Abstract: This article addresses the methodological transformation of the engineering design education process in the context of the Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0) and the rapid evolution of Computer-Aided Design (CAD) systems. The study's relevance is driven by the necessity of cultivating key digital competencies and skills in Generative Design among future engineers. An analysis of modern pedagogical concepts is presented, including Project-Based Learning (PBL), immersive learning, and adaptive testing. For the first time, the integration of Artificial Intelligence (AI) and Virtual/Augmented Reality (VR/AR) technologies into CAD teaching methodologies is discussed to enhance students' cognitive engagement and optimize the educational process. The paper also discusses empirical results of pilot implementation, challenges in adopting new methods within engineering education, and prospects for developing Personalized Educational Trajectories (PETs).
Keywords: engineering education, CAD systems, project-based learning, artificial intelligence, virtual reality, immersive learning, digital competencies.
Подготовка высококвалифицированных инженерных кадров является стратегической задачей в условиях глобальной цифровизации производства. CAD-системы (AutoCAD, SolidWorks, CATIA, Siemens NX, Fusion 360) стали интегральной основой современного инженерного проектирования. Традиционная методика, фокусирующаяся на последовательном изучении инструментария и выполнении стандартизированных чертежей, демонстрирует снижение мотивации студентов и не соответствует реальным производственным запросам. Это требует аксиологического пересмотра подходов к обучению.
Цель исследования — теоретически обосновать и эмпирически подтвердить эффективность современных подходов, основанных на интеграции ИИ и VR/AR, в обучении инженерному проектированию с использованием CAD-систем.
Научная новизна заключается в предложении концептуальной модели образовательного процесса, интегрирующей:
- Проектную методологию (PBL) как основу.
- ИИ-ассистирование для автоматизации рутинных этапов и персонализации обучения.
- Иммерсивное обучение (VR/AR) для развития пространственного мышления и навыков прототипирования.
- Методологическая база и современные педагогические концепции
1.1. Проектно-Ориентированное Обучение (PBL)
PBL выступает ключевым дидактическим инструментом, позволяющим перейти от репродуктивного к продуктивному обучению. Вместо создания абстрактных деталей, студенты решают комплексные, открытые инженерные задачи, максимально приближенные к реальному производству.
| Критерий | Традиционный подход | Подход на основе PBL + CAD |
| Цель задания | Выполнение чертежа по ГОСТ/ISO. | Проектирование функционального продукта (дрона, механизма, оснастки). |
| Роль студента | Исполнитель. | Дизайнер, аналитик, командный игрок. |
| Фокус оценки | Соответствие стандартам оформления. | Работоспособность модели, экономическая эффективность, инновационность. |
1.2. Интеграция Искусственного Интеллекта (ИИ) в CAD-компетенции
Современные CAD-системы включают функции ИИ, такие как генеративный дизайн, анализ топологии и автоматическое распознавание элементов. Обучение должно фокусироваться на использовании ИИ как когнитивного ассистента:
- Ускорение работы: ИИ для автоматизации рутинных операций (определение размеров, удаление избыточных элементов, проверка связей).
- Оптимизация: Применение алгоритмов ИИ для анализа эскиза и получения оптимизированных проектных решений (например, снижение массы детали при сохранении прочности).
1.3. Иммерсивное Обучение с использованием VR/AR
Виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR) предлагают качественно новый уровень взаимодействия с цифровыми моделями, развивая пространственное мышление — ключевой навык инженера.
- VR-среды: Позволяют студентам «погрузиться» в модель в масштабе 1:1, проводить виртуальную сборку/разборку сложных механизмов и тестирование прототипов.
- AR-технологии: Используются для наложения цифровой модели на реальное оборудование в лаборатории, что улучшает визуализацию допусков и посадок и устраняет необходимость дорогостоящего физического макетирования.
- ИИ как инструмент персонализации и автоматизации в преподавании
2.1. Адаптивное обучение и ИИ
ИИ может быть использован для создания персонализированной образовательной траектории (ПОТ), что критически важно для студентов с разным уровнем начальной подготовки.
Механизм работы:
- Диагностика: ИИ-алгоритм анализирует скорость выполнения заданий и типы ошибок студента в CAD-среде.
