XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение.

Важность темы данного реферата связана со стратегическими целями увеличения продуктивности, стабильности и безопасности работы железнодорожного транспорта — одной из важнейших отраслей экономики России. В ситуации постоянного роста плотности движения, усложнения расписания поездов, появления новых технологий управления и обновления парка вагонов и локомотивов, уровень квалификации сотрудников службы движения (диспетчеров, дежурных по станции, операторов) должен быть значительно выше. Человеческий ресурс продолжает играть важную роль в системе управления перевозками, и именно от профессионализма и способности сотрудников работать как в обычных, так и в критических условиях зависят человеческие жизни, сохранность грузов и непрерывность транспортного процесса.

Обычные способы обучения, включающие лекции, инструктажи и изучение официальных документов (ПТЭ, ИДП), сегодня уже не справляются с современными требованиями [1]. Их главный минус — отсутствие возможности безопасно и детально смоделировать все разнообразие реальных, в особенности аварийных, событий. Формирование навыков непосредственно на рабочих объектах связано с большими рисками и ведет к остановкам в работе, что финансово нецелесообразно. В связи с этим существует настоятельная необходимость в поиске и использовании новых, высокоэффективных способов подготовки кадров, которые бы позволили снизить эти риски.

Целью реферата является изучение, категоризация и оценка современных компьютерных технологий, используемых для обучения и переподготовки сотрудников железнодорожной службы движения, а также анализ их продуктивности и потенциала.

Для достижения этой цели в работе ставятся следующие задачи: описать особенности функций и обязанностей персонала службы движения и определить основные сложности в его обучении, осуществить обзор и систематизацию современных компьютерных технологий, которые можно применять для обучения (тренажеры, VR/AR, системы онлайн-обучения), изучить реальные кейсы и опыт использования этих технологий в учебных программах на железнодорожном транспорте, выделить достоинства, экономическую пользу (окупаемость инвестиций), а также потенциальные трудности при внедрении этих технологий, обозначить будущие тенденции и направления развития компьютерных технологий в этой сфере (искусственный интеллект, облачные сервисы).

Объектом исследования является система профессионального обучения и повышения квалификации кадров для железнодорожной службы движения. Предметом исследования выступают современные компьютерные технологии и методы, применяемые для оптимизации этого процесса.

Теоретической и информационной основой для написания реферата стали научные публикации российских специалистов по вопросам автоматизации и безопасности на транспорте, а также материалы и отчеты компании ОАО «РЖД».

1. Служба движения: задачи, устройство и основные специальности.

Служба движения (или перевозок) представляет собой центральный элемент управления на железной дороге, который координирует и контролирует весь процесс перевозок. Ее главная задача — наладить безопасное, регулярное, рентабельное и точное движение составов согласно установленному расписанию. Это реализуется путем постоянного оперативного управления, планирования работы станций, депо и перегонов, а также согласования действий других связанных служб (локомотивных, вагонных, инфраструктурных). Организационная структура службы движения является иерархической и распределенной по территории. На верхнем уровне находится центральный управленческий аппарат, определяющий общую стратегию и нормативы. Непосредственное управление на местах осуществляют диспетчерские центры (ДЦ) ­- крупные узлы, которые в реальном времени управляют движением поездов на больших участках.

Рисунок 1 - Рабочее место диспетчера (ДНЦ)

Диспетчер (ДНЦ) — это главный оператор, отвечающий за выполнение графика, соблюдение интервалов и оперативное решение нештатных задач на своем участке [2]. Станции - важнейшие точки сети, где выполняются операции по приему, отправке, сборке и разборке поездов. Руководит работой станции дежурный по станции (ДСП), который обеспечивает безопасность маневров, прокладку безопасных маршрутов и четкую коммуникацию с машинистами и диспетчером. Посты и центры управления - меньшие подразделения, ответственные за определенные участки или технологические процессы. Таким образом, к основным профессиям в службе движения, требующим особого внимания в подготовке, относятся:

1. Диспетчер (ДНЦ): принимает решения в реальном времени, управляя движением на большом участке.

