infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2022-37-6-5-11infojournal-878Research ArticleОБЩИЕ ВОПРОСЫGENERAL ISSUESКонцепция трансформации образования в цифровой экосистеме территориального производственного кластераThe transformation education concept in the digital ecosystem of a territorial production clusterhttps://orcid.org/0000-0002-3792-3218СабитовР. А.SabitovR. A.

 Сабитов Рустэм Адиевич, канд. тех. наук, ст. научный сотрудник, доцент кафедры динамики процессов и управления, Институт компьютерных технологий и защиты информации

г. Казань, Республика Татарстан

 Rustem A. Sabitov, Candidate of Sciences (Engineering),Senior Research Fellow, Associate Professor at the Department of Dynamics of Processes and Control, Institute for Computer Technologies and Information Protection

Kazan, The Republic of Tatarstan

r.a.sabitov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8880-4473СмирноваГ. С.SmirnovaG. S.

 Смирнова Гульнара Сергеевна, канд. тех. наук, доцент,доцент кафедры динамики процессов и управления, Институт компьютерных технологий и защиты информации

 Казань, Республика Татарстан

 Gulnara S. Smirnova, Candidate of Sciences (Engineering), Docent, Associate Professor at the Department of Dynamics of Processes and Control, Institute for Computer Technologies and Information Protection

Kazan, The Republic of Tatarstan

seyl@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0204-8705ЕлизароваН. Ю.ElizarovaN. Yu.

 Елизарова Наталья Юрьевна, канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры динамики процессов и управления

г. Казань, Республика Татарстан

 Natalia Yu. Elizarova, Candidate of Sciences (Economic), Docent, Associate Professor at the Dep artment of Dynamics of Processes and Control, Institute for Computer Technologies and Information Protection

Kazan, The Republic of Tatarstan

enu1604@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6403-4291СабитовШ. Р.SabitovSh. R.

 Сабитов Шамиль Рустэмович, канд. тех. наук, доцент, доцент кафедры анализа данных и технологий программирования, Институт вычислительной математики и информационных технологий

г. Казань, Республика Татарстан

 Shamil R. Sabitov, Candidate of Sciences (Engineering),Docent, Associate Professor at the Department of Data Analysis and Operations Research, Institute of Computational Mathematics and Information Technology

Kazan, The Republic of Tatarstan

sh.r.sabitov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1974-2963ЕпонешниковА. В.EponeshnikovA. V.

 Епонешников Александр Вячеславович, магистрантнаправления «Информатика и вычислительная техника», профиль «Анализ данных и искусственный интеллект»

г. Иннополис (Казань), Республика Татарстан 

 Alexander V. Eponeshnikov, master student of the education program “Informatics and Computer Engineering”, profile “Data analysis and artificial intelligence”

Innopolis (Kazan), The Republic of Tatarstan

sashah275@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1931-1864ГригорьевИ. С.GrigorievI. S.

 Григорьев Иван Сергеевич, руководитель направления аналитики в Группе административного сопровождения Проектного офиса управления проектами

 г. Москва

 Ivan S. Grigoriev, Head of Analytics in the Group of Administrative Support of the Project Management Office

Moscow

Ivansgrigoriev@yandex.ruКазанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева-КАИТаджикистанKazan National Research Technical University named after A. N. Tupolev-KAITajikistanКазанский федеральный университетРоссияKazan Federal UniversityRussian FederationУниверситет ИннополисРоссияInnopolis UniversityRussian FederationЧастное учреждение по цифровизации атомной отрасли «Цифрум»РоссияPrivate Institution for Digitalization of the Nuclear Industry “Cifrum”Russian Federation202221012023376511Copyright © Сабитов Р.А., Смирнова Г.С., Елизарова Н.Ю., Сабитов Ш.Р., Епонешников А.В., Григорьев И.С., 20232023Сабитов Р.А., Смирнова Г.С., Елизарова Н.Ю., Сабитов Ш.Р., Епонешников А.В., Григорьев И.С.Sabitov R.A., Smirnova G.S., Elizarova N.Y., Sabitov S.R., Eponeshnikov A.V., Grigoriev I.S.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/878

Новый подход к формированию распределенных цифровых образовательных экосистем в территориальных производственных кластерах может не только устранить недостатки традиционной системы образования, но и создать перспективную платформу для новой современной образовательной технологии. Основой для построения такой экосистемы становятся современные достижения в области систем управления, цифровизации и искусственного интеллекта. Быстрое развитие в области искусственного интеллекта и цифровых технологий оказывает серьезное влияние на образовательную сферу, при этом приходится учитывать и непредсказуемые природные катаклизмы и пандемии, а также сложную геополитическую и экономическую ситуацию в мире.

