Возможности искусственного интеллекта в совершенствовании информационного образовательного пространства регионов России

Москва 
РИОР

КОЛЛЕКТИВНАЯ МОНОГРАФИЯ

Под редакцией профессора С.О. Крамарова
Под редакцией профессора С.О. Крамарова

Н А У Ч Н А Я  М Ы С Л Ь

ВОЗМОЖНОСТИ 

ИСКУССТВЕННОГО  

ИНТЕЛЛЕКТА  

В СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ 

ИНФОРМАЦИОННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО 

ПРОСТРАНСТВА РЕГИОНОВ РОССИИ

УДК  37+ 004.8 
ББК  74.04 
 
В64

А в т о р с к и й  к о л л е к т и в :
Арапова Е.А. (2.4), Бочаров А.А. (1.4), Вострокнутов И.Е. (2.3), Гребенюк Е.В. 
(1.4), Григорьев И.С. (2.3), Григорьев С.Г. (1.2), Джариев И.Э. (1.3), Козлов О.А. 
(2.1), Крамаров С.О. (1.1, 1.3, 1.4), Лукьянова Г.В. (2.4), Магеррамов И.М. (1.1), 
Максименко В.С. (2.2), Мартынов Д.В. (1.2), Митясова О.Ю. (1.4), Пегу-
шин В.М. (2.2), Петров Е.А. (1.3), Попов О.Р. (1.3), Потопахина О.Н. (2.2), 
Романов Р.М. (2.2)., Русаков А.А. (2.5), Саврасова Ю.В. (2.2), Сарьян В.К. (2.5), 
Сахарова Л.В. (2.4), Усатый Р.С. (2.4), Холодов В.А. (2.2), Храмов В.В. (1.1, 1.5)

ФЗ 
№ 436-ФЗ
Издание не подлежит маркировке 
в соответствии с п. 1 ч. 2 ст. 1

ISBN 978-5-369-02104-0

В64  
Возможности искусственного интеллекта в совершенствовании 
информационного образовательного пространства регионов России : 
коллективная монография / Под ред. С.О. Крамарова. — М.: РИОР, 
2022. — 140 с. (Научная мысль). — DOI: https://doi.org/10.29039/02104-0

ISBN 978-5-369-02104-0

Монография написана коллективом авторов по результатам работы 

тематической площадки «Возможности искусственного интеллекта в со-
вершенствовании информационного образовательного пространства 
регионов России» в рамках XX Всероссийской конференции и XXX 
Всероссийской школы-семинара «Интеграция университетов России 
в мировое образовательное и научное пространство с учетом региональ-
ных особенностей», а также на основе регулярных совещаний в рамках 
виртуальной лаборатории по исследованию искусственного интеллекта 
и робототехники. Дискуссия проводилась в формате, совмещенном с со-
вещанием Южного отделения межрегиональной общественной органи-
зации «Академия информатизации образования» (ЮО АИО). Обсуждение 
было посвящено вопросам применения современных информационных 
технологий, программных средств, искусственного интеллекта, цифро-
визации в образовательных организациях при осуществлении образова-
тельной деятельности и воспитательного процесса. 

Предлагаемые материалы могут быть полезны специалистам управ-

ления системы образования России и ее регионов, сотрудникам феде-
ральных и региональных органов власти и управления, а также регио-
нальным объединениям академической мобильности.

УДК 37+004.8 
ББК 74.04

© Коллектив авторов

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие редакторов ................................................................................5

1.  СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ,  

ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА И ЭЛЕМЕНТЫ ИСКУССТВЕННОГО  
ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ СОВРЕМЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ ......7

1.1. Человеко-машинный комплекс на базе гибридного  
интеллекта для развития международных связей ................................7
1.2. Параметры классификации антропоморфных роботов —  
ассистентов преподавателей в условиях санкций  .............................17

1.3. Подготовка параметров моделирования динамики  
формирования сетей, построенных на основе международных  
библиографических баз данных ........................................................22
1.4. Цифровая научно-образовательная среда (ЦНОС)  
и инструменты для ее адаптации к индивидуальным свойствам  
обучаемых ......................................................................................31
1.5. Когнитивная модель геоинформационного пространства:  
образовательные аспекты  ...............................................................36

