Инженерно-строительный вестник Прикаспия

Научно-технический журнал АГАСУ

ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ

DIGITALIZATION OF ENGINEERING EDUCATION: NEW PROGRAMS AND QUALITY ASSESSMENT TOOLS IN THE DIGITAL TRANSFORMATION ERA

A. V. Sinelshchikov, Ye. V. Ponomareva, O. A. Khokhlova

Sinelshchikov Aleksey Vladimirovich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Information Technologies Department, Astrakhan State University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 282-62-11; e-mail: laex@bk.ru;
Ponomareva Yelena Vladimirovna, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of General Engineering Disciplines and Ground Transportation Department, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: acmpax@rambler.ru;
Khokhlova Olga Aleksandrovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of General Engineering Disciplines and Ground Transportation Department, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: hohlova-mps@yandex.ru

This paper addresses the pressing issue of digitalization in engineering education within the context of the digital transformation of the economy. The study analyzes current trends in the development of digital technologies and their impact on the competency requirements for engineers. New educational programs aimed at fostering digital competencies among engineering students are examined, including the utilization of virtual and augmented reality, artificial intelligence, and big data. Particular attention is given to the development and application of quality as-sessment tools for these new educational programs, taking into account the specific characteristics of digital learning. Recommendations for enhancing engineering education in the face of digital transformation are proposed.

Ключевые слова:: digitalization, engineering education, educational programs, digital competencies, Industry 4.0, educational quality assessment, digital tools, distance learning, virtual reality, artificial intelligence.

ЦИФРОВИЗАЦИЯ ИНЖЕНЕРНОГО ОБРАЗОВАНИЯ: НОВЫЕ ПРОГРАММЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

А. В. Синельщиков, Е. В. Пономарева, О. А. Хохлова

Синельщиков Алексей Владимирович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Астраханский государственный университет, г. Астрахань, Российская Феде-рация, тел.: + 7 (927) 282-62-11; e-mail: laex@bk.ru;
Пономарева Елена Владимировна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры общеинженерных дисциплин и наземного транспорта, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: acmpax@rambler.ru;
Хохлова Ольга Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры общеинженерных дисциплин и наземного транспорта, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: hohlova-mps@yandex.ru

В данной статье рассматривается актуальный вопрос цифровизации инженерного образования в контексте цифровой трансформации экономики. Исследуются современные тенденции развития цифровых технологий и их влияние на требования к компетенциям инженеров. Анализируются новые образовательные программы, направленные на формирование цифровых компетенций у студентов-инженеров, включая использование виртуальной и дополненной реальности, искусственного интеллекта и больших данных. Особое внимание уделяется разработке и применению инструментов оценки качества этих новых образовательных программ с учетом специфики цифрового обучения. Предлагаются рекомендации по повышению эффективности инженерного образования в условиях цифровой трансформации.

Keywords: цифровизация, инженерное образование, образовательные программы, цифровые компетенции, Индустрия 4.0, оценка качества образования, цифровые инструменты, дистанционное обучение, виртуальная реальность, искусственный интеллект.

Полный текст статьи

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ РЕМОНТА ОБОРУДОВАНИЯ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОГО ХОЗЯЙСТВА

А. Н. Черемин

Черемин Александр Николаевич, магистрант, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (961) 654-91-27; e-mail: aleks08-02@mail.ru

Представлена система для поддержки принятия решений, предназначенная для планирования ремонтных работ в рамках системы водоснабжения жилищно-коммунального хозяйства. Обоснованием для разработки системы послужила высокая аварийность и значительный износ инфраструктуры. В работе применяются вероятностные модели, направленные на прогнозирование отказов оборудования, и математическая модель, служащая для оптимизации ремонтной программы. Учитываются как ресурсные, так и финансовые ограничения. Применение данной системы прогнозирует снижение количества аварий на 20–30 %, уменьшение эксплуатационных расходов и увеличение надежности водоснабжения. Разработанная система предоставляет возможность перехода от практики реагирования на аварии к стратегии превентивного обслуживания инфраструктурных объектов.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, техническое обслуживание, ремонт, водоснабжение, надежность, прогнозирование отказов, предиктивное обслуживание, оптимизация, жилищно-коммунальное хозяйство.

