Как ИИ меняет транспортное образование
Одна из сессий на прошедшем в Санкт–Петербурге Международном транспортно–логистическом форуме была посвящена применению искусственного интеллекта в транспортном образовании.
Представители профессионального сообщества пытались разобраться, что такое ИИ – еще один инструмент или системный вызов. Нужно ли бороться с ИИ в образовании или пора перейти к философии сотрудничества? Если не можешь бороться, может, лучше возглавить этот процесс и управлять им?
Искусственный интеллект как данность
«Глубоко убежден в том, что транспорт – это одна из первых сфер, где ИИ будет прогрессивно внедряться», – заявил первый заместитель министра транспорта РФ Константин Пашков и призвал не бояться этих перемен.
Он напомнил, что РУТ был одним из первых, кто создал в нашей стране электронную библиотеку, оцифровав 4,5 млн изданий и предоставив доступ к этой библиотеке всем вузам стран бывшего Советского Союза.
«Моделируя новые подходы в системе транспортного образования, ИИ надо ставить во главу угла, это данность, – сказал Константин Пашков. – Минтранс уже внедрил систему ИИ, первой ласточкой стал электронный документооборот. Я вижу, что ИИ не исключает человека. Все равно, когда вы фиксируете итог работы, которую осуществили машинные механизмы, вы обязаны включить голову и принять на себя ответственность».
Проект федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» – первый в истории России комплексный акт, системно определяющий правила разработки и применения ИИ, общественное обсуждение которого завершилось 15 апреля 2026 года. Планируемая дата вступления в силу – 1 сентября 2027 года. Минтранс предложил ряд глав и особенностей, связанных с эксплуатацией транспорта.
«Мы должны предохранить транспортную систему от актов незаконного вмешательства, обязаны создавать отечественный ИИ на собственных платформах, чтобы никто не мог перенаправить наше ТС или заблокировать его работу в критический момент. Вместе с тем мы понимаем, что повышение безопасности перевозок, регулирование дорожного движения в крупных городах и агломерациях – это начало тех возможностей, которые нам дает ИИ», – резюмировал Константин Пашков.
Новая транспортная реальность
«Искусственный интеллект для транспортной отрасли – это вопрос уже не отдаленного будущего, а текущих решений в технологиях, управлении и подготовке кадров, – подчеркнул ректор Морского государственного университета имени адмирала Г.И. Невельского Денис Буров. – Особенно отчетливо это проявляется в морском транспорте, где мы наблюдаем активное развитие автономного судовождения, переход к дистанционному управлению с берега, расширение применения предиктивной аналитики для выбора маршрутов и прогнозов технического состояния судовых систем. Автономные навигационные комплексы постепенно выходят из области экспериментов и становятся частью производственной логики отрасли».
По мнению Дениса Бурова, для университета главный вопрос состоит не только в том, какие технологии приходят на флот, но какого специалиста готовить в этих условиях. Если еще недавно в центре подготовки находился специалист, работающий прежде всего с техникой и регламентами, то сегодня все больше востребован профессионал, способный работать в цифровой среде, взаимодействовать с интеллектуальными системами, анализировать данные и принимать решения в сложном человеко–машинном контуре.
Для морской отрасли это имеет особое значение, и на морском транспорте ИИ нужно рассматривать как фактор глубокой трансформации профессиональной деятельности, что требует кардинального изменения модели подготовки. Необходимо не только сохранять фундаментальную инженерную и морскую базу, но и существенно усиливать цифровой и аналитический компонент образовательных программ.
«Современный выпускник должен понимать цифровую навигацию, основы работы с данными, логику функционирования интеллектуальных систем, принципы кибербезопасности, а также быть готовым к работе в среде, где часть функций передается алгоритму, а ответственность за это остается за человеком, – сказал Денис Буров. – Для транспортного, особенно морского университета особую роль приобретают интеллектуальные тренажеры, цифровые симуляторы и системы моделирования нештатных ситуаций, которые позволяют перейти от традиционных схем подготовки к логике реальной операционной среды, где специалист должен уметь действовать в условиях неопределенности, быстро интерпретировать данные и грамотно взаимодействовать с цифровыми системами поддержки».
Эпоха искусственного интеллекта требует перехода к непрерывному образованию действующих специалистов, повышению квалификации преподавателей и обновлению программ дополнительного профессионального образования.
В Морском государственном университете имени адмирала Г.И. Невельского выделены три направления работы:
– системное обновление образовательных программ, где ИИ входит в подготовку как сквозной элемент инженерного, управленческого и транспортного образования;
– развитие новой учебной инфраструктуры за счет современных тренажеров, цифровых двойников, работы с отраслевыми данными, моделирования сложных сценариев и обучения в условиях, максимально приближенных к профес-
сиональной среде;
– развитие непрерывного образования и международного образовательного сотрудничества через обмен практиками, совместные проекты и профессиональный диалог университетов.
