Интеграция сетевой платформы Synergy AI Chat в обучение бакалавров по направлению 54.03.01 Дизайн среды и интерьера (на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»)

Автор: Антошина Диана Левановна

Организация: Университет «Синергия»

Населенный пункт: г. Москва

Автор: Баукова Татьяна Владимировна

Организация: Университет «Синергия»

Населенный пункт: г. Москва

Аннотация: в статье представлен опыт интеграции сетевой интеграционной платформы Synergy AI Chat в учебный процесс бакалавров 2 курса по направлению Дизайн среды и интерьера (на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»). Проведён анализ существующих образовательных программ по дисциплине «Компьютерная графика в дизайне» на предмет применения технологий искусственного интеллекта. Разработана и апробирована методика использования платформы в рамках лабораторных практикумов для оптимизации процесса проектирования и генерации идей. Экспериментально подтверждено, что применение данного инструмента значимо повышает скорость выполнения учебных заданий при сохранении сопоставимого уровня качества итоговых проектов

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, Synergy AI Chat

Integration of the Synergy AI Chat Network Platform in Teaching Bachelors in the Field of Study 54.03.01 Environmental and Interior Design (Using the Discipline Computer Graphics in Design as an Example)

Antoshina Diana Levanovna

Autonomous Nonprofit Organization of Higher Education Moscow University Synergy,

City of Moscow

ms.dianaionova82@mail.ru

Baukova Tatyana Vladimirovna

Autonomous Nonprofit Organization of Higher Education Moscow University Synergy,

City of Moscow

Abstract: the article presents the experience of integrating the Synergy AI Chat network platform into the educational process for 2nd year bachelor's students in the field of Environmental and Interior Design (using the discipline Computer Graphics in Design as an example). An analysis of existing educational programs for the discipline Computer Graphics in Design is conducted regarding the use of artificial intelligence technologies. A methodology for using the platform within laboratory workshops is developed and tested to optimize the design process and idea generation. It is experimentally confirmed that the use of this tool significantly increases the speed of completing educational tasks while maintaining a comparable level of quality in the final projects

Keywords: artificial intelligence, neural networks, Synergy AI Chat

 

ВВЕДЕНИЕ

Трансформация высшего образования под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ) является одним из ключевых трендов современности. Способность ИИ-систем анализировать данные, прогнозировать и генерировать контент открывает новые возможности для оптимизации и обогащения учебного процесса, особенно в творческих областях, таких как дизайн.

Подготовка конкурентоспособных бакалавров по направлению 54.03.01 Дизайн среды и интерьера требует формирования не только традиционных профессиональных навыков, но и уверенного владения быстро эволюционирующим цифровым инструментарием. Ключевую роль в этом играет дисциплина «Компьютерная графика в дизайне», отвечающая за формирование практических умений визуализации проектов. Однако наблюдается устойчивое противоречие между динамичным развитием ИИ-инструментов, активно внедряемых в профессиональную дизайн-практику, и их крайне ограниченным отражением в традиционных методиках преподавания данной дисциплины. Как показал проведенный нами анализ образовательных программ ряда российских вузов, целенаправленное использование ИИ в рамках «Компьютерной графики в дизайне» не предусмотрено (см. таблицу 2), что создает разрыв между академической подготовкой и реалиями цифровой индустрии.

Актуальность исследования определяется двумя основными аспектами.

Во-первых, на глобальном уровне стремительно развиваются технологии искусственного интеллекта, которые оказывают значительное преобразующее влияние на сферу высшего образования. Важное значение приобретают творческие направления, такие как дизайн, где ИИ выступает не только как средство автоматизации процессов, но и как инструмент, расширяющий творческие возможности человека. Искусственный интеллект способствует генерации новых идей, визуализации концепций и поиску инновационных решений. В связи с этим становится необходимым обновление преподавательских методик и внедрение современных образовательных технологий, включая специализированные AI-платформы, для подготовки специалистов с актуальными цифровыми навыками.

Во-вторых, на уровне конкретного образовательного учреждения — Автономной некоммерческой организации высшего образования «Московский университет „Синергия“» — в качестве перспективного инструмента для интеграции в учебный процесс рассматривается платформа Synergy AI Chat. Выбор обусловлен несколькими причинами: во-первых, это собственная разработка университета, что обеспечивает её высокую совместимость и дает возможность адаптировать платформу под конкретные образовательные задачи. Во-вторых, несмотря на наличие платформы, её использование в учебной деятельности пока остается частичным, а потенциал для полноценного дидактического применения реализован не полностью, что говорит о наличии значительного необработанного ресурса. Наконец, нейросеть служит своего рода учебным пособием, позволяя студентам освоить базовые принципы взаимодействия с искусственным интеллектом через практику формирования запросов (промтинг). Этот навык универсален для большинства AI-систем, поэтому успешное обучение работе с Synergy AI Chat облегчит последующее освоение других подобных платформ, ускорит адаптацию к новым технологиям и повысит уровень цифровой грамотности — одного из ключевых компетентностных требований сегодняшнего образовательного пространства.

Цель исследования — разработать и внедрить методические рекомендации по использованию сетевой интеграционной платформы Synergy AI Chat в обучении бакалавров направления 54.03.01 Дизайн среды и интерьера (на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»).

В рамках исследования ставятся следующие задачи:

1. Провести анализ литературы по теме исследования.
2. Рассмотреть нейросети, которые применяются/могут применяться в высшем и среднем профессиональном образовании.
3. Проанализировать программы дисциплины «Компьютерная графика в дизайне» на выявление наличия использования искусственного интеллекта в различных ВУЗах.
4. Изучить возможности применения сетевой интеграционной платформы Synergy AI Chat для реализации программы дисциплины «Компьютерная графика в дизайне».
5. Разработать и внедрить методические материалы по применению инструмента Synergy AI Chat при изучении дисциплины «Компьютерная графика в дизайне» (в контексте конкретного вуза — Автономная некоммерческая организация высшего образования «Московский университет „Синергия“»).
6. Провести экспериментальную проверку.

