Искусственный интеллект и его роль в построении индивидуальной траектории развития обучающихся в вузах

Николай Николаевич Кузьмин; Ирина Николаевна Глазунова; Наталья Александровна Чистякова; Лейля Саитовна Байтимерова

doi:10.25726/f3942-2092-6900-m

Авторы

Николай Николаевич Кузьмин Липецкий государственный педагогический университет имени П. П. Семёнова-Тян-Шанского
Ирина Николаевна Глазунова Московский финансово-промышленный университет Синергия
Наталья Александровна Чистякова Московский финансово-промышленный университет Синергия
Лейля Саитовна Байтимерова Московский финансово-промышленный университет Синергия

DOI:

https://doi.org/10.25726/f3942-2092-6900-m

Ключевые слова:

искусственный интеллект, индивидуальная траектория развития, персонализация образования, высшее образование, образовательные технологии

Аннотация

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в формировании индивидуальной траектории развития обучающихся в высших учебных заведениях. Актуальность данного исследования обусловлена возрастающей потребностью в персонализации образовательного процесса с учетом индивидуальных особенностей и потенциала каждого студента. Цель работы заключается в анализе возможностей применения технологий ИИ для построения оптимальной траектории обучения и развития студентов вузов. Методология исследования базируется на комплексном подходе, включающем теоретический анализ научной литературы, обобщение практического опыта использования ИИ в образовании, а также эмпирические методы, такие как анкетирование и интервьюирование студентов и преподавателей. Выборка исследования составила 450 респондентов из 5 ведущих университетов страны. Результаты проведенного исследования свидетельствуют о значительном потенциале применения ИИ для персонализации образовательных траекторий. Так, 78% опрошенных студентов отметили, что внедрение ИИ-систем позволило бы им более эффективно планировать свое обучение и развитие с учетом индивидуальных потребностей и целей. Преподаватели (82%) также подтвердили, что использование ИИ-технологий способствует оптимизации учебного процесса и повышению качества образования. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по внедрению ИИ-систем в образовательный процесс вузов для построения индивидуальных траекторий развития обучающихся. Предложенные меры могут быть использованы администрацией университетов, преподавателями и специалистами в области образовательных технологий для совершенствования процесса обучения и повышения его эффективности.

Библиографические ссылки

Agarwal A., Sharma S. AI in higher education: A global perspective // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2021. № 18(1). Pp. 1-24.

Becker B.A., Giesinger H., Gütl C. Intelligent tutoring system for personalized learning in higher education // Computers in Human Behavior. 2020. № 107. Pp. 106-274.

Chassignol M., Khoroshavin A., Klimova A., Bilyatdinova A. Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview // Procedia Computer Science. 2018. №136. Pp. 16-24.

Chen X., Li X. Personalized learning path recommendation based on artificial intelligence // International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2021. № 16(7). Pp. 4-17.

Hwang G.J., Xie H., Wah B.W., Gašević D. Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2020. № 1. P. 100001.

Kulik J.A., Fletcher J.D. Effectiveness of intelligent tutoring systems: a meta-analytic review // Review of Educational Research. 2016. № 86(1). Pp. 42-78.

Li X., Chen Y. Research on personalized learning model based on artificial intelligence // In Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1544. №. 1. P. 012067.

Malekzadeh M., Mostafavi E., Lahijanian B. A review of using artificial intelligence in education // Thinking Skills and Creativity. 2021. № 41. P. 100889.

Malyuga E, Maksimova D., Ivanova M. Cognitive and Discoursive Features of Speech Etiquette in Corporate Communication // International Journal of English Linguistics. 2019. Vol. 9, No. 3. P. 310-318.

Pedro F., Subosa M., Rivas A., Valverde P. Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development // UNESCO Working Papers on Education Policy. 2019. № (7).

Peng H., Ma S., Spector J.M. Personalized adaptive learning: An emerging pedagogical approach enabled by a smart learning environment // Smart Learning Environments. 2019. № 6(1). Pp. 1-14.

Rienties B., Herodotou C., Olney T., Schencks M., Boroowa A. Making sense of learning analytics dashboards: A technology acceptance perspective of 95 teachers // International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2018. № 19(5). Pp. 186-202.

Roll I., Wylie R. Evolution and revolution in artificial intelligence in education // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2016. № 26(2). Pp. 582-599.

Shen C.W., Ho J.T. Technology-enhanced learning in higher education: A bibliometric analysis with latent semantic approach // Computers in Human Behavior. 2020. № 104. P. 106177.

Viberg O., Khalil M., Baars M. Self-regulated learning and learning analytics in online learning environments: A review of empirical research // In Proceedings of the tenth international conference on learning analytics & knowledge. 2020. Pp. 524-533.

Zawacki-Richter O., Marín V.I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. № 16(1). Pp. 1-27.