УДК 37.014.54:004:331.101.3
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.03.023

Авторы

Рената Рустамовна Парфилова,
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева, Казань, Российская Федерация
Альберт Азатович Альмеев,
АНОО ВО ЦС РФ «Российский университет кооперации» Казанский кооперативный институт, Казань, Российская Федерация
Мадина Джаштуевна Гочияева,
Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Российская Федерация

Аннотация

В условиях цифровой трансформации экономики возрастает потребность в подготовке специалистов нового типа — экономистов, обладающих как базовыми экономическими знаниями, так и цифровыми, аналитическими и технологическими компетенциями. Настоящая статья посвящена исследованию применения технологий искусственного интеллекта в системе высшего образования для повышения эффективности и персонализации подготовки студентов экономических направлений. Проведён сравнительный анализ отечественных и международных практик внедрения ИИ в образовательный процесс, включая адаптивные платформы, интеллектуальные помощники, системы оценки компетенций и автоматизированные тренажёры. На основе эмпирических данных выявлены преимущества применения ИИрешений в обучении (повышение мотивации, вовлечённости, адаптивности контента), а также обозначены ключевые барьеры их распространения в вузовской среде. В результате сформулированы практические рекомендации по интеграции ИИ в образовательные стратегии вузов, готовящих специалистов в области экономики.

Ключевые слова

искусственный интеллект, цифровая трансформация, образовательные технологии, подготовка экономистов, EdTech, адаптивное обучение, цифровые компетенции, ИИ в образовании, экономика, персонализация обучения

Список литературы

  1. Галимуллин, Н. Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 2, № 3(156). – С. 142-150. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.03.02.018. – EDN RWCITW.
  2. Воротников А.М. Финансирование проектов создания и развития локальной энергетики // Региональная энергетика и энергосбережение. 2017. № 3. С. 46-48.
  3. Шарыгин М.В., Куликов А.Л., Петров А.А., Фальков А.А. Перспективная система релейной защиты для цифровых распределительных сетей // Электрические станции. 2022. № 5 (1090). С. 48-53.
  4. Ермолаева Ю.В. Возможности и ограничения инструментов применения зеленой энергетики в макрорегионах России (Москва и Санкт-Петербург) // В сборнике: Россия и мир: глобальные вызовы и стратегии социокультурной модернизации. Материалы Международной научно-практической конференции. Федеральный научно-исследовательский социологический центр Российской академии наук. 2017. С. 297-302.
  5. Абд Эльрахим А.К.Э.А., Шихин В.А. Описание агентов при решении задач анализа микрогрид на основе мультиагентного подхода // В сборнике: Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике. материалы XI всероссийской научно-технической конференции. 2018. С. 122-124.
  6. Воротников А.М. Финансирование проектов создания и развития локальной энергетики // Региональная энергетика и энергосбережение. 2017. № 3. С. 46-48.
  7. Попов С.И., Изюмов А.И., Марченко Э.В., Филимонов М.Н. Электротехнические системы в мехатронике и транспортно-технологических машинах // Ростов-на-Дону, 2022.
  8. Алпатов Я.А. Разработка методов оценки информационных технологий организации на примере ООО «КОМПАНИЯ «МЕХАТРОНИКА» // Перспективы развития информационных технологий. 2010. № 2. С. 12-15.
  9. Лопота В.А. Научно-методическое обеспечение проведения научно-технической школы-семинара по мехатронике и робототехнике // Отчет о НИР № 02.517.11.9080 от 30.03.2007. Министерство образования и науки РФ. 2007.