Персонализация (тренд): различия между версиями
Yarmakhov (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Yarmakhov (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
|Trend_type=Устойчивый | |Trend_type=Устойчивый | ||
|launch year=1990 | |launch year=1990 | ||
|Понятие=Индивидуализация (индивидуализация), | |Понятие=Индивидуализация (индивидуализация), Искусственный интеллект, Профилирования (профилирования), Динамическое оценивание (динамическое оценивание), Анализ больших данных (анализ больших данных), Цифровой след (цифровой след) | ||
|Ed_Techno=Облачные технологии (облачные технологии), Платформы электронного обучения (платформы электронного обучения), Гибридные методы обучения (гибридные методы обучения), Дистанционное обучение (дистанционное обучение), Портфолио (портфолио), Перевернутый класс (перевернутый класс) | |Ed_Techno=Облачные технологии (облачные технологии), Платформы электронного обучения (платформы электронного обучения), Гибридные методы обучения (гибридные методы обучения), Дистанционное обучение (дистанционное обучение), Портфолио (портфолио), Перевернутый класс (перевернутый класс) | ||
}} | }} | ||
Версия от 10:06, 8 ноября 2025
| 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. |
|---|---|
| Тип тренда | Устойчивый |
| Год начала тренда | 1990 |
| Понятия, связанные с трендом | Индивидуализация (индивидуализация), Искусственный интеллект, Профилирования (профилирования), Динамическое оценивание (динамическое оценивание), Анализ больших данных (анализ больших данных), Цифровой след (цифровой след) |
| Технологии, соответствующие тренду | Облачные технологии (облачные технологии), Платформы электронного обучения (платформы электронного обучения), Гибридные методы обучения (гибридные методы обучения), Дистанционное обучение (дистанционное обучение), Портфолио (портфолио), Перевернутый класс (перевернутый класс) |
