1. Зеер Э.Ф., Сыманюк Э.Э. Теоретико-прикладные основания персонализированного образования: перспективы развития // Педагогическое образование в России. - 2021. - № 1. - С. 17-25. - https://doi.org/10.26170/20798717_2021_01_02.
2. Tetzlaff L., Schmiedek F., Brod G. Developing Personalized Education: A Dynamic Framework // Educational Psychology Review. - 2021. - Vol. 33. - P. 863-882. - https://doi.org/10.1007/s10648020-09570-w.
3. Hattie J., Timperley H. The power of feedback // Review of Educational Research. March 2007. - Vol. 77, no. 1. - P. 81-112. - https://doi.org/10.3102/003465430298487.
4. Фещенко А.В., Малкова И.Ю., Буякова К.И. Обратная связь в образовании с помощью ИИ: анализ пользовательского опыта // Педагогика и просвещение. - 2025. - № 3. - С. 23-40. - https://doi.org/10.7256/24540676.2025.3.75129.
5. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2017. - Vol. 30. - P. 998-6008. - https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762.
6. Kasneci E., Seßler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education // Learning and Individual Differences. - 2023. - Vol. 103. - Article no. 102274. - https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.
7. Tlili A., Shehata B., Adarkwah M.A. et al. What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education // Smart Learning Environments. - 2023. - Vol. 10. - Article no. 15. - P. 1-24. - https://doi.org/10.1186/s40561023-00237-x.
8. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. - 2025. - Т. 34, № 2. - С. 51-71. - https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71.
9. Белая книга этики в сфере искусственного интеллекта / под ред. А.В. Незнамова. - Москва: Nova Creative Group, 2024. - 200 с. - URL: https://ethics.a-ai.ru/static/docs/Белая книга.pdf (дата обращения: 08.01.2026).
10. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Хмаренко Н.И., Мурунов С.С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом обратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. - 2024. - № 5 (71). - С. 694-712. - https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41.
11. Савина Н.В. Риски персонализации высшего образования // Проблемы современного педагогического образования. - 2023. - № 81-3. - С. 272-275. - EDN: RKYFIA.
12. Duckett I. Personalized Learning and Vocational Education and Training // International Encyclopedia of Education. 3rd ed. - 2010. - P. 391-396. - https://doi.org/10.1016/B978-0-08-044894-7.00789-2.
13. Nicol D., Macfarlane-Dick D. Formative assessment and self-regulated learning: A model and seven principles of good feedback practice // Studies in Higher Education. - 2006. - Vol. 31, no. 2. - P. 199-218. - https://doi.org/10.1080/03075070600572090.
14. Brown T., Mann B., Ryder N. et al. Language models are few-shot learners // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2020. - Vol. 33. - P. 1877-1901. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165.
15. Knoth N., Decker M., Laupichler M.C. et al. Developing a holistic AI literacy assessment matrix - Bridging generic, domain-specific, and ethical competencies // Computers and Education Open. - 2024. - Vol. 6. - Article no. 100177. - https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100177.
16. Wei J., Wang X., Schuurmans D. et al. Chain-ofthought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems. - 2022. - No. 35. - P. 24824- 24837. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903.
17. Wang X., Wei J., Schuurmans D. et al. Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models. - ICLR, 2023. - No. 5. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.11171.
18. Петровский В.А. Семь пространств самоосуществления личности: формальные модели состоятельности // Мир психологии. - 2009. - № 1 (57). - С. 25-42. - EDN: KNUSDZ.
19. Эльконин Д.Б. Избранные психологические труды / под ред. В.В. Давыдова, В.П. Зинченко; вступ. ст. и коммент. В.В. Давыдова; АПН СССР. - Москва: Педагогика, 1989. -554 с. - ISBN: 5-7155-0035-4.
20. Yang R. et al. Enhancing automated essay scoring performance via fine-tuning pre-trained language models with combination of regression and ranking // Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020. - P. 1560-1569. - https://doi.org/10.18653/v1/2020.findings-emnlp.141.
21. Chan C.K.Y., Lee K.K.W. The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers? // Smart Learning Environments. - 2023. - Vol. 10. - Article no. 60. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.02878.
22. Brown S., Race P. Using effective assessment to promote learning // University teaching in focus: A learning-centred approach. - 2012. - P. 74-91. - https://doi.org/10.4324/9780203079690-5.