Разработка образовательных программ инженерной подготовки в России на основе данных маркетингового исследования потребностей и ожиданий участников рынка инженерного образования

Введение и обоснование проблемы исследования

Инженерное образование в России (да и в мире тоже) переживает парадоксальную ситуацию: спрос рынка труда растёт, при этом дефицит кадров сохраняется. [2, 10]

В 2024 году на инженерные направления в российских вузах было принято 228,6 тыс. человек — 41% от общего приёма в вузы, что соответствует показателям советского периода. Среди направлений подготовки, демонстрирующих рост, значительную долю (37%) составляют инженерные специальности, что иллюстрирует информация исследования, проведенного НИУ ВШЭ по мониторингу качества приема в вузы. [9].

Несмотря на рост восприятия популярности инженерного образования, по-прежнему фиксируется дефицит инженеров, он оценивается в 600 тыс. специалистов, а потребность промышленности на ближайшие пять лет — в 1,5 млн новых инженеров [10]. По оценкам работодателей, дефицит инженерно-технических кадров фиксируют 39% промышленных предприятий [12, 13].

Разрыв между спросом и предложением очевиден. В чём же кроется причина?

Российская система подготовки инженерных кадров характеризуется рядом устойчивых образовательных дефицитов: разрывом между академическим знанием и производственной практикой, отставанием программ от технологий, утратой института наставничества. Скрытые механизмы формирования инженерного мышления остаются вне поля зрения исследователей, что препятствует созданию эффективных образовательных сред [5,14]. Конкуренция вузов и их образовательных программ за абитуриентов обостряется — сказываются демографические колебания и рост требований работодателей к выпускникам.

Меняется и поведение самих будущих студентов: они сравнивают программы, изучают отзывы, оценивают перспективы трудоустройства ещё до выбора программы подготовки. В этой ситуации университетам уже недостаточно просто «передавать знания», что было заложено в смыслы программ подготовки инженеров ранее. Нужно понимать, что именно ожидают и ценят абитуриенты и где же возникают разрывы между их ожиданиями и действительностью, когда абитуриенты приходят в университеты и сталкиваются практически с теми же подходами, которые были десятки лет назад, несмотря на развитие технологий, цифровизации экономики, производственных процессов и образовательной среды в целом. [3]

Рис.1. Динамика показателей приема на программы высшего образования инженерных специальностей за период 2022-2024 гг.

Источник: [2]

Осознание этого приводит прогрессивные вузы, которые развивают свой портфель образовательных программ для подготовки инженеров, к необходимости пересматривать содержание программ и включать туда не только дисциплины для формирования знаний математики, физики, аналитики различных данных, но и специальные дисциплины для формирования логического и структурного мышления, понимания взаимосвязи производственных и управленческих процессов на производстве, дисциплины, которые позволяют формировать коммуникативные навыки, которые могут помочь будущим инженерам работать в кросс-функциональных командах, представлять и защищать свои проекты перед руководством и инвесторами, понимать экономическую составляющую производственного процесса. [13, 14]

Все это диктует необходимость того, что при разработке и продвижении образовательных программ инженерного образования, вузам необходимо учитывать предпочтения и ожидания работодателей и абитуриентов и согласовывать их с возможностями и глубоким пониманием структуры программ в вузах. При этом администрации образовательных программ вуза должны понимать также важность маркетинговых технологий, направленных на анализ формирования лояльности студентов инженерных программ и целенаправленно работать над их удержанием. [7, 11]

