УЧЕБНАЯ АНАЛИТИКА ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ
Ключевые слова:
Персонализированная учебная аналитика, адаптивные системы обучения, искусственный интеллект, ILPAS, прогностическая аналитика, образовательные технологии, этика данных.Аннотация
В данной статье исследуется область персонализированной учебной аналитики (Learning Analytics), сформированной на основе интеграции педагогики и информационных технологий в высшем образовании. В исследовании анализируются вопросы определения индивидуальных стилей обучения студентов, адаптации учебного контента в режиме реального времени с помощью адаптивных систем обучения и алгоритмов искусственного интеллекта. Также освещается влияние систем интерактивного оценивания учебного процесса (ILPAS), прогностической аналитики и стратегий раннего вмешательства на академический успех. Подчеркивается важность сохранения роли преподавателя в принятии решений на основе данных и соблюдения этических принципов. Результаты подтверждают, что персонализированный подход повышает показатели успеваемости студентов и способствует развитию учебной автономии.
Библиографические ссылки
1. Bernacki M. L., Greene J. A., & Lobczowski N. G. A Systematic Review of Research on Learning Analytics in Higher Education: Implications for Instructional Design. Educational Psychology Review, 33(3), 2021.
2. Sajja P. S., & Akerkar R. Artificial Intelligence Based Intelligent Tutoring Systems and Smart Assistants in Education. International Journal of Artificial Intelligence and Applications, 2020.
3. Rakhmonkulov F. P., & Khonimkulov U. S. Creation of student portfolio in the process of teaching computer graphics in higher education institutions. JournalNX - A Multidisciplinary Peer Reviewed Journal, 6(11), 212–216. (2021).
4. Goodfellow I., Bengio Y., & Courville A. Deep Learning. MIT Press, Cambridge, 2016.
5. Pane J. F., Steiner E. D., Baird M. D., Hamilton L. S., & Pane J. D. Informing Progress: Insights on Personalized Learning Implementation and Effects. RAND Corporation, Santa Monica, 2017.
6. Han J., Kamber M., & Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd Edition, 2012.
7. Open LMS. Learning Analytics: Applications and Implementation in Higher Education. Open LMS Research Report, 2025.
8. Gašević D., Dawson S., & Siemens G. Let’s Not Forget: Learning Analytics Are About Learning. Journal of Learning Analytics, 2(1), 2015.
9. Zhang Y., Li X., & Wang T. Guided Personalised Learning Model for STEM Education. Education Sciences (MDPI), 2025.
10. Siemens G., & Baker R. Learning Analytics and Educational Data Mining: Towards Communication and Collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics, 2012.
11. Phillips M., & Ozogul G. Bibliometric Analysis of Learning Analytics Research. Educational Technology Research and Development, 2019.
12. Ferguson R. Learning Analytics: Drivers, Developments and Challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 2012.
13. Romero C., & Ventura S. Educational Data Mining and Learning Analytics: An Updated Survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2020.
14. Clow D. The Learning Analytics Cycle: Closing the Loop Effectively. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics, 2012.
15. Brusilovsky P., & Peylo C. Adaptive and Intelligent Web-Based Educational Systems. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2003.
16. Baker R. S., & Inventado P. Educational Data Mining and Learning Analytics. Learning Analytics Handbook, 2014.
17. Jayaprakash S. M., Moody E., Lauría E. J., Regan J., & Baron J. Early Alert of Academically At-Risk Students: An Open Source Analytics Initiative. Journal of Learning Analytics, 2014.
18. Arnold K. E., & Pistilli M. D. Course Signals at Purdue: Using Learning Analytics to Increase Student Success. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics, 2012.
19. Siemens G., & Long P. Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE Review, 2011.
20. Dawson S., Gašević D., Siemens G., & Joksimović S. Current State and Future Trends in Learning Analytics Research. Journal of Learning Analytics, 2014.
