УДК 378.016:004
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.06.04.006

Авторы

Болду Хопаевна Узденова,
Северо-кавказская государственная академия, Черкесск, Россия
Асхаб Ахмедович Датаев,
Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье представлена методология персонализированного обучения информатике, базирующаяся на комплексном применении интеллектуальных образовательных систем. Актуальность исследования обусловлена острой необходимостью преодоления жестких ограничений традиционных подходов, которые зачастую не учитывают индивидуальные когнитивные особенности, уровень предварительной подготовки и естественный темп усвоения материала обучающимися. Основной целью работы является научно-методическое обоснование инновационной модели адаптивного обучения, обеспечивающей динамическую и точную настройку индивидуальных учебных траекторий. В основе предложенной методологии лежит глубокая интеграция онтологического моделирования предметной области информатики, современных алгоритмов машинного обучения для динамического профилирования студентов и передовых методов образовательной аналитики. Интеллектуальная система непрерывно анализирует цифровые следы и действия обучающегося, своевременно выявляет пробелы в знаниях и автоматически корректирует содержание, оптимальную сложность и логическую последовательность учебных модулей, включая практические задачи по алгоритмизации и программированию. Научная новизна заключается в оригинальной разработке алгоритмов семантического подбора контента на базе графов знаний. Практическая значимость состоит во внедрении данных принципов в платформы управления обучением для повышения мотивации, оптимизации времени освоения дисциплины и улучшения итоговых образовательных результатов.

Ключевые слова

персонализированное обучение, интеллектуальные образовательные системы, информатика, адаптивные учебные траектории.

Список литературы

  1. Азбель А.А., Илюшин Л.С., Казакова Е.И., Морозова П.А. Отношение учеников и учителей к обратной связи: противоречия и тенденции развития // Образование и наука. 2022. Т. 24. № 7. С. 76–109. DOI: 10.36871/u.i.k.2026.06.04.006 5639-2022-7-76-109.
  2. Иванова А.П. Искусственный интеллект в сфере права и юридической практике: Основные проблемы и перспективы развития // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 4: Государство и право. 2021. № 1. С. 90–98. DOI: 10.31249/rgpravo/2021.01.09.
  3. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9–22. DOI: 10.31992/0869- 3617-2023-32-4-9-22.
  4. Итинсон К.С. Информатизация медицинского образования: системы искусственного интеллекта в обучении студентов и врачей // Балтийский гуманитарный журнал. 2020. Т. 9. № 3 (32). С. 91–93. DOI: 10.26140/bgz3- 2020-0903-0021.
  5. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95.
  6. Паршина К.В., Салтыкова Г.М. Современные технологии в обучении студентов направления подготовки «дизайн» // Педагогический журнал. 2021. Т. 11. № 1-1. С. 263–270. DOI: 10.34670/AR.2021.47.77.032.
  7. Сысоев П.В. Дидактические свойства и методические функции нейросетей // Перспективы науки и образования. 2024. № 6 (72). С. 672–690. DOI: 10.32744/pse.2024.6.42.
  8. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31– 53. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53.
  9. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115–135. DOI: 10.32744/pse.2024.1.6.
  10. Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам: аналитический обзор // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 18–37. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588- 19-27-2-2.
  11. Филатов Е.М. Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения character. ai // Вестник Тамбовского универ- ситета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1248–1260. DOI: 10.20310/1810-0201-2024- 29-5-1248-1260.
  12. Ягудина А.Р., Цилицкий В.С., Виноградова И.В., Кузнецова С.Б., Жарина Н.А. Искусственный интеллект и его роль в преподавании экономических дисциплин в вузе // Московский экономический журнал. 2022. № 2. С. 634–642. DOI: 10.55186/2413046X_ 2022_7_2_104.