ПОТЕНЦИАЛ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ: ОПЫТ КАЗАХСТАНА

Аннотация

Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации системы подготовки педагогических кадров к условиям цифровой трансформации образования, при которой традиционные унифицированные модели обучения утрачивают эффективность. В современных условиях востребованы персонализированные образовательные траектории, ориентированные на индивидуальные потребности студентов и формирование устойчивой профессиональной мотивации. Использование инструментов искусственного интеллекта (ИИ) рассматривается как ключевой ресурс модернизации высшего педагогического образования.

Целью статьи является теоретическое обоснование и эмпирический анализ потенциала ИИ в персонализации образовательных траекторий подготовки будущих учителей с акцентом на повышение эффективности и гибкости профессионального педагогического образования.

В исследовании применён междисциплинарный подход, сочетающий элементы цифровой педагогики, образовательной аналитики и теории профессиональной мотивации. Использованы методы контент-анализа для изучения функционала ИИ-платформ, структурно-функциональный подход для классификации моделей персонализации, а также логико-аналитическое обобщение и сравнительный анализ эмпирических примеров интеграции ИИ в практику подготовки педагогов.

Установлено, что ИИ-технологии обладают значительным потенциалом для построения персонализированных образовательных маршрутов, адаптации учебного контента, генерации обратной связи и повышения когнитивной и профессиональной мотивации студентов. Доказано, что эффективность внедрения ИИ зависит от уровня цифровой компетентности преподавателей, инфраструктурной обеспеченности вузов и степени методической интеграции цифровых инструментов в образовательный процесс.

Обоснованы концептуальные подходы к включению ИИ как структурного элемента персонализированной педагогической подготовки. Впервые в контексте казахстанского высшего образования систематизированы взаимосвязи между аналитическими функциями ИИ-платформ и параметрами учебной и профессиональной мотивации студентов педагогических направлений.

Выявлено, что широкое внедрение ИИ в процессы подготовки педагогических кадров сдерживается комплексом организационных, нормативных и культурно-профессиональных барьеров. Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой институциональных моделей интеграции ИИ в педагогические программы, совершенствованием explainable AI для обеспечения прозрачности алгоритмических решений и изучением их долгосрочного влияния на формирование профессиональной идентичности будущих учителей.