Данное исследование посвящено интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательные процессы подготовки специалистов для цифровых нефтегазовых проектов. Цель работы – разработать концептуальную модель внедрения ИИ в систему профессионального обучения, обеспечивающую формирование компетенций, востребованных в условиях цифровой трансформации отрасли. Методологическую основу составили системный подход, компаративный анализ, экспертный опрос (n=25). Выявлены ключевые направления применения ИИ: персонализация обучения (74%), интеллектуальная аналитика образовательных данных (82%), виртуальные тренажеры и симуляторы (91%). Предложена трехуровневая модель интеграции ИИ, включающая базовый (адаптивные системы обучения), продвинутый (предиктивная аналитика) и экспертный (генеративный ИИ для разработки контента) уровни. Определены организационно-педагогические условия эффективного внедрения модели: модернизация ИТ-инфраструктуры вузов, повышение цифровых компетенций преподавателей (r=0,86), обновление образовательных программ. Полученные результаты представляют ценность для оптимизации процессов подготовки кадров, способных успешно решать задачи цифровой трансформации нефтегазового сектора. Дальнейшие исследования целесообразно направить на пилотное внедрение модели и оценку ее результативности.
This study focuses on the integration of artificial intelligence (AI) into the educational processes of training specialists for digital oil and gas projects. The aim of the work is to develop a conceptual model for the introduction of AI into the professional training system, ensuring the formation of competencies in demand in the context of the digital transformation of the industry. The methodological basis consisted of a systematic approach, comparative analysis, and an expert survey (n=25). The key areas of AI application have been identified: personalization of learning (74%), intelligent analysis of educational data (82%), virtual simulators and simulators (91%). A three-level AI integration model is proposed, including basic (adaptive learning systems), advanced (predictive analytics) and expert (generative AI for content development) levels. The organizational and pedagogical conditions for the effective implementation of the model are defined: modernization of the IT infrastructure of universities, improvement of the digital competencies of teachers (r=0.86), updating educational programs. The results obtained are valuable for optimizing the processes of training personnel capable of successfully solving the tasks of digital transformation of the oil and gas sector. It is advisable to direct further research towards the pilot implementation of the model and evaluation of its effectiveness.