Новизна работы раскрывается в следующих аспектах:

1. Целевая направленность: согласно данным открытых источников, предлагается интеграция искусственного интеллекта в подготовку бакалавров по направлению Дизайн среды и интерьера (на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»), где требования к концептуальной проработке, вариативности и быстрой визуализации пространственных решений особенно высоки.
2. Выбор специализированного инструмента: Synergy AI Chat — это собственная разработка университета для внутренних задач, что обеспечивает высокую интеграционную совместимость и открывает широкие перспективы для целенаправленной адаптации. Выбор платформы обусловлен принципиально иным функционалом: работа с текстовыми запросами и промпт-инжиниринг (платформа позволяет целенаправленно формировать у студентов компетенцию по точному вербальному описанию дизайн-задач, что является фундаментальным навыком для взаимодействия с заказчиком и командой).

В качестве методов исследования выступили: метод анализа и синтеза, эксперимента, тестирования, метод математико-статистической обработки данных.

Для статистической обработки данных применялся U-критерий Манна-Уитни. Подсчет данных был в программе SPSS.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

В соответствии с Национальной стратегией развития искусственного интеллекта до 2030 года, под искусственным интеллектом понимается «совокупность технологий, способных воспроизводить человеческие когнитивные способности» [1, с. 81]. К ним относятся, в частности, функции самообучения и нахождения решений без предопределенного алгоритма действий. Ключевым критерием таких систем является способность достигать в практических задачах результатов, сопоставимых по уровню с достижениями человека.

В науке различают два типа искусственного интеллекта [4]:

1. Слабый (узконаправленный) — специализированные алгоритмы для решения конкретных задач (например, распознавание образов, обработка языка), каждая задача требует отдельной модели.
2. Сильный (общий) — гипотетическая система с полным набором когнитивных возможностей и самосознанием, пока не реализована практически.

Одним из главных методов слабого искусственного интеллекта являются нейронные сети — «совокупность алгоритмов и моделей, способных к самообучению, анализу больших объемов данных и принятию решений на основе вычислительных механизмов» [7, с. 51]. Их развитие началось в 1940–1950-х годах, а современные модели активно совершенствуются и специализированы для различных задач.

Основой работы нейросетей является машинное обучение, которое с 2010-х годов существенно прогрессировало. Машинное обучение использует большие объемы примеров для минимизации ошибок предсказаний и повышения точности результатов [6].

Сфера образования является одной из областей, где нейросетевые технологии находят всё более широкое применение, способствуя повышению качества, персонализации и доступности обучения. Ключевые области применения нейросетевых технологий выделены М.Е. Моховиковым и И.А. Сусловым и включают [5]:

• адаптивное обучение. Персонализация контента и траекторий обучения с учётом уровня знаний и потребностей каждого студента. Интеллектуальные системы отслеживают прогресс и дают обратную связь;
• анализ больших данных. Обработка информации о достижениях, привычках и поведении учащихся для выявления закономерностей и оптимизации учебного процесса;
• прогнозирование учебных результатов. Предсказание успехов студентов по историческим данным, что помогает в принятии управленческих решений;
• распознавание речи и текста. Использование для проверки орфографии, записи лекций, перевода и иных образовательных сервисов;
• виртуальные помощники. Помогают студентам находить информацию, выполнять задания и решать учебные проблемы;
• роботизированное обучение. Интерактивные роботы и дроны, адаптирующиеся под учащихся и обеспечивающие обратную связь в реальном времени;
• оценка знаний и автоматическое тестирование. Быстрая и точная оценка результатов, выявление слабых мест с предложением персонализированных рекомендаций;
• генерация контента. Создание новых учебных материалов (текстов, изображений, видео), что делает обучение более интересным и разнообразным.

По типам нейросетей в образовательной сфере применяются [2]:

• рекуррентные сети — для обработки текстовой информации, анализа соцсетей, создания текста и выявления популярных курсов;
• автокодировщики — для сжатия и восстановления аудио- и видеоматериалов, что помогает оптимизировать ресурсы;
• сверточные сети — для работы с изображениями и видео, анализа учебных фотографий, рисунков и схем;
• трансформеры — специализированы на естественном языке, используются для чат-ботов и генерации обучающего текста;
• генеративно-состязательные сети (GAN) — создают новые данные, применимы для виртуальных образовательных сред и звуковых эффектов.

Разнообразие существующих нейросетей позволяет выбирать оптимальные инструменты для решения конкретных образовательных задач, что повышает эффективность обучения и способствует подготовке специалистов, готовых к требованиям цифровой эпохи. В таблице 1 представлены конкретные примеры применения нейросетей в системе высшего и среднего профессионального образования.

Таблица 1

Возможности применения нейросетей в высшем и среднем профессиональном образовании

Направление применения	Конкретные задачи	Примеры нейросетей
1	2	3
Адаптивное обучение и персонализация	Анализ успеваемости студентов Формирование индивидуальных траекторий	СберКласс — это цифровая платформа от экосистемы «Сбер», которая создает персонализированные учебные маршруты, планирует занятия и

Продолжение таблицы 1

1	2	3
	Прогнозирование учебных результатов	отслеживает успехи учащихся с учетом их индивидуальных потребностей Учи.ру представляет собой образовательный онлайн-сервис, в котором встроенный искусственный интеллект анализирует поведение школьников и формирует для них задания, соответствующие их уровню подготовки Plario — цифровой репетитор, предназначенный для школьников и студентов вузов, изучающих математику с разным уровнем знаний. После прохождения стартового теста ИИ оценивает уровень ученика и выстраивает индивидуальную программу, автоматически создавая и проверяя упражнения. Учитель подключается только для объяснения сложных тем Duolingo — языковое приложение, где алгоритмы адаптируют материалы под уровень, стиль обучения и прогресс каждого пользователя
Проверка и оценка работ	Автоматическая проверка работ Выявление заимствований Анализ уникальности текстов	ReText.AI — это сервис для перефразирования текстов, который использует нейросети и продвинутый синонимайзер. Платформа помогает создавать оригинальный и качественный контент,

Продолжение таблицы 1

1	2	3
		проверяет тексты на генерацию искусственным интеллектом, а также поддерживает онлайн-редактирование, проверку и исправление материалов Яндекс.Учебник — образовательный ресурс с интегрированным ИИ-помощником, который помогает проверять домашние задания, разрабатывать планы уроков, а также создавать учебные материалы и тесты
Создание образовательного контента	Генерация учебных материалов Разработка интерактивных заданий Создание презентаций	Kandinsky — это нейросеть для создания изображений, которая помогает подготовить наглядные материалы для уроков StudyAI — платформа, предназначенная для автоматического создания презентаций DeepTalk — современная образовательная платформа, обеспечивающая интерактивное обучение через интеграцию ИИ-тьютора с учебными материалами. Сервис «Цифровой двойник преподавателя» от CDO Global позволяет создавать виртуального педагога, который общается с учениками в режиме реального времени с помощью текстовых и голосовых вопросов и ответов Synergy AI Chat — цифровая платформа для интеграции, которая помогает создавать визуальный контент для предварительной разработки заданий.

