Оптимізація індивідуальних освітніх траєкторій на основі гібридних нейромережевих архітектур в умовах цифрової трансформації

Abstract

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. Результати дослідження закладають методологічний базис для проектування стійких, людиноцентричних освітніх екосистем. Табл.: 1. Бібліогр.: 22 назв.

The paper theoretically substantiates the mechanisms of parametric optimization for personalized educational trajectories using hybrid models based on neural networks (NN). In the context of intensive digital transformation within the educational sector, the transition to adaptive learning management systems is investigated, where the integration of recurrent (RNN), graph (GNN), and transformer (Transformers) architectures provides high accuracy in modeling cognitive progress. The functional role of dynamic content adjustment and predictive analysis of mental patterns as fundamental components of the optimization strategy is revealed. A number of technical and epistemological limitations are identified, in particular, the problem of algorithmic opacity, necessitating the implementation of hybrid models to enhance the interpretability of predictive conclusions. Particular attention is paid to the strategic importance of optimized artificial intelligence (AI) systems in Ukraine as a means of mitigating learning gaps during crisis periods. Table: 1. Ref.: 22 items.