Формалізована модель адаптивного навчання фахівців цивільного захисту на основі аналізу тенденцій застосування штучного інтелекту

Abstract

Проблема. У контексті технологічної трансформації освітнього процесу та зростання загроз техногенного, природного й військового характеру, особливо в умовах повномасштабної війни в Україні, постає потреба в ефективній інтеграції штучного інтелекту (ШІ) у підготовку фахівців цивільного захисту. Попри значний потенціал ШІ у сфері освітньої аналітики, моделювання кризових сценаріїв та автоматизації ухвалення рішень, його впровадження супроводжується низкою ризиків: алгоритмічні упередження, кіберзагрози, зниження критичного мислення та питання відповідальності. Необхідно визначити, які саме ШІ-технології є доцільними з огляду на ефективність, безпеку та адаптивність до динамічних загроз, а також розробити науково обґрунтовані підходи до їх впровадження у систему підготовки рятувальників. Мета. Визначити оптимальні підходи до інтеграції штучного інтелекту у підготовку фахівців цивільного захисту в Україні в умовах війни, оцінити його вплив на освітній процес та розробити науково-обґрунтовані рекомендації щодо безпечного та ефективного використання ШІ у навчальних програмах. Методи. Для досягнення поставленої мети в даній роботі використано поєднання якісних і кількісних методів дослідження. А саме, методи наукових досліджень, зокрема систематичний огляд та аналіз наукових статей, галузевих звітів та нормативно-правової бази, методи порівняння результатів та методи синтезу результатів. Метод форсайт-аналізу, метод SWOT-аналізу, моделювання сценаріїв. Основні результати дослідження. Запропоновано концептупально-математичну модель, яка дозволяє формувати персоналізовані навчальні траєкторії для здобувачів, максимізуючи приріст ключових компетентностей. Продемонстровано приклад розрахунку для умовного здобувача, який показав ефективність ШІ у підвищенні рівня підготовки. Висновки. Інтеграція ШІ в підготовку фахівців цивільного захисту є перспективним напрямом, який сприяє підвищенню якості освіти та оперативності реагування. Однак необхідні подальші дослідження для верифікації моделі, забезпечення етичного використання ШІ та створення нормативної бази для його впровадження.

Introduction. In the context of the technological transformation of the educational process and the growth of man-made, natural, and military threats, especially in the conditions of full-scale war in Ukraine, there is a need for the effective integration of artificial intelligence (AI) into the training of civil protection specialists. Despite the significant potential of AI in the field of educational analytics, crisis scenario modeling, and decision-making automation, its implementation is accompanied by a number of risks: algorithmic bias, cyber threats, a decline in critical thinking, and issues of responsibility. It is necessary to determine which AI technologies are appropriate in terms of effectiveness, safety, and adaptability to dynamic threats, as well as to develop scientifically sound approaches to their implementation in the training system for rescuers. Purpose. To identify optimal approaches to integrating artificial intelligence into the training of civil protection specialists in Ukraine in wartime conditions, assess its impact on the educational process, and develop scientifically sound recommendations for the safe and effective use of AI in training. Methods. To achieve the set goal, this work uses a combination of qualitative and quantitative research methods. Namely, scientific research methods, in particular, a systematic review and analysis of scientific articles, industry reports, and the regulatory framework, methods of comparing results, and methods of synthesizing results. Foresight analysis method, SWOT analysis method, scenario modeling. Results. A model is proposed that allows the formation of personalized learning trajectories for applicants, maximizing the growth of key competencies. An example of a calculation for a hypothetical applicant is demonstrated, showing the effectiveness of AI in improving the level of training. Conclusions. The integration of AI into the training of civil protection specialists is a promising direction that contributes to improving the quality of education and the speed of response. However, further research is needed to verify the model, ensure the ethical use of AI, and create a regulatory framework for its implementation.