hi boy
Журнал «Уголь»

ИННОВАЦИИ


Оригинальная статья

Название

Разработка сетевых программ повышения квалификации работников угольной отрасли на основе интеллектуальных обучающих систем

Авторы

  • Багмат О.Н., старший преподаватель кафедры иностранных языков факультета гуманитарных и социальных наук ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы», 117198, г. Москва, Россия, e-mail: olgabagm@gmail.com

  • Игнашина З.Н., канд. филол. наук, доцент кафедры английского языка и профессиональной коммуникации, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 125993, г. Москва, Россия, e-mail: tirroleland@mail.ru

  • Рыбакова И.А., канд. филос. наук, доцент кафедры иностранных языков факультета гуманитарных и социальных наук ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы», 117198, г. Москва, Россия, e-mail: irina.rybakova.88@list.ru

Аннотации

Статья посвящена разработке инновационных сетевых программ повышения квалификации работников угольной промышленности на базе интеллектуальных обучающих систем. Цель исследования – сформировать концептуальные и методические основы создания ИИ-технологий корпоративного онлайн-обучения для развития цифровых компетенций специалистов отрасли. Методология включает анализ лучших мировых практик e-learning, проектирование архитектуры интеллектуальной образовательной системы, разработку сценариев адаптивного обучения на основе данных. Эмпирическую базу составляют опросы 120 экспертов, 15 кейсы угольных компаний, массивы цифрового следа 2500 обучающихся. Исследование выявило ключевые принципы интеллектуализации онлайн-курсов: персонализация траекторий (r = 0,86), адаптивная аналитика прогресса (r = 0,79), интерактивный контент (r = 0,74). Предложена модульная структура ИИ-системы, интегрированной с HR-процессами и кадровой аналитикой. Разработан прототип платформы, показавший повышение результативности обучения на 34%. Научная значимость состоит в развитии методологии проектирования интеллектуальных обучающих экосистем. Практический эффект связан с потенциалом тиражирования решений для кадрового обеспечения цифровой трансформации индустрии.

Ключевые слова

Искусственный интеллект, адаптивное обучение, сетевые программы, угольная промышленность, цифровые компетенции, интеллектуальные системы.

Список литературы

  1. Frey C.B., Osborne M.A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change. 2017;(114):254-280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019.

  2. Cascio W.F., Montealegre R. How technology is changing work and organizations. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior. 2016;(3):349-375. https://doi.org/10.1146/annurev-orgpsych-041015-062352.

  3. Zhu X., Qiu L. Personalized training system based on artificial intelligence. In 2018 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS). 2018. pp. 463-466. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICITBS.2018.00120.

  4. Daugherty P.R., Wilson H.J. Human+ machine: Reimagining work in the age of AI. Harvard Business Press, 2018.

  5. Siadaty M., Ga?evi? D., Hatala M. Associations between technological scaffolding and micro-level processes of self-regulated learning: A workplace study. Computers in Human Behavior. 2016;(55):1007-1019. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.035.

  6. Aguinis H., Kraiger K. Benefits of training and development for individuals and teams, organizations, and society. Annual Review of Psychology. 2009;(60):451-474. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.60.110707.163505.

  7. Salas E., Tannenbaum S.I., Kraiger K., Smith-Jentsch K.A. The science of training and development in organizations: What matters in practice. Psychological Science in the Public Interest. 2012;13(2);74-101. https://doi.org/10.1177/1529100612436661.

  8. Welsh E.T., Wanberg C.R., Brown K.G., Simmering M.J. E?learning: emerging uses, empirical results and future directions. International Journal of Training and Development. 2003;7(4):245-258. https://doi.org/10.1046/j.1360-3736.2003.00184.x.

  9. Beaudry A., Pinsonneault A. Understanding user responses to information technology: A coping model of user adaptation. MIS Quarterly. 2005;29(3):493-524. https://doi.org/10.2307/25148693.

  10. Dwivedi Y.K., Hughes D.L., Coombs C. et al. Impact of COVID-19 pandemic on information management research and practice: Transforming education, work and life. International Journal of Information Management. 2020;(55):102211. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102211.

  11. Ellinger A.D. Contextual factors influencing informal learning in a workplace setting: The case of "reinventing itself company". Human Resource Development Quarterly. 2005;16(3):389-415. https://doi.org/10.1002/hrdq.1145.

  12. Kaplan A.M., Haenlein M. Higher education and the digital revolution: About MOOCs, SPOCs, social media, and the Cookie Monster. Business Horizons. 2016;59(4):441-450. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2016.03.008.

  13. Littlejohn A., Margaryan A. Technology-enhanced professional learning: Processes, practices, and tools. Routledge, 2014.

  14. Peng H., Ma S., Spector J.M. Personalized adaptive learning: an emerging pedagogical approach enabled by a smart learning environment. Smart Learning Environments. 2019;6(1):1-14. https://doi.org/10.1186/s40561-019-0089-y.

  15. Wang M., Vogel D., Ran W. Creating a performance-oriented e-learning environment: A design science approach. Information & Management. 2011;48(7):260-269. https://doi.org/10.1016/j.im.2011.06.003.

Поддержка

Публикация выполнена при поддержке Программы стратегического академического лидерства РУДН.

Для цитирования

Багмат О.Н., Игнашина З.Н., Рыбакова И.А. Разработка сетевых программ повышения квалификации работников угольной отрасли на основе интеллектуальных обучающих систем // Уголь. 2025;(1):37-44. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-1-37-44.

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК



Свежий выпуск
Партнеры