Модель адаптивного интеллектуального обучения бакалавров технического профиля

Авторы

  • Елена Медянкина АГТУ Автор
  • Николай Куркурин АГТУ Автор

Ключевые слова:

интеллектуальные обучающие системы, искусственный интеллект, адаптивная модель, образовательная среда, аналитическая подсистема, учебный процесс

Аннотация

Эффективность и базовые характеристики современного образования определяются внедрением электронных систем обучения. Лидирующие позиции среди них постепенно занимают интеллектуальные обучающие системы (ИОС). В статье рассматриваются основные направления и этапы развития ИОС, проведены анализ современных научных исследований, посвящённых проблеме разработки, а также влияния технологий и методов ИИ при их проектировании. Представлена структура модели, адаптированной для обучения бакалавров, с описанием всех ее компонентов. Данная модель предполагает использование машинного обучения для управления учебным процессом, который будет подстраиваться под индивидуальные потребности и особенности каждого обучающегося для создания гибкой образовательной среды. Внедрение результатов данного исследования окажет положительное влияние на совершенствование и оптимизацию процесса обучения в целом.

Биографии авторов

  • Елена Медянкина, АГТУ

    к.п.н, доцент кафедры «Автоматика и управление» Астраханского государственного технического университета, г. Астрахань, Россия

  • Николай Куркурин, АГТУ

    старший преподаватель кафедры "Автоматизированные системы обработки информации и управления"Астраханского государственного технического университета, г. Астрахань, Россия

Библиографические ссылки

Интеллектуальная система обучения. Википедия, свободная энциклопедия - URL: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligent_tutotutoringsystem&oldid=1318622619

Алексеева П. М., Андрейцо С. Ю., Болотина Е. В. Роль инноваций в повышении качества образования в высшей школе // Вестник педагогических наук. 2024. № 2.

Нагешвар Дж. Преимущества и недостатки экспертных систем. 2020. URL: https://www.ilearnlot.com/expert-system-advantages

Ксемидов Б..С., Абгарян К.К. Адаптивная интеллектуальная обучающая система. Моделирование и анализ данных 2024. Т. 14. № 2. DOI: 10.17759/mda.2024140210

Трембач В.М. Основные этапы создания интеллектуальных обучающих систем // Программные продукты и комплексы, № 3, 2012

Ксемидов Б.С., Абгарян К.К. Автоматизированная подготовка образовательного материала в интеллектуальной обучающей системе // Системы высокой доступности. 2025. Т. 21. № 2. С. 56−65. DOI: 10.18127/j20729472-202502-05м

Голованова Е Ю., Моругова К. Н., Сорокина М. И., Майорова О. А, Миннигалеева А. А. Адаптивные интеллектуальные системы поддержки обучения в высшей школе: подходы, технологии, эффекты. 2025https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/1759

Осадчук Е.В. Об основных направлениях развития технологий искусственного интеллекта как инструмента научных исследований // Управление наукой: теория и практика. 2025. №1: DOI 10.19181/smtp.2025.7.1.10.

Шихнабиева Т. Ш. О некоторых направлениях интеллектуализации информационных систем образовательного назначения – URL: https://rucont.ru/efd/671024 (дата обращения: 14.10.2025)

Другова Е.А., Журавлева И.И., Захарова У.С., Сотникова В.Е., Яковлева К.И. Искусственный интеллект для учебной аналитики и этапы педагогического проектирования: обзор решений. Вопросы образования / Educotional Studies Moscow, N 4: DOI 10.17323/1814-9545-2022-4-107-153

Загрузки

Опубликован

21.11.2025

Как цитировать

Модель адаптивного интеллектуального обучения бакалавров технического профиля. (2025). Системная инженерия и инфокоммуникации, 4, 48-52. https://sys-engine.ru/index.php/SEI/article/view/32