ГОСТ Р 72391-2025 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам магистратуры. Общие положения и методика испытаний

ГОСТ Р 72391-2025

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Технологии искусственного интеллекта в образовании

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ПОДСИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ УСПЕВАЕМОСТЬЮ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ПРОГРАММАМ МАГИСТРАТУРЫ

Общие положения и методика испытаний

Artificial intelligence technologies in education. Functional subsystem for managing the progress of students in master’s programs. General provisions and test procedure

Дата введения 2026-01-01

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования "Волгоградский государственный университет" (ФГАОУ ВО ВолГУ)

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 20 ноября 2025 г. № 1433-ст

4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам магистратуры входит в систему образования как важная ее часть, обеспечивающая подготовку обучающихся в рамках соответствующего уровня профессионального образования.

Магистратура как уровень профессионального образования определяется выраженным акцентом на научно-исследовательскую деятельность обучающихся, в том числе как пропедевтика научных исследований в аспирантуре, получение и углубление узкоспециализированных профессиональных компетенций.

Функциональная подсистема представляет собой комплекс программных решений, в частности систем искусственного интеллекта, например интеллектуального анализа данных, рекомендательных, обучающих и других систем, для анализа образовательного контента и вычисления данных, рекомендаций, идентификации состояния и прогнозирования поведения систем в контексте взаимодействия объектов и субъектов образовательного процесса.

Настоящий стандарт определяет общие положения и методику испытаний систем искусственного интеллекта (СИИ), используемых при управлении успеваемостью обучающихся по программам магистратуры в рамках соответствующей функциональной подсистемы высшего учебного заведения, использующей технологии искусственного интеллекта.

Основной задачей применения технологий искусственного интеллекта в рассматриваемой подсистеме является прогнозирование результатов обучения для повышения эффективности управления успеваемостью обучающихся руководством высшего учебного заведения. В связи с этим критически важным является обеспечение должного уровня доверия к используемым технологиям искусственного интеллекта, применяемым для построения СИИ. Одним из важных факторов такого доверия служит доверие к результатам функционирования СИИ. Для обеспечения единых подходов к тестированию СИИ разработан настоящий стандарт.

Настоящий стандарт входит в серию стандартов под общим наименованием "Технологии искусственного интеллекта в образовании".

1 Область применения

Настоящий стандарт описывает методику проведения испытаний систем искусственного интеллекта (СИИ), применяемых в управлении успеваемостью обучающихся по программам магистратуры в высших учебных заведениях.

Примечание - Такие испытания может проводить:

- внутренняя испытательная лаборатория организации, разрабатывающей СИИ (оценка соответствия первой стороной);