FROM THEORETICAL MODELS OF PERSONALISED LEARNING TO REQUIREMENTS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED EDUCATIONAL SOFTWARE IN INCLUSIVE EDUCATION

Персоналізоване навчання дедалі частіше розглядається не лише як педагогічна мета, а і як конкретне завдання для проєктування освітнього програмного забезпечення, особливо в інклюзивних класах. Ґрунтуючись на аналітичному синтезі дев’яти нещодавніх публікацій, ця стаття систематизує чотири теоретичні основи – адаптивне навчання, технологію повного засвоєння знань, компетентнісний підхід та універсальний дизайн навчання – і трансформує їх у систему вимог до освітнього програмного забезпечення на базі ШІ. У роботі роз’яснюється, як педагогічні наміри співвідносяться з функціоналом, що підлягає реалізації, зокрема: діагностикою та моделюванням профілю учня, генерацією динамічних освітніх траєкторій, адаптивним поданням контенту, а також підтримкою зворотного зв’язку та оцінювання, що допомагає виявляти прогалини у знаннях, зберігаючи критерії прогресу чіткими. Крім того, структура вимог визначає інструменти моніторингу для вчителя, журнали аудиту рекомендацій, а також механізми коригування або скасування рішень системи. Нефункціональні вимоги розглядаються як пріоритетні обмеження: конфіденційність на етапі проектування, безпечна обробка чутливої інформації про учнів, прозорість та інтерпретованість, стійкість і надійність, а також захист від упереджених або дискримінаційних результатів. Архітектурні аспекти розглядаються через призму модульних сервісів, що забезпечують масштабованість, зручність та інтеграцію з інституційною інфраструктурою. Особлива увага приділяється компонентам генеративного ШІ, які можуть розширити можливості створення контенту та зворотного зв’язку, але вимагають суворішого регулювання та нагляду з боку педагогів. Результати дослідження свідчать на користь моделі, де вчитель залишається ключовою ланкою, а ШІ підсилює його фахову експертизу й допомагає долати бар’єри в освітньому процесі. Стаття завершується окресленням того, як оцінювати інклюзивний вплив у реальних умовах та як узгодити алгоритмічну оптимізацію з ключовими освітніми цілями, такими як розвиток суб’єктності та компетентностей учнів.