 

Продолжение таблицы 1

1	2	3
Виртуальные лаборатории и симуляторы	Проведение лабораторных работ Отработка практических навыков Моделирование процессов	Varvara — это диалоговый тренажёр, представляющий собой ряд симуляций, где учащийся выполняет определённые действия, взаимодействуя с ботами-собеседниками. В основе продукта лежат алгоритмы искусственного интеллекта, которые адаптируютповедение собеседников и учебные сценарии в зависимости от уровня и реакций пользователя, что обеспечивает более реалистичное и эффективное обучение VR Concept — платформа, применяемая преимущественно инженерами различных направлений — проектировщиками, техниками и конструкторами. С её помощью на этапе проектирования можно визуализировать и редактировать 3D-модели будущих объектов. Благодаря интеграции искусственного интеллекта, платформа автоматически оптимизирует конструкции, выявляет возможные ошибки и предлагает улучшения, ускоряя процесс разработки и повышая качество итогового продукта EV Toolbox — это конструктор и среда для создания VR и AR контента,

Продолжение таблицы 1

1	2	3
		ориентированная на разработку тренажёров и симуляторов виртуальной реальности. AR-технологии в основном используются для визуализации сложных систем и создания интерактивных моделей

Все представленные нейросети способствуют улучшению образовательного процесса, позволяя адаптировать учебные материалы под индивидуальные потребности учащихся.

Нейросети широко применяются в сфере дизайна благодаря своей способности эффективно обрабатывать и анализировать большие массивы данных, что позволяет создавать инновационные и оригинальные решения. В некоторых случаях работы, созданные с помощью нейросетей, достигают высокого уровня качества и даже занимают призовые места на конкурсах, соперничая с произведениями профессиональных художников. Это вызывает определённые опасения у многих представителей творческих профессий, связанные с возможной конкуренцией и изменениями в традиционных подходах к творчеству. Ярким примером является победа на конкурсе «Цифровое искусство» (штат Колорадо, США, 2022), где первое место занял дизайнер и президент компании Incarnate Games Джейсон Аллен за цифровую работу «Космический оперный театр», созданную с использованием нейросети Midjourney [3].

Исходя из этого, целесообразно проанализировать, насколько широко и каким образом искусственный интеллект и нейросети внедряются в образовательные программы дисциплины «Компьютерная графика в дизайне» при подготовке бакалавров в различных ВУЗах России. Данный анализ представлен в таблице 2.

Таблица 2

Анализ программы дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»

в различных ВУЗах России

ВУЗ	Направление подготовки/название программы дисциплины	Объем программы дисциплины	Использование искусственного интеллекта в программе
1	2	3	4
Казанский (Приволжский) федеральный	44.03.04 Профессиональное обучение (по	4 з.е./144 ч.	Нет

Продолжение таблицы 2

1	2	3	4
университет	отраслям)/Компьютерная графика в дизайне (2023)
Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна (СПбГУПТД)	09.03.02 Информационные системы и технологии/ Компьютерная графика и дизайн (2023)	3 з.е./108 ч.	Нет
Новосибирский государственный университет архитектуры, дизайна и искусств имени А.Д. Крячкова	54.03.01 Дизайн/ Компьютерная графика в дизайне (2023)	7 з.е./252 ч.	Нет
Амурский государственный университет	54.03.01 Дизайн/ Компьютерная графика (2023)	8 з.е./288 ч.	Нет
Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина	54.03.01 Дизайн/ Компьютерные технологии в дизайне (2024)	3 з.е./108 ч.	Нет
Казанский (Приволжский) федеральный университет	09.03.02 Информационные системы и технологии/Компьютерная графика в дизайне (2025)	2 з.е./72 ч.	Нет
Северо-Кавказская государственная академия	09.03.04 Программная инженерия/Компьютерная графика и дизайн (2022)	7 з.е./252 ч.	Нет

Таким образом, использование искусственного интеллекта в обучении дизайнеров представляет собой перспективное направление, открывающее новые возможности для повышения качества и глубины профессиональной подготовки.

Предлагаемое авторское методическое решение по интеграции платформы Synergy AI Chat в дисциплину «Компьютерная графика в дизайне» представляет собой перспективное и научно новое направление (в статье рассматривается на примере 1 практического задания из методики). Оно направлено не на замену классических инструментов, а на их обогащение, формирование у будущих дизайнеров системного мышления и ключевых компетенций работы с интеллектуальными системами, что в конечном итоге позволит повысить качество, глубину и конкурентоспособность их профессиональной подготовки.

Интеграция спроектирована в формате модернизации существующих лабораторных практикумов. В таблице 3 представлено тематическое планирование с новыми формулировками заданий, адаптированными под использование платформы.

Таблица 3

Тематический план лабораторных работ с интеграцией Synergy AI Chat

№	Тема занятия	Традиционное задание	Задание с использованием Synergy AI Chat
1	2	3	4
1	Введение в компьютерную графику. Панели инструментов	Составить композицию, используя изученные инструменты	Создать макет открытки к празднику (тематика по выбору учащегося, размер открытки тоже)
2	Панели программы. Навыки работы с объектами	Разработать поздравительную открытку по заданию преподавателя	Разработать логотип для креативного агентства «Синергия»
3	Работа с цветом. Палитры редактора	Подготовить 2 иллюстрации с использованием теплой и холодной гаммы.	Создать макет плаката, передающий настроение осени, используя монохромную палитру (тематика по выбору учащегося, размер плаката тоже)
4	Оформление текста. Стили шрифтов	Разработать афишу к театральному представлению по заданию преподавателя	Разработать макет обложки настольного календаря на 2026 год (формат А5)

 

В качестве кейса рассмотрим детальную разработку обновленного задания для темы «Навыки работы с объектами» — «Разработать логотип для креативного агентства „Синергия“».

