Быстрый рост темпов жизни общества и стремительное развитие технологий в последнее десятилетие обуславливают необходимость в быстрых и эффективных методиках обучения. Скорость обучения при классической организации учебного процесса продолжает оставаться неизменно невысокой, а необходимый для изучения объем знаний из-за развития новых технологий растет, особенно на технических специальностях. На текущем этапе развития технологий требуется вывести на новый уровень как обмена формализованными знаниями, так и обмен опытом и мнениями в рамках учебного процесса. Была поставлена цель улучшить классический учебный процесс (УП) с помощью интенсивного использования интеллектуальных систем и средств коммуникаций.

Последнее время в мире дистанционного образования появилась тенденция к переходу от индивидуальных средств обучения к коллективным, предоставляющим большую гибкость и качество учебного материала. Органической особенностью дистанционного обучения является требование наличия высокой мотивации у обучающихся, поскольку в случае общения по сети обучение проходит в гораздо более свободном режиме, чем при очной форме. В условиях быстро накапливающейся информации это требование становится еще более важным, поскольку необходимость выделять только нужный материал становится критической. Поэтому от активности каждого учащегося и его навыков по обработке поступающей информации будет зависеть успешность всей учебной группы.

Другая тенденция заключается в интенсивном внедрении средств искусственного интеллекта (ИИ) в системы управления УП. Технологии, основанные на ИИ, продвигаются в научное сообщество, как наиболее перспективные, однако они не лишены существенных недостатков. Основное преимущество этих технологий раскрывается тогда, когда речь идет о формализованных и структурированных знаниях. Такого рода знания очень хорошо и эффективно могут быть заложены в экспертные системы, в результате чего может быть получена система поддержки обучения, способная оценивать степень правильности ответов обучающегося, помогать в поиске релевантной информации по требуемой теме, а также рекомендовать к изучению смежные темы и разделы.

Однако, когда разговор касается неформализованных знаний (или неявных знаний, в терминологии модели SECI), интеллектуальные системы не могут предложить никакого аппарата для реализации обмена знаниями такого рода, и уж тем более не имеют возможности самостоятельно без участия человека переводить формализованные знания в неформализованные и обратно.

Одно из самых очевидных и логичных применений интеллектуальных систем в дистанционном обучении – это структурирование уже существующих электронных учебных материалов с целью обеспечения эффективного поиска нужной информации. Для решения данной задачи хорошо подходят онтологии как средство структурирования, экспертные системы и нейронные сети как средства прямого и ассоциативного поиска.

Коллектив лаборатории мультимедийных средств обучения ИДО НГТУ на данный момент работает над системой структурирования электронных учебно-методических материалов, которую предполагается использовать в качестве дополнения к существующей системе управления обучением. Разрабатываемая система будет представлена в виде веб-портала с интеллектуальными средствами поиска, учитывающими специальность и уровень подготовки студента и выдающими наиболее подходящие учебные материалы в зависимости от указанных параметров.