МЕТОДИЧНІ ЗАСАДИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ФАХОВІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ПЕДАГОГІВ ЗАКЛАДІВ ПРОФЕСІЙНОЇ ОСВІТИ
Анотація
Актуальність. Цифрова трансформація освіти у глобальному вимірі супроводжується активним упровадженням технологій штучного інтелекту, які переформатовують підходи до організації освітнього процесу, оцінювання результатів навчання та управління якістю освіти. Особливого значення ці процеси набувають у сфері професійної (професійно-технічної) освіти, де зростає попит на адаптивні, персоналізовані та аналітично обґрунтовані освітні рішення. Водночас чинні підходи до використання штучного інтелекту в педагогічній практиці залишаються фрагментарними та недостатньо методологічно обґрунтованими. Спостерігається розрив між технологічними можливостями інтелектуальних систем та їхньою педагогічною інтеграцією, а також відсутність комплексних методологічних засад їх застосування у професійній діяльності педагогів.
Мета. Метою дослідження було теоретичне обґрунтування методологічних засад використання штучного інтелекту в професійній діяльності педагогів закладів професійної освіти та визначення їхньої ролі у трансформації освітнього процесу.
Методи. Дослідження проведено на основі теоретичного аналізу сучасних наукових джерел, узагальнення міжнародного досвіду впровадження інтелектуальних освітніх систем, системного підходу до моделювання освітніх процесів та елементів порівняльного аналізу. Для виявлення взаємозв'язків між педагогічними, технологічними та управлінськими компонентами було використано методи контент-аналізу наукових публікацій, структурно-функціонального аналізу освітніх систем, а також концептуального моделювання.
Результати. Встановлено, що інтеграція штучного інтелекту в професійну діяльність педагогів забезпечує перехід до освітнього менеджменту на основі даних, підвищує об'єктивність оцінювання та сприяє персоналізації навчання. Зокрема, застосування освітньої аналітики дає змогу виявляти ризики академічної неуспішності на ранніх етапах, тоді як використання адаптивних алгоритмів підвищує ефективність навчання. Можна зробити висновок, що впровадження інтелектуальних систем сприяє зростанню результативності навчальної діяльності та покращенню якості управлінських рішень в освіті. Виявлено взаємозв'язок між рівнем цифрової компетентності педагогів та ефективністю використання інтелектуальних інструментів, а також визначено роль трикомпонентної моделі (педагогічної, технологічної та кадрової) у забезпеченні їхнього дієвого застосування.
Висновки. Обґрунтовано, що використання штучного інтелекту в професійній діяльності педагогів виступає чинником трансформації освітнього середовища, сприяє підвищенню адаптивності навчання та формує підґрунтя для реалізації аналітично обґрунтованого управління освітою. Отримані результати розширюють теоретичні уявлення про цифровізацію професійної освіти та створюють передумови для розроблення практичних рекомендацій щодо впровадження інтелектуальних технологій у педагогічну практику.
Ключові слова
educational analytics, adaptive learning, digital transformation of education, data-driven approach, intelligent educational environments.