2. Дежурный по станции (ДСП): организует работу на конкретной станции, отвечает за безопасность при приеме, отправке и маневрах.

3. Оператор (дежурный) поста/станционного центра: выполняет задачи под руководством ДСП, следит за работой стрелок и сигналов, ведет учет.

4. Составитель поездов: обеспечивает выполнение маневровых работ по формированию составов.

Работа этих специалистов отличается высокой ответственностью, необходимостью постоянной концентрации, многозадачностью и строгим следованием правилам (ПТЭ, ИДП). Именно поэтому к их подготовке, и особенно к отработке практических умений, предъявляются такие высокие требования, удовлетворить которые могут современные компьютерные технологии.

2. Особенности и проблемы в обучении сотрудников службы движения.

Подготовка кадров для службы движения сильно отличается от обучения во многих других сферах из-за чрезвычайной сложности, ответственности и динамичности их работы [3]. Специфика обучения определяется самим характером задач и создает ряд уникальных проблем.

Главная особенность в том, что учебная ошибка на реальном объекте способна привести к тяжелым последствиям: крушению, столкновению, жертвам, большому материальному ущербу и остановке работы участка. Это полностью исключает полноценную тренировку многих критических и аварийных сценариев в реальных условиях. Стандартное обучение на рабочем месте в этой области не подходит для опасных ситуаций.

Стандартные операции описаны в инструкциях и могут быть отработаны до автоматизма. Но уникальность и непредсказуемость внештатных ситуаций (поломки оборудования, природные катастрофы, ЧП, действия злоумышленников) требуют от сотрудника не просто следования инструкции, а аналитического мышления, быстрого принятия решений в стрессе и при нехватке времени. Сформировать и закрепить эти навыки через лекции и семинары невозможно в принципе.

Железнодорожная отрасль непрерывно развивается: обновляется парк, внедряются новые системы СЦБ, регулярно меняются регламентирующие документы (ПТЭ, ИДП). Персонал должен быстро и качественно осваивать эти изменения, что требует от системы обучения гибкости и возможности оперативно обновлять учебные материалы.

Молодой специалист, даже хорошо знающий теорию, на практике долгое время работает под пристальным надзором опытного наставника, что мешает ему действовать самостоятельно и накапливать личный опыт. Это создает пробел в компетенциях, который может показать себя в критический момент.

Работа в условиях постоянной ответственности за жизни людей и дорогостоящие активы вызывает сильное психологическое напряжение. Традиционные методы обучения не могут подготовить специалиста к этому аспекту, смоделировать стресс и развить психологическую устойчивость.

Таким образом, основные вызовы для системы подготовки кадров службы движения заключаются в необходимости отработки навыков в безопасной, но реалистичной обстановке, моделирования редких, но очень опасных ситуаций, обеспечения быстрой адаптации учебных курсов к изменяющимся условиям, формирования умения самостоятельно принимать решения и психологической стойкости.

Преодолеть эти трудности можно только путем внедрения современных имитационных и компьютерных технологий, которые позволяют перенести процесс формирования практических навыков из реального, опасного мира — в виртуальный и контролируемый.

3. Развитие методов обучения: от классических подходов к компьютерным тренажерам.

История развития системы подготовки для службы движения отражает общий технический прогресс и растущие запросы к безопасности на железной дороге. Изначально процесс обучения базировался на трех основных методах: Теоретическое изучение нормативных документов — это базовая, но пассивная часть, включающая запоминание Правил технической эксплуатации (ПТЭ), инструкций и регламентов. Этот метод дает базу знаний, но не учит принимать практические решения. Обучение на рабочем месте (у наставника) - этот метод предполагал, что новичок (стажер) долгое время наблюдает за работой опытного коллеги, а затем постепенно, под его строгим контролем, выполняет отдельные операции.

К недостаткам можно отнести то, что ошибка стажера могла вызвать реальную аварию, качество обучения сильно зависело от личных и профессиональных качеств наставника, наставник не мог искусственно создать аварию или сложную внештатную ситуацию для тренировки.