В условиях задачи перехода к технологическому суверенитету в России формирование инженерного мышления нового типа становится задачей национального масштаба [19]. Инженерное мышление обучающихся, а также преподавателей и администраторов образовательных программ и далее – у работодателей, по нашему мнению, является ключевой профессиональной компетенцией будущих инженеров. По сути, инженерное мышление, основы которого закладываются у абитуриентов еще на ранних ступенях школьного образования, развивается благодаря роли прогрессивных преподавателей точных и гуманитарных дисциплин. Роль инженерного мышления важна и у работодателей, которые ответственны за подбор выпускников инженерных вузов в современных условиях развития технологий. Также важно инженерное мышление и у преподавателей и администраторов технических вузов, потому что опираясь на эту компетенцию, они выстраивают учебный процесс. По сути, на основе осознания уровня инженерного мышления, руководители образовательных программ вузов выстраивают ценностное предложение инженерного образования в целом и конкретной программы. [18] Несмотря на логику такого подхода, существует разрыв в понимании и содержания образовательной программы подготовки инженеров, и организации процесса подготовки будущих инженеров, и определения компонентов ценностного предложения у разных участников рынка инженерного образования. Международный опыт, в частности Сингапурского университета технологий и дизайна, демонстрирует важность развития у будущих инженеров не только технических знаний, но и способов мышления, способов работы и навыков жизни в мире неопределённости, в том числе при работе в кросс-функциональных командах при разработке и дальнейшем продвижении инженерных решений. [18].

Однако, наши исследования показывают, что пока еще в России мы сталкиваемся с такой практикой, что студенты ожидают одно, преподаватели вынуждены использовать устаревшие педагогические приемы, работодатели же требуют от выпускников вузов готовности сразу же включаться в производственный процесс без ошибок. [13] Отсутствие методологического инструментария для диагностики индивидуальных траекторий становления инженерного мышления и других важных компетенций будущих инженеров и других участников рынка инженерного образования не позволяет проектировать образовательные программы подготовки инженеров на основе эмпирических данных [15].

Представляется, что для сокращения этих разрывов и барьеров при формировании инженерного мышления может помочь маркетинговый подход к разработке, позиционированию и продвижению образовательных программ – это вовсе не дань моде, но насущная необходимость, поскольку без понимания того, что ожидают абитуриенты, работодатели (производственные предприятия) и преподаватели вузов, планировать успех программы практически невозможно. [19]

Для выявления различий в понимании этих процессов у представителей разных групп инженерного образования невозможно использовать традиционные количественные исследовательские методы: опросы, панельные данные, веб-аналитику, поскольку они помогают фиксировать проблему, но не объясняют, почему абитуриент, студент или другой респондент принимает те или иные решения. [8, 20]

Качественные исследования помогают восполнить этот пробел: личные истории респондентов раскрывают мотивы выбора, скрытые барьеры и эмоциональные триггеры, которые не улавливаются стандартизированными шкалами [8, 20].

Именно нарративные данные в виде историй респондентов глубинных интервью, распределенные по времени, позволяют строить карты клиентского пути респондента не «сверху», исходя из гипотез команды, а «снизу», основываясь на реальном опыте респондента [17]. Когда участник интервью рассказывает историю взаимодействия с продуктом (в том числе образовательного. прим. авторов), он естественным образом выделяет этапы, фиксирует переломные моменты и называет причины своих решений [1, 4, 8]. Систематический анализ таких историй позволяет выявить повторяющиеся паттерны: типичные точки входа (начало взаимодействия с продуктом), барьеры перехода между этапами (например, переход по этапам подготовки будущего инженера), триггеры оттока (почему обучающиеся решают отчислиться с программы обучения) и драйверы удовлетворённости потребителей продукта [6,16].

Выявленные паттерны поведения становятся эмпирической основой для сегментации, а язык респондентов — метафоры, сравнения, эмоционально окрашенные формулировки — становится сырьём для разработки коммуникационных сообщений, которые резонируют с целевой аудиторией [3].

Настоящая статья представляет результаты пилотного исследования, проведённого в рамках проекта «Дидактика развития инженерного мышления» Центра дидактики профессионального образования МГПУ. Актуальность темы определяется технологическими, геополитическими и социально-экономическими вызовами, стоящими перед российской инженерной сферой.

Цель качественного маркетингового исследования была определена следующим образом: выявление разрывов между ожиданиями участников рынка инженерного образования и восприятием их реального образовательного опыта. Определение того, что вкладывают в понятие «инженерное мышление» студенты, преподаватели/администраторы образовательных инженерных программ и работодатели? Какие барьеры мешают его формированию?

Представляется, что анализ полученных ответов становится основой для позиционирования и продвижения образовательных программ профессионального инженерного образования в России.

