Статья посвящена разработке технологии интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в организацию проектной деятельности студентов. В рамках структуры исследование раскрывает ключевые аспекты внедрения ИИ-инструментов для оптимизации управления учебными проектами, персонализации задач и анализа данных. Во введении обоснована актуальность темы, связанная с ростом требований к компетенциям выпускников и необходимостью автоматизации рутинных процессов в образовании. Материалы и методы включают описание алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов проектов, автоматизированных систем оценки вклада участников и интеграции ИИ-платформ с образовательными сервисами. Результаты демонстрируют повышение эффективности командной работы за счет динамического распределения ролей, своевременного выявления рисков и персонализированных рекомендаций. Обсуждение подчеркивает важность баланса между автоматизацией и педагогическим контролем, этические аспекты обработки данных, а также необходимость подготовки преподавателей для работы с ИИ-инструментами. Выводы подтверждают, что внедрение ИИ способствует развитию навыков критического мышления, креативности и самоорганизации студентов, но требует комплексного подхода к проектированию алгоритмов и защите конфиденциальности. Исследование актуально для вузов, внедряющих цифровые технологии в образовательный процесс
The article is devoted to the development of technology for integrating artificial intelligence (AI) into the organization of students' project activities. Within the framework of the framework, the study reveals the key aspects of the implementation of AI tools for optimizing the management of educational projects, personalization of tasks and data analysis. The introduction substantiates the relevance of the topic related to the growing demands on graduate competencies and the need to automate routine processes in education. The materials and methods include descriptions of machine learning algorithms for predicting project outcomes, automated systems for evaluating participants' contributions, and integrating AI platforms with educational services. The results demonstrate improved teamwork efficiency through dynamic role allocation, timely risk identification, and personalized recommendations. The discussion highlights the importance of a balance between automation and pedagogical control, the ethical aspects of data processing, and the need to train teachers to work with AI tools. The findings confirm that the introduction of AI promotes the development of critical thinking skills, creativity and self-organization of students, but requires an integrated approach to algorithm design and privacy protection. The research is relevant for universities implementing digital technologies in the educational process.