ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИЯХ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ
Authors: Ващенко В.А. 
Published: December 2024

В статье рассматриваются особенности применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) в сфере высшего образования. Дается общая характеристика систем поддержки принятия решений, выделяются основные их типы, наиболее перспективные в современной ситуации подходы и методы. Устанавливается соотношение между основными функциями (подсистемами) управления и наиболее эффективными для их реализации методами ИСППР. Среди передовых методов ИСППР рассматриваются: анализ сценариев и ситуаций, имитационное моделирование, использование нейронных сетей, интерактивных диалоговых систем. Особое внимание уделяется решению слабоструктурированных (нечетких) задач, для которых оптимальным является дополнение машинных методов способностями человеческого разума. Указываются сильные стороны ИСППР: экономия рабочего времени специалистов, ускорение процесса принятия решений, сокращение числа вероятных ошибок. Вместе с тем выявляется ограниченность возможностей ИСППР в сфере образования, обусловленная неопределенностью и многовариантностью элементов задач управления, приоритетом человеческого фактора, важностью индивидуального подхода к обучающимся. Среди конкретных задач и подходов, реализуемых с применением ИСППР, указываются: достижение максимальной эффективности использования ресурсов вуза (кадровых, научных, материальных), формирование оптимального учебного процесса (включающего индивидуальные сочетания учебных модулей), достижение эффективного взаимодействия с внешней средой (научными организациями, коммерческими предприятиями). Подчеркивается важность межвузовского взаимодействия, участия организации в совместных научно-практических проектах, что также требует применения ИСППР. Дальнейшее развитие ИСППР представляется возможным на основе расширения возможностей искусственного интеллекта, реализации основных требований к ИСППР, в числе которых: интерактивность, адаптивность (гибкость), семиотичность, качественная визуализация, распределенная и параллельная обработка информации.

The article examines application of the intelligent decision support systems (IDSS) in higher education institutions. The general characteristics of the decision support systems are given, their main types, the most promising approaches and methods in the current situation are highlighted. A correlation is established between the main functions (subsystems) of the management and the most effective methods of IDSS for their implementation. Scenario and situation analysis, simulation modeling, the use of neural networks, and interactive dialog systems are considered among the best methods of IDSS. Special attention is paid to solving weakly structured (fuzzy) problems, for which it is optimal to supplement machine methods with the abilities of the human mind. The strengths of the IDSS are indicated: saving specialists’ working time, speeding up the decision-making process, and reducing the number of possible errors. At the same time, the limited opportunities of IDSS in the field of education are revealed, due to the uncertainty and multi-variant elements of management tasks, the priority of the human factor, and the importance of an individual approach to students. Among the specific tasks and approaches implemented with the use of IDSS, the following are indicated: achieving maximum efficiency in the use of the university resources (personnel, scientific, material), forming an optimal educational process (including individual combinations of training modules), achieving effective interaction with the external environment (scientific organizations, commercial enterprises). The importance of inter-university interaction and the organization’s participation in joint scientific and practical projects is emphasized, which also requires the use of IDSS. Further development of IDSS is possible on the basis of expanding the capabilities of the artificial intelligence, implementing the main requirements for IDSS, including: interactivity, adaptability (flexibility), semiotic, high-quality visualization, distributed and parallel information processing.