INTELLIGENT MANAGEMENT IN THE ERA OF DIGITALIZATION: PERSONALIZATION AND CONTROL IN SUBJECT-BASED EDUCATION
Keywords:
digital transformation, engineering education, geometric and graphic training, artificial intelligence, intelligent advising, adaptive management, digital footprintAbstract
The article is devoted to substantiating the transition from the automation of classical educational tools to the implementation of adaptive educational models based on intelligent control systems. The need for such processes is caused by the transition to Industry 5.0, which implies a fundamental transformation of traditional engineering education. The purpose of this research is to develop and justify a model for transforming the educational process in an engineering university (using the example of geometric and graphic training) in the context of total digitalization. Materials and methods. The article explores the methods of system analysis, approaches to data-driven management, and the concept of intelligent advising and predictive analytics as the foundation for supporting the educational process. Results. The article substantiates the role of AI's intellectual mediation between the specified educational standards and the individual characteristics of the student, and proposes a mechanism for “live communication” between the educational process and the real sector of the economy through software agents. The article discusses the functionality of digital tools and provides examples of their use in supporting the process of geometric and graphic training for students. The practical value of the work is focused on improving the internal system of a higher education institution. The tools of intelligent advising allow universities to automate the monitoring of the quality of education, minimize the risks of dropout by predicting the difficulties of students, and optimize the distribution of pedagogical resources. Conclusion. The proposed tools of intelligent advising and management models can be integrated into the educational programs of engineering universities to improve the quality of training specialists, reduce the period of their adaptation in high-tech production, and synchronize the planned educational results with the demands of the digital industry.References
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.