Шаг 1. Для начала необходимо авторизоваться в сетевой интеграционной платформе Synergy AI Chat, введя логин и пароль, соответствующие учетной записи пользователя. Вход осуществляется по ссылке: https://new-chat-ai.synergy.ru. Экран авторизации на платформе изображен на рисунке 1.

Рисунок 1. Экран авторизации в Synergy AI Chat

 

Шаг 2. После входа в систему открывается главная страница платформы. На ней необходимо нажать кнопку «Аудио в текст». Затем с помощью функции преобразования аудиозаписи загружаем голосовой запрос, который автоматически преобразуется в текстовый формат (см. рисунок 2). В данном случае это запрос с вопросами по разработке логотипа для креативного агентства «Синергия», включающий пункты по концепциям, типу логотипа, шрифтам, цветам, стилю и техническим аспектам. Запрос звучал следующим образом:

«Необходимо разработать логотип для креативного агентства «Синергия». Помоги с идеями и рекомендациями, ответь на уточняющие вопросы по следующим пунктам:

1. Общие концепции и идеи

- какие символы или образы можно использовать для отражения смысла слова «Синергия» в логотипе?

- какие визуальные ассоциации вызывает слово «Синергия»?

2. Тип логотипа

- как понять, какой тип логотипа лучше выбрать: текстовый, графический или комбинированный?

- с чем связан выбор конкретного типа?

3. Шрифты и типографика

- какие шрифты подойдут для логотипа креативного агентства, чтобы подчеркнуть современность и профессионализм?

4. Цветовые решения

- какие цветовые палитры лучше всего подходят для привлечения внимания и создания запоминающегося логотипа?

5. Композиция и стиль

- какие стилистические направления сейчас популярны в дизайне логотипов для агентств?

- как сбалансировать элементы логотипа, чтобы он был гармоничным и функциональным?

6. Технические вопросы

- на что обратить внимание при создании логотипа в векторной графике?».

Рисунок 2. Экран с функцией Synergy AI Chat по преобразованию аудиозаписи в текстовый формат

Шаг 3. Преобразование аудио файла в текст занимает около 5 секунд. После этого система предложит варианты вывода результата:

- текст + задачи;

- стенограмма + задачи;

- протокол + стенограмма + задачи.

Для удобства дальнейшей работы выбираем вариант текст + задачи.

Шаг 4. После выбора формата платформа полностью обработает файл. В результате голосовой запрос преобразуется в текстовую транскрипцию, которая станет основой для создания будущего промта или исходного текста.

Шаг 5. Скачиваем готовый файл с транскрипцией. В итоге промт выглядит следующим образом:

«Необходимо разработать логотип для креативного агентства Synergy. Помоги с идеями и рекомендациями, ответив на уточняющие вопросы:

1. Общие концепции и идеи

- какие символы или образы можно использовать для отражения смысла слова Synergy в логотипе?

- какие визуальные ассоциации вызывают слово Synergy?

2. Тип логотипа

- как понять, какой логотип лучше выбрать — текстовый, графический или комбинированный?

- с чем связан выбор конкретного типа?

3. Шрифты и типографика

- какие шрифты подойдут для логотипа креативного агентства, чтобы подчеркнуть современность и профессионализм?

4. Цветовые решения

- какие цветовые палитры лучше всего подходят для привлечения внимания и создания запоминающегося логотипа?

5. Композиция и стиль

- какие стилистические направления сейчас популярны в дизайне логотипов ля агентств?

- как сбалансировать элементы логотипа, чтобы он был гармоничным и функциональным.

6. Технические вопросы

- на что обратить внимание при создании логотипа в векторном графике?

Шаг 6. Вставляем полученный промт в ассистента, чтобы он помог ответить на наши вопросы. Для этого нажимаем кнопку «Ассистент».

Шаг 7. Ассистент мгновенно отвечает на запрос. Анализируем полученные рекомендации, выбираем подходящие идеи.

Ответ ассистента на заданные вопросы:

«1. Общие концепции и идеи

1.1 Символы и образы для отражения смысла слова Synergy:

1.1.1 Слияние/Объединение:

1.1.1.1 Соединенные элементы (например, несколько фигур, сливающиеся в одну, или переплетающиеся линии).

1.1.1.2 Круги, пересекающиеся или накладывающиеся друг на друга (визуализация «диаграммы Венна»).

1.1.1.3 Изображение пазла, детали которого идеально подходят друг к другу.

1.1.1.4 Абстрактные формы, создающие ощущение взаимосвязи и гармонии.

1.1.2 Рост/Развитие:

1.1.2.1 Стрелки, указывающие вверх или в направлении друг друга, символизирующие рост и сотрудничество.

1.1.2.2 Дерево с переплетающимися ветвями (символ роста и связи).

1.1.2.3 Абстрактные композиции, напоминающие спираль или волну (движение, развитие).

1.1.3 Командная работа/Сотрудничество:

1.1.3.1 Несколько элементов, работающих вместе, чтобы достичь общей цели.

1.1.3.2 Руки, подающие друг другу предметы или рукопожатие.

1.1.3.3 Перекрывающиеся текстуры или узоры, создающие ощущение единства.

1.1.3.4 Использование графических элементов, отражающих взаимодействие и коммуникацию.

1.2 Визуальные ассоциации со словом Synergy:

1.2.1 Положительные эмоции: оптимизм, гармония, сила, инновации, сотрудничество, эффективность.

1.2.2 Абстракции: слияние, соединение, взаимосвязь, целостность, динамика, развитие.

1.2.3 Текстуры: структурированные, гладкие, прозрачные, полупрозрачные, переливающиеся.

1.2.4 Цвета: яркие, современные, сочетаемые, контрастные, создающие ощущение энергии и креативности.

2. Тип логотипа

2.1. Текстовый:

2.1.1 Идеально подходит, если название компании короткое, запоминающееся и легко произносимое.

2.1.2 Стиль шрифта играет ключевую роль в формировании образа бренда.

