ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ В АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПОРТАЛАХ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53002/137
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Статья посвящена использованию искусственного интеллекта (ИИ) для персонализации обучения в адаптивных образовательных порталах. Актуальность исследования определяется развитием цифровых образовательных сред и необходимостью перехода от унифицированной подачи учебных материалов к индивидуализированному сопровождению обучающихся. Цель статьи – определить основные направления применения ИИ для персонализации обучения и разработать концептуальную модель адаптивного образовательного портала. Исследование выполнено в концептуально-аналитическом формате на основе корпуса из 16 научных публикаций, индексируемых Scopus, которые посвящены ИИ в образовании, адаптивному обучению, образовательной аналитике, рекомендательным системам, интеллектуальным ассистентам и вопросам объяснимости. В результате выделены типы образовательных данных, используемых для ИИ-персонализации, систематизированы механизмы адаптации содержания, темпа, сложности, оценивания и обратной связи. Предложена модель адаптивного образовательного портала, включающая сбор образовательных данных, формирование цифрового профиля обучающегося, аналитику и прогнозирование, адаптивные решения, интеллектуальную поддержку, объяснимость и педагогический контроль. Определены ограничения внедрения ИИ-персонализации, связанные с качеством данных, алгоритмической предвзятостью, непрозрачностью решений, приватностью и риском чрезмерной автоматизации.