| |
Статья посвящена анализу ключевых вызовов и возможностей персонализированного обучения иностранным языкам на основе технологий анализа больших данных в современном высшем образовании. Цель исследования заключается в определении специфических характеристик интеграции технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в лингводидактические процессы. Методология исследования базируется на комплексном подходе, включающем контент-анализ научных публикаций за период 2020-2024 годов, анализ международного опыта внедрения адаптивных образовательных систем, экспертные оценки и прогностический анализ развития персонализированного языкового образования. Результаты исследования демонстрируют значительное повышение эффективности образовательного процесса при использовании персонализированных технологий: улучшение навыков понимания прочитанного на 40%, повышение точности письменной речи на 34%, увеличение мотивации студентов на 25% и ускорение усвоения материала на 30%. Выявлены критические вызовы, включающие этические проблемы защиты конфиденциальности данных, геополитические ограничения доступа к передовым технологиям, необходимость подготовки преподавателей к работе с технологически насыщенными образовательными средами. Исследование раскрывает потенциал создания многоуровневых образовательных экосистем, интегрирующих психолингвистические модели с современными технологиями обработки мультимодальных данных. Практическая значимость работы определяется возможностью использования результатов для разработки стратегий внедрения персонализированных образовательных траекторий в высших учебных заведениях и создания методических рекомендаций для эффективной интеграции технологий больших данных в языковое образование.
Ключевые слова:персонализированное обучение, большие данные, искусственный интеллект в образовании, адаптивные образовательные системы, машинное обучение, цифровая лингводидактика, нейросетевые технологии, мультимодальные данные, языковое образование, образовательная аналитика.
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
