ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ ЦИФРОВИХ АВАТАРІВ В ЗАКЛАДІ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Назва видання
Тип
Дата
Автори
DOI
Аннотація
У статті досліджені перспективи, які відкриваються перед освітньою системою завдяки впровадженню цифрових технологій, зокрема концепції цифрового аватара. У сучасних умовах цифровізації освіти виникає потреба у зміні підходів до навчального процесу, що вимагає від викладачів нових цифрових компетенцій. Стаття акцентує увагу на необхідності створення інноваційних цифрових платформ, які забезпечать інтерактивну взаємодію між студентами та викладачами, дозволяючи ефективно адаптувати навчальні програми до індивідуальних потреб кожного студента. Цифрові аватари, як інтелектуальні агенти, можуть значно підвищити рівень персоналізації освіти, створюючи умови для гнучкого навчання, адаптованого до стилю та темпу кожного студента. Вони здатні не лише підтримувати студентів у навчальному процесі, але й полегшувати роботу викладачів, автоматизуючи рутинні завдання. Інтеграція цифрових технологій в освітній процес відкриває нові можливості для дослідження та аналізу даних. Створення цифрових профілів викладачів, що функціонують за принципом цифрових аватарів, дозволяє зібрати та структурувати великі обсяги інформації про педагогічну діяльність. Аналіз цих даних може допомогти виявити ефективні методи навчання, оцінити вплив різних факторів на успішність студентів та розробити рекомендації щодо вдосконалення освітнього процесу. Підкреслено важливість розробки алгоритмів впровадження цифрових технологій у закладах вищої освіти, що сприятиме розвитку цифрових університетів майбутнього. Цифрові аватари можуть стати ключовим елементом цих трансформаційних процесів, забезпечуючи високу якість навчання та його адаптивність до потреб сучасного суспільства. Проте, ефективне впровадження цифрових аватарів в освітній процес вимагає комплексного підходу, що включає не лише технічну реалізацію, а й ретельний аналіз педагогічних парадигм та етичних імперативів. Особливої уваги потребує забезпечення конфіденційності даних користувачів та розробка алгоритмів, які мінімізують ризики виникнення алгоритмічних упереджень.