В этих условиях для университетов одна из серьезных возможностей сохранения и усиления своих позиций на рынке образования, который будет стремительно меняться в ближайшее время, — это трансформация процессов в рамках новых технологических трендов на базе цифровых платформ производственных кластерных экосистем. Цифровой двойник может использоваться как для принятия решений в режиме реального времени, так и для прогнозирования и планирования процесса на весь период обучения.

Университет и предприятия территориального кластера, обеспечивающие часть образовательных услуг в рамках данного подхода, интегрируются в единый механизм для решения задач гибкого индивидуального обучения в соответствии с потребностями кластера в высококвалифицированных кадрах. Также возможно построение гибридной образовательной университетской среды, интегрированной с реальными объектами экономики конкретной территории, которая в этом случае становится важнейшим компонентом цифровой образовательной экосистемы. Предлагаемая концепция позволяет прогнозировать и планировать подготовку нужных специалистов, поскольку вся схема образовательного процесса в данном случае тесно связана с предприятиями реального сектора на весь период обучения. Это становится возможным за счет того, что обучение происходит по гибким обновляемым программам, отражающим постоянно меняющиеся требования предприятий к компетенциям сотрудников.

A new approach to the formation of distributed digital educational ecosystems in territorial production clusters is proposed. This can not only eliminate the shortcomings of the traditional education system, but also create a promising platform for a new modern educational technology. The basis for building such an ecosystem are modern achievements in the field of control systems, digitalization and artificial intelligence. Currently, the education market is seriously influenced by scientific results in the field of artificial intelligence and the rapid development of digital technologies. As practice has shown, it is necessary to take into account quite unpredictable natural disasters and pandemics, as well as the complex geopolitical and economic situation in the world. In these conditions, one of the few serious opportunities for universities to maintain and strengthen their positions in the education market, which will change rapidly in the near future, is the transformation of processes within the framework of new technological trends based on digital platforms of industrial cluster ecosystems. The digital twin can be used both for real-time decision-making and for forecasting and planning the process for the entire training period. The university and the enterprises of the territorial cluster that provide part of the educational services under this approach are integrated into a single mechanism for solving the tasks of flexible individual training in accordance with the needs of the cluster in highly qualified personnel. Within the framework of the proposed approach, it is possible to build a hybrid educational university environment integrated with the real objects of the territory’s economy, which in this case becomes the most important component of the digital educational ecosystem. The proposed concept makes it possible to predict and plan the training of the right specialists, since the entire scheme of the educational process in this case is closely connected with the enterprises of the real sector for the entire period of training. This becomes possible due to the fact that training takes place according to flexible, updated programs that reflect the constantly changing requirements of enterprises to the competencies of employees.

