Введение
Развитие современного образования в условиях формирования высокотехнологичного пространства деятельности и цифрового общества требует новых подходов к организации учебного процесса. Ключевым компонентом образовательной системы в условиях перехода к цифровой парадигме становится соответствующая цифровая среда и её ресурсы, которые воспитывают индивидов, способных к интеллектуально активной деятельности [5, 9]. В понимании Т. Н. Носковой, цифровая образовательная среда представляет собой открытый комплекс условий и возможностей для обучения ученика и воспитания его личности [8]. В условиях современных реалий, когда традиционные методы обучения, такие как школьные уроки и занятия с репетиторами продолжают доказывать свою востребованность, возникает необходимость их дополнения инновационными инструментами, способными повысить эффективность образовательного процесса.
Тенденции образования сегодня указывают на растущую роль технологий, особенно интеллектуальных систем обучения, основанных на искусственном интеллекте [6]. Такие системы способны не только предоставлять персонализированные учебные материалы, но и анализировать прогресс учащихся, выявлять их слабые стороны и предлагать индивидуальные траектории обучения. В отличие от традиционного репетиторства, которое зачастую недоступно для широких слоёв населения из-за высокой стоимости, цифровые решения могут стать более демократичным и гибким инструментом, дополняющим существующие образовательные практики.

Результаты опроса о использовании услуг репетиторов
В рамках исследования был проведен опрос среди 300 человек, включая как школьников старших классов (70%), так и студентов младших курсов университетов (30%). Респондентам задавались вопросы о частоте использования услуг репетиторов, их стоимости и причинах обращения за дополнительной помощью.
Из всех участников опроса 62% сообщили, что хотя бы раз пользовались услугами репетиторов. При этом наибольший процент таких респондентов наблюдается среди школьников (70%), тогда как среди студентов этот показатель составляет 54%.
Согласно полученным данным, средняя сумма, которую тратят опрошенные на услуги репетиторов, составляет 4000 рублей в месяц.
Участники опроса указали следующие основные причины, побудившие их обратиться за помощью: Подготовка к экзаменам (ЕГЭ, ОГЭ, внутренние вузовские экзамены) — 45%; Недостаточное понимание материала на уроках/лекциях — 30%; Желание углубить знания по определенному предмету — 15%; Индивидуальный подход и удобство формата занятий — 10%. Интересно, что среди школьников доминирует цель подготовки к ЕГЭ (52%), тогда как студенты чаще обращались за помощью из-за сложности учебного материала (40%).
Опрос показал, что услуги репетиторов остаются востребованными среди молодёжи, особенно в контексте подготовки к важным экзаменам и преодоления сложностей в освоении учебных дисциплин. Средние затраты на такие услуги составляют около 3200 рублей в месяц, что является существенной статьей расходов для семей. При этом большинство респондентов считают, что индивидуальные занятия с репетитором являются обязательным условием достижения высоких учебных результатов.
По мнению некоторых исследователей, если ранее определение репетиторства представляло собой «краткосрочную платную услугу, имеющую вполне конкретные сравнительно быстро достигаемые цели», то в настоящее время к функциям репетитора заведомо относятся более широкие психолого-педагогические задачи, включая не только углублённые метапредметные знания, но и повышение интереса к направлению, развитие исследовательских навыков и расширение кругозора [4].
Таким образом, репетиторство трансформируется из узконаправленной услуги в более комплексный формат, который охватывает не только академическую подготовку, но и личностное развитие учащихся, адаптируясь под современные запросы. Оно не только помогает достичь конкретных академических целей, но и способствует развитию навыков, необходимых для успешного обучения в долгосрочной перспективе. Однако для обеспечения равных возможностей важно учитывать экономические аспекты и разрабатывать меры поддержки для тех, кто не может позволить себе регулярные занятия с репетиторами. Особое внимание необходимо уделить тому, как интеллектуальные системы на основе ИИ могут стать эффективным дополнением к традиционным форматам обучения, обеспечивая доступность, персонализацию и высокое качество образования в условиях цифровой трансформации общества.

