Современное бурное развитие науки и техники требует поиска эффективных методов усвоения новых знаний и их практического применения. Научные исследования-это сложный многогранный процесс, который включает в себя анализ больших информационных пространств, планирование экспериментов, обработку данных и интерпретацию результатов. В этой статье рассматриваются вопросы разработки интеллектуальной системы (ИС) для поддержки процессов научных исследований. Основной целью исследования является анализ функциональных возможностей интеллектуальной системы для повышения эффективности научных исследований и определение теоретических методологических основ ее проектирования. В работе использованы методы системного анализа, сравнительного анализа, моделирования и проектирования. В результате исследования была предложена функциональная модель ИС, состоящая из четырех основных модулей: управление данными и знаниями, поддержка дизайна исследования, анализ и интерпретация данных, а также принятие решений и формирование результатов. Проектирование системы на основе микросервисной архитектуры обеспечивает ее модульность, масштабируемость и адаптируемость к различным научным областям. Результаты показали, что такая система способствует сокращению времени цикла исследования, повышению точности и повторяемости результатов, а также генерации новых гипотез. В статье также рассмотрены педагогические и организационные аспекты внедрения технологии.

БАЙГАНОВА А.М.

Кандидат педагогических наук, доцент, Актюбинский региональный университет имени К. Жубанова, г. Актобе, Казахстан.

Е-mail: altynzer_70@mail.ru,  https://orcid.org/0000-0001-5717-8422

ЖАМБУЛОВ С. Ж.

Магистрант, Актюбинский региональный университет имени К. Жубанова, г. Актобе, Казахстан.

Е-mail: zambulovsultanbek@gmail.com, https://orcid.org/0009-0004-8313-7842

1. Dhiman H. et al. Intelligent assistants: Conceptual dimensions, contextual model, and design trends //Business & Information Systems Engineering. – 2022. – Vol. 64. – No. 5. – pp. 645-665.
2. Zaidi S. M. H. et al. Intelligent process automation using artificial intelligence to create human assistant //International Journal of Software Science and Computational Intelligence (IJSSCI). – 2025. – Vol. 17. – No. 1. – pp. 1-19.
3. Zimmermann A., Schmidt R., Sandkuhl K. Strategic challenges for platform-based intelligent assistants //Procedia computer science. – 2020. – Vol. 176. – pp. 966-975.
4. Islas-Kota E. et al. A systematic review of intelligent assistants //Computer systems of the next generation. – 2022. – Vol. 128. – pp. 45-62.
5. Liu T. et al. Towards artificial intelligence research assistant for expert-involved learning //arXiv preprint arXiv:2505.04638. – 2025.
6. Poikonen T. Examining the applicability and attitudes towards artificial intelligence as a research assistant, 2025.