ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ АІ ДЛЯ ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ НАВЧАННЯ З 3D-МОДЕЛЮВАННЯ ТА ДРУКУ В STEM-ОСВІТІ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.2.2Ключові слова:
3D-друк, 3D-принтер, АІ-інновації, STEM-освіта, 3D-принтери Vernerfab, АІ у навчанні.Анотація
Актуальність дослідження зумовлена низьким рівнем впровадження 3D-принтерів у закладах освіти України, відсутністю адаптивних методик навчання та складністю оволодіння 3D-технологіями без індивідуальної підтримки. З огляду на швидкий розвиток AI та зростання ролі 3D-друку в інженерній освіті, виникає потреба у створенні ефективних інтелектуальних інструментів, здатних покращити засвоєння студентами технічних навичок. Метою дослідження є розробка й експериментальна перевірка моделі AI-персоналізації навчання 3D-моделюванню й 3D-друку з використанням 3D-принтерів Vernerfab у курсах STEM-спрямування. Методологія ґрунтується на порівнянні результатів контрольної та експериментальної груп, де експериментальна взаємодіяла з AI-модулем, що здійснював аналіз STL-файлів, генерував персоналізовані підказки, рекомендував параметри 3D-друку та адаптував складність завдань. Результати показали суттєві переваги AI-підтримки: зменшення топологічних помилок на 67%, збільшення частки моделей, придатних до друку з першого разу, на 37 п.п., підвищення точності друку та скорочення часу виконання проєкту приблизно на 30%. Експериментальна група продемонструвала значно вищий приріст навичок складного моделювання та підготовки моделей до друку. Також виявлено позитивний вплив AI на мотивацію, відчуття підтримки та задоволеність навчанням. У висновках підкреслено, що інтеграція AI у навчання 3D-моделюванню та 3D-друку є дієвим шляхом персоналізації STEM-освіти та підвищення якості підготовки здобувачів. Застосована модель може бути масштабована для використання в освітніх закладах різного рівня. Перспективи подальших досліджень передбачають розширення функціоналу AI-системи, інтеграцію багатокомпонентних моделей адаптивного навчання, вивчення довгострокового впливу AI на успішність студентів.
Посилання
Kefalis C., Skordoulis C., Drigas A. The Role of 3D Printing in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) Education in General and Special Schools. International Journal of Online & Biomedical Engineering. 2024. № 20(12). DOI: 10.3991/ijoe.v20i12.48931
Usembayeva I., Kurbanbekov B., Ramankulov S., Batyrbekova A., Kelesbayev K., Akhanova A. 3D Modeling and Printing in Physics Education: The Importance of STEM Technology for Interpreting Physics Concepts. Qubahan Academic Journal. 2024. № 4(3). Р. 45–58. DOI: https://doi.org/10.48161/qaj.v4n3a727
Lin K. Y., Lu S. C., Hsiao H. H., Kao C. P., Williams P. J. Developing student imagination and career interest through a STEM project using 3D printing with repetitive modeling. Interactive Learning Environments. 2023. № 31(5). Р. 2884–2898. DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1913607
Cheng L., Antonenko P. P., Ritzhaupt A. D., MacFadden B. Exploring the role of 3D printing and STEM integration levels in students' STEM career interest. British Journal of Educational Technology. 2021. № 52(3). Р. 1262–1278. DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.13077
Anđić B., Ulbrich E., Dana-Picard T., Cvjetićanin S., Petrović F., Lavicza Z., Maričić M. A phenomenography study of STEM teachers’ conceptions of using three-dimensional modeling and printing (3DMP) in teaching. Journal of Science Education and Technology. 2023. № 32(1). Р. 45–60. DOI: https://doi.org/10.1007/s10956-022-10005-0
Barkoczi N., Maier M. L., Horvat-Marc A. The impact of artificial intelligence on personalized learning in STEM education. In: INTED2024 Proceedings. IATED. 2024. Р. 4980–4989. DOI: 10.21125/inted.2024.1289
Joseph O. B., Uzondu N. C. Integrating AI and Machine Learning in STEM education: Challenges and opportunities. Computer Science & IT Research Journal. 2024. № 5(8). Р. 1732–1750. DOI: 10.51594/csitrj.v5i8.1379
Nikhil V. A Comprehensive Study on AI-Enhanced Personalized Learning in STEM Courses. In: Adopting Artificial Intelligence Tools in Higher Education. CRC Press. 2024. Р. 149–170.
Huang J., Zhong Y., Chen X. Adaptive and personalized learning in STEM education using high-performance computing and artificial intelligence. The Journal of Supercomputing. 2025. № 81(8). Р. 981. DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-025-07481-7
Zhang L., Qu J., Zhang Z. The Impact of Personalized Learning Driven by Artificial Intelligence on STEM Education in Primary and Secondary Schools. International Journal of New Developments in Education. 2024. № 6(10). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.01666
Серденко Т. В., Рейс Т. Т., Панченко О. Д. Інформаційні технології як ключовий інструмент у STEM-освіті: сучасний стан і перспективи. 2024. URL: http://dspace.msu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/12491
Мисюк О. Ю., Постова С. А., Черняк Ю. Г. Персоналізація STEM-навчання за допомогою ШІ: адаптивні платформи. Педагогічна Академія: наукові записки. 2025. № 16. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15109471
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






