2025: Випуск 82
Дидактика

МОЖЛИВОСТІ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ВИВЧЕННЯ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕРМІНОЛОГІЇ

https://doi.org/10.31652/2415-7872-2025-82-15-20
ВОЛОДИМИР РУБЛЬОВ
к.т.н, доцент Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба
РАЇСА РУБЛЬОВА
викладач Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба
НАТАЛІЯ ОТРЄШКО
викладач Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба
Ганна Кулікова
викладач Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Опубліковано 2025-06-25

Ключові слова

  • військова термінологія, українська мова, штучний інтелект, методологія навчання, персоналізація, інтерактивні тренажери, автоматизована перевірка, зворотний зв'язок, мовні моделі, чат-боти, системи розпізнавання мови, військова освіта

Як цитувати

МОЖЛИВОСТІ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ВИВЧЕННЯ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕРМІНОЛОГІЇ. (2025). Наукові записки Вінницького державного педагогічного університету імені Михайла Коцюбинського. Серія: Педагогіка і психологія, 82, 15-20. https://doi.org/10.31652/2415-7872-2025-82-15-20

##plugins.generic.shariff.share##

Анотація

У статті розглянуто концепція персоналізації навчання військової термінології на основі глибокого аналізу різноманітних даних про кожного курсанта, охоплюючи початковий рівень володіння мовою, швидкість засвоєння матеріалу, індивідуальні навчальні стилі, обрану військову спеціальність, попередні знання та досвід, а також виявлені сильні та слабкі сторони у володінні термінологією.

У статті також досліджено можливості автоматизації оцінювання знань військової термінології та надання миттєвого зворотного зв'язку за допомогою ШІ-систем. Розглянуто застосування ШІ для автоматичної перевірки тестів, диктантів та вправ, а також для розробки віртуальних помічників та чат-ботів, здатних відповідати на питання курсантів та надавати додаткові пояснення.

Висвітлено перспективи впровадження запропонованої методології в ХНУПС та потенційні виклики, пов'язані зі специфікою військової термінології, забезпеченням точності та надійності інформації, інтеграцією з існуючою інфраструктурою, підготовкою викладацького складу та питаннями безпеки й конфіденційності. Зауважено, що успішне впровадження ШІ у вивчення військової термінології вимагає комплексного підходу та тісної співпраці розробників технологій з викладачами та керівництвом університету. Запропонована інноваційна методологія має значний потенціал для якісного покращення підготовки висококваліфікованих військових фахівців Повітряних Сил Збройних Сил України.

Завантаження

Дані завантажень поки не доступні.

Посилання

  1. 1. Baker, R. S. (2010). Data mining for education. International Encyclopedia of Education. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-044894-7.01208-X DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-044894-7.01318-X
  2. 2. Dede, C. (2009). Immersive interfaces for engagement and learning. Science, 323(5912), 66–69. https://doi.org/10.1126/science.1167311 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1167311
  3. 3. Fryer, L. K., Ainley, M., & Thompson, A. J. (2019). Chatbots and language learning: A systematic review. Computers & Education, 129, 276–286. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.10.021
  4. 4. Graesser, A. C., Hu, X., Lu, S., Li, H., & Forsyth, N. R. (2018). Learning by teaching with conversational agents. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 28(4), 829–861. https://doi.org/10.1007/s40593-018-0177-2
  5. 5. Hwang, G. J., Xie, H. C., Zeng, Q., & Abelson, R. (2020). Roles of artificial intelligence in language learning. Interactive Learning Environments, 28(6), 688–701. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1636070 DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1636070
  6. 6. Baker, R. S., & Siemens, G. (n.d.). Learning analytics and educational data mining: Goals, achievements, controversies, and future directions. Learning Analytics and Knowledge. https://learninganalytics.upenn.edu/ryanbaker/Chapter12BakerSiemensv.pdf
  7. 7. Luckin, R. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Google. https://static.googleusercontent.com/media/edu.google.com/ru//pdfs/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
  8. 8. Romero, C. (2013). Data mining in e-learning. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12–27. https://doi.org/10.1002/widm.1082 DOI: https://doi.org/10.1002/widm.1082
  9. 9. Sottilare, R. A., Graesser, A. C., Hu, X., & Holden, H. K. (2018). Artificial intelligence in military training and simulation. AI Magazine, 39(1), 75–86. https://doi.org/10.1609/aimag.v39i1.2792
  10. 10. VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221. https://doi.org/10.1080/00461520.2011.611369 DOI: https://doi.org/10.1080/00461520.2011.611369
  11. 11. Williamson, M. M., Xi, L., & Wilson, M. (2012). Automated scoring of complex constructed responses in writing. Applied Measurement in Education, 25(3), 211–230. https://doi.org/10.1080/08957347.2012.693432