КОГНІТИВНІ АГЕНТИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК ДЕТЕРМІНАНТИ ПРОФЕСІЙНОЇ ПІДГОТОВКИ МАЙБУТНЬОГО УЧИТЕЛЯ У ВИЩІЙ ШКОЛІ
Анотація
Тематика статті апелює до перспектив використання потенціалу когнітивних агентів штучного інтелекту у системі професійної підготовки майбутнього учителя у вищій школі. Обґрунтовано значущість науково-технологічного розвитку в контексті цифрової трансформації сучасних соціальних інституцій та освітнього простору.
Визначено, що ключовим завданням модерної освіти залишається підвищення ефективності, доступності та інтерактивності навчання через імплементацію новітнього дидактичного інструментарію.
Проаналізовано роль штучного інтелекту як революційного чинника соціокультурного поступу, що зумовлює кардинальне вдосконалення освітньої парадигми.
Акцентовано увагу на фундаментальності цифрових технологій для дисциплін STEM-профілю, що відкриває стратегічні горизонти для зміцнення наукового потенціалу держави.
Досліджено феномен когнітивних агентів штучного інтелекту, які трансформувалися у надпотужний фактор персоналізації навчання та формування професійних компетентностей майбутніх фахівців.
Виокремлено низку феноменологічних ознак когнітивних агентів, що відображають їхній потенціал у моделюванні процесів аналізу, інтерпретації, прогнозування та прийняття рішень.
Унаочнено переваги впровадження адаптивної навчальної підтримки, що базується на індивідуальних потребах та актуальному рівні знань кожного студента.
Виокремлено ключові напрями впливу штучного інтелекту на професійну підготовку, зокрема інтелектуально-особистісний супровід пізнання та аналітичне моделювання навчальних даних.
Розкрито механізми функціонування особистісно зорієнтованого підходу через створення індивідуальних освітніх траєкторій та генерацію різнорівневих завдань.
Охарактеризовано можливості автоматизації оціночних процесів, що сприяє розвантаженню науково-педагогічного складу та підвищенню якості зворотного зв’язку. Доведено доцільність адаптації освітнього контенту під різні типи сприйняття інформації (візуальний, аудіальний, кінестетичний) для створення висококомфортного навчального середовища.
Виявлено позитивний вплив інтелектуалізації навчання на підвищення навчальної мотивації та стимулювання суб'єктів пізнання до самокорекції помилок. Зауважено, що потенціал штучного інтелекту незамінний на рівні віртуальних навчальних лабораторій, які забезпечують безпеку, інтерактивність та доступність експериментальної діяльності, особливо у високоризикових галузях.
Підкреслено соціальну значущість імплементації генеративних систем для забезпечення освітньої згуртованості територіально розосереджених груп та осіб з інклюзивними потребами.
Аргументовано спроможність штучного інтелекту знижувати ресурсовитратність освітнього процесу в матеріальному та часовому аспектах.
Констатовано, що використання когнітивних агентів призводить до розробки інноваційних моделей вищої школи, заснованих на принципах адаптивності та інтелектуалізації. Окреслено перспективи подальших наукових розвідок у напрямі вивчення ризиків та етичних обмежень використання штучного інтелекту в педагогічній практиці.
Посилання
Мельник А. В. Застосування штучного інтелекту в освітньому середовищі: потенціал та виклики. Розвиток педагогічної майстерності майбутнього педагога в умовах освітніх трансформацій: матеріали ІІІ Всеукраїнської науково-практ. конф. 2023. С. 250–253.
Підвищення рівня цифрової грамотності українців: Мінцифри презентує оновлену Рамку цифрової компетент-ності громадян. Урядовий портал. Єдиний вебпортал органів виконавчої влади України. 2023. [Електронний ресурс]. URL: https://www.kmu.gov.ua/news/pidvyshchennia-rivnia-tsyfrovoi-hramotnosti-ukraintsiv-mintsyfryprezentuie-onovlenu-ramku-tsyfrovoi-kompetentnosti-hromadian
Скрипка Г. Штучний інтелект в освіті: удос-коналення програм підвищення кваліфікації педагогів. Інформаційні технології і засоби навчання. 2024. Том 101. № 3. С. 227–238. DOI: https://doi.org/10.33407/itlt.v101i3.5639
Holzinger A., Keiblinger K., Holub P., Zatloukal K., & Müller H. AI for life: Trends in artificial intelligence for biotechnology. New Biotechnology. №74. Рр. 16–24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nbt.2023.02.001




