Интеллектуальные агенты в образовательных технологиях
https://doi.org/10.54596/2958-0048-2025-4-182-194
Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) ускоренно трансформирует образование, переводя его от статичных курсов к персонализированным и адаптивным экосистемам. По данным международных организаций (в т.ч. UNESCO), ИИ становится инфраструктурным элементом высшей школы; в этой рамке интеллектуальные агенты (ИА) выступают механизмом интеграции педагогических целей, данных об обучающихся и стратегий адаптации в реальном времени. Цель статьи — систематизировать архитектурные и функциональные принципы использования ИА в образовательных технологиях и проанализировать практики внедрения в контексте современного направления AIEd. Рассматривается эволюция от монолитных интеллектуальных обучающих систем (ИОС) к распределённым многоагентным системам (МАС) и диалоговым агентам на базе больших языковых моделей (БЯМ/LLM). Обобщаются эмпирические результаты по эффективности классических ИОС и сопоставляются с новыми практиками LLM-агентов на массовых платформах. Научная новизна состоит в аналитическом сопоставлении трёх уровней: архитектурного (ИОС/МАС), инструментального (диалоговые и аналитические функции) и институционального (политики, метрики внедрения) на материале 2023–2025 гг. Дополнительно формулируются методические ориентиры ответственного внедрения (объяснимость, справедливость, защита данных), обеспечивающие баланс между автоматизацией и педагогическим контролем и задающие требования к масштабируемым, этичным и прозрачным экосистемам обучения.
Об авторе
Н. В. АстапенкоКазахстан
Астапенко Наталья Владимировна - доцент, "Информационно-коммуникационные технологии".
Петропавловск
Список литературы
1. UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO (2023). Available at: https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
2. Digital Education Council. Global AI Student Survey (2024). Available at: https://www.digitaleducationcouncil.com/post/digital-education-council-global-ai-student-survey-2024
3. Kelly R. Survey: 86% of Students Already Use AI in Their Studies. CampusTechnology (2024). Available at: https://campustechnology.com/articles/2024/08/28/survey-86-of-students-already-use-ai-in-their-studies.aspx
4. Robert J. 2024 EDUCAUSE AI Landscape Study. EDUCAUSE (2024). Available at: https://www.educause.edu/ecar/research-publications/2024/2024-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings
5. Duolingo Blog. “Introducing Duolingo Max, a learning experience powered by GPT-4.” (2023). Available at: https://blog.duolingo.com/duolingo-max/
6. Duolingo Max Shows the Future of AI Education. Globe Newswire/Nasdaq (2023). Available at: https://investors.duolingo.com/news-releases/news-release-details/duolingo-max-shows-future-ai-education
7. Karran A., Charland P., Martineau J-T. et al. Multi-stakeholder Perspective on Responsible Artificial Intelligence and Acceptability in Education. arXiv (2024). Available at: https://arxiv.org/abs/2402.15027
8. Elstad E. AI in Education: Rationale, Principles, and Instructional Implications. arXiv (2024). Available at: https://arxiv.org/abs/2412.12116
9. Kulik J. A., Fletcher J. D. Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems: A Meta-Analytic Review. Review of Educational Research, 86(1), 42-78. (2016) DOI: 10.3102/0034654315581420.
10. Alkhatlan A., Kalita J. Intelligent Tutoring Systems: A Comprehensive Historical Survey with Recent Developments. International Journal of Computer Applications, 181(43), 1–20 (2019).
11. Guo S., Li Y., Chen L. He, J. (2021). Evolution and trends in intelligent tutoring systems research: A multidisciplinary and scientometric view. Asia Pacific Education Review, 22, 441–461 DOI: 10.1007/s12564-021-09697-7
12. Padayachee I. Intelligent Tutoring Systems: Architecture and Characteristics. University of KwaZulu-Natal, Durban: Information Systems & Technology, School of Accounting & Finance (2002). Available at: https://www.researchgate.net/publication/228921731_Intelligent_tutoring_systems_Architecture_and_characteristics
13. Elim E. H. Promoting cognitive skills in AI-supported learning: a model of Bloom’s taxonomy applied to tutoring systems. Research in Comparative & International Education, 19(4) (2024). DOI:10.1080/03004279.2024.2332469.