Методы и методология исследования

Для решения поставленной задачи использовалась методология качественных маркетинговых исследований [8]. Качественный подход был выбран, поскольку задача состояла не в измерении определенных параметров (атрибутов) образовательной программы (как продукта вуза), но в выявлении скрытых барьеров и драйверов, способствующих или препятствующих выбору программы, которые не фиксируются стандартизированными опросами. Глубинные интервью позволяют получить развёрнутую картину потребительского опыта: понять не только что не устраивает участников рынка, но и почему, на каком этапе возникает неудовлетворённость, какие факторы формируют лояльность или провоцируют отток абитуриентов или уже студентов с программы [3,4].

Центральным принципом исследования стал фокус на реальном опыте участников рынка — их ожиданиях, разочарованиях, точках контакта с образовательной услугой. Это позволило изучить инженерное образование не как абстрактную систему, а как последовательность взаимодействий, в которых формируется удовлетворённость или неудовлетворённость потребителя [11]. Такой подход даёт материал для построения карт клиентского пути, выявления критических точек, где теряется ценность [7].

Выборка и организация сбора качественных данных

Эмпирическую базу исследования составили 24 индивидуальных глубинных интервью с тремя типами респондентов, отражающими различные позиции в сфере инженерного образования: преподаватели инженерных дисциплин и административно-управленческий персонал вузов; практикующие инженеры с различным производственным стажем; представители индустрии — работодатели и заказчики инженерных компетенций вузов. Такая трёхконтурная модель субъектов позволила получить многоаспектное понимание факторов становления инженерного мышления. Отбор респондентов осуществлялся методом «снежного кома» с обеспечением разнообразия профессиональных траекторий.

География исследования: восемь городов России, и город Лондон, что позволяет говорить о международном характере исследования.

Интервью проводились в индивидуальном формате продолжительностью 40–60 минут. Использовался полуструктурированный гайд с открытыми вопросами, предполагающими развёрнутые нарративные ответы. Структура интервью включала: уточнение представлений респондента об инженерном мышлении; описание опыта становления и развития инженерного подхода; выявление факторов и условий, способствовавших или препятствовавших развитию; анализ восприятия образовательной среды и профессиональных ролей; формулирование личной позиции относительно будущего инженерного образования. С согласия участников исследования, проводилась аудио-запись интервью для дальнейшего транскрибирования, и анализа полученных качественных (нечисловых) данных. [8]

Процедура анализа полученных в ходе исследования качественных данных

Анализ данных осуществлялся итеративно, в логике качественного исследования, где циклы сбора и анализа чередуются. После первых интервью гайд точечно настраивался: уточнялись формулировки, порядок тематических блоков, тон пробингов. Этот цикл опирался на групповые обсуждения исследовательской команды.

Процедура анализа качественных данных включала шесть последовательных этапов, которые изображены на рисунке 2.

Рис. 2. – Последовательность этапов процедуры анализа полученных в ходе глубинных интервью данных.

Источник: Разработано авторами в ходе исследования

По итогам серии командных сессий был согласован список из 6 тем и 50 кодов. На этапе кодирования сформирована база данных, включающая 1176 цитат. (рис.3)

Рис.3 Количество и география респондентов проекта

Источник: Данные отчета первого этапа исследования, составлено авторами

Результаты анализа данных и обсуждение полученной информации

Анализ базы из 1176 кодированных цитат позволил выделить четыре группы результатов:

· драйверы и барьеры формирования инженерного мышления,

· типовые образовательные дефициты,

· критические точки профессионального роста инженеров,

· типология когнитивных стратегий.

Детальная работа с текстами интервью позволила выделить шесть устойчивых нарративных индикаторов, или повторяющихся тем, которые целевые аудитории связывают со становлением инженерного мышления:

1) искра интереса (школа/семья). Индикаторы: «зажигающий» учитель, первые опыты, семейные роли. Цитаты: «У нас был преподаватель физики, который умел зажечь… показал, что это интересно, что в этом направлении можно дальше двигаться». «Когда слышу “инженер”, для меня это человек, который умеет структуру сделать, создать, и чтобы она работала… Думаю, что семья влияет; иногда врожденные качества…»;

2) специфическая любознательность, когда хочется все разобрать до винтика. Индикаторы: стремление понять «как устроено», разбирать/собирать, первые алгоритмические задачи. Цитата: «Желание что-нибудь разобрать — возможно показатель…» (обсуждение поведенческих признаков);

3) поиск причинно-следственных связей. Индикаторы: видеть части и надсистему, иерархии, свойства. Цитаты: «Инженерное мышление — это, в первую очередь, системное видение… у любого объекта есть части, надсистема, иерархические связи» (пример с чайной ложкой). «Причинно-следственная связь… системное мышление: есть над-системы и под-системы»;

4) умение работать с ограничениями. Индикаторы: работать «в реальном мире» с рамками, искать лучшее при ограничениях. Цитаты: «Инженерия — это творчество в условиях реальных ограничений». «Важно минимальными усилиями получить больший результат»;

5) настрой на реализацию. Индикаторы: внутренняя готовность довести до результата, не видеть препятствий. Цитата: «У хорошего инженера… на вопрос “Сможете?” — в худшем случае “Попробую”, а как правило — “Сделаю”…желание воплотить»;

6) проверка источников, критичность. Индикаторы: алгоритмичность рассуждений, опора на проверенные данные. Цитаты: «Мышление должно быть конкретным и логичным… решения — не эмоциями, а выявленными факторами». «Настоящее критическое мышление — это инженерное: в голове — алгоритмы проверки».

Выявленные индикаторы могут использоваться как критерии сегментации абитуриентов и основа для разработки коммуникационных сообщений при продвижении программ.

Анализ собранных данных создал основу для более глубокого понимания образовательных дефицитов, разрывов и типовых траекторий становления инженерного мышления и позволил определить семь критических разрывов в системе инженерного образования. (рис.4.)

Рис.4. Выявленные в ходе исследования критические разрывы в системе инженерного образования

Источник: данные из отчета первого этапа проекта, составлено авторами

Как видно из рисунка 4, речь идет как о недостатке практики и доступа к реальным задачам/лабораториям (Цитаты: «Для инженеров крайне важна практика: работать руками… не давать готовых ответов», «Для химиков и биологов важно работать именно в натурной лаборатории… виртуальной мало», «Давать возможность ошибаться… открыть лаборатории после сдачи ТБ и “ключи в руки”», так и об отставании программ от технологий («Есть лаг: технология вышла — а в программы включат через годы, курс уже устареет», «Учился на старом ПО — на работе переучиваться дорого, эффект экономический»).

Отдельно представители целевых аудиторий отмечали слабую культуру наставничества («Раньше приходил на завод — был наставник… шаг за шагом вырастал»), низкий уровень обучения коммуникационным навыкам инженеров при их крайней важности («Основные проблемы — взаимопонимание. Фраза “а это подразумевалось” — фундамент конфликтов», «Инженерам сложно организоваться, договориться внутри группы»)

Новым современным вызовом технического образования является необходимость грамотной работы с инструментами искусственного интеллекта (ИИ) («Запрещать бессмысленно; учить пользоваться и верифицировать ответы ИИ»)

В ходе бесед с респондентами удалось выявить критические точки профессионального роста и увидеть переломные моменты в карьерных траекториях.

Это, прежде всего, встречи с живым наставником, переход от «теории» к делу через рядом стоящего эксперта; утрата института наставничества позже ощущается как провал («Раньше была такая штука — наставники… ты приходишь на работу — и к кому подойти, что спросить… Сейчас вижу, что этот институт потеряли.»).

Было выявлено, что для респондентов глубинных интервью важен также первый «безопасный» опыт с ошибками. Регламентированные соревнования/кружки дают право на промахи и быстрый рост; после анализа ошибок есть возможность выхода на открытую разработку. («В автомоделировании каждая деталь строго прописана… много шансов на ошибку… В робототехнике — можно делать вообще всё что угодно»).

Ранняя работа по специальности ускоряет взросление обучающегося и делает требования к обучению более прагматичными («Моя первая работа была на втором курсе… слишком абстрактные курсы плохо заходят.»).