Уже сегодня появляются новые профессии на морском транспорте. Это береговые операторы, управляющие автономными судами, инженеры по взаимодействию с навигационными ИИ–системами, специалисты по кибербезопасности судовых комплексов, аналитики данных транспортных процессов, и задача университета не догонять эти изменения, а работать на опережение.
«ИИ меняет не только транспорт, он меняет само транспортное образование. Выиграют те университеты, которые пересматривают содержание подготовки, обновляют тренажерную и цифровую базу, учат работать с данными, с интеллектуальными системами, с новой ответственностью специалиста в человеко–машинной среде. Для транспортного университета – это стратегическая ответственность за подготовку кадров для новой транспортной реальности», – заключил Денис Буров.
Халява не прилетит
Современная цифровая трансформация меняет не только транспорт, но и образование, поэтому Приволжский государственный университет путей сообщения делает акцент на цифру, заявил его ректор Максим Гаранин. «Мы разрешили студентам использовать ИИ в письменных работах, но при этом мы решили научить их использовать его правильно. Они должны указать, что они использовали, в какой части, но структуру работы и выводы они должны сделать сами», – рассказал он.
По его словам, в научной среде все чаще процессы цифровой трансформации описываются через феномен «цифровой деменции», который рассматривается как обратимое, но при этом значимое когнитивное снижение. Под «цифровой деменцией» понимается функциональное снижение когнитивных способностей под влиянием цифровых технологий, что может проявляться в абсолютно разных формах: снижение памяти, внимания, логического мышления, способности к длительной умственной работе. Причиной этого является изменение когнитивных стратегий, клиповое мышление, постоянные переключения, зависимость от цифровых устройств.
«Опрос более 3 тыс. обучающихся показал, что практически 6 часов в день каждый студент проводит в цифровой среде, при этом учебная цифровая активность занимает в среднем около 2–3 часов. Умеренное использование цифровых технологий повышает эффективность обучения, однако превышение определенного порога приводит к снижению результатов», – привел данные Максим Гаранин.
Международные исследования показывают, что образование в целом оказывает защитное влияние на психическое здоровье, однако чрезмерная интенсивность обучения и высокий уровень стресса могут приводить к обратному эффекту. Академическое давление, перегрузка и неблагоприятная образовательная среда связаны с ростом тревожности и депрессии у студентов.
Каков педагогический ответ для купирования этих рисков?
Одним из эффективных ответов может стать смена модели обучения. «Традиционная модель обучения представлена в виде петли, когда с одной стороны педагогический результат, с другой – проверка, – пояснил Максим Гаранин. – Более эффективна модель замедленного обучения, что позволяет уменьшить фрагментацию внимания, повысить глубину исследования, укрепить память. Студенты положительно оценили такой подход, отметили эффективность таких мер, как уменьшение объема материала, снижение числа параллельных задач, увеличение времени на обсуждение. Это свидетельствует о том, что учащиеся испытывают потребность в более спокойном, структурированном обучении. В наших учебных планах это сделать сложно, но возможно. Вторую петлю нужно выстроить и для преподавательского состава».
Таким образом, формирование когнитивных навыков обучающихся должно быть не только интенсивным, но и психологически безопасным, важно найти баланс между цифровизацией и когнитивной устойчивостью.
Сначала думай сам,
потом используй ИИ
Профессор Пекинского транспортного университета Чжан Тао обратил внимание собравшихся на переосмысление роли учителя: «На протяжении тысячелетий была бинарная структура: учитель – ученик. ИИ стал третьим полюсом обучения. В то время как учитель отвечает за мотивацию учеников, направление критического мышления, ИИ отвечает за передачу знаний. Сегодня учителям необходимо перейти к роли когнитивного навигатора. Это предъявляет более высокие требования к квалификации преподавателей».
Как помочь преподавателям повысить свою грамотность в области ИИ и трансформировать свои педагогические подходы? Как научить студентов правильно использовать ИИ и создать модель обучения на основе сотрудничества машины и человека? Чтобы ответить на эти вопросы, необходимы совместные усилия мирового образовательного сообщества, считает Чжан Тао.
Сегодня страны ищут собственные пути решения. Например, в Китае в 2025 году 85% ведущих вузов завершили локальное внедрение крупномасштабных моделей, основанных на переходе от стандартизированного обучения к индивидуальному, от передачи знаний к развитию компетенций. «Пекинский университет разработал интеллектуальную систему помощи преподавателям для почти 3 тыс. курсов, – сказал Чжан Тао. – Среди студентов пропагандируем принцип: сначала думай самостоятельно, а затем используй ИИ для проверки своих идей и расширения кругозора. В то же время мы уделяем особое внимание развитию у студентов ключевых компетенций, критического мышления, инженерной оценки и этической ответственности. Высшее инженерное образование демонстрирует общие тенденции. Основная миссия образования – воспитать всесторонне развитых и творческих личностей. Пусть технологии служат людям, а не наоборот. Это общая ответственность всех педагогов».
