Интеграция искусственного интеллекта в архитектурное образование: философско-культурологические вызовы и педагогические стратегии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена проблеме внедрения искусственного интеллекта в учебные планы и программы по специальности «Архитектура». Искусственный интеллект рассматривается в качестве неотъемлемого фактора современного творчества и анализируется как интегративная модель с точки зрения его положительных и отрицательных сторон для подготовки будущих специалистов. Поскольку профессия архитектора находится под сильным влиянием технологических достижений, в том числе искусственного интеллекта, архитектурное образование, во многом сохраняющее традиции классической школы, должно выработать новый системный подход к интеграции данных инноваций в образовательный процесс. В статье анализируются современные способы интеграции искусственного интеллекта в архитектурное образование российских вузов (МАРХИ, ННГАСУ, УрГАХУ, НГАСУ (Сибстрин)), приводится практический опыт работы студентов, выпускников и преподавателей кафедры дизайна архитектурной среды Тюменского индустриального университета. Исследование выявило, что при отсутствии методологической рамки интеграции искусственного интеллекта в архитектурное образование изучение данных технологий становится необходимым условием профессиональной подготовки современного специалиста. Предлагается концептуальная модель поэтапной интеграции, основанная на принципах культурной преемственности, прогрессивной сложности и критической рефлексии.

Об авторах

О. Ю. Костко

Тюменский индустриальный университет

Email: oksandra-muz@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-5203-7926

