%0 
%A Никандров, А А
%T Индивидуальные образовательные маршруты: международный опыт внедрения ИИ и анализа данных
%D 2026
%X Рассматриваются персональные образовательные траектории (ИОМ) как средство индивидуализации обучения, опирающееся на искусственный интеллект и анализ больших данных. На примерах проектов в Калифорнии и Техническом университете Мюнхена описываются основные этапы ИОМ: диагностика знаний, планирование оптимального пути, мониторинг прогресса и динамическая корректировка. Применяются модели машинного обучения (GBDT, нейронные сети) и алгоритмы рекомендаций (collaborative filtering, reinforcement learning). Пилотные результаты демонстрируют рост успеваемости до +12 %, сокращение пропущенных дедлайнов до -27 % и повышение удовлетворённости обучением. Обсуждаются преимущества и недостатки внедрения ИОМ, а также рекомендации: единую платформу для сбора данных, анонимизацию, пилотный запуск и регулярные аудиты модели. Заключение подчёркивает потенциал ИОМ для улучшения эффективности и мотивации студентов.
%U https://rgpu.elpub.ru/publication/23210