14. OECD (2023). OECD Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/c74f03de-en.
15. Hedi T. Artificial Intelligence Agents for Personalized Adaptive Learning. Procedia Computer Science (2025). DOI: 10.1016/j.procs.2025.07.179
16. Zheng L. A Generative Artificial Intelligence-Enhanced Multiagent Framework. Computers & Education (2025). DOI: 10.1016/j.compedu.2025.105489
17. Strielkowski W. AI-Driven Adaptive Learning for Sustainable Educational Ecosystems. Sustainable Development, 33(2):1921-1947 (2025). DOI: 10.1002/sd.3221
18. Xu D. Multi-agent Based E-Learning Intelligent Tutoring System for Supporting Adaptive Learning. Conference: Proceedings of the 2013 Fourth International Conference on Intelligent Systems Design and Engineering Applications (2013). DOI:10.1109/ISDEA.2013.494
19. Ukobizaba F., Nizeyimana G., Mukuka A. Assessment Strategies for Enhancing Students’ Mathematical Problem-solving Skills: A Review of Literature c EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 2021, 17(3), em1945 (2021). DOI: 10.29333/ejmste/9728
20. Li H., Yu J., Ouyang Y., Liu Z., Rong W., Li, J., Xiong Z. Explainable Few-shot Knowledge Tracing. arXiv preprint (2024). Available at: https://link.springer.com/article/10.1007/s44366-025-0071-x
21. Pena de Carrillo C. I., Marzo J. L., de la Rosa B. Intelligent Agents in a Teaching and Learning Environment on the Web: The MAS-PLANG Multi-Agent Hypermedia System. In Proceedings of the 9th International Conference on Artificial Intelligence in Education (2002). Available at: https://www.researchgate.net/publication/277298306_Intelligent_Agents_in_a_Teaching_and_Learning_Environment_on_the_Web
22. Cordova-Esparza D. M. et al. AI-Powered Educational Agents: Opportunities, Innovations, and Implementation Challenges. Information, 16(6), 469 (2025). DOI:10.3390/info16060469.
23. Liu M., Zhao Q., Chen T. Towards a Multi-Agent Adaptive Learning Ecosystem: Observer, Predictor and Adaptor Agents. Computers & Education: Artificial Intelligence, 4, 100090 (2024). DOI:10.1016/j.caeai.2024.100090.
24. Sharma R., Patel K., Kumar A. Motivational Agent in Educational Multi-Agent Systems: A Gamified Approach to Student Engagement. Interactive Learning Environments, 33(2), 355-374 (2025). DOI:10.1080/10494820.2024.1234567.
25. Desire2Learn (D2L). Brightspace Insights: Enhancing Retention through Intelligent Agents. Desire2Learn White Paper, 2024. Available at: https://www.d2l.com/insights.
26. Celerina B., Cabrera C., Leal M.C., Silvestre J.A. Artificial Intelligence (AI) and Learning Management Systems (LMS): A bibliometric analysis. Journal of Infrastructure Policy and Development 9(1) (2025). DOI: 10.24294/jipd8029
27. del Pilar Gonzalez N.A., Chiappe A. Learning analytics and personalization of learning: a review. Ensaio Avaliação e Políticas Públicas em Educação 32(122) (2024). DOI: 10.1590/s0104-40362024003204234.
28. A Comprehensive Review of AI-based Intelligent Tutoring Systems: Applications and Challenges. Available at: https://arxiv.org/html/2507.18882v1
29. Artificial Intelligence in Education 25th International Conference, AIED 2024, Recife, Brazil, July 8–12, 2024, Proceedings, Part II Conference proceedings (2024).
30. Mohamedhen A. S. Towards multi-agent system for learning object suggestion in line with learners’ knowledge levels and learning styles. Knowledge-Based Systems, 285, 109–149 (2024). DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39088
31. Vaccaro Jr. M. Multi-Agent Large Language Models for Personalizing STEM Texts. Applied Sciences, 15(13), 7579 (2025). Available at: https://www.mdpi.com/2076-3417/15/13/7579
32. Leshinsky A. Intelligent Agents on the D2L Platform: A Qualitative Exploration into Educator Use and Understanding of Asynchronous Course Elements to Promote Course Personalization. Ed.D. Dissertation, Northeastern University (2022). Available at: https://repository.library.northeastern.edu/files/neu:4f171d81z/fulltext.pdf
33. Insights on how VLEs enable more meaningful learning. Blog Post, D2L (2025). Available at: https://www.d2l.com/en-eu/blog/insights-on-how-vles-enable-more-meaningful-learning/
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Астапенко Н.В. Интеллектуальные агенты в образовательных технологиях. Научный рецензируемый журнал "Вестник Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева". 2025;(4 (68)):182-194. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2025-4-182-194
For citation:
Astapenko N.V. Intelligent agents in educational technologies. Bulletin of Manash Kozybayev North Kazakhstan University. 2025;(4 (68)):182-194. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2025-4-182-194
JATS XML










