Генеративний штучний інтелект у вищій біологічній і медичній освіті: потенціал, виклики та перспективи
Loading...
Date
2025
Authors
Ковальчук, Оксана
Писанець, Олександр
Козицька, Тетяна
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Стаття присвячена дослідженню ефективності використання генеративного штучного інтелекту (ШІ) для персоналізації навчальних матеріалів у вищій освіті на прикладі дисциплін гістологія, цитологія, ембріологія та репродуктивна медицина. На основі аналізу даних із відкритих наукових джерел і проведеного експерименту було доведено значні переваги використання персоналізованих матеріалів. Виявлено, що в експериментальній групі зафіксовано суттєве покращення успішності у всіх дисциплінах порівняно з контрольної групою. Наприклад, середній результат у гістології зріс до 84,56 балів проти 76,45 у контрольній групі, в цитології – до 86,34 проти 78,21, а в ембріології – до 84,78 проти 76,98. Також спостерігався приріст академічної успішності на 16,82 бали в експериментальній групі, тоді як у контрольній групі цей показник становив лише 8,07 бали. З’ясовано, що 87% студентів експериментальної групи високо оцінили інтерактивність та адаптивність матеріалів. Вони зазначили, що персоналізований підхід сприяв глибшому засвоєнню складних тем, підвищенню зацікавленості та мотивації до навчання. У контрольній групі лише 62% студентів були задоволені традиційними матеріалами, вказуючи на їхню недостатню адаптивність і складність для розуміння. Дослідження також показало, що інтеграція генеративного ШІ допомагає ефективніше засвоювати складні теми, які потребують візуалізації та інтерактивних пояснень. Інтерактивні моделі, адаптивні завдання та візуалізації, які інтегровані в навчальні матеріали, підвищили розуміння структурних і функціональних аспектів у складних дисциплінах. Висновки дослідження підтверджують, що використання генеративного ШІ є перспективним напрямом розвитку вищої освіти, особливо в дисциплінах, які вимагають глибокого аналізу та високого рівня підготовки. Подальші дослідження мають бути спрямовані на довгостроковий аналіз впливу таких технологій, а також на розробку етичних стандартів і рекомендацій для їх інтеграції в освітній процес.
Description
The article is devoted to the study of the effectiveness of using generative artificial intelligence (AI) to personalize educational materials in higher education using the example of the disciplines of histology, cytology, embryology and reproductive medicine. Based on open scientific sources, significant advantages of using personalized materials were proven. It was found that the experimental group recorded a significant improvement in performance in all disciplines compared to the control group. For example, the average result in histology increased to 84.56 points compared to 76.45 in the control group, in cytology - to 86.34 compared to 78.21, and in embryology - to 84.78 compared to 76.98. There was also an increase in academic performance by 16.82 points in the experimental group, while in the control group this indicator was only 8.07 points. It was found that 87% of students in the experimental group highly rated the interactivity and adaptability of the materials. They noted that the personalized approach contributed to a deeper understanding of complex topics, increased interest and motivation to study. In the control group, only 62% of students were satisfied with traditional materials, indicating their lack of adaptability and difficulty in understanding. The study also showed that the integration of generative AI helps to more effectively master complex topics that require visualization and interactive explanations. Interactive models, adaptive tasks and visualizations, which are integrated into educational materials, increased understanding of structural and functional aspects in complex disciplines. The findings confirm that the use of generative AI is a promising direction for the development of higher education, especially in disciplines that require deep analysis and a high level of training. Further research should be aimed at long-term analysis of the impact of such technologies, as well as at developing ethical standards and recommendations for their integration into the educational process.
Keywords
генеративний штучний інтелект, персоналізовані навчальні матеріали, мотивація студентів, біологія, гістологія, цитологія, ембріологія, репродуктивна медицина, вища освіта, стаття, generative artificial intelligence, personalized educational materials, student motivation, biology, histology, cytology, embryology, reproductive medicine, higher education
Citation
Ковальчук О. В. Генеративний штучний інтелект у вищій біологічній і медичній освіті: потенціал, виклики та перспективи / Ковальчук Оксана Володимирівна, Писанець Олександр Максимович, Козицька Тетяна Володимирівна // Перспективи та інновації науки. Серія "Педагогіка". - 2025. - № 4 (50). - С. 454-465. - https://doi.org/10.52058/2786-4952-2025-4(50)-454-465