2.1.3 Плюсы: простота, узнаваемость, акцент на названии.

2.1.4 Минусы: может быть менее выразительным, чем графический логотип.

2.2 Графический:

2.2.1 Использует символ или иконку, представляющую компанию.

2.2.2 Хорошо работает, если нужно передать идею, образ или ценности, которые сложно выразить словами.

2.2.3 Полезно, если название компании длинное или сложное.

2.2.4 Плюсы: визуальная привлекательность, легкость запоминания, универсальность.

2.2.5 Минусы: требует тщательного выбора символа, который будет понятен и узнаваем.

2.3 Комбинированный:

2.3.1 Сочетает название компании и графический элемент.

2.3.2 Позволяет получить преимущества обоих типов логотипов.

2.3.3 Подходит для многих компаний, особенно тех, которые хотят создать сильный визуальный образ и запоминающееся название.

2.3.4 Плюсы: универсальность, выразительность, возможность гибкого использования.

2.3.5 Минусы: требует более тщательной проработки композиции.

3. Шрифты и типографика

Шрифты для логотипа креативного агентства, чтобы подчеркнуть современность и профессионализм:

3.1 Sans-serif шрифты (без засечек):

3.1.1 Преимущества: современные, чистые, легко читаемые, универсальные.

3.1.2 Примеры:

3.1.2.1 Futura: классический, геометричный, стильный.

3.1.2.2 Helvetica: лаконичный, строгий, надежный.

3.1.2.3 Open Sans: современный, гуманистичный, хорошо читается на экранах.

3.1.2.4 Lato: универсальный, дружелюбный.

3.1.2.5 Montserrat: геометричный, с отличной читаемостью.

3.1.2.6 Raleway: элегантный, с большим количеством начертаний.

3.2 С использованием Serif (засечки):

3.2.1 Преимущества: добавляют нотку элегантности и традиционности.

3.2.2 Примеры:

3.2.2.1 Playfair Display: современный, изящный.

3.2.2.2 Lora: гармоничный, хорошо подходит для чтения.

3.3 Кастомные шрифты:

3.3.1 Преимущества: уникальность, индивидуальность.

3.3.2 Недостатки: требуют больше времени и ресурсов на разработку.

4. Цветовые решения

Цветовые палитры для привлечения внимания и создания запоминающегося логотипа:

4.1 Современные и динамичные:

4.1.1 Яркие оттенки:

4.1.1.1 Фиолетовый + желтый/оранжевый: контрастный, креативный, энергичный.

4.1.1.2 Бирюзовый + голубой: свежий, инновационный, профессиональный.

4.1.1.3 Розовый + мятный: необычный, современный, привлекающий внимание.

4.2 Профессиональные и надежные:

4.2.1 Синий + белый/Серый: классический, надежный, внушает доверие.

4.2.2 Темно-синий + золото/желтый: элегантный, премиальный.

4.2.3 Зеленый + белый/серый: природа, рост, экологичность.

4.3 Креативные и уникальные:

4.3.1 Монохромные (разные оттенки одного цвета): минималистичный, стильный, современный.

4.3.2 Аналоговые (цвета, расположенные рядом в цветовом круге): гармоничный, естественный, привлекательный.

5. Композиция и стиль

5.1 Стилистические направления в дизайне логотипов для агентств:

5.1.1 Минимализм: чистота, простота, акцент на суть.

5.1.2Плоский дизайн: простой, двумерный, современный.

5.1.3Градиенты: трехмерность, динамика, современность.

5.1.4 Геометрические формы: структурированность, стабильность.

5.1.5 Абстрактные формы: креативность, уникальность.

5.1.6 Ретро/Винтаж (с осторожностью): может быть уместным, если это соответствует специфике агентства.

5.1.7 Кинетический логотип (анимированные логотипы): для усиления впечатления и динамичности.

5.2 Как сбалансировать элементы логотипа:

5.2.1 Принцип золотого сечения: используйте пропорции, которые вызывают чувство гармонии и баланса.

5.2.2 Правило третей: разделите логотип на 9 равных частей и размещайте важные элементы вдоль линий или в точках пересечения.

5.2.3 Пространство: негативное пространство (пустое место) очень важно! Оно позволяет элементам «дышать» и улучшает читаемость.

5.2.4 Выравнивание: выравнивайте элементы по левому краю, правому краю, центру или по краям, чтобы создать визуальную гармонию.

5.2.5 Контраст: используйте контрастные цвета, размеры и формы, чтобы выделить важные элементы и создать интерес.

5.2.6 Иерархия: определите, какие элементы наиболее важны, и сделайте их больше, ярче или выделите другим способом.

6. Технические вопросы

На что обратить внимание при создании логотипа в векторной графике:

6.1 Векторный формат: используйте векторные редакторы (Adobe Illustrator, CorelDRAW, Affinity Designer), чтобы гарантировать масштабируемость логотипа без потери качества. Форматы: .AI, .EPS, .SVG.

6.2 Кривые: убедитесь, что все элементы преобразованы в кривые, чтобы избежать проблем с отображением на разных устройствах.

6.3 Цветовая палитра: используйте цветовые модели CMYK (для печати) и RGB (для экранов).

6.4 Шрифты: преобразуйте шрифты в кривые, чтобы избежать проблем с их отображением, если у пользователя нет нужного шрифта.

6.5 Границы: убедитесь, что все границы имеют адекватную толщину и хорошо выглядят при разных размерах логотипа.

6.6 Размеры: создайте несколько версий логотипа для разных применений (горизонтальная, вертикальная, квадратная).

6.7 Варианты логотипа: разработайте варианты логотипа, которые будут хорошо смотреться на разных фонах (черном, белом, цветном).

6.8 Универсальность: логотип должен хорошо выглядеть как в большом, так и в маленьком размере, как в цвете, так и в черно-белом варианте.

6.9 Простота: избегайте сложных деталей, которые могут потеряться при масштабировании.

6.10 Готовые файлы: подготовьте файлы в разных форматах (.AI, .EPS, .SVG, .PNG, .JPG) для удобного использования».

