Архив журнала

Аннотация: Проблема исследования статьи заключается в следующем вопросе: как искусственный интеллект может трансформировать персонализированное обучение в контексте преподавания математики и какие вызовы и возможности это представляет? Цель данного исследования заключается в анализе способов трансформации персонализированного обучения с помощью искусственного интеллекта в контексте преподавания математики, определении вызовов и возможностей, связанных с этим, а также в разработке рекомендаций для улучшения и создания новых адаптивных образовательных систем, которые более эффективно интегрируют персонализацию, социальное взаимодействие и коллаборативное обучение. В рамках методологии авторы использовали анализ литературы, кейс-стади и сравнительный анализ существующих адаптивных образовательных систем. Основные результаты показали, что, несмотря на значительные преимущества в индивидуализации обучения и адаптации учебных материалов, существует ряд серьезных вызовов, таких как ограниченное социальное взаимодействие и коллаборативное обучение. Научная новизна заключается в комплексном подходе к анализу возможностей искусственного интеллекта для углубления и расширения персонализированного обучения в контексте его интеграции в образовательный процесс. Практическая и теоретическая значимость результатов проявляется в разработке рекомендаций для улучшения существующих систем и создания новых, которые более эффективно интегрируют социальные и коллаборативные аспекты обучения. В результате исследования авторы подчеркивают необходимость баланса между персонализацией и социальным взаимодействием, а также важность когнитивного вовлечения учащихся для достижения долгосрочного понимания математических концепций.

Abstract: The problem of the research article lies in the following question: how can artificial intelligence transform personalized learning in the context of teaching mathematics, and what challenges and opportunities does it present? The aim of this research is to analyze ways of transforming personalized learning with the help of artificial intelligence in the context of teaching mathematics, identifying challenges and opportunities associated with it, as well as developing recommendations for improving and creating new adaptive educational systems that more effectively integrate personalization, social interaction, and collaborative learning. The main results showed that, despite significant advantages in individualizing learning and adapting educational materials, there are several serious challenges, such as limited social interaction and collaborative learning. The scientific novelty lies in a comprehensive approach to analyzing the possibilities of artificial intelligence for deepening and expanding personalized learning in the context of its integration into the educational process. The practical and theoretical significance of the results is manifested in the development of recommendations for improving existing systems and creating new ones that more effectively integrate social and collaborative aspects of learning. As a result of the research, the author emphasizes the need for a balance between personalization and social interaction, as well as the importance of cognitive engagement of students to achieve long-term understanding of mathematical concepts.