Білім беру технологияларындағы интеллектуалды агенттер

Жасанды интеллект (ЖИ) білім беру саласын жедел түрлендіріп, оны статикалық курстардан жекелендірілген және бейімделгіш экожүйелерге көшіруде. Халықаралық ұйымдардың (соның ішінде UNESCO) деректеріне сәйкес, ЖИ жоғары білім беру жүйесінің инфрақұрылымдық элементіне айналуда. Осы тұрғыда интеллектуалды агенттер (ИА) педагогикалық мақсаттарды, білім алушылар туралы деректерді және нақты уақыт режиміндегі бейімделу стратегияларын біріктіру тетігі ретінде қарастырылады. Мақаланың мақсаты – интеллектуалды агенттерді білім беру технологияларында қолданудың архитектуралық және функционалдық қағидаттарын жүйелеу және қазіргі заманғы AIEd бағыты аясында енгізу тәжірибелерін талдау. Мақалада монолитті интеллектуалды оқыту жүйелерінен (ИОЖ) таратылған көпагентті жүйелерге (МАЖ) және үлкен тілдік үлгілерге (БТҮ/LLM) негізделген диалогтық агенттерге дейінгі эволюция қарастырылады. Сондай-ақ дәстүрлі ИОЖ тиімділігі бойынша эмпирикалық нәтижелер қорытылады және олар жаппай қолданылатын платформалардағы LLM-агенттердің жаңа тәжірибелерімен салыстырылады. Зерттеудің ғылыми жаңалығы 2023–2025 жылдардағы деректерге сүйене отырып, үш деңгейдегі — архитектуралық (ИОЖ/МАЖ), инструменталдық (диалогтық және аналитикалық функциялар) және институционалдық (саясаттар мен енгізу метрикалары) — аналитикалық салыстыруында. Сонымен қатар, жауапты енгізудің әдістемелік бағдарлары (түсіндіру мүмкіндігі, әділдік, деректерді қорғау) айқындалып, автоматтандыру мен педагогикалық бақылаудың тепе-теңдігін қамтамасыз етуге және ауқымды, этикалық әрі ашық оқу экожүйелеріне қойылатын талаптарды анықтауға бағытталған.

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/