Информационные и коммуникационные технологии уже несколько лет активно меняют образовательный процесс [1]. Особое место среди них занимают искусственный интеллект и технологии на основе данных (data-driven). Согласно современным исследованиям, эти инструменты позволяют перейти от массового обучения к индивидуальной траектории каждого ребёнка [2].

Актуальность темы обусловлена растущим спросом на специалистов по дизайну интерьера и необходимостью готовить школьников к профессии уже в дополнительном образовании. В 2025 году более 49 % студентов используют генеративные нейросети в учебном процессе [3], однако системных практик именно в дополнительном образовании по дизайну интерьера пока недостаточно.

Цель статьи — описать практический опыт внедрения ИИ и data-driven технологий в программу «Дизайн как профессия» и показать их влияние на формирование профессиональных компетенций школьников.

Теоретической основой работы послужили исследования отечественных и зарубежных авторов. Рудова М.А. (2025) анализирует проблемы и перспективы образования дизайнеров в эпоху ИИ [4]. Международные работы подтверждают эффективность генеративного ИИ для развития креативности и визуализации в дизайне интерьера [5, 6]. В российских педагогических исследованиях подчёркивается важность персонализированного обучения на основе данных [1, 7].
В программе «Дизайн как профессия» (возраст учащихся 12–17 лет) ИИ и технологии на основе данных используются на каждом занятии с сентября 2025 года.

Основные инструменты:
·         Генеративные нейросети: Шедеврум, Leonardo AI, Recraft, Flux.
·         Аналитические платформы для сбора данных о действиях ученика (время на задание, частота изменений цвета, расстановки мебели, выбор материалов).
Как данные превращают учёбу в персональный путь
Программа собирает данные (конечно, всё анонимно и с согласия родителей и самих детей). Примеры, что видит система:
·         Ты 7 раз менял шрифт на одном макете → значит, тебе пока тяжело с типографикой → добавим больше простых упражнений на шрифты.
·         За занятие ты сделал 22 скетча и почти все в хорошем балансе → отлично, можно переходить к более сложным композициям и брендингу.
·         Ты всегда выбираешь яркие кислотные цвета → попробуем задания, где нужно работать в спокойной пастельной гамме, чтобы расширить диапазон.
Педагог получает готовые рекомендации и может сказать: «Слушай, система подсказала, что у тебя супер получается с иллюстрацией. Давай на следующем занятии возьмём задание посложнее — создадим целого персонажа для мобильной игры с помощью ИИ и доработаем вручную».
Так никто не стоит на месте. Кто-то быстро растёт в гейм-арте, кто-то в UI/UX, кто-то в брендинге и упаковке — и каждый получает именно то, что ему сейчас нужно.
Пример типового задания: «Разработай современный дизайн детской комнаты для подростка 14 лет в скандинавском стиле». Ученик пишет промпт: «Современная детская комната для мальчика 14 лет, скандинавский стиль, светлые стены, деревянный пол, кровать-чердак, рабочее место у окна, много растений, тёплое освещение, 3D-рендер, вид сверху и с угла». Через 30–60 секунд получает 10–15 вариантов визуализаций. Далее дорабатывает план в SketchUp или Planner 5D, учитывает эргономику и бюджет.
Система автоматически фиксирует данные: сколько раз изменялось положение мебели, какие цвета выбирались чаще, где возникали затруднения. Педагог получает рекомендацию: «Маше нужно больше заданий по эргономике», «Диме можно усложнить освещение».
Важно помнить: ИИ — твой помощник, а не волшебник
Учителя постоянно напоминают:
•    Нейросеть даёт стартовые идеи, но финальное решение всегда за тобой.
•    Ты выбираешь, дорабатываешь, добавляешь эмоцию и смысл.
•    На защите проекта ты объясняешь: «Я взял этот вариант от ИИ, потому что… А потом изменил вот здесь, потому что…».
•    Мы много говорим про этику: нельзя просто скачать картинку и сказать «это моё». Обсуждаем авторские права, честность в портфолио и как не потерять свой уникальный стиль среди тысяч готовых изображений.
Результаты внедрения ИИ (2025–2026 учебный год, группа 10 человек):
·         За одно занятие школьники создают 12–18 концепций вместо 2–3.
·         Объём портфолио к концу года: 45–60 работ (вместо 8–10).
·         92 % учащихся освоили промпт-инжиниринг на уровне, достаточном для самостоятельной генерации качественных визуализаций.
·         87 % отметили рост уверенности в работе с пространством и материалами.
Важным аспектом является этическое воспитание. На занятиях регулярно обсуждаются авторские права, честность в портфолио («ИИ — помощник, а не автор») и сохранение собственного стиля.
Таким образом, интеграция искусственного интеллекта и технологий на основе данных превращает дополнительную общеразвивающую программу в современную профессиональную мастерскую. Школьники не только осваивают классические навыки дизайна интерьера, но и приобретают компетенции, которые уже сегодня востребованы в студиях: работу с ИИ, анализ данных и персонализированный подход к проекту.
Полученные результаты подтверждают перспективность масштабирования опыта на другие направления дизайна и уровни образования.
 
Литература:
1.      Носкова Т. Н. Электронные ресурсы управления / Т. Н. Носкова, С. С. Куликова // Сетевая образовательная среда: электронные ресурсы: учебно-методическое пособие / Под ред. Т. Н. Носковой. – СПб.: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2015. – 114 с.
2.      Павлова Т. Б. Новые информационно-аналитические умения педагога в педагогическом управлении образовательным взаимодействием в цифровой образовательной среде / Т. Б. Павлова, Е. А. Ковалева // Kant. – 2023. – № 3(48). – С. 231-238.
3.      Названы ключевые тренды в образовании — 2025 // Сайт НИУ ВШЭ. – 2024. – URL: https://www.hse.ru/news/expertise/990888456.html (дата обращения: 20.02.2026).
4.      Рудова М.А. Образование дизайнеров в век искусственного интеллекта: проблемы и перспективы // КиберЛенинка. – 2025.
5.      Hao L. Research on the Application of Generative Artificial Intelligence in Interior Design Education and Teaching // ACM Digital Library. – 2025.
6.      Samad A. Integrating Artificial Intelligence into Interior Design Education at the University of Sharjah // IEEE Xplore. – 2024. DOI: 10.1109/...
7.      Yakovleva O. V. Educational behaviour and student agency in personalised digital learning / O. V. Yakovleva, S. S. Kulikova // Perspectives of Science and Education. – 2022. – No. 4(58). – pp. 160-172.