«Практико-ориентированная подготовка инженерных кадров»
С. В. Солёный и Я. О. Швец — директор и заместитель директора Инженерной школы ГУАП, руководители стратегического проекта «Инженерная школа 2.0». архив форума «Образование».
Практико-ориентированное обучение не сводится к производственной практике в конце семестра. В рабочей модели предприятие участвует в выборе компетенций, постановке задач, создании лабораторий и оценке результата, а студент решает реальные инженерные задачи внутри образовательной программы. Разбираем модель Инженерной школы ГУАП и переводим её в план действий для руководителя вуза или колледжа.
Практико-ориентированное обучение — это организация образовательного процесса, при которой профессиональная деятельность не остаётся отдельным эпизодом практики. Производственные задачи, инструменты, критерии качества и взаимодействие с работодателем встраиваются в дисциплины, проекты, лабораторную работу и итоговую аттестацию.
В презентации Инженерной школы ГУАП такая подготовка строится вокруг разрыва между содержанием образовательных программ и изменениями в промышленности. Предприятия внедряют новые производственные и цифровые технологии быстрее, чем обновляются отдельные учебные модули. Поэтому вузу недостаточно купить оборудование или пригласить одного практика: нужен повторяемый контур обновления компетенций.
Главный признак модели — студент работает не с учебной имитацией вообще, а с задачей, условия и результат которой понятны индустриальному партнёру. При этом вуз сохраняет ответственность за образовательную программу, качество обучения и достижение запланированных результатов.
ГУАП начинает не с перечня лабораторий, а с четырёх проблем: кадрового дефицита при внедрении передовых технологий, недостаточного освоения новых инструментов, отсутствия методик оценки междисциплинарных навыков и нехватки реального опыта работы у выпускника.
Для другого вуза или колледжа список может отличаться. До проектирования решения нужно собрать доказательства: какие должности и компетенции нужны партнёрам, на каких производственных процессах возникает дефицит, какие инструменты студент не осваивает в действующей программе и где выпускник теряет время при входе в профессию.
Полезный результат диагностики — не фраза «работодатели недовольны подготовкой», а таблица разрывов. В ней связываются производственная задача, требуемая компетенция, текущий элемент программы, обнаруженный дефицит и возможный формат практической подготовки.
В модели ГУАП партнёр не ограничивается местами для практики. Он участвует в анкетировании, формировании профессиональных компетенций, создании лабораторий и образовательных фабрик, постановке проектных задач, стажировках преподавателей, целевой подготовке и совместной научно-исследовательской работе.
Такое участие требует конкретных ролей. От предприятия нужен владелец запроса, способный описать процесс и принять результат; от образовательной организации — руководитель программы, методист, преподаватели и координатор партнёрства. Если договор подписан, но у задачи нет владельцев с обеих сторон, взаимодействие быстро становится церемониальным.
Презентация перечисляет несколько моделей партнёрства: проектное обучение, практическую и целевую подготовку, стажировки, сетевое взаимодействие, совместные лаборатории, образовательные фабрики и научно-исследовательские или опытно-конструкторские работы. Эти форматы решают разные задачи и не должны подменять друг друга.
Проект даёт студенту ограниченную задачу с результатом и сроком. Практика погружает в процессы конкретной организации. Целевая подготовка связывает обучение с кадровой потребностью работодателя. Сетевая программа позволяет разделить ресурсы и модули между организациями. НИР и НИОКР подходят там, где партнёру нужен не только подготовленный сотрудник, но и новое техническое решение.
Для запуска не требуется одновременно создавать все форматы. Рациональнее выбрать один подтверждённый дефицит и одну группу студентов, затем пройти полный цикл от задачи партнёра до оценки результата.
В материалах ГУАП образовательная фабрика определена как структурное подразделение, которое объединяет специалистов вуза и технологических или индустриальных партнёров. Часть производственного процесса переносится на базу университета, а подготовка строится в проектно-ориентированном формате.
