Публикации автора

Современные платформы искусственного интеллекта (ИИ) оказывают значительное влияние на образование, они становятся полноценным инструментом профессиональной деятельности, способным оптимизировать процессы обучения и образовательного администрирования. Внедрение ИИ в сферу образования направлено на повышение эффективности, персонализацию подходов и автоматизацию рутинных задач. Предметом настоящего исследования является применение ИИ-платформ в образовании, их влияние на качество предоставляемых услуг и эффективность учебных процессов в контексте платформенной интеграции. В образовательной сфере рассматриваются ИИ-платформы, включая платформы адаптивного обучения Knewton, DreamBox Learning, Civitas Learning, IBM Watson Education, платформы прокторинга ProctorU, ExamSoft, платформы проверки качества письменных работ Turnitin, Grammarly, платформы оценки творческих работ Edsight и Automated Essay Scoring. В рамках исследования осуществляется обработка данных онлайн-опроса российских экспертов, представляющих ВУЗы из 8 федеральных округов и имеющих опыт работы с данными ИИ-платформами. Применяется метод сравнительного анализа, выявляющий общие и отличительные особенности ИИ-платформ на основе специальных критериев, интегральная оценка которых лежит в основе ранжирования платформ. Научная новизна данного исследования заключается в комплексном анализе применения ИИ-платформ в такой социально значимой области как образование. В отличие от системных подходов Кащук С. М. или Омодан Б., исследование охватывает специальные вопросы автоматизированного принятия решений и оценки его эффективности в реальных условиях. Важным вкладом данного исследования является анализ механизмов адаптации ИИ к индивидуальным потребностям пользователей, что является ключевым фактором успешной платформенной интеграции данных технологий. Экспертный опрос на основе анализа таких специальных критериев как адаптивность, интерактивность, функциональность, эффективность, доступность, интеграция и инновационность по шкале «низкая -умеренная - средняя - высокая» позволяет провести интегральную многокритериальную оценку платформ по совокупности всех критериев, построить рейтинг платформ, выявить наиболее перспективные ИИ-платформы (по интерактивности и инновационности - DreamBox Learning, по адаптивности и функциональности - Knewton), а также обозначить направления преодоления их ограничений.