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:

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

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

IMC Learning Suite — это корпоративная система обучения, обеспечивающая создание целостных обучающих программ с использованием e-learning технологий для повышения мотивации и эффективности персонала. Узнать больше про IMC Learning Suite
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 данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке систем интеллектуального обучения (СИО) продолжат развиваться ключевые технологические тенденции, направленные на повышение эффективности образовательного процесса и интеграцию СИО в различные информационные экосистемы. Ожидается дальнейшее совершенствование интеллектуальных алгоритмов, расширение возможностей персонализации, усиление аналитических функций и повышение уровня безопасности данных.
Системы интеллектуального обучения в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:
Развитие генеративных моделей. СИО будут активнее использовать генеративные модели искусственного интеллекта для создания обучающего контента, симуляции диалогов и разработки интерактивных учебных материалов, что позволит значительно обогатить образовательный процесс.
Углублённая персонализация обучения. Алгоритмы машинного обучения будут учитывать ещё больше параметров для формирования индивидуальных образовательных траекторий, включая стиль обучения, скорость усвоения материала и психологические особенности учащихся.
Интеграция с корпоративными системами. СИО станут более тесно взаимодействовать с ERP-системами и другими корпоративными приложениями, что позволит автоматизировать процессы обучения и повышения квалификации сотрудников в рамках бизнес-процессов компании.
Применение мультимодальных технологий. Развитие интерфейсов, поддерживающих одновременное использование текстовой, аудио- и видеоинформации, а также жестов и голосовых команд, сделает обучение более интерактивным и доступным для разных категорий пользователей.
Расширение использования XR-технологий. Внедрение виртуальной и дополненной реальности будет способствовать созданию более реалистичных и вовлекающих образовательных сценариев, что улучшит понимание сложных тем и повысит запоминаемость информации.
Усиление аналитики данных. СИО будут предоставлять более глубокий анализ образовательных данных, включая прогнозирование успеваемости учащихся, выявление проблемных зон в учебных программах и оценку эффективности педагогических методов.
Повышение уровня защиты данных. В связи с ростом объёмов персональных данных акцент будет сделан на разработку и внедрение продвинутых механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для обеспечения конфиденциальности информации.
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.
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.
IMC

IMC Learning Suite — это корпоративная система обучения, обеспечивающая создание целостных обучающих программ с использованием e-learning технологий для повышения мотивации и эффективности персонала.
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 данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке систем интеллектуального обучения (СИО) продолжат развиваться ключевые технологические тенденции, направленные на повышение эффективности образовательного процесса и интеграцию СИО в различные информационные экосистемы. Ожидается дальнейшее совершенствование интеллектуальных алгоритмов, расширение возможностей персонализации, усиление аналитических функций и повышение уровня безопасности данных.
Системы интеллектуального обучения в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:
Развитие генеративных моделей. СИО будут активнее использовать генеративные модели искусственного интеллекта для создания обучающего контента, симуляции диалогов и разработки интерактивных учебных материалов, что позволит значительно обогатить образовательный процесс.
Углублённая персонализация обучения. Алгоритмы машинного обучения будут учитывать ещё больше параметров для формирования индивидуальных образовательных траекторий, включая стиль обучения, скорость усвоения материала и психологические особенности учащихся.
Интеграция с корпоративными системами. СИО станут более тесно взаимодействовать с ERP-системами и другими корпоративными приложениями, что позволит автоматизировать процессы обучения и повышения квалификации сотрудников в рамках бизнес-процессов компании.
Применение мультимодальных технологий. Развитие интерфейсов, поддерживающих одновременное использование текстовой, аудио- и видеоинформации, а также жестов и голосовых команд, сделает обучение более интерактивным и доступным для разных категорий пользователей.
Расширение использования XR-технологий. Внедрение виртуальной и дополненной реальности будет способствовать созданию более реалистичных и вовлекающих образовательных сценариев, что улучшит понимание сложных тем и повысит запоминаемость информации.
Усиление аналитики данных. СИО будут предоставлять более глубокий анализ образовательных данных, включая прогнозирование успеваемости учащихся, выявление проблемных зон в учебных программах и оценку эффективности педагогических методов.
Повышение уровня защиты данных. В связи с ростом объёмов персональных данных акцент будет сделан на разработку и внедрение продвинутых механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для обеспечения конфиденциальности информации.