Бухтоярова А.О., Литвиненко А.Н.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ: КОНЦЕПЦИИ, ИНСТРУМЕНТЫ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ *
Аннотация:
цифровая трансформация образования требует нового подхода к организации, представлению и анализу знаний. Одним из наиболее перспективных направлений является интеграция систем управления знаниями с инструментами искусственного интеллекта (ИИ). В данной статье рассматривается работа с гибкой и мощной учебной базой знаний, создаваемой на платформе Obsidian, исследуются возможности работы с ней, в том числе с помощью инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Представлена концептуальная модель синергии человека и ИИ в образовательной деятельности, приведены примеры, демонстрирующие потенциал адаптивных и интеллектуальных обучающих сред.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, базы знаний, образование, управление знаниями, адаптивное обучение, когнитивная поддержка, автоматизация, цифровая трансформация
Введение.Современная цифровая эпоха предъявляет к системам образования принципиально новые требования, стимулируя развитие адаптивных, нелинейных и визуально насыщенных сред обучения. Интеграция графовых систем заметок с технологиями ИИ позволяет выстраивать глубоко персонализированные обучающие траектории и значительно усиливать когнитивную поддержку обучающихся. Платформа Obsidian, благодаря своей открытой архитектуре и развитой поддержке пользовательских скриптов, выступает в роли исключительно мощного и гибкого инструмента для реализации подобных интеграций.1. Обоснование выбора Obsidian как базы знаний.Obsidian — это гибкая система ведения заметок на основе Markdown, спроектированная специально для построения персональных и динамичных баз знаний. Ключевые возможности платформы, обуславливающие её преимущество в образовательном контексте, включают:Различные способы гибкой структуризации знаний, отражающие естественную, ассоциативную структуру человеческого мышления, в отличие от жёстких иерархических моделей.Использование тегов и YAML-метаданных для детального структурирования и категоризации информации, что облегчает её последующий анализ и поиск.Создание и визуализация семантического графа связей между понятиями, что позволяет наглядно отображать иерархию и взаимозависимости знаний.Поддержка вики-ссылок, способствующих формированию глубокого и многомерного контекста для каждой единицы информации.Использование декларативных высокоуровневых запросов к содержимому базы знаний [1].Дополнительным, но крайне важным преимуществом является работа с локальными файлами. Это гарантирует пользователю полный контроль над своими данными, обеспечивает беспрецедентную гибкость интеграции с внешними системами и сохраняет возможность офлайн-доступа к информации. Obsidian легко расширяется за счёт мощной системы плагинов, пользовательских скриптов и внешних API, включая полноценную интеграцию с инструментами ИИ и широкое использование языков программирования, таких как Python и Javascript.Платформа значительно превосходит классические решения для ведения заметок (например, Evernote, Notion, OneNote) благодаря своей открытости, беспрецедентной расширяемости и поддержке пользовательской автоматизации. В образовательном контексте это создаёт уникальные условия для формирования динамичной, персонализированной когнитивной среды, адаптированной под индивидуальные траектории обучения и способствующей глубокому освоению материала.2. Роль искусственного интеллекта в когнитивной поддержке.Искусственный интеллект способен не только выполнять вспомогательные, но и брать на себя значительную часть креативных функций в процессе управления знаниями, значительно обогащая образовательный процесс:Автоматическая генерация и адаптация учебных материалов под индивидуальные потребности и уровень подготовки обучающегося.Семантический анализ и выявление скрытых смысловых связей между различными понятиями и разделами знаний, способствуя целостному восприятию материала.Формулирование гипотез и предоставление пояснительных комментариев, которые помогают глубже осмыслить сложные концепции и стимулируют критическое мышление.Генерация вопросов, аннотаций, резюме и тезисов, что автоматизирует рутинные процессы и позволяет обучающимся сосредоточиться на активном познании.Пример: При объяснении сложного алгоритма градиентного спуска ИИ может автоматически интегрировать и объяснить связанные понятия, такие как «производная», «функция потерь» и «оптимизация», тем самым формируя многоуровневую и взаимосвязанную образовательную карту.3. Концепция синергии Obsidian + ИИ.