Важна также образовательная среда с низкой «дистанцией» между преподавателем и студентом. Открытые каналы связи, чаты, неформальные разборы «поджигают» рост интереса к обучению на инженерных программах. («В МГУ большая дистанция… А на физтехе её почти нет: можно подойти и спросить, есть чаты, задачки “за рамками” курса.»)

К барьерам профессионального развития респонденты отнесли:

• Разрыв «вуз—производство» и бюрократия обновления программ. Новое встраивается медленно, выпускники доучиваются в бою («Внедрить новую программу сложно… образование — это тяжёлая структура согласований»)

• Потеря преемственности поколений. Либо «усталые» руководители, либо слишком молодые без компетенций — провисает управленческий слой.

• Слишком абстрактные курсы без привязки к карьере. Рождённый “в работе” запрос на конкретику делает отвлечённые дисциплины демотивирующими.

• Неуместность некоторых управленческих стилей в высоко-рисковых средах. Там, где критична эксплуатационная надёжность (атомная отрасль), «смелые реформаторы» неуместны — нужны диагносты. («Нам нужны другие инженеры… тут никаких экспериментов: заметил — сразу диагноз»)

• Неадекватные ожидания «быстрого взлёта» у студентов. Миф «к 30 годам — директор» ведёт к разочарованию и сменам траекторий вместо пошагового роста.

Идентифицированные в ходе исследования барьеры формируют «болевые точки» клиентского пути студента и указывают на зоны совершенствования ценностного предложения образовательной программы подготовки инженеров.

На основании анализа данных глубинных интервью были определены пять когнитивных стратегий инженерного мышления. Каждая стратегия характеризуется специфическим фокусом внимания, речевыми маркерами и может быть операционализирована в образовательном дизайне. (таблица 1.)

Таблица 1. Пять когнитивных стратегий инженерного мышления

Выделенные стратегии не являются взаимоисключающими: один специалист может владеть несколькими из них, переключаясь в зависимости от задачи. Вместе с тем анализ показывает, что у каждого респондента, как правило, доминирует одна-две стратегии, формируя устойчивый когнитивный профиль, что проявляется в устойчивых речевых паттернах и способах описания профессионального опыта.

Предложенная типология создаёт основу для сегментации потребителей по когнитивным профилям, позволяющую дифференцировать образовательные продукты (образовательные программы инженерной подготовки) с учетом особенностей мышления и ожиданий потребителей (абитуриентов).

Рекомендации по сегментации и таргетированию

Выявленная типология пяти когнитивных стратегий создаёт эмпирическую основу для сегментации абитуриентов и студентов инженерных программ. В отличие от традиционных социально-демографических критериев (возраст, регион, балл ЕГЭ), предложенная модель опирается на устойчивые поведенческие и когнитивные паттерны, которые определяют ожидания от образовательного продукта и критерии удовлетворённости. Это позволяет университетам перейти от массового предложения к дифференцированному позиционированию программ под конкретные профили потребителей.

Для практического применения сегментации рекомендуется интегрировать диагностику когнитивного профиля (доминирующей стратегии) в воронку привлечения абитуриентов. На этапе первичного контакта (дни открытых дверей, лендинги программ, чат-боты) можно использовать короткие опросники или кейс-задания, выявляющие доминирующую стратегию абитуриента. Полученные данные позволят персонализировать последующие коммуникации: «системным архитекторам» акцентировать междисциплинарность и проектную работу, «проектным прагматикам» — скорость выхода на практику и портфолио реализованных проектов.

Таргетирование рекламных кампаний образовательной программы целесообразно выстраивать с учётом выявленных «точек входа» в профессию инженера. Исследование показало, что для значительной части респондентов триггером интереса к инженерии стали школьный учитель, семейная среда или ранний опыт конструирования. Это определяет приоритетные каналы и форматы продвижения:

· партнёрство со школами и кружками технического творчества,

· таргетирование/нацеливание на родителей будущих студентов с инженерным бэкграундом,

· контент, апеллирующий к детскому опыту «разобрать до винтика».