Применение макетов и механических тренажеров. Для частичного решения проблем обучения на месте использовались макеты станций, пультов и простые механические тренажеры. Они позволяли в упрощенном виде имитировать работу с аппаратурой и понимать логику процессов. Но их возможности были очень ограничены, а реалистичность — низкой. Переломным моментом стало широкое распространение персональных компьютеров и рост их производительности. Это дало возможность создать компьютерные тренажерные комплексы (ТК), которые произвели революцию в подготовке кадров [4].

1980-1990-е гг.: появление первых компьютерных тренажеров, которые были, скорее, сложными алгоритмическими программами с простой графикой. Они имитировали логику работы диспетчера или дежурного по станции, но слабо соотносились с реальной местностью.

2000-2010-е г.г.: развитие 3D-моделирования, рост мощности ПК и увеличение объемов цифровых данных позволили создавать детализированные тренажеры, использующие цифровые копии реальных станций и участков. Тренажеры превратились в комплексные системы, включающие базу данных реальной инфраструктуры, физически точную модель движения поездов, реалистичный интерфейс, повторяющий реальные рабочие места, систему записи и воспроизведения действий тренировки для последующего анализа.

2010-е — настоящее время: интеграция в тренажеры технологий виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности, что позволило выйти за пределы экрана и обеспечить полное погружение. Развитие сетевых технологий сделало возможным проведение совместных тренировок для сотрудников, находящихся далеко друг от друга.

Таким образом, пройден путь от пассивного чтения документов и рискованной практики к активному, безопасному и глубокому погружению в профессиональную среду через компьютерные симуляторы. Это не просто смена инструментов, а коренное изменение самой парадигмы обучения: от передачи знаний — к формированию практического опыта и компетенций в условиях, очень близких к реальным, но без их главного недостатка — опасности.

4. Компьютерные тренажерные комплексы (ТК) и имитационные модели.

Компьютерные тренажерные комплексы (ТК) представляют собой наиболее отработанную и широко внедренную технологию подготовки оперативного персонала службы движения. Они являются программно-аппаратными комплексами, создающими виртуальную среду, которая с высокой степенью точности имитирует реальные условия работы диспетчера, дежурного по станции или оператора.

Архитектура современного тренажерного комплекса включает несколько ключевых модулей:

Имитационная модель (модель движения поездов). Это ядро всей системы. Сложный математический алгоритм, который в реальном времени рассчитывает: движение поездов с учетом их массы, типа локомотива, профиля пути; работу систем сигнализации, централизации и блокировки (СЦБ); поведение объектов инфраструктуры (стрелочные переводы, светофоры, контактная сеть); возникновение нештатных ситуаций (отказ техники, разрыв поезда, перегон с затрудненным путевым развитием).

Модель реагирует на действия обучаемого, обеспечивая принцип обратной связи. База данных инфраструктуры - цифровой двойник конкретного участка железной дороги, станции или целого полигона. Включает в себя точные пространственные данные: план и профиль пути, расположение всех стрелок, сигналов, платформ, переездов и других объектов. Рабочее место обучаемого повторяет реальный пульт управления (аппаратный интерфейс) или эмулирует его программный аналог на многоэкранной системе (программный интерфейс). Обеспечивает полное функциональное соответствие. Рабочее место инструктора позволяет преподавателю выбирать и запускать сценарии обучения (штатные, нештатные, аварийные); вводить дополнительные неисправности и осложнения в процессе занятия; наблюдать за действиями обучаемого в реальном времени; останавливать процесс для комментариев и использовать функцию «воспроизведения» для детального разбора ошибок. Система оценки и протоколирования автоматически фиксирует все действия оператора, время реакции, принятые решения и их соответствие регламентам. Формирует объективный отчет по результатам тренировки.

Типы тренажеров для службы движения:

Тренажеры для диспетчеров (ДНЦ). Нацелены на отработку навыков управления движением на протяженном участке: составление и корректировка графика движения, обеспечение интервалов между поездами, координация работы нескольких станций, действия при отказах средств связи и СЦБ.

