Персонализация (тренд)

Описание тренда	Современное образование переживает стремительные изменения благодаря внедрению цифровых технологий и искусственного интеллекта (ИИ). Одной из ключевых тенденций является персонализация учебного процесса, направленная на удовлетворение индивидуальных потребностей каждого ученика. Персонализированное обучение позволяет учитывать особенности восприятия материала, темп усвоения знаний и предпочтения учащихся, обеспечивая таким образом эффективное развитие компетенций и способностей. Искусственный интеллект играет важную роль в реализации концепции персонализированного обучения. Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие объемы данных о поведении учеников, выявлять закономерности и формировать индивидуальные траектории развития. Например, системы рекомендаций предлагают учащимся задания и материалы, соответствующие уровню их подготовки и интересам. Это способствует повышению мотивации и вовлеченности школьников, а также улучшению результатов обучения. Конференция «Современная цифровая дидактика» 2025 года, проходившая в Москве, была посвящена инновационным решениям в образовательной сфере, в частности вопросам интеграции ИИ и больших данных в образовательный процесс. Сегодняшняя практика показывает, что ИИ используется в МЭШ для анализа учебных достижений студентов, формирования индивидуального подхода и повышения эффективности уроков. Однако несмотря на достигнутые успехи, работа над совершенствованием модели продолжается. Учителя и разработчики постоянно стремятся повысить качество услуг, оптимизировать взаимодействие преподавателей и учеников, расширяя возможности персонального сопровождения детей на протяжении всего периода обучения. Авторы, которые внесли вклад в идею персонализации обучения: Жан-Жак Руссо (философ), Джон Дьюи (философ и педагог), А.Г. Асмолов (психолог), Кэрол Энн Томлинсон (профессор педагогики).
Тип тренда	Устойчивый
Год начала тренда	1990
Понятия, связанные с трендом	Индивидуализация, Искусственный интеллект, Профилирования, Динамическое оценивание, Анализ больших данных, Цифровой след, Облачные технологии, Нейроморфное обучение
Технологии, соответствующие тренду	Облачные технологии, Платформы электронного обучения, Гибридные методы обучения, Дистанционное обучение, Портфолио, Перевернутый класс, VR\AR method in educational process