The article establishes that the main trend in the informatization of education is the development of innovative educational processes based on the use of information and communication technologies for distance learning and distance forms of support for traditional education based on Internet technologies. The transformation of the education system requires new approaches to building organizational training systems. The challenges and threats of the Covid-19 pandemic, which began in 2019 and affects all countries of the world, confirms the relevance of research on changing the models of organizing the training of modern specialists. In education, approaches to organizing the learning process are changing by translating it into a virtual plane. This gives a significant impetus to the models and methods of distance learning, changing pedagogical techniques and practices, transforming didactic materials and putting forward requirements for the organization of the educational process as a whole. The training of air traffic controllers (ATC) is quite complex and requires constant monitoring of knowledge and skills, maintenance of practical skills and training, effective planning of the training schedule. Modern education is an industry with a significant number of participants in the educational process. Each of its participants set a goal for themselves: the student - to receive an educational service, to get a profession; educational institution or teacher - provide this service in exchange for another resource. It is proved that in order to solve the problem of increasing the efficiency of the educational process of training air traffic controllers, it is necessary, firstly, to expand the model of organizing training and unite all participants in the educational process into a single educational environment, and secondly, to manage the processes in this environment. The article presents an improved model for organizing the training of air traffic controllers, which, in contrast to the existing ones, is based on the use of a multi-agent approach to planning training and forming an ontology of academic disciplines and makes it possible to increase the effectiveness of training by planning lessons in accordance with the results of monitoring the level of knowledge, skills and skills of air traffic controllers. The main advantages of the agent-based model for organizing the training of air traffic controllers are the rapid development of the initial version of the system, quick modification of the current version of the system, and efficient organization of work in a distributed system.

В статті розглянуті основні методи організації інтелектуального навчального середовища підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Обґрунтована необхідність створення інтелектуальної навчальної системи в адаптивних тренажерах диспетчерів управління повітряним рухом. Інтелектуальні навчальні системи повинні базуватись на основі синтезу імітаційно-моделюючих комплексів у вигляді розподілених систем обробки даних для імітації поведінки середовища навчання. В роботі сформовані вимоги, що висуваються до побудови мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. З метою забезпечення моделювання інтелектуального поводження об'єктів, що входять у віртуальне середовище навчання, запропоновано створення інтелектуальних об'єктів, як елементів мультиагентної системи з використанням методів планування дій. Запропоновано підхід удосконалення та розширення функціональних можливостей системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Запропонована архітектура інтелектуального агента навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом створена на базі елементів InterRRa архітектури, що забезпечує взаємодію агента з зовнішнім середовищем та іншими агентами через модель фізичного представлення об'єкта. Наведена математична модель інтелектуального агента в якій враховано можливість здійснення впливу на зовнішнє середовище. Розроблена модель мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи яка забезпечує ідентифікацію ситуації в підсистемі підготовки і прийняття рішень, що виконує передачу управління на відповідний рівень ієрархії системи поводження інтелектуального агента. Особливістю розробленої структури мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи є використання моделі поведінки інтелектуальних агентів, що забезпечують змінну поведінку і можливість рішення задач підготовки і прийняття рішень своїх подальших дій за допомогою різних моделей поведінки.

Інтелектуальні системи прийняття/підтримки прийняття рішень (СППР) реального часу призначені для допомоги людині, яка приймає рішення при управлінні складними об'єктами і процесами різної природи в умовах значних часових обмежень. Реалізувати СППР у повному обсязі можна лише з використанням сучасних технологій проектування інтелектуальних систем, заснованих на концепціях розподіленого штучного інтелекту, мультиагентності, динамічних баз знань, нейронних мереж, хмарних обчислень. Мультиагентні системи мають великий теоретичний і практичний потенціал по створенню інтелектуальних агентів, у тому числі по створенню моделей, заснованих на реактивній поведінці, на основі планування. В статті наведено дослідження щодо узагальнення методів рішення завдань планування поведінки агентів в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень.

В статті проведено аналіз моделей та методів побудови мультиагентних адаптивних тренажерних систем для адаптивних навчальних систем. На підставі аналізу літературних джерел з’ясовано, що побу-дова адаптивних тренажерних систем для диспетчерів управління повітряним рухом на сьогоднішній час є одним з найважливішим напрямком автоматизації процесу навчання. На сьогоднішній день формуються нові принципи побудови адаптивних тренажерних систем, які враховують індивідуальний підхід в навчанні та реалізують так звану індивідуальну стратегію навчання. Однак актуальними науковими завданнями є розробка інтелектуальної системи підтримки процесу навчання (формування та корегування завдань, біб-ліотеки допомоги, баз знань результатів, експертизи та оцінки дій навчаємих). На сьогоднішній час не іс-нує універсальних методів корекції навчань та верифікації процесів, які реалізуються в адаптивних трена-жерних системах. Не існує також єдиних підходів до структури інтелектуальних систем підтримки на-вчання. Можливим напрямком рішення даних наукових завдань є застосуванням моделей та методів муль-тиагентних систем. За результатами дослідження визначено, що емпіричний характер досліджень в сфері підвищення ефективності навчання диспетчерів управління повітряним рухом із застосуванням адаптивних навчальних систем (тренажерів) свідчить про перспективність застосування моделей і методів штучного інтелекту. Застосування мультиагентного підходу необхідно для адаптації системи під знання та навички особи, яка навчається, та формування індивідуальної стратегії навчання. Запропонований метод логічного виводу ґрунтується на прецедентах та дозволяє вирішити завдання класифікації та прийняття відповідно-го до прецеденту рішення. Напрямками подальших досліджень є розробка методів синтезу інтелектуаль-них навчальних систем (тренажерів) для диспетчерів управління повітряним рухом з закладеними механіз-мами генерування програм навчання на основі адекватних моделей предметної області.