От обычной лаборатории фабрика отличается связью с реальным процессом. Оборудование не является конечным результатом проекта: должны быть производственный контекст, задачи, роли партнёра, регламент работы, образовательные результаты и критерии приёмки.
В презентации названы две образовательные фабрики: по цифровым технологиям в промышленности и «УНИКУММОТОРС — ГУАП». Этот опыт нельзя механически переносить в другую организацию. Его ценность — в принципе устройства: инфраструктура создаётся под подтверждённую задачу и поддерживается совместно, а не открывается как самостоятельная витрина.
Предложенная ГУАП модель основной профессиональной образовательной программы начинается с пула партнёров, анализа программ других вузов, кадрового и материально-технического потенциала. Профессиональные компетенции формируются по запросам партнёров и профессиональным стандартам, после чего собираются компетентностная модель выпускника и учебный план.
Студенту предлагаются исследовательский, предпринимательский и технологический треки. Выпускная квалификационная работа получает соответствующий формат: научная разработка, коммерческий проект или прикладное решение. В результате практико-ориентированный подход проходит через программу, а не добавляется отдельным факультативом.
При изменении программы важно проверить нормативные требования, распределение трудоёмкости и способы промежуточной аттестации. Реальная задача предприятия не освобождает вуз от необходимости показать, какие образовательные результаты осваивает студент и как они оцениваются.
Инженерная школа ГУАП объединяет профильные лаборатории, студенческое конструкторское бюро, инженерный гараж, образовательные фабрики и онлайн-курсы. Среди направлений — робототехника, интернет вещей, искусственный интеллект, машинное обучение, беспилотные системы, электроэнергетика, промышленная электроника, кибербезопасность и технологическое предпринимательство.
Широкий перечень показывает зрелость экосистемы, но для нового проекта может стать опасной ложной целью. Закупка техники без потока задач, преподавательской команды, регламента доступа и бюджета эксплуатации создаёт дорогой неработающий объект.
Каждую инфраструктурную позицию стоит связывать с четырьмя основаниями: компетенцией, учебным модулем, задачей партнёра и плановой загрузкой. Если хотя бы одного основания нет, решение лучше отложить или получить ресурс через сетевое взаимодействие.
Практико-ориентированное обучение студентов становится сильнее, когда отдельные форматы образуют последовательность. На раннем этапе студент осваивает инструменты на учебной задаче, затем работает над проектом партнёра, проходит практику или стажировку и выносит прикладной результат в выпускную квалификационную работу.
Партнёр при этом видит развитие студента до найма, а вуз получает обратную связь не только в конце программы. В презентации одним из преимуществ модели названо трудоустройство на этапе обучения. Это не должно превращать программу в подбор персонала для одного предприятия: образовательная траектория обязана сохранять переносимые компетенции и выбор студента.
Для каждого этапа нужны ожидаемый результат, наставник, срок, критерий оценки и решение о дальнейшей судьбе разработки. Без этой связки проекты накапливаются как набор мероприятий, но не подтверждают изменение качества подготовки.
В условиях внедрения ГУАП отдельно указаны регулярные стажировки и повышение квалификации преподавателей на производственной базе партнёра. Это принципиальная часть модели: невозможно постоянно обновлять содержание подготовки, если только студенты видят современный процесс, а преподаватель работает по прежнему описанию.
Стажировка должна возвращаться в программу измеримым результатом: обновлённым заданием, модулем, лабораторной работой, набором данных, критерием оценки или совместным проектом. Сам факт посещения предприятия не доказывает изменение образовательного процесса.
Для устойчивости нужен не один энтузиаст, а команда. Методист помогает перевести производственную задачу в образовательный результат, предметный преподаватель отвечает за содержание, наставник предприятия — за актуальность процесса, а руководитель программы — за согласованность и ресурсы.