Тренажеры для дежурных по станции (ДСП). Сфокусированы на управлении маневровой работой, приемом и отправлением поездов, установлением маршрутов, организацией взаимодействия с локомотивными бригадами. Моделируют работу конкретной, часто сложной в техническом отношении, станции.

Тренажеры для операторов и составителей поездов. Могут использовать технологии VR для отработки действий непосредственно на путях (например, виртуальные тренажеры сцепки и расцепки вагонов).

Ключевое преимущество ТК — способность безопасно моделировать любые, даже самые редкие и опасные ситуации (сход с рельсов, столкновение, пожар на перегоне), позволяя отработать до автоматизма слаженные действия по ликвидации последствий, что абсолютно невозможно в реальных условиях.

5. Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности.

Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности открывают новые горизонты в практической подготовке персонала службы движения, обеспечивая беспрецедентный уровень погружения и наглядности. В отличие от классических тренажеров, они позволяют отрабатывать не только алгоритмические, но и пространственные действия, а также взаимодействие с оборудованием в условиях, максимально приближенных к реальности.

VR-технологии создают полностью синтезированную компьютерную среду, которая полностью заменяет реальное окружение для пользователя с помощью VR-шлема и контроллеров [5]. Применение в обучении службы движения:

Тренажеры для составителей поездов и ремонтного персонала. Сценарии: Отработка процедур сцепки и расцепки вагонов, подъема тормозных башмаков, визуального осмотра составов. Преимущества: Полное устранение рисков травматизма. Возможность отработки действий при неблагоприятных погодных условиях (дождь, туман, ночь) и в аварийных ситуациях (разрыв поезда). Система может отслеживать правильность выполнения каждого шага по протоколу.

Тренажеры для дежурных по станции и путевых обходчиков. Сценарии: Визуальный осмотр путевого развития и стрелочных переводов, отработка взаимодействия с машинистами при маневрах, обход станционных территорий. Преимущества: Формирование пространственного мышления и умения ориентироваться на сложной инфраструктуре. Отработка навыков наблюдения и выявления неисправностей.

Тренажеры действий в чрезвычайных ситуациях. Сценарии: Эвакуация пассажиров, координация действий при пожаре, крушении или обнаружении посторонних объектов на путях. Преимущества: Выработка психологической устойчивости и отработка слаженных действий в условиях высокого стресса, что невозможно смоделировать другими методами.

Рисунок 2 - VR-тренажер

AR-технологии накладывают цифровые информационные слои (голограммы, данные, подсказки) на реальное окружение пользователя через специальные очки, планшеты или смартфоны. Применение в обучении службы движения:

Интерактивные инструкции и подсказки. Сценарии: Обучение работе с сложным или редким оборудованием (например, аппаратурой СЦБ). Специалист видит через AR-устройство подсказки по последовательности действий, схемы подключения или анимированные инструкции, наложенные непосредственно на реальный объект.

Удаленная экспертная поддержка. Сценарии: Опытный инженер или инструктор в режиме реального времени видит то, что видит сотрудник через его AR-устройство, и может накладывать на его поле зрения комментарии или схемы для помощи в сложной ситуации, находясь при этом удаленно.

Визуализация скрытых процессов и данных. Сценарии: при наведении устройства на участок пути или состав система может отображать служебную информацию: номера вагонов, их вес, маршрут следования, занятость/свободность путей, невидимые глазу зоны напряжения.

Интеграция VR и AR в учебный процесс позволяет преодолеть ключевой барьер между теоретическим знанием и практическим навыком. VR переносит сложную и опасную инфраструктуру в безопасное цифровое пространство, а AR выступает в роли "цифрового наставника", всегда готового подсказать нужную информацию непосредственно на рабочем месте. Вместе они формируют непрерывный цикл обучения: от отработки действий в виртуальной среде до совершенствования навыков на реальном объекте с интеллектуальной поддержкой.

6. Системы дистанционного и смешанного обучения.