2.  ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ  

В ОБЕСПЕЧЕНИИ ОБРАЗОВАНИЯ В ПЕРИОД  
ВЫХОДА РОССИИ ИЗ БОЛОНСКОГО ПРОЦЕССА .......................................48

2.1. Организационно-методическое обеспечение смешанного  
обучения в общеобразовательных организациях ................................48
2.2. Использование цифровизации в образовательных  
организациях в воспитательном процессе и адаптации  
детей ДНР и ЛНР в системе российского образования  
из опыта работы Неклиновского района ............................................60
2.3. Дидактические возможности современных научных  
и графических калькуляторов для математического  
и естественно-научного образования ................................................67

2.4. Разработка программного комплекса для оценки  
финансово-экономического состояния отрасли на основе  
методов интеллектуального анализа данных (ИАД) ...........................82
2.5. Необходимость реноваций системы управления  
образовательными учреждениями РФ в условиях  
выхода из Болонского соглашения..................................................119

Сведения об авторах ..................................................................................135

ПРЕДИСЛОВИЕ РЕДАКТОРОВ

В монографии рассматриваются особенности моделирования 

систем поддержки управления образовательными процессами 
в многоуровневой системе образования с применением современ-
ных информационных технологий, включая роботов-ассистентов, 
в том числе и на основе когнитивного подхода. Основная цель про-
веденных авторами исследований — сформулировать необходи-
мость и актуальность исследований в области гибридного челове-
ко-машинного интеллекта для системы образования. 

Важным аспектом такого подхода является гибкость методик 

обучения в условиях многоязычного, в том числе международного 
обучения. В монографии предлагаются варианты применения не-
четких когнитивных карт и их реализации в качестве программно-
го инструмента для управления автоматизированным обучением. 
Показано в том числе, как можно учитывать НЕ-факторы, име-
ющие место в образовательном процессе, результаты статического 
и сценарного моделирования, возможности их применения при 
формировании индивидуальных траекторий обучения, включая 
многосложность современных информационно-образовательных 
технологий с использованием теории перколяций и др.

Использование новых информационно-коммуникационных 

технологий является начальным условием для дальнейшего разви-
тия цифровой педагогики. 

Цифровизация системы образования методически опирается на 

новые образовательные стандарты, используя современный ком-
петентностный подход, необходимым инструментом которого яв-
ляется создание учебных материалов, а также использование со-
временных инструментарием для эффективной доставки контента. 
Преподавательский состав начинает активно применять цифровые 
технологии, облегчающие работу. Изменения в образовании, свя-
занные с цифровизацией образования, приводят к глубоким изме-
нениям и на рынке труда. Это является поводом для дальнейшей 

реорганизации образовательного процесса. Электронные библио-
течные ресурсы всех вузов мира, а также учебные материалы луч-
ших преподавателей стали доступны для всех обучающихся. В бли-
жайшие годы будут разработаны и внедрены такие системы авто-
матического перевода текстов и речи с любого языка. Подобные 
действия приведут к серьезной перестройке образовательного про-
цесса, изменению роли педагога, который в дальнейшем не будет 
объяснять тот или иной материал, а будет помогать найти располо-
жение этого материала в информационных системах и правильно 
понять его.

Сказанное выше определяет необходимость быстрого внедрения 

современной цифровой базы образовательного процесса инфор-
мационно-образовательной среды (ИОС). 

Вместе с тем современные условия влияния внешних санкций 

на систему образования России определили и быстрое принятие 
решений о выходе России из Болонского процесса, который суще-
ственно разрушил исторически сложившуюся эффективную систе-
му образования России.

1.  СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, 

ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА И ЭЛЕМЕНТЫ  
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ 
СОВРЕМЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ

1.1. Человеко-машинный комплекс на базе гибридного 

интеллекта для развития международных связей

Крамаров С.О., Храмов В.В., Магеррамов И.М.

Введение
Особенности моделирования системы поддержки управления 

образовательным процессом с применением робота-ассистента на 
основе когнитивного подхода является одним из направлений меж-
дународных исследований для применения роботов в системах 
образования различного уровня. В последние годы, в условиях гло-
бальной цифровизации, процесс принятия решений все в большей 
степени предполагает использование гибридного интеллекта, ха-
рактеризуемого тесной взаимосвязью человека и искусственного 
интеллекта, робота. 

В современном образовании очень важно применять достиже-

ния цифровой эпохи, где образовательная система, в силу своей 
специфики, консервативна. С одной стороны, это благо, так как 
обеспечивается преемственность педагогических традиций, с дру-
гой стороны, «нельзя не учитывать социальную реальность, в ко-
торой живет и будет жить современное поколение. В методах и си-
стеме образования органично должны сочетаться традиционные 
принципы обучения и новые технологии» [1]. 

