Программные системы интеллектуального обучения (СИО, англ. Intelligent Tutoring Systems, ITS) помогают компаниям и образовательным учреждениям предоставлять и реализовывать образовательные курсы или учебные программы, применяя интеллектуальные технологии.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального обучения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

ATutor — это система дистанционого обучения с открытым исходным кодом, используемая для управления онлайн-курсами, а также для создания интерактивных электронных учебных материалов и предоставления доступа к ним. Узнать больше про ATutor

ILIAS — это свободная система управления обучением с открытым кодом, обеспечивающая создание и проведение образовательных курсов, тестирование, совместную работу и коммуникацию пользователей с поддержкой многоязычности и стандартов SCORM. Узнать больше про ILIAS

SAP SuccessFactors Learning — это облачная платформа корпоративного обучения, интегрированная с HR-системами, для управления развитием персонала, создания курсов и аналитики эффективности обучения с доступом с любых устройств. Узнать больше про SAP SuccessFactors Learning
Программные системы интеллектуального обучения (СИО, англ. Intelligent Tutoring Systems, ITS) помогают компаниям и образовательным учреждениям предоставлять и реализовывать образовательные курсы или учебные программы, применяя интеллектуальные технологии.
Интеллектуальное обучение – это инновационный подход к образовательному процессу, основанный на применении искусственного интеллекта (ИИ) и других передовых технологий для оптимизации и индивидуализации обучения. Этот процесс подразумевает использование алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других интеллектуальных технологий для адаптации учебного контента и методов преподавания к потребностям и уровню подготовки каждого учащегося.
Интеллектуальное обучение включает в себя несколько ключевых аспектов:
Генерация персонализированных учебных материалов: ИИ может анализировать данные об успехах и трудностях каждого ученика, чтобы создавать индивидуальные учебные планы и задания, соответствующие его уровню знаний и способностям.
Автоматизация проверки заданий: Нейросети способны проверять письменные работы, тесты и проекты, предоставляя обратную связь и рекомендации по улучшению. Это освобождает время учителей для более глубокого взаимодействия с учениками.
Интерактивные обучающие платформы: Интеграция ИИ в образовательные платформы позволяет создавать динамичные и интерактивные учебные среды, где ученики могут практиковаться, решать задачи и получать мгновенную обратную связь.
Прогнозирование успеваемости: Анализируя данные об учебном процессе, ИИ может предсказывать потенциальные проблемы с успеваемостью и предлагать меры по их предотвращению.
Адаптивное обучение: Системы интеллектуального обучения могут автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям учащихся, предлагая различные подходы и методы обучения в зависимости от реакции ученика.
Интеграция с социальными сетями и мобильными устройствами: - Использование социальных сетей и мобильных приложений для обучения позволяет учащимся получать доступ к учебным материалам и заданиям в любое время и в любом месте.
Интеллектуальное обучение открывает новые возможности для повышения эффективности и доступности образования, позволяя каждому ученику получать индивидуальное внимание и поддержку, необходимые для достижения успеха.
Системы интеллектуального обучения предназначены для имитации преподавателей-людей и предоставления учащимся немедленных и индивидуальных инструкций или обратной связи, обычно не требуя вмешательства учителя. Они направлены на обеспечение осмысленного и эффективного обучения с использованием различных вычислительных технологий.
ИТС стремятся обеспечить доступ к высококачественному образованию для каждого студента, воспроизводя преимущества индивидуального обучения в условиях, когда в противном случае учащиеся имели бы доступ к индивидуальным инструкциям от одного преподавателя (например, лекции в классе) или вообще без преподавателя (например, домашние задания онлайн). Они часто разрабатываются с целью обеспечения доступа к высококачественному образованию для каждого студента.
