Алгоритмічна побудова індивідуальних освітніх траєкторій студентів засобами генеративного штучного інтелекту - Мазурок, Тетяна Леонідівна; Кирчата, Ірина Миколаївна; Мацола, Наталія Павлівна (Педагогічна Академія: наукові записки, 2026)
Цифрова трансформація вищої освіти супроводжується зростанням ролі персоналізації освітнього процесу. Використання інтелектуальних цифрових технологій створює нові можливості для аналізу академічних даних, формування рекомендацій щодо навчального контенту та адаптації індивідуальних навчальних маршрутів відповідно до освітніх результатів і професійних інтересів здобувачів вищої освіти. Метою статті є розроблення алгоритму персоналізованого планування навчання студентів із використанням генеративного штучного інтелекту та визначення функціональних можливостей інтелектуальних цифрових інструментів для підтримки адаптивного навчання в закладах вищої освіти. Методологічну основу дослідження становлять аналіз і узагальнення наукових джерел, систематизація теоретичних положень щодо персоналізації навчання, а також системний аналіз освітнього середовища як цілісної структури взаємодії академічних даних, цифрових ресурсів і навчальних сервісів. Метод алгоритмізації використано для формування етапів індивідуального навчального маршруту на основі освітніх показників. Порівняльний аналіз функціональних можливостей сучасних цифрових платформ дозволив визначити інструменти інтелектуальної підтримки освітньої діяльності. Результати. Сформовано алгоритм персоналізації навчання, який передбачає послідовні етапи збирання та структуризації академічних даних, аналізу освітніх досягнень, визначення навчальних пріоритетів, добору освітнього контенту та коригування індивідуального навчального маршруту залежно від динаміки результатів. Показано, що використання генеративного штучного інтелекту забезпечує автоматизоване створення варіативних навчальних завдань, підготовку персоналізованих рекомендацій і добір навчальних ресурсів відповідно до рівня підготовки здобувачів освіти. Інтелектуальне оброблення освітніх даних дозволяє формувати індивідуальні навчальні сценарії, прогнозувати результати академічної діяльності та оперативно оновлювати навчальні рекомендації. Реалізація алгоритму персоналізації навчання сприяє підвищенню ефективності освітнього процесу, розширює можливості аналітичної підтримки освітньої діяльності та стимулює активність студентів у засвоєнні знань. Висновки. Встановлено значний потенціал генеративного штучного інтелекту для розвитку інтелектуалізованих освітніх сервісів у системі вищої освіти. Доведено, що алгоритмічна організація персоналізованого навчання забезпечує гнучке коригування навчального контенту, ефективніше використання освітніх ресурсів і розширює можливості управління освітньою діяльністю в цифровому середовищі.