Шаг 8. Выбираем подходящий образ для отражения смысла «Синергии» — например, пересекающиеся или накладывающиеся круги, напоминающие диаграмму Венна. И далее переходим к функции платформы AI-поиск, которая анализирует контекст запроса, обрабатывает данные из разных источников и предоставляет обобщённый, структурированный ответ с ссылками на первоисточники.

Шаг 9. Ассистент мгновенно отвечает на запрос и прикрепляет ссылки на первоисточники. На запрос: «почему для логотипа креативного агентства Synergy подходят пересекающиеся или накладывающиеся круги, напоминающие диаграмму Венна?» получаем четкий ответ: «пересекающиеся или накладывающиеся круги, напоминающие диаграмму Венна, идеально подходят для логотипа креативного агентства Synergy, поскольку визуально передают суть Синергии — эффекта, когда совместная работа элементов создаёт энергию или силу, превышающую сумму индивидуальных усилий (пример гиперссылки, которую нейронная сеть прикрепляет: https://www.coruna.ru/blog/sinergiya-mezhdu-brendami-kak-sozdavat-uspeshnye-kross-prodvizheniya).

«Почему это подходит концептуально:

1. Символика пересечения: диаграмма Венна иллюстрирует взаимодействие и пересечение множеств (идей, элементов, команд), где центральная зона обозначает усиленный результат от их объединения. Это напрямую отражает определение синергии как «энергии, создаваемой в процессе совместной работы различных частей», что актуально для креативного агентства, где сочетаются идеи, креатив, производство и клиентские цели для большего эффекта.
2. Ассоциация с брендом: название Synergy подразумевает кооперацию и рост через объединение (аналогично, как в брендинге аналитики и бренда, где элементы накладываются для развития). Такие круги подчёркивают креативность, динамику и мультиплатформенность, усиливая эмоциональную связь с аудиторией.
3. Преимущества для логотипа креативного агентства:
4. Запоминаемость и уникальность: простая геометрия легко масштабируется, узнаётся на визитках, баннерах или digital, отличая от конкурентов и повышая лояльность.
5. Эмоциональное воздействие: вызывает ассоциации с инновациями, партнёрствами и кросс-промо (как в примерах Lego и Star Wars, где синергия усиливает бренды).
6. Гибкость в айдентике: может интегрироваться в паттерны, цвета (например, синий для уверенности, зелёный для роста) и guideline, сохраняя единство стиль».

Шаг 10. На основе всех полученных и проанализированных данных (концепции, рекомендаций по типографике и цвету) формулируем итоговый, конкретный запрос для ассистента по генерации изображений, встроенного в платформу. Цель — получить визуальную интерпретацию выбранной концепции. Формулировка итогового промта для ассистента-генератора: «сгенерируй вариант логотипа для креативного агентства Synergy. Текстовый логотип, где графический элемент интегрирован с надписью. В качестве графического символа используй два или три пересекающихся или накладывающихся друг на друга круга, напоминающих диаграмму Венна. Круги должны быть стилизованными, образовывать единую динамичную форму. Шрифт — Helvetica Bold, без засечек. Используй разные оттенки одного цвета (например, градиент от темно-синего к голубому или от угольно-серого к серебристому) для создания глубины и современного вида. Логотип должен выглядеть стильно и профессионально».

Шаг 11. Ассистент мгновенно отвечает на запрос. Студент получает одну готовую визуальную концепцию логотипа, созданную искусственным интеллектом на основе глубоко проработанного технического задания. Эти концепции служат отправной точкой для финального проектирования в векторном редакторе, например, Adobe Illustrator
(см. рисунок 3).

Рисунок 3. Экран с функцией генерации изображения Synergy AI Chat (понимание запроса)

Таким образом, представленное пошаговое руководство на примере нового задания к лабораторному практикуму — «Разработка логотипа для креативного агентства «Синергия»» по теме «Панели программы. Навыки работы с объектами» из тематического планирования наглядно демонстрирует, как можно внедрять в обучение бакалавров направления 54.03.01 Дизайн среды и интерьера (на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне») инструмент Synergy AI Chat. Студент осваивает не только функционал платформы, но и методологию решения сложных творческих задач в условиях быстро меняющейся цифровой среды.

С целью получения первичных эмпирических данных и оценки сложившейся ситуации в применении нейронных сетей (в частности, Synergy AI Chat) в образовательном процессе был проведен опрос среди обучающихся
2 курса направления 54.03.01 Дизайн среды и интерьера на базе Автономной некоммерческой организации высшего образования «Московский университет „Синергия“». В опросе на тему «Используете ли вы при обучении нейронные сети (Synergy AI Chat или другие)?» приняли участие 56 студентов. Основная задача исследования заключалась в выявлении степени применения нейронных сетей в учебной деятельности, с особым вниманием к использованию университетской платформы Synergy AI Chat. Результаты опроса систематизированы и представлены на рисунке 4.

Рисунок 4. Выявление уровня применения нейронных сетей в процессе обучения обучающихся 2 курса по направлению 54.03.01

Дизайн среды и интерьера (в количестве человек)

 

Результаты проведенного опроса (см. рисунок 4) свидетельствуют о критически низком уровне интеграции платформы Synergy AI Chat в образовательном процессе 2 курса направление подготовки 54.03.01 Дизайн среды и интерьера. Число активных пользователей платформы Synergy AI Chat составило 8 респондентов. Большинство опрошенных либо вообще не используют нейросетевые инструменты (15 человек), либо обращаются к сторонним платформам (33 человека). Это указывает на то, что основной университетский цифровой инструмент не является органичной частью образовательного процесса студентов.

Для дальнейшего педагогического эксперимента из общей совокупности респондентов (n=48), которые не применяют платформу Synergy AI Chat, методом простой случайной выборки (рандомизации) были сформированы две сопоставимые группы:

1. Экспериментальная группа (24 человек) — это студенты 2 курса направления 54.03.01 «Дизайн среды и интерьера, прошедшие обучение по разработанной методике, направленной на интеграцию нейросетевой платформы Synergy AI Chat в образовательный процесс.
2. Контрольная группа (24 человека) — студенты 2 курса направления 54.03.01 «Дизайн среды и интерьера, продолжавшие обучение по стандартной программе.

