Вплив адаптивних освітніх платформ з елементами штучного інтелекту на ефективність засвоєння матеріалу здобувачами вищої освіти

Abstract

Метою статті є аналіз можливостей та ефективності використання адаптивних освітніх платформ з елементами штучного інтелекту в системі фахової медичної підготовки з акцентом на їх вплив на засвоєння навчального матеріалу. Методи: аналіз та синтез задля вивчення наукової літератури щодо застосування освітніх платформ у підготовці здобувачів вищої медичної освіти; порівняльний аналіз задля зіставлення функціоналу адаптивних платформ та визначення їх переваг і недоліків. Результати дослідження показали, що адаптивні освітні платформи є інноваційним інструментом у галузі вищої медичної освіти, що здатні трансформувати структуру подання освітнього контексту, забезпечити індивідуалізацію відповідно до когнітивних особливостей кожного здобувача освіти. Унікальність таких платформ – у здатності алгоритмів штучного інтелекту до самонавчання, передбачення складнощів у засвоєнні матеріалу, формуванні персоналізованих освітніх траєкторій та у створенні умов для візуалізації, моделювання та симуляції клінічних ситуацій. Виявлено, що специфіка професійної підготовки здобувачів освіти медичного спрямування вимагає високого рівня когнітивної інтеграції знань, уміння швидко приймати клінічні рішення, застосовуючи при цьому критичне й аналітичне мислення. Тому в цьому контексті запропоновано адаптивні освітні платформи Osmosis, AMBOSS, Lecturio, Smart Sparrow, Ada Health, які демонструють високу ефективність завдяки можливості моделювання реальних клінічних ситуацій, здійснення оцінювання знань у режимі реального часу та розвитку клінічного мислення через практико-орієнтоване застосування теоретичних знань. Висновки. Адаптивні освітні платформи з елементами штучного інтелекту не лише підвищують ефективність засвоєння матеріалу, але й суттєво змінюють підходи до формування професійної компетентності в майбутніх фахівців-медиків. Перспективами подальших розвідок є емпіричне оцінювання впливу функцій штучного інтелекту на динаміку результатів у реальному освітньому середовищі.

The purpose of the article is to analyze the potential and effectiveness of using adaptive educational platforms with artificial intelligence elements in the medical training system, with a focus on their impact on students’ learning outcomes. Methods: analysis and synthesis to review scientific literature on the use of educational platforms in medical training of students; comparative analysis to compare the functionality of adaptive platforms and to identify their advantages and disadvantages. The study’s results demonstrate that adaptive educational platforms incorporating AI elements represent an innovative tool in higher medical education, capable of transforming content delivery and providing individualization tailored to the cognitive characteristics of each learner. The uniqueness of such platforms lies in the ability of AI algorithms to self-learn, predict difficulties in material assimilation, form personalized learning trajectories, and create conditions for the visualization, modeling, and simulation of clinical situations. It was found that the specifics of professional training of medical students require a high level of cognitive integration of knowledge and the ability to make clinical decisions quickly, applying critical and analytical thinking. Therefore, in this context, the proposed adaptive educational platforms – Osmosis, AMBOSS, Lecturio, Smart Sparrow, and Ada Health – demonstrate high effectiveness due to their capacity to model real clinical situations, conduct real-time knowledge assessment, and develop clinical thinking through the practice-oriented application of theoretical knowledge. Conclusions. Adaptive educational platforms with AI elements not only enhance the effectiveness of knowledge assimilation but also significantly transform approaches to developing professional competence in future medical professionals. Prospects for further research include empirical evaluation of the impact of AI functions on the dynamics of educational outcomes in real learning environments.