Научный журнал

Современные наукоемкие технологии

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,172

• Авторы
• Вклад авторов
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Рущицкая О.А. 1 Куликова Е.С. 1 Кружкова Т.И. 1 Батракова С.И. 1

---

1 ФГБОУ ВО «Уральский государственный аграрный университет»

Рущицкая О.А. - разработка концепции, курирование данных

Куликова Е.С. - формальный анализ, проведение исследования, разработка методологии

Кружкова Т.И. - визуализация, написание черновика рукописи, написание рукописи – рецензирование и редактирование

Батракова С.И. - валидация результатов, визуализация

Интеграция цифровых образовательных технологий в подготовку специалистов для агропромышленного комплекса России рассматривается как комплексная педагогическая трансформация, затрагивающая содержание, формы и инструменты обучения. Целью является повышение качества подготовки кадров, их практико-ориентированности и соответствия требованиям цифровой экономики сельского хозяйства. В статье анализируются семь регионов, в которых сосредоточены ведущие аграрные университеты и колледжи: Краснодарский край, Ростовская и Белгородская области, Ставропольский край, Воронежская область, Республика Башкортостан и Республика Татарстан. На базе данных 2022–2024 гг. изучены масштабы внедрения цифровых решений (электронные курсы, симуляторы сельскохозяйственной техники, геоинформационные системы, виртуальная реальность), институциональные особенности взаимодействия с агробизнесом, а также соотнесение этих факторов с социально-экономическими показателями отрасли – производительностью труда, урожайностью, инвестициями и уровнем оплаты труда. Показано, что регионы, где цифровые технологии системно интегрированы в образовательный процесс, демонстрируют более высокие результаты в сельском хозяйстве и привлекательность для инвестиций. В то же время выявлены проблемные зоны: отток выпускников, не работающих по специальности, недостаточная мотивация молодых специалистов, неоднородность материально-технической базы учебных заведений. Методологический инструментарий включает сравнительный, типологический и факторный анализ, контент-анализ публикаций, а также построение таблиц для визуализации взаимосвязей. Результаты позволили сформулировать рекомендации по масштабированию лучших практик, развитию дуальных программ, расширению цифровых модулей, формированию систем карьерной навигации и социальных гарантий для выпускников.

Статья в формате PDF

1456 KB

профессиональное образование

агропромышленный комплекс

региональный анализ

цифровые технологии

дуальное обучение

трудоустройство

кадровый потенциал

1. Чистова Я.С. Высшее аграрное образование: историко-генетический и прогностический аспекты // Агроинженерия. 2020. № 2 (96). С. 69–74. DOI: 10.26897/2687-1149-2020-2-69-74.

2. Папцов А.Г., Соколова Ж.Е. Потенциал цифровизации для повышения квалификации участников рынка агропродовольственной продукции (технико-экономические возможности мультикастинга и интернет-телевидения) // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2023. № 11. С. 1–25. DOI: 10.36535/0548-0027-2023-11-1.

3. Субаева А.К., Авхадиев Ф.Н. Подготовка кадров для сельского хозяйства в условиях цифровой экономики // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. № 2 (62). С. 133–137. DOI: 10.12737/2073-0462-2021-133-137.

4. Kovalchuk V.I., Zaika A.O. Introduction of digital technologies in the educational process of training future production masters of agricultural professional training profile // Youth Voice Journal. 2022. Vol. 4. No. Special Issue. P. 31–42. URL: https://www.rj4allpublications.com/product/introduction-of-digital-technologies/ (дата обращения: 01.07.2025).

5. Лемешко Т.Б. Непрерывное образование кадров АПК в условиях цифровой экономики // Экономика сельского хозяйства России. 2022. № 9. С. 53–58. DOI: 10.32651/229-53.

6. Новиков В.Г., Шестопалова Е.В., Можаев Е.Е. Основные тренды развития дополнительного профессионального образования АПК в условиях цифровизации // Экономика сельского хозяйства России. 2022. № 7. С. 32–39. DOI: 10.32651/227-32.

7. Кубрушко П.Ф., Шингарева М.В., Атапина Ю.А. Подготовка кадров для агропромышленного комплекса в системе непрерывного профессионального образования // Агроинженерия. 2022. Т. 24. № 4. С. 58–63. DOI: 10.26897/2687-1149-2022-4-58-63.