Системы интеллектуального обучения в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем интеллектуального обучения (СИО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций могут быть актуальны СИО с расширенными возможностями аналитики и интеграции с существующими корпоративными информационными системами, в то время как для малых и средних предприятий приоритет может быть отдан более простым и экономически выгодным решениям с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы СИО с поддержкой работы с конфиденциальной информацией и соответствием стандартам информационной безопасности, тогда как в образовательной сфере акцент может быть сделан на интерактивности и разнообразии форматов обучения. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам и возможностям масштабирования системы.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе СИО стоит обратить внимание на репутацию разработчика и отзывы других пользователей, а также на условия лицензирования и стоимость владения системой, включая не только первоначальные затраты на приобретение лицензии, но и расходы на внедрение, настройку, техническое обслуживание и обновление системы. Важно также оценить, насколько система способна адаптироваться к будущим тенденциям в области образовательных технологий и искусственного интеллекта, чтобы инвестиции в СИО оставались оправданными в долгосрочной перспективе.
Системы интеллектуального обучения (СИО) представляют собой перспективное направление в сфере образовательных технологий, позволяющее оптимизировать процесс обучения и повысить его эффективность. Они используют алгоритмы машинного обучения и другие интеллектуальные технологии для адаптации учебного процесса под потребности обучающихся. Среди ключевых преимуществ СИО можно выделить:
Персонализация обучения. СИО анализируют уровень знаний и навыки каждого обучающегося, формируя индивидуальный учебный план, что способствует более эффективному усвоению материала и повышению качества образования.
Оптимизация ресурсов. Системы позволяют рационально использовать временные и материальные ресурсы, сокращая затраты на разработку и проведение образовательных программ, при этом повышая их результативность.
Автоматизация оценки знаний. СИО обеспечивают объективную и оперативную оценку уровня знаний обучающихся, минимизируя человеческий фактор и снижая нагрузку на преподавателей.
Повышение вовлечённости обучающихся. Интерактивный характер обучения с использованием СИО способствует повышению интереса к учебному процессу и мотивации к обучению, что положительно сказывается на результатах.
Масштабируемость образовательных программ. СИО позволяют легко масштабировать образовательные программы для большого количества обучающихся без существенного увеличения ресурсов, что особенно важно для крупных компаний и образовательных учреждений.
Непрерывное обновление контента. Системы могут автоматически обновлять учебный контент, интегрируя новые знания и тенденции, что обеспечивает актуальность образовательных программ.
Аналитика и отчётность. СИО предоставляют детальную аналитику по прогрессу обучающихся и эффективности учебных программ, что позволяет своевременно корректировать образовательный процесс и принимать обоснованные управленческие решения.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального обучения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем интеллектуального обучения (СИО) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённым применением алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, расширением возможностей персонализации образовательных траекторий, интеграцией с другими корпоративными и образовательными системами, а также ростом значимости аналитики данных для оценки эффективности обучения. Среди ключевых трендов:
Развитие адаптивных обучающих алгоритмов. СИО будут использовать более сложные модели машинного обучения для адаптации контента под индивидуальные потребности и уровень знаний каждого пользователя, что повысит эффективность усвоения материала.
Интеграция с системами управления обучением (LMS). СИО станут более тесно взаимодействовать с платформами управления обучением, обеспечивая бесшовный обмен данными и расширяя возможности для организации учебного процесса.
Применение технологий расширенной реальности (XR). Внедрение элементов виртуальной и дополненной реальности позволит создавать иммерсивные образовательные сценарии, улучшая восприятие и запоминание информации.
Усиление аналитики образовательных данных. СИО будут предоставлять более детальный анализ прогресса учащихся, позволяя оперативно корректировать учебные программы и методы преподавания.
Развитие мультимодальных интерфейсов. Системы будут поддерживать различные способы взаимодействия (голосовые команды, жесты и т. д.), что сделает обучение более удобным и доступным для широкого круга пользователей.
Интеграция с корпоративными информационными системами. СИО станут неотъемлемой частью экосистемы корпоративных ИТ-решений, обеспечивая обучение и повышение квалификации сотрудников в рамках бизнес-процессов.
