Персонализация (тренд): различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 9: Строка 9:
|Trend_type=Устойчивый
|Trend_type=Устойчивый
|launch year=1990
|launch year=1990
|Понятие=Индивидуализация, Искусственный интеллект, Профилирования (профилирования), Динамическое оценивание (динамическое оценивание), Анализ больших данных (анализ больших данных), Цифровой след (цифровой след)
|Понятие=Индивидуализация, Искусственный интеллект, Профилирования, Динамическое оценивание, Анализ больших данных, 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
|Ed_Techno=Облачные технологии, Платформы электронного обучения, Гибридные методы обучения, Дистанционное обучение, Портфолио, Перевернутый класс
}}
}}

Версия от 10:16, 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, Искусственный интеллект, Профилирования, Динамическое оценивание, Анализ больших данных, Цифровой след
Технологии, соответствующие тренду Облачные технологии, Платформы электронного обучения, Гибридные методы обучения, Дистанционное обучение, Портфолио, Перевернутый класс