8. Липски С.А., Широкорад И.И. «Регуляторная гильотина» как дополнительный фактор необходимости ускорения процесса цифровизации в АПК и аграрном образовании // Международный сельскохозяйственный журнал. 2020. № 5 (377). С. 21–23. DOI: 10.24411/2587-6740-2020-15084.

9. Astrakhantseva E.Yu. Analysis of the impact of socio-economic problems in rural area on agricultural education // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 282. P. 08008. DOI: 10.1051/e3sconf/202128208008.

10. Aleshina E.A., Serdobintsev D.V., Novikov I.S. Formation of the personnel potential of the digital transformation of the agriculture in Russia // Scientific Papers. Series: Management, Economic Engineering and Rural Development. 2021. Vol. 21, Is. 2. P. 27–38. URL: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.managementjournal.usamv.ro/pdf/vol.21_2/Art3.pdf (дата обращения: 01.07.2025).

11. Будзко В.И., Меденников В.И. Математическое моделирование оценки влияния глобальных изменений в мире на цифровой след российских университетов на примере аграрных // Системы и средства информатики. 2024. Т. 34. № 1. С. 111–127. DOI: 10.14357/08696527240110.

12. Beksultanova A.I., Sadueva M.A., Nazaeva M.I. Application of digital technologies in the agro-industrial complex of Russia // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 723, Is. 3. P. 032106. DOI: 10.1088/1755-1315/723/3/032106.

13. Субаева А.К., Калимуллин М.Н., Низамутдинов М.М., Залатдинов М. Анализ и тенденции развития сельского хозяйства в условиях цифровизации // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2022. Т. 17. № 1 (65). С. 135–141. DOI: 10.12737/2073-0462-2022-135-141.

14. Ганиева И.А., Котеев С.В., Бобров Н.Е. Актуальность и перспективы цифровой образовательной платформы дополнительного профессионального образования «Открытый аграрный университет» // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 4. С. 21–25. DOI: 10.24411/0235-2451-2020-10404.

15. Pluzhnikova N.N. Digitalization of Education and Information Technologies as a Factor of Digital Economic Development // Journal of Information and Organizational Sciences. 2024. Vol. 48, Is. 1. P. 183–190. DOI: 10.31341/jios.48.1.10.

Введение

Развитие агропромышленного комплекса России в последние годы сопровождается ускоренной цифровой трансформацией производственных процессов: внедряются системы точного земледелия, сенсорный мониторинг животных, программные комплексы управления агропредприятиями, беспилотные летательные аппараты для наблюдения за посевами. Соответственно, растет потребность в специалистах, владеющих информационно-коммуникационными технологиями, способных работать с большими массивами данных, проектировать технологические схемы и управлять сложным оборудованием. Региональная специфика аграрного производства требует учета социально-экономических условий, кадровой структуры и институциональной базы каждого субъекта федерации. Для выработки авторской позиции сведем ключевые исследовательские линии в логически связанные триады, показывая вклад каждой в решение общей проблемы интеграции цифровых образовательных технологий. Я.С. Чистова раскрывает историко-генетические основания аграрного образования и необходимость предвосхищающих моделей компетентностного развития [1]. А.Г. Папцов и Ж.Е. Соколова аргументируют потенциал масштабируемых медиатехнологий (мультикастинг, интернет-вещание) для массового повышения квалификации [2]. А.К. Субаева и Ф.Н. Авхадиев фиксируют разрыв между стандартами и быстро меняющейся цифровой практикой агробизнеса и настаивают на встраивании аналитических платформ в учебные планы [3]. В прикладной плоскости В.И. Ковальчук и A.O. Заика показывают эффект симуляторов и онлайн-платформ для подготовки мастеров с приростом мотивации и результатов [4]. Т.Б. Лемешко обосновывает непрерывность обучения через индивидуальные траектории и микромодули [5]. В.Г. Новиков, Е.В. Шестопалова, Е.Е. Можаев выделяют тренды ДПО (корпоративные академии, микроквалификации) и требования к метрикам эффективности программ [6]. На уровне институциональной архитектуры П.Ф. Кубрушко, М.В. Шингарева, Ю.А. Атапина рассматривают связку «СПО – вуз – ДПО» и дуальные форматы как каркас воспроизводства кадров [7]. С.А. Липски и И.И. Широкорад показывают, что «регуляторная гильотина» снимает барьеры, ускоряя цифровизацию, но требует управленческой перенастройки качества [8]. Е.Ю. Астраханцева увязывает результативность образовательных практик с социально-экономическими условиями сельских территорий, указывая на цифровой разрыв и бедность как ограничители [9]. В контуре кадрового потенциала Е.А. Алешина, Д.В. Сердобинцев, И.С. Новиков настаивают на междисциплинарности (данные, мехатроника, ИТ-архитектуры) и проектном обучении [10]. В.И. Будзко и В.И. Меденников вводят модели «цифрового следа» университетов как инструмент управленческого контроля [11]. А.И. Бексултанова, М.А. Садуева, М.И. Назаева подтверждают производственную отдачу цифровых технологий при достаточной готовности персонала [12]. Завершая, А.К. Субаева, М.Н. Калимуллин, М.М. Низамутдинов, М. Залатдинов уточняют региональные узкие места цифровизации и нацеливают содержание программ на реальные потребности [13]. И.А. Ганиева, С.В. Котеев, Н.Е. Бобров демонстрируют потенциал открытых платформ для массового ДПО [14]. Н.Н. Плужникова показывает макроэкономические выгоды ускоренной цифровизации образования, усиливая аргументацию в пользу системных реформ [15].