Концепция интеллектуальной системы обучения
Интеллектуальная система обучения (ИСО) — это технология, направленная на оптимизацию процесса обучения, адаптацию учебных материалов под индивидуальные потребности ученика и обеспечение эффективной поддержки в процессе обучения. Использование подобных систем особенно актуально при персонализации обучения, когда стоит педагогическая задача реализовать способности учащихся, не теряя из фокуса вниманиях их персональные особенности. Для реализации возможностей необходимо обратить внимание на следующие свойства: доступность, адаптивность, масштабируемость и педагогичность [3].
Главным этапом персонализации является оценка учащегося и создание его цифровой сущности, которая отражает необходимые для работы интеллектуальной системы обучения данные. Эти данные включают карту оценки знаний, психологические особенности и примечания об особенностях обучения.
Карта оценки знаний представляет собой структурированное представление текущих академических достижений ученика, включая уровень владения конкретными навыками и темами. Она формируется на основе тестирования, выполнения заданий и анализа поведения в цифровой среде. Разработанный прототип ИСО может автоматически собирать данные через адаптивные тесты, которые подстраиваются под уровень знаний ученика.
Психологические особенности учитывают когнитивные способности, тип мышления, эмоциональную устойчивость, мотивацию и стиль восприятия информации. Эти данные собираются через тестирование, анкетирование и наблюдения. Например, если ученик часто возвращается к видеоурокам, это может указывать на визуальный стиль обучения.
Примечания об особенностях обучения включают уникальные характеристики, такие как особенности здоровья, социальные факторы и интересы, которые могут влиять на процесс обучения. Эти данные собираются через анкеты, беседы с родителями и учителями, а также через анализ поведения в образовательной среде. Например, если ученик проявляет интерес к программированию, система может предложить ему усложненные задания для поддержания уровня вовлечённости.
Анализ поведения в цифровой среде помогает выявить скрытые шаблоны, например, частоту обращения за помощью или предпочтение определенных типов материалов. ИСО могут собирать данные о том, как ученик взаимодействует с платформой: время, проведенное на каждом уроке, количество попыток выполнения заданий и другие параметры.
На основе этих данных формируется цифровая сущность ученика — динамическая модель, которая постоянно обновляется и служит основой для персонализации обучения. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные и предлагают индивидуальные учебные планы, адаптированные материалы и рекомендации для учителей.
Цифровая сущность, является сложной непрерывной структурой, учитывающей сильные и слабые стороны ученика, его интересы и цели, поэтому система постоянно мониторит прогресс ученика и корректирует учебный план в реальном времени, предоставляя обратную связь учителям и родителям.

Методология обучения с использованием ИСО
Методология обучения с использованием интеллектуальных систем обучения (ИСО) основывается на активном участии ученика в образовательном процессе. В рамках данной методологии учащиеся самостоятельно решают задачи, опираясь на подсказки и материалы, предоставляемые системой. Этот подход подразумевает значительное изменение роли педагога: он выступает не как главный источник знаний, а как организатор виртуальной среды, в которой обучающийся становится центральной фигурой.
Согласно исследованиям Т. Н. Носковой, необходимо «сместить центр образовательных взаимодействий от педагога к обучающемуся» [10]. Это означает, что ученик должен стать ключевым участником образовательного процесса, который разворачивается вокруг его собственных информационных и коммуникационных действий. Педагог при этом проектирует виртуальную среду, предоставляя ученику инструменты для самостоятельной работы. Движущими силами такого обучения становятся мотивация, активность, инициатива и самоорганизация самих обучающихся. Ученики взаимодействуют с ресурсами среды, друг с другом и с педагогом, формируя тем самым многомерный образовательный процесс.
Этот подход способствует развитию важнейших навыков, таких как самостоятельное решение задач и критическое мышление. Учащиеся практикуются в анализе информации, принятии решений различной сложности и нахождении оптимальных путей достижения целей. Кроме того, взаимодействие с ИСО помогает адаптироваться к современным технологиям, что является необходимым условием для успешной карьеры в условиях цифровой трансформации общества.