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR PLANNING REPAIR OF HOUSING AND COMMUNAL SERVICES EQUIPMENT

A. N. Cheremin

Cheremin Aleksandr Nikolaevich, postgdraduate student, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone.: + 7 (961) 654-91-27; e-mail: aleks08-02@mail.ru

A decision support system designed for planning repairs within the water supply system of housing and communal services is presented. The rationale for the development of the system was the high accident rate and significant deterioration of the infrastructure. The work uses probabilistic models aimed at predicting equipment failures and a mathematical model used to optimize the repair program. Both resource and financial constraints are taken into account. The use of this system predicts a reduction in the number of accidents by 20–30 %, a reduction in operating costs and an increase in the reliability of water supply. The developed system provides an opportunity to move from the practice of responding to accidents to a strategy of preventive maintenance of infrastructure facilities.

Keywords: decision support system, maintenance, repair; water supply, reliability, failure prediction, predictive maintenance, optimization, housing and communal services.

Полный текст статьи

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ КОММУНИКАТИВНОГО ПОТЕНЦИАЛА ЛИНГВИСТИКИ ДИСКУРСА

В. А. Харитонов, Я. А. Овчинников

Харитонов Валерий Алексеевич, доктор технических наук, профессор кафедры «Строительный инжиниринг и материаловедение», Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь, Российская Федерация, тел.: + 7 (908) 260-00-51, e-mail: cems@pstu.ru;
Овчинников Ярослав Алексеевич, аспирант, ассистент кафедры «Строительный инжиниринг и материаловедение», Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь, Российская Федерация, тел.: + 7 (999) 125-88-85, e-mail: y.ovchinnikov@pstu.ru

В статье рассматривается роль лингвистики дискурса в организационных системах. В качестве примера организационной системы рассматривается научное сообщество ученых с рядом специфических особенностей. Исследование подчеркивает, что организованная коммуникация между учеными способствует лучшему пониманию идей, стимулирует междисциплинарное сотрудничество и повышает качество научных работ. Особое внимание уделяется значению обратной связи и критического мышления, возникающих в ходе открытых обсуждений, что позволяет развивать профессиональные навыки участников. Поднимаются также вопросы адаптации к изменениям и формирования культуры открытости в научной среде, что играет ключевую роль в получении финансирования и поддержке исследований. В заключение авторы делают вывод о том, что интеграция дискурса в научную деятельность не только повышает ее результативность, но и создает более динамичную и инновационную исследовательскую среду.

Ключевые слова: дискурс, организационные системы, коллективная научная деятельность, коммуникация, научный контекст, взаимодействие ученых.

IMPROVING THE EFFECTIVENESS OF ORGANIZATIONAL SYSTEMS BASED ON THE COMMUNICATIVE POTENTIAL OF DISCOURSE LINGUISTICS

V. A. Kharitonov, Ya. A. Ovchinnikov

Kharitonov Valeriy Alekseyevich, Doctor of Technical Sciences, Professor of Civil Engineering and Ma-terials Science Department, Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation, phone: + 7 (908) 26-00-51, e-mail: cems@pstu.ru;
Ovchinnikov Yaroslav Alekseyevich, postgraduate student, Assistant of Construction Engineering and Materials Science Department, Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation, phone: + 7 (999) 125-88-85, e-mail: y.ovchinnikov@pstu.ru

The article examines the role of discourse in collective scientific activity and its impact on the effectiveness of research processes. The study highlights that organized communication between scientists promotes a better understanding of ideas, stimulates interdisciplinary collaboration, and improves the quality of scientific work. Special attention is paid to the importance of feedback and critical thinking that arise during open discussions, which allows participants to develop their professional skills. The issues of adaptation to changes and the formation of a culture of openness in the scientific environment are also considered, which plays a key role in obtaining funding and supporting research. In conclusion, the authors conclude that the integration of discourse into scientific activity not only increases its effectiveness, but also creates a more dynamic and innovative research environment.

