Оптимізація індивідуальних освітніх траєкторій на основі гібридних нейромережевих архітектур в умовах цифрової трансформації
DOI:
https://doi.org/10.20998/2411-0558.2026.01.02Ключові слова:
адаптивне навчання, гібридні нейромережеві архітектури, індивідуальні освітні траєкторії, цифрова трансформація освіти, персоналізація навчання, педагогічна етика, штучний інтелектАнотація
У роботі теоретично обґрунтовано механізми параметричної оптимізації персоналізованих освітніх траєкторій із використанням гібридних моделей на основі нейронних мереж (НМ). У контексті інтенсивної цифрової трансформації освітньої галузі досліджено перехід до адаптивних систем керування навчанням, де інтеграція рекурентних (RNN), графових (GNN) та трансформерних (Transformers) архітектур забезпечує високу точність моделювання когнітивного поступу. Розкрито функціональну роль динамічного коригування контенту та прогностичного аналізу ментальних патернів як фундаментальних компонентів стратегії оптимізації. Виявлено низку технічних та епістемологічних обмежень, зокрема проблему алгоритмічної непрозорості, що потребує переходу до гібридизації методів задля підвищення інтерпретованості предиктивних висновків. Окрему увагу приділено стратегічному значенню оптимізованих систем штучного інтелекту (ШІ) в Україні як засобу нівелювання навчальних розривів у кризові періоди. Табл.:1. Бібліогр.: 22 назв.
