Интеллектуальное управление в эпоху цифровизации: персонализация и контроль в предметном обучении
Рубрика: Управление в социально-экономических системах
Статья в выпуске: 3 т.26, 2026 года.
Бесплатный доступ
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.
Короткий адрес: https://sciup.org/147254892
IDS: 147254892 | УДК: 004.9 | DOI: 10.14529/ctcr260305
Intelligent management in the era of digitalization: personalization and control in subject-based education
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.