Цель исследования – определить региональные различия в технологиях профессионального образования для агропромышленного комплекса России и выявить факторы, обеспечивающие результативность подготовки кадров.

Материалы и методы исследования

Эмпирической основой исследования послужили сведения официальных сайтов вузов и колледжей, отраслевые отчеты, справочные порталы и научные публикации за 2022–2024 гг. по семи регионам: Краснодарскому и Ставропольскому краям, Ростовской, Белгородской и Воронежской областям, республикам Башкортостан и Татарстан. Собранные данные включают количественные показатели (численность студентов, количество техникумов и колледжей) и качественные характеристики (наличие электронных курсов, симуляторов сельхозтехники, VR-лабораторий, учебно-опытных хозяйств, дуальных программ).

Использованы методы: сравнительный анализ – для сопоставления уровня цифровизации образования; типологический анализ – для группировки регионов по степени интеграции цифровых технологий; контент-анализ научных источников – для выявления барьеров и драйверов; факторный подход – для интерпретации влияния образовательных технологий на социально-экономические показатели (урожайность, валовый региональный продукт (ВРП) на занятого в АПК, инвестиции, уровень заработной платы); табличное представление – для визуализации результатов и формулирования выводов.

Результаты исследования и их обсуждение

Первый шаг анализа – сопоставление институциональных параметров аграрного образования в регионах: наличие крупных университетов, их контингент, а также разветвленность сети среднего профессионального образования (табл. 1).

Сравнение практик показало, что наиболее высокий уровень цифровой интеграции характерен для регионов с крупными университетскими центрами. Краснодарский, ростовский и ставропольский вузы демонстрируют полноценное включение цифровых модулей в учебные планы: симуляторы техники, геоинформационные платформы, учебные хозяйства с точным земледелием.

Таблица 1

Использование цифровых образовательных технологий в аграрном образовании

Источник: составлено авторами на основе данных Министерства науки и высшего образования РФ. [Электронный ресурс]. URL: https://minobrnauki.gov.ru/action/stat/highed/ (дата обращения: 01.07.2025).

Таблица 2

Социально-экономические показатели АПК и уровень цифровизации образования

Источник: составлено авторами.

Это позволяет студентам отрабатывать навыки работы с современными инструментами еще в процессе обучения, что повышает их готовность к трудоустройству. В регионах с умеренным масштабом (Татарстан, Башкортостан, Белгородская и Воронежская области) цифровизация реализуется более выборочно: создаются центры компетенций, внедряются онлайн-курсы и VR-лаборатории, однако охват студентов менее тотален, а материальная база – менее масштабна. Тем не менее именно в этих регионах часто возникают интересные пилоты – от цифрового животноводства до мобильных лабораторий для агропредприятий.

Выявлено, что корпоративные академии агрохолдингов (например, в Белгородской области) компенсируют недостаток ресурсов образовательных учреждений, обеспечивая обучение сотрудников работе на автоматизированных фермах. В регионах с низкой интеграцией цифровых технологий преобладают традиционные формы, что снижает конкурентоспособность выпускников на рынке труда. Таким образом, существует четкая корреляция между институциональной мощью образовательного кластера и масштабом цифровизации: большие вузы и активные партнерства с бизнесом ведут к более высокой насыщенности учебного процесса цифровыми практиками.

