Роль искусственного интеллекта в индивидуализированном обучении: программные решения, адаптирующиеся к уровню учащегося

Авторы

  • Өмүрбек Алмасбекович Жапаров Ошский государственный университет
  • Толкунбек Мамытович Жолдошов Ошский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.65469/eijournal.2026.3.11

Ключевые слова:

искусственный интеллект, индивидуализированное обучение, адаптивные технологии, интеллектуальные обучающие системы, цифровизация образования

Аннотация

В данной статье рассматривается одна из наиболее актуальных проблем современного образования – индивидуализация обучения с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Анализируется проблема «единого стандарта» в традиционной системе образования, а также исследуется эффективность адаптивных программ, настраиваемых под особенности каждого учащегося. В ходе пилотного исследования (60 учащихся, 12 недель) по математике и информатике установлено, что группа, использующая ИИ-платформу, показала прирост успеваемости на 56%, тогда как контрольная группа — лишь на 17%. Исследование подтверждает, что адаптивные системы на основе ИИ повышают мотивацию учащихся и улучшают качество усвоения знаний в среднем до 30%. Даны практические рекомендации по внедрению ИИ-технологий в систему образования Кыргызской Республики.

Библиографические ссылки

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.

Загрузки

Опубликован

2026-06-03

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)