Г.В. Рыбина1, А.А. Григорьев2

1,2 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва, Россия)

1gvrybina@yandex.ru, 2grigandal625@gmail.com

Постановка проблемы. Одной из актуальных проблем сегодняшнего дня является анализ методов и программных средств разработки и практического использования обучающих интегрированных экспертных систем (ИЭС) и веб-ИЭС как полнофункциональных интеллектуальных обучающих систем (ИОС), предназначенных для реализации типовых задач интеллектуального обучения.

Цель. Разработать адаптивную онтологическую программную среду интеллектуального обучения путем использования обучающих ИЭС и веб-ИЭС, созданных на основе задачно-ориентированной методологии и средств интеллектуальной программной среды инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

Результаты. Разработаны методы и программные средства практической реализации модели единой онтологической среды, базовыми компонентами которой являются: обобщенная онтология специальности/направления подготовки, прикладные онтологии курсов/дисциплин, модели обучаемых, модели обучения и конкретизированные типовые задачи интеллектуального обучения.

Практическая значимость. Результаты работы могут быть использованы для автоматизации процессов разработки и применения единого онтологического пространства знаний и умений обучаемых за счет использования обучающих ИЭС и веб-ИЭС на протяжении всего образовательного цикла по конкретным направлениям подготовки специалистов в системе вузовского образования.

Рыбина Г.В., Григорьев А.А. Построение адаптивной онтологической среды интеллектуального обучения на основе интегрированных экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2025. Т. 23. № 2. С. 67−83. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202502-08

1. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем: Учеб. пособие. М.: Директ-Медиа. 2023. 132 с.
2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы: анализ базовых архитектур и особенностей применения онтологического подхода (на примере опыта разработки и практического использования обучающих интегрированных экспертных систем)// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2023. № 2. С. 23–43.
3. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я: Серия монографий в 3-х книгах. Кн.1. Системы, основанные на знаниях. Интегрированные экспертные системы. М.: Научтехлитиздат. 2014. 224 с.
4. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия как новый тренд в обучении и диагностике // Образовательные технологии и общество. 2017. Т. 20. № 4. С. 443–472.
5. Горелова Г.В. Исследование проблем системы образования. Когнитивное моделирование // Образовательные технологии. 2018. № 3. С. 60–75.
6. Рыбина Г.В., Григорьев А.А. Современные архитектуры интеллектуальных обучающих систем на основе интегрированных экспертных систем: особенности подхода к автоматизированному формированию онтологического пространства знаний и умений обучаемых // Труды XX Национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2022) (Москва, 21−23 декабря 2022). В 2-х томах. Т. 2. М.: Издательство МЭИ. 2022. С. 218–231.
7. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 22–46.
8. Rybina G.V., Nikiforov A.Y., Slinkov A.A. and Grigoryev A.A. Automated Formation of the Unified Ontological Space of Students’ Knowledge and Skills to Implement Intellectual Tutoring Tasks Based on Tutoring Integrated Expert Systems // VI International Conference on Information Technologies in Engineering Education (Inforino). 2022. P. 1–6. doi: 10.1109/Inforino53888.2022 .9782941.
9. Рыбина Г.В. Интеллектуальная технология построения обучающих интегрированных экспертных систем: новые возможности // Открытое образование. 2017. Т. 21. № 4. С. 43–57.
10. Фролов И.А. Онтологический подход в управлении адаптивной подготовкой групп специалистов // Онтология проектирования. 2024. Т. 14. № 2 (52). С. 205–216.
11. Рыбина Г.В. Современные подходы к реализации интеллектуального компьютерного обучения на основе разработки и использования обучающих интегрированных экспертных систем// Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2010. № 5. С. 10–15.
12. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем: опыт разработки и использования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 10. С. 4–16.
13. Рыбина Г.В., Сергиенко Е.С. Интеллектуальное обучение на основе интегрированных экспертных систем: моделирование умений обучаемых решать сложные учебные задачи // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. № 1. С. 31–39.
14. Рыбина Г.В., Рыбин В.М., Сергиенко Е.С., Сорокин И.А. Некоторые аспекты интеллектуального обучения на основе использования обучающих интегрированных экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. № 8. С. 3–9.
15. Галеев И.Х. Модель управления процессом обучения в ИОС // Междунар. электронный журнал «Образовательные технологии и общество». 2010. Т. 13. 285–292.
16. Алещенко А.С., Трембач В.М. Интеллектуальная обучающая система кафедры ВУЗа // Открытое образование. 2016.№ 5. С. 47–52.
17. Грибова В.В., Островский Г.Е. Интеллектуальная обучающая среда для диагностики острых хронических заболеваний // Труды XV национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2016). Т. 3. Смоленск: Универсум. 2016. С. 171–179.
18. Фадеева Ю.А., Белова Т.А., Гусев И.В., Шиганова М.В. Анализ программных решений для построения ИОС образовательной организации // Вестник науки и образования. 2020. № 17−1 (95). С. 75–76.
19. Sosnovsky S., Mitrovic A., Lee D., Brusilovsky P., Yudelson M. Ontology-based integration of adaptive educational systems // 16th International Conference on Computers in Education (ICCE 2008). 2008. P. 11–18.
20. Nye B.D. Intelligent tutoring systems by and for the developing world: A review of trends and approaches for educational technology in a global context // International Journal of Articial Intelligence in Education. 2015. № 25. P. 177–203.
21. Bonner D., Walton J., Dorneich M.C., Gilbert S.B., Winer E., Sottilare R.A. The development of a testbed to assess an intelligent tutoring system for teams // Workshops at the 17th International Conference on Articial Intelligence in Education (AIED-WS 2015). CEUR Workshop Proceedings. 2015.
22. Rahman A.A., Abdullah M., Alias S.H. The architecture of agent-based intelligent tutoring system for the learning of software engineering function point metrics // 2nd International Symposium on Agent, Multi-Agent Systems and Robotics (ISAMSR 2016). 2016. P. 139–144.
23. Tang T.Y., Wu A. The implementation of a multi-agent intelligent tutoring system for the learning of computer programming // Proceedings of 16th IFIP World Computer Congress-International Conference on Educational Uses of Communication and Information Technology (ICEUT). 2000. P. 56–67.
24. Трембач В.М. Инжиниринг интеллектуальных обучающих систем ВУЗа // Статистика и экономика. 2016. № 4. С. 64–67.
25. Углев В.А., Гаврилова Т.А. Подход к реализации сквозной визуальной поддержки процессов принятия решений для интеллектуальных автоматизированных обучающих систем // Труды XX Национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2022). Москва, 21−23 декабря 2022. В 2-х томах. Т. 2. М.: Издательство МЭИ. 2022. С. 413–426.
26. Carbonell J.R. AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer-assisted instruction // IEEE Transactions on Man-Machine Systems. 1970. V.MMS‑11. № 4. P. 190–202.
27. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // Информатика. Информационные технологии. Средства и системы. 1990. № 2. С. 3–22.
28. Брусиловский П.Л. Адаптивные и интеллектуальные технологии в сетевом обучении // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 5. С. 25–31.
29. Гаврилова Т.А. Инженерия знаний. Модели и методы: Учебник. СПб.: Издательство «Лань». 2016. 324 с.
30. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
31. Рыбина Г.В., Блохин Ю.М. Методы и программные средства интеллектуального планирования для построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 12–28.
32. Рыбина Г.В., Блохин Ю.М., Фонталина Е.С., Сорокин И.А., Таракчян Л.С. Интеллектуальная программная среда комплекса АТ‑ТЕХНОЛОГИЯ: некоторые аспекты применения для построения интегрированных экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. № 8. С. 19–26.
33. Rybina G.V., Blokhin Y.M. Methods and Software Implementation of Intelligent Planning for Integrated Expert System Design // Scientific and Technical Information Processing. 2019. 46 (6). P. 434−445.
34. Рыбина Г.В., Сергиенко Е.С. Некоторые подходы к автоматизированному построению компетентностно-ориентированных моделей специалистов в области инженерии знаний с использованием обучающих интегрированных экспертных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2017. № 7. С. 3–15.
35. Рыбина Г.В., Никифоров А.Ю., Фонталина Е.С. Онтологический подход к организации учебного процесса по направлению подготовки «Программная инженерия»: особенности формирования компетентностно-ориентированных моделей специалистов // Сб. научных трудов XVII национальной конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием (КИИ-2019). Т. 2. 2019. С. 172–180.
36. Соловов А.В., Меньшикова А.А. Когнитивное моделирование процессов адаптивного обучения // Онтология проектирования. 2024. Т. 14. № 2 (52). С. 181–195.
37. Рыбина Г.В., Никифоров А.Ю., Фонталина Е.С., Григорьев А.А. Автоматизированное формирование персонифицированных стратегий обучения на основе обучающих интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2023. № 6. С. 74–23.
38. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; ИНФРА‑М. 2014. 2021. 432 с.
39. Рыбина Г.В., Слиньков А.А., Григорьев А.А. Онтологии как средство управления процессами построения и использования интегрированных экспертных систем различной архитектурной типологии // Материалы VI Всерос. Поспеловской конф. с междунар. участием «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы». Научное электронное издание под ред. д.т.н., проф. А.В. Колесникова. Калининград: Издательство БФУ им. И. Канта. 2022. С. 190–198.
40. Рыбина Г.В., Григорьев А.А. Практические занятия по методам и технологиям построения динамических интеллектуальных систем: Учеб. пособие. М.: НИЯУ МИФИ. 2024. 140 с.
41. Лаврищева Е.М. Программная инженерия. Парадигмы, технологии и CASE-средства: Учебник для вузов. М.: Издательство Юрайт. 2016. 280 с.
42. Рыбина Г.В., Григорьев А.А. Мониторинг информационной безопасности процессов функционирования обучающих интегрированных экспертных систем // Сб. научных трудов XXVII Российской научной конф. «Инжиниринг предприятий и управление знаниями» (ИП&УЗ-2024). 28−29 ноября 2024. Под науч. ред. Ю.Ф. Тельнова. М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова». 2024. С. 286–292.
43. Массель А.Г., Гаськова Д.А. Онтологический инжиниринг для разработки интеллектуальной системы анализа угроз и оценки рисков кибербезопасности энергетических объектов // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. № 2 (32). С. 225–238.
44. Загорулько Г.Б., Массель Л.В. Разработка интеллектуальной СППР по угрозам энергетической безопасности // Science Intensive Software. 2019. С. 97–103.
45. Васильев В.И., Вульфин А.М., Герасимова И.Б., Картак В.М. Анализ рисков кибербезопасности с помощью нечетких когнитивных карт // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 2 (36). С. 11–21.
46. Кулинич А.А. Классификация когнитивных карт и методы их анализа // Труды 6‑й Междунар. научно-практическая конф. «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». Коломна. 2011. М.: Физматлит. 2011. Т. 1. С. 124–135.