Використання інструментів штучного інтелекту під час розроблення плану персоналізованого навчання
DOI:
https://doi.org/10.31866/2617-796X.8.1.2025.335531Ключові слова:
штучний інтелект, машинне навчання, освітній контент, персоналізація навчання, адаптивний освітній контентАнотація
Персоналізація навчання є однією з ключових тенденцій розвитку сучасної освіти та підтримує концепцію створення індивідуальної освітньої траєкторії. Використання з цією метою технології штучного інтелекту, а також готових інструментів і освітніх платформ з АІ-асистентами сприяє розвитку адаптивного навчання та ґрунтується на аналітиці даних про успішність учня. У статті проаналізовано історичні передумови персоналізованого навчання, починаючи від класичних моделей, таких як «Персоналізована система навчання» (PSI) Фреда Келлера, до сучасних платформ, які використовують алгоритми ШІ та навчальну аналітику для створення індивідуальних навчальних планів.
Метою дослідження є визначення сучасних методів і технологій персоналізації освітнього процесу з використанням інструментів штучного інтелекту та наявних платформ для створення освітнього контенту, орієнтованого на особисті потреби та здібності учня, аналіз їх ефективності та визначення ключових викликів, що супроводжують упровадження персоналізованих підходів до навчання.
Методи дослідження охоплюють аналіз наукової літератури, огляд сучасних платформ і систем персоналізованого навчання, а також узагальнення практичного досвіду використання штучного інтелекту у сфері освіти.
Наукова новизна роботи полягає в систематизації сучасних підходів до персоналізації навчання із застосуванням технологій ШІ, визначенні їхніх переваг і недоліків, а також у формулюванні рекомендацій щодо забезпечення етичного й ефективного використання ШІ в освітньому процесі.
Висновки. Основні результати дослідження демонструють, що персоналізоване навчання з використанням ШІ дає змогу адаптувати освітній контент до індивідуальних потреб учнів, підвищує мотивацію та успішність. Водночас такий підхід потребує вирішення питань етики, конфіденційності та рівного доступу до технологій. Упровадження персоналізованих підходів до навчання залежить від поєднання технологій, педагогічних практик і чіткого дотримання етичних норм. Технології ШІ варто використовувати як інструмент підтримки навчання, а не як заміну вчителя, що забезпечує якість освітнього процесу.
Посилання
Ayeni, O.O., Al Hamad, N.M., Chisom, O.N., Osawaru, B., Adewusi, O.E., 2024. AI in education: A review of personalized learning and educational technology. GSC Advanced Research and Reviews, [e-journal] 18, pp.261-271. https://doi.org/10.30574/gscarr.2024.18.2.0062
Frequently Asked Questions, n.d. Squirrel Ai Learning. [online] Available at: <https://squirrelai.com/faqs/> [Accessed 11 January 2025].
Nelson, L., 2025. Top AI for Student Success: Essential Tools for 2024. AFAEducation, [blog] 19 February. Available at: <https://afaeducation.org/blog/top-ai-for-student-success-essential-tools-for-2024/?utm_source> [Accessed 25 February 2025].
Root, M.J., 2002. Keller, Fred S. (1899-1996), psychologist and educator. American National Biography. [online] Available at: <https://www.anb.org/display/10.1093/anb/9780198606697.001.0001/anb-9780198606697-e-1401126> [Accessed 11 February 2025].
Shemshack, A. and Spector, J.M., 2020. A systematic literature review of personalized learning terms. Smart Learn. Environ, [e-journal] 7, art.33. https://doi.org/10.1186/s40561-020-00140-9
Singh, M., 2024. Are Your Morals Too Good to Be True? The New Yorker, [online] 9 September. Available at: <https://www.newyorker.com/magazine/2024/09/16/are-your-morals-too-good-to-be-true?utm_source> [Accessed 11 February 2025].
Squirrel AI, n.d. Wikipedia, the free encyclopedia. [online] Available at: <https://en.wikipedia.org/wiki/Squirrel_AI?utm_source> [Accessed 11 February 2025].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори зберігають авторські права на статтю та одночасно надають журналу право його першої публікації на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно поширювати опубліковану статтю з обов’язковим посиланням на її авторів та першу публікацію.
Журнал дозволяє авторам зберігати авторські права і права на публікації без обмежень.
Автор опублікованої статті має право поширювати інформацію про неї та розміщувати посилання на роботу в електронному репозитарії установи.