Докладчики приводят показатели Инженерной школы за период реализации модели. В 2023 году подготовку в подразделении прошли более 2 000 студентов, практическую подготовку — более 200. В материалах также указаны девять партнёрских научно-образовательных пространств, более двадцати сквозных проектов, свыше тридцати процентов трудоустроенных во время обучения студентов Инженерной школы и более двадцати сотрудников, прошедших повышение квалификации или стажировку у партнёров.
Это данные авторов презентации, а не универсальные нормативы эффективности. Другой организации следует зафиксировать собственную исходную точку и различать охват и результат. Число участников показывает масштаб, но не отвечает на вопрос, освоил ли студент компетенцию и использует ли партнёр полученный результат.
Рабочая схема помогает проверить модель в ограниченном масштабе до крупных расходов. В презентации ГУАП готового алгоритма такого пилота нет.
Авторы доклада называют технологические, кадровые, когнитивные, финансовые и мотивационные барьеры. В их числе ограничения на программное обеспечение и оборудование, возрастные особенности команды, отторжение непривычной организации обучения, высокая нагрузка на вуз без софинансирования и снижение вовлечённости студентов или партнёров.
Отдельные обязательные условия модели — наличие индустриального или технологического партнёра, перенос части производственного процесса на базу вуза, стажировки преподавателей, регулярное обновление компетентностных моделей и грамотное юридическое сопровождение, включая права на результаты интеллектуальной деятельности.
Риск снижается не общей декларацией о сотрудничестве, а границами пилота. Нужны задача, ресурсы, доступное оборудование, ответственные, календарь, критерии результата и заранее согласованный сценарий, если партнёр прекращает участие.
ИИ может сопоставить обезличенные требования партнёров с перечнем компетенций, помочь найти разрывы в учебном плане, подготовить варианты проектных заданий и сгруппировать обратную связь по итогам пилота. Модель полезна как инструмент анализа, если получает проверенные исходные данные и показывает, на каком требовании основан вывод.
Нейросеть не подтверждает потребность работодателя, не принимает проект студента и не определяет права на разработку. Производственные сведения, персональные данные и материалы с ограниченным доступом нельзя передавать внешнему сервису без правового основания и согласованных мер защиты.
Для первого применения достаточно безопасной задачи: сравнить утверждённый паспорт компетенции с обезличенным проектным заданием и составить список вопросов преподавателю. Финальную редакцию задания и критерии оценки утверждает образовательная команда вместе с партнёром.
Чем практико-ориентированное обучение отличается от практики? Практика — один формат. Практико-ориентированная модель связывает задачи работодателей с программой, проектами, инфраструктурой, оценкой и подготовкой преподавателей.
Обязательно ли создавать образовательную фабрику? Нет. Сначала подтверждается задача и проверяется пилот. Фабрика оправдана, когда часть реального процесса можно устойчиво организовать на базе образовательной организации.
Как выбрать первого партнёра? Нужна организация с конкретной повторяемой задачей, доступным владельцем процесса и готовностью участвовать в постановке, консультациях и приёмке результата.
Как доказать эффект? Зафиксировать исходный уровень, единые критерии компетенции и принятия проекта, результат студента, изменение программы и обратную связь партнёра.
Можно ли начать без большого бюджета? Да, если пилот использует доступную инфраструктуру или сетевой ресурс. Но нельзя обещать производственный формат без времени наставников, преподавательской команды и безопасного доступа к инструментам.
Где использовать ИИ? В анализе требований, проверке связности программы и обработке обезличенной обратной связи. Решения о содержании, оценке и работе с данными остаются за людьми.
На конференции «Цифровизация и искусственный интеллект в управлении образованием» 19–20 ноября 2026 года руководители разбирают, как связать ИИ, образовательную аналитику, кадровые решения и реальные процессы учреждения. Детальный состав спикеров публикуется ближе к мероприятию.
Детальная программа с именами докладчиков публикуется ближе к дате конференции.