emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 1759 DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ Адаптивные интеллектуальные системы поддержки обучения в высшей школе: подходы, технологии, эффекты Adaptive intelligent learning support systems in higher education: approaches, technologies, effects Голованова Елена Юрьевна Golovanova Elena Yu. elenagolovanova@live.ru Моругова Карина Николаевна Morugova Karina N. karinamorugova@yandex.ru Сорокина Марина Ивановна Sorokina Marina I. marina-sorokina-73@inbox.ru Майорова Ольга Анатольевна Mayorova Olga A. gamka1@yandex.ru Миннигалеева Алсу Альфировна Minnigalieva Alsu A. alsu_chulpanova@mail.ru Башкирский государственный медицинский университет Bashkir State Medical University 15 08 2024 14 10-1 91 99 © 2025 Управление образованием: теория и практика © 2025 Education Management Review 2025 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

Статья посвящена проблеме внедрения адаптивных интеллектуальных систем поддержки обучения (АИСПО) в образовательный процесс высшей школы. Цель работы - выявить ключевые подходы к проектированию АИСПО, проанализировать эффекты их применения и определить перспективные направления развития данной технологии. Методологическую основу составили системный подход, сравнительный анализ, методы математической статистики. Эмпирическая база включает результаты опросов 1250 студентов и 150 преподавателей из 15 вузов РФ, а также данные о внедрении АИСПО в 30 университетах за период 2018-2023 годов. Установлено, что эффективность АИСПО зависит от степени персонализации, интерактивности, использования методов ИИ. На основе кластерного анализа выделено 3 уровня адаптивности систем. Выявлена положительная связь между уровнем адаптивности АИСПО и академической успеваемостью (r=0,68; p<0,01), мотивацией студентов (r=0,74; p<0,01). Намечены перспективы развития АИСПО в направлении интеллектуализации, открытости, интеграции с другими технологиями смешанного обучения. Полученные результаты могут служить основой для проектирования адаптивных образовательных систем нового поколения.

The article is devoted to the problem of introducing adaptive intelligent learning support systems (AISPOS) into the educational process of higher education. The purpose of the work is to identify key approaches to the design of AISPO, analyze the effects of their application and identify promising areas for the development of this technology. The methodological basis consists of a systematic approach, comparative analysis, and methods of mathematical statistics. The empirical database includes the results of surveys of 1,250 students and 150 teachers from 15 universities of the Russian Federation, as well as data on the implementation of AISPO in 30 universities for the period 2018-2023. It has been established that the effectiveness of AISPO depends on the degree of personalization, interactivity, and the use of AI methods. Based on cluster analysis, 3 levels of adaptability of systems are identified. A positive relationship was found between the level of adaptability of AISPO and academic performance (r=0.68; p<0.01), student motivation (r=0.74; p<0.01). The prospects for the development of AISPO in the direction of intellectualization, openness, integration with other technologies of blended learning are outlined. The results obtained can serve as a basis for designing adaptive educational systems of a new generation.

 adaptive learning intelligent learning systems personalization higher education learning support blended learning machine learning адаптивное обучение интеллектуальные обучающие системы персонализация высшее образование поддержка обучения смешанное обучение машинное обучение Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0

Список литературы Карпенко А.П., Домников А.С., Белоус В.В. Интеллектуальные информационные системы: уч. пос. М.: МГСУ, 2015. 213 с. Соболева Е.В., Перевозчикова М.С., Суворова Т.Н., Червякова К.Р. Адаптивные технологии в электронном обучении: моногр. Киров: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2013. 138 с. Тимофеева Ю.Ф. Адаптивные технологии подготовки студентов технических вузов // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования. 2011. №1(17). С. 99-109. Brusilovsky P., Peylo C. Adaptive and intelligent web-based educational systems // International journal of artificial intelligence in education. 2009. Vol. 13(2-4). pp. 159-172. De Bra P. Adaptive systems for web-based education // Handbook on information technologies for education and training. Cham: Springer, 2015. pp. 33-49. Graf S. Adaptivity in learning management systems focussing on learning styles // Lecture notes in computer science. 2009. Vol. 5686. pp. 235-249. Griff E.R., Matter S.F. Evaluation of an adaptive online learning system // British journal of educational technology. 2013. Vol. 44(1). pp. 170-176. Karampiperis P., Sampson D. Adaptive learning objects sequencing for competence-based learning // Proceedings of the 6th IEEE Inter. сonf. on advanced learning technologies. 2010. pp. 136-138. Knutov E., De Bra P., Pechenizkiy M. AH 12 years later: a comprehensive survey of adaptive hypermedia methods and techniques // New review of hypermedia and multimedia. 2019. Vol. 15(1). pp. 5-38. Magoulas G.D., Papanikolaou Y., Grigoriadou M. Adaptive web-based learning: accommodating individual differences through system's adaptation // British Journal of Educational Technology. 2018. Vol. 34(4). pp. 511-527. Shute V.J., Zapata-Rivera D. Adaptive educational systems // Adaptive technologies for training and education. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. pp. 7-27. Sonwalkar N. Adaptive learning technologies: From one-size-fits-all to individualization // Educause center for applied research. 2013. № 7. pp. 1-11. Truong, H.M. Integrating learning styles and adaptive e-learning system: Current developments, problems and opportunities // Computers in human behavior. 2016. Vol. 55(B). pp. 1185-1193. Vandewaetere M., Desmet P. Adaptive information and communication technology in education // Information science reference. 2015. 374 p. Yang, T.-C. A Personalized recommendation-based mobile learning approach to improving the reading performance of EFL students // Computers & Education. 2014. Vol. 63. pp. 327-336.