Заявка на публикацию
Заполните форму ниже и Согласия на обработку персональных данных, мы изучим информацию и свяжемся с вами.
Нажимая кнопку «Отправить», Вы подтверждаете, что:
- статья не была опубликована ранее, а также не находится на рассмотрении в другом журнале;
- конфликт интересов отсутствует;
- информация, рассматриваемая в статье, не нарушает коммерческую, государственную или иную охраняемую законом тайну;
- в вышеуказанном материале соблюдены все авторские права: среди авторов указаны все те и только те, кто сделал значительный вклад в исследование, для всех заимствованных фрагментов (текстовые цитаты, таблицы, рисунки и формулы) указаны источники, позволяющие идентифицировать их автора;
- в случае выявления фактов научной недобросовестности, как в процессе рецензирования, так и после публикации (плагиат, повторная публикация, раскрытие защищенных данных), может последовать не только снятие статьи с публикации, но и уголовное преследование со стороны тех, чьи права будут нарушены в результате обнародования текста.
Заявка на рецензирование
Заполните форму ниже и Согласия на обработку персональных данных, мы изучим информацию и свяжемся с вами.
Нажимая кнопку «Отправить», Вы подтверждаете, что:
- Вы ознакомлены с регламентом оказания услуги;
- конфликт интересов отсутствует;
- объем аннотации - не менее 100-150 слов,
- информация, рассматриваемая в статье, не нарушает коммерческую, государственную или иную охраняемую законом тайну;
- в вышеуказанном материале соблюдены все авторские права: среди авторов указаны все те и только те, кто сделал значительный вклад в исследование, для всех заимствованных фрагментов (текстовые цитаты, таблицы, рисунки и формулы) указаны источники, позволяющие идентифицировать их автора;
- в случае выявления фактов научной недобросовестности, как в процессе рецензирования, так и после публикации (плагиат, повторная публикация, раскрытие защищенных данных), может последовать не только снятие статьи с публикации, но и уголовное преследование со стороны тех, чьи права будут нарушены в результате обнародования текста.
Сайт использует файлы cookie для повышения удобства пользователей
Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Митрофанова И.В. Нейросетевые решения в креативных индустриях: цифровая трансформация образования и прогноз занятости в мегаполисах РФ
аучная статья
УДК 004.8:371.2
https://doi.org/10.24158/tipor.2025.11.17
Светлана Григорьевна Пьянкова1, Ольга Титовна Ергунова2,
Инна Васильевна Митрофанова3
1Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия,
silen_06@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-7072-9871
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия,
ergunova-olga@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-1714-7784
3Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
Ростов-на-Дону, Россия, mitrofanova@volsu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1685-250X
Волгоградский государственный университет, Волгоград, Россия
Аннотация. Цель настоящего исследования – выявить потенциал нейросетевых решений в трансформации образовательных моделей и управлении карьерными траекториями в креативных индустриях российских мегаполисов – Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга и Новосибирска. В качестве эмпирической базы использованы результаты социологических исследований студентов и экспертные оценки. Выявлено, что обучающиеся уверенно владеют теоретическими знаниями в своей профессиональной области, демонстрируют высокую мотивацию и уровень soft skills. Вместе с тем обнаружены устойчивые дефициты в таких сферах, как программирование для креативных приложений, анализ данных и работа с нейросетевыми инструментами, а также различия в восприятии цифровых компетенций студентами и экспертами: работодатели в мегаполисах чаще акцентируют внимание на способности сотрудников к быстрому обучению, адаптивности и практическом опыте, в то время как студенты склонны переоценивать роль академических знаний. Эти разрывы актуализируют задачу трансформации содержания образовательных программ с акцентом на гибкие цифровые треки, проектную деятельность и нейросетевые инструменты карьерного планирования.
Ключевые слова: нейросетевое решение, мегаполис, искусственный интеллект, цифровые навыки, прогнозирование навыков, машинное обучение, креативные индустрии, образовательные программы вузов
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Митрофанова И.В. Нейросетевые решения в креативных индустриях: цифровая трансформация образования и прогноз занятости в мегаполисах РФ // Теория и практика общественного развития. 2025. № 11. С. 151–160. https://doi.org/10.24158/tipor.2025.11.17.
