Применение Технологий Искусственного Интеллекта Для Подбора Литературы В Системе Дополнительного Чтения Школьников: Обзор Подходов
Year: 2026
Type: article
Abstract: Снижение читательской активности школьников в условиях цифровизации общества, а также неспособность традиционных подходов к отбору литературы учитывать индивидуальные особенности учащихся являются одной из актуальных проблем современного образования. Эта проблема особенно остро проявляется в образовательном пространстве Казахстана, которое характеризуется многоязычием, морфологической сложностью казахского языка и цифровым неравенством между городскими и сельскими школами. Предметом исследования являются методы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для персонализированного подбора литературы в системе дополнительного чтения школьников. Цель работы заключается в систематизации подходов, алгоритмов и платформ в данной области на основе научных статей, опубликованных в последние годы (2018–2025 гг.), преимущественно на английском языке в базах данных Scopus и Web of Science, а также официальных материалов международных образовательных платформ, и в оценке перспектив их адаптации к казахстанскому образовательному контексту. В результате анализа были выявлены три основных направления применения ИИ: рекомендательные системы на основе коллаборативной и контентной фильтрации, методы оценки сложности текстов с использованием инструментов обработки естественного языка (NLP), а также адаптивные образовательные платформы. Установлено, что агглютинативная природа казахского языка, недостаток аннотированных языковых корпусов и цифровое неравенство препятствуют прямому использованию зарубежных решений, что позволило сделать вывод о необходимости разработки локализованных ИИ-решений для трёхъязычной системы образования Казахстана. В качестве перспективного направления дальнейших исследований предложены создание казахоязычных корпусов детской литературы и разработка гибридных рекомендательных моделей.
Source: Вестник КазАТК
Institution: Satbayev University
Language: Russian
Subfield: Education
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7212024935