Институт цифрового образования

Базы данных и СУБД.
Технологии обработки данных и SQL.
NoSQL и архитектуры работы с большими данными.
Алгоритмизация и программирование (Python).
Распределенные системы.
Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.
Инженерия образовательных данных.
Программные средства сбора, консолидации и аналитики данных.
Визуализация данных в образовании.
Технологии DevOps.

12 лет

• Главный эксперт по компетенциям 09.02.08 «Интеллектуальные интегрированные системы» и 09.02.07 «Информационные системы и программирование» (с 2021 г.).
• Руководитель секции «Искусственный интеллект в экономике и обществе» Московского городского конкурса исследовательских и проектных работ (2019/2020 гг.).
• Тренер команды студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана на Юниорской олимпиаде по информационной безопасности Ugra CTF.

Энергетика
Информационные и коммуникационные технологии

15 лет

2026 г. - Профессиональная программа переподготовки по программе «Искусственный интеллект на языке Python», Российский университет дружбы народов, 256 ч.
2025 г. - Повышение квалификации по программам: «Введение в прикладной и сильный искусственный интеллект» (МГТУ им. Н.Э. Баумана), «Текстовая аналитика и генеративный искусственный интеллект в прикладных проектах» (Школа прикладного анализа данных. ООО «Академия Дата–Дайвинг»), Искусственный интеллект (AI) в образовании: современные методы и технологии. Казахский национальный педагогический университет имени Абая.
2024 г. - Повышение квалификации по программам «Архитектор данных (Data Architect)» профстандарт Специалист по большим данным 06.042 (НИУ ИТМО), «Введение Arenadata DB» (ООО «Аренадата Софтвер»), «Возможности искусственного интеллекта в образовании» (МПГУ), «Язык Python и возможности машинного обучения» (НИУ МЭИ).
2023 г. - Профессиональная переподготовка по программе «Управление и администрирование информационными службами инфокоммуникационной системы организации», 600 ч.
2022 г. - Профессиональная переподготовка по программе «Администрирование систем управления базами данных инфокоммуникационных систем», квалификация – Администратор баз данных, 600 ч.

Опубликовано более 60 научных и учебно-методических работ. Индекс Хирша — 9.

1. Frolov Y. V., Bosenko T. M., Kondratieva V. A. Adaptive SQL Query Generation System Based on Multi-Stage Fine-Tuning of the Qwen2.5/3.0 LLMs // Focus on Artificial Intelligence in Intelligent Systems Design. CoMeSySo 2025 / eds. R. Silhavy, P. Silhavy. — Cham : Springer, 2026. — (Lecture Notes in Networks and Systems ; vol. 1901). — P. 45–55. — DOI: 10.1007/978-3-032-22236-7_4.
2. Sadykova A. R., Bosenko T. M., Merenkova P. A. Specialized SQL Dataset Development and Annotation for Personalized LLM-Based Learning // Focus on Artificial Intelligence in Intelligent Systems Design. CoMeSySo 2025 / eds. R. Silhavy, P. Silhavy. — Cham: Springer, 2026. — (Lecture Notes in Networks and Systems; vol. 1902). — P. 42–54. — DOI: 10.1007/978-3-032-22091-2_4.
3. Bosenko, T. M. Multimodal verification of pedagogical features using SAR analysis / T. M. Bosenko, A. R. Sadykova // RUDN Journal of Informatization in Education. – 2026. – Vol. 23, No. 1. – P. 25-38. – DOI 10.22363/2312-8631-2026-23-1-25-38. – EDN ZMZGIO.
4. Босенко, Т. М. Цифровая трансформация оценки качества в образовании: интеллектуальные подходы и агентные технологии // Цифровая трансформация социальных и экономических систем – DIGITAL2026: материалы V международной научно-практической конференции. В 2 ч. Ч. 1 / отв. ред. И. А. Королькова; Моск. ун-т им. С. Ю. Витте [Электронное издание]. – Москва: изд. ЧОУВО «МУ им. С. Ю. Витте», 2026. – С. 167–177.
5. Босенко, Т. М. Интеграция мультимодальных технологий в образовательный процесс на примере разработки модели машинного обучения на платформе Apache Spark / Т. М. Босенко // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2025. – № 1(71). – С. 80-89. – DOI 10.24412/2072-9014-2025-171-80-89. – EDN WDUVZT.
6. Босенко, Т. М. Разработка модуля автоматизированной проверки SQL-скриптов в LMS на основе интеллектуального анализа / Т. М. Босенко // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2025. – Т. 14, № 1(69). – С. 9-17. – EDN NXGEBX.
7. Босенко, Т. М. Разработка и реализация методов оптимизации малых языковых моделей для эффективной генерации SQL-запросов в образовательных информационных системах / Т. М. Босенко // Образовательные ресурсы и технологии. – 2025. – № 1(50). – С. 54-67. – DOI 10.21777/2500-2112-2025-1-54-67. – EDN JNZQLM.
8. Босенко, Т. М. Адаптивный подход к тонкой настройке языковых моделей для задач преобразования текста в SQL / Т. М. Босенко // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г: Технические науки. – 2025. – № 1. – С. 85-92. – DOI 10.5281/zenodo.15056696. – EDN OOAPJT.
9. Босенко, Т.М. Анализ микросервисной архитектуры в среде e-learning с многовариантным доступом к учебным материалам /Т.М. Босенко// Международный научно-исследовательский журнал. – 2024. – №10 (148). – URL: https://research-journal.org/archive/10-148-2024-october/10.60797/IRJ.2024.148.65. – DOI: 10.60797/IRJ.2024.148.65
10. Босенко, Т.М. Реализация микросервисной архитектуры в системе управления процессом обучения /Т. М. Босенко// Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2024. – № 2(68). – С. 106-114. – DOI 10.25688/2072-9014.2024.68.2.10.
11. Frolov, Y.V., Bosenko, T.M., Konopelko, E.S. (2023). Statistical Study of Factors Affecting the Risk of Lending by Microfinance Institutions. In: Silhavy, R., Silhavy, P. (eds) Software Engineering Research in System Science. CSOC 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 722. Pp. 361–369. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35311-6_37