Original article
Svetlana G. Pyankova1, Olga T. Ergunova2,
Inna V. Mitrofanova3
1Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia,
silen_06@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-7072-9871
2Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia,
ergunova-olga@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-1714-7784
3Federal Research Center Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences,
Rostov-on-Don, Russia, mitrofanova@volsu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1685-250X
Volgograd State University, Volgograd, Russia
Abstract. The aim of this study is to identify the potential of neural network solutions for transforming educational models and managing career trajectories in the creative industries of Russian megacities – Moscow, St. Petersburg, Yekaterinburg, and Novosibirsk. The results of students’ sociological research and expert assessments are used as an empirical basis. The results showed that the students confidently possess theoretical knowledge in their professional field, demonstrate high motivation and a level of soft skills. At the same time, persistent deficits have been identified in areas such as programming for creative applications, data analysis, and working with neural network tools, as well as differences in the perception of digital competencies by students and experts: employers in megacities are more likely to focus on employees’ ability to learn quickly, adaptability, and practical experience, while students, they tend to overestimate the role of academic knowledge. These gaps actualize the task of transforming the content of educational programs with an emphasis on flexible digital tracks, project activities and neural network tools for career planning.
Keywords: neural network solution, megalopolis, artificial intelligence, digital skills, forecasting skills, machine learning, creative industries, educational programs of universities
Funding: Independent work.
For citation: Pyankova, S.G., Ergunova, O.T. & Mitrofanova, I.V. (2025) Neural Network Solutions in Creative Industries: Digital Transformation of Education and Forecast of Absence in Megacities of the Russian Federation. Theory and Practice of Social Development. (11), 151–160. Available from: doi:10.24158/tipor.2025.11.17 (In Russian).
© Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Митрофанова И.В., 2025
УДК 004.8:371.2
https://doi.org/10.24158/tipor.2025.11.17
Нейросетевые решения в креативных индустриях:
цифровая трансформация образования
и прогноз занятости в мегаполисах РФ
Светлана Григорьевна Пьянкова1, Ольга Титовна Ергунова2,
Инна Васильевна Митрофанова3
1Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия,
silen_06@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-7072-9871
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия,
ergunova-olga@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-1714-7784
3Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук,
Ростов-на-Дону, Россия, mitrofanova@volsu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1685-250X
Волгоградский государственный университет, Волгоград, Россия
Аннотация. Цель настоящего исследования – выявить потенциал нейросетевых решений в трансформации образовательных моделей и управлении карьерными траекториями в креативных индустриях российских мегаполисов – Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга и Новосибирска. В качестве эмпирической базы использованы результаты социологических исследований студентов и экспертные оценки. Выявлено, что обучающиеся уверенно владеют теоретическими знаниями в своей профессиональной области, демонстрируют высокую мотивацию и уровень soft skills. Вместе с тем обнаружены устойчивые дефициты в таких сферах, как программирование для креативных приложений, анализ данных и работа с нейросетевыми инструментами, а также различия в восприятии цифровых компетенций студентами и экспертами: работодатели в мегаполисах чаще акцентируют внимание на способности сотрудников к быстрому обучению, адаптивности и практическом опыте, в то время как студенты склонны переоценивать роль академических знаний. Эти разрывы актуализируют задачу трансформации содержания образовательных программ с акцентом на гибкие цифровые треки, проектную деятельность и нейросетевые инструменты карьерного планирования.
Ключевые слова: нейросетевое решение, мегаполис, искусственный интеллект, цифровые навыки, прогнозирование навыков, машинное обучение, креативные индустрии, образовательные программы вузов
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Митрофанова И.В. Нейросетевые решения в креативных индустриях: цифровая трансформация образования и прогноз занятости в мегаполисах РФ // Теория и практика общественного развития. 2025. № 11. С. 151–160. https://doi.org/10.24158/tipor.2025.11.17.
Original article
Neural Network Solutions in Creative Industries:
Digital Transformation of Education
and Forecast of Absence in Megacities of the Russian Federation
Svetlana G. Pyankova1, Olga T. Ergunova2,
Inna V. Mitrofanova3
1Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia,
silen_06@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-7072-9871
2Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia,
ergunova-olga@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-1714-7784
3Federal Research Center Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences,
Rostov-on-Don, Russia, mitrofanova@volsu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1685-250X
Volgograd State University, Volgograd, Russia
Abstract. The aim of this study is to identify the potential of neural network solutions for transforming educational models and managing career trajectories in the creative industries of Russian megacities – Moscow, St. Petersburg, Yekaterinburg, and Novosibirsk. The results of students’ sociological research and expert assessments are used as an empirical basis. The results showed that the students confidently possess theoretical knowledge in their professional field, demonstrate high motivation and a level of soft skills. At the same time, persistent deficits have been identified in areas such as programming for creative applications, data analysis, and working with neural network tools, as well as differences in the perception of digital competencies by students and experts: employers in megacities are more likely to focus on employees’ ability to learn quickly, adaptability, and practical experience, while students, they tend to overestimate the role of academic knowledge. These gaps actualize the task of transforming the content of educational programs with an emphasis on flexible digital tracks, project activities and neural network tools for career planning.
