dc.contributor.author | Олійник, Я. С. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-08-19T07:53:36Z | |
dc.date.available | 2025-08-19T07:53:36Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.citation | | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48661 | |
dc.description.abstract | У роботі розглянуто сучасні підходи до підготовки до Національного мультипредметного тестування (НМТ) та інтеграцію штучного інтелекту (ШІ) у цей процес. Проаналізовано ефективність традиційних методів навчання, а також інноваційні рішення на базі ШІ: адаптивні системи, предиктивну аналітику та автоматизовану генерацію контенту. Визначено ключові переваги, зокрема персоналізацію навчання та оптимізацію часу, та обмеження, пов’язані з етикою та технічною складністю. Зроблено висновки щодо перспектив застосування ШІ у масштабних освітніх системах. | uk |
dc.description.abstract | The paper examines modern approaches to preparation for the National Multisubject Test (NMT) and the integration of artificial intelligence (AI) into this process. The efficiency of traditional learning methods, as well as innovative AIbased solutions—adaptive systems, predictive analytics, and automated content generation—is analyzed. Key advantages, including learning personalization and time optimization, and limitations related to ethics and technical complexity are identified. Conclusions are drawn regarding the prospects of AI implementation in large-scale educational systems. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23957 | |
dc.subject | НМТ | uk |
dc.subject | штучний інтелект | uk |
dc.subject | адаптивне навчання | uk |
dc.subject | персоналізація | uk |
dc.subject | освітні технології | uk |
dc.subject | NMT | uk |
dc.subject | artificial intelligence | uk |
dc.subject | adaptive learning | uk |
dc.subject | personalization | uk |
dc.subject | educational technologies | uk |
dc.title | Аналіз впливу штучного інтелекту на процес підготовки до НМТ | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.056 | |
dc.relation.references | Popenici, S. A. D., & Kerr, S. Exploring the Impact of AI on Teaching and Learning. [S. l.] : Routledge, 2022. 225 p. | |
dc.relation.references | Luckin, R. Artificial Intelligence in Education. [S. l.] : Springer, 2023. 210 p. | |