Для объективной оценки эффективности внедрения методики обеим группам было предложено выполнить идентичное контрольное задание в рамках дисциплины «Компьютерная графика в дизайне». Экспериментальная группа выполняла задание с использованием инструментов платформы Synergy AI Chat, в то время как контрольная группа работала традиционными методами, без привлечения нейросетевых технологий. В качестве ключевого критерия эффективности была выбрана скорость выполнения задания при сопоставимом уровне качества результата. К оценке параметров был подключен 1 арт-директор по полиграфии Университета «Синергия».

Итоговое задание было сформулировано следующим образом: разработать пригласительный билет на культурное событие гостям (билет двусторонний, именной, на печать не выводим, все цвета в цмике), мероприятие придумывается самостоятельно. Итоговый балл по 2 параметрам — 100 баллов. Критерии оценки параметра «качество» представлены в таблице 4, критерии оценки параметра «скорость» представлены в таблице 5.

 

Таблица 4

Критерии оценки параметра «качество» итогового задания: «Разработка пригласительного билета на культурное событие»

Критерий	Оценка в баллах	Критерии оценки
1	2	3
Чёткое разделение лицевой и обратной стороны	0-14	14 баллов: лицевая сторона имеет выраженную визуальную доминанту и эмоциональный акцент (иллюстрация, крупная типографика), обратная сторона — строго информационная с чёткой структурой. Стиль един, но функции сторон очевидны. 8-10 баллов: разделение присутствует, но недостаточно выражено (например, похожая компоновка на обеих сторонах). 0-4 балла: стороны визуально неразличимы или их функции перепутаны.
Логичное расположение элементов	0-14	14 баллов: все элементы (название, дата, место, детали) сгруппированы по смыслу, расположены в логичных зонах (например, заголовок вверху, детали внизу), создают интуитивно понятный поток восприятия. 8-10 баллов: расположение в целом логично, но есть 1-2 элемента, нарушающие гармонию или поток. 0-4 балла: хаотичное или нелогичное расположение, затрудняющее восприятие информации.

 

 

Продолжение таблицы 4

Ясная иерархия текста	0-14	14 баллов: чётко выделены три уровня текста: заголовок (самый крупный, акцентный), основной текст, детали (мелкий шрифт). Различия в размере, начертании или цвете очевидны и эстетичны. 8-10 баллов: иерархия есть, но выражена слабо (например, недостаточная разница в размерах) или не вполне логична. 0-4 балла: иерархия отсутствует, весь текст одного порядка.
Наличие всех обязательных данных	0-14	14 баллов: присутствуют все данные: название события, дата, время (начало), место (полный адрес или название площадки), телефон для справок или QR-код на сайт. 8-10 баллов: отсутствует один из ключевых элементов (например, время) или указан не полностью (только дата без года). 0-4 балла: отсутствует два и более ключевых элемента.
Общее оформление, отсутствие ошибок	0-14	14 баллов: безупречное оформление: аккуратные поля, выравнивание, нет висячих строк, опечаток, грамматических ошибок. 8-10 баллов: 1-2 мелкие технические или орфографические недочёты. 0-4 балла: множество ошибок оформления или текста, небрежность.

Таблица 5

Критерии оценки параметра «скорость» итогового задания: «Разработка пригласительного билета на культурное событие»

Темп выполнения	Баллы	Пояснение для оценки
1	2	3
Высокий темп (<60 минут)	30	Работа демонстрирует отличные навыки планирования, уверенное владение инструментами и чёткое понимание задачи. Эффективно использует Synergy AI Chat для ускорения этапов.
Средний темп (61-89 минут)	15	Работа выполнена в стандартные сроки. Процесс был стабильным, возможны небольшие паузы на обдумывание.
Медленный темп (> 90 минут)	5	Процесс был неорганизованным, с долгими паузами, множеством исправлений или техническими трудностями. Испытуемый не уложился в разумные временные рамки.

Подсчет результатов по итоговому заданию:

Максимально возможный итоговый балл по 2 параметрам:
R_max = Q_max (70) + S_max (30) = 100 баллов.

Q_max — сумма баллов по 5 подкритериям из таблицы 4 (параметр «качество»).

S_max — балл из таблицы 5 в зависимости от темпа (параметр «скорость»).

Рассмотрим результаты статистического анализа эффективности применения платформы Synergy AI Chat при изучении дисциплины «Компьютерная графика в дизайне» с помощью критерия U-критерий Манна-Уитни. Подсчет данных был в программе SPSS. Полученные результаты представлены в таблице 6.

Таблица 6

Статистический анализ эффективности применения платформы Synergy AI Chat при изучении дисциплины «Компьютерная графика в дизайне»

Параметр сравнения	Экспериментальная группа, средний балл (n=24)	Контрольная группа, средний балл (n=24)	U-значение	Асимптотическая значимость (p)
1	2	3	4	5
Качество выполнения	50.21	50.63	273.5	.719
Скорость выполнения	26.25	15.63	70.5	.000***
Итоговый балл	77.64	65.25	99	.000***

Условные обозначения:

*уровень значимости р≤0,05;

**уровень значимости р≤0,01;

***уровень значимости р≤0,001.

Для выборок размером n1=24 (экспериментальная группа), n2=24 (контрольная группа) критические значения U-критерия Манна-Уитни составляют:

1. Uкр​(0.05) = 214 (для p≤0.05).
2. Uкр​(0.01) = 181(для p≤0.01).

Графическая интерпретация (ось значимости) наглядно демонстрирует положение эмпирических значений относительно зон статистической значимости (см. рисунок 5). Полученное эмпирическое значение находится в зоне значимости, так как:

Рисунок 5. Графическая ось значимости U-критерия Манна-Уитни

Анализ расположения эмпирических значений на оси значимости показывает, что:

1. По параметру «скорость выполнения» Uэмп = 70.5<Uкр(0.01)= 181 — значение находится в зоне значимости, что подтверждает высокую статистическую значимость различий.
2. По параметру «итоговый балл» Uэмп = 99<Uкр(0.01)=181 — значение также расположено в зоне значимости, указывая на статистически подтверждённое преимущество экспериментальной группы.
3. По параметру «качество выполнения» U эмп = 275 > U кр ( 0.05 ) = 214 — значение находится в зоне незначимости, что свидетельствует об отсутствии статистически значимых различий между группами.