Укрепление безопасности и защиты данных. В условиях растущего объёма персональных данных акцент будет сделан на разработку надёжных механизмов шифрования и аутентификации для защиты информации учащихся и образовательных учреждений.
Atutor Projekt

ATutor — это система дистанционого обучения с открытым исходным кодом, используемая для управления онлайн-курсами, а также для создания интерактивных электронных учебных материалов и предоставления доступа к ним.
ILIAS

ILIAS — это свободная система управления обучением с открытым кодом, обеспечивающая создание и проведение образовательных курсов, тестирование, совместную работу и коммуникацию пользователей с поддержкой многоязычности и стандартов SCORM.
SAP SE

SAP SuccessFactors Learning — это облачная платформа корпоративного обучения, интегрированная с HR-системами, для управления развитием персонала, создания курсов и аналитики эффективности обучения с доступом с любых устройств.
Программные системы интеллектуального обучения (СИО, англ. Intelligent Tutoring Systems, ITS) помогают компаниям и образовательным учреждениям предоставлять и реализовывать образовательные курсы или учебные программы, применяя интеллектуальные технологии.
Интеллектуальное обучение – это инновационный подход к образовательному процессу, основанный на применении искусственного интеллекта (ИИ) и других передовых технологий для оптимизации и индивидуализации обучения. Этот процесс подразумевает использование алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других интеллектуальных технологий для адаптации учебного контента и методов преподавания к потребностям и уровню подготовки каждого учащегося.
Интеллектуальное обучение включает в себя несколько ключевых аспектов:
Генерация персонализированных учебных материалов: ИИ может анализировать данные об успехах и трудностях каждого ученика, чтобы создавать индивидуальные учебные планы и задания, соответствующие его уровню знаний и способностям.
Автоматизация проверки заданий: Нейросети способны проверять письменные работы, тесты и проекты, предоставляя обратную связь и рекомендации по улучшению. Это освобождает время учителей для более глубокого взаимодействия с учениками.
Интерактивные обучающие платформы: Интеграция ИИ в образовательные платформы позволяет создавать динамичные и интерактивные учебные среды, где ученики могут практиковаться, решать задачи и получать мгновенную обратную связь.
Прогнозирование успеваемости: Анализируя данные об учебном процессе, ИИ может предсказывать потенциальные проблемы с успеваемостью и предлагать меры по их предотвращению.
Адаптивное обучение: Системы интеллектуального обучения могут автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям учащихся, предлагая различные подходы и методы обучения в зависимости от реакции ученика.
Интеграция с социальными сетями и мобильными устройствами: - Использование социальных сетей и мобильных приложений для обучения позволяет учащимся получать доступ к учебным материалам и заданиям в любое время и в любом месте.
Интеллектуальное обучение открывает новые возможности для повышения эффективности и доступности образования, позволяя каждому ученику получать индивидуальное внимание и поддержку, необходимые для достижения успеха.
Системы интеллектуального обучения предназначены для имитации преподавателей-людей и предоставления учащимся немедленных и индивидуальных инструкций или обратной связи, обычно не требуя вмешательства учителя. Они направлены на обеспечение осмысленного и эффективного обучения с использованием различных вычислительных технологий.
ИТС стремятся обеспечить доступ к высококачественному образованию для каждого студента, воспроизводя преимущества индивидуального обучения в условиях, когда в противном случае учащиеся имели бы доступ к индивидуальным инструкциям от одного преподавателя (например, лекции в классе) или вообще без преподавателя (например, домашние задания онлайн). Они часто разрабатываются с целью обеспечения доступа к высококачественному образованию для каждого студента.
Системы интеллектуального обучения в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем интеллектуального обучения (СИО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций могут быть актуальны СИО с расширенными возможностями аналитики и интеграции с существующими корпоративными информационными системами, в то время как для малых и средних предприятий приоритет может быть отдан более простым и экономически выгодным решениям с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы СИО с поддержкой работы с конфиденциальной информацией и соответствием стандартам информационной безопасности, тогда как в образовательной сфере акцент может быть сделан на интерактивности и разнообразии форматов обучения. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам и возможностям масштабирования системы.
Ключевые аспекты при принятии решения:
Кроме того, при выборе СИО стоит обратить внимание на репутацию разработчика и отзывы других пользователей, а также на условия лицензирования и стоимость владения системой, включая не только первоначальные затраты на приобретение лицензии, но и расходы на внедрение, настройку, техническое обслуживание и обновление системы. Важно также оценить, насколько система способна адаптироваться к будущим тенденциям в области образовательных технологий и искусственного интеллекта, чтобы инвестиции в СИО оставались оправданными в долгосрочной перспективе.
Системы интеллектуального обучения (СИО) представляют собой перспективное направление в сфере образовательных технологий, позволяющее оптимизировать процесс обучения и повысить его эффективность. Они используют алгоритмы машинного обучения и другие интеллектуальные технологии для адаптации учебного процесса под потребности обучающихся. Среди ключевых преимуществ СИО можно выделить:
Персонализация обучения. СИО анализируют уровень знаний и навыки каждого обучающегося, формируя индивидуальный учебный план, что способствует более эффективному усвоению материала и повышению качества образования.
Оптимизация ресурсов. Системы позволяют рационально использовать временные и материальные ресурсы, сокращая затраты на разработку и проведение образовательных программ, при этом повышая их результативность.
Автоматизация оценки знаний. СИО обеспечивают объективную и оперативную оценку уровня знаний обучающихся, минимизируя человеческий фактор и снижая нагрузку на преподавателей.
Повышение вовлечённости обучающихся. Интерактивный характер обучения с использованием СИО способствует повышению интереса к учебному процессу и мотивации к обучению, что положительно сказывается на результатах.
Масштабируемость образовательных программ. СИО позволяют легко масштабировать образовательные программы для большого количества обучающихся без существенного увеличения ресурсов, что особенно важно для крупных компаний и образовательных учреждений.
Непрерывное обновление контента. Системы могут автоматически обновлять учебный контент, интегрируя новые знания и тенденции, что обеспечивает актуальность образовательных программ.
Аналитика и отчётность. СИО предоставляют детальную аналитику по прогрессу обучающихся и эффективности учебных программ, что позволяет своевременно корректировать образовательный процесс и принимать обоснованные управленческие решения.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального обучения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем интеллектуального обучения (СИО) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённым применением алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, расширением возможностей персонализации образовательных траекторий, интеграцией с другими корпоративными и образовательными системами, а также ростом значимости аналитики данных для оценки эффективности обучения. Среди ключевых трендов:
Развитие адаптивных обучающих алгоритмов. СИО будут использовать более сложные модели машинного обучения для адаптации контента под индивидуальные потребности и уровень знаний каждого пользователя, что повысит эффективность усвоения материала.
Интеграция с системами управления обучением (LMS). СИО станут более тесно взаимодействовать с платформами управления обучением, обеспечивая бесшовный обмен данными и расширяя возможности для организации учебного процесса.
Применение технологий расширенной реальности (XR). Внедрение элементов виртуальной и дополненной реальности позволит создавать иммерсивные образовательные сценарии, улучшая восприятие и запоминание информации.
Усиление аналитики образовательных данных. СИО будут предоставлять более детальный анализ прогресса учащихся, позволяя оперативно корректировать учебные программы и методы преподавания.
Развитие мультимодальных интерфейсов. Системы будут поддерживать различные способы взаимодействия (голосовые команды, жесты и т. д.), что сделает обучение более удобным и доступным для широкого круга пользователей.
Интеграция с корпоративными информационными системами. СИО станут неотъемлемой частью экосистемы корпоративных ИТ-решений, обеспечивая обучение и повышение квалификации сотрудников в рамках бизнес-процессов.
Укрепление безопасности и защиты данных. В условиях растущего объёма персональных данных акцент будет сделан на разработку надёжных механизмов шифрования и аутентификации для защиты информации учащихся и образовательных учреждений.