Подготовка будущих профессиональных кадров через использование ИСО позволяет формировать компетенции, востребованные на рынке труда. Современные работодатели ценят специалистов, способных быстро осваивать новые технологии, работать автономно и эффективно решать сложные задачи. Таким образом, методология обучения с использованием ИСО не только повышает качество образования, но и готовит учащихся к карьерным вызовам будущего.
Интеллектуальные системы обучения способствуют поэтапному обучению, проводя ученика от начального понимания материала до анализа сложных задач. Это может достигаться за счет гибкого и адаптивного подхода, который учитывает текущий уровень знаний и навыков обучающегося, когда в число возможностей ИСО входит не только выдача подсказок по следующему этапу прогнозируемого шага конкретной задачи, но и предоставление ссылок на теоретический материал, который помогает ученику углубить понимание темы.
Кроме того, система предлагает индивидуальные рекомендации по многоуровневому разбору задач, что позволяет ученикам последовательно осваивать материал: от простых примеров до более сложных случаев. Такой подход помогает формировать прочную базу знаний и развивать навыки решения задач любой сложности. Работа ИСО также направлена на обеспечение комфортного образовательного процесса. Например, согласно СП 2.4.3648-20, система может напоминать обучающемуся о необходимости отдыха, чтобы предотвратить переутомление и сохранить продуктивность [11].
Ещё одной важной возможностью ИСО является реализация мотивирующего фактора через использование определенных синтаксических конструкций. Это может включать поощрения, позитивные формулировки или персонализированные сообщения, которые поддерживают интерес ученика к обучению и стимулируют его к дальнейшей работе. Таким образом, ИСО не только помогает ученикам осваивать материал, но и создает условия для их физического и эмоционального благополучия, а также способствует развитию самостоятельности и мотивации [1].

Анализ существующих решений ИСО
В качестве конкурентоспособных разработок в области интеллектуальных систем обучения можно рассматривать ряд отечественных и иностранных чат-ботов и приложений.
К российским разработкам можно отнести платформы «ЕГЭ по информатике» и «ИИ-помощник по математике» от Яндекс.Учебника [16, 17]. «ЕГЭ по информатике» представляет собой сайт с разбором некоторых задач, рядом загруженных видеоматериалов и подсказок и словарём терминов на основе ИИ. «ИИ-помощник по математике» — это чат с описанием алгоритма решения задач, предоставляющий ответы по запросу пользователя. К основным недостаткам обеих систем можно отнести ограниченность банка заданий и отсутствие метапредметности: загруженная разработчиками база включает только конкретные типы задач по двум дисциплинам, а также не запоминает предыдущие запросы пользователя.
Кроме того, существует более широкопрофильный чат-бот «БотПрофи» от ООО «ИТ» [2]. К возможностям платформы относится текстовое общение с искусственным интеллектом с целью обработки некоторых запросов на любую тематику. Он не ограничен диапазоном предметов, однако ввиду своей непрофильности ставит под сомнение достоверность обработки более узкоспециализированных запросов.
Также перспективным вектором работы можно назвать ещё не опубликованного «Виртуального преподавателя информатики» от учёных МГТУ им. Баумана и МФТИ — сервиса для изучения программирования на практических задачах. В сервисе применяются рекомендательные технологии для создания карты знаний пользователя и его персональной траектории развития. Платформа включает в себя более 30 различных технических тем, однако в данный момент поддерживает лишь решения на на С++ с перспективами внедрения других популярных языков программирования в будущем [14].
Среди зарубежных аналогов важно отметить существование Джилл Уотсон (Jill Watson) — цифрового ассистента, разработанного силами Tech’s Design Intelligence Lab Технологического института Джорджии с использованием ChatGPT от компании OpenAI [18]. В сферу деятельности Джилл входила проверка работ студентов на заимствование у нейросетей, работа с рассылкой и напоминаниями и ведение переписки со студентами, а также активное участие в обсуждении со студентами тематических вопросов на специализированных форумах, связанных с дипломными и проектными работами. По подсчётам специалистов аналитического отдела института, Джилл смогла качественно дать ответ на 40% вопросов (в случаях, когда на 97% уверена в правильности и корректности своего ответа), оставляя в компетенции «живого» преподавателя более философские вопросы, а также вопросы, связанные с индивидуальной личностной оценкой. [7]. После успешного функционирования на основе вопросов по рабочим планам в течение нескольких лет, разработчики расширили функционал Джилл, уполномочив её отвечать на вопросы по другим учебным пособиям курсов [18]. Кроме того, технологии, применённые при создании и совершенствовании ассистента, позволили придать её текстовым ответам некоторую человечность: отмечается, что до раскрытия определения Джилл Ватсон некоторые студенты воспринимали её как реально существующего ассистента института [7]. К прямым недостаткам можно отнести лишь малую доступность: Джилл Уотсон — локальная разработка, ассистирующая лишь определённому кругу лиц Технологического института.
