Персонализация и индивидуализация программ дополнительного профессионального образования средствами искусственного интеллекта

Журнал «KANT» №3(56) 2025 [стр. 293-300]

DOI: 10.24923/2222-243X.2025-56.44

Авторы: Андреева Антонина Андреевна, кандидат педагогических наук, старший преподаватель, Гуманитарный институт, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

Ключевые слова: искусственный интеллект; интеграция ИИ; высшая школа; цифровая грамотность; повышение квалификации преподавателей.

Цитировать: Андреева А.А. Персонализация и индивидуализация программ дополнительного профессионального образования средствами искусственного интеллекта // KANT. – 2025. – №3(56). – С. 293-300. EDN: TFUXIF. DOI: 10.24923/2222-243X.2025-56.44

Статья посвящена анализу возможностей использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для реализации персонализированного и индивидуализированного подходов в дополнительном профессиональном образовании (ДПО). Цель исследования - обоснование модели адаптации программ повышения квалификации к разноуровневым запросам слушателей с применением ИИ. Эмпирической базой выступила программа "Нейросети в преподавании иностранных языков", где ИИ использовался для диагностики потребностей, актуализации содержания и проектирования вариативных заданий. Научная новизна работы заключается в апробации модели, сочетающей дифференциацию маршрутов и развитие критической цифровой грамотности. Особое внимание уделено формированию у слушателей способности критически оценивать ИИ-сгенерированные материалы, что согласуется с положениями международной рамки AI Competency Framework for Teachers. Результаты исследования демонстрируют потенциал интеграции ИИ в ДПО для расширения возможностей персонализации и повышения профессиональной готовности педагогов. В статье предложены практические рекомендации по проектированию адаптивных образовательных программ на основе ИИ.

скачать

Литература:
1. Аладышкин И.В. Искусственный интеллект в высшей школе: угрозы, тревоги, фобии / И.В. Аладышкин, А.А. Андреева // Письма в Эмиссия.Оффлайн. – 2024. – №9. – С. 3418.
2. Амбарова П.А., Зборовский Г.Е. Дополнительное профессиональное образование научно-педагогических работников: возможности и проблемы реализации // Высшее образование в России. – 2024. – Т. 33, №3. – С. 9-27. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-39-27.
3. Воевода Е.В., Воленко О.И. Профессионально-личностное развитие преподавателя средствами дополнительного профессионального образования // Мир науки, культуры, образования. – 2023. – №6(103). – С. 342-345. – DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-6103-342-345.
4. Воробьева О.М., Белов В.В. Интеграция ИИ в образование: методы преодоления рисков в развитии мышления и памяти // KANT. – 2025. – №1(54). – С. 429-433. EDN: WJUHHC. DOI: 10.24923/2222-243X.2025-54.66
5. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, №4. – С. 9-22. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22.
6. Нотова С.В., Подосенова И.А. Система ДПО как основа непрерывного профессионального образования // Высшее образование в России. – 2021. – Т. 30, №8-9. – С. 134-143. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-8-9-134-143.
7. Парамонов И.Ф. Повышение квалификации научно-педагогических работников конфессионального вуза: нормативное обеспечение и современные образовательные практики // Управление образованием: теория и практика. – 2024. – Т. 14, №6-1. – С. 202-210.
8. Семионова Е.А., Токарева Г.С. Дополнительное профессиональное образование и цифровизация // Экономическое развитие России. – 2023. – Т. 30, № 9. – С. 58-65.
9. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, №10. – С. 9-33. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33.
10. 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. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71.
11. Титова С.В. Интеллектуальные системы обучения для персонализации и адаптации языковых курсов // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2024. – Т. 27, №4. – С. 84-99. – DOI: https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-4-6.
12. Шеховцов В.В., Плотников А.С., Фетисова О.В. Дополнительное профессиональное образование слушателей в ходе реализации федеральных проектов // Высшее образование в России. – 2020. – Т. 29, №4. – С. 119-126. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2020-29-4-119-126.
13. Ali J.K.M., Shamsan M.A.A., Hezam T.A., Mohammed A.A. Impact of ChatGPT on learning motivation: Teachers and students' voices // Journal of English Studies in Arabia Felix. – 2023. – №2(1). – Pр. 41-49.
14. Ayeni O.O., Hamad N.M.A., Chisom O.N., Osawaru B., Adewusi O.E. AI in education: A review of personalized learning and educational technology // GSC Advanced Research and Reviews. – 2024. – Т. 18, №2. – Рр. 261-271. – DOI: https://doi.org/10.30574/gscarr.2024.18.2.0062
15. Kurni M., Mohammed M., Srinivasa K. AI-Based Online/eLearning Platforms // In book: A Beginner's Guide to Introduce Artificial Intelligence in Teaching and Learning. – 2023. – Pp. 137-159. – DOI 10.1007/978-3-031-32653-0_8.
16. Sougleridi E., Kopsidas S., Vavougios D., Avramopoulos A., Kanapitsas A. Embedding AI into LMS and eLearning Platforms // In book: Towards a Hybrid, Flexible and Socially Engaged Higher Education. – 2024. – Pp. 363-368. – DOI 10.1007/978-3-031-51979-6_38.
17. UNESCO. AI competency framework for teachers. – Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2024. – 196 р. – DOI: https://doi.org/10.54675/ZJTE2084

Personalization and individualization of continuing professional education programs through artificial intelligence

Authors: Andreeva Antonina Andreevna, PhD of Pedagogical sciences, senior lecturer, Institute of Humanities, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg

Keywords: artificial intelligence; AI integration; digital literacy; CPE; continuing professional education.

The article focuses on the analysis of generative artificial intelligence (AI) potential for implementing personalized and individualized approaches in continuing professional education (CPE). The purpose of the study is to substantiate a model for adapting professional development programs to the diverse needs of adult learners using AI technologies. The empirical basis is the program "Neural Networks in Foreign Language Teaching," where AI tools were applied for needs assessment, content adjustment, and development of differentiated tasks. The research novelty lies in the tested model combining learning path differentiation with the development of critical digital literacy. Particular attention is paid to fostering participants' ability to critically evaluate AI-generated content, which corresponds to the AI Competency Framework for Teachers (UNESCO). The results highlight the potential of integrating AI into CPE to enhance personalization opportunities and support teachers' professional growth. The paper offers practical recommendations for designing adaptive educational programs based on AI technologies.
{{ ELEMENTS.length }}
Наименование
Цена
Количество
Артикул : {{ item.MODEL }}
{{ item.STATUS }}
{{ item.PRICE }}
{{ item.OLD_PRICE }}
- +
Вы экономите: {{ DATA.TOTAL_DISCOUNT_SUM }}
Итого: {{ DATA.TOTAL_SUM }}
Вы можете вернуться в каталог и продожить покупки
Вернуться и продолжить покупки