ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕХНОЛОГИЙ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Джампулатова Нигора Махмудовна

Старший преподаватель кафедры «Языки, социально-гуманитарные науки и физическая культура» Узбекского национального института музыкального искусства, PhD (педагогические науки)

Аннотация: Современное образование переживает глубокую трансформацию благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии позволяют персонализировать обучение, повышать мотивацию и улучшать качество обратной связи для каждого учащегося. Научные исследования показывают, что интеллектуальные системы поддержки обучения способны адаптировать сложность заданий и темп изучения материала. Подходы Л. С. Выготского о зоне ближайшего развития находят новое воплощение в ИИ-платформах, которые помогают ученику продвигаться вперёд оптимальными шагами. П. Блум отмечал важность индивидуального тьюторства — ИИ сегодня частично выполняет эту функцию, обеспечивая «эффект одного учителя на одного ученика». Концепции Дж. Дьюи о деятельностном обучении усиливаются благодаря интерактивным ИИ-моделям, которые создают практические учебные ситуации. В то же время ИИ требует этически ответственного применения и цифровой грамотности педагогов. Таким образом, эффективность ИИ-технологий определяется их способностью сочетать научные принципы педагогики с современными алгоритмами.

Ключевые слова: искусственный интеллект, обучение, адаптивные технологии, персонализация, педагогика, цифровые платформы, мотивация, интерактивность, зона ближайшего развития, тьюторство, образовательные данные, обратная связь, цифровая грамотность, эффективность обучения, интеллектуальные системы.

Развитие искусственного интеллекта стало одним из наиболее значимых факторов преобразования современного образования. Ведущие педагоги прошлого и настоящего, включая Л. С. Выготского, П. Блума и Дж. Дьюи, подчеркивали необходимость индивидуализации и активности учащихся. Технологии ИИ позволяют реализовать эти идеи в новой форме — через автоматизированный анализ знаний учащихся, адаптивные задания и интеллектуальную поддержку.

1. Теоретическая основа эффективности ИИ-обучения

Ещё Л. С. Выготский утверждал, что обучение наиболее результативно в зоне ближайшего развития, когда ученик получает оптимальный уровень поддержки. Современные алгоритмы машинного обучения позволяют определять эту зону, предлагая задания, которые ни слишком просты, ни чрезмерно сложны. П. Блум в исследовании «2 Sigma Problem» показал, что индивидуальное тьюторство делает результаты учащихся значительно выше. ИИ-платформы сегодня частично воспроизводят эффект индивидуального наставника благодаря анализу данных и корректировке учебных траекторий.

2. Практическая эффективность ИИ-технологий

ИИ-системы обучения имеют ряд преимуществ: персонализация, непрерывная диагностика знаний, автоматическая обратная связь, повышение вовлечённости через интерактивные задания и симуляции. Дж. Дьюи подчеркивал, что учение происходит через деятельность. ИИ создаёт виртуальные лаборатории, тренажёры и среды моделирования, формируя практические навыки. Исследования С. Пейперта показывают, что цифровые технологии развивают творческое мышление, а ИИ способствует критическому мышлению и самостоятельности.

3. Ограничения и вызовы применения ИИ

Несмотря на значительные преимущества, использование ИИ требует ответственности. Необходимо учитывать защиту данных, предупреждение алгоритмической предвзятости, подготовку педагогов и понимание того, что ИИ лишь дополняет живое общение, но не заменяет его.

4. Синтез классической педагогики и современных технологий

Эффективность ИИ-технологий особенно высока, когда они объединяются с классическими педагогическими идеями сотрудничества, развития личности и осмысленного учения. Искусственный интеллект усиливает возможности учителя, не заменяя его.

Технологии искусственного интеллекта заметно изменили представление о том, каким может быть современное обучение, сделав образовательный процесс более гибким и ориентированным на индивидуальные потребности учащегося. Их эффективность проявляется прежде всего в способности адаптировать сложность учебных материалов, подстраивать темп и формат заданий под уровень подготовленности конкретного ученика. Благодаря этому создаются условия, которые соответствуют ключевым педагогическим идеям Л. С. Выготского о зоне ближайшего развития. Кроме того, ИИ-системы подтверждают выводы П. Блума о том, что индивидуальное наставничество значительно повышает результаты обучения, поскольку такие системы способны предлагать персонализированную обратную связь в режиме реального времени. Интерактивные инструменты, опирающиеся на идеи Дж. Дьюи, позволяют учащимся учиться через практический опыт, погружаясь в моделируемые ситуации и исследовательскую деятельность.

ИИ также способствует развитию самостоятельности, критического и логического мышления, что соответствует концепциям С. Пейперта о конструктивистском обучении. В то же время устойчивость результатов напрямую зависит от уровня цифровой грамотности преподавателей и их готовности интегрировать технологии в учебный процесс осмысленно, а не формально. Этические аспекты — защита данных, прозрачность алгоритмов и отсутствие предвзятости — остаются важнейшими условиями успешного применения ИИ в образовании. Необходимо также учитывать, что искусственный интеллект не заменяет живого общения, эмоциональной поддержки и педагогического такта, которые присущи только человеку.

Таким образом, эффективность ИИ-технологий проявляется наиболее ярко тогда, когда они гармонично дополняют идеи классической педагогики, усиливают возможности учителя и открывают новые пути для развития обучающихся. При грамотной интеграции искусственный интеллект становится инструментом повышения качества образования, расширения доступа к знаниям и построения по-настоящему персонализированных учебных траекторий.

Использованная литература

1. Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem. Educational Researcher.

2. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society. Harvard University Press.

3. Dewey, J. (1938). Experience and Education.

4. Skinner, B. F. (1968). The Technology of Teaching.

5. Papert, S. (1980). Mindstorms.

6. Luckin, R. et al. (2016). Intelligence Unleashed.

7. Holmes, W., Bialik, M., Fadel C. (2019). Artificial Intelligence in Education.

8. Woolf, B. P. (2010). Building Intelligent Interactive Tutors.

Скачано с www.znanio.ru