Keywords: discourse, collective scientific activity, organizational systems, communication, scientific context, interaction of scientists.

Полный текст статьи

APPLICATION OF COMPUTER MODELING IN THE STUDY OF MECHANICS

A. V. Sinelshchikov, Ye. V. Ponomareva, O. A. Khokhlova

Sinelshchikov Aleksey Vladimirovich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Information Technologies Department, Astrakhan State University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 282-62-11; e-mail: laex@bk.ru;
Ponomareva Yelena Vladimirovna, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor of General Engineering Disciplines and Ground Transportation Department, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: acmpax@rambler.ru;
Khokhlova Olga Aleksandrovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of General Engineering Disciplines and Ground Transportation Department, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: hohlova-mps@yandex.ru

The article investigates the issue of enhancing the effectiveness of mechanics education within engineering programs. Traditional methods, relying on lectures, paper-based problems, and limited laboratory work, often fail to provide a deep understanding of the subject due to the abstract nature of concepts, the complexity of models, and the lack of visualization and practical application. The authors argue for the necessity of integrating computer modeling, which serves as a powerful tool to overcome the limitations of traditional teaching. Computer modeling simplifies the visualization of complex mechanical processes, enables the conduction of virtual experiments, and allows for the analysis of how various parameters affect the behavior of systems. Various software tools for modeling in mechanics and their capabilities are examined. Particular attention is paid to the impact of modeling on the quality of education, including improved comprehension, skill development, and increased motivation. In conclusion, the importance of incorporating computer modeling into mechanics education is emphasized to prepare qualified engineers capable of solving complex problems in the context of modern technological development.

Ключевые слова: computer modeling, mechanics, engineering education, learning, visualization, dynamics, kinematics, finite element method, software, virtual experiments, clarity, interactivity, practical skills, learning effectiveness, engineering problems.

ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИЗУЧЕНИИ МЕХАНИКИ

А. В. Синельщиков, Е. В. Пономарева, О. А. Хохлова

Синельщиков Алексей Владимирович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Астраханский государственный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 282-62-11; e-mail: laex@bk.ru;
Пономарева Елена Владимировна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры общеинженерных дисциплин и наземного транспорта, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: acmpax@rambler.ru;
Хохлова Ольга Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры общеинженерных дисциплин и наземного транспорта, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 566-50-32; e-mail: hohlova-mps@yandex.ru

В статье исследуется вопрос повышения эффективности преподавания механики в инженерных программах. Традиционные методы, основанные на лекциях, бумажных задачах и ограниченных лабораторных работах, часто не обеспечивают глубокое понимание предмета из-за абстрактности понятий, сложности моделей и недостатка визуализации и практического применения. Авторы аргументируют необходимость интеграции компьютерного моделирования, которое служит мощным инструментом для преодоления ограничений традиционного обучения. Компьютерное моделирование упрощает визуализацию сложных механических процессов, позволяет проводить виртуальные эксперименты и анализировать влияние параметров на поведение систем. Рассматриваются различные программные средства для моделирования в механике и их возможности. Особое внимание уделяется влиянию моделирования на качество образования: улучшение понимания, развитие навыков и повышение мотивации. В заключение подчеркивается важность включения компьютерного моделирования в обучение механике для подготовки квалифицированных инженеров, способных решать сложные задачи в условиях современного технологического развития.

Keywords: компьютерное моделирование, механика, инженерное образование, обучение, визуализация, динамика, кинематика, метод конечных элементов, программное обеспечение, виртуальные эксперименты, наглядность, интерактивность, практические навыки, эффективность обучения, инженерные задачи.

