Персоналізація STEM-навчання за допомогою ШІ: адаптивні платформи
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15109471Ключові слова:
інформаційно-комунікаційні технології, штучний інтелект, здобувачі освіти, викладачі, освітній процес, інтелектуальні освітні платформи, перспективні тенденціїАнотація
Сучасна система STEM-освіти зазнає значних змін, адже в основі цієї трансформації лежить технологічний прогрес. Цифровізація освітнього процесу пропонує використання освітянам і здобувачами освіти провідних цифрових технологій.
Метою дослідження є встановлення особливостей персоналізації STEM-навчання за допомогою штучного інтелекту, зокрема адаптивних платформ.
Методи. У дослідженні використовувався метод опису для висвітлення адаптивних освітніх платформ; метод аналізу для визначення відношення викладачів щодо використання штучного інтелекту та кейс-метод для визначення подальших перспектив використання штучного інтелекту в освіті.
Результати. Під час дослідження автором були виокремлені зміни, які відбуваються в сучасному освітньому процесі та визначена роль викладача в цьому контексті. В досліджені були описані такі адаптивні освітні платформи, як Siemens NX Virtual Lab, Labster, Імерсивний Google VR, Oculus, Pico, zSpace, Querium, PTC Creo Simulate. Наголошено, що використання зазначених платформ може адаптувати навчальний процес, а також надавати зворотний зв’язок між здобувачам освіти та викладачами. Було проаналізоване ставлення викладачів до використання штучного інтелекту в освітньому процесі. Результати показали, що більшість освітян позитивно відносяться до використання штучного інтелекту в процесі навчання. Виокремлено основні переваги і недоліки персоналізованого навчання, а також розглянуті перспективи використання штучного інтелекту в STEM-освіті.
Висновки підкреслюють, що технології на основі штучного інтелекту вже сьогодні допомагають студентам використовувати їх при виборі освітніх курсів і програм, які будуть повністю відповідати їх інтересам. Що стосується викладачів, то штучний інтелект підказує їм, як краще надавати матеріал щоб досягти максимально високих результатів. Перспективи майбутніх досліджень пов’язані з вдосконаленням і розширенням можливостей систем адаптивного навчання зі штучним інтелектом у STEM-освіті.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.