Предложен метод кластеризации заданий в компьютерных обучающих системах для решения задачи организации внешнего цикла обучения при изучении SQL. Решение рассматриваемой задачи относится к кластерному анализу, в частности - применению алгоритма k-means (k-средних). Рассмотрен один из подходов к кластеризации обучающих заданий, основанный на компонентах компетенции. Предложен метод упорядочивания кластеров и заданий по их сложности. Затронуты вопросы, связанные с разработкой архитектуры редакторов интеллектуальных компьютерных систем обучения, возникшие при разработке редактора SQLTOR. Применение предложенных решений в SQLTOR обеспечивает снижение трудовых и временных затрат специалиста в предметной области (преподавателя) при составлении компьютерного обучающего курса SQL. Сформулированы основные перспективные пути развития редактора SQLTOR. Ключевые слова: редактор интеллектуальных систем обучения, обучение SQL, кластеризация, k-средних, расстояние Хемминга, компоненты компетенции в обучении.