Полный текст статьи

КОМПОЗИТНАЯ МЕТРИКА ЭМОЦИОНАЛЬНОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ В СИСТЕМАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ КОНТЕКСТА

В. А. Наумушкин, В. А. Павлов

Наумушкин Василий Анатольевич, аспирант, Московский финансово-юридический университет, г. Москва, Российская Федерация, тел.: + 7 (980) 173-81-54; e-mail: naumushv@gmail.com; 29347568@s.mfua.ru;
Павлов Валерий Анатольевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Информационные системы и технологии», Московский финансово-юридический университет, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: naumushv@gmail.com; 29359332@s.mfua.ru

Исследование посвящено совершенствованию метрик релевантности эмоционального контекста в системах извлечения контекста для Retrieval-Augmented Generation. Современные подходы фокусируются на семантическом сходстве текстов, пропуская эмоциональную составляющую, когерентность, что критично для задач наиболее точного поиска в эмоционально окрашенных данных. Предложена композитная метрика, объединяющая семантическое сходство векторных эмбеддингов и эмоциональную когерентность, оцениваемую как косинусное сходство текстов. Описана методология вычисления компонент метрики и их взвешивания, на основе которой проведен ряд экспериментов с целью выяснения способности предложенной метрики находить текст более точно, чем модель, основывающаяся на поиске только семантической составляющей. Оценка эффективности проведена на сэмплированном подмножестве датасета Stanford Sentiment Treebank 2 (SST-2). Композитная метрика продемонстрировала более высокую эффективность по метрикам Precision@5, Recall@5, NDCG@5 и MAP по сравнению с методами поиска, основанными исключительно на семантической составляющей. Проведенные эксперименты показали значительный прирост метрик для позитивных и негативных запросов. Проведен дальнейший анализ влияния коэффициентов предложенной метрики. При рассмотрении полученных результатов было установлено, что учет эмоциональной когерентности необходим для достижения оптимальной производительности метрики.

Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, языковые модели, метрики обработки естественного языка, LLM, эмбеддинги.

A COMPOSITE METRIC FOR EMOTIONAL COHERENCE IN CONTEXT EXTRACTION SYSTEMS

V. A. Naumushkin, V. A. Pavlov

Naumushkin Vasiliy Anatolyevich, postgraduate student, Moscow Finance and Law University, Moscow, Russian Federation, phone: + 7 (980) 173-81-54; e-mail: naumushv@gmail.com; 29347568@s.mfua.ru;
Pavlov Valeriy Anatolyevich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Information Systems and Technologies Department, Moscow Finance and Law University, Moscow, Russian Federation; e-mail: naumushv@gmail.com; 29359332@s.mfua.ru

The research focuses on improving emotional context relevance metrics in context extraction systems for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Current approaches focus on semantic similarity of texts, missing the emotional component, coherence, which is critical for the task of the most accurate retrieval in emotionally colored data. We propose a composite metric that combines semantic similarity of vector embeddings and emotional coherence, evaluated as the cosine similarity of texts. A methodology for computing the components of the metric and weighting them is described, based on which a series of experiments were conducted to find out the ability of the proposed metric to find text more accurately than a model based on semantic component search alone. Performance evaluation was performed
on a sampled subset of the Stanford Sentiment Treebank 2 (SST-2) dataset. The composite metric demonstrated higher performance on Precision@5, Recall@5, NDCG@5, and MAP metrics compared to search methods based solely on the semantic component. The conducted experiments showed significant gains in metrics for positive and negative queries. Further analysis about the impact of the coefficients of the proposed metric was done. The results were analyzed and it was found that taking into account emotional coherence is necessary to achieve optimal performance of the metric.

Keywords: machine learning, natural language processing, language models, natural language processing metrics, LLM, embeddings.

Полный текст статьи