Цифровая трансформация образования затронула и корпоративный сектор, включая подготовку персонала железнодорожного транспорта. [6] Наряду с тренажерами и VR/AR, ключевую роль в современном обучении играют системы управления обучением (LMS) и массовые открытые онлайн-курсы (MOOC), которые обеспечивают гибкость, масштабируемость и стандартизацию учебного процесса. Системы управления обучением представляют собой программные платформы для организации, проведения и отслеживания учебного процесса. В контексте службы движения они решают задачи теоретической подготовки, аттестации и администрирования.

Ключевые функции и преимущества. Централизованное хранение и распространение знаний: размещение актуальных версий нормативных документов (ПТЭ, ИДП), инструкций, методических пособий и видеоуроков. Все сотрудники имеют доступ к единой, постоянно обновляемой базе знаний, что исключает использование устаревших материалов. Проведение онлайн-аттестаций и тестирований: автоматизированное тестирование по пройденным материалам с немедленной проверкой. Формирование индивидуальных и групповых отчетов об успеваемости, выявление слабых мест в подготовке. Пример: Обязательная аттестация дежурных по станции на знание изменений в инструкциях. Автоматизация административных процессов: формирование учебных планов, расписаний, назначение курсов новым сотрудникам. Учет трудозатрат инструкторов и учебных часов каждого сотрудника. Интеграция с кадровыми системами (1С), что позволяет автоматически назначать обучение при изменении должности или вводе новых правил. Организация смешанного обучения: организация смешанного обучения выступает как ядро, которое объединяет очные тренажерные занятия с онлайн-подготовкой. Популярные платформы: Moodle, 1С: Обучение, корпоративные решения на основе SharePoint.

Массовые открытые онлайн-курсы — это формат дистанционного образования, предназначенный для большого количества учащихся. В корпоративной среде ОАО «РЖД» они трансформируются для стандартизации обучения среди всех региональных железных дорог. Применение и выгоды:

Стандартизация подготовки: единый курс, разработанный ведущими экспертами центрального аппарата, гарантирует, что все диспетчеры или дежурные по станции по всей сети получат одинаково высокий уровень знаний, независимо от места работы.

Экономия ресурсов: сокращение затрат на командировки инструкторов и сотрудников для прохождения обучения в центральных учебных центрах. Возможность обучать тысячи сотрудников одновременно без потери качества.

Обучение точно в срок: Быстрый запуск коротких курсов для ознакомления с новым регламентом, типом подвижного состава или технологией. Пример: Экспресс-курс по новым правилам движения при ремонте путей, запущенный за день до начала работ.

Как дополнение, микрообучение стало популярно в корпоративном секторе. Это формат подачи информации в виде небольших, фокусированных на одной теме блоков (3-7 минут), часто доступных на мобильных устройствах. Примеры использования в службе движения:

Мобильные симуляторы: Приложение, в котором дежурный по станции ежедневно за 5 минут отрабатывает быстроту реакции на сборку сложного маршрута.

Видео-инструктажи: Короткие ролики, разбирающие одну нештатную ситуацию (напр., «Действия при обрыве контактной сети»).

Инфографика и чек-листы: Визуализированные памятки по ключевым процедурам, которые можно быстро просмотреть перед сменой.

7. Технологии Big Data и аналитика в обучении.

Интеграция технологий больших данных (Big Data) и продвинутой аналитики представляет собой следующий эволюционный этап в создании персонализированной и эффективной системы подготовки кадров для службы движения. [6] Эти технологии трансформируют разрозненные данные об учебном процессе в ценнейшие данные для непрерывного улучшения программ обучения и оценки уровня каждого специалиста. Источники данных для анализа формируют «цифровой след» обучаемого:

Данные с тренажерных комплексов (ТК). Что фиксируется: все действия пользователя (время реакции, нажатые кнопки, отданные команды), отклонения от регламента, успешность выполнения сценария, количество и тип ошибок. Пример: Система фиксирует, что дежурный по станции постоянно запаздывает с переводом стрелок при сборке сложного маршрута в условиях имитации плохой видимости.

Данные из систем дистанционного обучения (LMS). Что фиксируется: время прохождения курсов, результаты тестов и аттестаций, области, вызывающие наибольшие затруднения, активность на форумах. Пример: Аналитика показывает, что 70% операторов не с первого раза проходят тест по новому регламенту работы с электронной накладной.