Для сегмента «насмотренных прототипистов» эффективны визуальные форматы: видео- и реальные экскурсии по лабораториям, демонстрация студенческих проектов, истории успеха выпускников.

Отдельного внимания заслуживает сегмент работающих студентов, выявленный в ходе исследования. Ранний выход на рынок труда формирует специфический профиль: прагматичные ожидания, низкую толерантность к «абстрактным» курсам, запрос на гибкость форматов. Для этого сегмента рекомендуется разрабатывать модульные программы с возможностью индивидуальной траектории, вечерние и дистанционные форматы, а также механизмы признания профессионального опыта. Коммуникационные сообщения для данной аудитории должны акцентировать практическую применимость и карьерную отдачу от каждого модуля.

Рекомендации по формированию ценностного предложения образовательной программы инженерной подготовки

Ценностное предложение инженерных программ должно формироваться на основе выявленных драйверов удовлетворённости и барьеров формирования клиентского опыта обучающихся.

Исследование показало, что ключевыми элементами ценности для всех сегментов являются: доступ к реальной практике и современному оборудованию, связь с индустрией через наставников-практиков, возможность ошибаться в безопасной среде, баланс между стандартами и творческой свободой.

Эти компоненты должны быть явно артикулированы в описании образовательных программ и подкреплены конкретными форматами:

а) часы практики на студента,

б) доля преподавателей-практиков,

в) количество индустриальных партнёров,

г) наличие «открытых лабораторий».

При проектировании продуктовой линейки образовательных программ для подготовки инженеров разного профиля рекомендуется учитывать выявленную дифференциацию когнитивных стратегий.

Для «компиляторов решений» ценностью станут курсы с доступом к базам типовых решений и библиотекам компонентов.

Для «стандартизаторов-инноваторов» модули, сочетающие изучение ГОСТов с проектами по их критическому переосмыслению.

Такая дифференциация позволяет создавать «пакетные» предложения (основная образовательная программа + специализированные образовательные треки), что позволит повышать воспринимаемую абитуриентами ценность программы без существенного увеличения себестоимости.

Важно также устранить выявленные «болевые точки»: разрыв между теорией и практикой, устаревшее программное обеспечение, отсутствие дисциплин по формированию soft skills (коммуникативные навыки, лидерство, работа в кросс-функциональных командах, навыки публичных выступлений и презентации своего изобретения или проекта) в учебном плане.

Рекомендации по формированию коммуникационных стратегий образовательной программы инженерной подготовки

Коммуникационная стратегия должна опираться на «словарь сигналов», извлечённый из нарративов респондентов. Прямая речь участников исследования — метафоры, эмоционально окрашенные формулировки, истории успеха и неудач — становится материалом для создания контента, резонирующего с целевой аудиторией. Рекомендуется использовать цитаты и кейсы из интервью (с согласия респондентов) в рекламных материалах, на лендингах программ и в социальных сетях.

Формулировки типа «зажигающий преподаватель», «разобрать до винтика», «сделаю, а не попробую» обладают высоким потенциалом узнаваемости и эмоционального отклика у абитуриентов.

Рекомендуется также дифференцировать ключевые коммуникационные сообщения для разных сегментов. «Системным архитекторам» следует транслировать идею целостного видения и междисциплинарных связей; «проектным прагматикам» — акцентировать результат, портфолио и скорость выхода на рынок; «насмотренным прототипистам» — демонстрировать креативную среду и доступ к прототипированию.

Каналы коммуникации также требуют сегментации: профессиональные сообщества и отраслевые медиа для работодателей; образовательные платформы и карьерные порталы для абитуриентов; научные конференции и методические издания для преподавательского сообщества.

Отдельным направлением коммуникационной работы может стать управление ожиданиями абитуриентами и представителями других целевых групп. Исследование выявило проблему «неадекватных ожиданий быстрого взлёта выпускника образовательной программы». Устойчивый миф о карьерном успехе к 30 годам ведёт к разочарованию и оттоку абитуриентов (и уже студентов).

