The Role of Artificial Intelligence in Personalized Learning: Software Solutions Adapting to Student Proficiency Levels
DOI:
https://doi.org/10.65469/eijournal.2026.3.11Keywords:
artificial intelligence, personalized learning, adaptive technologies, intelligent tutoring systems, digitalization of educationAbstract
This article addresses one of the most pressing issues in contemporary education the individualization of learning through Artificial Intelligence (AI) technologies. The study analyzes the “one-size-fits-all” problem inherent in traditional education systems and examines the effectiveness of adaptive programs tailored to the unique needs of each learner. A pilot study conducted over 12 weeks with 60 students in mathematics and computer science revealed that the group using an AI-based platform (blended learning with Khan Academy) achieved a 56% improvement in test scores, compared to only 17% in the control group using traditional instruction. The research confirms that AI-driven adaptive learning systems significantly enhance student motivation and improve knowledge acquisition quality by an average of 30%. Practical recommendations are provided for integrating AI technologies into the educational system of the Kyrgyz Republic.
References
Азимов, Б. А. Окуу материалдарды жана курстарды автоматтык түрдө түзүү үчүн жасалма интеллект технологияларын колдонуу / Б. А. Азимов, А. К. Кудайбердиева // Евразия изилдөөлөрү ачык журналы. – 2025. – No. 4. – P. 47-57. – DOI 10.65469/eijournal.2025.4.5. – EDN YBAKOU.
Аркабаев, Н. К. Иллюстрацияланган үйрөткүчтөрдү колдонуу жана алардын заманбап санариптик технологиялардагы ролу / Н. К. Аркабаев, Т. Назарбек Кызы, А. С. Орозбаева // Вестник Ошского государственного университета. – 2024. – No. 3. – P. 96-106. – DOI 10.52754/16948610_2024_3_9. – EDN OWBTVL.
Баргыбай Кызы, Б. Методические основы использования искусственного интеллекта на уроках информатики в STEM-среде / Б. Баргыбай Кызы, А. Авазбек Кызы // Открытый журнал евразийских исследований. – 2025. – № 4. – С. 58-68. – DOI 10.65469/eijournal.2025.4.6. – EDN JUBUAB.
Кожобеков, К. Г. Моделирование движения централизованно управляемых транспортных средств на перекрёстке с использованием методов искусственного интеллекта / К. Г. Кожобеков, Д. С. Ракишева, Д. Пакал Уулу // Вестник Ошского государственного университета. – 2025. – № 4. – С. 276-289. – DOI 10.52754/16948610_2025_4_21. – EDN EQHIZE.
Кыргыз Республикасынын Мыйзамы. «Билим берүү жөнүндө» (жаңы редакциясы). — Бишкек, 2023.
Кыргыз Республикасынын Билим берүү жана илим министрлиги. Кыргыз Республикасында билим берүүнү өнүктүрүүнүн 2021–2040-жылдарга карата стратегиясы. — Бишкек, 2021.
Майрамбек Кызы, Э. Жасалма интеллекттин жаңылыктарды даярдоо процессине тийгизген таасири / Э. Майрамбек Кызы // Евразия изилдөөлөрү ачык журналы. – 2025. – No. 2. – P. 49-62. – DOI 10.65469/eijournal.2025.2.6. – EDN ICCJXC.
Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
Hattie, J. (2017). Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement. Routledge.
Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, L. S. (2015). Continued Progress: Promising Evidence on Personalized Learning. Santa Monica, CA: RAND Corporation.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Pearson.
