emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 1763 DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ Влияние искусственного интеллекта и больших данных на образовательные стратегии в нефтегазовой промышленности The impact of artificial intelligence and big data on educational strategies in the oil and gas industry Хамидуллина Аделина Рустамовна Khamidullina Adelina R. hamidullina_aa@mail.ru Иржанов Арсен Жумагалеевич Irzhanov Arsen Zh. a26097038@gmail.com Уфимский государственный нефтяной технический университет Ufa State Petroleum Technical University 15 08 2024 14 10-1 128 136 © 2025 Управление образованием: теория и практика © 2025 Education Management Review 2025 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

В статье анализируется влияние искусственного интеллекта (ИИ) и технологий больших данных на трансформацию образовательных стратегий в нефтегазовой промышленности. Проведен систематический обзор литературы, охватывающий публикации в высокорейтинговых журналах за 2018-2023 гг. Критически сопоставлены разные подходы к внедрению ИИ в образовательные практики отрасли, выделены ключевые тренды. На основе концептуального анализа предложено авторское определение ИИ-трансформации образования в контексте специфики нефтегазовой индустрии. Эмпирическую базу составили данные опроса 120 экспертов из 15 ведущих вузов и 20 компаний отрасли, а также big data о динамике внедрения ИИ-технологий за 2018-2023 гг. С помощью факторного и кластерного анализа выделены 4 группы вузов по уровню развития ИИ-инфраструктуры (α Кронбаха = 0,84). Показано, что объем инвестиций в ИИ является ключевым предиктором результативности ИИ-трансформации образовательных программ (β = 0,62; p < 0,01). Сформулированы практические рекомендации по оптимизации стратегий внедрения ИИ и работы с большими данными в образовательный процесс с учетом особенностей нефтегазовой отрасли. Намечены перспективы дальнейших исследований в части разработки интегральных индикаторов эффективности ИИ-трансформации.

The article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) and big data technologies on the transformation of educational strategies in the oil and gas industry. A systematic review of the literature was conducted, covering publications in highly rated journals for 2018-2023. The different approaches to the implementation of AI in the educational practices of the industry are critically compared, and key trends are highlighted. Based on the conceptual analysis, the author's definition of the AI transformation of education in the context of the specifics of the oil and gas industry is proposed. The empirical base consists of data from a survey of 120 experts from 15 leading universities and 20 companies in the industry, as well as big data on the dynamics of the introduction of AI technologies in 2018-2023. Using factorial and cluster analysis, 4 groups of universities were identified according to the level of development of the AI infrastructure (Cronbach's α = 0.84). It is shown that the volume of investments in AI is a key predictor of the effectiveness of AI transformation of educational programs (β = 0.62; p < 0.01). Practical recommendations are formulated on optimizing strategies for implementing AI and working with big data in the educational process, taking into account the specifics of the oil and gas industry. Prospects for further research in the development of integrated indicators of the effectiveness of AI transformation are outlined.

 artificial intelligence big data educational strategies oil and gas industry AI transformation innovation. искусственный интеллект большие данные образовательные стратегии нефтегазовая промышленность ИИ-трансформация инновации. Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0

Список литературы Абдрахманова Г.И., Ковалева Г.Г. Цифровая экономика: цифровые навыки населения. М.: НИУ ВШЭ, 2017. 45 с. Блинов В.И., Сергеев И.С., Eсенина Е.Ю. Основные идеи дидактической концепции цифрового профессионального образования и обучения. М.: Перо, 2019. 24 с. Днепровская Н.В. Оценка готовности российского высшего образования к цифровой экономике // Статистика и экономика. 2018. Т. 15. № 4. С. 16-28. Катасонова Г.Р. Организационные модели функционирования вузов с учетом формирования целей обучения // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 5. С. 483. Кешелава А.В. Введение в «Цифровую» экономику. М.: ВНИИ Геосистем, 2017. 28 с. Когаловский М.Р., Паринов С.И. Метрики уровня развития электронной научно-образовательной среды // Мт. XVII Всеросс. объед. Конф. «Интернет и современное общество». Санкт-Петербург, 2014. С. 45-51. Ломакина Т.Ю., Сергеева М.Г. Инновационная деятельность в профессиональном образовании: моногр. Курск: Региональный финансово-экономический институт, 2011. 284 с. Никулина Т.В., Стариченко Е.Б. Информатизация и цифровизация образования: понятия, технологии, управление // Педагогическое образование в России. 2018. № 8. С. 107-113. Плаксин М.А., Абдрахманова Г.И. Интернет-экономика в России: подходы к определению и оценке // Форсайт. 2017. Т. 11. № 1. С. 55-65. Пономарев А.Я., Дежина И.Г. Подходы к формированию приоритетов технологического развития России // Форсайт. 2016. Т. 10. № 1. С. 7-15. Семячков К. А. Цифровая экономика и ее роль в управлении современными социально-экономическими отношениями // Современные технологии управления. 2017. № 8(80). С. 1-13. Сухомлин В.А. ИТ-образование в цифровой экономике // Открытое образование. 2018. Т. 22. № 3. С. 41-52. Уваров А.Ю., Гейбл Э., Дворецкая И.В. Трудности и перспективы цифровой трансформации образования. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2019. 343 с. Усачева О.В., Черняков М.К. Оценка уровня развития цифровой экономики России // Всероссийский экономический журнал ЭКО. 2019. № 4(538). С. 161-177. Халин В.Г., Чернова Г.В. Цифровизация и ее влияние на российскую экономику и общество: преимущества, вызовы, угрозы и риски // Управленческое консультирование. 2018. №10. С. 46-63.