ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ В АДАПТИВНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПОРТАЛАХ

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.53002/137
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

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.