Етичні ризики адаптивних систем e-learning на основі штучного інтелекту та концептуальна модель їх мінімізації у вищій школі
DOI:
https://doi.org/10.15587/2519-4984.2026.363030Ключові слова:
етичні ризики, адаптивне навчання, штучний інтелект, цифрова етика, академічна доброчесність, e-learningАнотація
У статті розглянуто етичні ризики, які викликані впровадження адаптивних систем e-learning на основі штучного інтелекту. Це відноситься до практики вищої школи. Переваги персоналізації навчання очевидні, але річ у тому що, їх інтеграція в освітній процес не є нейтральною з етичної точки зору. Якщо проаналізувати то, поява нових дидактичних можливостей викликає нові складні питання. Мова йде про захист персональних даних, ризики алгоритмічної упередженості та поступового зниження ролі викладача у прийнятті педагогічних рішень. Також сюди можемо віднести зміну характеру взаємодії між учасниками освітнього процесу. Окрему увагу привертає проблема формування залежності студентів від технологічних рішень. Вона часто недооцінюється у сучасних дослідженнях. На основі аналізу міжнародних документів (Рекомендації ЮНЕСКО щодо етики штучного інтелекту, GDPR) й сучасних наукових праць у галузі цифрової педагогіки уточнено поняття «етичний ризик адаптивної системи e-learning» та запропоновано його класифікацію за чотирма групами: ризики приватності й безпеки даних, алгоритмічного упередження, зниження автономії суб'єктів освітнього процесу та ризики освітньої нерівності. Методологічну основу дослідження становлять теоретичний аналіз, порівняльне узагальнення міжнародного досвіду, концептуальне моделювання педагогічних умов та принципів етично вивіреного використання штучного інтелекту у вищій освіті. Розроблено чотирьохетапну концептуальну модель мінімізації етичних ризиків адаптивних систем e-learning, що включає: етичний аудит і ризик-орієнтований аналіз, педагогічне налаштування алгоритмів та навчального контенту, формування цифрово-етичної компетентності учасників освітнього процесу, а також впровадження системи безперервного моніторингу й зворотного зв'язку. Показано, що успішна імплементація цієї концептуальної моделі потребує інтеграції технічних, педагогічних і правових підходів та опори на національні стратегічні документи у сфері цифрової трансформації освіти. Результати дослідження можуть бути використані при розробленні внутрішніх політик університетів щодо використання ШІ, створенні навчальних курсів із цифрової етики, а також при проєктуванні адаптивних e-learning платформ для вищої школи
Посилання
- Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education. Boston: Center for Curriculum Redesign, 168.
- Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence (2021). Paris: UNESCO Publishing, 21. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455
- Jobin, A., Ienca, M., Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1 (9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
- Smuha, N. A. (2020). Beyond a Human Rights-Based Approach to AI Governance: Promise, Pitfalls, Plea. Philosophy & Technology, 34 (S1), 91–104. https://doi.org/10.1007/s13347-020-00403-w
- Dignum, V. (2019). Responsible Artificial Intelligence: How to Develop and Use AI in a Responsible Way. Cham: Springer, 244. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30371-6
- GDPR. General Data Protection Regulation (EU) 2016/679. Official Journal of the European Union. 2016. L 119/1. Available at: https://gdpr-info.eu/
- MON Ukrainy. Kontseptsiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini (2020). Nakaz MON Ukrainy No. 1556. 02.12.2020. Available at: https://itschool.oano.od.ua/uk/site/kontseptsiya-rozvitku-sht.html
- Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16 (1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
- Roll, I., Wylie, R. (2016). Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26 (2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3
- Floridi, L. (2023). The Ethics of Artificial Intelligence: Principles, Challenges, and Opportunities. Oxford: Oxford University Press, 416. https://doi.org/10.1093/oso/9780198883098.001.0001
- Volynets, V., Trach, Y. (2025). Ethical Awareness of Youth about Artificial Intelligence: Education, Risks, Regulation. Digital Platform: Information Technologies in Sociocultural Sphere, 8 (2), 289–298. https://doi.org/10.31866/2617-796x.8.2.2025.347871
- Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford: Oxford University Press, 352. https://doi.org/10.1093/oso/9780192845290.001.0001
- Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B. et al. (2020). Closing the AI accountability gap. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 33–44. https://doi.org/10.1145/3351095.3372873
- Baker, R. S., Hawn, A. (2022). Algorithmic Bias in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32 (4), 1052–1092. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-9
- Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3 (2). https://doi.org/10.1177/2053951716679679
- Tsai, Y.-S., Rates, D., Moreno-Marcos, P. M., Muñoz-Merino, P. J., Jivet, I., Scheffel, M., Drachsler, H. et al. (2020). Learning analytics in European higher education – Trends and barriers. Computers & Education, 155, 103933. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103933
- Ferguson, C., van den Broek, E. L., van Oostendorp, H. (2022). AI-Induced guidance: Preserving the optimal Zone of Proximal Development. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100089. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100089
- Understanding the needs of Ukrainian teacher training institutions: UNESCO policy paper (2025). UNESCO, 23. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393188
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Nazar Hryshchuk

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons Attribution 4.0 International License для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Автори мають право зберігати остаточну прийняту версію статті в інституційному, тематичному або будь-якому іншому репозитарії з метою забезпечення видимості та доступності.



