УДК 004
DOI: 10.36871/26189976.2026.03-3.014

Авторы

Марем Саиповна Сагова,
Старший преподаватель кафедры «Математический анализ», Ингушский государственный университет
Патимат Султановна Батаева,
Доцент кафедры бизнес-информатики, Чеченский государственный университет имени. А. А. Кадырова
Валерий Валентинович Косулин,
Кандидат технических наук, доцент, Казанский государственный энергетический университет

Аннотация

В статье исследуются теоретические и прикладные аспекты использования современных информационных технологий и методов интеллектуальной обработки данных для решения проблемы индивидуализации образовательного процесса в условиях, характеризующихся неполнотой, нечеткостью и априорной неопределенностью исходной информации о когнитивных характеристиках, уровне подготовленности, стилях обучения и предпочтениях обучающихся. Актуальность исследования обусловлена тем обстоятельством, что традиционные подходы к индивидуализации обучения, основанные на предварительном тестировании, психолого-педагогической диагностике и построении профилей обучающихся, сталкиваются с фундаментальными ограничениями, связанными с динамичностью когнитивных состояний, ситуационной изменчивостью учебной мотивации, а также с принципиальной невозможностью полной формализации всех факторов, определяющих успешность освоения образовательного контента. На основе синтеза положений педагогического дизайна, когнитивной психологии, теории машинного обучения и методов работы с неопределенными данными в исследовании выделяются ключевые технологические подходы киндивидуализации образовательного процесса в условиях неопределенности, включая адаптивные гипермедийные системы, рекомендательные системы образовательного контента, методы интеллектуального анализа образовательных данных, а также подходы, базирующиеся на аппарате теории нечетких множеств и байесовских сетях доверия.

Ключевые слова

индивидуализация
образовательного процесса
информационные технологии
в образовании

Список литературы

[1] Атанов Г.А., Пустынникова И. Н. Адаптивные образовательные системы: теория и практика // Образовательные технологии и общество.—2019.—Т. 22, №3.—С. 45–58.

[2] Бершадский А. М. Когнитивные стратегии имодели обучения в цифровой образовательной среде // Педагогика.—2020.—№5.—С. 23–35.

[3] Бордовский Г.А., Готская И. Б., Ильина С. П. Использование методов искусственного интеллекта в персонализации обучения // Информатика и образование. — 2021. —№ 2. — С. 4–12.

[4] Винник В. Д. Нечеткие модели винтеллектуальных обучающих системах // Искусственный интеллект и принятие решений.—2020.—№1.—С. 34–48.

[5] Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.—СПб.: Питер, 2018.—384 с.

[6] Дьяченко О.М., Лаврик О. Л. Интеллектуальный анализ образовательных данных: методы имодели // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования.—2021.—Т. 18, №2.—С. 112–128.

[7] Захарова И.Г., Сидоркина И. Г. Рекомендательные системы в электронном обучении: принципы построения и оценки эффективности // Открытое образование.—2019.—Т. 23, №4.—С. 21–32.

[8] Кречетников К. Г. Проектирование адаптивных образовательных систем на основе методов машинного обучения // Прикладная информатика.—2020.—Т. 15, №5.—С. 56–71.

[9] Лаптев В.В., Рыжова Н. И., Швецова М. А. Интеллектуальные системы в образовании: методология и инструментарий.—М.: Юрайт, 2022.—312 с.

[10] Носков М.В., Тулупьев А. Л. Байесовские сети доверия в задачах моделирования образовательных траекторий // Труды СПИИРАН.—2018.—Т. 17, №6.—С. 1423–1452.