Використання штучного інтелекту для персоналізації навчального процесу в умовах масової цифрової освіти

Анотація

Трансформація сучасної освіти у напрямі цифрових форматів і поширення масових онлайн-форм навчання зумовлюють зростання кількості здобувачів, які навчаються в цифровому освітньому середовищі та мають різнорівневі освітні запити з обмеженими можливостями індивідуального педагогічного супроводу. За цих умов актуалізується потреба в інструментах, здатних забезпечити адаптацію освітнього контенту, темпу та форм навчання до індивідуальних особливостей здобувачів освіти. Метою статті є теоретичне обґрунтування та узагальнення можливостей використання технологій штучного інтелекту для персоналізації освітнього процесу в умовах масової цифровізації, зокрема визначення їхнього впливу на ефективність освітніх платформ і якість результатів навчання. Методи. У дослідженні застосовано методи системного аналізу, узагальнення наукових джерел, порівняльного аналізу практик персоналізації навчання та структурно-функціональний аналіз моделей використання алгоритмів машинного навчання, адаптивних систем і навчальної аналітики в цифровому освітньому середовищі. Результати. З’ясовано, що використання штучного інтелекту забезпечує формування індивідуальних освітніх траєкторій шляхом автоматизованого аналізу їхніх даних, прогнозування навчальних результатів і адаптації контенту відповідно до рівня підготовки та стилю навчання здобувачів освіти. Доведено, що впровадження інтелектуальних рекомендаційних систем, чат-ботів і адаптивних платформ сприяє підвищенню мотивації здобувачів освіти, зниженню рівня навчальних втрат та оптимізації педагогічних ресурсів. Водночас виявлено ризики, пов’язані з етичними аспектами, захистом даних і залежністю від алгоритмічних рішень. Висновки. Узагальнено, що штучний інтелект є ефективним інструментом персоналізації освітнього процесу під час масової цифровізації за умови поєднання технологічних рішень із педагогічною доцільністю та нормативним регулюванням. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням критеріїв оцінювання ефективності інтелектуальних освітніх систем і формуванням моделей відповідального використання штучного інтелекту в освіті.