Синергия Obsidian и ИИ предполагает построение гибридной когнитивной системы, где взаимодействие человека и компьютера достигает нового уровня эффективности:ИИ анализирует содержимое Markdown-файлов, включая заголовки, YAML-метаданные, теги и основной контент, извлекая ключевую информацию,языковая модель выявляет неочевидные и скрытые связи между фрагментами знаний, формирует обобщения и предлагает принципиально новые структурные элементы для организации информации,на выходе система автоматически генерирует внутренние ссылки, предлагает задания, предоставляет пояснения, создаёт концептуальные карты и краткие резюме, значительно снижая когнитивную нагрузку на пользователя.Таким образом формируется база знаний, которая эволюционирует и адаптируется в ответ на действия пользователя. Подобный подход обеспечивает не просто пассивное хранение информации, а её активную переработку и глубокое усвоение смыслов, стимулируя пользователя к переходу на мета-уровень мышления, то есть к осмыслению самого процесса познания.Через специализированные плагины (например, Copilot) реализуются разнообразные образовательные сценарии, значительно расширяющие функциональность платформы:адаптивная генерация вопросов и тестов, подстраивающихся под уровень и прогресс обучающегося,автоматическое аннотирование текстов и извлечение ключевых понятий и идей,автоматическое создание внутренних ссылок, обеспечивающих связность информации,классификация и тегирование записей, что упрощает организацию и поиск.В итоге формируется содержательный диалог, в рамках которого человек и ИИ действуют как единая, гармоничная когнитивная система, объединяющая различные методы работы со знаниями и различные способы представление знания.4. Инструменты работы со знаниями в Obsidian: DQL, DVJS и Python.Эффективная работа с Obsidian в контексте ИИ предполагает активное использование различных специализированных инструментов для работы с информацией, гибкий нетривиальный поиск, использование высокоуровневых запросов и различные способы структурирования информации.4.1 Реляционная метафора.Платформа Obsidian, несмотря на свою нереляционную природу, может быть концептуально представлена как нереляционная база данных, что позволяет применять знакомые принципы работы с данными[2-5]:Таблица 1. Сопоставление элементов Obsidian с концепциями реляционной базы данных.Такой подход позволяет использовать реляционные принципы для эффективной выборки, фильтрации и глубокого анализа данных непосредственно внутри файловой структуры Obsidian.4.2 DQL: декларативные запросы к базе знаний.Dataview Query Language (DQL) предоставляет мощный и интуитивно понятный синтаксис для декларативных высокоуровневых запросов к вашей базе знаний. Это позволяет легко извлекать и агрегировать информацию, основываясь на метаданных и содержимом заметок.Пример: Отбор задач по приоритету:TABLE priority, status, tagsFROM "Projects/Диплом"WHERE status = "в процессе" AND !contains(tags, "#шаблон")SORT priority DESCLIMIT 5Этот запрос позволяет быстро найти и отсортировать наиболее важные задачи по конкретному проекту, исключая при этом шаблоны.4.3 DVJS: логика и визуализация.Dataview JavaScript (DVJS) значительно расширяет возможности DQL, позволяя внедрять сложную логику, выполнять вычисления и создавать динамические визуализации на основе данных из Obsidian.Пример визуализации прогресса:const pages = dv.pages("#глава").map(p => ({ name: p.file.name, progress: p.прогресс || 0 })),for (const item of pages) {const bar = "█".repeat(Math.floor(item.progress / 10)) + "░".repeat(10 - Math.floor(item.progress / 10)),dv.paragraph(`${item.name}: ${bar} ${item.progress}%`),}Этот скрипт динамически отображает прогресс по главам, используя текстовый индикатор, что делает информацию более наглядной и легко воспринимаемой.4.4 Python: автоматизация и внешняя аналитика.Интеграция с Python открывает широкие возможности для автоматизации рутинных операций, массовой обработки метаданных и, что особенно важно, для бесшовной связи с внешними модулями ИИ.Python может использоваться для реализации комплексных сценариев, таких как автоматическое распределение заметок по папкам на основе их тегов или статуса, что значительно упрощает управление обширной базой знаний.5. Примеры DQL-запросов.DQL является мощным инструментом для эффективного управления информацией в Obsidian.5.1 Отбор задач по статусу.TABLE status, deadlineFROM "Tasks"WHERE status = "в процессе" AND deadline <= date(2024-06-30)Этот запрос позволяет быстро идентифицировать все задачи, находящиеся "в процессе" выполнения и имеющие срок сдачи до 30 июня 2024 года, что критически важно для эффективного планирования.5.2 Генерация библиографии.LIST "Ссылка: [[{file.name}]] | Автор: {author} | Дата: {date}"FROM #литератураWHERE file.ctime > date(2023-01-01)С помощью этого запроса можно автоматически сформировать список ссылок на литературу, добавленную после определённой даты, что упрощает ведение библиографии и отслеживание новых источников.6. Примеры DVJS-визуализаций.DVJS позволяет создавать динамические и интерактивные визуализации, которые делают работу с информацией более интуитивной.const data = dv.pages("#диплом").where(p => p.