ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ШКІЛЬНІЙ ОСВІТІ: НОВІ ГОРИЗОНТИ ВИКЛАДАННЯ ТА НАВЧАННЯ
Анотація
DOI: https://doi.org/10.26565/2074-8922-2025-84-06
Мета. Метою дослідження є оцінка можливостей і проблем, пов‘язаних із використанням
штучного інтелекту в шкільній освіті, для визначення його впливу на навчальний процес і
викладання. Робота зосереджена на аналізі того, як технології можуть покращити якість освіти,
змінити роль учителя та забезпечити доступність навчання, а також на виявленні перешкод, які
виникають під час їхньої інтеграції в сучасних умовах.
Методи. Дослідження проведено шляхом систематичного аналізу наукових праць і
практичних прикладів упровадження штучного інтелекту в школах різних країн за період із
2019 до 2025 року. Використано порівняльний підхід до оцінки ефективності інтелектуальних
систем у розвинених країнах і в Україні, а також синтез даних для виявлення загальних
тенденцій. Аналіз охопив адаптивні платформи, автоматизовані інструменти та технології для
інклюзивного навчання, з урахуванням сучасного стану освітньої інфраструктури та
технологічної готовності.
Результати. Установлено, що штучний інтелект підвищує ефективність навчання через
персоналізацію, дозволяючи адаптувати матеріали до потреб учнів, що сприяє кращим
результатам у середньому на 10–25%. Автоматизація рутинних завдань економить учителям
значний час, а інклюзивні технології розширюють доступ до освіти для учнів із особливими
потребами. Водночас виявлено суттєві ризики: обмежена доступність технологій у сільських
регіонах, психологічний тиск на учнів і можливі етичні проблеми через упередженість
алгоритмів. Роль учителя трансформується в бік наставництва та розвитку соціальних навичок
учнів.
Висновки. Штучний інтелект відкриває нові перспективи для шкільної освіти,
покращуючи її якість і доступність, але його успішне застосування залежить від технологічної
бази та підготовки педагогів. Для подолання ризиків необхідні скоординовані зусилля в
розвитку інфраструктури та створенні етичних стандартів, що забезпечить гармонійну
інтеграцію технологій у навчальний процес.
Як цитувати: Каневська О., Чорний Г. Штучний інтелект у шкільній освіті: нові
горизонти викладання та навчання. Проблеми інженерно-педагогічної освіти. 2025. Вип. 84. С.
72-83. https://doi.org/10.26565/2074-8922-2025-84-06
Завантаження
Посилання
Bubnov, I. V. (2023). Opportunities and risks of using artificial intelligence in the educational sphere of
modern Ukraine. In The latest information and communication technologies in education: XI
International Scientific and Practical Conference (pp. 285–290), Florence,
Italy. https://www.researchgate.net/publication/391646120_MOZLIVOSTI_TA_RIZIKI_VIKORISTA
NNA_STUCNOGO_INTELEKTU_V_OSVITNIJ_SFERI_SUCASNOI_UKRAINI (in Ukrainian).
Hryshchenko, S. M. (n.d.). Formation of a creative approach to
learning. https://lib.iitta.gov.ua/704824/1/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5
%D0%BD%D1%821.pdf (in Ukrainian).
Kovalenko, V. V., Osypchuk, T. O. (2024). The problem of developing digital competence in cyber
security of teachers of general secondary education institutions. Physical and Mathematical Education,
(2), 35–41. https://doi.org/10.31110/fmo2024.v39i2-05 (in Ukrainian).
Draft Strategy for Digital Transformation of Education and Science.
(2021). https://nrat.ukrintei.ua/proyekt-strategiyi-czyfrovoyi-transformacziyi-osvity-i-nauky/ (in
Ukrainian).
Baker, R. S. (2021). Artificial intelligence in education: Bringing it all together. In OECD Digital
Education Outlook 2021: Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots (pp. 43–87), OECD
Publishing. https://learninganalytics.upenn.edu/ryanbaker/oecd-baker.pdf
Bunting, L., Hård af Segerstad, Y., Barendregt, W. (2021). Swedish teachers‘ views on the use of
personalised learning technologies for teaching children reading in the English classroom. International
Journal of Child-Computer Interaction, 27, 100236. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2020.100236
Edyburn, D. L. (2020). Assistive technology and AI. Rapid literature review on assistive
technology in education. Department for Education,
UK. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5fbb9e83d3bf7f573228a3b2/UKAT_FinalReport_0
Fengchun, M., Holmes, W., Ronghuai, H., & Hui, Z. (2021).
AI and education: Guidance for policy-makers.
UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709 https://doi.org/10.54675/PCSP7350
Holmes, W. (2021). AI in education: A global perspective. Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-78292-4
Johnson, J.-J. (2024). Public school and district leaders‘ understanding of cybersecurity practices andpolicies (Doctoral dissertation, Walden
University). https://scholarworks.waldenu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=17526&context=dissertation
s
Koehler, M. J., Mishra, P. (2005). What happens when teachers design educational technology? The
development of technological pedagogical content knowledge. Journal of Educational Computing
Research, 32(2), 131–152. https://punyamishra.com/wp-content/uploads/2008/04/Koehler_Mishra-
JECR05.pdf
Li, X. (2024). The impact of gamification on user experience: A case study of Duolingo. Probe-
Environmental Science and Technology, 6(4). https://ojs.as-
pub.com/index.php/PEST/article/download/8438/4274/
Luckin, R., Holmes, W. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education, UCL
Knowledge Lab. https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/1475756/
Mishra, P., Warr, M. (2021). Contextualizing TPACK within systems and cultures of practice.
Computers in Human Behavior, 117, Article 106673. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106673
Noble, D. (1998). Digital diploma mills: The automation of higher education. First Monday,
(1). https://doi.org/10.5210/fm.v3i1.569
Rose, D. H., Strangman, N. (2007). Universal design for learning: Meeting the challenge of individual
learning differences through a neurocognitive perspective. Universal Access in the Information Society,
(4), 381–391. https://doi.org/10.1007/s10209-006-0062-8
Roy, M., O‘Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and
threatens democracy, New York, Crown Publishers. https://doi.org/10.5860/crl.78.3.403
Sahlberg, P. (2021). Finnish lessons 3.0: What can the world learn from educational change in
Finland? (3rd ed.), Teachers College Press. https://archive.org/details/finnish-lessons-3-0-what-can-the-
world-learn-from-pasi-sahlberg-3-2021-teachers-
Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline.
American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0002764213498851
Singh, M. N. (2021). Inroad of digital technology in education: Age of digital classroom. Higher
Education for the Future, 8(1), 20–30. http://dx.doi.org/10.1177/2347631120980272
Sinha, P., Mitra, P., da Costa, A. A. B., Kekatos, N. (2021). Explaining outcomes of multi-party
dialogues using causal learning. arXiv preprint arXiv:2105.00944. https://arxiv.org/abs/2105.00944
Sizing the prize. What‘s the real value of AI for your business and how can you capitalise? (2017).
PwC. https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
VanLehn, K., Burkhardt, H., Cheema, S., Kang, S., Pead, D., Schoenfeld, A., Wetzel, J. (2021). Can an
orchestration system increase collaborative, productive struggle in teaching-by-eliciting classrooms?
Interactive Learning Environments, 29(6), 987–1005. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1616567
Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered
strategies for revolutionizing e-learning, Morgan Kaufmann.
https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3797875