Также стоит рассмотреть SMODIN.IO от SMODIN LLC, подразумевающего решение задач нейросетью в формате чата — аналог российского «БотПрофи». Помимо этого, SMODIN.IO включает в себя функции генерации текста, перефразирования и проверки на плагиат, поддерживая перевод на различные языки и различные направления деятельности. В отличие от других чат-ботов, SMODIN.IO предлагает круг платных тарифов, ограничивая бесплатное использование несколькими запросами в день [20].
Одной из наиболее примечательных зарубежных практик является поддержка образовательного чат-бота Khanmigo от некоммерческой образовательной организации Khan Academy, известной своими бесплатными образовательными лекториями и персонифицированными заданиями [19].
Чат-бот Khanmigo использует технологии искусственного интеллекта, вероятно, на основе ChatGPT-4, чтобы помочь учащимся в обучении, предоставляя персонализированную поддержку и отвечая на вопросы по различным предметам. Сильные стороны чат-бота включают в себя способность к адаптации под запросы конкретного ученика, упор на наводящие вопросы, чтобы стимулировать критическое мышление учащихся вместо простых готовых ответов, а также встроенную систему геймификации: при определённом количестве запросов можно получить валюту и изменить дизайн Khanmigo [15].
Недостаток Khanmigo заключается в ограниченности доступа: тарифы Khan Academy рассчитаны на определённый ряд регионов и зарубежных образовательных организаций, имеющих платёжный адрес в США.
Благодаря апробации всех перечисленных сервисов, помимо Khanmigo ввиду поддержки ограниченного количества регионов и «Виртуального преподавателя информатики», проходящего внутреннее тестирование на платформах вузов-создателей, удалось выявить перечень основных недостатков:

1. Узкая специализированность (программы поддерживают только определённые форматы или направленности задач) — «ЕГЭ по информатике», «ИИ-помощник по математике»;
2. Решение только задач из сформированного заранее банка (программа поясняет лишь перечень загруженных на платформу задач) — «ЕГЭ по информатике»;
3. Неверное решение задач (неправильная интерпретация условия, частые ошибки в решении и отсутствие верных указаний) — «ИИ-помощник по математике», «БотПрофи», SMODIN.IO;
4. Отсутствие беседы с ботом (обучение происходит только по загруженным разработчиками материалам, не адаптированным под конкретного ученика; нет возможности обсудить решение или задать уточняющий вопрос) — «ЕГЭ по информатике», «ИИ-помощник по математике», SMODIN.IO;
5. Отсутствие обновлений (поддержка старых типов задач без обновлений в соответствии со спецификацией ЕГЭ) — «ЕГЭ по информатике»;
6. Отсутствие поддержки альтернативных решений (система предлагает лишь один способ решения — как правило, программируемый) — «ЕГЭ по информатике», «ИИ-помощник по математике», «БотПрофи», SMODIN.IO.

Таким образом, при анализе конкурентных платформ была определена стратегия разработки прототипа ИСО, перечень компонентов, входящих в неё, а также общие технические требования, необходимые для реализации в школах по информатике.

Технические требования к ИСО
Интеллектуальная система обучения должна соответствовать высоким стандартам надежности, масштабируемости и безопасности, чтобы обеспечивать бесперебойную работу и защиту данных всех участников образовательного процесса. Для достижения этих целей необходимо использовать современные технологии, такие как облачные вычисления, которые позволяют системе эффективно обрабатывать большие объемы данных и поддерживать работу большого числа пользователей одновременно.
