News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194035193510.35330/1991-6639-2023-1-111-11-17VGNLBTSystem analysis, management and information processingСистемный анализ, управление и обработка информацииResearch ArticleA model of an intelligent system based on fuzzy logic in the tasks of evaluating the activities of a higher educational institutionМодель интеллектуальной системы, основанной на нечеткой логике, в задачах оценки деятельности высшего учебного заведенияhttps://orcid.org/0000-0002-1124-2289БозиеваАсият МухтаровнаBozievaAsiyat Mukhtarovna
Russian Federation

Postgraduate Student

аспирант

bozieva.asya@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5977-4479DzamikhovaFatimat KhasenovnaДзамиховаФатимат Хасеновна
Russian Federation

Postgraduate Student

аспирант

taft80@mail.ruНаучно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наукScientific and Educational Center Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciencesru1602202620231№1 (2023)NO1 (2023)111718112025Copyright ©; 2026, Бозиева А.М., Дзамихова Ф.Х.Copyright ©; 2026, Bozieva A.M., Dzamikhova F.K.2026Бозиева А.М., Дзамихова Ф.Х.Bozieva A.M., Dzamikhova F.K.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/351935

This article analyzes sources on the use of intelligent information systems for self-examination of a higher educational institution, methods for evaluating the activities of a university, highlighting the necessary groups and subgroups of criteria for evaluation. A formalized model of the studied subject area has been obtained within the framework of fuzzy logic methods.

В данной статье проведен анализ источников по вопросу применения интеллектуальных информационных систем для проведения самообследования высшего учебного заведения. Разработана методика оценки деятельности вуза с выделением необходимых групп и подгрупп критериев для оценки. Получена формализованная модель изучаемой предметной области в рамках методов нечеткой логики.

интеллектуальная системанечеткая логикаоценка деятельностипринятие решенийнечеткое моделированиенечеткая информацияintelligent systemfuzzy logicactivity evaluationdecision-makingfuzzy modelingfuzzy informationБаженова Р. И., Лопатин Д. К. О применении современных технологий в разработке интеллектуальных систем // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. No 3(93). С. 263-264.Zadeh L.A. Probability measures of fuzzy events // Journal of Mathematical Analysis and Applications. 1968. Vol. 23. No. 2. Pp. 421-427. DOI: 10.1016/0022-247X(68)90078-4.Кофман Л. Введение в теорию нечетких множеств. Москва: Радио и связь, 1982. 432 с.Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. Москва: Наука, 2006. 333 с.Орлов А. И. Теория принятия решений. Москва: Экзамен, 2005. 656 с.Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. Москва: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.Эдгулова Е. К., Тхабисимова М. М., Бозиева А. М. Особенности построения баз знаний в интеллектуальных системах // Информационные технологии в экологии, образовании и бизнесе: материалы конференции. Нальчик: КБГУ, 2021. С. 168-174.Edgulova E.K., Lamerdonov Z.G., Khashirova T.Y., Moskalenko L.A., Denisenko V.A. Algorithm parallelizing for classifying the complex systems // 2018 IEEE International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS). St. Petersburg, Russia, 2018. Pp. 620-622. DOI: 10.1109/ITMQIS.2018.8524982.Маркарян А. О., Хараберюш И. Ф. Интеллектуальные системы в сфере образования: история и перспективы // Studia Humanitatis. 2018. No 4. Ст. 9. EDN: YUCZIL.