Keywords: neural network solution, megalopolis, artificial intelligence, digital skills, forecasting skills, machine learning, creative industries, educational programs of universities
Funding: Independent work.
For citation: Pyankova, S.G., Ergunova, O.T. & Mitrofanova, I.V. (2025) Neural Network Solutions in Creative Industries: Digital Transformation of Education and Forecast of Absence in Megacities of the Russian Federation. Theory and Practice of Social Development. (11), 151–160. Available from: doi:10.24158/tipor.2025.11.17 (In Russian).
© Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Митрофанова И.В., 2025
Список источников:
Балаш О.С. Эконометрическое моделирование пространственных взаимодействий // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2012. Т. 12, № 3. С. 30–35.
Бойко Е.А. Теоретические основы формирования готовности будущих инженеров к инновационной экономико-управленческой деятельности // Ученые записки Орловского государственного университета. 2022. № 2 (95). С. 168–171.
Григорьева Е.В. Инженерно-графические компетенции у будущих инженеров при изучении графических дисциплин // Педагогические науки. 2019. № 6 (99). С. 62–64.
Емельянова И.Н. Развитие интеллектуального потенциала студентов в образовательной среде вуза // Инженерное образование. 2020. № 27. С. 55–63.
Инженерное образование как источник повышения конкурентоспособности на международном рынке / А.С. Гузенкова [и др.] // Инженерное образование. 2018. № 24. С. 8–16.
Лизунков В.Г., Полицинская Е.В., Ергунова О.Т. Развитие командной компетенции у выпускников технических вузов на базе коллаборативного обучения // Перспективы науки и образования. 2021. № 1 (49). С. 92–112. https://doi.org/10.32744/pse.2021.1.7.
Самсонова Н.В., Грунтов А.В. Педагогические условия формирования правовой компетенции инженеров-судомехаников в морском вузе // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2023. № 1 (63). С. 19–23. https://doi.org/10.46845/2071-5331-2023-1-63-19-23.
Смиян Е.В. Реализация компетентностного подхода в процессе профессиональной подготовки будущего специалиста среднего звена железнодорожной отрасли // Проблемы современного педагогического образования. 2021. № 71-4. С. 271–274.
Bennett D. Graduate Employability and Higher Education: Past, Present and Future // The Review of Higher Education. 2019. Vol. 5. P. 31–61.
Duche-Pérez A., Plata A., Grundy-López R., Flores V. Research Competencies and Skills in Universities: A Systematic Literature Review // Revista de Gestão Social e Ambiental. 2024. Vol. 18, iss. 5. Р. e07747. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n5-176.
Kulej-Dudek E. Competency Expectations Towards Managers of Medium-Sized Enterprises // Procedia Computer Science. 2024. Vol. 246. P. 5469–5477. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.691.
Ivanova E.V., Morozova M.V., Chebotareva O.A. Technical Translation as a Competency Serving to Formation of Future Engineers // Questions of Humanitarian Sciences. 2022. № 3 (120). P. 21–23.
Lu Y., Yu W., Yao S. High-Speed Rail Operation Network and Urban Economic Development in Western China: A Spatial Difference-In-Differences Approach // Research in Transportation Business & Management. 2024. Vol. 57. Р. 101222. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2024.101222.
Male S. Generic Engineering Competencies: A Review and Modelling Approach // Education Research and Perspectives. 2010. Vol. 37, iss. 1. P. 25–51. https://doi.org/10.70953/ERPv37.10002.
Politsinskaya E., Lizunkov V., Ergunova O. Organization of Student Project Based Activities through Individual Learning Routes // International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2019. Vol. 14, iss. 11. P. 186–193. https://doi.org/10.3991/ijet.v14i11.10312.
Timiras L., Nichifor B., Zaiț L., Rotilă A., Stângaciu, O.A. Key Professional Competencies for Graduates in the Job Market: An Analysis of Employer Expectations in 2024 // Studies and Scientific Researches. Economics Edition. 2024. № 40. Р. 6–17. https://doi.org/10.29358/sceco.v0i40.596.