Безопасность данных является ключевым аспектом функционирования ИСО. Это включает внедрение безопасных протоколов передачи данных, таких как шифрование, а также использование систем защиты от взлома и несанкционированного доступа. Защита персональных данных учеников и педагогов должна соответствовать актуальным нормативным требованиям и стандартам, таким как ФЗ-152 [12].
Кроме того, важно обеспечить поддержку различных устройств и платформ, чтобы сделать ИСО доступной для всех учеников независимо от их технических возможностей. Современные системы должны корректно работать на компьютерах, планшетах и смартфонах, а также поддерживать различные операционные системы, такие как Windows, macOS, iOS и Android. Это позволит каждому учащемуся получить доступ к образовательным ресурсам в удобном для него формате, что отражает идею гарантии общедоступности образования, описанного в ФЗ-273 [13].

Модель ИСО
В ходе исследования была разработана функциональная модель ИСО в формате чат-бота в Telegram, отдельно реализующая различные модули, необходимые в контексте персонализации.
Модель представляет собой комплексное программное решение, разработанное с целью анализа перспектив применения персонализированных образовательных систем в современном образовательном пространстве. Архитектура системы основана на нескольких работающих независимо друг от друга модулях, связанных общей базой данных.
Лекционный модуль реализует функцию генерации теоретического материала, адаптированного под текущие потребности обучающегося. Модуль использует алгоритмы контентной фильтрации и анализа уровня знаний для предоставления релевантного учебного контента. Это позволяет минимизировать избыточность информации и сосредоточить внимание учащегося на ключевых аспектах изучаемой темы. Теоретический материал структурируется таким образом, чтобы обеспечить последовательное освоение знаний, начиная от базовых концепций и заканчивая сложными практическими приложениями.
Практический модуль предназначен для формирования и генерации учебных заданий, направленных на развитие определенных компетенций у обучающегося. Задания дифференцируются по уровню сложности и типу решаемых задач, что позволяет создавать индивидуальные траектории обучения. Модуль также включает механизмы автоматизированного анализа решений, предложенных учеником, с использованием методов машинного обучения и экспертных систем. Это обеспечивает точную диагностику ошибок и выявление пробелов в знаниях, что является основой для корректирующих действий.
Оценивающий модуль выполняет функцию анализа ответов обучающегося и обновления карты оценки знаний. На основе полученных данных модуль формирует количественные и качественные показатели уровня освоения материала. Эти данные используются для корректировки учебного плана и адаптации содержания дальнейших заданий. Оценивающий модуль обеспечивает объективность и прозрачность оценки, исключая влияние субъективных факторов.
Аналитический модуль осуществляет сбор, обработку и анализ всей информации, генерируемой в ходе образовательного процесса. Модуль использует методы больших данных и искусственного интеллекта для выявления паттернов поведения обучающегося, прогнозирования его успехов и трудностей, а также для обновления цифровой сущности ученика. Аналитический модуль играет ключевую роль в обеспечении персонального обучения, определяя ту позицию, которую должна принимать модель ИСО при работе с учеником.
Визуальный модуль предназначен для преобразования структурированных данных в наглядные формы представления, такие как графики, диаграммы и интерактивные панели. Этот модуль обеспечивает удобство восприятия информации пользователем. Он необходим для того, чтобы наглядно изображать процессы, которые происходят внутри системы.
Таким образом, модель представляет собой небольшую систему, объединяющую функциональные модули для обеспечения симуляции персонализированного подхода к обучению. Каждый модуль выполняет специфические задачи, направленные на повышение степени персонализации. Реализация более высокотехнологичных вариантов этих модулей позволит не только адаптировать обучение под индивидуальные особенности обучающегося, но и обеспечить непрерывный мониторинг и анализ его прогресса.

Заключение
Современные вызовы образования требуют новых решений, которые смогут обеспечить персонализированный подход к обучению, минимизировать затраты и повысить доступность качественного образования. В этом контексте интеллектуальные системы обучения представляют собой перспективное направление развития образовательных технологий. Они позволяют адаптировать учебный процесс под индивидуальные потребности каждого ученика, формировать цифровую сущность обучающегося и предоставлять объективные рекомендации для улучшения его прогресса.