«Сначала подумай сам, а потом проверь себя через ИИ – это правильный принцип, – заметил ведущий дискуссии, первый проректор Российского университета транспорта Владимир Тимонин. – Вопрос: через 10 лет будет ли чем думать, если наши дети привыкли все спрашивать с самого начала и не думать? Это происходит на наших глазах, и они уже к нам приходят. В прошлом году был прием абитуриентов, которые начали свой образовательный трек в детском саду с планшетом в руках, у них четко прослеживается цифровая деменция, и этот процесс будет только набирать силу».
Оптимизация и скорость
Проректор по цифровой трансформации и связям с производством Омского государственного университета путей сообщения Александр Комяков сделал акцент на тех возможностях, которые дает ИИ для оптимизации внутренних учебных процессов.
С 2024 года в университете реализуется новая образовательная программа «Искусственный интеллект и киберфизические системы», где студенты учатся быть не только потребителями таких систем, но и их создателями. Много усилий прилагается для обучения преподавательского состава, прорабатывается создание нормативной базы по применению ИИ внутри университета.
«Активно внедряются ИИ–агенты – программы, которые помогают оптимизировать бизнес–процессы внутри вуза, а также ИИ–ассистенты для сотрудников, оказывающие помощь при работе с внутренней системой документооборота», – поделился опытом Александр Комяков.
Начальник центра «Транспорт и технологии» Иркутского университета путей сообщения Павел Иванов рассказал о базовых принципах применения ИИ в учебном процессе:
– знание ключевых принципов работы ИИ;
– открытость применения;
– верификация;
– валидация – сравнение с классическими источниками и проверка ссылок, предложенных ИИ;
– минимизация объема генерации несодержательного контента.
Таким образом достигается повышение скорости образовательного процесса, скорости изучения предмета, считает Павел Иванов. «Например, учащиеся могут с помощью ИИ более эффективно управлять своим временем; с помощью ИИ–агентов искать и систематизировать информацию, готовиться к экзаменам, создавать цифровые материалы, проводить эксперименты и исследования в виртуальных лабораториях и симуляторах на основе ИИ», – отметил он.
В свою очередь преподаватели могут использовать ИИ для:
– повышения эффективности и качества преподавания;
– автоматизации процесса создания и обновления учебных материалов на основе последних научных данных;
– создания интерактивных и
обучающих приложений и тренажеров на основе ИИ;
– создания чат–ботов или цифровых двойников для ответов на вопросы обучающихся.
А также с помощью ИИ можно мониторить успеваемость студентов, давать рекомендации по улучшению образовательного процесса на основе анализа обратной связи от студентов и результатов их успеваемости.
Исследования показывают, что без ИИ человек способен освоить не более 250–500 Мбайт информации, а с применением ИИ объем информации на одного человека может достигать 131 Тбайт.
По мнению Павла Иванова, один из вызовов связан со структуризацией данных об изучаемых объектах, когда идет процесс расслоения информации на структурированную и неструктурированную. «Это представляет серьезный вызов для современного инженера. Например, данные с цифровых станций и объектов инфраструктуры – цифровых локомотивов, диагностических комплексов, БПЛА – человеку технически невозможно проанализировать вручную. За 12 часов работы один электровоз создает массив информации из 129 600 строк из 100 столбцов. Один час съемки с БПЛА – 16–50 Гбайт, – привел цифры эксперт. – Мы превращаем эту информацию в цифровой груз, который хранится на серверах и автономных компьютерах, но задача ИИ сделать из этого объема информационный продукт, необходимый для установления закономерностей, модернизации производства, принятия стратегических решений».
Отсюда вывод: применение ИИ необходимо. В Иркутском университете путей сообщения уже сделан ряд практических шагов по внедрению ИИ в деятельность вуза. Например, в рамках дисциплины «Цифровые технологии в профессиональной деятельности» в учебные программы транспортных инженерных специальностей внедряется изучение ИИ с модульным привлечением профильных специалистов. Активно развивается студенческая проектная деятельность: акселерационные программы при поддержке НТИ, бизнес–инкубатор при поддержке ОАО «РЖД», создание стартап–школы и центра передовых цифровых инженерных технологий «Цифра», создание центра коллективного пользования «Цифролаб».
Студенты в проектных рамках решают задачи, связанные с обработкой потоковых данных с бортовых систем электровозов, с бортовых компьютеров, микропроцессорных систем управления движением на станциях, видеопотоков с БПЛА.
Материалы 4–5–й
полос подготовила
Татьяна ЛАРИОНОВА, обозреватель «ТР»
