Россия
В статье рассматриваются ключевые направления применения нейросетевых технологий в образовании: персонализированное обучение, диалоговые ИИ помощники, аналитические системы мониторинга и цифровые инструменты поддержки преподавателей, языкового и инклюзивного образования. Кратко анализируются основные риски, связанные с подменой самостоятельной учебной деятельности генеративными моделями, усилением образовательного неравенства и угрозами конфиденциальности данных, а также намечаются условия ответственной интеграции ИИ в образовательную среду.
искусственный интеллект, нейросети, образование, персонализированное обучение, образовательная аналитика, академическая честность, инклюзивное образование
1. Baker R. S., Inventado P. S. Интеллектуальный анализ образовательных данных и образовательная аналитика // Learning Analytics. – Springer, 2014. – С. 61–75. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_4
2. Chen L., Chen P., Lin Z. Искусственный интеллект в образовании: обзор // IEEE Access. – 2020. – Т. 8. – С. 75264–75278. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
3. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Искусственный интеллект в образовании: обещания и последствия для преподавания и обучения. – Center for Curriculum Redesign, 2019.
4. Luckin R. и др. Освобождённый интеллект: аргументы в пользу использования ИИ в образовании. – Pearson, 2016.
5. OECD. Цифровое образование: прогноз 2023. Расширение границ с помощью ИИ, блокчейна и роботов. – Париж: OECD Publishing, 2023.
6. Russell S., Norvig P. Искусственный интеллект: современный подход. 4-е изд. – Pearson, 2020.
7. UNESCO. Искусственный интеллект в образовании: вызовы и возможности для устойчивого развития. – Париж: UNESCO, 2019.
8. Woolf B. P. Построение интеллектуальных интерактивных репетиторов: студентоцентрированные стратегии революции в e-learning. – Morgan Kaufmann, 2009.
9. Zawacki-Richter O. и др. Систематический обзор исследований по применению искусственного интеллекта в высшем образовании: где же преподаватели? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2019. – Т. 16. – Ст. 39.
10. Мальцев, В. В. Применение алгоритмов искусственного интеллекта для мониторинга загрязнения воздуха городским автотранспортом / В. В. Мальцев // Моделирование систем и процессов. – 2025. – Т. 18, № 2. – С. 86-96. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2025-18-2-86-96. – EDN EEZDKJ.
11. Пескова Н. С., Шагиев Р. М. Искусственный интеллект в образовании: модели и практики применения // Вопросы образования. – 2021. – № 2. – С. 95–118.