искусственный интеллектцифровой двойникцифровая образовательная экосистематерриториальный производственный кластерartificial intelligencedigital twindigital educational ecosystemterritorial production cluster.ReferencesКоляда М. Г., Бугаева Т. И. Искусственный интеллект как движущая сила совершенствования и инновационного развития в образовании и педагогике. Информатика и образование. 2018;33(10):21–30. DOI: 10.32517/0234-0453-2018-33-10-21-30Koliada M. G., Bugayova T. I., Artificial intelligence as a moving force of improvement and innovative development in education and pedagogic. Informatics and Education. 2018;33(10):21–30. (In Russian.) DOI: 10.32517/0234-0453-2018-33-10-21-30]Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Методика оценки качества обучения на основе негэнтропии. Информатика и образование. 2019;34(10):37–45. DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45Andryushkova O. V., Grigoriev S. G. Methodology for assessment of the quality of learning based on negentropy. Informatics and Education. 2019;34(10):37–45. (In Russian.) DOI: 10.32517/0234-0453-2019-34-10-37-45]Martin F., Chen Y., Moore R.L., Westine C.D. Systematic review of adaptive learning research designs, context, strategies, and technologies from 2009 to 2018. Educational Technology Research and Development. 2020;68(4):1903–1929. DOI: 10.1007/s11423-020-09793-2Martin F., Chen Y., Moore R.L., Westine C.D. Systematic review of adaptive learning research designs, context, strategies, and technologies from 2009 to 2018. Educational Technology Research and Development. 2020;68(4):1903–1929. DOI: 10.1007/s11423-020-09793-2Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Эмергентное обучение в информационно-образовательной среде. М.: Образование и Информатика; 2018. 104 с. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41518855Andryushkova O. V., Grigoriev S. G., Emergent learning in the information-educational environment. Moscow, Education and Informatics; 2018. 104 p.(In Russian.) Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41518855]Dolgui A., Bakhtadze N., Smirnova G., Sabitov R., Elpashev D. Identification and simulation models in logistics control systems for production processes and freighting. IFAC-PapersOnLine. 2017;50(1):14638–14643. DOI:10.1016/j.ifacol.2017.08.1903Dolgui A., Bakhtadze N., Smirnova G., Sabitov R., Elpashev D. Identification and simulation models in logistics control systems for production processes and freighting. IFAC-PapersOnLine. 2017;50(1):14638–14643. DOI:10.1016/j.ifacol.2017.08.1903Паркинсон Б. На пути к интеллектуальному производству. Control Engineering Россия. 2017;72(6):58–60. Режим доступа: https://controlengrussia.com/internetveshhej/intillektualnoe-proizvodstvo/Parkinson B. On the way to intelligent production. Control Engineering Russia. 2017;72(6):58–60. (In Russian.) Available at: https://controlengrussia.com/internetveshhej/intillektualnoe-proizvodstvo/]Larabell J. T. The rise of the robots. The New American. 2016;32(21):10–17. Available at: https://thenewamerican.com/the-rise-of-the-robots/Larabell J. T. The rise of the robots. The New American. 2016;32(21):10–17. Available at: https://thenewamerican.com/the-rise-of-the-robots/Sadler P. Sustainable growth in a post-scarcity world: consumption, demand, and the poverty penalty. London, Routledge; 2010. 264 p. DOI: 10.4324/9781315611518Sadler P. Sustainable growth in a post-scarcity world: consumption, demand, and the poverty penalty. London, Routledge; 2010. 264 p. DOI: 10.4324/9781315611518Frey C. B., Osborne M. A. The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation. Technological Forecasting and Social Change. 2017;114:254–280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019Frey C. B., Osborne M. A. The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation. Technological Forecasting and Social Change. 2017;114:254–280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019Grigoriev S. G., Sabitov R. A., Smirnova G. S., Sabitov Sh. R. The concept of the formation and development of a digital intellectual ecosystem of blended university learning. Informatics and Education. 2020;35(5):15–23. DOI:10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23Grigoriev S. G., Sabitov R. A., Smirnova G. S., Sabitov Sh. R. The concept of the formation and development of a digital intellectual ecosystem of blended university learning. Informatics and Education. 2020;35(5):15–23. DOI:10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23Sabitov R., Smirnova G., Sabitov S., Elizarova N.,Korobkova E. Planning, building and development distributed integrated blended education ecosystem at different levels.CEUR Workshop Proceedings. 2020:79–86. