ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ИНДИВИДУАЛИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ КАК ФАКТОР ЛИЧНОГО И СОЦИАЛЬНОГО РОСТА

Авторы

  • Шавкат Ибрагимов

Аннотация

В статье рассматриваются возможности и ограничения применения методов искусственного интеллекта (ИИ) для индивидуализации образовательных траекторий учащихся. Формулируется проблема: как обеспечить персонализацию обучения так, чтобы она способствовала не только академическим успехам, но и личностному и социальному росту индивида. Представлена методическая модель сбора и обработки образовательных данных, алгоритмическая схема адаптивной траектории и метрики оценки влияния. На основе теоретического анализа и результатов пилотных моделированных экспериментов доказывается, что целенаправленная интеграция ИИ-инструментов повышает глубину обучающихся компетенций, мотивацию и социальную адаптацию. В заключении обсуждаются этические и организационные аспекты внедрения.

Биография автора

Шавкат Ибрагимов

В статье рассматриваются возможности и ограничения применения методов искусственного интеллекта (ИИ) для индивидуализации образовательных траекторий учащихся. Формулируется проблема: как обеспечить персонализацию обучения так, чтобы она способствовала не только академическим успехам, но и личностному и социальному росту индивида. Представлена методическая модель сбора и обработки образовательных данных, алгоритмическая схема адаптивной траектории и метрики оценки влияния. На основе теоретического анализа и результатов пилотных моделированных экспериментов доказывается, что целенаправленная интеграция ИИ-инструментов повышает глубину обучающихся компетенций, мотивацию и социальную адаптацию. В заключении обсуждаются этические и организационные аспекты внедрения.

Библиографические ссылки

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — 4-е изд. — Нью-Йорк: Pearson, 2020. — 1136 с.

Luckin R., Holmes W., Griffiths M., Forcier L. B. Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. - London: Nesta, 2016. - 56 p.

OECD. Providing quality early childhood education and care: Results from the OECD Starting Strong Survey 2018. - Paris: OECD Publishing, 2019. - 200 p.

Woolf B. P. Building Intelligent Interactive Tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. - Burlington: Morgan Kaufmann, 2010. - 496 p.

Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. - Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. - 92 p.

Shute V. J., Ke F. Games, learning, and assessment // Assessment in Game-based Learning. - New York: Springer, 2012. - P. 43–58.

Lipton Z. C. The Mythos of Model Interpretability // Queue. - 2018. - Vol. 16, No. 3. - P. 31–57.

Dede C. The role of digital technologies in deeper learning // Students at the Center: Deeper Learning Research Series. - Boston: Jobs for the Future, 2014. - 36 p.

Загрузки

Опубликован

2025-10-20