Magistrinio darbo objektas – dirbtinio intelekto sistemų naudojimas e. mokymosi sistemose. Darbo tikslas – ištirti dirbtinio intelekto sistemų naudojimo e. mokymosi sistemose galimybes ir optimalius taikymus. Darbo uždaviniai: atlikti nuotolinio mokymosi sistemų ir jų aplinkų mokslinę analizę informacijos ir žinių vadybos požiūriu bei sudaryti tose sistemose vykstančių informacijos ir žinių kaitos procesų modelį; ištirti algoritmų su dirbtinio intelekto įskiepiais panaudojimą e. mokymui ir juos naujai pritaikyti agentinėse e. mokymosi sistemose; sukurti vartotojui patogias taikomąsias programas, kurios emuliuotų agentų dirbtinio intelekto vykdomus skaičiavimus e. mokymosi sistemose ir apibendrinti gautuosius rezultatus. Išanalizavus mokslinę literatūrą, taikant analogijų, palyginimų ir ekstrapoliacijos mokslinius metodus, prieita išvados, kad galima sudaryti e. mokymosi sistemose vykstančių informacijos ir žinių kaitos modelį bei jį realizuojančius algoritmus. Ištirtos naujos algoritmų su dirbtinio intelekto įskiepiais panaudojimo galimybės, taikant sukurtąjį konceptualų informacijos ir žinių kaitos procesų modelį e. mokymui, taip pat agentinėse e. mokymosi sistemose. Magistro darbe yra sukurtos taikomosios programos, kurios emuliuoja agentų dirbtinio intelekto vykdomus skaičiavimus e. mokymosi sistemose ir pagerina mokinio ir sistemos komunikaciją. Magistro darbas gali būti naudingas mokslo ir švietimo institucijoms, informacijos mokslų, matematikos bei informatikos... [toliau žr. visą tekstą] / One of the branches of E-Learning is Reinforcement Learning, whose origins go back to cybernetics, statistics, psychology, neuroscience and computer science intersections, based on Intelligent Multiagent Software action in a dynamic environment. Modern E-Learning systems must react to the challenges and meet up difficulties associated with human-computer interaction and communication problems. Therefore is important to explore application of Artificial Intelligence in the new E-Learning systems. The aim of this work is to explore the use of artificial intelligence implementations for ELearning systems and increase its opportunities hereby introduce them to a multiagent E-Learning environment and to create user-friendly applications emulating the calculations and summarize the results. Presented work describes the new research of E-Learning and AI algorithms provided with a clear scientific value and the actual practical application, improving the training and education problems, using created system modules saves student time by selecting the optimal presentation materials. The results of research topics of this work are relevant now and possibly will be even more important in the future.