Данные о реальной деятельности (при интеграции с производственными системами). Что фиксируется: (в обезличенном виде) данные о реальных инцидентах, принятых решениях, совпадениях или отклонениях действий от отработанных на тренажере процедур. Пример: Сравнение действий диспетчера при реальном отказе светофора с его же действиями на тренажере в аналогичной ситуации.

Ключевые применения больших данных и аналитики в обучении:

Персонализация учебных траекторий (адаптивное обучение): система анализирует слабые места каждого сотрудника и автоматически назначает ему дополнительные модули, упражнения или конкретные сценарии на тренажере для отработки именно тех навыков, которые требуют улучшения. Пример: если система выявляет у стажера проблемы с управлением движением при ремонте путей, ему автоматически назначается дополнительный VR-курс по этой теме и усложненный сценарий на диспетчерском тренажере.

Прогнозная аналитика и оценка рисков: на основе анализа данных о успеваемости и поведении на тренажерах система может выявлять сотрудников, склонных к совершению определенных типов ошибок, и оценивать их потенциальные риски для безопасности. Пример: Специалист, который в 80% случаев на тренажере игнорирует проверку свободности путей перед приемом поезда, получает повышенный «коэффициент риска». Это позволяет инструктору уделить ему усиленное внимание.

Оценка эффективности учебных программ и сценариев: аналитическая платформа показывает, какие сценарии на тренажере являются слишком простыми или, наоборот, чрезмерно сложными, какие темы в LMS вызывают наибольшее количество ошибок. Это позволяет методистам постоянно улучшать контент. Пример: Анализ показывает, что сценарий «Обход подвижного состава» в VR не приводит к снижению количества нарушений, выявляемых при реальном осмотре. Это сигнал к переработке данного модуля.

Формирование «цифрового двойника» компетенций: по каждому сотруднику формируется его цифровой профиль, который отражает не просто факт прохождения курса, а весь спектр его практических навыков, сильных и слабых сторон, основанный на объективных данных, а не на субъективных оценках

Технологии больших данных и аналитики замыкают петлю обратной связи в системе обучения. Они превращают ее из статичной, «пассивной» системы в динамичную, «адаптивную» и самообучающуюся экосистему. Обучение перестает быть универсальным и становится персонализированным, ориентированным на предупреждение конкретных ошибок конкретного человека, что в конечном итоге ведет к системному повышению уровня безопасности на железнодорожном транспорте.

8. Анализ эффективности.

Внедрение современных компьютерных технологий обучения сопряжено со значительными капиталовложениями. [7] Поэтому объективная оценка их эффективности и возврата на инвестиции является критически важной для оправдания расходов и дальнейшего масштабирования программ.

Качественные показатели эффективности: снижение количества инцидентов и нарушений, связанных с человеческим фактором, уверенность и готовность персонала к действиям в нештатных и аварийных ситуациях, формирование культуры безопасности, основанной на отработке протоколов, а не на их теоретическом изучении, сокращение времени выхода на рабочее место для нового сотрудника, стандартизация знаний и навыков внутри всей сети, независимо от региона и учебного центра, возможность объективной оценки компетенций на основе данных, а не субъективного мнения инструктора, уменьшение количества сходов, задержек, повреждения инфраструктуры, экономия на командировках, сокращение времени на принятие решений, оптимизация рабочих процессов, снижение текучести кадров.

Нематериальные выгоды, которые сложно оценить деньгами, но которые критически важны: укрепление репутации компании как высокотехнологичного и безопасного перевозчика; повышение удовлетворенности сотрудников от использования современных инструментов; накопление и сохранение экспертных знаний в цифровых системах.

Вывод: несмотря на высокие первоначальные вложения, современные технологии обучения демонстрируют высокий показатель прибыли за счет предотвращения крайне дорогостоящих инцидентов и оптимизации операционных расходов на подготовку кадров. Их эффективность доказывается как объективными количественными метриками, так и стратегическими качественными преимуществами.

