Искусственный интеллект в современном образовании

Актуальность темы. Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта обусловливает трансформацию традиционных образовательных парадигм и формирование новых подходов к организации учебного процесса. Согласно данным международных исследований (UNESCO, 2023; OECD, 2024), внедрение ИИ-технологий в образование позволяет повысить эффективность обучения на 30-40% за счет персонализации образовательных траекторий и автоматизации рутинных педагогических задач. Искусственный интеллект открывает возможности для создания адаптивных обучающих систем, способных учитывать индивидуальные особенности каждого обучающегося, предоставлять мгновенную обратную связь и оптимизировать учебный контент в режиме реального времени. Вместе с тем, массовое внедрение ИИ-технологий порождает ряд педагогических, этических и технологических вызовов, требующих комплексного научного анализа.

Степень разработанности проблемы. Вопросы применения искусственного интеллекта в образовании активно исследуются в работах отечественных и зарубежных ученых. Теоретические основы интеллектуальных обучающих систем разработаны в трудах А. Н. Тихонова, В. П. Беспалько, П. И. Пидкасистого. Зарубежные исследователи (Luckin, 2018; Holmes et al., 2019; Zawacki-Richter et al., 2019) анализируют эффективность применения машинного обучения для персонализации образования. Практические аспекты внедрения ИИ-технологий рассматриваются в работах Н. И. Паку, А. А. Андреева, С. Л. Лобачева.

Цель работы — проанализировать основные направления применения технологий искусственного интеллекта в современном образовании и выявить перспективы их развития.

Задачи работы:

1. Рассмотреть теоретические основы и технологии искусственного интеллекта, применяемые в образовательном процессе.
2. Изучить возможности персонализации обучения средствами ИИ.
3. Выявить преимущества и риски внедрения ИИ-технологий в образование.
4. Определить перспективные направления развития ИИ в образовательной сфере.

Методы исследования: теоретический анализ научной литературы, систематизация и обобщение данных эмпирических исследований, сравнительный анализ образовательных ИИ-платформ.