Етичні ризики адаптивних систем e-learning на основі штучного інтелекту та концептуальна модель їх мінімізації у вищій школі

Автор(и)

  • Назар Володимирович Грищук Тернопільський національний педагогічний університет імені Володимира Гнатюка, Україна https://orcid.org/0009-0003-1026-4595

DOI:

https://doi.org/10.15587/2519-4984.2026.363030

Ключові слова:

етичні ризики, адаптивне навчання, штучний інтелект, цифрова етика, академічна доброчесність, e-learning

Анотація

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

Біографія автора

Назар Володимирович Грищук, Тернопільський національний педагогічний університет імені Володимира Гнатюка

Аспірант

Кафедра інформатики та методики її навчання

Посилання

  1. Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education. Boston: Center for Curriculum Redesign, 168.
  2. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence (2021). Paris: UNESCO Publishing, 21. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  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/
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford: Oxford University Press, 352. https://doi.org/10.1093/oso/9780192845290.001.0001
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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

2026-05-29

Як цитувати

Грищук, Н. В. (2026). Етичні ризики адаптивних систем e-learning на основі штучного інтелекту та концептуальна модель їх мінімізації у вищій школі. ScienceRise: Pedagogical Education, (2(67), 61–67. https://doi.org/10.15587/2519-4984.2026.363030

Номер

Розділ

Педагогічна освіта