Таблица 3

Взаимосвязь цифрового обучения и социально-экономического развития АПК

Источник: составлено авторами.

Чтобы оценить влияние образовательных технологий на хозяйственные результаты, необходимо сопоставить уровень цифровизации обучения с ключевыми социально-экономическими индикаторами отрасли (табл. 2).

Анализ сопоставления показал устойчивую положительную связь между уровнем цифровизации образовательного процесса и социально-экономическими результатами АПК. В регионах, где цифровые технологии интегрированы системно (Краснодарский край, Ростовская область, Белгородская область), производительность труда превышает 1,5 млн руб. на занятого, урожайность зерновых достигает 60–75 ц/га, а средняя заработная плата аграриев приближается к общероссийскому уровню или превышает его. Инвестиционная активность в таких регионах также выше: крупные агрохолдинги вкладывают значительные средства в модернизацию, понимая, что наличие квалифицированных кадров снижает риски внедрения новых технологий. В регионах с менее развитой цифровой инфраструктурой образования показатели ниже: производительность труда колеблется в диапазоне 0,8–1,0 млн руб. на занятого, урожайность ниже в 1,5 раза, а зарплаты остаются на уровне 25–30 тыс. руб. в месяц. Это подтверждает гипотезу о том, что человеческий капитал, сформированный через современные образовательные практики, является ключевым драйвером эффективности. При этом важно отметить, что корреляция не означает однозначную причинно-следственную связь: социально-экономические результаты определяются комплексом факторов. Однако качественная подготовка специалистов обеспечивает более быстрое и успешное освоение технологий на предприятиях, что ускоряет рост показателей.

Следовательно, стратегические меры региональной политики должны включать поддержку цифровизации образования: создание симуляционных центров, разработку онлайн-курсов, участие в федеральных программах и консорциумах, стимулирование дуального обучения.

Сводная табл. 3 демонстрирует, что цифровизация образовательных технологий является не просто модным трендом, а реальным механизмом повышения эффективности агропромышленного комплекса. Во-первых, регионы с высоким уровнем цифровой интеграции в обучении демонстрируют лучшие хозяйственные результаты: это выражается в росте урожайности, продуктивности труда и инвестиционной активности. Во-вторых, квалифицированные кадры становятся «магнитом» для инвестиций: наличие специалистов, умеющих работать с датчиками, программными комплексами и роботизированной техникой, снижает барьеры для модернизации предприятий. В-третьих, рост доходов работников подтверждает экономический эффект: цифровые навыки повышают производительность, что позволяет работодателям увеличивать заработную плату и удерживать персонал.

Однако выявлена и обратная зависимость: недостаточная цифровая подготовка ведет к замедлению роста АПК, снижению привлекательности региона для инвесторов и усилению оттока кадров. Это образует цикл отрицательной корреляции: низкое качество образования → слабая эффективность предприятий → нехватка средств на развитие образования. Выходом является масштабирование успешных практик: создание сетевых центров компетенций, внедрение дуальных программ, распространение цифровых модулей и симуляторов, а также государственная поддержка цифровых лабораторий в меньших вузах и колледжах. Важным направлением остается развитие системы дополнительного образования и переподготовки – для быстрого обновления навыков уже работающего персонала.

Заключение

Исследование показало, что интеграция цифровых образовательных технологий в подготовку специалистов для агропромышленного комплекса имеет ярко выраженную региональную специфику и демонстрирует положительную корреляцию с социально-экономическими индикаторами отрасли. Лидирующие регионы сумели превратить цифровизацию обучения в инструмент повышения эффективности производства, привлечения инвестиций и роста доходов работников. Вместе с тем сохраняются вызовы: неравномерность материальной базы вузов и колледжей, отток выпускников из отрасли, недостаточная системность взаимодействия с агробизнесом в ряде субъектов. Для преодоления этих барьеров требуется комплекс мер: развитие сетевых лабораторий и центров компетенций, расширение дуальных программ с гарантированным трудоустройством, создание цифровых образовательных платформ для сельских школ и СПО, целевая поддержка педагогов и наставников.

Конфликт интересов

Библиографическая ссылка