Adaptation in Learning and Artificial Intelligence

The article presents an analysis of the role of adaptation in modern education, which is developing under conditions of high variability in technological and digital processes. Adaptation is examined from an interdisciplinary perspective and as a mechanism that enables the alignment of individual learner characteristics with the educational environment. Particular attention is given to unlocking the potential of artificial intelligence for developing adaptive learning models and methodologies. The results of an expert survey are described, confirming the significance and effectiveness of adaptive learning. The experience of developing adaptive teaching methods for natural science disciplines using AI assistants and open electronic platforms is also presented. It is emphasized that artificial intelligence is becoming not only a tool for adapting learners but also a factor that requires educational institutions to adapt to new professional and technological challenges. The article substantiates the feasibility of customizing additional professional education in the field of digitalization and, as a consequence, personifying the educational product at the request of a specific consumer. The requirements for customized corporate advanced training programs for teaching staff are listed. Examples of such programs are given. 

1. Цифровая экосистема педагогического образования. Актуальные вопросы. Достижения. Инновации / А. М. Атаян, Е. А. Барахсанова, К. О. Вехова [и др.]. – Санкт-Петербург : НИЦ АРТ, 2022. – 148 с. – ISBN 978-5-907478-54-1. – DOI:10.51623/907478541_22. – EDN VWJKKF.

2. Философский словарь / под ред. И. Т. Фролова. – 4-е изд. – Москва : Политиздат, 1981. – 445 с.

3. Власова, Е. З. Адаптивные технологии обучения / Е. З. Власова. – Санкт-Петербург : Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, 1999. – 126 с. – EDN SHGOGD.

4. Цыпкин, Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – Москва : Наука, 1968. – 399 с.

5. Пригожин, И., Николис, Г. Познание сложного. – Москва : Мир, 1990. – 342 с.

6. Образовательная инженерия. Понятия. Подходы. Приложения / Е. Ю. Авксентьева, П. А. Аксютин, Е. А. Барахсанова [и др.]. – Москва : Горячая линия-Телеком, 2021. – 240 с. – ISBN 978-5-9912-0936-6. – EDN YTODEG.

7. Жуков, Н. Н. Подготовка разработчиков программного обеспечения и специалистов по Data Science в условиях цифровой образовательной среды / Н. Н. Жуков, Д. В. Власов // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. – 2023. – № 4(66). – С. 160–169. – DOI:10.46845/2071-5331-2023-4-66-160-169. – EDN CYUGCR.

8. Власова, Е. З. Большие данные в анализе IT-успешности преподавателей университета / Е. З. Власова, Д. В. Власов // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. – 2024. – № 1(67). – С. 7–12. – DOI:10.46845/2071-5331-2024-1-67-7-12. – EDN ROWSHP.

9. Власова, Е. З. Цифровой след преподавателя и студента как показатель эффективности образовательной деятельности вуза / Е. З. Власова, Д. В. Власов // Устойчивое развитие образования. Миссия. Трансформации. Ресурсы : материалы ХXIV Международного педагогического конгресса, Калининград, 16–20 апреля 2024 года. – Калининград : Перо, 2024. – С. 133–138. – EDN IEALSU.

10. Власова, Е. З. Интеграция искусственного интеллект в цифровой ландшафт образовательной организации / Е. З. Власова, Д. В. Власов, С. В. Гончарова // Перспективные информационно-образовательные технологии : материалы VI Международной научно-практической конференции в комбинированном формате, Рыбница, 27 июня 2025 года. – Тирасполь : Приднестровский государственный университет им. Т. Г. Шевченко, 2025. – С. 7–11. – EDN YTDFWA.