Для исследования возможностей применения на практике экзем-

пляр робота был передан на кафедру информатики и прикладной 

математики МГПУ. Он способен проводить проверку остаточных 
знаний, выводить на экран изображение с проектора, давать и про-
верять задания и др. Учитывая имеющиеся наработки в распознава-
нии сцен системами технического зрения [2], а также воспринимая 
учебный процесс как System of Systems [3], можно существенно повысить 
интеллектуальные возможности такого робота по ассисти-
рованию преподавателю. У робота уже есть функция распознавания 
лиц и голоса, а следовательно, он сможет не только проводить перекличку 
в классе [3], но и выявлять психоэмоциональные особенности 
каждого студента для корректирования траектории обучения. 
В данном исследовании показана возможность применения гибридного 
человеко-машинного интеллекта для образования. Важным 
аспектом такого подхода представляется гибкость методики обучения 
в условиях многоязычного, в том числе международного обучения. 
При этом необходимо учитывать НЕ-факторы, имеющие место 
в образовательном процессе, результаты статического и сценарного 
моделирования, возможности их применения для формирования 
индивидуальных траекторий обучения. 

Перспективы применения роботов  
в качестве ассистентов преподавателя
Применение роботов в образовательном процессе может заключаться 
в том числе в осуществлении визуального контроля процесса 
обучения (при этом в реализации системы технического зрения 
могут использоваться разработки, связанные с построением триан-
гуляции Делоне и распознаванием изображений на гексагональной 
растровой решетке). Оцениваются движения, переговоры студента 
и то, какие приложения/окна открыты на экране компьютера.

Этим функции роботов не ограничиваются. Одной из перспек-

тив является возможность проведения занятий в мультиязыковой 
среде, когда робот может дублировать информацию от преподава-
теля на всех необходимых языках, используемых в группе студен-
тов. И наоборот, он может выступать в качестве переводчика ин-
формации со стороны студента, причем может дублироваться не 
только голосовая информации, но и графическая.

Информационный образ роботов-ассистентов преподавателя 

включает в себя наиболее полный набор характеристик, позволя-
ющих описать исследуемый объект, в данном случае — антропом-
орфные роботы-ассистенты (АРА). 

Рассмотрим возможность использования метода анализа иерар-

хий (МАИ) Т. Саати [4] для формирования группы необходимых 

свойств (характеристик) перспективного АРА для типового вуза. 
Отметим также, что вариант реализации МАИ может быть реали-
зован в программной системе «СППР Выбор» [5], которая и была 
использована в данном исследовании.

Средний уровень иерархии представлен как раз перечнем пара-

метров, которыми должны обладать антропоморфные роботы. Пе-
речислим их:

–  стоимость;
–  габариты (рост, масса);
–  органы чувств (зрение, слух);
–  голос и динамик;
–  движение и ориентация (датчики, позволяющие роботу пе-

редвигаться, наличие сервоприводов);

–  интеллект (программное обеспечение, степень обученности 

и обучаемости);

–  Bluetooth-модуль для управления роботом с помощью смарт-

фона.

Выбор наиболее важных характеристик архитектуры роботов 

для их использования в образовательном процессе позволит обе-
спечить формирование необходимого «уровня теоретических, 
практических знаний, привитие навыков и приемов практическо-
го применения полученных знаний при обучении в образователь-
ных учреждениях» [6].

Рассмотрим некоторые перспективы применения антропомор-

фных роботов в качестве ассистентов преподавателей. Одна из пер-
спектив связана с оценкой исходного уровня знаний студентов 
и его динамики уровня с учетом положительного и отрицательного 
влияния коммуникации. Имеются в виду качество и скорость вы-
полнения заданий, формирование новых идей в процессе самосто-
ятельной работы.

Антропоморфные роботы в образовательном процессе приоб-

ретают роль важных элементов для дидактических материалов 
и могут способствовать повышению качества обучения и заинте-
ресованности (в частности, на уроках информатики, робототехни-
ки и технологии). Остальные учебные дисциплины не предполага-
ют использование любой робототехники в связи с ограничениями, 
накладываемыми образовательными стандартами, программой 
обучения, возможностями учителей-предметников. Однако ситу-
ация может поменяться, если обратить внимание на потенциаль-
ные возможности и сценарии участия антропоморфного робота 
в образовательном процессе.