И. Г. Минулин

Тюменский индустриальный университет

Email: aigist@yandex.ru

К. А. Туранская

Тюменский индустриальный университет

Email: turanskaya02@inbox.ru

Список литературы

  1. Мангейм К. Диагноз нашего времени. Москва: Юрист; 1994. 700 с. ISBN 5-7357-0046-4.
  2. Назаретян А. П. Человек для биосферы? Человек. 1997;(2).
  3. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Москва: ДМК Пресс, 2015. 400 с. ISBN 978-5-97060-273-7.
  4. Lere H. M., Bilkisu H. AI-driven architectural design: opportunities and ethical challenges. ARCN International Journal of Sustainable Development. 2025;14(2):97–110. URL: https://arcnjournals.com/wp-content/uploads/2025/05/2726-4-573-1-1430-1.pdf
  5. Ko J., Ajibefun J., Yan W. Experiments on generative AI-powered parametric modeling and BIM for architectural design. ArXiv. 2023;2308.00227. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.00227
  6. Sourek M. Artificial intelligence in architecture and built environment development 2024: a critical review and outlook. Remspace. 2024. https://www.wemakespaces.archi/uploads/Artificial-Intelligence-in-Architectureand-Built-Environment-Development.pdf
  7. Anwar M. R., Sakti L. D. Integrating artificial intelligence and environmental science for sustainable urban planning. IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI). 2024;5(2):179–191. https://doi.org/10.34306/itsdi.v5i2.666
  8. Calixto V., Canuto R., Noronha M., Afrooz A., Gu N., Celani G. A layered approach for the data-driven design of smart cities. In: Projections: Proceedings of the 26th International Conference of the Association for ComputerAided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA 2021), Hong Kong, 29 March – 1 April 2021. Vol. 2. Hong Kong: The Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA); 2021. P. 739–748. URL: https://research.monash.edu/en/publications/a-layered-approach-for-the-data-driven-design-of-smartcities
  9. Zhu Shuyan, Mac Henlong, Xiang Ke. Research on the architectural generative design practices driven by optimization algorithms. Journal of South Architecture. 2024;1(3):14–25. URL: https://doi.org/10.33142/jsa.v1i3.13922
  10. Cнeng-Lin Cнuang, Sнeng-Fen Cнien. Facilitating architect-client communication in the pre-design phase. In: Projections: Proceedings of the 26th International Conference of the Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA 2021), Hong Kong, 29 March – 1 April 2021. Vol. 2. Hong Kong: The Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA); 2021. P. 71–80. URL: https://caadria2021.org/wp-content/uploads/2021/03/caadria2021_415.pdf
  11. Park J. H., Niu W., Cheng L., Allen H. Fostering creativity and critical thinking in college: a cross-cultural investigation. Frontiers in Psychology. 2021;12:760351. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.760351
  12. Choulwoong Kwon, Yonghan Ahn. Critical views on AI (Artificial Intelligence) in building design. International Journal of Sustainable Building Technology and Urban Development. 2024;15(2):240–246. https://doi.org/10.22712/susb.20240017
  13. Hedges K. E. Artificial Intelligence (AI) art generators in the architectural design curricula. In: 2023 ASEE Annual Conference & Exposition, June 25–28, 2023. ASEE, 2023. URL: https://peer.asee.org/artificial-intelligence-ai-artgenerators-in-the-architectural-design-curricula.pdf
  14. Alshahrani A., Mostafa A. M. Enhancing the use of artificial intelligence in architectural education – case study Saudi Arabia. Frontiers in Built Environment. 2025;11:1610709. https://doi.org/10.3389/fbuil.2025.1610709
  15. Yu Ch., Zheng P., Peng T., Xu X., Vos S., Ren X. Design meets AI: challenges and opportunities. Journal of Engineering Design. 2025;36(5–6):637–641. https://doi.org/10.1080/09544828.2025.2484085
  16. Тимофеев А. В. Сущность и проблемы искусственного интеллекта в контексте современных научных и философских представлений. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Философские науки. 2020;(2):127–133. URL: https://www.elibrary.ru/oqmksa
  17. Moleta T. Traversing unknown territories: notes on researching the learners' experience of real-time virtual engines in the architectural design studio. In: Projections: Proceedings of the 26th International Conference of the Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA 2021), Hong Kong, 29 March – 1 April 2021. Vol. 2. Hong Kong: The Association for Computer-Aided Architectural Design Research in Asia (CAADRIA); 2021. P. 55–60. URL: https://caadria2021.org/wp-content/uploads/2021/03/caadria2021_290.pdf
  18. Chih-Wen Lan. Adapting architectural design education for the AI era: preliminary findings and future directions. In: END 2023 International Conference on Education and New Developments. Lisbon; 2023. P. 380– 384. https://doi.org/10.36315/2023v1end080
  19. Jin Sh., Tu H., Li J., Fang Yu., Qu Zh. Xu F., et al. Enhancing architectural education through artificial intelligence: a case study of an AI-assisted architectural programming and design course. Buildings. 2024;14(6):1613. https://doi.org/10.3390/buildings14061613
  20. Cudzik J., Nyka L, Szczepański J. Artificial intelligence in architectural education – green campus development research. Global Journal of Engineering Education. 2024;26(1):20–25. URL: https://www.researchgate.net/publication/378149030_Artificial_intelligence_in_architectural_education_-_green_campus_development_research
  21. Карпов С. В. Философия архитектуры как этико-эстетическое основание архитектурной практики. Гуманитарные ведомости ТГПУ им. Л. Н. Толстого. 2021;(2):77–83. URL: https://www.elibrary.ru/cofjbo
  22. Салех М. С. Внедрение цифровых методов на различных этапах архитектурного проектирования. Architecture and Modern Information Technologies. 2021;1(54):268–278. https://doi.org/10.24412/1998-4839-2021-1-268-278
  23. Chaillou S. AI + Architecture Towards a New Approach: Master’s thesis. Harvard University; 2019. URL: https://www.academia.edu/39599650/AI_Architecture_Towards_a_New_Approach
  24. Власова Е. Л., Власова М. Л., Боровикова Н. В., Карелин Д. В. Искусственный интеллект в архитектурноградостроительном проектировании. Architecture and Modern Information Technologies. 2023;(4):311–324. https://doi.org/10.24412/1998-4839-2023-4-311-324

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».