ВОПРОСЫ КАДРОВ

Оригинальная статья

УДК 681.3:62.52 Е.Л. Черкашина^1,2, Е.В. Пиневич², О.В. Цибизова¹, 2025

ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь №7-2025 /1195/

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2025-7-71-80

Название

Адаптивная модель непрерывного профессионального образования в условиях технологической модернизации угольной промышленности

Авторы

Черкашина Е.Л. Канд. филол. наук, доцент кафедры русского языка как иностранного и общетеоретических дисциплин, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева», 127550, г. Москва, Россия, доцент кафедры «Русский язык как иностранный», ФГАОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана», 105005, г. Москва, Россия, e-mail: bazilik@mail.ru
Пиневич Е.В. Канд. пед. наук, доцент, заведующий кафедрой, ФГАОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана», 105005, г. Москва, Россия, e-mail: evpinevich@bmstu.ru
Цибизова О.В. Канд. филол. наук, заведующий кафедрой русского языка как иностранного и общетеоретических дисциплин, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева», 127550, г. Москва, Россия, e-mail: cibizova_o@rgau-msha.ru

Аннотации

Современные вызовы цифровой трансформации угольной отрасли обусловливают критическую необходимость кардинального пересмотра традиционных подходов к профессиональной подготовке кадров. Интенсификация внедрения автоматизированных систем управления, робототехнических комплексов и технологий искусственного интеллекта в горнодобывающей промышленности создает качественно новые требования к компетентностному профилю специалистов. Целью исследования является разработка теоретически обоснованной адаптивной модели непрерывного профессионального образования, интегрирующей традиционные методы подготовки с инновационными цифровыми технологиями обучения в контексте специфических потребностей угольной отрасли. Методологический аппарат исследования базируется на применении комплексного подхода, включающего системный анализ, метод экспертных оценок, корреляционно-регрессионный анализ и моделирование. Эмпирическая база охватывает данные по 847 специалистам из 23 угледобывающих предприятий Кемеровской области и Республики Коми за период 2020-2023 гг., результаты анкетирования 312 экспертов отрасли и статистические показатели профессиональной мобильности персонала. Ключевые результаты демонстрируют статистически значимую корреляцию между внедрением адаптивных образовательных программ и повышением производительности труда на 23,7%, снижением производственного травматизма на 31,4% и увеличением коэффициента профессиональной мобильности с 0,34 до 0,67. Разработанная модель обеспечивает на 89,3% соответствие компетенций выпускников актуальным потребностям цифровизированных угольных предприятий при сокращении временных затрат на адаптацию молодых специалистов в 2,1 раза. Теоретическая значимость работы заключается в концептуальном обосновании принципов адаптивности профессионального образования в условиях технологических трансформаций. Практическая ценность определяется возможностью прямого применения разработанной модели в системе корпоративного обучения угледобывающих компаний и региональных программах профессиональной подготовки. Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой алгоритмов машинного обучения для персонализации образовательных траекторий и созданием цифровых двойников производственных процессов для тренингов специалистов.

Ключевые слова

Адаптивное обучение, цифровизация угольной отрасли, профессиональные компетенции, непрерывное образование, технологическая модернизация, корпоративное обучение, производственная безопасность.

Список литературы

1. Pedram S., Palmisano S., Miellet S., Farrelly M., Perez P. Influence of age and industry experience on learning experiences and outcomes in virtual reality mines rescue training. Frontiers in Virtual Reality. 2022;(3):941225. DOI: 10.3389/frvir.2022.941225.
2. Yuan Y., Cheng G., Peng W., Yang X., Du Y. Investment strategies for sustainable safe development of Chinese coal mine employees driven by digital intelligence. Frontiers in Public Health. 2024;(12):1464930. DOI: 10.3389/fpubh.2024.1464930.
3. Walker M. How Education and Training Developed the Mining Workforce: Oral Recollection and Testimonies. Education, Work and Social Change in Britain’s Former Coalfield Communities. Eds. R. Simmons, K. Simpson. Cham: Palgrave Macmillan, 202:89-112. DOI: 10.1007/978-3-031-10792-4_5.
4. Gursoy M., Ozcelik ?. Virtual Reality in Underground Mining Education: Enhancing Machinery Comprehension. Mining, Metallurgy & Exploration. 2024;(41):1-15. DOI: 10.1007/s42461-024-01109-9.
5. MacMahon S.J., Corbett B., Hassall M. et al. ‘What Good Looks Like’: Building a Shared Understanding of Quality Training and Learning in the Mining Industry. Vocations and Learning. 2024;(17):353. DOI: 10.1007/s12186-024-09353-2.
6. Chen L.T., Liu L., Urade S. et al. An Industry Perspective on the Current US Metal Mining Engineering Education. Mining, Metallurgy & Exploration. 2023;(40):1567-1582. DOI: 10.1007/s42461-023-00782-6.
7. Sorensen A., Mitra R., Hulthen E. et al. Bringing the Entrepreneurial Mindset into Mining Engineering Education. Mining, Metallurgy & Exploration. 2022;(39):1333-1344. DOI: 10.1007/s42461-022-00620-1.
8. Lind G. Fostering Minerals Workforce Skills of Tomorrow through Education and Training Partnerships. Celebrating the Megascale. Eds. P.J. Mackey et al. Cham: Springer, 2014:65-82. DOI: 10.1007/978-3-319-48234-7_5.
9. Azhari F., Sennersten C.C., Lindley C.A. et al. Deep learning implementations in mining applications: a compact critical review. Artificial Intelligence Review. 2023;(56)14367-14402. DOI: 10.1007/s10462-023-10500-9.
10. Lund E., Pekkari A., Johansson J. et al. Mining 4.0 and its effects on work environment, competence, organisation and society – a scoping review. Mineral Economics. 2024;(37):427-448. DOI: 10.1007/s13563-024-00427-0.
11. Obukhov A.D., Krasnyanskiy M.N., Dedov D.L., Nazarova A.O. The study of virtual reality influence on the process of professional training of miners. Virtual Reality. 2022;(26):1579-1599. DOI: 10.1007/s10055-022-00687-7.
12. Vercheba A.A. Personnel training for the mining and geological sector of Russia. Mining Science and Technology (Russia). 2021;6(2):144-153. DOI: 10.17073/2500-0632-2021-2-144-153.
13. Bai G., Xu T. Safety Technology Risks and Countermeasures in the Intelligent Construction of Coal Mines. Geofluids. 2022;(2022):4491044. DOI: 10.1155/2022/4491044.
14. Li Q., Chen Q., Wang Y. Status and future tasks of coal mining safety in China. Safety Science. 2020;(126):104635. DOI: 10.1016/j.ssci.2020.104635.
15. Программа развития угольной промышленности России на период до 2035 года: утв. распоряжением Правительства РФ от 13 июня 2020 г. № 1582-р. Собрание законодательства РФ. 2020. № 25. С. 3944.

Для цитирования

Черкашина Е.Л., Пиневич Е.В., Цибизова О.В. Адаптивная модель непрерывного профессионального образования в условиях технологической модернизации угольной промышленности // Уголь. 2025;(7):71-80. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-7-71-80.

Информация о статье

• Поступила в редакцию: 03.06.2025
• Поступила после рецензирования: 17.06.2025
• Принята к публикации: 27.06.2025