, Е.А. Соф¬рыгина, Г.М. Шоева // Педагогическое образование в России. 2025. № 2. С. 43–55.

13. Галагузова М.А., Перекальский И.Н. Трансформация образования с внедрением искусственного интеллекта: постановка проблемы // Ценности и смыслы. 2024. № 1 (89). С. 84–94. DOI: 10.24412/2071-6427-2024-1-84-94

14. Нигодин Е.А. Исследование эффективности применения модели цифрового ассистента преподавателя при профессиональной подготовке бакалавров математических направлений // Науч.-метод. электрон. журн. «Концепт». 2025. № 08. С. 382–402. URL: https://e-koncept.ru/2025/251170.htm. DOI: 10.24412/2304-120X-2025-11170

15. Chikurtev D., Chikurteva A., Gyoshev S. 3D technologies for digitalization and creation of new educational resources in engineering // INTED2023 Proceedings. 2023. P. 7073–7081. DOI: 10.21125/inted.2023.1932

16. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю. Использование искусственного интеллекта в качестве виртуального участника учебной группы в процессе обучения принятию решений // Профессиональное образование и рынок труда. 2025. Т. 13, № 4 (63). С. 202–213. DOI: 10.52944/PORT.2025.63.4.012

17. Садыкова А.Р., Левченко И.В. Искусственный интеллект как компонент инновационного содержания общего образования: анализ мирового опыта и отечественные перспективы // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2020.

Т. 17, № 3. С. 201–209. DOI: 10.22363/2312-8631-2020-17-3-201-209

18. Hoefele J. European Digital Competence Frameworks and Engineering Pedagogy // Mobility for Smart Cities and Regional Development – Challenges for Higher Education. ICL 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 390. Springer, Cham, 2022. DOI: 10.1007/978-3-030-93907-6_87

19. Назарова Ж.А. Геометро-графическая подготовка студентов технических специальностей в современных условиях // Геометрия и графика. 2024. Т. 12, № 1. С. 41–49. DOI: 10.12737/2308-4898-2024-12-1-41-49

20. Пестов В.В., Москвин Д.А. ИИ-тьютор для персонализированного обучения в современной школе // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2025): сб. ст. VI Междунар. науч.-практ. конф., Москва, 13–14 ноября 2025 года. М.: Моск. гос. психол.-пед. ун-т, 2025. С. 230–251.