AI for Personalized Learning: A Comparative Analysis of Traditional and AI-Based Methods

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2025_4_263
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Artificial intelligence (AI) is reshaping higher education by enabling personalized learning experiences that surpass traditional teaching methods. This study aimed to analyze the effectiveness, engagement, flexibility, and feedback quality of AI-based learning compared to traditional approaches. Conducted at a domestic higher education institution, the research utilized a mixed-methods approach, combining quantitative surveys, qualitative interviews, and a two-week case study where students engaged with AI tools like ChatGPT. A paired t-test was used to assess statistical significance, while thematic analysis identified key strengths and limitations of AI-based learning. AI-based learning proved more flexible and efficient, highlighting its potential in personalizing education