Статистический анализ с помощью U-критерия Манна-Уитни показал, что между экспериментальной и контрольной группами существуют следующие различия:

1. Очень высокий уровень значимости различий по параметру «скорость выполнения» (U = 70.5, p ≤ 0.001***). Студенты экспериментальной группы, использовавшие платформу Synergy AI Chat, выполнили задание существенно быстрее, чем студенты контрольной группы.
2. Очень высокий уровень значимости различий по параметру «итоговый балл» (U = 99, p ≤ 0.001***). Общая эффективность выполнения задания студентами экспериментальной группы оказалась значительно выше.
3. Отсутствие статистически значимых различий по параметру «качество выполнения» (U = 273.5, p = 0.719). Различия в средних баллах за качество (50.21 и 50.63) не достигают уровня статистической значимости.

Таким образом, внедрение платформы Synergy AI Chat в преподавание дисциплины «Компьютерная графика в дизайне» для направления 54.03.01 «Дизайн среды и интерьера» является методически обоснованным и статистически подтверждённым подходом к повышению эффективности образовательного процесса. Основная гипотеза исследования полностью подтвердилась: использование платформы Synergy AI Chat действительно повышает скорость выполнения заданий (p ≤ 0.001) при сохранении сопоставимого уровня качества результата (p = 0.719).

Отсутствие значимых различий по критерию качества (p = 0.719) свидетельствует о том, что применение инструмента не приводит к снижению профессионального уровня выполняемых работ. Размер эффекта крайне мал (r = 0.05), что подтверждает практическую эквивалентность качества работ в обеих группах. Преимущество в 10.83 балла по итоговому результату (77.08 против 66.25) имеет как статистическую, так и практическую значимость, демонстрируя реальное повышение продуктивности учебной деятельности при сохранении требований к качеству выполнения проектных работ

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящее исследование было посвящено разработке и апробации методики использования сетевой интеграционной платформы Synergy AI Chat в обучении бакалавров направления 54.03.01 «Дизайн среды и интерьера» на примере дисциплины «Компьютерная графика в дизайне». Проведённая работа позволила достичь поставленной цели, решить все задачи и подтвердить выдвинутую гипотезу.

Теоретический анализ выявил значительный потенциал технологий искусственного интеллекта в образовании, особенно в творческих специальностях, где он выступает не только как инструмент автоматизации, но и как катализатор креативных процессов. Установлено, что несмотря на активное развитие AI-инструментов, их системное внедрение в учебные программы дизайнерских направлений остаётся фрагментарным и методически не обеспеченным. Это подтвердило научную новизну исследования, заключающуюся в разработке целостной методики интеграции специализированной университетской платформы Synergy AI Chat в процесс обучения компьютерной графике.

Эмпирическая часть включала разработку методических материалов, проведение педагогического эксперимента и статистическую оценку эффективности. Разработанные пошаговые руководства и задания продемонстрировали возможность органичного включения платформы в лабораторные практикумы, начиная от этапа концептуализации и заканчивая генерацией визуальных решений.

Ключевые результаты исследования:

1. Подтверждена гипотеза о том, что использование платформы Synergy AI Chat повышает скорость выполнения заданий при сохранении сопоставимого уровня качества. Статистический анализ (U-критерий Манна-Уитни) показал значимые различия по скорости (p ≤ 0.001) и итоговому баллу (p ≤ 0.001) при отсутствии различий по качеству (p = 0.719).
2. Студенты экспериментальной группы не только быстрее справлялись с заданиями, но и осваивали ключевые компетенции цифровой эпохи: промпт-инжиниринг, критическую оценку AI-генерации, интеграцию технологий в творческий процесс.
3. Методика доказала свою практическую применимость и может быть адаптирована для других дисциплин дизайнерского цикла, способствуя модернизации образовательных программ в соответствии с требованиями цифровой экономики.

Практическая значимость работы заключается в создании готового методического комплекса, включающего:

• рекомендации по интеграции Synergy AI Chat в тематическое планирование;
• примеры заданий и пошаговые инструкции для студентов.

В заключение можно констатировать, что интеграция платформы Synergy AI Chat в образовательный процесс подготовки дизайнеров является не только технологически обусловленным шагом, но и педагогически целесообразным решением. Она позволяет преодолеть разрыв между традиционными методами обучения и динамично меняющейся цифровой реальностью, формируя у будущих специалистов способность эффективно работать в условиях технологической синергии человека и искусственного интеллекта.

 

 

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

 

1. Валиахметова, Н. Р. Возможности и риски применения нейросетей в образовании / Н. Р. Валиахметова, Р. М. Ахмадуллина, И. Э. Ярмакеев // Филология и культура. — 2024. — № 2 (76). — С. 260-271.
2. Гордич, А. А. Использование нейросетей в образовании / А. А. Гордич, Ю. В. Минченков // Бизнес. Образование. Экономика. — 2024. — С. 253-257.
3. Зеленова, Ю. И. Творчество нейросетей: риски и возможности для современных дизайнеров / Ю. И. Зеленова, С. В. Манаева // Бюллетень науки и практики. — 2023. — Т. 9, №6. — С. 474-481.
4. Романова, И. Н. Искусственный интеллект в системе отправления правосудия / И. Н. Романова, Е. А. Степаненкова // Устойчивое развитие: исследования, инновации, трансформация: материалы XVIII Международного конгресса с элементами научной школы для молодых ученых: в 2 т. / отв. ред. выпуска: А. В. Семёнов, П. Н. Кравченко. — М., 2022. — Т. 1. — С. 469-478.
5. Моховиков, М. Е. Основные тенденции применения нейронных сетей в сфере образования / М. Е. Моховиков, И. А. Суслова // Новые информационные технологии в образовании и науке: материалы XII Международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 25.02.2019-01.03.2019). — Екатеринбург, 2019. — С. 364-371.
6. Филатова, О. Н. Применение нейросетей в профессиональном образовании / О. Н. Филатова, М. Н. Булаева, А. В. Гущин // Проблемы современного педагогического образования. — 2022. — № 77-3. — С. 243-245.
7. Шайжанова, М. М. Искусственный интеллект в образовании / М. М. Шайжанова // Yessenov science journal. — 2024. — С. 5-7.