Artificial intelligence and its role in building an individual development trajectory for university students

Author:

Кузьмин Н.Н.ORCID,Глазунова И.Н.,Чистякова Н.А.ORCID,Байтимерова Л.С.ORCID

Abstract

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в формировании индивидуальной траектории развития обучающихся в высших учебных заведениях. Актуальность данного исследования обусловлена возрастающей потребностью в персонализации образовательного процесса с учетом индивидуальных особенностей и потенциала каждого студента. Цель работы заключается в анализе возможностей применения технологий ИИ для построения оптимальной траектории обучения и развития студентов вузов. Методология исследования базируется на комплексном подходе, включающем теоретический анализ научной литературы, обобщение практического опыта использования ИИ в образовании, а также эмпирические методы, такие как анкетирование и интервьюирование студентов и преподавателей. Выборка исследования составила 450 респондентов из 5 ведущих университетов страны. Результаты проведенного исследования свидетельствуют о значительном потенциале применения ИИ для персонализации образовательных траекторий. Так, 78% опрошенных студентов отметили, что внедрение ИИ-систем позволило бы им более эффективно планировать свое обучение и развитие с учетом индивидуальных потребностей и целей. Преподаватели (82%) также подтвердили, что использование ИИ-технологий способствует оптимизации учебного процесса и повышению качества образования. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по внедрению ИИ-систем в образовательный процесс вузов для построения индивидуальных траекторий развития обучающихся. Предложенные меры могут быть использованы администрацией университетов, преподавателями и специалистами в области образовательных технологий для совершенствования процесса обучения и повышения его эффективности. The article examines the role of artificial intelligence (AI) in shaping the individual development trajectory of students in higher education institutions. The relevance of this study is due to the growing need to personalize the educational process, taking into account the individual characteristics and potential of each student. The purpose of the work is to analyze the possibilities of using AI technologies to build an optimal trajectory of learning and development for university students. The research methodology is based on an integrated approach, including theoretical analysis of scientific literature, generalization of practical experience in using AI in education, as well as empirical methods such as surveys and interviews of students and teachers. The study sample consisted of 450 respondents from 5 leading universities in the country. The results of the study indicate the significant potential of using AI to personalize educational trajectories. Thus, 78% of surveyed students noted that the introduction of AI systems would allow them to more effectively plan their learning and development, taking into account individual needs and goals. Teachers (82%) also confirmed that the use of AI technologies helps optimize the educational process and improve the quality of education. The practical significance of the study lies in the development of recommendations for the implementation of AI systems in the educational process of universities to build individual development trajectories for students. The proposed measures can be used by university administrations, teachers and specialists in the field of educational technologies to improve the learning process and increase its effectiveness.

Publisher

Cifra Ltd - Russian Agency for Digital Standardization (RADS)

Reference16 articles.

1. Agarwal A., Sharma S. AI in higher education: A global perspective // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2021. № 18(1). Pp. 1-24.

2. Becker B.A., Giesinger H., Gütl C. Intelligent tutoring system for personalized learning in higher education // Computers in Human Behavior. 2020. № 107. Pp. 106-274.

3. Chassignol M., Khoroshavin A., Klimova A., Bilyatdinova A. Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview // Procedia Computer Science. 2018. №136. Pp. 16-24.

4. Chen X., Li X. Personalized learning path recommendation based on artificial intelligence // International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2021. № 16(7). Pp. 4-17.

5. Hwang G.J., Xie H., Wah B.W., Gašević D. Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2020. № 1. P. 100001.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3