Рекомендуется включать в коммуникации реалистичные карьерные траектории выпускников, подчёркивая ценность постепенного профессионального роста и накопления экспертизы. Истории наставников и опытных инженеров, прошедших путь от стажёра до эксперта, формируют здоровые ожидания и снижают риск разочарования на ранних этапах карьеры.

Рекомендации по формированию клиентского опыта абитуриентов и студентов инженерной программы

Клиентский опыт студента инженерной программы включает множество точек контакта, каждая из которых влияет на удовлетворённость и лояльность.

Исследование выявило критическую роль наставничества как элемента сервиса: респонденты, имевшие доступ к ментору на ранних этапах обучения, демонстрировали более высокую вовлечённость и удовлетворённость обучением.

Рекомендуется институционализировать наставничество как обязательный компонент образовательной программы с нормированным коэффициентом (оптимально — 3–5 студентов на одного ментора из индустрии). Наставник выполняет функцию «проводника» в профессию, снижая воспринимаемые барьеры и ускоряя адаптацию студента в профессии.

Практика как элемент клиентского опыта будущего инженера требует переосмысления в логике «двойного режима». С одной стороны, студентам необходима безопасная среда для экспериментов и ошибок — открытые лаборатории, хакатоны, учебные проекты без жёстких санкций за неудачу. С другой стороны, важен опыт работы в условиях реальных ограничений: соблюдение ГОСТов, технических регламентов, дедлайнов. Баланс между этими режимами формирует у студента одновременно креативность и дисциплину, то есть те качества, которые работодатели отмечали как дефицитные у выпускников.

Рекомендуется проектировать учебный план с чередованием форматов: «песочница» на младших курсах, регламентированные проекты с индустриальными партнёрами — на старших.

Для мониторинга и улучшения клиентского опыта обучающихся рекомендуется внедрить систему метрик, основанную на выявленных индикаторах удовлетворённости. Базовые показатели включают: NPS (Net Promoter Score) студентов и выпускников (остаточный индекс промоутера или показатель лояльности обучающегося к программе и к вузу) [11], долю практико-ориентированных модулей в учебном плане, среднее время выхода выпускника на продуктивность у работодателя, индекс удовлетворённости наставничеством.

Сбор обратной связи должен быть встроен в ключевые точки клиентского пути: после первой сессии, после практики, после защиты проекта, через год после выпуска. Регулярный анализ этих данных позволяет оперативно выявлять «болевые точки» и корректировать образовательный продукт в логике непрерывного улучшения.

Заключение и перспективы развития исследования

Проведённое исследование позволило выявить ключевые барьеры и драйверы на рынке инженерного образования. Эти факторы не фиксируются стандартизированными количественными методами — для их обнаружения потребовались глубинные интервью. Анализ данных позволил определить основные разрывы между ожиданиями участников рынка и реальным образовательным опытом, систематизировать факторы удовлетворённости и неудовлетворённости. На основе полученных результатов предложена типология пяти когнитивных стратегий, позволяющая сегментировать потребителей по когнитивным профилям. Теоретический вклад исследования заключается в адаптации инструментария качественных маркетинговых исследований к анализу рынка образовательных услуг.

Выявленные барьеры и драйверы для формирования инженерного мышления могут использоваться при разработке и позиционировании образовательных программ инженерной подготовки в вузах на основе маркетингового подхода, разработке ценностного предложения программы для донесения его до целевых аудиторий с помощью коммуникационных стратегий, направленных на привлечение и удержание целевых аудиторий.

К ограничениям исследования необходимо отнести ограниченный характер выборки: она охватывает неполный ряд отраслей и регионов, предложенная типология и основанная на ней модель сегментации требуют валидации на более широком материале. Дальнейшая работа может включать расширение выборки за счёт других инженерных специализаций, количественную проверку выявленных барьеров и драйверов, разработку инструментария для оценки удовлетворённости и лояльности участников рынка. Полученные результаты создают основу для сегментации потребителей образовательных программ инженерной подготовки и разработки коммуникационных стратегий, а также построения карт клиентского пути в инженерном образовании, которые могут быть использованы вузами при проектировании программ, отвечающих реальным потребностям студентов и работодателей.