Разработанная ранее группой авторов из Брянского ГТУ под 

руководством А. Г. Подвесовского программная система «Игла» 
применялась довольно успешно [4, 5, 7–9]. Однако в рамках этих 
исследований пока не исследовались вопросы использования в ка-
честве субъекта робототехнической системы с гибридным интел-
лектом. Рассмотрим вариант нечетких когнитивных карт (НКК) 
для робототехнической системы (РТС) поддержки обучения. 

Постановка задачи управления обучающей  
робототехнической системы с помощью НКК
Пусть G(F, W) — НКК, где F = {fi} — множество концептов (факторов): 

1,
i
n
=
, а W = [wij] — матрица смежности, причем, wij ∈ [–1, 1];

Φ = {ϕi} — шкалы факторов: 
1,
i
n
=
, задаваемые в виде отображения;

ϕi : zik → xik, где zik — k-е лингвистическое значение фактора fi, 

zik ∈ Z, Z — упорядоченное множество лингвистических значений, 
xik ∈ [0, 1]. 

X(0) = (x1(0), …, xn(0)), xi (0), ∀i — вектор начальных значений 

всех факторов. 

Тогда слабоструктурированной ситуацией в учебном процессе 

будем называть кортеж 〈G(F, W), Φ, X(0))〉.

Найти множество управляющих (Fin ⊆ F) и множество целевых 

(Fout ⊆ F) факторов. 

Основные факторы «определяются как субъективно-экспертным 
путем, так и с помощью метода анализа иерархий Т. Саати» [7]. 
При этом наборы как управляющих, так и целевых факторов открыты (
не фиксированы). 

Экспертным путем «определяется множество управляющих 

факторов. Управляющими считаются факторы, для которых эксперт 
предполагает наличие ресурсов управления R, заданных вектором 
ограничений R = (r1, …, rm), где ri ∈ [0, 1] — максимально 
возможное значение i-го фактора ресурса. Ограничения на ресурсы 
позволяют определить для каждого фактора максимально возмож-
ные приращения значений факторов в виде векторов допустимых 
приращений факторов» [4]:

max
in
P
 = (p1, …, pm), pi = ri – xi (0), 

где pi ∈ [–1, 1], i = 1, …, m, xi (0) — начальное значение фактора. 

Рассмотрим реализацию когнитивного подхода к разработке 

стратегии управления ситуацией в учебном процессе с применени-
ем РТС подробнее.

Моделирование стратегий управления учебного занятия  
с применением гибридного интеллекта
Проведем исследование прогнозирования развития роботизи-

рованного образовательного комплекса при различных начальных 
тенденциях и управляющих воздействиях и поиск эффективных 
управленческих решений для повышения их эффективности, ис-
пользуя подход, изложенный в [5, 8]. 

Определение списка ключевых факторов, влияющих на качество 

подготовки студентов на учебных занятиях с использованием РТС, 
выполнялось с привлечением группы экспертов, в результате чего 
были отобраны 19 наиболее значимых факторов, взятых за основу 
для формирования множества концептов когнитивной модели 
(рис. 1.1). 

Разделим концепты на следующие 4 группы: 
–  преподаватели;
–  студенты;
–  робот;
–  внешние значимые факторы. 
При построении когнитивной карты авторами была применена 

методика «идентификации структуры и параметров нечеткой когни-

Рис. 1.1. Основные концепты (факторы) НКК

тивной модели, основанная на совместном использовании эксперт-
ной и статистической информации» [9, 10]. Для данных применя-
емых педагогических методов использовались данные Росстата. 

Построенная НКК показана на рис. 1.2. Толщина дуг пропор-

циональна интенсивности влияний между концептами, при этом 
дуга, обозначаемая сплошной линией, соответствует положитель-
ному влиянию, а штриховой — отрицательному.

Для оценки достоверности результатов построения модели может 

быть использована матрица ее системных показателей, характеризу-
ющая согласованность компонентов модели (рис. 1.3, 1.4). В частно-
сти, консонанс взаимного влияния i-го и j-го факторов вычисляется 
как [11–13]:

 

|(
)
( 
 
)|
 
|
|    
 

ij
ji
ij
ji
ij
jj
ij
ji
ij
ji

z
z
z
z
C
C
z
z
z
z

+
+
+
=
=
+
+

,

 

где  ijz  характеризует силу положительного влияния, а    
ijz  — силу 

отрицательного влияния i-го фактора на j-й. На основе матрицы 
Z могут быть рассчитаны следующие системные показатели не-
четкой когнитивной карты.

Рис. 1.2. Нечеткая когнитивная карта организации занятия