Vučetić A. Differences in Perception of the Importance of Generic Competencies among Destination Regions // Economic Research. 2018. Vol. 31, iss. 1. P. 1240–1257. https://doi.org/10.1080/1331677X.2018.1482224.
Fallahnejad Z., Beigy H. SAST: A Self-Attention Based Method for Skill Translation in T-Shaped Expert Finding // Information Sciences. 2024. Vol. 680. P. 12116. https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121116.
References:
Balash, O. S. (2012) Ekonometricheskoe modelirovanie prostranstvennykh vzaimodeistvii [Econometric modeling of spatial interactions]. Izvestiya Saratovskogo universiteta. Novaya seriya. Seriya: Ekonomika. Upravlenie. Pravo. 12 (3), 30–35. (In Russian)
Bennett, D. (2019) Graduate Employability and Higher Education: Past, Present and Future. The Review of Higher Education. 5, 31–61.
Boyko, E. A. (2022) Theoretical Foundations for the Formation of the Readiness of Future Engineers for Innovative Economic and Managerial Activities. Scientific Notes of Orel State University. (2 (95)), 168–171. (In Russian)
Duche-Pérez, A., Plata, A., Grundy-López, R. & Flores, V. (2024) Research Competencies and Skills in Universities: A Systematic Literature Review. Revista de Gestão Social e Ambiental. 18 (5), e07747. Available from: doi:10.24857/rgsa.v18n5-176.
Emelyanova, I. N. (2020) Developing the Students’ Intellectual Potential in the Educational Environment of the University. Engineering Education. (27), 55–63. (In Russian)
Fallahnejad, Z. & Beigy, H. (2024) SAST: A Self-Attention Based Method for Skill Translation in T-Shaped Expert Finding. Information Sciences. 680, 12116. Available from: doi:10.1016/j.ins.2024.121116.
Grigor'eva, E. V. (2019) Inzhenerno-graficheskie kompetentsii u budushchikh inzhene-rov pri izuchenii graficheskikh distsiplin [Engineering and graphic competencies of future engineers in the study of graphic disciplines]. Pedagogical Science. (6 (99)), 62–64. (In Russian)
Guzenkova, A. S., Nereto, M. O., Isaeva, I. N. & Makrushina, D. M. (2018) Engineering Education as a Source of Increasing Competitiveness in the International Marke. Engineering Education. (24), 8–16. (In Russian)
Ivanova, E. V., Morozova, M. V. & Chebotareva, O. A. (2022) Technical Translation as a Competency Serving to Formation of Future Engineers. Questions of Humanitarian Sciences. (3 (120)), 21–23.
Kulej-Dudek, E. (2024) Competency Expectations Towards Managers of Medium-Sized Enterprises. Procedia Computer Science. 246, 5469–5477. Available from: doi:10.1016/j.procs.2024.09.691.
Lizunkov, V. G., Politsinskaya, E. V. & Ergunova, O. T. (2021) Development of Team Competence among Graduates of Technical Universities on the Basis of Collaborative Learning. Perspectives of Science and Education. (1 (49)), 92–112. Available from: doi:10.32744/pse.2021.1.7. (In Russian)
Lu, Y., Yu, W. & Yao, S. (2024) High-Speed Rail Operation Network and Urban Econom-ic Development in Western China: A Spatial Difference-In-Differences Approach. Research in Transportation Business & Management. 57, 101222. Available from: doi:10.1016/j.rtbm.2024.101222.
Male, S. (2010) Generic Engineering Competencies: A Review and Modelling Approach. Education Research and Perspectives. 37 (1), 25–51. Available from: doi:10.70953/ERPv37.10002.
Politsinskaya, E., Lizunkov, V. & Ergunova, O. (2019) Organization of Student Project Based Activities through Individual Learning Routes. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 14 (11), 186–193. Available from: doi:10.3991/ijet.v14i11.10312.
Samsonova, N. V. & Gruntov, A. V. (2023) Pedagogical Conditions of Forming of Legal Competence of Ship Engineers-Mechanics in the Maritime Higher Educational Institution. The Tidings of the Baltic State Fishing Fleet Academy. Psychological and Pedagogical Sciences. (1 (63)), 19–23. Available from: doi:10.46845/2071-5331-2023-1-63-19-23. (In Russian)
Smiyan, E. V. (2021) Implementation of the Competency Approach in the Training of the Future Railway. Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya (71-4), 271–274. (In Russian)
Timiras, L., Nichifor, B., Zaiț, L., Rotilă, A. & Stângaciu, O. A. (2024) Key Professional Competencies for Graduates in the Job Market: An Analysis of Employer Expecta-tions in 2024. Studies and Scientific Researches. Economics Edition. (40), 6–17. Available from: doi:10.29358/sceco.v0i40.596.
