АНАЛІЗ ЗАГРОЗ І МОЖЛИВОСТЕЙ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СФЕРУ ОСВІТИ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.35Ключові слова:
штучний інтелект, освіта, цифрова трансформація, персоналізація навчання, адаптивні системи, інклюзивне навчання, освітні технології, викладацька діяльність, експертне оцінювання, веб-застосунокАнотація
У статті подано комплексний аналіз процесу впровадження технологій штучного інтелекту в сучасну освітню систему з детальним дослідженням основних можливостей і загроз цієї трансформації. Досліджено актуальні проблеми впровадження штучного інтелекту в освітній процес, включаючи питання приватності й безпеки даних, етичні виклики алгоритмічних упереджень, загрози академічної доброчесності та ризики дегуманізації освіти. Проаналізовано революційний потенціал штучного інтелекту для персоналізації навчання, демократизації доступу до якісної освіти, трансформації ролі викладача в умовах цифрової епохи.Детально розглянуто можливості адаптивних освітніх платформ для створення персоналізованих навчальних траєкторій, здатних аналізувати поведінкові закономірності студентів і коригувати навчальний процес у реальному часі. Досліджено потенціал штучного інтелекту для подолання географічних, економічних і фізичних бар’єрів у доступі до освіти, особливо в контексті інклюзивного навчання і підтримки студентів з особливими потребами. Проаналізовано трансформацію ролі викладача від традиційного ментора до фасилітатора навчального процесу, підтримуваного інтелектуальними системами. Розглянуто практичні аспекти впровадження систем автоматизованого оцінювання і їхній вплив на якість зворотного зв’язку між викладачами й студентами.Запропоновано концептуальні засади збалансованого підходу до впровадження штучного інтелекту в освіту, який максимізує технологічні переваги при збереженні гуманістичних цінностей освітнього процесу. Сформульовано стратегічне бачення майбутнього освітньої галузі, засноване на гармонійному поєднанні штучного і людського інтелекту для формування освіченого покоління цифрової епохи. Розроблено веб-застосунок для аналізу і систематизації думок експертів освітньої галузі.
Посилання
Artificial Intelligence in Education Market. Global Market Insights. 2023. URL: https://www.gminsights.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-in-education-market (дата звернення: 15.08.2025).
UNESCO survey: Less than 10 % of schools and universities have formal guidance on AI. UNESCO, 2023. URL: https://www.unesco.org/en/articles/unesco-survey-less-10-schools-and-universities-have-formal-guidance-ai (дата звернення: 15.08.2025).
Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? / Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. № 16. Article 39. URL: https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 (дата звернення: 15.08.2025).
Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education. Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. 168 p. URL: https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10139722/ (дата звернення: 15.08.2025).
Du Boulay B. Artificial Intelligence in Education and Ethics. ResearchGate. Handbook of Open, Distance and Digital Education. 2023. P. 93–108. URL: https://www.researchgate.net/publication/367420600_Artificial_Intelligence_in_Education_and_Ethics (дата звернення: 15.08.2025).
Cotton D. R. E., Cotton P. A., Shipway J. R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. Vol. 61 (2). 2024. P. 228–239. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14703297.2023.2190148 (дата звернення: 15.08.2025).
Chen L., Chen P., Lin Z. Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 7526475278. URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9069875 (дата звернення: 15.08.2025).
Emsisoft. The State of Ransomware in the US: Report and Statistics 2022. Emsisoft Malware Lab. 2023. URL: https://www.emsisoft.com/en/blog/43258/ (дата звернення: 15.08.2025).
Buolamwini J., Gebru T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research. 2018. Vol. 81. P. 7791. URL: https://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a.html (дата звернення: 15.08.2025).
Len V. V., Karaieva N. V. Improving the SWOT analysis of the artificial intelligence implementation in higher education. Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики : матеріали ХХІІ Міжнар. наук.-практ. конф. молод. вчених і студ., м. Київ, 22-25 квіт. 2025 р. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2025. Т. 2. С. 184–186. URL: https://iate.kpi.ua/uploads/p_164_79639699.pdf (дата звернення: 15.08.2025).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