Біографія автора
Вадим Кушнір
доктор філософії в галузі освіти, науковий співробітник відділу цифрових освітніх ресурсів,
Інститут професійної освіти НАПН України, https://orcid.org/0000-0002-9495-2752,
е-mail: kushnirvadim95@gmail.com
Владислав Белан
доктор філософії у галузі освіти, завідувач відділу цифрових освітніх ресурсів, Інститут професійної освіти НАПН України, https://orcid.org/0000-0002-7015-6508, e-mail: vladyslavbelan91@gmail.com
Посилання
Althubyani, A. R. (2024). Digital competence of teachers and the factors affecting their competence level: A nationwide mixed-methods study. Sustainability, 16(7), 2796. https://www.mdpi.com/2071-1050/16/7/2796
Baker, R. S. (2019). Challenges for the future of educational data mining: The Baker learning analytics prizes. Journal of Educational Data Mining, 11(1), 1–17. https://www.researchgate.net/publication/335517632_Challenges_for_the_Future_of_Educational_Data_Mining_The_Baker_Learning_Analytics_Prizes
Bezruchenkov, Yu. V., & Shchuka, H. P. (2025). Innovative technologies in vocational education: Global trends. Pedahohichna akademiia: naukovi zapysky, 19. https://doi.org/10.5281/zenodo.15850493
Bond, M., Buntins, K., Bedenlier, S., Zawacki-Richter, O., & Kerres, M. (2020). Mapping research in student engagement and educational technology in higher education: A systematic evidence map. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 2. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0176-8
British Journal of Educational Technology. (2020). Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. Artificial intelligence in education: Promise and implications for teaching and learning. https://doi.org/10.1111/bjet.13514
Chounta, I.-A., Ortega-Arranz, A., Daskalaki, S., Dimitriadis, Y., & Avouris, N. (2024). Toward a data-informed framework for the assessment of digital readiness of higher education institutions. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 59. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00491-0
European Journal of Open, Distance and E-Learning. (2024). Article on digital learning and AI in education. https://doi.org/10.2478/eurodl-2024-0012
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf
Huraliuk, A. H. (2023). Artificial intelligence as an innovative information technology in pedagogical research (analytical review). Analitychnyi visnyk u sferi osvity i nauky, 67.
Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics to support study success in higher education: A systematic review. Educational Technology Research and Development, 68, 1961–1990. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z
Isaeva, R., Karasartova, N., Mokliuk, M., Dznunusnalieva, K., & Mirzoeva, K. (2025). Enhancing learning effectiveness through adaptive learning platforms and emerging computer technologies in education. JIITUJ. https://online-journal.unja.ac.id/JIITUJ/article/view/37967/20139
Koblyk, V. (2024). The use of artificial intelligence in the educational process and scientific research. Nauka i tekhnika sohodni, 2(30), 23–32.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson. https://www.researchgate.net/publication/299561597
Melnyk, A. V. (2023). The application of artificial intelligence in the educational environment: Potential and challenges. In Development of the pedagogical mastery of the future teacher in the context of educational transformations (pp. 123–128).
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2025). What should teachers teach and students learn in a future of powerful AI? OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ca56c7d6-en
Pardo, A., & Siemens, G. (2014). Ethical and privacy principles for learning analytics. British Journal of Educational Technology, 45(3), 438–450. https://www.researchgate.net/publication/261331318_Ethical_and_Privacy_Principles_for_Learning_Analytics
Radkevych, V. O., Pryhodii, M. A., Luparenko, L. A., Kravets, S. H., Herliand, T. M., & Kruchek, V. A. (2025). Digital transformation of education: Artificial intelligence in the modern educational space: Information and analytical materials for the general meeting of the National Academy of Educational Sciences of Ukraine. Institute of Vocational Education of the National Academy of Educational Sciences of Ukraine. https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/746629
Romero Cristobal, Ventura Sebastian (2024). Educational Data mining and Learning Analytics: An updated survey. https://arxiv.org/pdf/2402.07956
Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26, 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press. https://research.monash.edu/en/publications/should-robots-replace-teachers-ai-and-the-future-of-education/
Solodovnyk G. (2021). Методи та системи штучного інтелекту. https://repository.hneu.edu.ua/bitstream/123456789/34052/1/Посібник_Методи_та_системи_штучного_інтелекту.pdf
STHEM Consortium. (2019). Holmes, W., Fadel, C., & Bialik, M. Artificial intelligence in education: Promise and implications for teaching and learning. https://www.consorciosthem.com/wp-content/uploads/2025/02/sthem-ia-07-holmes-fadel-bialik-artificial-intelligence-in-education-promise-and-implications-for-teaching-and-learning-2019.pdf
Svortsova, S., & Symonenko, T. (2025). Artificial intelligence in the scientific activity of a university lecturer: Methodology and tools. Ushynsky University.