Разработанный прототип системы ИСО в форме чат-бота демонстрирует практическую реализацию концепции персонализированного обучения. Благодаря модульной архитектуре, она охватывает все ключевые аспекты образовательного процесса: от генерации теоретического материала и формирования заданий до анализа ответов и визуализации данных. Это позволяет не только повышать эффективность обучения, но и обеспечивать непрерывный мониторинг прогресса каждого ученика.
Внедрение таких систем имеет потенциал для трансформации традиционного образования, делая его более гибким, доступным и ориентированным на достижение конкретных целей. Перспективы развития ИСО включают расширение их функционала, повышение безопасности и масштабируемости, а также интеграцию с существующими образовательными платформами.
Таким образом, результаты исследования подтверждают актуальность разработки и внедрения интеллектуальных систем обучения как инструмента, способного заменить или дополнить традиционные методы обучения, такие как занятия с репетиторами. Это открывает новые горизонты для повышения качества образования и подготовки будущих профессиональных кадров, готовых к вызовам цифровой эпохи.

Литература:
1. Алешева, Л. Н. Интеллектуальные обучающие системы // Вестник ГУУ. 2018. №1. (дата обращения: 01.12.2024).
2. БотПрофи : сайт / БотПрофи. (дата обращения: 14.12.2025).
3. Галеев, И. Х. Проблемы и опыт проектирования ИОС // ОТО. 2014. №4. (дата обращения: 09.12.2024).
4. Кожевникова, Л. В., Старовойтова, И. Е. Феномен репетиторства в современной россии // Образование и право. 2023. №5. (дата обращения: 21.01.2025).
5. Куликова С. С., Яковлева О. В. Педагогическое управление в цифровой образовательной среде: вопросы профессиональной подготовки будущих педагогов // Образование и наука. 2022. №2. (дата обращения: 21.02.2025).
6. Милицин, А. А. Потенциал цифровой образовательной среды в формировании готовности к интеллектуальному творчеству старших подростков // Проблемы современного педагогического образования. 2024. №85-4. (дата обращения: 12.02.2025).
7. Научный консультант более чем трёхсот американских аспирантов оказался роботом : сайт / habr.com. URL: https://habr.com/ru/companies/dronk/articles/394189/ (дата обращения: 15.12.2025).
8. Носкова, Т. Н. Дидактика цифровой среды: монография / Т.Н. Носкова. — Санкт-Петербург: Изд-во РГПУ имени А.И. Герцена. — 2020. — 384 с.
9. Носкова, Т. Н. Педагогическая сущность виртуальной образовательной среды // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. 2014. №167. (дата обращения: 01.12.2024).
10. СП 2.4.3648-20 «Санитарно-эпидемиологические требования к организациям воспитания и обучения, отдыха и оздоровления детей и молодёжи».
11. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».
12. Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ (ред. от 08.08.2024) «О персональных данных».
13. Федеральный закон от 29.12.2012 N 273-ФЗ (ред. от 28.12.2024) «Об образовании в Российской Федерации».
14. Черноусов, И. Учитель кода: в России создали виртуального преподавателя-программиста : сайт / Известия.ру. (дата обращения: 14.12.2025).
15. Яковлева Н. Р. Академия Хана: Адаптированная модель программированного обучения в дистанционном формате // Инновационные проекты и программы в образовании. 2020. №4 (70). (дата обращения: 12.12.2024).
16. Яндекс.Образование — Подготовка к ЕГЭ по информатике [Электронный ресурс] (дата обращения: 13.12.2024).
17. Яндекс.Образование — Репетиторство и онлайн-курсы [Электронный ресурс] (дата обращения: 14.12.2024).
18. Jill Watson – Design Intelligence Lab : сайт / dilab.gatech.edu. URL: https://dilab.gatech.edu/jill-watson/ (дата обращения: 13.12.2025).
19. Meet Khanmigo : сайт / Khan Academy. URL: https://www..org/khan-labs/ (дата обращения: 11.01.2025).
20. Smodin: многоязычная письменная помощь – smodin.io : сайт / smodin.io. (дата обращения: 14.12.2025).