Может возникнуть вполне уместное сомнение: ведь общепризнано, что Инженерия знаний имеет отношение к обучению интеллектуальных систем, а не к обучению человека. Как признают это сами исследователи теории инженерии знаний, есть несколько существенных аргументов в пользу того, что инженерия знаний имеет прямое отношение' и к обучению человека [20, 39, 40, 76]. Во-первых, создатели интеллектуальных систем опираются на механизмы обработки и применения знаний человеком, используя при этом аналогии нейронных систем головного мозга человека. Во-вторых, пользователем интеллектуальных систем выступает человек, что предполагает кодирование и декодирование информации средствами, удобными пользователю, т. е. как при построении, так и при применении интеллектуальных систем учитываются механизмы обучения человека.

Кроме того, из приведенного выше определения следует, что инженерия знаний содержит в качестве основных задач разработку языков и моделей представления знаний, методов их пополнения и использования при решении различных задач (компонент мобильности звания и гибкости метода в структуре компетентности), разработку процедур проверки корректности и непротиворечивости знаний (компонент критичности в структуре компетентности), решение которых предполагает формирование компонентов компетентности: мобильности знания, вариативности метода и критичности мышления как у разработчиков, так и у пользователей. Поэтому далеко не случайно привлечение концепции инженерии знаний для построения проблемно-модульной технологи обучения, направленной на формирование профессиональной компетентности специалиста.

В эпоху информационной насыщенности проблемы компоновки знания и оперативного его использования приобретают колоссальную значимость. С этой целью в русле концепции инженерии знаний" рассматриваются всевозможные типы моделей представления знаний в "сжатом", компактном, удобном для использования виде. Среди них: логическая модель; продукционная модель; фреймовая модель; модель семантической сети [39,40].