УДК 004.891.2
DOI: 10.36871/26189976.2026.04-4.014

Авторы

Раиса Сайд-Ахметовна Гацаева,
Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Зурида Борисовна Батчаева,
Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Россия
Ксения Владиславовна Раевич,
Московский государственный университет технологий и управления им. К. Г. Разумовского, Москва, Россия

Аннотация

Процесс создания чат-ботов с использованием технологий искусственного интеллекта — от формирования концепции до практической реализации — составляет предмет настоящей работы. Рассмотрены этапы проектирования: постановка целей, анализ пользовательских сценариев, выбор архитектуры системы. Описаны методы обработки естественного языка, машинного обучения и интеграции с внешними сервисами. Проанализированы инструменты и платформы разработки, позволяющие создавать интеллектуальные диалоговые системы различного уровня сложности. В работе отмечено значение пользовательского опыта, адаптивности и масштабируемости чат-ботов в условиях развития цифровой среды. Рассмотрены примеры применения чат-ботов в образовании, бизнесе и государственных услугах. Использование ИИ для повышения эффективности взаимодействия между человеком и информационными системами признано перспективным направлением.

Ключевые слова

чат-боты
искусственный интеллект
обработка естественного языка
машинное обучение
диалоговые системы
автоматизация
пользовательский опыт
цифровые технологии
разработка программного обеспечения
интеллектуальные интерфейсы

Список литературы

[1] Бахтизин Р. Н., Ахметова Д. Р. Применение методов машинного обучения для прогнозирования академической успеваемости студентов // Современные наукоемкие технологии. – 2022. – № 12. – С. 34–39.

[2] Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Интеллектуальные системы в образовании: методы и модели // Известия Российской академии образования. – 2021. – № 4. – С. 56–68.

[3] Добров Б. В., Иванов В. К. Анализ образовательных данных: методы и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2023. – № 1. – С. 22–35.

[4] Елисеева Е. Н., Смирнов А. В. Цифровые следы студентов в LMS: возможности анализа с использованием методов машинного обучения // Высшее образование в России. – 2022. – Т. 31, № 6. – С. 89–102.

[5] Козлов Д. А., Морозов С. С. Прогнозирование академической неуспеваемости студентов на основе ансамблевых методов машинного обучения // Открытое образование. – 2023. – Т. 27, № 2. – С. 14–24.

[6] Лебедева Т. Н., Федоров П. А. Формирование критического мышления студентов с использованием технологий искусственного интеллекта // Педагогика и психология образования. – 2022. – № 3. – С. 45–57.

[7] Никулина Е. В., Стариченко Б. Е. Применение алгоритмов классификации и регрессии в задачах образовательной аналитики // Научно-педагогическое обозрение. – 2023. – № 1 (41). – С. 71–80.

[8] Павлова И. А., Соколов А. Ю. Нейросетевые модели в прогнозировании успеваемости студентов: сравнительный анализ // Информатизация образования и науки. – 2022. – № 4 (52). – С. 27–38.

[9] Романенко Л. В., Тихомиров В. П. Адаптивные образовательные системы на основе машинного обучения: принципы построения и оценка эффективности // Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование. – 2023. – № 2. – С. 63–76.

[10] Семенова Т. Ю., Кузнецов Д. В. Этические аспекты применения искусственного интеллекта в образовании: анализ данных и защита персональной информации // Этика и образование. – 2022. – № 5 (39). – С. 51–63.