Том 6 № 19 (2024), Науково-методичне забезпечення професійної освіти
Том 6 № 19 (2024)

ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПЕДАГОГІЧНИХ ПРАЦІВНИКІВ

Науково-методичне забезпечення професійної освіти
Опубліковано 03.12.2024
Олександр Радкевич
доктор педагогічних наук, професор, головний науковий співробітник відділу моніторингу та оцінювання Інституту педагогіки НАПН України
Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Chief Researcher of the Monitoring and Evaluation Department of the Institute of Pedagogy of the NAES of Ukraine
https://orcid.org/0000-0002-2648-5726 (неавтентифікований)
PDF

Ключові слова

штучний інтелект, професійна діяльність педагогів, прогнозування результатів, адаптивні системи штучного інтелекту

Категорії

Як цитувати

ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ПЕДАГОГІЧНИХ ПРАЦІВНИКІВ. (2024). Інноваційна професійна освіта, 6(19), 460-470. https://doi.org/10.32835/2786-619X.2024.6.19.460-470
ACM (Association for Computing Machinery) ACS (American Chemical Society) APA (American Psychological Association) ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas) Chicago Harvard IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) MLA (Modern Language Association) Turabian Vancouver

Завантажити посилання

Endnote / Zotero / Mendeley (RIS – Research Information Systems) BibTeX

Анотація

Досліджено вплив штучного інтелекту на персоналізоване оцінювання професійної діяльності педагогічних працівників закладів освіти. Окреслено значення штучного інтелекту для автоматизації процесу моніторингу, збору та аналізу даних про
професійну ефективність педагогів. Зосереджено увагу на адаптивних системах штучного інтелекту: тестові системи (Computerized Adaptive Testing); інтелектуальні системи підтримки ухвалення рішень ISPPR (Cerego, Knewton); системи з персоналізованими рекомендаціями на основі штучного інтелекту (Socratic).

PDF

Посилання

1. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. Ieee Access, 8, 75264–75278.

2. González-Calatayud, V., Prendes-Espinosa, P., & Roig-Vila, R. (2021). Artificial intelligence for student assessment: A systematic review. Applied sciences, 11(12), 5467.

3. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

4. Kastrati, Z., Dalipi, F., Imran, A. S., Pireva Nuci, K., & Wani, M. A. (2021). Sentiment analysis of students’ feedback with NLP and deep learning: A systematic mapping study. Applied Sciences, 11(9), 3986.

5. Lim, T., Gottipati, S., & Cheong, M. L. (2023). Ethical Considerations for Artificial Intelligence in Educational Assessments. In Creative AI Tools and Ethical Implications in Teaching and Learning (pp. 32–79). IGI Global.

6. Luckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education.

7. Martínez-Comesanã, M., Rigueira-Díaz, X., Larrañaga-Janeiro, A., Martínez-Torres, J., Ocarranza-Prado, I., & Kreibel, D. (2023). Impact of artificial intelligence on assessment methods in primary and secondary education: Systematic literature review. Revista de Psicodidáctica (English ed.), 28(2), 93–103.

8. Mejeh, M., & Rehm, M. (2024). Taking adaptive learning in educational settings to the next level: Leveraging natural language processing for improved personalization. Educational technology research and development, 1–25.

9. Moroianu, N., Iacob, S. E., & Constantin, A. (2023). Artificial Intelligence in Education: a Systematic Review. Geopolitical perspectives and technological challenges for sustainable growth in the 21st century, 906–921.

10. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers?: AI and the future of education. John Wiley & Sons.

11. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27.

12. Zhen, Y., Luo, J. D., & Chen, H. (2023). Prediction of academic performance of students in online live classroom interactions – an analysis using natural language processing and deep learning methods. Journal of Social Computing, 4(1), 12–29.

13. Вакалюк, Т. А., Іванова, С. М., & Кільченко, А. В. (2021). Вітчизняний досвід використання інформаційно-цифрових технологій для оцінювання результативності науково-педагогічних досліджень. Наукові записки. Серія: Педагогічні науки, (198), 19–24.

14. Воротникова, І. П. (2023). Професійний розвиток вчителів природничої та математичної галузей з використання штучного інтелекту. Електронне наукове фахове видання «Відкрите освітнє е-середовище сучасного університету», (15), 18–34.

15. Коломієць, А., & Кушнір, О. (2023). Використання штучного інтелекту в освітній та науковійдіяльності: Можливості та виклики. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, (70), 45–57.

16. Лукомська, С. О., & Зливков, В. Л. (2022). Сучасні тренінгові технології розвитку особистості в освіті.

17. Мар’єнко, М. В., & Коваленко, В. В. (2023). Штучний інтелект та відкрита наука в освіті. Фізико-математична освіта, 1(38), 48–53.

18. Ремех, Т. О. (2024). Зворотній зв’язок як інструмент взаємодії вчителя та учнів.

19. Толочко, С. В. (2021). Цифрова компетентність педагогів в умовах цифровізації закладів освіти та дистанційного навчання. Вісник Національного університету» Чернігівський колегіум» імені ТГ Шевченка, 13(169), 28–35.

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Авторське право (c) 2024 Олександр Радкевич

Downloads

Download data is not yet available.

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають