ВОЗМОЖНОСТИ АДАПТИВНЫХ ПЛАТФОРМ В ИЗУЧЕНИИ ЯЗЫКОВ
DOI:
https://doi.org/10.56292/SJFSU/vol31_iss6/a13Ключевые слова:
искусственный интеллект, образовательный процесс, цифровые технологии, автоматизatsiя, индивидуальный подход, эффективность обучения, образовательные инновatsiи.Аннотация
В данной статье рассматриваются возможности и преимущества адаптивных платформ обучения языкам в современном образовательном процессе. Обсуждается мировой опыт внедрения искусственного интеллекта в образование, а также будущие направления развития и ожидаемые результаты этой технологии. Интегрatsiя искусственного интеллекта в образовательный процесс способствует повышению качества современной педагогики и процесса обучения. В результате исследований и анализа установлено, что технологии искусственного интеллекта в системе образования требуют создания интеллектуальных образовательных систем, адаптирующихся к индивидуальным потребностям обучающихся. Для удовлетворения этого требования разработка адаптивной системы обучения на основе технологий искусственного интеллекта требует поэтапного подхода. В ходе исследования разработана устойчивая модель будущих цифровых образовательных платформ на основе передовых технологий искусственного интеллекта, направленная на создание личностно-ориентированной, безопасной, гибкой и эффективной среды обучения. В рамках данной модели рекомендуются индивидуальные задания, основанные на уровне знаний обучающихся, что дополнительно повышает эффективность достижения желаемого результата.
Разработана методология разработки гибких алгоритмов, оптимизирующих процесс обучения в адаптивных средах обучения с учетом индивидуального поведения обучающегося, его уровня знаний и освоения.
Библиографические ссылки
1. Joshi, M. A. (2024). Adaptive learning through artificial intelligence. International Journal on Integrated
2. Education, 7(2), 41-50.
3.https://www.researchgate.net/publication/372701884_Adaptive_Learning_through_Artificial_Intelligen ce
4. Halkiopoulos, C., & Gkintoni, E. (2024). Leveraging AI in e-learning: Personalized learning and adaptive assessment through cognitive neuropsychology—A systematic analysis. Electronics, 13(18), 3762. https://doi.org/10.3390/electronics13183762
5. environment. arXiv preprint arXiv:2405.10476. https://arxiv.org/abs/2405.10476
6. Adiguzel, T., de Vries, B., & Jing, L. (2024). AI-driven adaptive learning for sustainable educational
7.transformation. Sustainable Development. https://doi.org/10.1002/sd.3221
8.Sattarov Jamshidbek Abdug‘Affar O‘G‘Li, Mansurov G‘Ulomjon Gʻafurovich, & Satimova Manzura Xatamovna (2025). ADAPTIV O‘QITISH TIZIMLARI UCHUN MOSLASHUVCHAN ALGORITMINI ISHLAB CHIQISH. Central Asian Journal of Education and Innovation, 4 (5), 125-131. doi: 10.5281/zenodo.15468887
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Научный вестник Ферганский государственный университета

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.