Адаптивное обучение с использованием искусственного интеллекта в электронном обучении: обзор литературы

Стремительное развитие платформ электронного обучения, обусловленное достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), открывает широкие возможности для трансформации образования. Такая динамично развивающаяся среда обусловливает необходимость изучения интеграции ИИ/МО в системы адаптивного обучения для повышения образовательных результатов. Цель исследования — систематизировать современные подходы к использованию ИИ/МО в электронном обучении для реализации адаптивного обучения, раскрыть преимущества и проблемы такой интеграции, а также оценить ее влияние на вовлеченность, удержание и успеваемость студентов. Для изучения интеграции ИИ/МО в электронное обучение был проведен комплексный обзор литературы, охватывающий статьи, опубликованные начиная с 2010 года. В рамках обзора были проанализированы 63 статьи; для оценки применения алгоритмов адаптивного обучения и их образовательных последствий использовался систематический подход. Результаты показывают, что алгоритмы ИИ/МО играют ключевую роль в персонализации учебного опыта. Было установлено, что эти технологии позволяют оптимизировать траектории обучения, повышать вовлеченность и улучшать академическую успеваемость; в некоторых исследованиях сообщалось о повышении результатов тестирования. Интеграция ИИ/МО в платформы электронного обучения в значительной степени способствует персонализации и повышению эффективности образовательного процесса. Несмотря на такие проблемы, как конфиденциальность данных и сложность систем ИИ/МО, результаты подчеркивают потенциал адаптивного обучения в преобразовании образования за счет учета индивидуальных потребностей обучающихся.