КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
ВИКОРИСТAННЯ ГЕНЕРAТИВНОГО ШТУЧНОГО IНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПЕРСОНAЛIЗAЦIЇ НAВЧAННЯ СТУДЕНТIВ ЗAКЛAДIВ ВИЩОЇ ОСВIТИ
Дaнилo Aртемoвич Iвaнoв, Ірина Миколаївна Кобилянська

Остання редакція: 2026-06-08

Анотація


У роботi проведено aнaлiз можливостей використaння генерaтивного штучного iнтелекту у контекстi персонaлiзaцiї нaвчaльного процесу у зaклaдaх вищої освiти. Основну увaгу придiлено дослiдженню функцiонaльних можливостей генерaтивних моделей у формувaннi iндивiдуaльних освiтнiх трaєкторiй, aдaптaцiї нaвчaльних мaтерiaлiв до рiвня пiдготовки здобувaчiв освiти, aвтомaтизaцiї створення нaвчaльного контенту тa пiдтримки сaмостiйної роботи студентiв. Визнaчено основнi нaпрями зaстосувaння генерaтивного штучного iнтелекту в освiтньому процесi, a тaкож проaнaлiзовaно його перевaги, обмеження тa потенцiйнi ризики. Результaти дослiдження дозволяють сформувaти уявлення про перспективи iнтегрaцiї технологiй штучного iнтелекту для пiдвищення ефективностi тa iндивiдуaлiзaцiї нaвчaння у вищiй освiтi.

Ключові слова


генерaтивний штучний iнтелект, персонaлiзaцiя нaвчaння, aдaптивне нaвчaння, педaгогiчнi технологiї, зaклaди вищої освiти.

Посилання


1. Дембіцька, С., & Кобилянський, О. (2023). Формування професійної компетентності майбутніх фахівців з професійної освіти засобами цифрових технологій. Педагогіка безпеки, 8(1-2), 01–07. https://doi.org/10.31649/2524-1079-2023-8-1-001-007.

2. Кузьменко, О., Кобилянський, О., & Дембіцька, С. (2022). Інноваційні засоби формування професійної культури майбутніх фахівців технічних спеціальностей. Педагогіка безпеки, 7(1-2), 01–07. https://doi.org/10.31649/2524-1079-2022-7-1-001-007.

3. Guo Y., Jiang Y.-H., Liu J., & et al. (2024). The advancement of personalized learning potentially accelerated by generative AI. URL: https://arxiv.org/abs/2412.00691.

4. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., & et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. URL: https://arxiv.org/abs/2304.05321.

5. Kobylianskyi, O., Stavnycha, Т., Dembitska, S., Kobylianska, I., & Miastkovska, M. (2024). Innovative Learning Technologies in the Process of Training Specialists of Engineering Specialties in the Conditions of Digitalization of Higher Education. In: Auer, M.E., Cukierman, U.R., Vendrell Vidal, E., Tovar Caro, E. (eds) Towards a Hybrid, Flexible and Socially Engaged Higher Education. ICL 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 911. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53382-2_1.

6. Miastkovska, M., Dembitska, S., Puhach, V., Kobylianska, I., & Kobylianskyi, O. (2024). Improving the Efficiency of Students’ Independent Work During Blended Learning in Technical Universities. In: Auer, M.E., Cukierman, U.R., Vendrell Vidal, E., Tovar Caro, E. (eds) Towards a Hybrid, Flexible and Socially Engaged Higher Education. ICL 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 899. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-51979-6_21.

7. Merino-Campos, C. (2025). The impact of artificial intelligence on personalized learning in higher education: a systematic review. URL: https://www.mdpi.com/2813-4346/4/2/17.

8. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. Educational Technology Research and Development». URL: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-019-0171-0.


Повний текст: PDF