Vučetić, A. (2018) Differences in Perception of the Importance of Generic Competencies among Destination Regions. Economic Research. 31 (1), 1240–1257. Available from: doi:10.1080/1331677X.2018.1482224.
Балаш О.С. Эконометрическое моделирование пространственных взаимодействий // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2012. Т. 12, № 3. С. 30–35.
Бойко Е.А. Теоретические основы формирования готовности будущих инженеров к инновационной экономико-управленческой деятельности // Ученые записки Орловского государственного университета. 2022. № 2 (95). С. 168–171.
Григорьева Е.В. Инженерно-графические компетенции у будущих инженеров при изучении графических дисциплин // Педагогические науки. 2019. № 6 (99). С. 62–64.
Емельянова И.Н. Развитие интеллектуального потенциала студентов в образовательной среде вуза // Инженерное образование. 2020. № 27. С. 55–63.
Инженерное образование как источник повышения конкурентоспособности на международном рынке / А.С. Гузенкова [и др.] // Инженерное образование. 2018. № 24. С. 8–16.
Лизунков В.Г., Полицинская Е.В., Ергунова О.Т. Развитие командной компетенции у выпускников технических вузов на базе коллаборативного обучения // Перспективы науки и образования. 2021. № 1 (49). С. 92–112. https://doi.org/10.32744/pse.2021.1.7.
Самсонова Н.В., Грунтов А.В. Педагогические условия формирования правовой компетенции инженеров-судомехаников в морском вузе // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2023. № 1 (63). С. 19–23. https://doi.org/10.46845/2071-5331-2023-1-63-19-23.
Смиян Е.В. Реализация компетентностного подхода в процессе профессиональной подготовки будущего специалиста среднего звена железнодорожной отрасли // Проблемы современного педагогического образования. 2021. № 71-4. С. 271–274.
Bennett D. Graduate Employability and Higher Education: Past, Present and Future // The Review of Higher Education. 2019. Vol. 5. P. 31–61.
Duche-Pérez A., Plata A., Grundy-López R., Flores V. Research Competencies and Skills in Universities: A Systematic Literature Review // Revista de Gestão Social e Ambiental. 2024. Vol. 18, iss. 5. Р. e07747. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n5-176.
Kulej-Dudek E. Competency Expectations Towards Managers of Medium-Sized Enterprises // Procedia Computer Science. 2024. Vol. 246. P. 5469–5477. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.691.
Ivanova E.V., Morozova M.V., Chebotareva O.A. Technical Translation as a Competency Serving to Formation of Future Engineers // Questions of Humanitarian Sciences. 2022. № 3 (120). P. 21–23.
Lu Y., Yu W., Yao S. High-Speed Rail Operation Network and Urban Economic Development in Western China: A Spatial Difference-In-Differences Approach // Research in Transportation Business & Management. 2024. Vol. 57. Р. 101222. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2024.101222.
Male S. Generic Engineering Competencies: A Review and Modelling Approach // Education Research and Perspectives. 2010. Vol. 37, iss. 1. P. 25–51. https://doi.org/10.70953/ERPv37.10002.
Politsinskaya E., Lizunkov V., Ergunova O. Organization of Student Project Based Activities through Individual Learning Routes // International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2019. Vol. 14, iss. 11. P. 186–193. https://doi.org/10.3991/ijet.v14i11.10312.
Timiras L., Nichifor B., Zaiț L., Rotilă A., Stângaciu, O.A. Key Professional Competencies for Graduates in the Job Market: An Analysis of Employer Expectations in 2024 // Studies and Scientific Researches. Economics Edition. 2024. № 40. Р. 6–17. https://doi.org/10.29358/sceco.v0i40.596.
Vučetić A. Differences in Perception of the Importance of Generic Competencies among Destination Regions // Economic Research. 2018. Vol. 31, iss. 1. P. 1240–1257. https://doi.org/10.1080/1331677X.2018.1482224.
Fallahnejad Z., Beigy H. SAST: A Self-Attention Based Method for Skill Translation in T-Shaped Expert Finding // Information Sciences. 2024. Vol. 680. P. 12116. https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121116.
