Article · INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES · October 15, 2025
ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ
Н.А. Асан, Dana Utebayeva, Aray M. Kassenkhan, Lyazzat Ilipbayeva
Abstract
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в образовательные системы стала преобразующей силой, изменяющей традиционные модели обучения и кейсы. В этой статье рассматривается всеобъемлющая роль ИИ в улучшении образования в таких областях, как персонализированное обучение, административная автоматизация преподавания, а также повышение вовлеченности учащихся. Использование инструментов, основанных на искусственном интеллекте, таких как интеллектуальные системы обучения, интеллектуальная аналитика обучения, которая обеспечивает всесторонний анализ процесса обучения и адаптивную оценку, позволяет преподавателям создавать индивидуальные учебные среды, отвечающие потребностям разных учащихся. Кроме того, ИИ помогает автоматизировать рутинные административные задачи, позволяя преподавателям уделять больше внимания преподаванию и наставничеству. Однако широкое внедрение ИИ в образование также приводит к серьезным проблемам, включая этические аспекты, конфиденциальность данных и информационный пробел. В этом исследовании рассматриваются текущие достижения, оценивается их влияние, а также обсуждаются потенциальные риски и стратегии их снижения. В статье, основанной на реальных данных и недавних исследованиях, подчеркивается потенциал, который ИИ открывает для образовательных программ, и улучшается общий обзор за счет расширения доступа к качественному образованию, при этом подчеркивается необходимость этических основ искусственного интеллекта. Решая эти проблемы и ответственно используя потенциал искусственного интеллекта, образовательная индустрия может добиться невероятных результатов. уровень инклюзивности и эффективности. Цель этой работы - дать всестороннее представление о том, как искусственный интеллект формирует будущее образования, и о ключевых моментах, необходимых для его успешной интеграции. В данном случае мы использовали данные опроса для анализа, где провели несколько тестов, чтобы продемонстрировать общую картину.
More by Lyazzat Ilipbayeva
- Artificial Intelligence-Based Respiratory Sound Analysis: A Scoping Review of Digital Auscultation Technologies, Public Datasets, Signal Processing, and Deep Learning MethodsTechnologies · 2026 · Citations: 4
- Experimental study of a multi-stage converter circuitInformatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska · 2025
- Development of sensor systems for flood water monitoring and alertingJournal of Emerging Technologies and Computing · 2025
- Analysis of External Factors on the Accuracy of Object Detection by LidarSensorJournal of Emerging Technologies and Computing · 2025