Алгоритм развития технологии обучения персонала службы движения ж. д. транспортом представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 - Алгоритм развития технологии обучения персонала службы движения

ж. д. транспортом

Ключевые выводы исследования таковы: Практико-ориентированность технологий (тренажеры, VR/AR) обеспечивает беспрецедентный уровень погружения и формирования не только алгоритмических знаний, но и мышечной памяти, а также психологической устойчивости к стрессу. Гибкость и масштабируемость решений (LMS, MOOC, микрообучение) позволяют оперативно и стандартизировано доводить новые регламенты и знания до тысяч географически распределенных сотрудников, обеспечивая единство требований по всей сети дорог. Основный на данных подход к обучению, основанный на сборе и анализе больших данных, трансформирует систему из реактивной в проактивную. Персонализированные траектории обучения и прогнозная аналитика позволяют предупреждать ошибки до их возникновения в реальной практике. Экономическая эффективность внедрения подтверждается тем, что предотвращение даже одного крупного инцидента за счет качественно отработанных действий на тренажере многократно окупает затраты на создание учебной инфраструктуры.

Заключение.

Проведенное исследование подтвердило гипотезу о том, что внедрение современных компьютерных технологий является не просто тенденцией, а стратегической необходимостью для коренной трансформации системы подготовки персонала службы движения железнодорожного транспорта. Анализ эволюции подходов к обучению выявил исчерпанность потенциала традиционных методов в условиях усложнения технологических процессов и роста требований к безопасности. Компьютерные тренажерные комплексы, технологии виртуальной и дополненной реальности, системы дистанционного обучения и аналитические платформы на основе больших данных формируют новую, целостную экосистему подготовки кадров. Эта экосистема позволяет преодолеть фундаментальное противоречие между необходимостью отрабатывать навыки действий в опасных и редких ситуациях и требованием абсолютной безопасности учебного процесса.

Таким образом, современные компьютерные технологии выполняют критически важную функцию — они закрывают «петлю безопасности», перенося основную тяжесть обучения и ошибок из реальной эксплуатации, где цена сбоя катастрофически высока, в виртуальную среду, где цена сбоя — это лишь повод для дополнительной тренировки. Дальнейшее развитие данной экосистемы, интеграция с технологиями искусственного интеллекта и «цифровыми двойниками» инфраструктуры, станет основным вектором повышения надежности, эффективности и конкурентоспособности железнодорожного транспорта в будущем.

Список литературы

1. Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации (утв. приказом Минтранса России от 21 декабря 2010 г. № 286). – [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.cntd.ru/document/902254738 (Дата обращения: 15.09.2025).

2. Источник изображения: https://moodle.ctfm.md/?lang=en [Электронный ресурс] (Дата обращения: 01.10.2025)

3. Подготовка будущих сотрудников транспортной отрасли на высокотехнологичном тренажерном оборудовании - Карелина М.В. из книги: Инновационные процессы в высшем и профессиональном образовании и профессиональном обучении. Коллективная монография. Авторы-составители: Е.Н. Геворкян, Н.Д. Подуфалов, М.Н. Стриханов. Москва, 2021. С. 260-271. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=80312594 (Дата обращения: 13.09.25)

4. Иванов, А.В. Применение виртуальных тренажеров для подготовки диспетчерского персонала железнодорожного транспорта // Транспорт: наука, техника, управление. – 2021. – № 5. – С. 45-52. (Дата обращения: 14.09.25)

5. Источник изображения: https://www.mos.ru/news/item/51676073/ [Электронный ресурс] (Дата обращения: 02.10.2025)

6. Итеративно-деятельностный подход к обучению специалистов транспортной отрасли - Карелина М.В. Москва, 2024. [Электронный ресурс] URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=80310935 (Дата обращения: 13.09.25)

7. Стратегия цифровой трансформации ОАО «РЖД» до 2030 года [Официальный сайт ОАО «РЖД»]. [Электронный ресурс] URL: https://www.rzd.ru/ (Дата обращения: 15.09.25)

Код для цитирования: Скопировать