ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЯ ВІРТУАЛЬНИХ НАВЧАЛЬНИХ СЕРЕДОВИЩ ЗА ДОПОМОГОЮ АГЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ: СУЧАСНІ ТЕНДЕНЦІЇ, МЕТОДИ ТА ВИКЛИКИ

Анотація

У статті здійснено систематизований аналіз сучасних підходів до інтелектуалізації віртуальних навчальних середовищ (ВНС) на основі взаємодії агентів штучного інтелекту (ШІ). Метою дослідження є узагальнення методів побудови агентних компонентів ВНС та виявлення практичних обмежень і дослідницьких прогалин, що стримують масштабування персоналізованого навчання. Огляд виконано за публікаціями з провідних наукометричних і цифрових бібліотек (Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar) із фокусом на моделях взаємодії «агент–студент», «агент–агент» та «агент–викладач/адміністратор». Розглянуто класичні методи машинного навчання для рекомендацій і прогнозування навчальної успішності (kNN, SVM, Naïve Bayes), алгоритми кластеризації поведінкових патернів (DBSCAN), а також підходи до формування та оптимізації індивідуальних навчальних траєкторій. Окремо проаналізовано інструменти діалогової підтримки (чат-боти), навчання з підкріпленням (RL) для адаптивного вибору педагогічних інтервенцій та великі мовні моделі (ВММ) як ядро генеративних агентів. Визначено ключові ризики застосування генеративних агентів у ВНС: непрозорість рішень, «галюцинації», доменні упередження та витоки конфіденційних освітніх даних. Показано, що інтеграція пояснюваного ШІ (XAI) підвищує довіру користувачів і керованість навчального процесу. Наголошено на необхідності впровадження етичних принципів і процедур контролю якості відповідей ВММ. Результати огляду вказують на перспективність мультиагентних архітектур, де ролі агентів розділяються за функціями, а взаємодія оптимізується через спільні протоколи обміну знаннями та метрики ефективності.