Учебно-методические издания

1. Босенко, Т.М. Нереляционные базы данных. Учебник. Санкт-Петербург: Лань, 2026. — 244 с. ISBN 978-5-507-56310-4
2. Босенко, Т.М., Фролов Ю.В. Лабораторные работы по языку SQL: практикум. – Москва: Московский городской педагогический университет, 2025. – 108 с. – EDN EAZUEW.
3. Босенко, Т.М. Концепции и методы Data Science: учебное пособие. – М.: Изд-во МГПУ, 2025. – 113 с.
4. Босенко, Т.М. Разработка принципов организации и технологий управления базами данных PostgreSQL для аналитиков: учебно-методическое пособие. – Москва: ООО «Эдитус», 2023. – 56 с. – ISBN 978-5-00217-072-2.
5. Босенко, Т.М. Инструменты для сбора, хранения и передачи больших данных в инфокоммуникационных системах: учебно-методическое пособие. – Москва: ООО «Эдитус», 2023. – 68 с. – ISBN 978-5-00217-077-7.
6. Босенко, Т.М., Фролов, Ю.В. Основы программирования Python для аналитиков: практикум. – Москва: МГПУ, 2023. – 56 с.
7. Босенко, Т.М., Основы объектно-ориентированного анализа и программирования в Python: учебно-методическое пособие. – Москва: Московский городской педагогический университет, 2023. – 80 с.

Дополнительная информация о научной деятельности Т.М. Босенко доступна в библиометрических информационных системах ResearcherID, Scopus, scholar.google и РИНЦ

Список публикаций автора на сайте eLibrary.ru

В 2007 году окончил механико-математический факультет Днепропетровского национального университета. В 2010 году завершил обучение в аспирантуре и защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».
С 2018 по 2020 гг. работал научным сотрудником в Учебно-научной лаборатории искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ им. Г.В. Плеханова.
В период с 2020 по 2023 гг. занимал должность заведующего лабораторией «Информационной безопасности» и участвовал в подготовке специалистов по администрированию высоконагруженных систем обработки данных при МГТУ им. Н.Э. Баумана. Является сертифицированным специалистом по корпоративным системам электронного документооборота.
С 2021 года — Главный эксперт 09.02.08 Интеллектуальные интегрированные системы, 09.02.07 Информационные системы и программирование.
В 2019, 2023 годах присвоена Высшая квалификационная категория — преподаватель (СПО).

Научно-исследовательские работы:

1. Разработка и внедрение мультиагентной системы «LLM-ассистент для интеллектуальной поддержки обучения анализу данных в магистратуре» (исследование при поддержке Благотворительного фонда В. Потанина, 2026–2027 гг., «Грантовый конкурс для преподавателей магистратуры 2026»).
2. «Разработка концепции персонализированной системы обучения SQL на основе моделей искусственного интеллекта (LLM)» (2025 г.).
3. «Сравнительный анализ отечественных и зарубежных практик методов обучения программированию на разных уровнях образования» (2024−2025 гг.).
4. «Прогнозирование учебных результатов учащихся на основе анализа их цифрового следа» (2012−2021 гг.).

Результаты интеллектуальной деятельности (автор):

1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025683630 от 05.09.2025. «Программа для автоматизированной генерации персонализированных датасетов обучения SQL для дообучения fine-tuning больших языковых моделей „SQL Dataset Generator LLM“».
2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025695865 от 15.12.2025. «Программа для формирования мультимодальных педагогических датасетов „EduMultimodal Dataset Builder“».

Большие данные (Big Data)
Машинное и глубокое обучение (ML, DL)
Большие языковые модели (LLM)
Интеллектуальный анализ данных, разработка и применение AI-систем в образовании