References:
Balash, O. S. (2012) Ekonometricheskoe modelirovanie prostranstvennykh vzaimodeistvii [Econometric modeling of spatial interactions]. Izvestiya Saratovskogo universiteta. Novaya seriya. Seriya: Ekonomika. Upravlenie. Pravo. 12 (3), 30–35. (In Russian)
Bennett, D. (2019) Graduate Employability and Higher Education: Past, Present and Future. The Review of Higher Education. 5, 31–61.
Boyko, E. A. (2022) Theoretical Foundations for the Formation of the Readiness of Future Engineers for Innovative Economic and Managerial Activities. Scientific Notes of Orel State University. (2 (95)), 168–171. (In Russian)
Duche-Pérez, A., Plata, A., Grundy-López, R. & Flores, V. (2024) Research Competencies and Skills in Universities: A Systematic Literature Review. Revista de Gestão Social e Ambiental. 18 (5), e07747. Available from: doi:10.24857/rgsa.v18n5-176.
Emelyanova, I. N. (2020) Developing the Students’ Intellectual Potential in the Educational Environment of the University. Engineering Education. (27), 55–63. (In Russian)
Fallahnejad, Z. & Beigy, H. (2024) SAST: A Self-Attention Based Method for Skill Translation in T-Shaped Expert Finding. Information Sciences. 680, 12116. Available from: doi:10.1016/j.ins.2024.121116.
Grigor'eva, E. V. (2019) Inzhenerno-graficheskie kompetentsii u budushchikh inzhene-rov pri izuchenii graficheskikh distsiplin [Engineering and graphic competencies of future engineers in the study of graphic disciplines]. Pedagogical Science. (6 (99)), 62–64. (In Russian)
Guzenkova, A. S., Nereto, M. O., Isaeva, I. N. & Makrushina, D. M. (2018) Engineering Education as a Source of Increasing Competitiveness in the International Marke. Engineering Education. (24), 8–16. (In Russian)
Ivanova, E. V., Morozova, M. V. & Chebotareva, O. A. (2022) Technical Translation as a Competency Serving to Formation of Future Engineers. Questions of Humanitarian Sciences. (3 (120)), 21–23.
Kulej-Dudek, E. (2024) Competency Expectations Towards Managers of Medium-Sized Enterprises. Procedia Computer Science. 246, 5469–5477. Available from: doi:10.1016/j.procs.2024.09.691.
Lizunkov, V. G., Politsinskaya, E. V. & Ergunova, O. T. (2021) Development of Team Competence among Graduates of Technical Universities on the Basis of Collaborative Learning. Perspectives of Science and Education. (1 (49)), 92–112. Available from: doi:10.32744/pse.2021.1.7. (In Russian)
Lu, Y., Yu, W. & Yao, S. (2024) High-Speed Rail Operation Network and Urban Econom-ic Development in Western China: A Spatial Difference-In-Differences Approach. Research in Transportation Business & Management. 57, 101222. Available from: doi:10.1016/j.rtbm.2024.101222.
Male, S. (2010) Generic Engineering Competencies: A Review and Modelling Approach. Education Research and Perspectives. 37 (1), 25–51. Available from: doi:10.70953/ERPv37.10002.
Politsinskaya, E., Lizunkov, V. & Ergunova, O. (2019) Organization of Student Project Based Activities through Individual Learning Routes. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 14 (11), 186–193. Available from: doi:10.3991/ijet.v14i11.10312.
Samsonova, N. V. & Gruntov, A. V. (2023) Pedagogical Conditions of Forming of Legal Competence of Ship Engineers-Mechanics in the Maritime Higher Educational Institution. The Tidings of the Baltic State Fishing Fleet Academy. Psychological and Pedagogical Sciences. (1 (63)), 19–23. Available from: doi:10.46845/2071-5331-2023-1-63-19-23. (In Russian)
Smiyan, E. V. (2021) Implementation of the Competency Approach in the Training of the Future Railway. Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya (71-4), 271–274. (In Russian)
Timiras, L., Nichifor, B., Zaiț, L., Rotilă, A. & Stângaciu, O. A. (2024) Key Professional Competencies for Graduates in the Job Market: An Analysis of Employer Expecta-tions in 2024. Studies and Scientific Researches. Economics Edition. (40), 6–17. Available from: doi:10.29358/sceco.v0i40.596.
Vučetić, A. (2018) Differences in Perception of the Importance of Generic Competencies among Destination Regions. Economic Research. 31 (1), 1240–1257. Available from: doi:10.1080/1331677X.2018.1482224.