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45072043Sabitov R., Smirnova G., Sabitov S., Elizarova N.,Korobkova E. Planning, building and development distributed integrated blended education ecosystem at different levels.CEUR Workshop Proceedings. 2020:79–86. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45072043Vostroknutov I., Grigoriev S., Surot L. Modern challenges of humanity and the search for a new paradigm of education. Proceedings of the 4th International Conference on Informatization of Education and E-learning Methodology: Digital Technologies in Education (IEELM-DTE 2020). Krasnoyarsk, Russia. 2020;2770:49–54. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2770/paper7.pdfVostroknutov I., Grigoriev S., Surot L. Modern challenges of humanity and the search for a new paradigm of education. Proceedings of the 4th International Conference on Informatization of Education and E-learning Methodology: Digital Technologies in Education (IEELM-DTE 2020). Krasnoyarsk, Russia. 2020;2770:49–54. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2770/paper7.pdfSmirnova G., Sabitov R., Morozov B., Sabitov Sh.,Sirazetdinov B., Elizarova N. To the problem of dynamic modeling and management in an integrated environment of the industrial cluster. IFAC-PapersOnLine. 2015;48(3):1230–1235. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.252Smirnova G., Sabitov R., Morozov B., Sabitov Sh.,Sirazetdinov B., Elizarova N. To the problem of dynamic modeling and management in an integrated environment of the industrial cluster. IFAC-PapersOnLine. 2015;48(3):1230–1235. DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.06.252Bakhtadze N., Suleykin A. Industrial digital ecosystems: predictive models and architecture development issues. Annual Reviews in Control. 2020;51(1):56–64. DOI:10.1016/j.arcontrol.2020.11.001Bakhtadze N., Suleykin A. Industrial digital ecosystems: predictive models and architecture development issues. Annual Reviews in Control. 2020;51(1):56–64. DOI:10.1016/j.arcontrol.2020.11.001Bakhtadze N., Elpashev D., Suleykin A., Pyatetsky V. Digital ecosystem situational control based on a predictive model. IFAC-PapersOnLine. 2021;54(1):300–306. DOI:10.1016/j.ifacol.2021.08.035Bakhtadze N., Elpashev D., Suleykin A., Pyatetsky V. Digital ecosystem situational control based on a predictive model. IFAC-PapersOnLine. 2021;54(1):300–306. DOI:10.1016/j.ifacol.2021.08.035Лукша П., Кубиста Дж., Ласло А., Попович М., Ниненко И. Образование для сложного общества. Доклад Global Education Futures 2018. 232 с. Режим доступа: http://vcht.center/wp-content/uploads/2019/06/Obrazovanie-dlya-slozhnogo-obshhestva.pdfLuksha P., Kubista J., Laszlo A., Popovic M., Ninenko I. Education for a complex society. Report for Global Education Futures 2018. 232 p. (In Russian.) Available at: http://vcht.center/wp-content/uploads/2019/06/Obrazovanie-dlyaslozhnogo-obshhestva.pdf]Сиразетдинов Р. Т., Бражкина А. А. Универсальная структурная модель типового экономического кластера. Управление большими системами. 2010;(29):152–166. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=15101914Sirazetdinov R. T., Brazhkina A. A. Universal structural model of a standard economic cluster. Large-Scale Systems Control. 2010;(29):152–166. (In Russian.) Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=15101914]Sabitov R. A., Smirnova G. S., Elizarova N. U., Sabitov Sh. R. Intelligent management of supply chains and outsourcing in mechanical engineering under “Industry 4.0” conditions. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019;570(1). DOI: 10.1088/1757-899X/570/1/012081Sabitov R. A., Smirnova G. S., Elizarova N. U., Sabitov Sh. R. Intelligent management of supply chains and outsourcing in mechanical engineering under “Industry 4.0” conditions. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019;570(1). DOI: 10.1088/1757-899X/570/1/012081Kuhn Ch., Luckea D. Supporting the digital transformation: a low-threshold approach for manufacturing related higher education and employee training. Procedia CIRP. 2021;104:647–652. DOI: 10.1016/j.procir.2021.11.109Kuhn Ch., Luckea D. Supporting the digital transformation: a low-threshold approach for manufacturing related higher education and employee training. Procedia CIRP. 2021;104:647–652. DOI: 10.1016/j.procir.2021.11.109Singh I., Centea D., Elbestawi M. IoT, IIoT and cyberphysical systems integration in the SEPT learning factory. Procedia Manufacturing. 2019;31:116–122. DOI: 10.1016/j.promfg.2019.03.019Singh I., Centea D., Elbestawi M. IoT, IIoT and cyberphysical systems integration in the SEPT learning factory. Procedia Manufacturing. 2019;31:116–122. DOI: 10.1016/j.promfg.2019.03.019

The authors declare that there are no conflicts of interest present.