прогресс > 20).sort(p => p.deadline, asc),for (let p of data) {dv.paragraph(`${p.file.name}: ${"■".repeat(p.прогресс / 10)} ${p.прогресс}%`),}Данный скрипт визуализирует прогресс по разделам дипломной работы, отображая только те, что превысили 20% готовности, и сортируя их по приближению дедлайна. Это даёт быстрый обзор текущего состояния проекта [6-9].7. Автоматизация с использованием Python.Использование Python открывает беспрецедентные возможности для автоматизации и интеграции:автоматическое распределение заметок по тегам: например, новый файл с тегом #research автоматически перемещается в папку "Исследования",генерация отчётов: создание сводных отчётов по прогрессу обучения, количеству изученных тем или выполненных заданий,синхронизация с LMS (Learning Management Systems): автоматический экспорт заметок или импорт заданий из внешних обучающих платформ,взаимодействие с LLM-моделями через API: отправка запросов к языковым моделям (LLM) для генерации контента, анализа текста или ответов на вопросы, с последующим сохранением результатов непосредственно в Obsidian [10].8. ИИ-плагины в Obsidian.Специализированные ИИ-плагины, такие как AI Providers и Local GPT, значительно расширяют функциональность Obsidian, превращая его в мощный инструмент для интеллектуальной работы с текстом:интерактивные промпты: пользователь может прямо в заметке запрашивать у ИИ выполнение определённых задач, например: «сгенерируй тезисы для этого раздела», «проанализируй аргументацию в данном абзаце» или «предложи связанные ссылки по этой теме»,автоматические сводки по темам: ИИ может генерировать краткие обзоры или резюме больших объёмов текста, экономя время пользователя.генерация вопросов: на основе содержимого заметки ИИ способен создавать вопросы для самопроверки или обсуждения, что способствует активному обучению,автоматическое резюмирование лекций и книг: инструменты ИИ позволяют получать краткие выжимки из длинных текстов, сохраняя при этом ключевую информацию.9. Принципы представления знаний.Для максимальной эффективности представление знаний в Obsidian, особенно в сочетании с ИИ, должно соответствовать следующим принципам.Многомерность: Сочетание различных способов категоризации — теги, внутренние ссылки и YAML-метаданные — для создания богатой и взаимосвязанной структуры знаний.Адаптивность: представление информации должно быть гибким, подстраиваясь под необходимый уровень детализации. Пользователь должен иметь возможность быстро переходить от общего обзора к мельчайшим деталям и обратно.Визуальность: активное использование графов, диаграмм, mind-карт и других визуальных средств помогает лучше усваивать сложную информацию и выявлять неочевидные связи.Модульность: организация знаний на основе шаблонов и параметров способствует стандартизации, облегчает автоматизацию и позволяет легко масштабировать базу знаний [11-15].10. Сравнительная таблица инструментов.Таблица 2. Сравнительный анализ преимуществ инструментов DQL, DVJS, Python, ИИ.Заключение.Интеграция платформы Obsidian с искусственным интеллектом представляет собой перспективную и мощную модель для формирования образовательных экосистем нового поколения. Синтез структурной строгости Markdown-среды и динамической гибкости ИИ-алгоритмов создаёт уникальный симбиоз человеческого и искусственного интеллекта, ориентированный на динамичное и гибкое освоение знаний, в соответствии с персональными целями и возможностями.Такой подход обеспечивает целый ряд преимуществ:персонализацию и адаптацию обучения под индивидуальные потребности и темп каждого студента,визуальное и модульное мышление, способствующее более глубокому пониманию сложных концепций и формированию устойчивых знаний,автоматизацию рутинных операций, высвобождая время и ментальные ресурсы для более творческих и аналитических задач,интеллектуальную поддержку самообучения, предоставляя мгновенный доступ к пояснениям, примерам и новым связям.Подобные обучающие системы могут стать основой принципиально новых обучающих платформ, которые будут эффективно сочетать эффективность ИИ с творческим взаимодействием и глубоким осмыслением со стороны человека.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Бухтоярова А.О., Литвиненко А.Н. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ: КОНЦЕПЦИИ, ИНСТРУМЕНТЫ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 1619 - 1631. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24084 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+