ЗАСТОСУВАННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ ТА ПРОЄКТУВАННЯ ОСВІТНІХ ПРОГРАМ З МЕТАЛУРГІЇ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.025Ключові слова:
металургія, освітня програма, проєктування, штучний інтелект, системний аналіз, аналіз даних, прийняття рішеньАнотація
Досліджено можливості застосування штучного інтелекту для проєктування освітніх програм закладів вищої освіти на прикладі програм з металургії. Застосування штучного інтелекту дає змогу зібрати інформацію про потреби і вимоги зацікавлених сторін, зібрати й проаналізувати дані про аналогічні освітні програми інших закладів, здійснити системний аналіз таких програм для прийняття більш обґрунтованих рішень, оформити опис освітньої програми згідно із вимогами законодавства, перевірити логічну послідовність освітніх компонентів та їх здатність забезпечити досягнення визначених освітньою програмою результатів навчання. Розглянуто два підходи – використання масових інструментів штучного інтелекту на кшталт ChatGPT, Grok, Gemini та створення спеціалізованого агента штучного інтелекту. Обидва підходи забезпечують можливість створення якісних освітніх програм при інтерактивній взаємодії фахівця зі штучним інтелектом з урахуванням специфіки конкретного закладу вищої освіти та ринку праці, на якому, як очікується, будуть працювати випускники.
Посилання
Chigbu B. I., Makapela S. L. AI in education, sustainability, and the future of work: An integrative review of industry 5.0, education 5.0, and work 5.0 // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. – 2025. – Vol. 11, Issue 4. – Article 100645. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2025.100645.
Supriya Y., Bhulakshmi D., Bhattacharya S., Gadekallu T. R., Vyas P., Kaluri R., Sumathy S., Koppu S., Brown D. J., Mahmud M. Industry 5.0 in smart education: Concepts, applications, challenges, opportunities, and future directions // IEEE Access. – 2024. – Vol. 12. – P. 83678–83715. – DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3401234.
Adimulam A., Gupta R., Kumar S. The orchestration of multi-agent systems: Architectures, protocols, and enterprise adoption // arXiv preprint. – 2026. – arXiv:2601.13671v1. – URL: https://arxiv.org/abs/2601.13671.