- Адаптация: На основе анализа генерируются индивидуальные обучающие модули или подсказки (например, усиленное повторение работы с сопряжениями или поверхностным моделированием).
- Автоматизированная обратная связь: ИИ анализирует 3D-модель студента (проверяя геометрическую корректность и соблюдение ТЗ) и предоставляет мгновенные рекомендации по исправлению, снижая нагрузку на преподавателя.
Для оценки эффективности новых подходов было проведено пилотное исследование на двух группах студентов (n=60, ≈30 человек в группе), изучавших модуль «Сборочные чертежи и спецификации».
Таблица 1
Сравнительная оценка эффективности обучения (Пилотное исследование)
| Показатель | Традиционная группа (лекции + стандартные задания) | Экспериментальная группа (PBL + VR-сборка + ИИ-проверка) | Разница (%) |
| Средний балл по итоговому проекту | 72.5±4.1 | 86.2±3.5 | ↑18.9% |
| Скорость выполнения финального проекта (часы) | 15.8 | 12.4 | ↓21.5% |
| Индекс вовлеченности (опрос) (по шкале 1-10) | 6.1 | 8.5 | ↑39.3% |
| Количество ошибок в сборочных связях (среднее на проект) | 4.3 | 1.8 | ↓58.1% |
Вывод: Внедрение PBL с использованием VR для тренировки сборки и ИИ для мгновенной обратной связи значительно улучшает академические результаты, сокращает время работы и повышает вовлеченность студентов.
- Проблемы имплементации и перспективы развития
3.1. Вызовы внедрения
Внедрение описанных подходов сопряжено с рядом инфраструктурных и кадровых проблем:
- Техническое оснащение: Высокая стоимость VR-оборудования, лицензий на профессиональное CAD-ПО с ИИ-функциями, а также требование к высокой вычислительной мощности учебных компьютеров.
- Кадровая подготовка: Недостаток преподавателей, владеющих актуальными знаниями в области генеративного дизайна, VR-интеграции и методами программирования для настройки ИИ-инструментов.
- Методическое устаревание: Стремительное развитие технологий требует постоянного обновления учебных планов и дидактических материалов.
3.2. Стратегические перспективы
Для преодоления вызовов необходим системный подход:
- Формирование образовательных консорциумов: Тесное сотрудничество между вузами, промышленными предприятиями и разработчиками ПО для создания совместных образовательных центров и обеспечения стажировок преподавателей.
- Модуляризация программ: Разработка гибких, модульных учебных программ, позволяющих быстро интегрировать новые CAD-функции и технологии (ИИ, AR/VR) без полной перестройки курса.
- Развитие открытых образовательных ресурсов: Создание баз данных реальных инженерных проектов и виртуальных лабораторных работ на основе открытого кода и облачных платформ.
Заключение
Исследование подтверждает, что традиционная парадигма обучения инженерному проектированию должна быть заменена на интегрированную, технологически насыщенную модель. Метод PBL, дополненный ИИ-ассистированием и иммерсивными технологиями (VR/AR), является наиболее эффективным подходом для подготовки инженеров, конкурентоспособных в условиях Индустрии 4.0. Эти подходы обеспечивают повышение качества проектирования, снижение числа ошибок и формируют у студентов критически важные навыки цифрового взаимодействия.
References
1. Gillespie, T. (2014). The relevance of algorithms. In T. Gillespie, P.J. Boczkowski, & K. A. Foot (Eds.). Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society. Boston: MIT Press. pp. 167-197.2. Petropoulos, G. (2018). The impact of artificial intelligence on employment. In M Neufeind, J. O’Reilly, and F. Ranft, Praise for Work in the Digital Age: Challenges of the Fourth Industrial Revolution, London: Rowan & Littlefield, pp. 119-132.
3. Van Berkel, B. (1999). Mediation. In J. Verbeke, T. Provoost, J. Verleye, and K. Nys., AVOCAAD [Added Value of Computer Aided Architectural Design] Second International Conference. Brussels. pp. 41-46.
4. Griffiths, Laura. (2021). “Interview: How Adidas Leveraged Carbon 3D Printing and Lattice Technology to Push Runners Forward.
5. Leslie Langnau. (2019). CAD and AI: making design better, faster, and easier.